автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели принятия решения в задаче мониторинга и управления качеством профессиональной подготовки специалистов на основе статистических методов

005004476

На правах рукописи

Забегалина Татьяна Викторовна

МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ В ЗАДАЧЕ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

Специальность: 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

-1 ДЕК 2011

Воронеж - 2011

005004476

Работа выполнена на кафедре информационных систем и технологий Воронежского института высоких технологий - автономной некоммерческой образовательной организации

(ВИВТ)

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор Сербулов Юрий Стефанович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, доцент Князева Татьяна Никитична

доктор технических наук, профессор Мануковский Андрей Юрьевич

Ведущая организация - Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов ФГАОУ ВПО «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

Защита диссертации состоится «9» декабря 2011 г. в Ю00 на заседании диссертационног совета Д 212.034.03 при ГОУ ВПО «Воронежская государственная лесотехническая акаде мия» по адресу: 394087, г. Воронеж, ул. Тимирязева, 8, ауд. 240.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Воронежской государствен ной лесотехнической академии.

Автореферат разослан «3» ноября 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

В.И. Анциферова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время вопросам управления качеством образования уделяется значительное внимание на разных уровнях управления: федеральном, ведомственном, отдельного вуза, образовательной программы. Особую актуальность это деятельность приобретает в рамках реформирования сферы образования на основе компетентностного подхода.

Одним из основных средств нормирования и оценки качества профессиональной подготовки специалистов является модель компетенций, позволяющая получить наиболее четкую информацию о структуре компетенций, которые должны быть сформированы у будущего специалиста в процессе обучения. Разработкой компетентностных моделей ст7дентов занимались многие исследователи (H.A. Селезнева, А.И. Суббето, И.А. Зимняя, Р.Н. Азарова, В .И. Байденко, Ю.Г. Татур, Д.А. Махотин, О.Н. Никифоров, A.JI. Смятских, Т.М. Туркина, Ю.В. Фролов и др.).

В связи с реализацией компетентностного подхода в образовании возникла актуальная проблема разработки методологических, теоретических и методических вопросов оценивания компетентности как нового результата образования. Решение этой проблемы сталкивается с такими трудностями как формализация самого понятия «компетентность» и отсутствие наработанных подходов, системы оценочных средств и технологий оценивания. На сегодняшний день не разработано комплексного решения проблемы, которое включало бы весь необходимый набор алгоритмов, методов и приемов оценки качества подготовки специалистов.

Следовательно, возникают проблемные вопросы разработки моделей и алгоритмов поддержки принятия решений по управлению учебным процессом на основе знания о его текущем состоянии, позволяющих учесть такие аспекты контроля и диагностики исследуемого объекта как стохастичность, неполнота описания его состояния и наличие неколичественных показателей.

Диссертационная работа выполнена в ВИВТ в рамках госбюджетной НИР по теме «Моделирование информационных технологий; разработка и совершенствование методов и моделей управления,-планирования и проектирования технических, технологических, экономических и социальных процессов и производств» (№ государственной регистрации 01.2005.2305).

Цель и задачи диссертационной работы. Целью диссертационной работы является разработка комплекса моделей и алгоритмов принятия управленческих решений, обеспечивающих достижение требований профессиональной подготовки специалистов на основе прогнозирования и классификации состояния ее качества с учетом статистической оценки управляемости учебного процесса.

Для ее реализации необходимо решение следующих задач:

1. Провести анализ существующих подходов оценки качества профессиональной подготовки специалистов, и определить пути интеллектуализации данного процесса на основе методов статистического моделирования и оптимизации с применением современных компьютерных технологий.

2. Построить модели и алгоритмы мониторинга и оценки качества подготовки специалистов на основе статистических методов решения.

3. Сформировать управленческие процедуры построения прогностических и классификационных моделей состояния качества профессиональной подготовки специалистов на базе экспертной и ретроспективной информации с учетом двойственного характера динамики показателей и оценки управляемости учебного процесса.

4. Разработать оптимизационные модели и алгоритмы принятия решений, базирующихся на классификационных и прогностических моделях, для интеллектуальной поддержки системы управления качеством профессиональной подготовки специалистов.

5. Разработать математическое и программное обеспечение, реализующее построенные модели и алгоритмы в виде пакета прикладных программ (ППП) и провести его апробацию и внедрение в производственных условиях.

з

Объект исследования. Мониторинг и управление качеством учебного процесса.

Предмет исследования. Модели принятия управленческих решений на основе статистических методов.

Методы исследования. Выполненные теоретические и экспериментальные исследования базируются на использовании теорий: экспертного оценивания, прикладной статистики вероятности, менеджмента качества, квалиметрической оценки, управления и принятия реше-ции математическ0г0 моделирования и программирования, прогнозирования и классифика-

Научная новизна: разработаны модели и алгоритмы управления и принятия решения на основе мониторинга и оценки состояний учебного процесса и качества профессиональной подготовки специалистов, обладающие следующей научной новизной:

1. Комплексный подход оценки подготовки специалистов на основе введенного индекса соответствия (уровня качества), характеризующего близость реального профессионального портрета специалиста к идеальному, который, в отличие от известных, реализует механизм агрегирования первичных показателей (компетенций) в одно интегральное значение учитывает пороговые значения каждого показателя оценки и реализует механизм «компенсации» недостатков одних показателей превышением порогового уровня по другим.

2. Модель управления движения по индивидуальным обучающим траекториям, в отличие от известных, позволяющая отслеживать формирование компетенций в различные временные срезы, сравнивать полученные значения с требуемыми (эталонными) и определять возможность изменения текущей траектории с целью ее корректировки для достижения жепае-мого состояния.

3. Процедура прогнозирования степени однородности подготовки специалистов отличающаяся вычислением энтропийной оценки для двух классификационных моделей- по З'ровню качества подготовки и набору показателей и обеспечивающая целенаправленное управление состоянием учебного процесса.

4. Прогностическая модель динамики профессиональной подготовки специалистов позволяющая, в отличие от известных, оценить на основе канонического разложения долгосрочную и краткосрочную тенденции в изменении состояния учебного процесса.

5. Комплекс моделей управления качеством профессиональной подготовки специалистов который позволяет, в отличие от известных, провести классификацию ситуаций принятия управленческих решений в зависимости от специфики учебного процесса и конкретных условий его функционирования.

Выносятся на защиту:

- методики и алгоритмы оценки качества профессиональной подготовки специалиста:

- модели «идеального» процесса профессиональной подготовки специалиста, оценки потенциала студента в ходе текущей успеваемости и модель управления движения по индивидуальным обучающим траекториям;

- модель прогнозирования однородности подготовки специалистов;

- комплекс моделей оптимального управления учебным процессом;

- алгоритмы формирования оптимизированной программы управленческих процедур и оптимизации распределения функций управления в процессе принятия решений при подготовке специалистов.

Практическая значимость работы заключается в разработанных инструментальных средствах в виде предметно-ориентированных моделей, алгоритмов и программного обеспечения, реализующих в структуре автоматизированной системы поддержки принятия решении человеко-машинные процедуры мониторинга и оценки профессиональной подготовки специалистов в сфере образования, с возможностью применения в социальной и экономической сферах.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты диссертационной работы внедрены в практику управления образовательным процессом в ВИВТ и систему подготовки и переподготовки кадров в ОАО «Золотой колос» для формирования требований к подготовке специалистов в виде профессиональных компетенций. Эффект от внедрения

выражен в оптимизации управления образовательным процессом с целью повышения качества профессионального обучения и в реализации концепции участия промышленно-экономических сообществ в организации учебного процесса.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. В соответствии с формулой специальности 05.13.10 - «Управление в социальных и экономических системах», специальность, занимающаяся проблемами разработки и применения методов теории управления к задачам управления в социальной и экономической сферах, включая области образования, права, обороны, здравоохранения и т.д в диссертационном исследовании разработаны модели и алгоритмы управления и принятия решения на основе мониторинга и оценки состояний учебного процесса и качества профессиональной подготовки специалистов.

В соответствии с целью, задачами и полученными научными результатами проведенное исследование соответствует следующим пунктам области исследования: 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; 9. Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации экономических и социальных систем.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

Международная научно-практическая конференция «Управление качеством в современной организации» (Пенза, 2006), Региональная научно-методическая конференция «Проблемы практической подготовки студентов» (Воронеж, 2006), XI1 Международная конференция «Современное образование: содержание, технологии, качество» (Санкт-Петербург, 2006), Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы языковой подготовки студентов: подходы и перспективы» (Воронеж, 2006), XX Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях» (Ярославль, 2007), V Всероссийская научно-методической конференции «Проблемы практической подготовки студентов» (Воронеж, 2007) Всероссийская школа-семинар «Инновационный менеджмент в сфере высоких технологий» (Тамбов,. 200 8), X Международная научно-практическая конференция «Социально-экономические проблемы развития предприятий и регионов» (Пенза, 2009), на научных семинарах кафедры информационных систем и технологий ВИВТ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 19 печатных работ, в том числе 4 работы в изданиях из списка ВАК Министерства образования и науки РФ, общим объемом 74 с. (лично автором выполнено 61 е.). В работах опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается в определении проблемы, цели и задач работы, разработке методики и алгоритма оценки качества профессиональной подготовки специалистов, комплекса моделей оптимального управления учебным процессом, моделей прогнозирования однородности подготовки специалистов, алгоритма формирования оптимизированной программы подготовки специалистов и оптимизации распределения функций управления процессом подготовки специалистов, программной реализации и их внедрения в учебный процесс и систему подготовки и переподготовки кадров промышленного предприятия.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованных источников из 139 наименований и 4 приложений. Работа изложена на 184 страницах машинописного текста (основной текст занимает 156 страниц), содержит 40 рисунков и 27 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность исследования, цель и задачи работы, научная новизна полученных результатов и их практическая значимость.

В первой главе проведен анализ существующих тенденций использования компетентно-стного подхода в системе профессионального образования, а также методы и модели статистической оценки уровня подготовки специалистов. Результаты анализа показали, что большинство задач, рассматриваемых в предмете исследования, не имеют очевидного строго

формализованного решения, что значительно затрудняет их окончательную реализацию и практическое использование. Это связано со сложностью и неформализованное™ предметной области (расплывчатыми требованиями к технологиям обучения, их возросшей разветв-™иГи)0ТСУГСтаИеМ °ДНОЗНаЧНОЙ и °бьекгавной методики оценки подготовки и другшш

"Г6" управления педагогической системой вузов обладает такими принципиальными особенностями, как конфликтность, динамичность, многофункциональность, многодетность, влияние человеческого фактора, что существенно затрудняет его количественное моделирование и оптимизацию. Широкое внедрение вычислительных средств при моделтгава-нии процедур мониторинга и управления вызывает необходимость системного обеспечения как в рамках интегрированной цели функционирования вузов, так и в рамках оценки и учета локальных целей управления. Недостаточность использования современного математического аппарата, инструментальных средств и программного обеспечения, адекватно описывающих подобное функционирование, приводит к уменьшению эффективности управления качеством подготовки обучаемого. .управления ка

Существующие модели структурно-параметрического синтеза и ана*и™ процедур упсав лепия педагогической системой вузов, как правило, основаны на аналитических методах их реализации, методах оптимизации и принятия решения по одному критерию. Слабое использование теоретико-множественного подхода к решению этих задач разрушает целостность в рассмотрении и понимании процессов обучения и появлению локальных задач управления как правило, не связанных с собой. В настоящее время ощущается недостаток в информаци^ онных технологиях, позволяющих с многоцелевых позиций обеспечить релевантность анализа мониторинга и управления качеством подготовки специалистов

Современные подходы к разработке информационных технологий мониторинга и уптав-

Ги™ ф^иГоОТОВКИ °бУЧаеМ0Г° П03В0ЛЯЮТ °РГ"аТЬ РассматРиваемое управле-

Вторая глава посвящена разработке моделей и алгоритмов мониторинга и оценки качества профессиональной подготовки специалиста.

В п.2.1 предложен комплексный подход оценки качества подготовки специалистов позволяющим объективно прогнозировать и оценивать качество их подготовки на различных временных этапах. . *

мониторинга (тестирования) определяется состояние сформированное™ профессиональных компетенций обучаемых. Полученные данные являются случайными иошЕ-ваются вектором параметров, каждый из которых в свою очередь является временной функцией ^ и ^ характеризует профессиональный портрет специалиста, то есть

) = С* I (О, (/),- СО) где 1,(0)- ¡-ая степень формирования профессиональной компетенции, X. €[0,1]. При рассмотрении х,{/) можно предположить, что в результате оценки по различных дисциплинам получено некоторое количество с ее реализаций х,, . г (г) Тогда в

ГГеТтВРеМеНИ ' = ЗНаЧеНИЯ Х,{к)' обРазУкп так называемое временное сечение

параметров показателя процесса, характеризующего качество подготовки специалиста

АО—®" РЯДа Наб"?°дений значений какого-либо параметра, характеризующего степень формирования г - профессиональной компетенции построен вариационный ряд и получены

тенВиш в сост11ПппУГеТСЯ ВеЮГ0Р СреДНИХ ЗНЭЧеНИЙ СТ6ПеНеЙ Ф°РМиР°^ния каждой компетенции в составе профессионального портрета специалиста.

Результаты оценки степени формирования компетенций представляются в виде лепестковой диаграммы, вершины которой представляют собой результаты количественной оценки

степени формирования отдельных компетенций ¿, в момент времени ? (рис. 1) либо в виде столбчатых графиков, высота столбцов которых равна показателю, характеризующему сте-

пень формирования соответствующей профессиональной компетенции х, в определенный момент времени г (рис. 2).

Методом экспертной оценки определяются оптимальные («идеальные») степени формирования профессиональных компетенций для каждой сферы деятельности.

Для сравнения полученных значений с требованиями введен единый количественный показатель - уровень качества подготовки , характеризующий отклонение оцениваемого параметра от базового, в качестве последнего выбираются требования к качеству подготовки специалиста или наилучший результат оценки, также может быть выбрано среднее значение. Разработанный комплексный подход оценки профессиональной подготовки специалистов на основе введенного индекса соответствия (уровня качества) позволяет реализовать механизм агрегирования первичных показателей (компетенций) в одно интегральное значение - уровень качества д, учитывающего пороговые значения каждого показателя оценки и реализующего механизм «компенсации» недостатков одних показателей превышением порогового уровня по другим показателям. Тогда всех оцениваемых студентов можно разбить по значению уровня качества на три группы - студенты вуза: А- у которых все показатели выше критериальных и значение уровня качества д>\\В-у которых большинство показателей выше критериальных и значение уровня качества ? >1; С - у которых большинство показателей ниже критериальных и значение уровня качества д <1.

3 4 5 6 7 8... Порядковый номер компетенции

Рис. 1. Лепестковая диаграмма оценки степени формирования компетенций

Рис. 2 Столбчатая диаграмма оценки степени формирования компетенций

Предложены математические модели, которые можно использовать для определения соответствия студента (выпускника) к определенным требованиям. Предлагается комплексный подход, учитывающий критериальные оценки каждого показателя (таблица 1).

Таблица 1

Класс функций для интегрального индекса соответствия

Функции

Математическое выражение функций

линейная функция

д(х) = со, —, где <о, некоторые постоянные (веса) «1 Р,

линеиная свертка логистических функций

,где а,р,с-постоянные веса

многомерная логистическая функция

д(х) = с + /?-

1

1 + е

,где а-,/ = 1...А

Анализ моделей (таблица 1), показал, что выбор равных коэффициентов предполагает одинаковую важность всех показателей. Однако часть используемый характеристик может характеризовать один и тот же показатель, в то время как другие характеристики - совершенно другой показатель. Поэтому естественно, что характеристики внутри одного показателя могут иметь разные весовые коэффициенты, что в дальнейшем использовано в работе.

В п.2.2 рассмотрены методика и модель оценки уровня профессиональной подготовки специалиста. Поскольку профессиональный портрет специалиста графически изображается в виде столбчатых графиков (см. рис. 2), то уровень качества ч предлагается определять в виде следующего соотношения, равного: Р1„„ 1 п-

(2)

где />/„„ - оцениваемое значение показателя качества; Р16со - базовое значение показателя

Если профессиональный портрет специалиста графически изображается в виде эпюр (см. рис. 1), то значения показателей Р1Щ и Р1баз есть сумма площадей треугольников на которые разбивают соответствующие многоугольники оси координат. Поскольку модели профессиональной подготовки различных специалистов включают неравное количество компетенций, то в качестве оцениваемого значения показателя РЦ предложено использовать площадь многоугольника, вершины которого представляют собой результаты количественной

оценки степени формирования отдельных профессиональных компетенций х, Тогда базовое значение показателя - площадь многоугольника, вершины которого соответствуют идеальному значению каждого показателя, т.е. равного 1.

о, 1 „. 2л-Pl = - sin— 2 п

п-1_ _

Y, x¡ Xi+I + Х, XI i=\

(3)

где п - число компетенций, взятых для оценки; i, - количественная оценка степени формирования компетенций. т F

Для предложенных методик оценена погрешность результатов определения уровня качества подготовки специалистов.

В ппредложена модель «идеального» процесса профессиональной подготовки специалиста. Сущность предлагаемой методики заключается в формировании и анализе системы моделей, ключевая из которых - модель «идеального» состояния подготовки специалиста характеризующая «идеальную» точку во множестве возможных вариантов процесса обучения. В процессе оптимизации минимизируется расстояние до идеальной точки, нормированное на значения критериев в «идеальной» точке. Эта точка выражена в виде интегрального показателя, характеризующего набор компетенций специалиста (т.е. его профессиональный портрет) с учетом коэффициентов весомости каждого параметра (компетенции)

В данном случае профессиональный портрет специалиста представляется как точка в многомерном пространстве N компетенций, включающих совокупность знаний Z умений U и навыков L. Далее проводится сравнение анализируемого состояния подготовки специалиста в определенные моменты времени t с условным эталонным (при использовании предлагаемой шкалы оценки наилучшим результатом является 1 - уровень, характеризующий 100 % формирование компетенций) я с использованием математических соотношений:

Z(0 = J|]((1~z')2-+(1 ~*/>-''= ^' (4)

»(')=|l[(l-«,)2...+(!-»r)2+...(l-^)2j''- = W, (5)

W=Jíj{(l-/1)2...+(l-/b)2+...(i-/ifj,¿ = Ü. (6)

где z(í), z(t), l(t)- интегральные показатели степени формирования знаний, умений и навыков, соответственно; zv.z„uv..uu,lv.lL - показатели степени формирования /, г, Ъ -ой компетенции, соответственно, характеризующей знания; умения, навыки. При чем z,e[0;lj, г/,е|0;1] /,е[0;1]. Также результаты текущего состояния качества подготовки специалиста могут сравниваться требованиями, задаваемыми различными группами работодателей.

Задавая желаемые координаты точки в разные моменты времени, а также, определяя и сравнивая эти координаты с текущим и желаемым состоянием можно определить траекторию движения. Следовательно, профессиональный портрет специалиста в определенный момент времени / можно представить:

^спец{О = со^{1) + 8-и{1)+Е-Щ), (7)

где Ь,8,е- соответствующие коэффициенты весомости знаний, умений и навыков в профессиональном портрете специалиста.

Научную значимость методика имеет при анализе процесса подготовки специалиста в динамическом режиме за весь период обучения, т.е. определении вектора направленности обучения, позволяющего оценить результативность проводимых корректирующих мероприятий. В результате формируется модель изменения состояния процесса, которая имеет вид перехода характеристик от реального состояния к желаемому. Таким образом, результирующий вектор будет определяться как

Рспец =7+11 + 1, или Рспгц = 2-1 + и-] + 1-к , (8)

где О " результирующий вектор, характеризующий профессиональные компетенции; 7, ч,1 - вектор, соответственно, характеризующий знания, умения и навыки студента;/,}Д-единичные векторы. Зная положение вектора Ракц(1) в разные моменты времени (месявд, семестры и т.п.), можно определить траекторию движения, а, соответственно, и положение обучаемого в данные периоды времени и его мотивацию к «идеальному» состоянию.

В п. 2.4 предложены модель оценки потенциала специалиста в ходе обучения и модель управления движения по индивидуальным обучающим траекториям, позволяющие отслеживать степень формирования компетенций в различные временные срезы, а также определять возможность изменения текущей индивидуальной траектории движения студента с целью ее корректировки для достижения желаемого состояния. Алгоритм оценки формирования профессиональных компетенций был представлен в виде блок-схемы (рис. 3).

В п. 2.5 разработана методика и алгоритм анализа статистической управляемости учебного процесса в целом и качества подготовки отдельного специалиста с использованием методов статистического анализа и проведения причинно-следственного анализа для выявления причин выхода процесса из статистически управляемого состояния и определения дисциплин, изменения оценок по которых послужили наиболее вероятной причиной возникновения данного конкретного состояния системы (рис.4). Предложено анализ осуществлять в виде перечня дисциплин различных циклов, значения среднего балла (уровня освоения) которых, выходит за верхние 11С1 и нижние ЬСЬ контрольные границы, а также наличие особых структур точек в виде трендов. Причинно-следственный анализ состояния системы, также как и анализ статистической управляемости учебного процесса проводятся с использованием различных видов контрольных карт Шухарта для количественных признаков. Разработанные инструментальные средства позволяют вести непрерывный контроль за состоянием учебного процесса, его направленностью, оперативно выявлять факторы, ставшие причиной выхода процесса из статистически неуправляемого состояния, проводить диагностику состояния учебного процесса путем варьирования значений входных показателей на любом этапе подготовки специалистов, а также обеспечивают поддержку принятия управляющих воздействии« ход учебного процесса путем выдачи рекомендаций о характере возникшей критическом ситуации и наиболее вероятных ее причинах.

Третья глава посвящена разработке прогностических и классификационных моделей и алгоритмов состояния профессиональной подготовки специалистов, а также моделям и алгоритмам принятия решений.

В п. 3.1 предложен комплекс моделей оптимального управления процессом подготовки специалиста, позволяющий провести классификацию ситуаций принятия управляющих решений. Модель управления процессом подготовки представлена в виде уравнения

где д - измеряемый показатель качества подготовки специалиста, позволяющий оценить I- ук> компетенцию, и отражающий основную цель функционирования; . ,хп). вектор

управляемых переменных х, воздействием на которые осуществляется целенаправленное управление процессом подготовки специалиста.

Рис. 3 Алгоритм оценки формирования Рис. 4 Алгоритм анализа состояния учебного

профессиональных компетенций процесса

Предполагается, чгго управляемые переменные меняются в некоторых ограниченных пределах, то естъхеХ: х:х~ ¿х, <х* ,/ = 1 ,п, где х~х* - нижнее и верхнее значение /-й управляемой переменной соответственно. В каждом случае значения пределов х'х* устанавливается ЛПР, исходя из специфики вуза и целей оценки студентов (выпускников); е - неизме-ряемая случайная помеха, характеризующая действие неучтенного, неконтролируемого фактора; в„...,вт - набор (вектор в) неизвестных параметров (коэффициентов), характеризующих действия управляемых переменных на выходной показатель (ВП)у; /,(*),... ,/„(х) - набор (вектор/ад) известных функций от входных переменных. В зависимости от конкретных условий функционирования вузов могут возникать задачи оптимизации двух типов (таблица 2).

Показано, что для решения всех условно-экстремальных задач нахождения оптимального управления процессом подготовки специалистов могут быть использованы различные чис-

ю

ленные методы математического программирования: квадратичного, выпуклого или нелинейного программирования. В зависимости от условий, задаваемых со стороны админи«ггра-

СЛеДУЮЩаЯ —'и*™ Ч™ управление-

Модели оптимального управления процессом подготовки специалистов ТабЛИЦа 2 пеские мппргш пптиимюттш. ______________—■—-—-

-Т7г~. .............— ирицс^им подготовки специалистов

~1ееи модели оптимизации, при которых предполагается, что при управлении процессом подготовки специалистов желательно обеспечить нижнюю границу требований ЛГО кЖ-ни формирования компетенций или к уровню качества подготовки.

НТПППППИИкШ ПЛППГП». 1 : —

Модель с гарантированным порогом.

При использовании данной модели устанавливается нижнее пороговое значение к, требований ЛПР, ниже которого значение выходного параметра ВП является нежелательным.

Модель с минимальным порогом и гарантированной вероятностью.

Модель с гарантированной дисперсией. Целесообразно применять, когда необходимо минимизировать ВП в среднем, но разброс ВП относительно среднего в обе стороны не должен превышать заданную величину.

->тт,

где

7 = 1 ,п, Р(д<кг)<Л.

<Г,<1'

->тт

Як:хеХ, где Хг- заданная (гаран-

тированная) вероятность (достаточно малая).

:х е я и с!(х) <с!г .¿г- гарантированная

дисперсия ВП, выбранная из априорных соображений ЛПР.

->П)1П,

И с!(х)<11,.11,-

Математические модели ошимизаши. при которых предполагается, что при управлении персоналом желательно обеспечить верхнюю границу требований ЛПР

ИПЛЯОиини ппплгп.. ! " ' "' " " — ———_____

Модель с гарантированным порогом.

Значения ВП ниже некоторой верхней границы к, требований ЛПР нежелательно

Модель с минимальным порогом и гарантированной вероятностью.

Желательна максимизация ВП и необходимо, I чтобы вероятность ошибочного решения ЛПР была не больше заданной Я, Модель с гарантированной дисперсией. Целесообразно применять, когда необходимо максимизировать ВП в среднем и обеспечить допустимую дисперсию ВП, то есть допустимый разброс ВП относительно среднего

тГГ-> тт, где д(х)- предсказанное зна-

чение ВП

^г—>тах, где Лг - заданная вероятность.

® „„ „ рассматриваются вопросы прогнозирования однородное™ подготовки специали-

Тд1°с=ФИКаЦИОННОИ М0ДеЛИ' ДаННЫе В0ПР°СЫ а1^ьны, т.к. студенты вуза неоднородны структуру по показателям качества обученное™ и, определяя эффективность управ-

оГосÙà ϰДГ0Т0ВКЙ с™стов, предлагается оценивать и прогаозиров^вдно-одность системы подготовки специалистов по классификационной модели. Классификаци-нная модель позволяет разделить всю совокупность студентов по степени их подготовлен-юсти на различных этапах обучения на ,-й классов. При этом каждый класс включает в ебя п,-\,Ы, студентов И^ с О. Оценку степени неоднородности подготовки студентов

елесообразно связать с величиной энтропии:

г у

= ^„где рг =N¡,1 £ Ыг (Ю)

С этой целью студенты №. юиссифицируются по показателю - уровень качества подго-овки (обученности) д, который объективно характеризует неоднородность множества о ри этом имеем размерности классов „; = и по формуле (10) величину энтропии Я" (О) .Затем осуществляется классификация по набору показателей д', / = 0, определяют-

ся значения и* =1,//,' и величина энтропии Я'(О). Степень неоднородности определяется как

Н"(0) '

При а 0 однородность множества студентов сбалансирована с классификацией по степени формирования компетенций и показатель д является базовым при принятии управленческих решений. В противном случае управление необходимо осуществлять по некоторому интегральному показателю, учитывающему в классификационной модели показатель

В п.3.3 построены прогностические модели подготовки специалиста на основе канонического разложения динамических процессов. Динамика показателей качества подготовки специалистов имеет двойственный характер. С одной стороны проявляется медленная тенденция изменения среднего показателя, связанная с повышением требований к качеству подготовки специалистов, а с другой стороны - быстрая составляющая, характеризующая колебания в процессе обучения. В этом случае целесообразным является прогнозирование качества подготовки специалиста (уровня качества) на основе канонического разложения случайных динамических процессов, позволяющий представить случайный динамический процесс в виде:

?(/) = шу(0+1>Л(0, (12)

К 1 _

где л», (г)- математическое ожидание д(0',ак, к = \,К- некорреляционные случайные величины, математические ожидания которых равны 0 (случайные коэффициенты канонического разложения); <рк (?) - неслучайные функции времени (координатные функции разложения). Такое сочетание тенденций изменения среднего показателя подготовки специалистов (медленных и быстрых) позволяет принимать сбалансированные и текущие управленческие решения.

В п. 3.4 построены процедуры рационализации управления состоянием качества подготовки специалистов.

Учитывая две составляющие в прогностической модели динамики показателей качества подготовки специалистов, рациональный выбор системы управляющих воздействий проводится не только в рамках всего периода обучения студента, но и с ориентацией на текущее качество его подготовки. С этой целью использованы квалиметрические оценки, носящие характер лингвистических переменных и заключающие высказывания о предпочтительности принятия того или иного управляющего решения.

Другой задачей управления в рамках программы является рациональное распределение функций по принятию решений между основными звеньями. Для этого сформирована многоальтернативная оптимизированная модель, для решения использовано сочетание имитационного эксперимента и генетических алгоритмов. С целью выбора конкретного набора воздействий из числа мероприятий, включенных в комплекс, необходимо в зависимости от текущей ситуации провести экспертное оценивание с использованием лингвистических переменных, характеризующих предпочтительность того или иного решения.

Поскольку множество классов студентов по степени подготовленности являются неоднородными, то осуществляется их декомпозиция на несколько однородных подмножеств (групп), каждая из которых характеризуется требует применения разного комплекса механизмов для обеспечения подготовки специалиста. При формировании программ подготовки необходимо объединить мероприятия, ориентированные на отдельные группы студентов, в общую сумму с учетом ограниченных затрат на ее реализации. Алгоритм формирования оптимизированной программы управленческих решений в процессе подготовки специалистов приведен на рис. 5.

При оптимизации распределения функций многоуровневого программно-целевого управления процессом подготовки специалистов формируется верхний уровень управления которому частично делегируются функции управления нижних уровней.

От обоснованности функции управления зависит эффективность ее реализации Струк турная схема оптимизации распределения функций управления в процессе принятия пеше нии при подготовке специалистов представлена на рис.6.

Классификация студентов По профессиональной подготовленности на г— групп

Формирование для г = 1,Л групп мероприятий по повышению качества подготовки

м-

Оценка степени влияния>-го мероприятия на показатели качества подготовки специалистов с применением лингвистически* переменных

Окончательное формирование мероприятий по повышению качества подготовки специалистов

Формирование системы функций управления процессом подготовки спеииалистов /=!,/??

Бычисленне с использованием параметризованных функций значений мероприятий /V ] = \п,Г = 17л

*

Формирование многоальтернатнвной модели с учетом затрат на реализацию

+ Изменение значений лингвистических переменных

Переход к эквивалентной функции Лантраижа

/ нет N

Решение задачи с использованием двухэтапкого вероятностного алгоритма -- —Экспертная оценка решения '

Ранжирование функций на основе экспертного оценивания

Оценка целесообразности вычисления функций } ~~ управления процесса подготовки

Ж

Формирование многоальтернативной оптимизационной модели

Случайны генерация допустимы* вариантов

Построение новых вариантов и отбор эффективных !

генетических алгоритмов ;

Коррекция опенок целесообразности выполнения функций

Рис.5_Алгоритм формирования опгимизиро- Рис. 6 Структурная схема оптимизации рас-ваннои программы управленческих решений в пределения функций управления в процессе процессе подготовки специалистов принятия решений при подготовке специали-

п стоа

четверт,)" глав(' приведены результаты экспериментальной проверке предложенной методики оценки формирования профессиональных компетенций специалиста на примере конкретной специальности - 200503 Стандартизация и сертификация. Разработан профессиональный портрет специалиста данной специальности в виде совокупности компетенций и комплекс тестовых заданий для их оценки. Рассчитан уровень качества профессиональной подготовки 9, по значению которого установлено, что специалисты не соответствуют установленным требованиям работодателей к качеству их подготовки. Произведена оценка статистической управляемости учебного процесса с использованием контрольных карт (х-Я) анализ которых позволил установить статистическую неуправляемость учебного процесса и выявить дисциплины, значение среднего балла по которым выходит за верхнюю и нижнюю контрольные границы. На основе предложенного алгоритма (см. рис.5) разработана оптимизированная программа подготовки специалистов, которая позволила произвести классификацию студентов на несколько однородных групп по степени подготовленности (значению интегрального показателя - уровня качества ?), а также выявить однородные группы значения показателей для которых не соответствует заданным. Формирование однородных групп

13

студентов по степени подготовленности значительно упростило процедуру принятия управленческих решений, сократило затраты на их реализацию, поскольку комплексы мероприятий разработаны не индивидуально для студента, а для однородных групп и включают, систематическое выявление дисциплин, уровень знаний по которым ниже средних показателей по группе; выявление и анализ причин низкого уровня знаний и умений студентов, вынесение предложений для их устранения; внеаудиторные занятия студентов; самостоятельная работа студентов над «проблемными» дисциплинами, влияющими на формирование соответствующих компетенций; использование тест-тренажеров для систематического контроля знаний материала дисциплины, позволяющих не только производить контроль знаний студентов, но и в последующем анализировать ошибки, допущенные в процессе тестирования; проведение дополнительных консультаций по предметам. Проведенные эксперименты показали полную адекватность реальным ситуациям принятия управленческих решений.

Пятая глава посвящена рассмотрению вопросов, связанных с программной реализацией разработанных инструментальных средств оценки качества подготовки специалистов. Разработанная информационная система позволяет: определять уровень подготовки специалиста и оценивать качество учебного процесса в целом на основе анализа его статистической управляемости и проводить диагностики причин возникновения выхода процесса из управляемого состояния; прогнозировать состояние учебного процесса при изменении значений каких-либо из его параметров; осуществлять процедуру прогнозирования степени однородности профессиональной подготовки специалистов; осуществлять поддержку принятия решений ЛПР путем выдачи ему информации о сложившейся в системе ситуации и причинах ее возникновения. Информационная система разработана с использованием среды разработки приложений Borland Delphi6.

В заключении приводятся основные результаты работы.

В приложениях - информационные таблицы, акты внедрения результатов исследований на ОАО «Золотой колос» и в учебные процессы ВИВТ.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В ходе выполнения диссертационной работы были получены следующие результаты.

1. Широкое внедрение и использование вычислительных средств при моделировании процедур управления вызывает необходимость системного обеспечения, как в рамках интегрированной цели функционирования процесса подготовки специалистов в вузе, так и в рамках оценки и учета локальных целей управления в условиях появления возмущений. Недостаточность использования современного математического аппарата, инструментальных средств и программного обеспечения, адекватно описывающих подобное функционирование, приводит к уменьшению эффективности процедур управления процессом подготовки специалистов.

2. Разработан комплексный подход оценки профессиональной подготовки специалистов на основе введенного индекса соответствия (уровня качества), характеризующего близость реального профессионального портрета специалиста к идеальному, реализующий механизм агрегирования первичных показателей (компетенций) в одно интегральное значение - уровень качества q, учитывающего пороговые значения каждого первичного показателя оценки и реализующего механизм «компенсации» недостатков одних показателей существенным превышением порогового уровня по другим показателям.

3. Разработана модель управления движения по индивидуальным обучающим траектори ям, в отличие от известных, позволяющая отслеживать формирование компетенций в раз личные временные срезы, сравнивать полученные значения с требуемыми (эталонными) определять возможность изменения текущей траектории с целью ее корректировки для дос тижения желаемого состояния.

4. Разработана методика и алгоритм анализа статистической управляемости учебного про цесса в целом и качества подготовки отдельного специалиста с использованием методов ста тистического анализа. Рассмотрены варианты использования методики в практических це лях.

5. Для рационализации структуры управления программой приемлемым является распределение функций между уровнями и звеньями принятия управленческих решений на базе оптимизационной модели, учитывающей характер и предпочтительность выполнения этих функций и ограничения на их трудоемкость. При этом рациональный выбор реализуется с использованием многоэтапной схемы, включающей генерацию допустимых вариантов, их агрегацию на основе генетических алгоритмов и окончательное принятие решения.

6. Поскольку студенты вуза представляют собой неоднородное множество по уровню качества, то предложена модель прогнозирования изменений состояний качества его подготовки, которое целесообразно осуществлять с использованием энтропийной оценки структуры классификационной модели рассматриваемых объектов управления. При этом систему управляющих воздействий должна формироваться таким образом, чтобы степень неоднородности приближалась к некоторому рациональному уровню.

7. Для учета составляющих динамического изменения показателей качества предложено организовать построение временной прогностической модели на основе канонического разложения случайного процесса. Первая, медленная составляющая, определяется моделью математического ожидания, вторая, быстрая, зависимостью от времени координатных функций. Такое сочетание позволяет принимать сбалансированные долгосрочные и текущие управленческие решения.

8. Произведена экспериментальная проверка предложенной методики оценки формирования профессиональных компетенций специалиста на примере конкретной специальности -200503. разработан профессиональный портрет специалиста данной специальности в виде совокупности профессиональных компетенций и комплекс тестовых заданий для их оценки по дисциплинам цикла ОПД, СД.

9. Предложенные методы, модели и алгоритмы контроля, диагностики и принятия решений по управлению процессом подготовки специалистов определили состав и структуру построения инструментальных средств в виде математического, алгоритмического и программного обеспечения автоматизированных систем контроля, диагностики и принятия решений по управлению данным процессом.

10. Проведена опытная эксплуатация и внедрение полученных результатов в практику управления образовательным процессом в ВИВТ и систему подготовки и переподготовки кадров в ОАО «Золотой колос» для формирования требований к подготовке специалистов в виде профессиональных компетенций.

Основные публикации по теме диссертации: Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1.Корнфельд, И.Н. Структурная модель повышения эффективности образовательной системы / И.Н. Корнфельд, Т.В. Забегалина, О.В. Коровина, Н.В. Енина И Инженерная физика -№ 3 -2010 - С.32-35.

2.Попов, Г.В. Информационные технологии в образовании / Г.В Попов, Т.В.Забегалина, Л.И Назина // Вестник Тамбовского государственного технического университета - № 4 -Т.13:-2007. -С. 991-997.

3.Попов, Г.В. Квалиметрические подходы к оценке качества подготовки специалиста / Г.В Попов, Т.В. Забегалина, Л.И Назина // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - № 2. - 2009. - С. 422-428.

4.Попов, Г.В. Статистические методы в системах менеджмента качества образования / Г.В Попов, Т.В.Забегалина, Л.И Назина// Стандарты и качество.-№ 1.-2008. - С.60-63.

Статьи и материалы конференций

5.Добромиров, В.Е Мониторинг удовлетворенности работодателей качеством подготовки выпускников / В.Е. Добромиров, Р.Н. Плотникова, Т.В. Забегалина // Проблемы практической подготовки студентов: матер. V Всерос. научно-метод. конф. Воронеж, 2007. С.7-11.

б.Забегалина, Т.В. Инструментальные методы оценки качества учебного процесса / Т.В. Забегалина, Г.В. Попов // Управление качеством в современной организации: сб. ст. межд. научно-практ. конф. Пенза, 2006. С.5-8.

7.3абегалина, Т.В. Использование принципов TQM и стандартов ИСО серии 9000 в ин женерном образовании / Т.В. Забегалина, Р.Н. Плотникова, Л.И. Назина // Проблемы практи ческой подготовки студентов: матер. V Всерос. научно-метод. конф. Воронеж, 2007. С. 154

8.Забегалина, Т.В. Использование статистических методов контроля качества при оценк компетентности выпускника вуза / Т.В. Забегалина, Г.В. Попов, Р.Н. Плотникова // Матема тические методы в технике и технологиях: сб. тр. XX Межд. науч. конф. Ярославль, 2007 Т.9. С. 236-238.

9. Забегалина, Т.В. Количественные методы оценки качества подготовки специалист / Т.В. Забегалина, Л.И. Назина, Н.Л. Клейменова // Социально-экономические проблемы раз вития предприятий и регионов: матер. X Межд. научно-прак. конф. Пенза, 2009. С. 140-141.

10. Забегалина, Т.В. Особенности подготовки специалистов для инновационной дея тельности предприятия в сфере высоких технологий / Т.В. Забегалина, Г.В. Попов, Л.И. На зина // Инновационный менеджмент в сфере высоких технологий: сб. науч. тр всерос шко лы-семинар. Тамбов: ТГТУ, 2008. С. 173-176.

11. Забегалина, Т.В. Оценка качества подготовки выпускника вуза на основе компетент ностного подхода / Т.В. Забегалина, Г.В. Попов, Р.Н. Плотникова, Н.Л. Клейменова // Мате матические методы в технике и технологиях: сб. тр. XX межд. науч. конф. Ярославль 2007 С. 238-240.

12.Забегалина, Т.В. Формирование профессиональных компетентностей выпускника спе циальности «Стандартизация и сертификация» по разработке стандартов и нормализационо му контролю технической документации / Т.В. Забегалина, Л.И. Назина // Проблемы практи ческой подготовки студентов: матер, per. научно-мет. конф. Воронеж,2006. С.43-44.

13.Плотникова, Р.Н. Использование потенциала преподавателей, сотрудников и обучающих« в обеспечении качества образования / Р.Н. Плотникова, Т.В. Забегалина //Финансы, экономика стратегия,- № 2. - 2010. - С.32-35.

Н.Плотникова, Р.Н. Система обеспечения качества образования в академии / Р.Н. Плот никова, Т.В. Забегалина// Проблемы языковой подготовки студентов: подходы и перспекти вы: матер, всерос. научно-практ. конф. Воронеж, 2006. С. 113-114.

15.Плотникова, Р.Н. Система управления качеством образования академии: состояние проблемы / Р.Н. Плотникова, Т.В. Забегалина // Современное образование: содержание тех нологии, качество: матер. XII Межд. конф. Спб, 2006. С.135-137.

16. Попов, Г.В. Оценка профессиональных компетенций / Г.В Попов. Т.В.Забегалина Л.И Назина // Методы менеджмента качества.-№ 6.-2007.-С.40-43.

17. Сербулов, Ю.С. Квалиметрические методы оценки качества подготовки специалист /Ю.С. Сербулов, Т.В. Забегалина//Моделирование систем и информационные технологии- меж вузов, сб. науч. тр. Воронеж, 2010. С.334-339.

18. Сербулов, Ю.С. Новые подходы к оценке качества подготовки специалиста / Ю.С. Сербу лов, Т.В. Забегалина// Моделирование систем и информационные технологии: межвуз сб науч тр. Воронеж, 2010. С.339-342.

19. Сербулов, Ю.С. Обоснование и выбор модели оптимального управления процессом подг товки специалистов / Ю.С. Сербулов, Т.В.Забегалина // Моделирование систем и процессов № 1-2.-2011.-С.55-59.

Просим Ваши отзывы на автореферат в двух экземплярах с подписями, заверенными гербовой печатью, направлять по адресу 394087, г. Воронеж, ул. Тимирязева, 8, ВГЛТА, ученому секретарю. Тел. (473)253-67-08.

Забегалина Татьяна Викторовна

г™ принятия решения в задаче мониторинга и управления качеством

ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Подл, в печать 26.10.2011. Формат 60*60/16. Объем 1 пл. Тираж 100 экз. Заказ№ 856. Отпечатано в УОП ГОУ ВПО «ВГЛТА». 394087, г. Воронеж, ул. Докучаева, 10.

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ РЕАЛИЗАЦИИ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА В ОБРАЗОВАНИИ

1.1 Современные тенденции использования компетентностного подхода в системе профессионального образования.

1.2 Системы управления качеством профессиональной подготовки специалистов.

1.3 Анализ существующих методов оценки компетенций.

1.4 Существующие методы оценки уровня профессиональной подготовки специалистов.

1.5 Методы проведения групповой экспертизы.

1.6 Разработка систем управления учебным процессом.

1.7 Статистические методы оценки качества учебного процесса.

1.8 Выводы. Цели и задачи исследования.

2. МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ МОНИТОРИНГА И ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ

СПЕЦИАЛИСТА

2.1 Инструментальная методика оценки качества подготовки специалистов.

2.2 Методика и модель оценки уровня профессиональной подготовки специалиста.

2.3 Модель «идеального» процесса профессиональной подготовки специалиста.

2.4 Модель оценки потенциала специалиста в ходе текущей оценки

2.5 Оценка статистической управляемости учебного процесса с использованием контрольных карт.

2.6 Выводы.

3. ПРОГНОСТИЧЕСКИЕ И КЛАССИФИКАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ СОСТОЯНИЯ

ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ, МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

3.1 Обоснование и выбор модели оптимального управления процессом подготовки специалистов.

3.2 Прогнозирование однородности подготовки специалистов по классификационной модели.

3.3 Построение дуальной прогностической модели подготовки специалиста на основе канонического разложения динамических процессов.

3.4 Рационализация управления состоянием качества подготовки специалистов в вузе.

3.4.1 Формирование комплексной программы подготовки специалистов.

3.4.2 Оптимизация распределения функций многоуровневого программно-целевого управления.

3.5 Выводы.

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА

ПРЕДЛАГАЕМЫХ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ И АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ

4.1 Разработка тестовых заданий для оценки профессиональных компетенций специалиста и методики проведения эксперимента.

4.2 Статистический анализ результатов оценки компетенций специалистов.

4.3 Оценка методики формирования профессионального портрета специалиста по временным срезам.

4.4 Оценка статистической управляемости процесса подготовки специалиста.

4.5 Прогнозирование однородности подготовки студентов по классификационной модели.

4.6 Выводы.

5. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ

ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ МОНИТОРИНГА И ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА И КАЧЕСТВА ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ

5.1 Структура проблемно-ориентированной информационной системы мониторинга и оценки состояния учебного процесса и качества профессиональной подготовки специалистов.

5.2 Функциональная схема проблемно-ориентированной информационной системы анализа статистической управляемости учебного процесса.

5.3 Выводы.•.

Актуальность темы. В настоящее время вопросам управления качеством образования уделяется значительное внимание на разных уровнях управления: федеральном, ведомственном, отдельного вуза, образовательной программы. Особую актуальность это деятельность приобретает в рамках усилившейся интеграции в сфере образования.

Для решения стратегических и оперативных задач необходимо наличие достоверной и объективной информации о ресурсах, процессах и результатах деятельности вуза в целом, а также отдельных составляющих звеньев, что в свою очередь требует создания и поддержки в актуальном состоянии системы мониторинга и оценки качества подготовки специалистов и образовательного процесса в целом. На этапе создания такой системы следует определить основные и приоритетные направления мониторинга, информация о которых может существенным образом повлиять на, управленческие решения. К таким объектам можно отнести качество подготовки специалистов, потребности и удовлетворенность потребителей качеством образовательных услуг.

Вопросам управления качеством образования посвящены работы многих авторов, таких как Ю.П.Адлер, В.И. Байденко, И.А. Зимняя, H.A. Селезнева, А.И.Субетто и др. Однако на сегодняшний день не разработано комплексного решения данной проблемы, которое включало бы весь необходимый набор алгоритмов, методов и приемов оценки качества подготовки специалистов [12, 110,118,120].

В то же время, интеграция России в мировую образовательную систему, присоединение в 2003 году к Болонскому процессу, обусловливает необходимость формирования требований к уровню подготовки выпускников различных ступеней специалистов на основе компетентностного подхода, представляющего собой совокупность общих принципов определения целей образования, отбора содержания образования, организации образовательного процесса и оценки образовательных результатов.

Проблема компетентностного представления результата образования в последние годы получила широкое распространение в мире, в том числе, и в России. Она рассматривается российскими исследователями в методологическом, теоретическом (В.И. Байденко, Г.Э. Белицкая, JI.H. Боголюбов, В.А. Болотов, И.А. Зимняя, Д.А. Махотин, H.A. Рототаева, В.В. Сериков, Ю.Г. Татур, Ю.В. Фролов, В.Д. Шадриков и мн.др.) и в прикладном, собственно методическом аспекте, в частности, при определении результативно-целевой основы государственных образовательных стандартов в таком их разделе, как требования к уровню подготовки выпускника [10,11,74,75,117,123].

Реализация компетентностного подхода в профессиональном образовании предполагает уточнение понятийно — категориальных аппарата исследования, определение требований со стороны работодателей, разработку технологии формирования профессиональных компетентностей выпускников вузов [10,75].

Одним из основных средств нормирования и оценки качества профессиональной подготовки специалистов является модель компетенций, позволяющая получить наиболее четкую информацию о структуре компетенций, которые должны быть сформированы у будущего специалиста в процессе обучения. Разработкой компетентностных моделей студентов, обучающихся по различным специальностям, занимались многие исследователи (Р.Н. Азарова, В.И. Байденко, Д.А. Махотин,, О.Н. Никифоров, A.JI. Смятских, Т.М. Туркина, Ю.В. Фролов и др.) [10,11].

В последнее десятилетие в связи с реализацией компетентностного подхода в образовании возникла насущная актуальная проблема разработки методологических, теоретических и методических вопросов оценивания компетентности как нового результата образования, что отмечено в таких документах как «Стратегия модернизации содержания общего образования»

2001г.), «Концепция модернизации российского образования на период до 2010 года» и др [82]. По мнению многих исследователей, реализация оценки образовательного уровня обучающихся на основе компетентностного подхода является одним из важных компонентов реализации компетентностного подхода в целом и одной из самых сложных сфер практической реализации целей Болонской декларации (,1999г.). Решение этой проблемы сталкивается с такими трудностями как формализация самого понятия «компетентность» и отсутствие наработанных подходов, системы оценочных средств и технологий оценивания, данному подходу в образовании [109,110,112,119].

Следовательно, возникают проблемные вопросы разработки математических моделей и алгоритмов поддержки принятия решений по 1 управлению учебным процессом на основе знания о его текущем* состоянии, позволяющих учесть такие аспекты контроля и диагностики исследуемого . объекта как стохастичность, неполнота описания*его состояния и наличие неколичественных показателей рассматриваемых процессов.

Диссертационная работа выполнена на кафедре информационных систем и технологий Воронежского института высоких технологий в рамках госбюджетной НИР по^ теме «Моделирование информационных технологий; разработка и совершенствование методов' и моделей управления, планирования и проектирования технических, технологических, экономических и социальных процессов и производств» (№ государственной регистрации 01.2005.2305).

Цель диссертационной работы: разработка комплекса моделей и алгоритмов принятия управленческих решений, обеспечивающих достижение требований профессиональной подготовки специалистов на основе прогнозирования и классификации состояния ее качества с учетом статистической оценки управляемости учебного процесса.

Задачи исследования:

1. Провести анализ существующих подходов оценки качества профессиональной подготовки специалистов, и определить пути интеллектуализации данного процесса на основе методов статистического моделирования и оптимизации с применением современных компьютерных технологий.

2. Построить модели и алгоритмы мониторинга и оценки качества подготовки специалистов на основе статистических методов решения.

3. Сформировать управленческие процедуры построения прогностических и классификационных моделей состояния качества профессиональной подготовки специалистов на базе экспертной и ре1роспсктивной информации с учетом дуального характера динамики показателей и оценки управляемости учебного процесса.

4. Разработать оптимизационные модели и> алгоритмы» принятия решений, базирующихся на классификационных и прогностических моделях, для интеллектуальной поддержки системы управления качеством профессиональной подготовки специалистов.

5.Разработать математическое и программное обеспечение, реализующее построенные модели и алгоритмы в виде пакета прикладных программ (111111) и провести его апробацию и внедрение в производственных условиях.

Объект* исследования. Мониторинг и управление качеством учебного процесса.

Предмет исследования. Модели принятия управленческих решений на основе статистических методов.

Методы исследования. Выполненные теоретические и экспериментальные исследования базируются на использовании теорий: экспертного оценивания, прикладной статистики, вероятности, менеджмента качества, квалиметрической оценки, управления и принятия решений, математического моделирования и программирования, прогнозирования и классификации.

Научная новизна: разработаны модели и алгоритмы управления и принятия решения на основе мониторинга и оценки состояний учебного процесса и качества профессиональной подготовки специалистов, обладающие следующей научной новизной:

1. Комплексный подход оценки подготовки специалистов на основе введенного индекса соответствия (уровня качества), характеризующего близость реального профессионального портрета специалиста к идеальному, который, в отличие от известных, реализует механизм агрегирования первичных показателей (компетенций) в одно интегральное значение, учитывает пороговые значения каждого показателя оценки и реализует механизм «компенсации» недостатков одних показателей превышением порогового уровня по другим.

2. Модель управления движения по индивидуальным обучающим траекториям, в отличие от известных, позволяющая отслеживать формирование компетенций в различные временные срезы, сравнивать полученные значения с требуемыми (эталонными) и определять возможность изменения текущей траектории с целью ее корректировки для достижения желаемого состояния.

3. Процедура прогнозирования степени однородности подготовки специалистов, отличающаяся вычислением энтропийной оценки для двух классификационных моделей: по уровню качества подготовки и набору показателей и обеспечивающая целенаправленное управление состоянием учебного процесса.

4. Прогностическая модель динамики профессиональной подготовки специалистов, позволяющая, в отличие от известных, оценить на основе канонического разложения долгосрочную и краткосрочную тенденции в изменении состояния учебного процесса.

5. Комплекс моделей управления качеством профессиональной подготовки специалистов, который позволяет, в отличие от известных, провести классификацию ситуаций принятия управленческих решений в зависимости от специфики учебного процесса и конкретных условий его функционирования.

Практическая значимость работы заключается в разработанных инструментальных средствах в виде предметно-ориентированных моделей, алгоритмов и программного обеспечения, реализующих в структуре автоматизированной системы поддержки принятия решений человеко-машинные процедуры мониторинга и оценки профессиональной подготовки специалистов в сфере образования, с возможностью применения в социальной и экономической сферах.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты диссертационной работы внедрены в практику управления образовательным процессом в ВИВТ и систему подготовки и переподготовки кадров в ОАО «Золотой колос» для формирования требований к подготовке специалистов в виде профессиональных компетенций. Эффект от внедрения выражен в оптимизации управления образовательным процессом с целью повышения качества профессионального обучения и в реализации концепции участия промышленно-экономических сообществ в организации учебного процесса.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

Международная научно-практическая конференция «Управление качеством в современной организации» (Пенза, 2006), Региональная научно-методическая конференция «Проблемы практической подготовки студентов» (Воронеж, 2006), XII Международная конференция «Современное образование: содержание, технологии, качество» (Санкт-Петербург, 2006),

Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы языковой подготовки студентов: подходы и перспективы» (Воронеж, 2006), XX Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях» (Ярославль, 2007), V Всероссийская научно-методической конференции «Проблемы практической подготовки студентов» (Воронеж, 2007) Всероссийская школа-семинар «Инновационный менеджмент в сфере высоких технологий» (Тамбов, 2008), X Международная научно-практическая конференция «Социально-экономические проблемы развития предприятий и регионов» (Пенза, 2009), на научных семинарах кафедры информационных систем и технологий ВИВТ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 19 печатных работ, в том числе 4 работы в изданиях из списка ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения по работе,* списка использованных источников из 139 наименований и 4 приложений. Работа изложена на 184 страницах машинописного текста (основной текст занимает 156 страниц), содержит 40 рисунков и 27 таблиц.

5.3 Выводы

1. Предложены методы и алгоритмы для контроля, диагностики и принятия решений по управлению процессом подготовки специалистов, которые определили состав и структуру построения инструментальных средств в виде математического, алгоритмического и программного обеспечения автоматизированных систем контроля, диагностики и принятия решений по управлению данным процессом.

2. Пакет прикладных программ "Анализ статистической управляемости учебного процесса" разработан для автоматизированного решения следующих задач:

- оценки статистической управляемости функционирования процесса подготовки специалистов;

- диагностика причин выхода данного процесса из статистически управляемого состояния;

- диагностика причин сложившегося в состояния;

- прогнозирование конечного состояния системы при изменении значений какого-либо из ее параметров;

- обеспечение поддержки принятия решений по управлению учебным процессом путем выдачи представителю вуза информации о режиме функционирования процесса, а также о связях между соответствующими дисциплинами.

3. Предложена структура экранов для программной реализации интерфейса пользователя, включая организацию взаимодействия с пользователем, проведения оценки статистической управляемости, диагностики причин, прогнозирования состояния системы и представления результатов пользователю1 для поддержки принятия решения, процедуру прогнозирования степени однородности профессиональной подготовки специалистов с помощью вычисления относительной энтропийной оценки для двух классификационных моделей: по уровню качества подготовки и набору показателей и обеспечивающая целенаправленное управление состоянием учебного процесса.

4. Достоверность и адекватность полученных результатов подтверждается их практической реализацией на конкретных примерах, полученных при функционировании учебного процесса в вузе.

5. Проведена опытная эксплуатация полученных результатов в Воронежском институте высоких технологий и в ОАО «Золотой колос».

Заключение

При выполнении диссертационной работы получены следующие основные научные и практические результаты:

1. Проведен анализ существующих моделей оценки профессиональной подготовки специалистов показывающий, что отсутствуют механизмы агрегирования первичных характеристик в одно интегральное значение с учетом их пороговых значений, и тем самым не реализуется механизм «компенсации» недостатков одних показателей существенным превышением порогового значения по другим показателям;

2. Широкое внедрение и использование вычислительных средств при моделировании процедур управления вызывает необходимость системного обеспечения, как в рамках интегрированной цели функционирования процесса подготовки специалистов в вузе, так и в рамках оценки и учета локальных целей управления в условиях появления возмущений. Недостаточность использования современного математического аппарата, инструментальных средств и программного обеспечения, адекватно описывающих подобное функционирование, приводит к уменьшению эффективности процедур управления процессом подготовки специалистов.

3. Предложен алгоритм предварительной обработки динамических показателей, характеризующих степень формирования компетенций в различные моменты времени I с целью удаления аномальных значений измеряемых параметров, заполнения пропущенных измерений, их нормализации и качественного оценивания полученной выборки на основе методов статистического анализа.

4. Разработан комплексный подход оценки профессиональной подготовки специалистов на основе введенного индекса соответствия (уровня качества), характеризующего близость реального профессионального портрета специалиста к идеальному, реализующий механизм агрегирования первичных показателей (компетенций) в одно интегральное значение — уровень качества q, учитывающего пороговые значения каждого первичного показателя оценки и реализующего механизм «компенсации» недостатков одних показателей существенным превышением порогового уровня по другим показателям.

5. Разработана модель управления движения по индивидуальным обучающим траекториям, в отличие от известных, позволяющая отслеживать формирование компетенций в различные временные срезы, сравнивать полученные значения с требуемыми (эталонными) и определять возможность изменения текущей траектории с целью ее корректировки для достижения желаемого состояния.

6. Разработана методика и алгоритм анализа статистической управляемости учебного процесса в целом и качества подготовки отдельного специалиста с использованием методов статистического анализа. Рассмотрены варианты использования методики в практических целях.

7. Для рационализации структуры управления программой приемлемым является распределение функций между уровнями и звеньями принятия управленческих решений на базе оптимизационной модели, учитывающей характер и предпочтительность выполнения этих функций и ограничения на их трудоемкость. При этом рациональный выбор реализуется с использованием многоэтапной схемы, включающей генерацию допустимых вариантов, их агрегацию на основе генетических алгоритмов и окончательное принятие решения.

8. Поскольку студенты вуза представляют собой неоднородное множество по уровню качества, то предложена модель прогнозирования изменений состояний качества его подготовки, которое целесообразно осуществлять с использованием энтропийной оценки структуры классификационной модели рассматриваемых объекюв управления. При этом систему управляющих воздействий должна формироваться таким образом, чтобы степень неоднородности приближалась к некоторому рациональному уровню.

9. Для учета составляющих динамического изменения показателей качества предложено организовать построение временной прогностической модели на основе канонического разложения случайного процесса. Первая, медленная составляющая, определяется моделью математического ожидания, вторая, быстрая, зависимостью от времени координатных функций. Такое сочетание позволяет принимать сбалансированные долгосрочные и текущие управленческие решения.

10. Произведена экспериментальная проверка предложенной методики оценки формирования профессиональных компетенций специалиста на примере конкретной специальности - 200503. Разработан профессиональный портрет специалиста« данной специальности в, виде совокупности профессиональных компетенций и комплекс тестовых заданий для их оценки по дисциплинам цикла ОПД, СД.

11. Произведена оценка статистической управляемости учебного процесса с использованием контрольных карт (Х- Я), анализ которых позволил установить статистическую неуправляемость учебного процесса, а также выявить проблемные дисциплины, а также выявить тенденцию - для студентов одной специальности различных выпусков наблюдается выход значение средних баллов за установленные предельные границы.

12. Предложены методы и-алгоритмы для контроля, диагностики и принятия решений по управлению процессом подготовки специалистов, которые определили состав и структуру построения инструментальных средств в виде математического, алгоритмического и программного обеспечения автоматизированных систем контроля, диагностики» и принятия решений по управлению данным процессом.

13. Достоверность и адекватность полученных результатов подтверждается их практической реализацией на конкретных примерах, полученных при функционировании учебного процесса в вузе.

14. Проведена опытная эксплуатация полученных результатов в Воронежском институте высоких технологий и ОАО «Золотой колос». 156

1. Аванесов, B.C. Композиция тестовых заданий Текст. / B.C. Аванесов. — М.: Изд-во Центра тестирования Минобразования РФ, 2002. -239с.

2. Адлер, Ю. П. Контрольные карты Шухарта Текст. / IO. П. Адлер, В. J1. Шпер // Методы менеджмента качества. — 2003. — № 5. — С. 30-37.

3. Адлер, Ю. П. Истоки статистического мышления Текст. / Ю. П. Адлер, В. JI. Шпер // Методы менеджмента качества. 2003. - № 1. - С. 3440.

4. Адлер, Ю. П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий Текст.: учеб. пособие для вузов / Ю. П. Адлер, Е. В. Маркова, Ю. В. Грановский. Изд-е 2-е, перераб. И доп. - М. : Наука, 1976. -279 с.

5. Алексеев, А.Н. К вопросу о повышении достоверности оценки при тестовом контроле Текст. / А.Н. Алексеев, Н.И. Волков, Т.А. Майорова // Открытое образование. 2004,- №3(44). - С.27-32.

6. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ / Т. Андерсон / Пер. с англ. Ю. Ф. Кичатова. Под ред. Б.В. Гнеденко. М.: Гос. изд-во физ.-мат. лит-ры, 1963. - 500 с.

7. Асатурян, В. И. Теория планирования эксперимента: учеб. пособие для вузов Текст. / В. И. Асатурян .- М.: Радио и связь, 1983. — 243 с.

8. Афанасьев, А.Н. Болонский процесс в Германии Текст. / А.Н. Афанасьев // Высшее образование сегодня. 2004. -№ 5.- С.25-27.

9. Ашаев, Ю.П. Использование компьютерного мониторинга знаний в образовательном процессе Текст. / Ю.П. Ашаев, С.Ю. Ашаев // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. Строительство и архитектура. 2002. - №1. -С.160-163.

10. Байденко, В.И. Выявление состава компетенций выпускников вузов как необходимый этап проектирования ГОС ВПО нового поколения

11. Текст.: метод, пособие / В.И. Байденко. — М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. — 54с.

12. Байденко, В.И. Компетенции в профессиональном образовании (к освоению компетентностного подхода) Текст. / В.И. Байденко // Высшее образование в России.-2004.- № 11.- С.37-44.

13. Байденко, В.И. Концептуальная модель государственных образовательных стандартов в компетентностном формате Текст. / В.И. Байденко. — М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. — 101с.

14. Батищев, Д.И. Генетические алгоритмы решения экспериментальных задач Текст. / Д.И. Батищев. Воронеж: ВГТУ, 1995. -69 с.

15. Батищев, Д.И. Оптимизация САПР Текст. / Д.И. Батищев, Я.Е. Львович, В.Н. Фролов. — Воронеж: Изд-во ВГУ, 1997.-416 с.

16. Беллман, Р. Динамическое программирование Текст. /Р. Беллман. М.: Изд-во ИЛ, 1998. - 400 с.

17. Белоусов, В.Е. Автоматизированная система контроля успеваемости военного вуза Текст. / В. Е. Белоусов // Вестник ВГАСУ. -Воронеж ВГАСУ, 2003.-С. 157-161.

18. Белоусов, В.Е. Математическая модель контроля текущей успеваемости в военном вузе Текст. / В. Е. Белоусов, A. F. Фадин // Труды института. Вып.5. - Воронеж: ВГАСУ, 1998.-С.202.

19. Бешелев, С. Д. Экспертные оценки Текст. / С. Д. Бешелев, Ф. Г. Гурвич. М.: Наука, 1973. - 79 с.

20. Большее Л. Н. Таблицы математической статистики Текст. / Л. Н. Болыпев, Н. В. Смирнов. М.: Наука, 1993. - 416 с.

21. Боровиков, В. И. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows Текст. / В. И. Боровиков, И. И. Боровиков. М.: Наука, 1997. - 608 с.

22. Варжапетян, А.Г. Квалиметрия: учебное пособие Текст. / А.Г. Варжапетян.- Спб.:- ГУАП.- 2005.- 176с.

23. Васильев, В.И. Основы культуры адаптивного тестирования Текст. / В.И. Васильев, Т.Н. Тягунова. М.: Издательство ИКАР, 2003. — 584с.

24. Васильев, В.И. Философия адаптивного тестирования Текст. /В.И. Васильев, Т. Н. Тягунова. М.: МГУП, 2002. - 200с.

25. Вентцель, Е.С. Теория вероятностей Текст.: учебник для студ. вузов / Е.С. Вентцель. — 9-е изд. — М.: Издательский центр «Академия», 2003. 576с.

26. Волкова, С.С. Адаптивный тестовый контроль как средство повышения результативности обучения Текст. : автореферат дис. канд. пед. наук: 13.00.01 / С. С. Волкова. М., 2005. - 24 с.

27. Всеобщее управление качеством Текст.: учеб. для вузов / О. Г1. Глудкин, Н. М. Горбунов, А. И. Гуров и др.; под ред. О. П. Глудкина. М.: Радио и связь, 1999. - 600 с.

28. Вымятнин, В.М. Дистанционное образование и его технологии Текст. / В.М. Вымятнин, В. П. Демкин, В. Ф. Нявро. Томск: Институт дистанционного образования, 1998. - 200с.

29. Вымятнин, В.М. Информационно-технологическое обеспечение ДО Текст. / В. М. Вымятнин // Открьпое и дистанционное образование. — 2000. -№ 1.-С. 18-28.

30. Гаскаров, Д.В. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры Текст. / Д.В. Гаскаров, Т.А. Голинкевич, A.B. Люзгалевский. М.:Сов.Радио, 1974. - 224 с.

31. Глова, В. И. Модели педагогического тестирования обучаемых Текст. / В.И. Глова, С. В. Дуплик // Вестник Казан, гос. тех. ун-та им. А.Н. Туполева. 2003. - №2. - С.74-79.

32. Глущенко, А. И. Разработка метода адаптивного управления обучением по индивидуальной образовательной траектории Текст. : дис. канд. тех. наук: 05.13.10/ Глущенко Антон Игоревия. — Старый Оскол, 2009 — 167 с.

33. Глущенко, С. В. Синтез моделей и алгоритмов анализа функционирования статистических технологических систем в условиях конфликта взаимодействующих параметров Текст.: автореф. дис. канд. техн. наук / С. В. Глущенко. Воронеж: ВГТА, 1997. - 15 с.

34. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для вузов Текст. / В. Е. Гмурман. М.: Высш. шк., 1999.-479 с.

35. Голенко, Д.И. Статистические методы сетевого планирования и управления Текст. / Д. И. Голенко. М: Наука, 1968. - 400с.

36. ГОСТ Р ИСО/ТО 10017-2005. Статистические методы. Руководство по применению в соответствии с ГОСТ Р ИСО 9001. — М.: Стандартинформ, 2005 . — IV, 20 с.

37. ГОСТ Р 50779.0-95. Статистические методы. Основные положения Текст. М.: ИПК Изд-во стандартов, 1995. — 4 с.

38. ГОСТ Р 50779.10-2000. Статистические методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения Текст. — М.: ИПК Изд-во стандартов, 2001. 42 с.

39. ГОСТ Р 50779.11-2000. Статистические методы/ Статистическое управление качеством. Термины и определения Текст. М.: ИПК Изд-во стандартов, 2001. - 38 с.

40. ГОСТ Р 50779.21-2004. Статистические методы. Правила определения и методы расчета статистических характеристик по выборочным данным. Часть 1. Нормальное распределение Текст. М.: ИПК

41. Изд-во стандартов, 2004. IV, 43 с.

42. ГОСТ Р 50779.22-2005. Статистические методы. Статистическое представление данных. Точечная оценка и доверительный интервал для среднего Текст. -М.: Стандартинформ, 2005 . III, 8 с.

43. ГОСТ Р 50779.40-95. Статистические методы. Контрольные карты. Общее руководство и введение Текст. — М.: ИГЖ Изд-во стандартов, 1996. -20 с.

44. ГОСТ Р 50779.42-99. Статистические методы. Контрольные карты Шухарта Текст. -М.: Госстандарт России: ИПК. Изд-во стандартов, 1999. -IV, 32 с.

45. ГОСТ Р 52807-2007. Руководство по оценке компетентности менеджеров проектов Текст. — М.: Госстандарт России: ИПК. Изд-во стандартов, 2010. 18 с.

46. Грачев, Ю. П. Математические методы планирования экспериментов Текст. / Ю. П. Грачев. М.: Пищ. пром-сть, 1979. - 200 с.

47. Григорьева, К.В. Разработка автоматизированного рабочего места преподавателя для управления качеством обучения Текст.: дис. канд. тех. наук: 05.13.10 / К.В. Григорьева. Пенза, 2003. - 178с.

48. Дамбаева, C.B. Модели и методы принятия решений задачи формирования учебного плана специальности в условиях неопределенности Текст.: дис. канд. тех. наук: 05.13.01 / Дамбаева Сэсэгма Викторовна. -Улан-Удэ, 2004.- 167 с.

49. Дементьев, В.Т. Задачи оптимизации иерархических структур Текст. / В.Т. Дементьев, А.И. Ерзин [и др.]. Новосибирск: НГУ, 1996. -167с.

50. Джонсон, Н. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке: методы планирования эксперимента Текст. / Н. Джонсон, Ф. Лион. — М.: Мир, 1981.-520 с.

51. Дзегеленок, И.И. Информационные технологии в управлении качеством образования Текст. / И.И. Дзегеленок // Учебное пособие. — М.:

52. Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004 — 68с.

53. Дзегеленок, И.И. Сетевые образовательные технологии актуализации знаний. Текст. / И.И. Дзегеленок // Информационные технологии в проектировании и производстве. № 3. — 2003. — С. 10-15.

54. Димов, Ю.В. Метрология, стандартизация и сертификация Текст. / Ю.В. Димов //Учебное пособие.- Изд-во «Питер».- 2005.-432 с.

55. Дистанционное образование в России. Постановка проблемы и опыт организации Текст. / сост. В. И. Овсянников. — М.: РИЦ{ "Альфа" МГОПУ им. М.А. Шолохова, 2001. 794с.

56. Дмитриев, В.И. Прикладная теория информации Текст.: учеб. для студ. вузов по спец*. «Автоматизированные системы обработки информации и управления» / В.И. Дмитриев М.: Высш. шк., 1989. - 320с. : ил.

57. Дубров, А. М. Многомерные статистические методы Текст. / А. М. Дубров, В. С. Мхитарян, Л. И. Трошин. М>: Финансы и статистика, 2000.-352 с.

58. Дудникова, Т.В. Проектирование и реализация" адаптивного индивидуального учебного плана профессионального образования' выпускника сельской школы Текст.: автореф. дис. канд. пед. наук.: 13.00.08 / Т.В. Дудникова. Барнаул, 2004. - 21с.

59. Жуков, Д.О. Математические модели управления знаниями в информационных обучающих системах Текст.: автореф. дис. доктора технических наук / Д.О. Жуков. — М., Московский государственный институт-стали и сплавов, 2006. 36с.

60. Забегалина, Т.В. Инструментальные методы оценки качества учебного процесса Текст. /Т.В. Забегалина, Г.В'. Попов// Сборник статей международной научно-практической конференции «Управление качеством в современной организации». Пенза, 2006. — С.5-8.

61. Забегалина, Т.В. Квалиметрические методы оценки качества подготовки специалиста Текст. /Т.В. Забегалина, Ю.С. Сербулов// Межвузовский сборник научных трудов «Моделирование систем и информационные технологии»,- Воронеж. — №7.- 2010 С.334-339.

62. Забегалина, Т.В Оценка уровня компетентности выпускников вуза Текст. /Т.В. Забегалина, Г.В. Попов// Материалы XLV11 отчетнойнаучной конференции за 2008 год /ВГТА Воронеж,2008. - Ч. 3.— С. 195-196.

63. Забсгалина, Т.В., Оценка уровня компетентности выпускников вуза Текст. /Т.В. Забегалина, Г.В. Попов// Материалы ХЬУ отчетной конференции за 2006 год /ВГТА Воронеж, 2006. - Ч. 3.- С. 194-195.

64. Забегалина, Т.В. Текст. Новые подходы к оценке качества подготовки специалиста /Т.В. Забегалина, Ю.С. Сербулов// Межвузовский сборник научных трудов «Моделирование систем и информационные технологии».— Воронеж. №7- 2010 - С.339-342.

65. Забегалина, Т.В. Подходы к оценке качества подготовки специалиста Текст. /Т.В. Забегалина, Г.В. Попов, Л.И. Назина// Материалы ХЬУ1 отчетной научной конференции за 2007 год /ВГТА Воронеж,2007. -Ч. З.-С. 195-196

66. Забегалина, Т.В. Современные представления об оценке качества учебного процесса Текст. / Забегалина Т.В., Попов Г.В.// Материалы ХЫУ отчетной научной конференции за 2005 год. Воронеж, 2005. - 4.2 - С.223-224.

67. Загоруйко, Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний Текст. / Н.Г. Загоруйко. — Новосибирск: Изд-во ин-та математики, 1999. -270с.

68. Захаров, A.A. Современные математические методы объективных педагогических измерений Электронный ресурс. / A.A. Захаров, A.B. Колпаков. М., [200-]. - Режим доступа: www.kolsarat.chat.ru.1. Загл. с экрана.

69. Зимняя, И.А. Ключевые компетенции — новая парадигма результата образования Текст. / И.А. Зимняя // Высшее образование сегодня.- 2003. —№ 5. С.34-35.

70. Иванова В. М. Математическая статистика Текст. / В.М.Иванова, В.Н.Калинина, JI. А. Нешумова. М.: Высш. шк., 1991. -371 с.

71. Ильченко, O.A. Компетентностный подход к формированию стандартов профессионального образования Текст. / O.A. Ильченко // Открытое образование,- 2004.- №4 (45).- С.4-8.

72. Инструменты качества: гистограмма, диаграмма Парето Текст. // Сер. Все о качестве. Зарубежный опыт. Вып. 13, 1999. М.: НТК «Трек», 2002. - 25 с.

73. Кадочкин, Д.Е. Разработка методов автоматизированной поддержки управления развитием исследовательского потенциала студентов в вузе Текст.: дис. канд. тех. наук: 05.13.10 / Д.Е. Кадочкин. — Самара, 2003.- 194с.

74. Колемаев В. А. Теория вероятностей и математическая статистика Текст. / В. А. Колемаев, В. Н. Калинина. М.: ИНФРА-М, 2001.- 302 с.

75. Концепция модернизации российского образования на периоддо 2010г. Текст.: распоряжение Правительства РФ № 1756-р от 29 декабря 2001 г. // Вестник образования. 2002. - № 6. - С. 10-41.

76. Корнфельд, И.Н. Структурная модель повышения эффективности образовательной системы Текст., / И.Н. Корнфельд, Т.В. Забегалина, О.В. Коровина, Н.В. Енина // Инженерная физика № 3 - 2010 -С.26-28.

77. Курипта, О.В. Модели и алгоритмы управления потенциалом трудовых ресурсов организации Текст.:: дис. кан.технических наук: 05.13.10 /Оксана Валериевна Курипта// Воронеж, 2007. 164 с.

78. Ларичев, О.И. Теория и методы принятия решений Текст.: учебник /О.И. Ларичев. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Логос, 2003. - 392с.: ил.

79. Ликеш И. Основные таблицы математической статистики Текст. / И. Ликеш, И. Ляга. М.: Финансы и статистика, 1995. - 356 с.

80. Литвак, Б. Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа Текст. / Б. Г. Литвак. М.: Радио и связь, 1982. - 184 с.

81. Литвак, Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений Текст. / Б.Г. Литвак. М: Патент, 1996. - 271с.

82. Львович И.Я. Вариационное моделирование и оптимизация проектных решений Текст. / И.Я. Львович. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1977.— 144 с.

83. Машин, В.Н. Формирование профессиональных компетенций специалистов на основе автоматизированного обучающего комплекса Текст.: автореф. дис. канд. пед. наук / В.Н. Машин. Воронеж, Высшее военное инженерное училище, 2005. — 21с.

84. Нейман, Ю.М. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов Текст. / Ю.М. Нейман, В.А. Хлебников. — М.: Прометей, 2000. — 168с.

85. Новиков, Д. А. Статистические методы в педагогических исследованиях (типовые случаи) Текст. / Д.А. Новиков. — М.: -МЗ-Пресс, 2004.-67с.

86. Орлов, А. И. Допустимые средние в некоторых задачах экспертных оценок и агрегирования показателей качества Текст. / А. И. Орлов // Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях: сб. М.: Наука, 1986. - С. 388-393.

87. Панкова, Л. А. Организация экспертиз и анализ экспертной информации Текст. / Л. А. Панкова, А. М. Петровский, М. В. Шнейдерман. -М.: Наука, 1984.- 120 с.

88. Пстроиаловский, М. В. Математические модели определения индекса соответствия статистическими критериями государственнойаккредитации: Научное издание Текст. / М. В. Петропаловский, О. Ю. Китаев. Йошкар-Ола, 1999. - 37 с.

89. Плотникова, Р.Н. Использование потенциала преподавателей, сотрудников и обучающихся в обеспечении качества образования Текст. /Р.Н. Плотникова, Т.В. Забегалина //Финансы, экономика, стратегия — № 2 — 2010 — С.32-35.

90. Попов, Г.В. Информационные технологии в образовании Текст. /Т.В Попов, Т.В.Забегалина, Л.И Назина // Вестник Тамбовского государственного технического университета. — № 4 -Т. 13. 2007. — С. 991-997.

91. Попов, Г.В. Квалиметрические подходы к оценке качества подготовки специалиста Текст. / Г.В Попов, Т.В. Забегалина, Л.И Назина // Вестник Тамбовского государственного технического университета. — № 2. — 2009. С. 422-428.

92. Попов, Г.В. Оценка профессиональных компетенций Текст. / Г.В Попов, Т.В.Забегалина, Л.И Назина // Методы менеджмента качества — № 6.-2007.-С.40-43.

93. Попов, Г.В. Статистические методы в системах менеджмента качества образования Текст. / Г.В Попов, Т.В.Забегалина, Л.И Назина// Стандарты и качество.-№ 1 -2008. — С.60-63.

94. Просто о сложном. Введение в статистический контроль качества производственного процесса Текст. // Сер. Все о качестве. Зарубежный опыт. Вып. 11, 2000. М.: НТК «Трек», 2002. - 21 с.

95. Рыков, A.C. Методы системного анализа: оптимизация Текст. /A.C. Рыков. -М.: Экономика, 1999. -256с.

96. Рыков, A.C. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация Текст. / A.C. Рыков. М.: МИСИС: Издательский дом «Руда и металлы», 2005. - 352с.

97. Системы статистического управления процессами Текст.: метод, пособие к курсу СМ-3 / А. С. Быстрое, А. В. Глазунов, JI. В. Касторская и др. 4-е изд., доп. - Нижний Новгород: СМЦ «Приоритет», 2004. - 222 с.

98. Соколова, М.С. Исследование и разработка моделей и процессов принятия решений по определению требований к специалистам иформированию учебных планов Текст. : дис. . канд. тех. наук: 05.13.10 /М.С. Соколова. -М., 1999. 137с.

99. Статистические методы контроля качества продукции Текст.: пер. с англ. / JI. Ноулер. 2-е рус. изд. - М.: Изд-во стандартов, 1989. - 96 с.

100. Статистические методы повышения качества Текст.: пер. с англ. / X. Кумэ; под ред. X. Кумэ. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 304 с.

101. Статистическое управление процессами. SPS. Текст.: пер. с англ. Н.Новгород: ООО СМЦ «Приоритет», 2004. - 181 с.

102. Статистическое управление технологическим процессом Текст.: метод, пособие // Сер. Все о качестве. Отечественные разработки. Вып. 6, 2001. М.: НТК «Трек», 2002. - 60 с.

103. Субетто, А.И. «Метаклассификация» как наука о механизмах и закономерностях классификации (опыт обобщения). Часть 1 Текст. /А.И. Субетто. М: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1994.-254с.

104. Субетто, А.И. Квалиметрическое обеспечение управленческих процессов Текст. / А.И. Субетто, Ю.К. Чернова, М.В. Горшенина. Спб.: из-во «Астерион», 2004. - 278с.

105. Субетто, А.И. Онтология и эпистемология компетентностного подхода. Классификация и квалиметрия компетенций Текст. / А.И. Субетто. СПб. - Кострома: КГУ им. H.A. Некрасова. Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. - 72с.

106. Суровцев, И.С. Совершенствование подготовки кадров в системе университетских комплексов многоуровневого непрерывного образования Текст. / И.С. Суровцев, J1.C. Перевозчикова. — Воронеж: ВГАСУ, 2004.- 150с.

107. Тарасов, В.А. Проектирование компьютерных тестов с открытыми ответами Текст. / В.А. Тарасов // Информатика и образование. — 2003. №1. - С.72 - 76. - ISSN 0234-0453.

108. Тартановский, Д.Ф. Метрология, стандартизация и технические средства измерений Текст. / Д.Ф. Тартановский, Ястребов A.C.- Изд-во «Высшая школа». 2001.- 206 с.

109. Татур, Ю.Г. Компетентность в структуре модели качества подготовки специалиста Текст. / Ю.Г. Татур // Высшее образование сегодня. -2004.-№3. С.51-56.

110. Татур, Ю.Г. Проектирование образовательного процесса в вузе Текст.: учеб. пособие / Ю:Г. Татур. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2005. - 97с.

111. Фомин, , В.Н. Квалиметрия. Управление качеством. Сертификация. Текст. / В.Н. Фомин -Изд-во «Ось-89».-2002.-384с.

112. Фролов, В.Н. Моделирование и оптимизация сложных систем (избранные главы) . Текст. / В.Н. Фролов Воронеж: Изд-во ВГТУ.-1997-151 с.

113. Мельникова, М.Б. Адаптивное тестирование в образовании (теория, методология, технология) Текст. / М.Б. Челышков'а. М:. Исследовательский, центр проблем качества подготовки специалистов, 2001.- 165с.

114. Чертов, Е.Д. Методические и организационные аспекты' проведения, Интернет-экзамена в академии Текст. /Е.Д. Чертов, Р.Н. Плотникова, Т.В. Забегалина// Материалы XLV отчетной конференции за 2006 год/ВГТА Воронеж, 2006. - Ч. 3 -С. 189-190.

115. Шаповалова, В.А. Компетентностная модель профессиональной подготовки менеджера в системе среднего профессионального образования:

116. Текст.: автореферат дис. . канд. пед. наук: 13.00.01, 13.00.08 / Шаповалова Виктория Александровна. Москва, 2007.- 173 с.

117. Хоанг, Ч.М. Исследование и разработка моделей составления оптимального учебного плана Текст.: дис. канд. экон. наук / Чень Минь Хоанг.-Л., 1990.- 150 с.

118. Шишкин, Е. В. Математические методы и модели в управление Текст. / Е. В. Шишкин, Чхартишвили А.Г. М.: Дело, 2000,- 440с.

119. Hambleton, R.K. Fundamentals of Item Response Theory Text. / R.K. Hambleton, H. Swaminathan, H.J. Rogers. N-Y.: SAGE Publications,1991.- 174 p.

120. Johnson, Elaine B. Contextual Teaching and Learning Text. / Elaine B. Johnson. Corwin Press, INC. A Sage Publications Company. Thousand Oaks, California. - 2002. - 196 p.

121. Kun, Wu Modelling an Academic Curriculum Plan as a Mixed-Initiative Constraint Satisfaction Problem Text. / Wu Kun, Havens S. William. -Canadian Conference on AI, 2005. Pp.79-90.

122. Verbruggen, H.B. Constructing fuzzy models by product space clustering Text. / H.B. Verbruggen, R. Babuska [etc.] //. Fuzzy model identification. — Berlin: Springer, 1998. Pp.53-90.

123. Vipin, Kumar Algorithms for Constraint Satisfaction Problems: A Survey Text. / Kumar Vipin // Artificial Intelligence Magazine. — Vol. 13.1.1992.- Pp.32-44.