автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели управления для нелинейной системы организации учебного процесса вуза

На правах рукописи

Ломиногина Елена Владимировна

МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ НЕЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЫ ОРГАНИЗАЦИИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА ВУЗА

Специальность 05.13.10 — управление в социальных и

экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой стет кандидата технических наук

0031БЬьаи

Воронеж - 2008

003166650

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Воронежский государственный архитектурно-строительный университет

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент

Белоусов Вадим Евгеньевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Суровцев Игорь Степанович

доктор технических наук, профессор Кострова Вера Николаевна

Ведущая организация: Старооскольский технологический институт (филиал) Московского государственного института стали и сплавов (технологического университета)

Защита диссертации состоится 24 апреля 2008 г в Ю00 часов на заседании диссертационного совета Д 212 033 03 при Воронежском государственном архитектурно-строительном университете по адресу 394006, г Воронеж, ул 20-летия Октября, 84, ауд 3220

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного архитектурно-строительного университета

Автореферат разослан « 24» марта 2008 г

Ученый секретарь диссертационного совета

Чертов В А

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время начат переход Российского образования к планированию учебного процесса в нелинейной системе, т к к этому обязывает ратифицированное страной Болонское соглашение, при этом в большинстве вузов сложилось весьма упрощенное мнение, что такой пере-ход-это всего лишь пересчет существующих академических часов в систему зачетных единиц (когда часы делятся на 36) Одновременно с этим ГОС ВПО II поколения должен смениться третьим Такие изменения носят фундаментальный характер и должны привести к перестройке всей вузовской деятельности, центральной из которых является организация учебного процесса

Организация учебного процесса в такой модели осуществляется по нелинейной схеме основными отличительными чертами которой являются большая свобода выбора учащимися дисциплин, перечисленных в учебном плане, личное участие каждого студента в формировании своего индивиду ального учебного плана, вовлечение в учебный процесс академических консультантов, содействующих студентам в выборе образовательной траектории, в частности, в выборе изучаемых дисциплин; введение системы зачетных единиц (з е ) для оценки трудозатрат студентов и преподавателей по каждой дисциплине, обеспеченность учебного процесса всеми необходимыми методическими материалами в печатной и электронной формах; использование балльно-рейтинговых систем для оценки усвоения студентами учебных дисциплин При этом студент освобождается от необходимости иметь общий учебный план и расписание с другими студентами, объединенными в одну учебную группу (поток), тогда расписание занятий становится не итоговым документов планирования, а исходным Возможность выбора студентом дисциплины способствует формированию конкурентоспособности между преподавателями, заставляет их непрерывно совершенствовать свои дисциплины с целью привлечения дополнительного числа студентов, т к это формирует их учебную нагрузку К сожалению, Болонская концепция, при всей ее привлекательности не дает целостного методологического представления о том, как же осуществить переход от традиционной модели организации учебного процесса к инновационной, а существующие проблемы носят системный и в некоторых случаях критический характер

Существующие линейные модели, ориентированные на плановую экономику в современных условиях демонстрируют ряд существенных недостатков. пассивность рядовых преподавателей из-за отсутствия системы мотивации их усилий (обучение группы студентов 7 и 25 человек оценивается стандартными 2 академическими часами), недостоверное формирование учебных планов специальностей, приводящее к тому, что число преподавательских ставок в вузе завышено, а соотношение «студенты/преподаватели» наоборот, занижено ввиду явного противоречия между целевыми функциями УМУ и заведующих кафедрами (стремящимися получить максимальное количество часов), что особенно характерно для заочного обучения, значитель-

з

ное число контролеров в системе, низкое время реакции системы на корректировку учебной нагрузки и расписания занятий после проведения приемной кампании, что значительно затрудняет обучение в начале учебного года Все вышеперечисленное приводит к снижению качества учебного процесса и как следствие теряются конкурентные преимущества конкретного вуза, а это вопрос его выживания

Таким образом, поиск новых моделей и механизмов планирования учебного процесса стимулирующих преподавателей к повышению качества учебного процесса и минимизирующих время реакции должностных лиц на возникающие ситуации является актуальным в научном и практическом плане

Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по плану гранта РФФИ 07-07-00281 «Построение математических моделей, разработка методов и алгоритмов информационного обеспечения системы управления качеством образовательной деятельности технического университета»

Цель исследования Цель диссертационной работы заключается в разработке моделей и механизмов организации учебного процесса вуза, обеспечивающих снижение временных затрат должностных лиц, выполняющих планирование и корректировку учебного процесса за счет интеллектуальной поддержки процесса принятия решений при качестве обучения не ниже заданного

В рамках этой цели необходимо решить следующие задачи проанализировать существующие системы организации учебного процесса вузов;

синтезировать модель системы управления учебным процессом (СУУП), решить задачу построения оптимальной модели стимулирования профессорско-преподавательского состава (ППС) обеспечивающую повышение качества образовательной деятельности,

построить экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия из изучаемого тематического блока,

разработать имитационную модель функционирования СУУП с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений для минимизации времени реакции должностных лиц при выполнении функциональных обязанностей, за счет интеллектуальной поддержки процесса управления,

синтезировать набор прикладного программного обеспечения для реализации функций СУУП,

провести экспериментальные исследования предложенных моделей и механизмов для аналитического сравнения с существующими моделями СУУП, проанализировать их и получить оптимальный вариант СУУП вуза

Методы исследования. В работе использованы методы моделирования организационных систем управления, системного анализа, теории игр, теории вероятности, теории принятия решений, использованием расплывчатых категорий

Научная новизна В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной

1 Синтезирована модель системы управления учебным процессом (СУУП) позволяющая минимизировать возможность манипулирования информацией о типе кафедры

2 Решена задача построения оптимальной модели стимулирования профессорско-преподавательского состава (ППС) обеспечивающая повышение качества образовательной деятельности

3 Построен экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия из изучаемого тематического блока определяющий весовой коэффициент для построения кафедральной системы расчета нагрузки конкретного преподавателя.

4 Разработана имитационная модель функционирования СУУП с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений для минимизации времени реакции должностных лиц при выполнении функциональных обязанностей, за счет интеллектуальной поддержки процесса управления.

Достоверность научных результатов Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами Они подтверждены расчетами на примерах, производственными экспериментами и многократной проверкой при внедрении в практику управления

Практическая значимость и результаты внедрения На основании выполненных исследований синтезированы модели и механизмы для управления учебным процессом, позволяющие повысить качество обучения, при одновременном снижении времени реакции должностных лиц вуза на возникающие учебные ситуации с предложением инструментов институционального управления

Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением продолжительности трудозатрат и средств

Разработанные модели используются в системе планирования учебного процесса в Воронежском государственном архитектурно-строительном университете

На защиту выносятся: модель системы управления учебным процессом (СУУП), оптимальная модель стимулирования профессорско-преподавательского состава (ППС),

экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия, имитационная модель функционирования СУУП Апробация работы. Основные результаты исследований и научных разработок докладывались и обсуждались на конференциях международной научно-практической конференции «Образование, наука, производство и управление» (Старый Оскол, СТИ МИСиС, 2006 г) и международной научной конференции «Сложные системы управления и менеджмент качества» (Старый Оскол, СТИ МИСиС, 2007 г), международной научно - техниче-

ской конференции «Наука и технологии Актуальные проблемы (9-14 апреля Ставрополь, 2007), V международной конференции «Системы управления эволюцией организацией» (10-16 сентября 2007 г Салоу, Испания)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ общим объемом 55 страниц (лично автором выполнено 22 с)

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем в работах [2], [3], [4] автором разработана модель управления учебным процессом в нелинейной системе, в работе [5] автору принадлежит механизм распределения ресурсов, в работе [1] автор предлагает модель информационной системы поддержки принятия решений при управлении учебным процессом, в работах [6], [7], [8], [9] автором предложен комплекс моделей для выбора системы стимулирования ППС относительно оценки качества преподавания и экспертный механизм оценки сложности вида занятия

Объем и структура работы Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений Она содержит 136 страниц основного текста, 24 рисунка, 19 таблиц и приложения Библиография включает 139 наименований

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновываются актуальность, описываются цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость

В первой главе проанализирована существующая система планирования учебного процесса вуза В первом параграфе проанализированы существующие системы управления учебным процессом в России и за рубежом, в частности кредитные системы, ориентированные, главным образом, на перевод кредитов для обеспечения академической мобильности - ECTS (European Credit Transfer System), USTS (UMAP Credit Transfer Scheme - система зачета кредитов университетов азиатско-тихоокеанского региона), кредитные системы, ориентированные на накопление кредитов -USCS (United States Credit System — система кредитов, используемая в университетах США), кредитные системы смешанного типа, ориентированные на перевод и накопление кредитов одновременно CATS (Credit Accumulation and Transfer System - кредитная система университетов Великобритании) При этом определено, что Кре-дитно-зачетные системы, как правило, исходят из понятия и определения кредита как единицы оценки трудозатрат на освоение образовательной программы или ее части Кредитно-накопительные системы, в основном, определяют кредит как единицу оценки результатов освоения образовательных программ - приобретаемых знаний, умений и навыков Такая постановка задачи заставляет по новому осмыслить существующие подходы к планированию учебного процесса в Российском вузе

Во втором параграфе рассмотрено планирования учебного процесса в линейной модели (рис 1)

Массив учебных планов

Совокупность рабочих учеб-

Расчет нагрузки (в часах) н штатного расписания ППС на кафедры (УМУ)

ных планов на учебный год

График учебного процесса по 1-ой образовательной программе

Списки студенческих групп (базовые)

Аудиторный фонд (с

характеристиками учено-лабораторного оборудования)

раювательнон программе

Расписание ) чебных занятий по 1-ой об-

Состав ППС кафедр, принимающих участие в 1-ой образовательной программе

Рисунок 1 - Линейная модель планирования учебного процесса

В этом случае расчет нагрузки ППС производится в следующей последовательности за дисциплинами каждого учебного плана в зависимости от семестра закрепляется контингент студентов (К), количество академических групп, рассчитывается учебная нагрузка на обязательные виды занятий -(Уобяз) по каждой дисциплине по семестрам в зависимости от контингента студентов и количества академических групп аудиторные часы, промежуточный контроль знаний студентов (экзамены, зачеты, курсовые проекты, курсовые работы) - по учебному плану, на дополнительные виды работы преподавателей со студентами - (Удврпс) расчетно-графические работы, контрольные работы, рефераты - по рабочей программе, консультации к лекциям и экзаменам и др , на все виды практик - (Упр), на дипломное проектирование - (Удп+гак), суммируем часы по каждой образовательной программе и находим объем учебной нагрузки необходимый для ее реализации (Уобрпр), находим общее количество часов по всем реализуемым образовательным программам - объем учебной нагрузки вуза (У»ум) путем суммирования всех (Уобрпр), устанавливаем количество штатных единиц ППС по вузу (Бвуз.) в зависимости от контингента студентов (Д/О - 1шт ед 10 студентов, 3/0 - 1 35), вычисляем среднюю нагрузку преподавателей по вузу — (С»уза) = (Увуза) (8«м) = 830 часов, определяем количество штатных единиц ППС по каждой образовательной программе - (Бобрпр) = (Уобрпр) (С.у*.), распределяем учебную нагрузку по кафедрам (У««ф) и находим количество штатных единиц ППС кафедры - (Биф) = (Уиф) (С«уза)

В третьем параграфе рассматривается концептуальная модель организации учебного процесса, определены органы и объекты управления в контексте системы организационного управления, построенного по принципу бюрократической модели (существует четкая иерархия правил и решений, присутствует жесткая регламентация должностных инструкций) Недостатками такой модели являются пассивность рядовых преподавателей из-за от-

сутствия системы мотивации их усилий; недостатки в формировании учебных планов, рассчитанных в параметрах времени (часах) и составленных так, что число преподавательских ставок всегда завышено, а соотношение «студенты/преподаватели» наоборот, занижено ввиду явного противоречия между целевыми функциями УМУ и заведующих кафедрами (стремящимися получить максимальное количество часов; значительное число контролеров в системе.

В четвертом параграфе рассмотрены критерии эффективности СУУП и схема исследований. В соответствии с требованиями ISO 9001:2000 критериями эффективности СУУП являются: снижение времени реакции вуза (Tj на расхождения при реализации процедур планирования за счет снижения временных затрат ЛПР на анализ текущей информации и организацию взаимодействия с другими ЛПР, экономический эффект от внедрения СУУП (повышение качества преподавания, снижение числа ставок ППС и т.д.):

= ЕЕ(Ц„ - С„ - //„) * N„ - X 3„Р .

М f=l /„-1

Во второй главе рассматривается задача разработки моделей компонентов СУУП как СППР должностных лиц вуза при планировании и корректировки хода образовательной деятельности.

В первом параграфе описывается модель системы управления учебным процессом (СУУП). Рассмотрим граф системы (рис. 2).

Управляющим органом выступает УМУ и проректор по учебной работе, объектом управления - кафедры и деканаты N = {1,2, ,«} Каждая кафедра характеризуется параметром г, е П,, / е .V (тип) Кафедра / сообщает УМУ информацию з, е (объем требуемых дисциплин), о значении своего типа е О,, < е N (наличие квалифицированных ППС) Тогда множество сообще ний я = будет представлять механизм планирования. Планы, на-

значаемые каждой кафедре зависят от сообщений других кафедр

Для обеспечения равновесия Нэша в такой игре между кафедрами необходимо создать условия, когда одностороннее отклонение невыгодно каждой из них те V/ € N. е / (л-, (г), г,)) г / (я-, (5,, (г), )

План (учебная нагрузка), назначаемая каждой кафедре, является отображением множества возможных сообщений во множество планов. Сообщения кафедр зависят от их типов Тогда для прямого механизма равновесие Нэша в выглядит следующим образом

VI е N. V/; ей, //к;(г(г).г,)) > Задача УМУ заключается в получении достоверной информации о типе кафедры, однако добиться этого в условиях простого распределения акаде мических часов крайне затруднительно и не позволит повысить качество учебного процесса Как же сделать такой механизм неманипулирусмым9

Выход довольно прост Необходимо для дисциплин осуществляющих обучение студентов по вариативным планам ввести понятие поправочного коэффициента, определяющего долю такого студента в учебной программе-

(к,) -- (Уу) 1(ГК2^Ч) (1)

где У/ун-объем учебной нагрузки, Ткижц- общая трудоемкость изучаемой дисциплины (определяется по учебному плану) Тогда объем дисциплины определяется выражением

(V**,) = С1\,сц)X (К,)X (к»), (2)

где К/-общий контингент студентов по данной специальности, Тк2л,сЧ- общая трудоемкость изучаемой дисциплины (определяется по учебному плану)

Данный подход делает невыгодным для кафедр манипулирование информацией, т к нагрузка отвязывается напрямую от академических часов и становится ориентированной на контингент обучаемых. Далее возможно применить последовательный механизм распределения ресурсов

Шаг 1 УМУ определяет значения кц и сумму УДИсЧ на текущий учебный год и сообщает об этом кафедрам и деканатам

Шаг 2 Каждая кафедра получает то ресурс, который запрашивает, т к манипулировать информацией о своем типе становится невыгодно

Шаг 3 Исключаем кафедру получившую ресурс из рассмотрения, перенумеровываем остальные и возвращаемся к шагу 1

Таким образом, каждая кафедра получит компенсаторную систему стимулирования по учебной нагрузке по следующему принципу

(Л„у = х [О, уфх

Данная система уравнений означает, что получение кафедра получит требуемую мотивацию, если выбирает действия по предоставлению правдивой информации относительно показателя ее затграт, в противном случае — ничего

Во втором параграфе представлена оптимальная модель стимулирования профессорско-преподавательского состава В данной работе рассмотрим механизмы стимулирования для ППС, осуществляющих обучении по дисциплинам вариативного набора студентов, т к. по данным вариантам между преподавателями возможен режим конкуренции, что будет являться существенным стимулом для повышения качества своей работы

В этом случае получаем веерную систему организационного управления, центром которой является заведующий кафедрой, а агентами преподаватели Тогда множество действий преподавателя: у1 е А^а/у^, / е N = {1,2, , п} , будет отражать его вектор направленный на повышение качества учебного процесса, при этом есть ограничения на общий фонд кафедральной нагрузки - ^^юф В результате получаем классическую задачу веерной структуры со слабо связанными агентами

Целевая функция заведующего кафедрой представляет собой разность между доходом Н„(у) (который дает суммарная доля привлеченных преподавателями студентов) и суммарным стимулированием - нагрузка преподавателей, которые он им выплачивает

).У) = Н.(У)-Ъ<Г,(У,) О)

I с Л

Тогда 1-ый преподаватель получает стимулирование за свои действия от заведующего и несет затраты, зависящие только от его желания повышать качество образовательного процесса*

^прпеподм, ()* ^преподав (

Рассмотрим возможные варианты стратегий преподавателей в условиях данного игрового поля

Случай 1. Создание коалиции ППС против заведующего с целью недопущения реализации задачи повышения качества учебного процесса Тогда функция дохода Нк(у)[ кафедры существенно уменьшится, т к. студенты перейдут на другие кафедры, где им интереснее Функция дохода преподавателя станет отрицательной, т к его С/у,) останется неизменной (определяется средней нагрузкой в часах для одной ставки) Поскольку <у^под^ (у,) пропорциональна числу привлеченных студентов, то

Ш = <0,1* N (5)

В этом случае заведующий будет вынужден избавляться от преподавателей, т к его целевая функция в противном случае станет отрицательной и чтобы недопустить этого он уменьшит мотивацию

Случай 2. Создание коалиции в целях повышения качества учебного процесса В этом случае мы будем иметь равновесие Нэша по действиям ППС //у*, у" )> /,(у,,у") В этом случае количество студентов на кафедре и следовательно приносимая ими доля дохода повышается Я,(у) ], что позволит заведующему мотивировать ППС большей нежели компенсация долей

)У<) = "^.(У,0,<еМ (6)

Т е данная коалиция ППС получит нагрузку на одну ставку меньшую, чем С/у,) за счет «малобюджетных» преподавателей

Случай 3. Доминантная стратегия передового преподавателя (лидера) В этом случае преподаватель выбирает действия, в которых его целевая функция //у', у_,) > //у1, у_{) строго больше чем у всех других

)У-) = )-с,(у, )> О.геМ (7)

Т.е данный преподаватель получит нагрузку на одну ставку строго меньшую, чем С/у1) за счет остальных

Случай 4. На кафедре несколько лидеров среди преподавателей Здесь применимо равновесие в доминантных стратегиях Ситуация будет аналогична случаю 3, только произойдет снижение мотивационной надбавки за счет перераспределения ее между лидерами

Какую же систему стимулирования к преподавателям возможно применить'' Ответ очевиден - пропорциональную. В этом случае каждый преподаватель будет иметь мотивацию.

/у,) = аПРЕПОДЛВ,у,-с,(у,) <0,1 eN (8)

Размер данного коэффициента должен быть пропорционален количеству привлеченных студентов и как следствие повышению общего кафедрального фонда Тогда мы получим оптимальный план для заведующего

н(у) - Р?8*

Применение компенсаторной системы стимулирования приведет к неизбежной уравниловке и как следствию, падению качества образовательного процесса и возможному переходу студентов на другие кафедры

В третьем параграфе рассмотрен экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия (лекция, практическое занятие, семинар, лабораторная работа и т.д ) Данный механизм необходим для корректировки внутри кафедры учебной нагрузки с целью определения коэффициента мотивационной надбавки ППС Пусть имеется однородная группа из ш экспертов (ППС кафедры) и множество п классифицируемых объектов (виды занятий по тематическому блоку дисциплины) Тогда необходимо определить наилучшее приближение к «правильной» классификации

Поставив каждому 1-му объекту в соответствие несколько экспертов (лучше всего знающих этот объект), для каждого из остальных объектов эти эксперты указывают, находится ли объект в данном классе с 1-м объектом Вероятность того, что эксперт отнесет объекты 1 и J к одному классу, т. е Вероятность того, что <1ч=1

и

P.= tq„q„ (9)

Функция правдоподобия имеет вид

а - Пр1" (1 - р,у Г ь', (10)

т

где b,j = ^а* Наилучшие оценки qtj по методу максимума правдоподобия

»»I

находятся из решения следующей задачи.

/ла = Х Ь„ lnpv+(m- btl )ln(l- ptj >}-» тах,

• j

■ Р„ =iq»qP. ч„ = (ii)

i=/

j'1

Пусть значения об экспертах позволяют допустить, что вероятность того, что эксперт дает точные в смысле упомянутой выше «правильной»

классификации суждения, больше ^ А именно, во-первых, если какие-то два объекта находятся в одном классе «правильного» разбиения, то вероятность отнесения экспертом этих объектов также к одному классу больше ~ Во-вторых, если два объекта находятся, наоборот, в разных классах, то вероятность отнесения экспертом этих объектов также к разным классам больше ~

Р(% = 1)/СФ) = *0)) = P(atf = 0/(■<;) * s(j)) = Р>\ для Vi, у (12)

Тогда при использовании метода максимума правдоподобия искомое разбиение находится при максимизации критерия

Р = ^{2Ья-т)гя (13)

' j

на множестве всех возможных разбиений Множество решений задачи максимизации этого критерия в общем случае не единственно, но заведомо ограничено

Поведение эксперта таково, что он поочередно рассматривает имеющиеся объекты и постепенно формирует классы Пусть в какой-то момент эксперт уже построил 1 классов и рассматривает очередной объект Тогда эксперт решает, отнести его к одному из уже построенных классов или сделать этот объект родоначальником нового (1+1)-го класса В этом случае мат-рица||?,| будет представлена в нижнетреугольном виде q4=0 при j>i Если известны вероятности рч отнесения i и j к одному классу, матрица Ц^Ц, а следовательно, и искомое разбиение восстанавливаются однозначно рекуррентным способом

Я„=Р„. 1-1. п.

Чп-1-Рп-

■д, = 1-3,п (14)

4,2

Ра-Ччл Ч,=---. '>'

Для нахождения необходимых оценок д. можно полагать вероятности

/>,, равными — Эти оценки будут служить начальным приближением для т

отыскания максимума функции правдоподобия методом последовательных приближений

Полученные на основе данного механизма весовые оценки позволят ввести поправочные коэффициенты при получении итоговой нагрузки ППС кафедры с целью мотивации к повышению качества учебной работы

В четвертом параграфе рассматривается имитационная модель функционирования СУУП вуза в виде 3-х фазной О-схемы (Л* =3) с обратной связью Источником потока заявок в модели являются кафедры, т к они непосредственно осуществляют ведение образовательной деятельности В качестве накопителей Н, и каналов К11 выступают органы управления (и,- проректор по учебной работе, УМУ, деканат) Обслуженные заявки обозначим ], а потерянные Л',

В качестве эндогенных переменных выступает вероятность Р - потери заявок Под экзогенными переменными обозначим 1т - время появления очередной заявки из источника, - время окончания обслуживания каналом Ки очередной заявки, вспомогательные переменные 2, и 2к J - состояния Н, и Кк, параметры Ь, - емкость I -го Н,, - число каналов в к-ой фазе Тогда обобщенное уравнение модели представим в виде

а интенсивность потока заявок

где N - число событий за Тн

Причем N = 0 - "ифелр х «дисциплин, т е теоретически число событий вирируется от нуля до состояния, когда все кафедры будут иметь проблемы с преподаванием дисциплин (однако вероятность такого события ничтожно мала)

Для имитации процесса функционирования 0-схемы организуем массив состояний, выделив в нем подмассив К — для запоминания текущих знаний 2к 1 соответствующих каналов Кк 1 и времени окончания обслуживания

очередной заявки 1к , ] = 1, [¡¡,, подмассив Н для записи текущего значения 7,,, соответствующих накопителей //,, 1=1, 2, подмассив и, в который записывается время поступления очередной заявки 1т из источника (и)

Задачей органов управления в такой системе является минимизация времени ожидания для обработки заявок и исключение, а при невозможности минимизация вероятности потери таких заявок Для этого используя метод наименьших квадратов оценок Ь, и оценок дисперсий Ъ, в предположении, что все погрешности независимы и имеют одинаковую дисперсию, которую мы хотя и не знаем, но можно найти ее оценку Б/ Систему уравнений запишем в матричной форме

у=АЬ+ 3 (15)

где у- столбец результатов эксперимента, Ь - столбец искомых коэффициентов, А -«матрица планирования» - таблица известных коэффициентов, содержащая значения уровней факторов или функции от них

В матрице планирования столько строчек, сколько выполнено опытов при различных сочетаниях уровней факторов) и столько столбцов, сколько искомых коэффициентов модели Тогда, для построения алгоритма нахождения Ь, запишем в матричной форме условие минимизации суммы квадратов отклонений экспериментальных значений у от рассчитанных по модели

З2 -(у-АЬ)Т(у-АЬ) (16)

52 должно быть минимально, или ¿К2 МЬ, = 0 для всех 1 Раскроем это равенство

~(уту-ЬтАту-утАЬ+ЬтАгАЬ)=0 , -(Ату)г (утА),+2(АтАЬ),=0 аь,

Следовательно приходим к матричному равенству

АТА Ь = Ату (17)

Последнее равенство и является расчетной формулой, по которой находятся оценки. Теперь необходимо проверить гипотезу, что погрешности измерения всех величин у, независимы и дисперсии их одинаковы

Проверить такую гипотезу можно, только проделав большое число измерений (р) в каждой экспериментальной точке, построив выборную ковариационную матрицу б результатов эксперимента и проверив гипотезу о ее диагональности

о,=-!—±<ул-УХУл-У1-> (18)

здесь 1,.) - экспериментальные точки, относящиеся к различным условиям эксперимента, I, J изменяются от 1 до п, п - число различных экспериментальных точек, к = 1. р, р - число повторных измерений в каждой точке

Для построения критерия проверки гипотезы переходят от ковариантной матрицы к корреляционной Я

Для независимых случайных величин R - единичная матрица и ее определитель должен быть равен 1 (однако мы имеем лишь оценку R, построенную по п выборкам объема р значений случайных величин) Поэтому в качестве критерия проверки гипотезы Н0 R = I возьмем определитель R V = | R |

Закон распределения V довольно сложен, но при достаточно больших значениях р можно использовать его асимптотическое представление

Р{-т lnV<v}=P{^ f<v}+(Y2/m2) [Ptf M<v}- Ptf f <v}]+0(m3) (20) Выражение (20) справедливо с точностью до слагаемых порядка т'3

t 1 / 2п+11 п(п-1) г

/=-n(n-l), т = р - у1 = 288 <2п -2п-13) (21)

v - граница области, в которую т InV попадает с рассчитанной по (20) вероятностью, если гипотеза справедлива Таким образом, критическая область для проверки гипотезы т InV > v при уровне значимости а= 1- Р{-т lnV<v}

В результате мы не только рассчитаем возможные результаты функционирования системы управления учебным процессом как системы массового обслуживания, но и получим несмещенные оценки для дисперсий погрешностей испытаний, что существенно повысит достоверность их результатов

Затем получив матрицы значений для интенсивностей потока заявок при разных фазах функционирования СУУП определим перечень вариантов необходимых управленческих воздействий с целью минимизации времени реакции системы Для этого воспользуемся теорией принятия решений

Построим платежную матрицу, в строках которой будут находиться состояния СУУП (соответствующие разным вариантам соотношений интенсивность заявок/пропускная способность каналов СУУП, а в столбцах стратегии органов управления Пересечение строк и столбцов - соответствующий весовой коэффициент, обуславливающий необходимую цену, которую орган управления должен заплатить, чтобы избежать нежелательных для него ситуаций Тогда, выбор органа управления (f,) с набором корректирующих решений производится на основе критерия Сэвиджа в следующей последовательности Вычисляется максимальный дополнительный выигрыш

уч = max u:j - uv, который достигается, если для вместо я, выбрать «,+1

Затем каждый элемент матрицы решения ¡"у|| вычитается из наибольшего результата шах utJ соответствующего столбца Разности У,, образуют матрицу остатков и,г

и1Г = шах уц = шах(шах иц - иц) (22)

Эта матрица пополняется столбцом наименьших разностей и,г Выбираются те варианты, в строках которых стоит наименьшее для этого столбца

значение При необходимости двух органов управления выбирают ближайший, трех - ближайший по второму

В третьей главе рассмотрены методологические основы разработки СУУП вуза, как СППР руководителей разных уровней для повышения качества образовательной деятельности

В первом параграфе представлены варианты расчета нагрузки ППС при нелинейной системе организации учебного процесса на примере 2 курса специальности «Подъемно-транспортные строительные, дорожные машины и оборудование» Рассмотрим вариант расчета объема учебных занятий каждой дисциплины - (Удисц.), входящих в него объемов обязательных занятий -(Уо&п) и ДВРПС - (Удатс), в зависимости от контингента студентов (К) и трудоемкости дисциплин - (Тдиси) на примере специальности СДМ - Д/О (рис 3).

Алгоритм действий следующий

Шаг 1. Определяем общий контингент по специальности СДМ (Кда), равный сумме контингента каждого курса (К, ом + К, аи + К, ^ + К. глм + К, -233 = 49 + 48 + 35+50 +51 и среднюю нагрузку на одну ставку - С«ум - 830 час

Шаг 2 Устанавливаем количество штатных единиц ППС необходимое для реализации образовательной программы, равное сумме штатных единиц ППС на каждом курсе. - (Бош) = (Ком) / 10 = 233 / 10 = 23,3 шт ед , при этом

(8сдм) г (5|сдм)+ (Бгсдм) + ($эсдм)+ (^4сдм) + (В5сдм)

Рис 3 Граф расчета нагрузки ППС

Шаг 3 Вычисляем количество штатных единиц ППС необходимое для реализации образовательной программы на каждом курсе - (81 сдм) = 49 10 = 4,9, (82сдм) = 48 10 = 4,8, (8зсдм) = 35 10 = 3,5, (:54сдм) = 50 10 = 5,0,-(Э5 сдм) = 51 . 10 = 5,1

Шаг 4. Находим (Усдм), равный сумме объемов учебной нагрузки каждого курса (VI сдм + Уг сдм + Уз сдм + У4 сдм + У5 сдм), в который входит объем

учебной нагрузки - (Ууч) и объем нагрузки практик - (УпР), а также ДП и ГАК

- (Удп+гак) (Уедм) = х (Ясдм) = 830 х 23,3 = 19339 час

Шаг 5 Вычисляем объем учебной нагрузки каждого курса. (VI еда) = (С»уз,) х едм) = 830 х 4,9 = 4067, (Уг едм) = (С.У») х (Бг едм) = 830 х 4,8 = 3984, (Уз едм) = (С»уМ) х (Бз едм) = 830 х 3,5 = 2905, (V* едм) = (С„уи.) х (84 едм) = 830 х 5,0 = 4150, (Узедм) = (С.„.) х федм) = 830 х 5,1 = 4233

Шаг 6 Определяем полный перечень дисциплин, учитывающий выбор каждым студентом из вариативной части учебного плана (дисциплины по выбору) своей образовательной программы Вычисляем объем учебной нагрузки необходимый для проведения учебных занятий (например, на 2 курсе)

- СVI у,) = (Уг едм) - (У2лр) = 3984 - 288 = 3696

Шаг 7. Зная (Тдиси.) дисциплины в каждом семестре (по учебному плану) определяем общую трудоемкость на 2 курсе - (Тглад.) = 1842

Шаг 8 Находим трудоемкость всех студентов 2 курса - (Ткгдига.) = (Тгдисц) х (К 2 едм) = 1842 х 48 = 88416 (Это действие необходимо, так как после выбора студентами дисциплин из вариативной части число студентов закрепленных за дисциплинами не всегда будет равно количеству студентов на курсе )

Шаг 9 Определяем коэффициент одного студента 2 курса - (кг едм), равный соотношению ( Уг у,) (Тк г»«), т е (кг едм) = (Уг у,) (Тк г дне«.)

Шаг 10 Устанавливаем по семестрам объем учебной нагрузки каждой дисциплины - (Удиса) = (Тдисц.) х (К 2 едм) х (кг едм), включающий в себя как объем аудиторных занятий — (У«уд.) так и объем ДВРПС — (Удврпс)

Шаг 11 В соответствии с учебным планом вычисляем (У.уД) (см таб

№3)

Шаг 12 Определяем (Удврпс) = (Удтщ) - (Уо&о)

Каждый студент должен выполнить все требования Гостандарта, поэтому расчет учебной нагрузки разделим на две части основную - базовую и расчетную. К базовой относятся - обязательные аудиторные занятия, промежуточный контроль знаний, а также практика и ДП К расчетной относится доля СРС (РГР, контрольные работы, рефераты, консультации и т д ) каждого студента - другие виды работы преподавателя со студентами (ДВРПС) в зависимости от соотношения СРС ППС В этом случае определяем расчетную часть (ДВРПС) - УР = V« - Уе (доля СРС приходящаяся на 1 студента полностью зависит от того, как сформировали базовую часть, чем больше ча-сов/зач ед приходится на базовую часть тем меньше на долю ДВРПС)

Во втором параграфе рассмотрены методики работы должностных лиц вуза при планировании учебного процесса в трехфазной модели В первой фазе студенты (после консультаций с тьютером) составляют свой индивидуальный учебный план на следующий учебный год и сдает в деканат в период с 20 апреля по 15 мая. По каждой дисциплине УМУ по согласованию с деканатом факультета устанавливает минимальное число студентов, необходимое для открытия дисциплины, а для каждого преподавателя - максимальное число студентов в учебном потоке (группе) В случае если на данную дисциплину в срок до 15 мая записалось число студентов, меньшее минимально уста-

нетленного, то дисциплина не вносится в рабочий план специальности); записавшиеся на эту дисциплину студенты должны в срок до 30 мая подать в деканат заявки об изменениях в индивидуальных планах. В случае если к данному преподавателю записалось число студентов, большее максимально установленного, то УМУ совместно с деканатом формирует по этой дисциплине второй учебный поток (в этом случае заведующий кафедры должен назначить еще одного преподавателя не меньшей квалификации).

Рис . 4. ЕЯ-диаграмма расчета нагрузки ППС

Во второй фазе после согласования нагрузки ППС (между кафедрами, деканатами и НМС) происходит ее утверждение на Ученом совете вуза до 30

июня. В результате формируется окончательное расписание занятий на следующий учебный год (в срок до 25 августа). На третьей фазе после приемной компании осуществляется корректировка расчета нагрузки и расписания занятий в срок до 15 сентября деканатами и УМУ.

В третьем параграфе на основе методологии SADT (Structure Analysis and Design Technique), предназначенной для представления функций системы и анализа требований к ней разработана локальная версия информационной системы поддержки принятия управленческих решений при расчете учебной нагрузки и е корректировке. Для этого в терминах IDEF0 в виде комбинации блоков и дуг представлена модель бизнес-процессов СУУП. Далее определена логическая модель выраженная средствами реляционной модели данных. Результат разработки логической модели данных для СУУП приведен в виде ER-диаграмм нормализованных до 3-ей нормальной формы (рис. 4).

Во втором параграфе рассмотрен состав и взаимодействие прикладного программного (ППО) обеспечения СУУП вуза. Доступ к ресурсам СУУП осуществляется через диалоговое окно главной страницы. Пользователь, попадает на главную страницу СУУП с авторизованным доступом к комплексу ППО (для каждого пользователя в зависимости от его функциональных задач уровень доступа к ресурсам базы данных планирования нагрузки разный), включающее: модули сбора информации необходимой для планирования учебного процесса; различные модули расчета нагрузок для различных ситуаций учебного процесса-, модули корректировок параметров нагрузки; многоуровневую систему отчетов для различных органов управления планированием учебного процесса ; модули ввода и корректировки данных о студентах, преподавателях и изучаемых дисциплинах. Пример практической реализации программного модуля расчета нагрузки для ГЭК и ДП по специальности приведен на (рис. 5).__

ЙЩрЙЩЩЮ^

ГЭК м ДП Специальность: [290300д1]

Щ ГЭК 1 .-=0 СЛЕ

ЖЕЛЕ ЗОБЕ ТОННЫХ И КАМЕННЫ 151-153 ГЗК1 ПО СЛЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ КОНСТРУКЦИ 151-153 ГЭК1 ПО СЛЕ ТЕ>Я0Л0ГИИ СТРОИТЕЛЬНОГО Г 151-153 ГЭК1 ПОСЛЕ МЕТАПЛИЧЕСКИХКОНСТРУКЦН17151 153 ГЭК1 ПО СЛЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕН 151-153 ГЭК! ПО СЛЕ ОРГАНИЗАЦИИ СТРОИТЕЛЬСТВА. 151-153

О 7

0 5 О 0.5 0

44 21 » 1 6/0 —J

0 44 21 1 1 4/0

as 44 21 1 1 75.S/33

о « г1 1 1 эо.5/11

0 44 21 1 1 30.5/11

ù 44 21 1 1 4/0

Основное р^овойство 11 лонс^пьтацяи по ДП

{ГрБ 1Гр£

** + — Ф

|на 1сг|бюя- jКокф}ИнсихJИ.Кон{ Всего

12.5 37 18 1 1 467.5/250

12.5 33 10 1 0 437.5/125

12.5 16 6 4 0 300/75

12.5 7 3 О 0 87.5/37.5

3 93 37 6 1 315Л17

2 93 37 6 1 210/78

3 56 18 А 1 192/60

3 39 19 2 0 1?9/57

2 5 93 37 Б 1 262 5/97 5

2.5 93 37 6 1 262.5/97 5

(Кафеора

ТЕХНОЛОГИИ СТРОИТЕЛЬНОГО 1151 -153 ОСНОВНОЕ РУКОВОДСТВ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ КОНСТРУКЦИИ 155-156 ОСНОВНОЕ РУГОвОДСТ В ЖЕ ПЕ ЗОБЕ ТОННЫХ И КАМЕННЫ 154 ОСНОВНОЕ РУКОВОДСТВ ОРГАНИЗАЦИИ СТРОИТЕЛЬСТВА 151-153 КОНСУЛЬТАЦИИ ПО АРА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕН 151 -156 КОНСУЛЬТАЦИИ ПО OCHIПРОЕКТИРОВАНИЯ КОНСТРУКЦ1151-156 КОНСУЛЬТАЦИИ ПО KOHI ЖЕ ПЕ ЗОБЕ ТОННЫХ И КАМЕННЫ 151-156 КОНСУЛЬТАЦИИ ПО KOHI ME ТАЛЛИЧЕСКИХ К0НСТРУКЦИ1151-156 КОНСУЛЬТАЦИИ ПО ТЕХ» ТЕХНОЛОГИИ СТРОИТЕЛЬНОГО 1151-156 КОНСУЛЬТАЦИИ ПО ОРТ/ОРГАНИЗАЦИИ СТРОИТЕЛЬСТВА 151-156

zi ;

Рис. 5. Пример программной реализации

В четвертом параграфе проводится оценка эффективности от внедрения СУУП в учебный процесс по критериям Т„, №ти В результате расчетов получены результаты, позволяющие сделать следующие выводы снижение временных издержек при реагировании должностных лиц на ситуации составило - 30%, экономический эффект составил 26,4% от линейной системы организации учебного процесса

В заключении приводятся основные теоретические и практические результаты и выводы диссертационной работы Приложение содержит материалы о внедрении результатов диссертации

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ РАБОТЫ:

проанализированы существующие системы организации учебного процесса вузов,

синтезирована модель системы управления учебным процессом (СУУП), решена задача построения оптимальной модели стимулирования профессорско-преподавательского состава (ППС) обеспечивающая повышение качества образовательной деятельности;

построен экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия из изучаемого тематического блока,

разработана имитационная модель функционирования СУУП с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений для минимизации времени реакции должностных лиц при выполнении функциональных обязанностей, за счет интеллектуальной поддержки процесса управления,

синтезирован набор прикладного программного обеспечения для реализации функций СУУП;

проведены экспериментальные исследования предложенных моделей и механизмов для аналитического сравнения с существующими моделями СУУП, проанализировать их и получить оптимальный вариант СУУП вуза

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ: Статьи, опубликованные в изданиях, определенных ВАК РФ:

1 Ломиногина Е В. Модель формирования интегрированной информационной системы управления университетом/ Баркалов С А , Белоусов В Е , ЛоминогинаЕВ//ВЕСТНИКВГТУ Воронеж,Том2,№7, 2006-С 35-42

2 Ломиногина Е В Выбор оптимальных управленческих решений при руководстве учебным процессом университета/ Баркалов С А , Белоусов В Е , Ломиногина ЕВ// ВЕСТНИК ВГТУ Воронеж, Том 2, №7, 2006 - С 67-72

Статьи, материалы конференций

3 Ломиногина Е В Модель распределения учебных курсов по семестрам при формировании учебных планов/ Баркалов С А , Белоусов В Е , Ломиногина ЕВ// Материалы международной научно-практической конферен-

ции «Образование, наука и производство» г Старый Оскол ТОМ 1, 2006 -С 28-34

4 Ломиногина Е В Управление качеством обучения в вузе интегра-тивно-дифференцированный подход/ Баркалов С А , Белоусов В Е, Ломиногина Е В // ВЕСТИ высших учебных заведений Черноземья, т 1, Липецк ЛГТУ, 2006-С 168-170

5 Ломиногина Е В К задаче определения эффективности конкурсных механизмов/ Баскаков А С , Ломиногина ЕВ// Вестник СевКавГТИ, научный журнал Ставрополь, Выпуск VII, 2007- С. 121-123

6 Ломиногина Е В Управление процессом адаптации студентов технических вузов к началу обучения/ Белоусов В Е , Ломиногина ЕВ// Системы управления эволюцией организацией Воронеж, (V международная конференция 10-16 сентября 2007) г. Салоу, Испания, 2007 - С 11-19

7. Ломиногина Е В Исследования моделей организационного управления с помощью имитационных игр/ Баранчиков В В , Половинкина А И , Ломиногина ЕВ//Системы управления эволюцией организацией Воронеж, (V международная конференция 10-16 сентября 2007) г Салоу, Испания, 2007-С 134-143

8 Ломиногина Е В Вероятностная модель процесса обучения/Белоусов В Е , Болгов В В , Ломиногина Е В Л Системы управления эволюцией организацией Воронеж, (V международная конференция 10-16 сентября 2007) г Салоу, Испания, 2007 - С 128-134

9 Ломиногина Е В. Механизм определения диагностических параметров вуза в области качества/ Баркалов С А , Белоусов В.Е, Ломиногина ЕВ// Материалы международной научно-практической конференции «Сложные системы управления и менеджмент качества», г Старый Оскол ТОМ 2,2007-С 26-36

Подписано в печать 21 03 2008 Формат 60x84 1/16 Уч-издл 1,0Усл-печ 1,1л Бумага писчая Тираж 100 экз Заказ №

Отпечатано в отделе оперативной полиграфии Воронежского государственного архитектурно-строительного университета

Введение.

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ ВУЗОВ.

1.1 Зарубежные системы управления учебным процессом на основе зачетных единиц!.'.'.

1.1.1 Система кредитных единиц США (USCS).

1.1.2 Кредитная система в Великобритании (CATS).

1.1.3 Система кредитов в Азиатском и Тихоокеанском регионах (UCTS)

1.2 Планирование учебного процесса в линейной схеме организации обучения.

1.3 Концептуальная модель организации учебного процесса.

1.4 Критерии эффективности при управлении учебным процессом вузов и постановка задач исследования.

2 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ ВУЗОВ.

2.1 Модель системы управления учебным процессом.

2.2 Модель стимулирования профессорско-преподавательского состава.

2.3 Экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия.

2.4 Имитационная модель функционирования СУУП.

3. ВАРИАНТ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ.

3.1. Механизмы формирования СУУП.

3.2. Состав и взаимодействие прикладного программного обеспечения СУУП.

3.3 Оценка эффективности СУУП.

Актуальность темы. В настоящее время начат переход Российского образования к планированию учебного процесса в нелинейной системе, т.к. к этому обязывает ратифицированное страной Болонское соглашение, при этом в большинстве вузов сложилось весьма упрощенное мнение, что такой пере-ход-это всего лишь пересчет существующих академических часов в систему зачетных единиц (когда часы делятся на 36). Одновременно с этим ГОС ВПО II; поколения должен смениться третьим. Такие изменения- носят фундаментальный характер и должны привести к перестройке всей вузовской деятельности, центральной из которых является организация учебного процесса.

Организация учебного процесса в такой модели осуществляется по нелинейной схеме основными отличительными чертами которой являются: большая свобода выбора учащимися дисциплин, перечисленных в учебном плане, личное участие каждого студента в формировании своего индивидуального учебного плана; вовлечение в учебный процесс академических консультантов, содействующих студентам в выборе образовательной траектории, в частности, в выборе изучаемых дисциплин; введение системы зачетных единиц (з.е.) для оценки трудозатрат студентов и преподавателей по каждой дисциплине; обеспеченность учебного процесса всеми необходимыми методическими материалами в печатной и электронной формах; использование балльно-рейтинговых систем для оценки усвоения студентами учебных дисциплин. При этом студент освобождается от необходимости иметь общий учебный план и расписание с другими студентами, объединенными в одну учебную группу (поток), тогда расписание занятий становится не итоговым документов планирования, а исходным. Возможность выбора студентом дисциплины способствует формированию конкурентоспособности между преподавателями, заставляет их непрерывно совершенствовать свои дисциплины с целью привлечения дополнительного числа студентов, т.к. это формирует их учебную нагрузку. К сожалению, Болонская концепция, при всей ее привлекательности не дает целостного методологического представления о том, как же осуществить переход от традиционной модели организации учебного процесса к инновационной, а существующие проблемы носят системный и в некоторых случаях критический характер.

Существующие линейные модели, ориентированные на плановую экономику в современных условиях демонстрируют ряд существенных недостатков: пассивность рядовых преподавателей из-за отсутствия системы мотивации их усилий (обучение группы студентов, 7 и 25 человек оценивается стандартными 2 академическими часами); недостоверное формирование учебных планов специальностей, приводящее к тому, что число преподавательских ставок в вузе завышено, а соотношение «студенты/преподаватели» наоборот, занижено ввиду явного противоречия между целевыми функциями УМУ и заведующих кафедрами (стремящимися получить максимальное количество часов), что особенно характерно для заочного обучения; значительное число контролеров в системе; низкое время реакции системы на корректировку учебной нагрузки и расписания занятий после проведения приемной компании, что значительно затрудняет обучение в начале учебного года. Все вышеперечисленное приводит к снижению качества учебного процесса и как следствие теряются конкурентные преимущества конкретного вуза, а это вопрос его выживания.

Таким образом, поиск новых моделей и механизмов планирования учебного процесса стимулирующих преподавателей к повышению качества учебного процесса и минимизирующих время реакции должностных лиц на возникающие ситуации является^актуальным в научном и практическом плане.

Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по плану гранта РФФИ 07-07-00281 «Построение математических моделей, разработка методов и алгоритмов информационного обеспечения системы управления качеством образовательной деятельности технического университета».

Цель исследования Цель диссертационной работы заключается в разработке моделей и механизмов, организации учебного процесса вуза, обеспечивающих снижение временных затрат должностных лиц, выполняющих планирование и корректировку учебного процесса за счет интеллектуальной поддержки процесса принятия решений при качестве обучения не ниже заданного.

В рамках этой цели необходимо решить следующие задачи: проанализировать существующие системы организации учебного процесса вузов; синтезировать модель системы управления учебным процессом (СУУП); решить задачу построения1 оптимальной модели стимулирования профессорско-преподавательского состава (ILL 1С) обеспечивающую повышение качества образовательной деятельности; построить экспертный механизм для оценки сложности^ конкретного вида занятия из изучаемого тематического блока; разработать имитационную модель функционирования СУУП с возможностью анализа.и выбором* набора управленческих решений для минимизации времени реакции должностных лиц при выполнении функциональных обязанностей, за счет интеллектуальной поддержки процесса управления; синтезировать набор прикладного программного обеспечения для реализации функций СУУП; провести экспериментальные исследования предложенных моделей и механизмов! для аналитического сравнения с существующими моделями СУУП, проанализировать их и по лучить, оптимальный вариант СУУП вуза.

Методы исследования. В' работе использованы методы моделирования организационных систем управления, системного анализа, теории игр, теории вероятности, теории принятия решений, использованием расплывчатых категорий.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Синтезирована модель системы управления учебным процессом (СУУП) позволяющая минимизировать возможность манипулирования информацией о типе кафедры.

2. Решена задача построения оптимальной модели стимулирования профессорско-преподавательского состава (1111С) обеспечивающая повышение качества образовательной деятельности.

3. Построен экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия из изучаемого тематического блока определяющий весовой коэффициент для построения кафедральной системы расчета нагрузки конкретного преподавателя.

4. Разработана имитационная модель функционирования СУУП с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений для минимизации времени реакции должностных лиц при выполнении функциональных обязанностей, за счет интеллектуальной»поддержки процесса управления.

Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами. Они подтверждены расчетами на примерах, производственными экспериментами и многократной проверкой при внедрении в практику управления.

Практическая значимость и результаты внедрения. На основании выполненных исследований синтезированы модели и механизмы для управления учебным процессом, позволяющие повысить качество обучения, при одновременном снижении времени реакции должностных лиц вуза на возникающие учебные ситуации с предложением инструментов институционального управления.

Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением продолжительности трудозатрат и средств.

Разработанные модели используются в системе планирования учебного процесса в Воронежском государственном архитектурно-строительном университете.

Апробация работы. Основные результаты исследований и научных разработок докладывались и обсуждались на конференциях: международной научно-практической конференции «Образование, наука, производство и управление» (Старый Оскол, СТИ МИСиС, 2006 г.) и международной научной конференции «Сложные системы управления и менеджмент качества» (Старый Оскол, СТИ МИСиС, 2007 г.), международной научно - технической конференции «Наука и технологии Актуальные проблемы (9-14 апреля Ставрополь, 2007), V международной конференции «Системы управления эволюцией организацией» (10-16 сентября 2007 г. Салоу, Испания).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных, работ общим объемом 55 страниц (лично автором выполнено 22 с).

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем: в работах [2], [3], [4] автором разработана модель управления учебным процессом в нелинейной системе; в работе [5] автору принадлежит механизм распределения ресурсов; в работе [1] автор предлагает модель информационной системы поддержки принятия решений при управлении учебным процессом; в работах [6], [7], [8], [9] автором предложен комплекс моделей для выбора системы стимулирования ППС относительно оценки качества преподавания и экспертный механизм оценки сложности вида занятия.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Она содержит 136 страниц основного текста, 24 рисунка, 19 таблиц и приложения. Библиография включает 139 наименований.

Основные результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем:

- проанализированы существующие системы организации учебного процесса вузов;

- синтезирована модель системы управления учебным процессом (СУУП);

- решена задача построения оптимальной модели стимулирования профессорско-преподавательского состава (ППС) обеспечивающая повышение качества образовательной деятельности;

- построен экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия из изучаемого тематического блока;

- разработана имитационная модель функционирования СУУП с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений для минимизации времени реакции должностных лиц при выполнении функциональных обязанностей, за счет интеллектуальной поддержки процесса управления;

- синтезирован набор прикладного программного обеспечения для реализации функций СУУП;

- проведены экспериментальные исследования предложенной структуры СУУП, проанализированы результаты и получен оптимальный вариант ( в целом СУУП позволяет добиться . В результате расчетов получены результаты, позволяющие сделать следующие выводы: снижение временных издержек при реагировании должностных лиц на ситуации составило - 30%; экономический эффект составил 26,4% от линейной системы организации учебного процесса.).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Ансофф И. Стратегическое управления. М., Экономика, 1989.

2. Андронникова Н.Г., Бурков В.Н., Леонтьев С.В. Комплексное оценивание в задачах регионального управления. Препринт. М.: Институт проблем управления РАН, 2002 г.

3. Абдулатидзе З.С., Александровская Л.Н., Бас В.Н. Управление качеством и реинжиниринг организаций. Учеб. Пособие. — М.: Логос, 2003. 328 с.

4. Баркалов С.А., Белоусов В.Е. Механизм агрегирования комплекса операций размерности 3. Печатный. Известия ТГУ. Выпуск 11, Тула 2006 — С.149-153.

5. Баркалов С.А., Белоусов-В.Е. Применение имитационных игр для повышения региональной безопасности. Вестник ВГТУ, №2, Том 3, Воронеж, 2007-С. 167-172.

6. Баркалов С.А. Механизм сбалансированной эффективности систем управления. Научный вестник ВГАСУ Н.т. журнал Выпуск №2, 2006 С. 28 - 31.

7. Болонский процесс и высшая школа России: время выбора Текст. / В.И. Байденко // Высшее образование сегодня.-2003.-№1.-С.2-7.

8. Болонский процесс и качество образования Текст. / В. Сенашко, Г. Ткач // Alma mater.-2003.-№8.-C.8-14.

9. Бурков В.Н. Основы математической теории активных систем. — М.: Наука, 1977.

10. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. — М.: Наука, 1981.

11. Бурков В.Н., Данев Б., Еналеев А.К. и др. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 1989. 245 с.

12. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: Синтег, 1999. 128 с.

13. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учебник для студ. Вузов. 9-е изд., стер / Е.С. Вентцель. // - М.: Издательский центр «Академия», 2003. — 576.

14. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2003. - 512 с

15. Воробьев С.Н. Управленческие решения: учебник для вузов/ С.Н. Воробьев; В.Б. Уткин. // Mi: ЮНИТИ-ДАНА, 2003: - 317 с.

16. Воронин А.А*., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИПУ-РАН; 2003. 214 с.

17. Воропаев В.И., Любкин С.М., Голенко-Гинзбург Д. Модели принятия решений для обобщенных альтернативных стохастических сетей // Автоматика и Телемеханика. 1999. № 10. С. 144 152.

18. Варжапетян А.Г., Варжапетян А.А. Системы управления. Инжиниринг качества. М.: Вузовская книга, 2005. - 320 с.

19. Гламаздин Е.С., Новиков Д.А., Цветков А.В. Механизмы управления корпоративными программами: информационные системы и математические модели. М.: Спутник+, 2001. 159 с.

20. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2002. 156 с.

21. ГОСТ 34.602-89 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы».

22. ГОСТ Р ИСО 9004:2001. Руководство по улучшению деятельности. Системы менеджмента качеств.

23. ГОСТ Р ИСО 9001:2001. Системы менеджмента качества основы и словарь.

24. ГОСТ 34.602-89 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы».

25. Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976. 327 с.

26. Гилев С.Е., Леонтьев С.В., Новиков Д.А. Распределенные системы принятия решений в управлении региональным развитием. М.: ИЛУ РАН, 2002. 54 с.

27. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2002. 156 с.г г

28. Горелик В.А., Кононенко А.Ф. Теоретико-игровые модели принятия решений в эколого-экономических системах. М.: Радио и связь, 1982. -144 с.

29. Голенко Д.И. Статистические методы сетевого планирования и управления. М.: Наука, 1968. 400 с.

30. Ломиногина Е.В. Модель формирования интегрированной информационной системы управления университетом/ Баркалов С.А., Белоусов В.Е., Ломиногина Е.В.// ВЕСТНИК ВГТУ. Воронеж, Том 2, №7, 2006 С. 35-42.

31. Ломиногина Е.В. Выбор оптимальных управленческих решений при руководстве учебным процессом университета/ Баркалов С.А., Белоусов В.Е., Ломиногина Е.В.// ВЕСТНИК ВГТУ. Воронеж, Том 2, №7, 2006 С. 67-72.

32. Ломиногина Е.В. Управление качеством обучения в вузе: интегра-тивно-дифференцированный подход/ Баркалов С.А., Белоусов В.Е., Ломиногина Е.В.// ВЕСТИ высших учебных заведений Черноземья, т.1, Липецк. ЛГТУ, 2006 — С.168-170.

33. Ломиногина Е.В. К задаче определения эффективности конкурсных механизмов/ Баскаков-A.G., Ломиногина Е.В'.// Вестник СевКавЕТИ, научный журнал. Ставрополь, Выпуск VII, 2007-С. 121-123".

34. Ломиногина Е.В. Вероятностная модель процесса обучения/Белоусов В.Е., Болгов В.В., Ломиногина Е.В.// Системы управлениям эволюцией организацией. Воронеж, (V международная конференция, 10-16 сентября 2007) г. Салоу, Испания, 2007 С. 128-134.

35. Дементьев В.Т., Ерзин А.И., Ларин P.M., Шамардин Ю.В. Задачи оптимизации иерархических структур. Новосибирск: НГУ, 1996. 167 с.

36. Денисов В.И., Вычисление оценок параметров распределений с использованием таблиц асимптотически оптимального группирования/

37. В.И.Денисов, Б.Ю Лемешко. // Применение ЭВМ в оптимальном планировании и проектировании. Новосибирск: изд. НЭТИ, 1981. - С. 3-17.

38. Дмитриев В.И. Прикладная теория информации: Учеб. Для студ. вузов по спец. «Автоматизированные системы обработки информации и управления» / В.И. Дмитриев. // М.: Высш. шк., 1989. - 320 с.

39. Заложнев А.Ю. Внутрифирменное управление. Оптимизация процедур функционирования. М.: ПМСОФТ, 2005. ~ 290 с.

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

41. Ильин В.П. Руководство качеством проектов. Практический опыт. -М.: Вершина, 2006 176 с.

42. Ильин В.П. Система управления качеством. Российский опыт. СПб.: Невский проспект; Вектор, 2007 - 224 с.

43. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. — 560 с.

44. Коргин Н.А. Неманипулируемые механизмы обмена в активных системах. М.: ИПУ РАН, 2003.

45. Капустин В. Ф. Элементы статистической теории информации: Конспект лекций. Лекция 1. —СПб., 1996.

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

47. Кредитные единицы входят в российскую высшую школу Текст. / В.Чистохвалов //Высшее образование в России.-2004.-№4.-С.26-37.

48. Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных. ДАН СССР, 1956, № 2.

49. Ковалев В.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учеб. — М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006 424 с.

50. Кононенко А.Ф., Халезов А.Д., Чумаков В.В. Принятие решений в условиях неопределенности. М.: ВЦ АН СССР, 1991. 211 с.

51. Куликов Ю.А. Оценка качества решений в управлении строительством.

52. М.: Стройиздат, 1990: 144 с.

53. Конев И.Р., Беляев А.В. Информационная безопасность предприятия. — СПб.: БХВ Петербург, 2003. 752 с.

54. Кульгин М. Технологии корпоративных сетей. Энциклопедия- — Спб: Издательство «Питер», 2000-704с.

55. Львов Н.А. Противозатратный механизм. Стандарты и качество, 1995.

56. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления. М.: Наука, 1972 576 с.

57. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

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

59. Лотоцкий В.А. Идентификация структур и параметров систем управления // Измерения. Контроль. Автоматизация. 1991. № 3-4. С.30-38.

60. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования / Ю.П. Лукашин. // М.: Статистика, 1979: — 121с.

61. Макаров И.М. Теория" выбора и принятия решений / И.М. Макаров. // -М.: Наука, 1982.-212с.

62. Менар К. Экономика организаций: М.: ИНФРА-М, 1996. 160 с.

63. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. 344 с.

64. Минцберг Г. Структура в кулаке: создание эффективной организации. М.: Питер, 2001.-512 с.

65. Мишин С.П. Оптимальное стимулирование в многоуровневых иерархических структурах // Автоматика и Телемеханика. 2004. № 5. С. 96 119.

66. Моисеев Н.Н. Элементы теории,оптимальных систем. М.: Наука, 1974.- 526 с.

67. Моррис У.Наука об управлении: Байесовский подход. М.: Мир, 1971.

68. Мякишев В.В. Использование методов искусственного интеллекта в САПР. Анализ отечественного и зарубежного опыта / В.В. Мякишев, В.В Тарасов.// Техническая кибернетика, №1.- 1991.-С. 164-176.

69. Моисеев Н.И. Алгоритмы развития / Н.И. Моисеев. // М: Наука, 1987.-86с.

70. Маклаков С.В. Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002 - 224 с.

71. Маклаков С.В. BPwin и Erwin. CASE-средства разработки информационных систем. -М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000.

72. Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИЛУ РАН, 2003.- 102.

73. Новиков Д.А., Смирнов И.М., Шохина Т.Е. Механизмы управления динамическими активными системами. М.: ИЛУ РАН, 2002. 124 с.

74. Основы управления качеством продукции. — М.: Издательство стандартов, 1996.

75. Одинцов Б. Е. Проектирование экономических экспертных систем. / Под ред. ак. А. Н. Романова. М., ЮНИТИ, 1996с.

76. Петров В.Н. Информационные системы СПб. Издательство: Питер, 2002.-688с.

77. Подлипаев Л.Д. Технология внедрения и постоянное улучшение системы менеджмента качества на предприятии. М.: Гелиос АРВ, 2004 - 408 с.

78. Райзберг Б.А. Программно-целевое планирование и управление. Учебник /Б.А. Райзберг.//- М.: ИНФА М, 2002. - 428 с.

79. Розанов Ю.В. Случайные процессы / Ю.В. Розанов.//- М.: НАУКА, 1971.-287 с.

80. Розен В.В. Цель оптимальность — решение (математические модели принятия оптимальных решений) / В.В. Розен://- М.: Радио и связь, 1982. -168 с.

81. Сай В.М. Формирование организационных структур управления. М.: ВИНИТИ, 2002. 437 с.

82. Санталайнен Т. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1988.-320с.

83. Сакато Сиро Практическое руководство по управлению качеством продукции (пер. с японск.) -М.: Машиностроение, 1994.

84. Система стандартов эргонометрических требований и эргонометриче-ского обеспечения. Методы обработки экспертных систем //— Постановление Государственного комитета по стандартам № 2098. 1985.-35с.

85. Новиков Д.Н. Механизмы гибкого планирования в активных системах с неопределенностью / Д.Н. Новиков. //- Автоматика и телемеханика, 1997. - С. 188-125.

86. Никифоров А.Д. Управление качеством. Учебное пособие для вузов. — М.: Дрофа, 2004-720 с.

87. Новиков Д.А., Петраков С.Н. Курс теории активных систем. М.: СИН-ТЕГ, 1999.- 108 с.

88. Новиков Д.А., Цветков А.В. Механизмы стимулирования в многоэлементных организационных системах. М.: Апрстроф, 2000. 143 с:

89. Новиков Д.А. Институциональное управление организационными системами. М.: ИПУ РАН, 2003. 68 с.

90. Новиков Д.А., Петраков С.Н., Федченко К.А. Децентрализация механизмов планирования в активных системах // Автоматика- и Телемеханика. 2000. №6. С. 120-126.

91. Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН; 2003.-102.

92. Новиков ДА., Смирнов И.М., Шохина Т.Е. Механизмы управления динамическими активными системами. М.: ИПУ РАН, 2002. 124 с.

93. Основы управления качеством продукции. — М.: Издательство стандартов, 1996.

94. Одинцов Б. Е. Проектирование экономических экспертных' систем. / Под ред. ак. А. Н. Романова. М., ЮНИТИ, 1996с.

95. Петров В.Н. Информационные системы СПб. Издательство: Питер, 2002.-688с.

96. Подлипаев Л.Д. Технология внедрения и постоянное улучшение системы менеджмента качества на предприятии. М.: Гелиос АРВ, 2004 - 408'с.

97. Райзберг Б.А. Программно-целевое планирование и-управление. Учебник /Б.А. Райзберг.//- М.: ИНФА М, 2002. - 428 с.

98. Розанов Ю.В. Случайные процессы / Ю.В. Розанов.//- М.: НАУКА, 1971.-287 с.

99. Розен В.В. Цель оптимальность — решение (математические моделипринятия оптимальных решений) / В.В. Розен.//- М.: Радио и связь, 1982. — 168 с.

100. Сай В.М. Формирование организационных структур управления. М.: ВИНИТИ, 2002. 437 с.

101. Санталайнен Т. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1988.-320с.

102. Сакато Сиро. Практическое руководство по управлению качеством продукции (пер. с японск.) —М.: Машиностроение, 1994.

103. Система стандартов эргонометрических требований и эргонометриче-ского обеспечения. Методы обработки экспертных систем //— Постановление Государственного комитета по стандартам № 2098'. 1985.-35с.

104. Советов Б.Я. Моделирование систем: Учеб. для вузов / Б.Я. Советов.// — 3-е изд., перераб. И доп. М.: Высш. шк.,2001. - 343 с.

105. Судоплатов С.В. Элементы дискретной математики: Учебник / С.В. Су-доплатов. // М.: ИНФРА-М, Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - 280 с.

106. Смирнов Э. А. Разработка управленческих решений: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

107. Санталайнен Т. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1988.-320 с.

108. Симионова Н.Е. Управление реформированием'строительных организаций. М.: Синтег, 1998. 224 с.

109. Салимова Т.А., История управления качеством. Учебное пособие. М.: КНОРУС, 2005-256 с.

110. Синенко С.А. Информационная технология проектирования организации строительного производства М.: НТО "Ситсемотехника и информатика" , 1992.- 258 с.

111. Смирнов В.А. Оценка надежности и * маневренных качеств плана. Новосибирск, 1978.

112. Спектор М.Д. Выбор оптимальных вариантов организации технологии строительства. М.: Стройиздат, 1980. Справочник по оптимизационным задачам в АСУ /В.А.Бункин, Д.Колев и др. Л.: Машиностроение, 1984.

113. Сыроежин И. М. Планомерность. Планирование. План. (Теоретические очерки). м.: Экономика, 1986. - 248 с.

114. Томпсон А. А., Стриклэнд А. Дж. Стратегический менеджмент. — М.: ЮНИТИ, 1998. 576 с.

115. Томилин В.Н. Управление качеством в условиях перехода к рыночной экономике. Стандарты и качество, 1990, № 10.

116. Такенбаум Э. Компьютерные сети / Э. Такенбаум. // СПб.:Питер. 2002. - 848 с.

117. Толковый словарь по управлению проектами / Под ред. В.К. Иванец, А.И. Кочеткова, В.Д.- Шапиро, Г.И. Шмаль. М.: ИНСАН, 1992.

118. Т.Н. Толстых. Моделирование процессов управления региональной экономикой. Тамбов, 1999 - 246 с.

119. Уздемир А.П. Динамические целочисленные задачи оптимизации-в экономике. -М.: Физматлит, 1995.

120. Уемов В.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Наука, 1978.-272с.

121. Формирование общеевропейского- пространства высшего образования. Задачи для российской высшей, школы» Текст.: аналитический обзор! / М.В.Ларионова [и др.]; М^-во образования-и науки РФ, Гос. ун-т Высшая школа экономики. -М.:Изд. дом-ГУ ВШЭ,2003.-208с.

122. Фатхутдинов Р.А. Управленческие решения: Учебник 4-е изд:, перераб. и дот / Р.А. Фатхутдинов.// М.: ИНФА-М. - 2001. - 283 с.

123. Фусфельд А.Р. Новый метод прогнозирования функция технического» развития/А.Р: Фусфельд. II В сб.: Руководство по научно-техническому прогнозированию. Пер. с англ. - М.: Прогресс, - 1977. - С. 68-71.

124. Хабаров B.C. Методы и средства машинного моделирования информационно вычислительных систем / В.С Хабаров, С.В. Шарков. //- Проблемы машиностроения и автоматизации. - №4. - 1999. - С. 14 —20.

125. Цыганов В.В. Адаптивные механизмы в отраслевом управлении М.: Наука, 1991. 166 с.

126. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: Использование расплывчатых категорий / Д.И. Шапиро. // М.: Энерго-атомиздат, 1983. - 184 с.

127. Щепкин А.В. Механизмы внутрифирменного управления. М.: ИПУ РАН, 2001.-80 с.

128. Шарипов С.В., Толстова Ю.В. Система менеджмента качества. СПб.: Питер, 2004 192 с.

129. Шеннон Р., Имитационное моделирование систем искусство и наука. М.:Мир,1978.

130. Шински Ф. Управление процессами по критерию экономии затрат. М.: Мир, 1981.

131. Щепетова С.Е. Менеджмент и экономика качества. М.: КомКнига, 2006 -512 с.

132. Утверждаю» ^Воронежского государствен-£го^ектурно-строительного ^^жшверситета "т|%йй1еских наук, профессор Igg'gИ.С. Суровцев1. АКТ

133. Настоящим подтверждаем, что результаты кандидатской диссертации Ломиногиной Елены Владимировны «Модели управления для нелинейной системы организации учебного процесса вуза»:

134. Модель системы управления учебным процессом (СУУП), позволяющая минимизировать возможность манипулирования информацией о типе кафедры на основе компенсаторной системы стимулирования: j

135. Оптимальная модель стимулирования " профессорско-преподавательского состава (ППС) обеспечивающая повышение качества образовательной деятельности с использованием пропорциональной системы стимулирования.

136. Внедрены в систему управления учебным процессом при определении учебной нагрузки профессорско-преподавательского состава учебно-методическим управлением ГОУВПО ВГАСУ.

137. Проректор по учебной работе, /у Г/кандидат технических наук, доцент j^^L^yj В.В.Григораш18 января 2008 г.