автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Разработка и моделирование основных компонентов информационно-аналитической среды

На правах рукописи

КУРИЛОВА ОКСАНА ЛЕОНИДОВНА

РАЗРАБОТКА И МОДЕЛИРОВАНИЕ ОСНОВНЫХ КОМПОНЕНТОВ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СРЕДЫ (НА ПРИМЕРЕ ВУЗА)

Специальность 05.13.18 - математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

11 НОЯ 2015

Ульяновск - 2015

005564274

005564274

Официальные оппоненты:

Работа выполнена на кафедре телекоммуникационных технологий и сетей в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Ульяновский государственный

университет».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор,

профессор кафедры телекоммуникационных технологий и сетей ФГБОУ ВПО «Ульяновский государственный университет»

Смагин Алексей Аркадьевич

доктор технических наук, доцент, профессор кафедры вычислительной техники ФГБОУ ВПО «Ульяновский государственный технический университет»

Афанасьев Александр Николаевич кандидат физ.-мат. наук, доцент, доцент кафедры высшей математики ФГБОУ ВПО «Ульяновский государственный педагогический университет имени И.Н. Ульянова» Цыганов Андрей Владимирович ФГБОУ ВПО «Казанский национальный исследовательский технологический университет».

Защита диссертации состоится «16» декабря_ 2015 года в II30 часов на заседании диссертационного совета Д 212.278.02 при ФГБОУ ВПО «Ульяновский государственный университет», расположенном по адресу: г. Ульяновск, ул. Набережная реки Свияги, 106, корп. 1, ауд. 703.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Ульяновского государственного университета и на сайте вуза - http://ppo.ulsu.ru. с авторефератом на сайте вуза http://ppo.ulsu.ru и на сайте Высшей аттестационной комиссии при Министерстве образования и науки Российской Федерации - http://wvyw.vak.ed.gov.ru.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью организации присылать по адресу: 432017, г. Ульяновск, ул. Л.Толсгого, д. 42, УлГУ, Отдел подготовки кадров высшей квалификации.

Автореферат разослан «_» 2015 г.

Ученый секретарь

Ведущая организация:

диссертационного совета Д 212.278.02 кандидат физико-математических наук

М.А. Волков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования- Состав информационно-аналитической среды (НАС) разнороден и не имеет каких-то количественных ограничений Прежде всего, в перечень компонентов ИАС входят те информационные ресурсы, которые образуют некоторый функционал, способный решать целевые задачи, определенные для ИАС. Компонентами могут быть модели, алгоритмы, средства анализа и оценок данных, методики по использованию этих ресурсов при решении конкретных задач и др.

Разработка ИАС в общем виде, т.е. построение некоторой макромодели, сопряжено со многими трудностями, к которым, прежде всего относится некоторая специфика практической области, влияющая на состав компонентов, их количество, совместные связи и правила (алгоритмы) их функционирования. Поэтому целесообразно выполнять проектирование ИАС, учитывая конкретность тематики работы, позволяющей не придавать ИАС элементы повышенной общности, за которой не всегда удается увидеть точное реше-. ние разрабатываемой ИАС.

В диссертационной работе ИАС строится на базе информационной среды вуза - достаточно сложной в семантическом плане системы, которая насыщена информацией от разнородных источников, изменяющихся во времени, профилями (моделями) выпускников как со стороны вуза, так и работодателей, необходимостью формализации подходов к решению множества задач, связанных с повышением эффективности создаваемых ресурсов и улучшением процесса подготовки кадров.

В работах Давыдова Д.А.1, Харитонова И.М.2, Нуриева Н.К.3, рассмотрены различные подходы к построению математических моделей формирования компонентов ИАС и критериев их оптимальности.

В работах Година П.И. , Ямпольского В.З.5, Найхановой Л.В.6 раскры-

1 Давьщов Д.А. Учебно-методические комплексы в системе ресурсов информатизации образования: опыт проектирования/ Д.А. Давыдов, A.M. Дворянкин, В.А. Кама-ев // Педагогическая информатика. - 2005. - № 5 (спец. вып.). - С. 132-134.

2 Харитонов И.М. Моделирование процесса построения учебного плана на основе

формализованного представления учебной дисциплины/ И.М. Харитонов// Открытое образование. -2011. -№2. -С.21-32.

Нуриев Н.К. Подготовка инженеров в дидактических системах нового поколения/ Н.К. Нуриев, С.Д. Старыгина, А.Н. Титов и др. // Образовательные технологии и общество. - 2011. - Т. 14. - №4. - С. 386-403.

Годин П.И. Подсистема автоматизированного утверждения учебных планов в распределенной системе ведения учебных планов/ П.И. Годин, В.К. Григорьев // Международный журнал экспериментального образования. - 2010. - № 8. - С. 107-108.

Ямпольский В.З. Системы управления знаниями в образовании / В.З. Ямпольский, А.Ф. Тузовский // Современные средства и системы автоматизации - гарантия вы-

ваются вопросы по автоматизации и формированию учебного процесса в целом.

В ИАС вуза очевидными компонентами образовательного процесса являются стандарты, учебный план (УП), графики его выполнения, учебные дисциплины и сами обучаемые. Все они образуют связанную систему, обеспечивающую при соответствующей организации работы выполнение поставленной задачи - подготовку высококвалифицированных специалистов, соответствующих существующим стандартам работодателей. И здесь появляется задача соответствия построенного учебного плана компетенциям, получаемым в образовательном процессе.

Рассмотрение учебного плана, связывающего изучаемые дисциплины и приобретаемые компетенции, вызывает появление других компонентов, таких как формализация оценки компетенций, профилей выпускника и профилей работодателей, их соответствие и получение данных об эффективности используемых информационных ресурсов.

В диссертации исследуются основные компоненты информационно-аналитической среды, в состав которых входят: модели учебного плана, модели взаимосвязи компетенций и дисциплин, модели профилей выпускника и должности, модели и алгоритмы оценки компетенций, алгоритмы повышения эффективности учебного плана, алгоритмы распределения дисциплин на основе каркасной модели и генетического алгоритма, программная реализация моделей и алгоритмов в виде информационной системы (ИС) и методика применения ИС.

В настоящее время процесс разработки ИАС, основанный на опыте и интуиции специалистов, нуждается в серьезном совершенствовании и научном обосновании принимаемых решений. Их эффективность определяется такими факторами, как: соответствие изучаемых дисциплин, курсов, практик перечням компетенций, закрепленных в соответствующих образовательных стандартах; соответствие времени, выделенного на изучение отдельных тем и степени его использования в других дисциплинах; взаимосвязи меяеду дисциплинами; оптимальности соотношения различных видов учебной и внеучебной деятельности обучающихся; учете психофизиологических особенностей восприятия информации обучающимися7.

сокой эффективности производства: материалы научно-практической конф. - Томск, 2002. - С. 295-298.

Найханова JT.B. Методы и алгоритмы принятия решений в управлении учебным процессом в условиях неопределенности: монография/ JI.B. Найханова, C.B. Дам-баева. - Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. - 164 с.

Агаджанов Г.Г. Некоторые критерии оптимизации учебных планов [Электронный ресурс]/ Г.Г. Агаджанов, B.C. Найденко, B.C. Тоискин. - Режим доступа: http:// www.econf.rae.ru/pdf2013/07/2590.pdf, свободный. - Загл. с экрана. - Рус., англ.

Рассмотрение ИАС как информационной системы выявило в ней такие семантические компоненты, как знания, компетенции и такой объект исследования, как обучаемый. Эти компоненты сложны сами по себе и трудно-формализуемы, поэтому при моделировании следует прибегнуть к эвристическим методам, среди которых наиболее близким является «разбросанный поиск» (Scatter Search, Гловер8), в основе которого лежит обработка множества состояний, «представляющих интерес для решения поставленной задачи».

Для построения информационно-аналитической среды, которая обрабатывает входную информацию в виде элементов компетенций, оценок студентов, параметров дисциплин, а на выходе формирует оценки компетентности студента, дает рекомендации по улучшению учебного процесса, осуществляет периодический контроль приобретенных знаний и, как следствие, дает возможность управлять ими, целесообразно использовать компетент-ностный подход.

При этом ИАС позволяет определять является ли выпускник вуза готовым специалистом, компетентным в своей профессиональной области, который способен самостоятельно решать профессиональные задачи в кратчайшие сроки и быть профессионально мобильным. Использование компе-тентностного подхода направлено на минимизацию противоречий между учебной и профессиональной деятельностью, а также на приведение в соответствие потребностей рынка труда и образования.

Объект исследования - информационно-аналитическая среда подготовки выпускников в вузе.

Предмет исследования - математические модели и методы оценки компетенций и повышения эффективности основных компонентов информационно-аналитической среды.

Целью диссертационного исследования является разработка и моделирование средств повышения эффективности основных компонентов информационно-аналитической среды вуза.

Поставленная цель достигается решением следующих задач:

• разработка математической модели учебного плана вуза на основе каркасной модели;

• разработка формальной модели компетенций выпускников;

• разработка алгоритмов оценки уровней компетенций выпускников;

• разработка алгоритмов повышения эффективности учебного плана;

• проведение компьютерного моделирования по повышению эффективности учебных планов и получению оценок компетенций специали-

8 Glover F. A Template for Scatter Search and Path Relinking. Lecture Notes in Computer Science. 1997.1363: 13-54.

стов.

Методы исследования. В процессе работы использовались методы математического моделирования, оптимизационные методы, эвристические методы, методы программирования и проектирования, методы математической статистики.

Научная новизна. На основе каркасной модели разработан новый графический метод для моделирования и повышения эффективности УП. Разработаны алгоритмы и методы количественного измерения, компетенций, модели профиля выпускника и должности, программная реализация моделей и алгоритмов, методика построения и использования информационных компонентов образовательных технологий.

Научные положения, выносимые па защиту:

• информационно-аналитическая среда, включающая такие семантические компоненты, как модели компетенций, знания, дисциплины, модель учебного плана, модели профилей обучаемых и профилей специалистов;

• модели компонентов ИАС на основе нового эвристического графического метода - каркасной модели;

• алгоритмы и методы оценки профессиональных и общекультурных компетенций, процедуры построения профиля компетенций выпускника в виде характеристических графиков и диаграмм;

• комплекс программных средств, реализующий компьютерное моделирование эффективных учебных планов и получение оценок компетенций выпускников;

• методика использования программного комплекса в образовательном процессе вуза.

Теоретическая и практическая значимость работы заключается в совершенствовании организации системы учебного процесса в вузе на основе нового подхода и программных средств, позволяющих анализировать и повышать эффективность учебного процесса подготовки выпускников в соответствии с требованиями образовательных стандартов и работодателей.

Разработанное программное обеспечение, включая процедуру оценки компетенций выпускника, процедуру соответствия выпускника определенной должности, информационную систему мониторинга успеваемости студентов, процедуру построения ориентированного графа дисциплин на основе входящих/исходящих компетенций и процедуру повышения эффективности УП, может быть использовано вузом для учебного процесса в условиях изменений требований образовательных стандартов и работодателей.

Достоверность результатов исследований. Обоснованность научных суждений и выводов, сформулированных в работе, обусловлена корректным применением указанных методов исследования. Достоверность подтвержда-

ется практическим применением программного комплекса.

Реализация результатов работы. Результаты исследований приняты к использованию в ФГБОУ ВПО «Ульяновский государственный университет» при организации учебного процесса на кафедре телекоммуникационных технологий и сетей, внедрены в учебный процесс в ГБОУ ВО «Нижегородский государственный инженерно-экономический университет».

Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на 3-ей научно-практической конференция «Актуальные проблемы современного образования: опыт и инновации» (Ульяновск,"2012), на международной конференции «Применение инновационных технологий в образовании: Москва - столица образования» (Москва, 2013), на всероссийской конференции «Информатика и вычислительная техника» ИВТ-2013 (Ульяновск, 2013), на международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы современного образования: опыт и инновации» (Тольятти, 2013), на 2 научно-практической Internet- конференции «Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и. информатики» (Ульяновск, 2013), на VI международной научно-практической конференции «Электронная Казань 2014» (ИКТ в образовании: технологические, методические и организационные аспекты их использования) (Казань, 2014), на XII Всероссийской научно-практической конференции «Преподавание информационных технологий в РФ» (Москва, 2014), на XIII Международной и научно-методической конференции образовательных организаций, реализующих направление подготовки «Инфокоммуника-ционные технологии и системы связи» (Москва-Ярославль, 2014), на XVI Международной конференции «Опто-, наноэлекгроника, нанотехнологии и микросистемы» (Ульяновск, 2014).

Публикации. Основное содержание диссертации нашло отражение в 17 научных работах, в том числе 3 статьи в журналах из списка ВАК, получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности.

Личный вклад автора. В диссертации изложены результаты, полученные автором самостоятельно. Постановка задач выполнена совместно с научным руководителем A.A. Смагиным.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 3 глав, выводов, заключения, списка использованной литературы из 15.8 наименований и 6 приложений. Общий объем диссертации составляет 237 страниц текста, содержит 48 формул, 19 таблиц и 96 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, излагается цель и задачи исследования, раскрываются научная новизна и практическая значимость.

В первой главе обоснована важность и целесообразность применения

компетентностного подхода при подготовке выпускников, отвечающих современным требованиям. Выявлена взаимосвязь элементов компетенций и дисциплин.

Классифицированы подходы к построению математических моделей формирования компонентов ИАС и критериев их эффективности.

Представлен сравнительный анализ современных информационных систем поддержки учебного процесса вузов, выявлены недостатки этих систем при реализации компетентностного подхода и обоснована необходимость расширения их функциональности в связи с изменившимися требованиями к качеству подготовки специалистов.

Представлен подробный анализ методов оценки компетенций в виде сводной таблицы анализа результатов.

Математическая модель основного компонента ИАС - УП в общем виде представляет собой семантический граф, вершинами которого являются дисциплины, наличие ребра между двумя вершинами свидетельствует о том, что они семантически связаны между собой близкими компетенциями и сама парная связка определена некоторым правилом Ь, которое образуется на основе анализа семантики компетенций.

Семантическое правило Ь в предлагаемой модели является основным объектом исследования и оно базируется на смысловом, последовательном распределении вершин (дисциплин) в решетке - это многопараметрическая задача с множеством ограничений и поиск правила Ь требует применения методов, построенных на основе эвристических приемов обработки семантических данных, таких как генетические алгоритмы, экспертные системы.

В диссертации под эффективным учебным планом понимается упорядоченная конечная последовательность дисциплин такая, что порядок их следования во временном промежутке удовлетворял условиям преемственности и усвояемости изучения дисциплин. Под преемственностью, в свою очередь, понимается выполнение операции предшествования дисциплин в УП, а под усвояемостью - приобретение знаний обучаемыми в устанавливаемом порядке следования дисциплин во времени.

Таким образом учебный план можно представить в виде множества дисциплин и связывающих их компетенций: ЦР = {А^} = \р(хх,х7),К(х3)}, где £)-множество дисциплин, К- множество компетенций, х, - параметр распределения дисциплин, х2 - временной параметр, х3 - параметр компетенций относительно дисциплин.

В семестре накладываются условия - требования стандарта (допустимое количество экзаменов, зачетов, часов в семестре) на группу дисциплин, где группа содержит все дисциплины семестра. Для учета всех требований представим х,, как составную переменную УП: х, = {хм,х12,х1:,,х14}, где

хи,х12,х13,хм - количество часов, экзаменов, зачетов, контрольных мероприятий (экзаменов и зачетов).

Значения эталонного параметра х' берутся из образовательного стандарта: х' - [х'^х^.х^хЦ, где х'рХц^'з,!,',- количество часов, экзаменов,

зачетов, контрольных мероприятий, предусмотренных в семестре.

Временной параметр х2 означает номер семестра.

Параметр х3 представляется матрицей смежности, которая заполняется единицами и нулями по следующему правилу: если исходящий элемент компетенций для /-й дисциплины совпадает с входящим элементом компетенций дляу'-й дисциплины, то а[1, .//=/, в противном случае а[1, ]]=0.

Параметр х} определяется экспертами и рабочими программами дисциплин. Из рабочих программ выбираются компетенции и элементы компетенций, такие как знания, умения, навыки, необходимые для освоения дисциплины и формируемые в процессе изучения дисциплины или данная информация формируется экспертом — преподавателем дисциплины. Параметр х3 определяется для каждого конкретного УП.

Взаимосвязь дисциплин и компетенций и входящих в них параметров х,,х2и х3 удобно представлять в виде графовой модели.

Предлагается в качестве оценки эффективности УП использовать минимальное значение целевой функции, т.е. минимальное значение суммы нормированных отклонений значений параметров, характеризующих выполнение требований в предлагаемом варианте учебного плана от предусмотренных образовательным стандартом в х2 семестре, суммы минимальных отклонений компетентностных связей между парами дисциплин и суммы штрафов:

( « (а

Е £

л л

+ SH\+SH2

■min (1)

+ ZZM*2)

/=1 (=1 ,

■> У

где х2 = l,N, N - количество семестров, к - номер требования (ограничений), £ = 1,4, /, t — номер текущей и соседней дисциплины в х2 семестре, / = 1,5, t = \,s, s - количество дисциплин в семестре, Xj - переменная распределения дисциплин в х2 семестре, SHI - штраф в зависимости от продолжительности времени составления УП, SH2 - штраф за повторения дисциплин в УП.

Нарушение связности дисциплин оценивается введением функции штрафа:

0, если вершина V, является родителем для V, {1-я дисциплина <ри(х2) = < предшествует ? - й в х2 семестре);

1, если вершина V, не является родителем для V, .

Предлагается рассматривать УП, как информационную систему, в которой система принимает на входе множество организованных данных, выполняет информационные преобразования и формирует на выходе упорядоченную последовательность дисциплин, в которой порядок следования дисциплин в семестрах удовлетворяет условиям преемственности и требованиям образовательного стандарта. Рассматривая содержательно, с этой точки зрения УП, можно увидеть ее сложность, которая определяется не только достаточно большим множеством элементов и множеством сложных самих по себе связей, но и наличием в ней таких семантических компонентов, как компетенция, знания, дисциплина, обучаемый. Отсюда предлагается интерпретировать учебный план, как сложную семантическую информационную систему. Такой подход позволяет применять известные эвристические алгоритмы оптимизации и применять методы проектирования информационных систем, а в случае недостаточности их возможностей разрабатывать собственные.

На основе проведенного сравнительного анализа существующих компонентов информационно-аналитической среды сделаны выводы о том, что для повышения качества подготовки специалиста с учётом требований современных образовательных стандартов и работодателей необходима разработка процедуры оценки компетенций, методов повышения эффективности УП. Проведено структурирование предметной области, охватывающей учебный процесс и роль УП в нем в виде диаграммы потоков данных и множественной модели. В первой главе определены цели, задачи, функции, основные требования и критерии формализованного подхода к методам повышения эффективности УП и оценки процесса формирования компетенций.

Во второй главе рассмотрены вопросы взаимосвязи компетенций и дисциплин, предложена методика численной оценки общекультурных и профессиональных компетенций выпускника; предложена методика построения профиля студента; предложена методика профилирования выпускника; разработана математическая модель УП и предложен алгоритм повышения эффективности УП с учетом следования дисциплин друг за другом на основе входящих и исходящих элементов компетенций путем применения эвристического метода - каркасной модели.

Предложена математическая модель взаимосвязи дисциплин и компетенций. Рассмотрим более подробно составляющие 11Р={0, К} и их взаимосвязь. Пусть имеются множество дисциплин И и множество компетенций

К. D = {Di, Д,..., Dm}, где Д ={Outh Inp,} - дисциплина, i=l...m, где Out, ={Th0b Pr0t} - множество теоретических и практических элементов знания, формируемых в процессе изучения дисциплины; Inpr'{Thn, Pr,,j - множество теоретических и практических элементов знания, необходимых для усвоения дисциплины, \D\=m. Пусть множество компетенций К={К/, К2, ... К„}, \К\=п, где Kf={Thj, Prp CJ - компетенция j,j=l...n, Щ - множество элементов теоретического знания, Prj - множество практических навыков, С, - множество профессиональных качеств личности.

В результате изучения отдельной дисциплины i формируется выборочное подмножество компетенций Kt, т.е. Kj К, = и < п> гДе и ~ количество компетенций, формирующихся в результате изучения / дисциплины. Следовательно, каждую дисциплину можно представить в следующем виде: Dt = {Namei, //,, £, Z,, Inp,, Out,где (2)

Namei - имя дисциплины i; Inp, - множество дисциплин, которое необходимо освоить перед изучением текущей; Out, - множество дисциплин, перед изучением которых требуется освоить текущую; Я, - количество часов; с, -количество семестров, в которых изучается i дисциплина; Ей Zi - вид итогового контроля (экзамен/зачет).

Для более наглядного представления взаимосвязей дисциплин представим учебный план в виде ориентированного графа G = (Г, IV), V- множество вершин, представляющих из себя множество дисциплин, обладающих свойствами Д |F| = т, т -количество дисциплин, W-множество дуг.

v,. = {г, Name., Я,, Е., Z,-, Inpt, Outj, с,}, где / - номер вершины, / = 1 ,т (3)

Суть предлагаемого метода оценки профессиональных компетенций (ПК) заключается в использовании накопленных статистических данных о процессе обучения студентов, в ранжировании учебных дисциплин по важности в учебном плане, в ранжировании компетенций по их оценкам, в расстановке приоритетов в используемых технологиях обучения и вывода обобщенного значения компетентности студента. Причем, вывод о компетентности студента представлен в двух видах: общая компетентность студента — числовое значение и относительная компетентность — в процентном отношении относительно идеального значения.

Для получения оценки ПК необходимо учитывать элементы компетенций, которые изучаются и измеряются в разных дисциплинах. Для формализации связей между элементами компетенций и их оценками предлагается использовать матрицу компетенций и дисциплин B=(b,ß, размера т х п, где т - количество дисциплин, п - количество компетенций. Строки соответствуют дисциплинам, а столбцы компетенциям, Ъц=1, если компетенция j формируется в результате изучения дисциплины /, в противном случае b,f-0.

При вычислении итоговой оценки 0] компетенции у учитываются значения оценочного коэффициента для /" дисциплины (ьо * 0), который вычисляется по формуле:

^ 4°;25], Рг-^ (4)

С Я У=1

где с - количество семестров,' в которых имеется / дисциплина, .у - номер семестра, # - количество оценок студента ? в течение одного семестра, V -номер оценки; /> - средняя оценка студента по дисциплине / за семестр ,у,

здесь могут учитываться оценки за лабораторные и семинарские занятия, тестирование остаточных знаний, рефераты и прочие контрольные мероприятия; 4 - итоговая оценка по дисциплине / за семестр .у, причем

О, если незачет, А, = 5, если зачет,

оценка, если экзамен .

Чтобы получить оценку 0) компетенции у по всем дисциплинам необходимо выполнить следующую последовательность действий:

1. Вычислить Оа для каждой дисциплины / отдельно по формуле (4).

2. Оценка компетенцииу <9у. рассчитывается по формуле:

Д, (3 V с >» г1

°у=2>А,Л ■ 2>Л ' где щ=н, ■ Xя- . (5)

__ '=' V '=1 ) V 1=1 )

где £>— количество дисциплин, формирующих компетенцию у, т - количество дисциплин за все время обучения, / - номер дисциплины, - вес /

дисциплины (введение веса необходимо, чтобы придать большую значимость дисциплинам, на изучение которых отводится большее количество, по сравнению с другими дисциплинами), Я, - коэффициент уровня освоения компетенций.

3. Сопоставить общепринятые оценки от 1 до 5 с полученным результатом от 1 до 25. В диссертационном исследовании предлагается формула приведения произвольной шкалы оценок[а;Ъ] к единой общепринятой шкале оценок от 1 до 5. Вводится соответствие 0) с пятибалльной системой оценки 0]..

В итоге, оценив ПК выпускника, можно построить графическое представление профиля выпускника в виде лепестковой диаграммы (рис. 1). 4. Общая оценка компетентности студента по всем дисциплинам и ком-

потенциям вычисляется по формуле:

Оо6щ=-'^0]. (6)

« ]=\

Обучаемые максимально компетентны, если по всем компетенциям имеют оценку 5 и, следовательно, площадь профиля компетенций достигает максимального значения:

с 1,2 ■ 360° . 360" гпл

5ШИ=-5«31П-= 12,5« Бил-. (7)

2 п п

ПК-1

ПК-16Г-Ь-—ПК-2 ПК15 ./.

'Иванов

Сидоров

Рис. 1 Модель профиля ПК выпускников в виде лепестковой диаграммы

Площадь профиля /студента вычисляется по формуле:

н ^ 1 360°

Sf = ^ - Oj_pj sin-, где j- компетенции. (8)

У=2 2 п

Определим функцию hf относительной компетентности/студента следующим образом: /г/ = -Sf, студент / наиболее компетентен, если h/ —> min-

Введено понятие относительной оценки компетентности студента, кос

торая выражается в процентах по формуле: о = f • 100% ■ (9)

¿»max

Предлагается представить профиль профессиональных компетенций должности в следующем виде.

Пусть DD={DD,}~ множество должностей, t=l ...d

Каждая должность представляется в виде: DD, ={Nameh Кр Min¡, Max¡}, где Name, - название должности, Kj - название компетенции, Мщ - минимальная оценка; компетенции для t должности, Maxj - максимальная оценка j компетенции для t должности. Мщ Мщ е[2;5], j=I...п.

Работодатель для подбора сотрудника должей для каждой должности определить наименьшую и наибольшую оценку для ПК и заполнить таблицы профилей профессиональных компетенций должностей, на основе которых строятся профили профессиональных компетенций должности.

Для оценки профессиональной пригодности специалиста для конкрет-

ной должности предлагается интегрировать графические представления профиля компетенций выпускника (рис. 1) и профиля профессиональных компетенций должности (рис. 2).

Такое сопоставление профилей позволяет наглядно определить, насколько выпускник соответствует определенной должности.

ПК-1

£и

ПК 10.:" ' л.

ПК-9

ПК-8

ПК-3

ПК-4

-выпускник

- Мин. значение для должности

- Макс, значение для должности

ПК-6

Рис. 2 Графическое соответствие профиля компетенций выпускника Иванова должности «системный аналитик» Для I-ой должности функция принадлежности профиля выпускника определенной должности выглядит следующим образом: [1, если 0] е [М'т/Мах^; [0, если 0] £[Мт{-,Мах^. где/- компетенция, г -должность, _/=/... п,

Графическое представление функции принадлежности дано на рис. 3.

V,

(10)

s 2 3

х >

в- 1 43

1 0

CCCdtZCCC

Рис. 3 Графическое представление функции принадлежности профиля выпускника профилю должности «системный аналитик»

Для более точного определения соответствия профилей предлагается использовать функцию отклонения от должности:

0, если Oj <= [Min/Мах.];

/ (Oj) = • Оt - Minr если Oj < Min/, Oj -MaXj, если Oy > Max..

Графическое представление функции отклонения ft дано на рис. 4.

Для получения численной оценки соответствия профиля студента профилю должности предлагается воспользоваться процентным значением соответствия профилей в зависимости от значений функции отклонения.

с

er

(О

Si [=

- Г]- функция принадлежности

с:

с:

(П)

от профиля должности «системный аналитик»

Для этого для каждой должности г вводятся множества оценок компетенций, где;=7..и: Л = {0,|/(0,)=0}; Я = {ОУ|/(0,)>О) С={о,| АО) <0} причем АиВиС = {0^..0П}, т.е. объединение множеств, включает в себя все множество оценок по компетенциям. Пусть\а\, \в\, |с| - мощности множеств, причем \А\+\В\+\С\ = п.

Тогда степень соответствия профилей эквивалентна процентному отношению мощности определенного множества к общему количеству компетенций: И.1оо% - полное соответствие; И.юо% - показатели выше; 0.1оо«/о

« п п

- показатели ниже.

Под эффективным учебным планом понимается система логически связанных дисциплин, упорядоченных по времени их появления в учебном процессе, наделенных обоснованными списками компетенций и обеспечивающая удовлетворение требованиям образовательных стандартов и работодателей, причем распределение дисциплин по семестрам удовлетворяет определенному количеству часов, экзаменов, зачетов. Дисциплины должны быть связаны друг с другом элементами входящих и исходящих компетенций, а нагрузка в семестрах должна быть распределена равномерно.

Отсюда условия, накладываемые на дисциплины в семестре, выглядят следующим образом:

¿Я(0,.)<&; ¿£(А)<Л; ¿г(Д)<Гл; (12-14)

1—1 1=1 ¡=1

'^{Е{01) + г{0())<Рз, (15)

¡=1

где Ъ - количество дисциплин, распределенных в семестре; й, Тя - соответственно количество часов, экзаменов и зачетов, предусмотренных в семестре; Л - количество итоговых контрольных мероприятий, допустимых в семестре.

Предлагаемый метод повышения эффективности учебного плана на ос-

нове формализованного компетентностного подхода можно представить в виде алгоритма. Суть метода состоит в формировании ориентированного графа, отображающего своими вершинами множество дисциплин и связей между ними (через множество компетенций), в котором отыскиваются самые длинные пути, включающие упорядоченный список дисциплин и обеспечивающие преемственность компетенций от предыдущих дисциплин к последующим дисциплинам по цепочке пути (от начальных до конечных вершин графа). Путь на графе рассекается на фрагменты вершин в виде секторов, причем количество секторов совпадает с количеством семестров, а количество вершин в секторе совпадает с количеством дисциплин в семестре. Для распределения дисциплин по всему графу использованы эвристические методы - генетический алгоритм и каркасная модель.

Алгоритм повышения эффективности учебного плана:

(I) Задание множества дисциплин О. Каждая дисциплина определяется атрибутами, согласно (2).

(II) Формирование матрицы смежности входящих и исходящих дисциплин. Матрица смежности необходима для формирования ориентированного графа дисциплин. Матрица смежности А - это квадратная матрица размером т х т (т - количество дисциплин), заполняется единицами и нулями по следующему правилу: если исходящий элемент компетенций для г'-й дисциплины равен входящему элементу компетенций для у'-й дисциплины, то <зДуУ=/, в противном случае а[1,}] = 0.

(III) Алгоритм формирования графа на основе матрицы смежности.

Если а[г,]]=1, то в ориентированном графе имеется ребро, соединяющее

вершины г и у , поэтому /-я дисциплина является входящей для у'-й дисциплины, т.е. дисциплина / должна быть изучена до дисциплины у; если а[Ц]=0, то в ориентированном графе ребра нет.

(IV) Определение начальных и конечных дисциплин.

Признаком начальной дисциплины является минимальное количество единиц в матрице смежности в столбце, соответствующем данной дисциплине. Признаком конечной дисциплины является минимальное количество единиц в матрице смежности в строке, соответствующей данной дисциплине. Определение начальных и конечных дисциплины необходимо, чтобы между ними построить пути в ориентированном графе.

(V) Построение всех возможных путей от начальной до конечной дисциплины на основе матрицы смежности. Анализируются элементы матрицы смежности а[1,у] и выбираются те, где а[1 ;]]=!. Затем анализируется у'-я строка и выбирается новый элемент в этой строке, где а[];к]=1. Процесс последовательной выборки единичных элементов образует путь. Далее по этой процедуре происходит полный перебор всех единичных элементов матрицы смежности и построение остальных путей с использованием рекурсии.

(VI) Нахождение самого длинного пути между начальной и конечной вершинами. Из множества всех полученных путей выбирается путь с наибольшим количеством вершин.

(VII) Распределение вершин графа по секторам (дисциплин по семестрам).

Для распределения вершин по секторам были исследованы два эвристических подхода повышения эффективности учебного плана - генетический алгоритм (ГА) и каркасная модель, которые можно применять независимо или в комбинации.

Исследована возможность применения генетического алгоритма. В ГА функция приспособленности конкретной особи (набора всех дисциплин или учебный план) в популяции особей (наборе учебных планов) выражается удовлетворением атрибутов дисциплин ограничениям (12-15). Функция приспособленности позволяет оценить степень приспособленности конкретной особи в популяции и выбрать из них наиболее приспособленные. Критерием эффективного учебного плана служит целевая функция, достигающая максимального значения.

В результате применения ГА формируется последовательность оптимально расположенных дисциплин с учетом исходящих и входящих элементов компетенций, количества часов, зачетов, экзаменов и расположения дисциплины в определенном семестре.

Проведение ряда компьютерных экспериментов показало, что значение целевой функции возрастает, в итоге функция достигнет своего максимального значения и при этом будет сформирован учебный план.

Однако при использовании ГА на этапе кодирования дисциплин возникают неопределенности при распознавании одинаковых дисциплин, которые приводили к ухудшению значений критериев эффективности, поэтому ГА неприемлем в данном случае.

Для устранения недостатков разработан эвристический алгоритм распределения дисциплин на основе каркасной модели.

Пусть имеется ориентированный граф С, в котором вершина является дисциплиной уу = |j, Агате/, П], EJ■, '¿}, 1пр]., Оы^., с) |, согласно (3).

На рис. 5 представлен фрагмент каркасной модели, представляющий собой структуру из двух параллельных вертикальных линий, которые служат левой и правой стенками каркаса. Между линиями, перпендикулярно им расположены параллельные горизонтальные линии, среди которых выделена одна осевая перекладина. Осевой перекладиной является нижняя горизонтальная линия, остальные горизонтальные линии называются вспомогательными перекладинами. На перекладинах размещаются вершины ориентированного графа.

Рассмотрим последовательность этапов построения каркасной модели.

1. В графе б выбирается подграф Я с наибольшим количеством вершин. Подграф И. (подграф), представляющий из себя цепочку последовательно связанных вершин, размещаем по осевой перекладине каркаса. При этом начальная вершина находится у левой вертикальной стенки каркаса, а конечная - у правой.

сектор г=1

сектор г=2

начальные вершины

незамкнутые в °сА>а* вспомогательные конечные

секторе вершины перекладина перекладины вершины

Рис. 5 Фрагмент каркасной модели

2. Все оставшиеся вершины начального графа й размещаем на вспомогательных перекладинах, причем каждая вершина - на отдельной перекладине. Количество вспомогательных перекладин равно т-1, где т - общее количество вершин (дисциплин) в графе О, а / - количество вершин в подграфе Я. При этом изначальные связи сохраняются, связывая вершины, находящиеся на разных перекладинах.

3. Пусть каждая перекладина имеет имя / и нумеруется, начиная с осевой, т.е. у осевой перекладины г=1.

4. Введем вертикальное разбиение каркаса с помощью прямых на равные сектора и назовем их г. Количество вертикальных прямых равно К, причем К-я прямая совпадает с правой стенкой каркаса. Каждую прямую нумеруем, начиная слева, не учитывая левую линию стенки каркаса. Сектором г в случае эффективного учебного плана является семестр, причем К -это количество семестров.

5. Размещаем вершины по секторам. На осевой перекладине, начиная

слева, размещаем подграф Я по Ь вершин в секторе, где ¿= —

вершин в подграфе К. В последнем секторе вершин может оказаться больше или меньше, чем в других секторах. Перемещение вершины _/ по переклади-

I - число

нам i в определенный сектор г происходит по следующему правилу: 1, если вершина у начальная; К, если вершина j конечная;

г — 1, если у вершины у существует входная связь с осевой вершиной,

расположенной в секторе г и г ^ 1; г, если у вершины у существует входная связь с осевой вершиной, расположенной в секторе г и г = 1;

г =

г +1, если у вершины j существует выходная связь с осевой вершиной,

расположенной в секторе г, г-1, если у вершины у не существует связей с осевыми вершинами, но существует входная связь с вершиной, расположенной в секторе г и г Ф1; г, если у вершины у не существует связей с осевыми вершинами, но существует входная связь с вершиной, расположенной в секторе г и г -1.

6. После размещения вершин по перекладинам и секторам, вводится два элемента в формальное описание вершины - ее координаты в каркасе: (7, г). Тогда vJr=[j,Namej,Hj,EJ,ZJ,InppOutJ,cpi,rгд ei- номер перекладины

(вертикальная координата), количество перекладин m-t+1; г- номер сектора или параллельной прямой, левее которой размещается вершина, количество секторов К и совпадает с количеством семестров;

7. По построенной каркасной модели составляется формальное описание множества вершин графа G и графическое представление модели связанных компетенциями дисциплин в учебном плане.

Для использования каркасной модели и перераспределения вершин по перекладинам вводится множество операций над вершинами в виде операторов, которые образуют классы:

1. Взвешивание (количественное и качественное) сектора (семестра) г и графа V: a(r), ßE{r), ßz(r), ßEZ(r), 0(F), ÄE(V),^(V),ÄEZ(V), позволяющие вычислять общее количество часов, экзаменов, зачетов, контрольных мероприятий по дисциплинам в семестре г и за весь период обучения.

к

2. Целевая функция ЩСАР) на каркас КАР ¿¡(КАР) = £е(г), где е(г)-

г= 1

целевой оператор для сектора (семестра) г

fl, если a(r) > Rs J1, если ßE(r) > Fs - Pi' |о,еслм a(r) < Rs + Pl' |0,если ßE(r) <Fs +

fl, если ßz(r) > Ts j 1, если ßE7(r) > Ps +Рз' [О, если ßz (г) < Ts + Ра ' [0, если ßE7 (г) < Ps

гдер/ - коэффициент значимости (вес) условия; Fs - количество экзаменов в

семестре г; Т$ - количество зачетов в семестре г; Яя — количество часов в

семестре г; Ря - количество экзаменов и зачетов в семестре г;

3. Комплексный оператор Ф(У) на граф

Г1, если 0(У) > К■ Г1, если ЛЕ(У) >К-Рз

Ф(У) - р, - < +

1 \0,еслив(У)<,К-№ [0,если ЯЕ(У) <К-Рз

(I, если Яг(Г)> К-Ts +Ръ' [0, если \ (V) <: К ■ Ts +Рл '

1, если ÄE7(V) > К-Ps О,если A^iV) < К • Ps

Максимальное значение оператор Ф (V) достигает, если ф(у) = р1 + р2 + р3 + р4, и при его достижении заданные ограничения не выполнимы на данном графе.

4. Операторы поиска: незамкнутых в секторе вершин у(г), первой а(г) и последней о(г) осевой вершины в секторе г.

5. Оператор разделения и перемещения вершин вправо и влево: p(v/r),

6. Оператор перемешивания перекладин каркаса x(i)-

Первоначально происходит распределение вершин ориентированного

графа на каркасной модели, согласно правилам, изложенным выше.

Далее выполняется перестановка вершин на каркасе с использованием операторов каркасной модели в зависимости от выполнения условий (1215). Каркасом КАР является последовательность дисциплин (вершин графа), распределенных по семестрам (секторам) с учетом выполнения условий. К каркасу КАР применяется целевая функция £(КАР), учитывающая количественные, качественные и порядковые (порядок следования элементов, их взаимосвязи) характеристики. Учебный план называется эффективным, если найдено минимальное значение целевой функции ЦКАР): ¿¡(КАР) -» min.

Перед началом алгоритма необходимо применить оператор разделения p(vfr) ко всем вершинам. Это позволит многосеместровые дисциплины, у которых число часов в семестре больше допустимого числа часов одной дисциплины в семестре разделить на два семестра.

Целевой оператор для сектора г(г) применяется после каждого изменения местоположения вершины. Операторы применяются к незамкнутым в секторе вершинам. Если таких вершин не найдено, то сдвигается вершина на осевой перекладине, что приводит к появлению новых незамкнутых вершин. Переход к следующему сектору происходит, если вершины, находящиеся в нем, не удовлетворяют заданным условиям, т.е. при достижении б(г) значения, равного сумме коэффициентов значимости, £(г) = р1+р2+р3+р^. При достижении последнего сектора производится

его взвешивание. Если равенство s(r) = рх+ р2+ р3 + рА не выполнено, то

применяется целевая функция к каркасу, запоминается ее значение и каркас (последовательность дисциплин распределенных по семестрам), затем изменяются случайным образом вертикальные координаты вершин - применяется оператор перемешивания % (г) и алгоритм выполняется сначала. После выполнения нескольких повторений (попыток) алгоритма выбирается минимальное значение целевой функции на каркас и выходным значением алгоритма является этот каркас, формирующий эффективный учебный план.

В результате выполнения алгоритма формируется эффективный учебный план, в котором совокупность дисциплин в семестре соответствует определенному числу часов, экзаменов, зачетов, согласно требованиям образовательных стандартов, причем в учебном плане согласованы связи между дисциплинами на основе компетенций. Достоинством каркасной модели является возможность автоматизации составления эффективного учебного плана, что значительно сокращает время и упрощает процедуру формирования учебного плана.

В третьей главе разработана система компьютерного моделирования «Компетентностный подход в системе высшего профессионального образования» на основе UML диаграмм. Диаграммы UML детализируют и конкретизируют различные представления модели сложной системы. На начальном этапе разработки ИС были построены логические представления статической модели структуры ИС, затем - логические представления модели поведения, и лишь после этого - физические представления модели системы.

Определены типы пользователей и функциональные требования к ИС на основе UML диаграмм прецедентов. Данные структурированы в виде UML диаграммы классов. Разработаны UML диаграммы поведения ИС в виде диаграммы деятельности и последовательности действий. Физическое представление модели системы представлено в виде диаграмм компонентов и диаграмм развертывания.

Система программно реализована на СУБД MySQL, языках JavaScript, PHP, SQL. Моделирование разработанных алгоритмов проводилось на множестве данных, относящихся к направлению подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии» (квалификация «Бакалавр»), но может расширяться и для других направлений подготовки.

Представлена программная реализация системы в виде web-приложения для мониторинга учебного процесса, оценки компетентности студентов и повышения эффективности учебного плана.

Разработанная программная система использует в качестве хранилища данных СУБД. База данных состоит из 24 таблиц и связей между ними, которые наглядно представлены в виде физической и логической ER-модели.

Разработана методика использования ИАС в учебном процессе, регламентирующая деятельность студентов, преподавателей, работников учебно-

го управления вуза, работодателей с целью повышения эффективности учебной деятельности.

Результаты компьютерного эксперимента доказали, что методы формирования учебного плана на основе каркасной модели являются эффективными (1).

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ПОЛУЧЕННЫЕ В ДИССЕРТАЦИОННОЙ

РАБОТЕ

1. Интеграция разработанных информационных образовательных ресурсов и предложенная организация их взаимодействия, позволила создать новую информационно-аналитическую среду, включающую такие семантические компоненты, как модели компетенций, знания, дисциплины, модель учебного плана, модели профилей обучаемых и профилей специалистов, реализующие их программные средства, что позволяет решать задачи повышения эффективности подготовки выпускников вузов.

2. На основе предложенной каркасной модели, разработан новый эвристический графический метод, который позволяет упростить построение и моделирование эффективного УП, устранить неоднозначное распределение дисциплин, возникающее при применении таких классических методов оптимизации, как генетические алгоритмы. Этот метод может быть применен при решении задач распределительного характера, логистики, плашфования расписаний.

3. Разработаны алгоритмы и методы оценки профессиональных и общекультурных компетенций, процедуры построения профиля компетенций выпускника в виде характеристических графиков и диаграмм, отражающих необходимый уровень его профессиональной подготовки. Эти методы отличаются от известных, возможностью получать численные оценки компетенций, что упрощает процедуры мониторинга и контроля учебного процесса.

4. Разработан программный комплекс, позволяющий проводить компьютерное моделирование процесса повышения эффективности учебного плана, получение оценок компетенций выпускника, соответствие выпускника определенной должности, мониторинг успеваемости студентов, построение ориентированного графа дисциплин на основе входящих/исходящих компетенций.

5. Разработана и подробно описана методика использования программного комплекса в образовательном процессе вуза.

РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИИ

ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

Публикации в журналах, включённых в список ВАК 1. Курилова О.Л. Применение генетического алгоритма для оптимиза-

ции учебного плана / O.JI. Курилова// Информационно-управляющие системы. - 2013. - № 3. - С. 84-92.

2. Курилова O.JI. Применение каркасной модели работы с ориентированным графом для оптимизации учебного плана / O.JI. Курилова, C.B. Липатова // Вестник компьютерных и информационных технологий. — М.: Издательский дом «Спектр». - 2014. - №4. - С. 48-62.

3. Курилова О.Л. Метод численной оценки профессиональных и общекультурных компетенций студента и выпускника вуза / A.A. Смагин, C.B. Липатова, О.Л. Курилова// Новые технологии. Информационные технологии. - М.: Новые технологии, 2014. - № 9. - С. 46-54.

Статьи в межвузовских научных сборниках, сборниках трудов международных, всероссийских конференций

4. Курилова О.Л. Специализированные среды и программы для разработки компьютерных тестов/ О.Л. Курилова // Ученые записки УлГУ. Серия Математика и информационные технологии. - Ульяновск: Изд-во УлГУ, 2011. - Выпуск 1(3). - С. 170-181.

5. Курилова О.Л. Инновационный подход к измерению компетенций выпускника вуза/ О.Л. Курилова// Электронная Казань 2014: материалы VI международной научно-практической конференции. - Казань, 2014. - С. 94-101.

6. Курилова О.Л. Классификация и принципы построения интеллектуальных образовательных систем / О.Л. Курилова // Ученые записки УлГУ. Серия Математика и информационные технологии. - Ульяновск: Изд-во УлГУ, 2011. - Выпуск 1(3). - С. 142-152.

7. Курилова О.Л. Компетентностный подход в обучении специалистов / О.Л. Курилова // Актуальные проблемы современного образования: опыт и инновации: материалы 3-ей ежегодной научно-практической конференции. - Ульяновск: Изд-во УлГПУ, 2012. - С. 472-476.

8. Курилова О.Л. Метод оптимизации учебного плана на основе формализованного компетентностного подхода / О.Л. Курилова // Применение инновационных технологий в образовании: Москва - столица образования: материалы международной конференции «ИТО-Троицк-2013». - Москва, 2013.-С. 270-274.

9. Курилова О.Л. Метод решения проблемы численной оценки общекультурных компетенций в вузе / О.Л. Курилова// Преподавание информационных технологий в РФ: материалы XII Всероссийской научно-практической конференции. 2014. Ы1р://ит-образование.рф/2014/зесйоп/ 137/12042/index.html.

10. Курилова О.Л. Методы оценки компетенций выпускника вуза / О.Л. Курилова, A.A. Смагин, C.B. Липатова// Ученые записки УлГУ. Серия Математика и (шформационные технологии. -2012. -Выпуск 1(4). -С. 246- 257.

11. Курилова О.JI. Обзор инструментов для визуализации данных / О.Л. Курилова, Ф.М. Курилов//Опто-, наноэлекгроника, нанотехнологии и микросистемы: материалы XVI Международной конференции. - Ульяновск: Изд-во УлГУ, 2014. - С. 220-221.

12. Курилова О.Л. Оценивание качества результатов обучения на основе компетентностного подхода / О.Л. Курилова, C.B. Липатова, А.А. Смагин //Учебно-методическое обеспечение образовательных организаций в условиях модернизации ФГОС 3 поколения: материалы XIII Международной и научно-методической конференции и Пленума Совета УМО ИКТиСС. -2014.-С. 295-300.

13. Курилова О.Л. Оценка профессиональных компетенций выпускника вуза / О.Л. Курилова //Актуальные проблемы современного образования: опыт и инновации: материалы научно-практической конференции с международным участием. - Тольятти: Изд-во ТГУ, 2013. - С. 528-533.

14. Курилова О.Л. Применение рекурсии для нахождения самого длинного пути в ориентированном графе / О.Л. Курилова, Ф.М. Курилов //Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики: материалы 2 научно-практической Internet- конференции ТГУ. -Ульяновск: SIMJET, 2014. - С. 5-9.

15. Курилова О.Л. Применение эволюционных методов оптимизации в учебном процессе / О.Л. Курилова //Информатика и вычислительная техника: материалы всероссийской конференции аспирантов, студентов и молодых ученых ИВТ-2013. - Ульяновск: Изд-во УлГТУ, 2013. - С. 101-108.

16. Курилова О.Л. Разработка автоматизированной информационной системы «Компетентностный подход в системе высшего профессионального образования» / О.Л. Курилова, C.B. Липатова// Ученые записки УлГУ. Серия Математика и информационные технологии. - Ульяновск: Изд-во УлГУ, 2014. - Выпуск 1(3). - С. 133-142.

17. Курилова О.Л., Влияние оценок профессиональных компетенций на степень участия всех дисциплин в формировании компетенций/ О.Л. Курилова, Ф.М. Курилов // Актуальные проблемы современного образования: опыт и инновации: материалы научно-практической конференции с международным участием ТГУ, ГНОЦ «Перспектива», 2014. - С. 402-407.

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 1. Информационная система «Компетентностный подход в системе высшего профессионального образования». Св. об офиц. per. прогр. для ЭВМ №2014619723/Курилова О.Л., Курилов Ф.М. Зарег. 19.09.2014.

Подписано в печать 12.10.2015. Формат 60 х 84/16. Гарнитура Times New Roman. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 120. Заказ № 98 I^ZÇ

Отпечатано с оригинал-макета в Издательском центре Ульяновского государственного университета 432017, г. Ульяновск, ул. Л. Толстого, 42