автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Разработка методов автоматизированной поддержки управления развитием исследовательского потенциала студентов в вузе

Введение.

1. Направления автоматизированной поддержки управления 12 развитием исследовательского потенциала студентов вузов.

1.1. Управление в системе высшего образования и средства 12 его автоматизации.

1.2. Содержание понятия исследовательского потенциала 21 студентов.

1.3. Базовая концепция управления развитием 27 исследовательского потенциала студентов в вузе.

1.4. Направления совершенствования базовой концепции с 34 целью расширения масштаба внедрения.

1.5. Предлагаемая технология управления развитием 38 исследовательского потенциала с использованием автоматизированной информационной системы.

Выводы по главе 1.

2. Разработка математических моделей управляемого процесса 46 развития исследовательского потенциала.

2.1. Математическая модель оценки научной квалификации.

2.1.1. Обзор существующих подходов к оценке 46 научной квалификации и оценке качества тестов.

2.1.2. Требования и содержание теста научной 50 квалификации.

2.1.3. Алгоритм обработки результатов тестирования.

2.1.4. Оценка качества теста. 56 2.2. Математические модели индивидуализации исследовательской деятельности.

2.2.1. Базовая математическая модель.

2.2.2. Модель формирования оптимальной 63 индивидуальной структуры задания на исследовательскую работу.

2.2.3. Математическая модель расчета научной 75 квалификации на основе многокритериальных оценок выполненных работ.

Выводы по главе 2.

3. Создание автоматизированной системы поддержки 81 управления исследовательской деятельностью.

3.1. Архитектура информационной системы.

3.2 Основные режимы работы системы.

3.3. Подсистема хранения данных.

3.4. Подсистемы тестирования и формирования 105 индивидуальных структур заданий.

3.5. Подсистема анализа данных. 108 Выводы по главе 3.

4. Опыт организации управления развитием 117 исследовательского потенциала студентов с применением информационной системы.

4.1. Опыт внедрения системы в учебный процесс.

4.2. Анализ эффективности системы при формировании 135 заданий.

4.3. Анализ качества аналитической информации при 137 использовании разработанной системы.

4.4 Анализ основных характеристик управляемого процесса 140 развития исследовательского потенциала.

Выводы по главе 4.

Актуальность темы.

В современных условиях необходимыми качествами выпускника вуза являются не только наличие требуемых профессиональных знаний в его области специализации, но и способность творчески мыслить, находить нестандартные решения. В рамках Федеральной программы развития образования [56] поставлена главная цель: «развитие системы образования в интересах формирования гармонично развитой, социально активной, творческой личности в качестве одного из факторов экономического и социального прогресса общества на основе провозглашенного Российской Федерацией приоритета образования».

В связи с этим большую важность имеет разработка общего подхода к управлению развитием творческих способностей. При отсутствии подобного подхода, регламентирующего способы управления и критерии оценки его качества, эффективность развития творческих способностей значительно снижается. Развитие творческих способностей студентов зависит при этом целиком от личных качеств их научных руководителей. При этом нагрузка на научных руководителей значительно возрастает, и они вынуждены действовать методом проб и ошибок, поскольку лишь в незначительной степени могут опереться на опыт своих коллег.

Решению этой проблемы должно опираться на многочисленные работы в области творчества и качества образования, например, труды Ж. Адамара, В.В. Альминдерова, К.А. Багриновского, А.В. Брушлинского, Д.Б. Богоявленской, JI.C. Выгодского, В.В. Давыдова, В.Н. Дружинина, И.А.Зимней, Б.Г. Литвака, A.M. Матюшкина, С. А. Пиявского, Н.А. Селезневой, А.И. Субетто, М.А.Холодной, В.А.Шадрикова. В рамках работ данных авторов прорабатываются способы управления развитием личности в образовательных системах, критерии оценки качества управления, подходы к определению источника творческих способностей.

Одними из наиболее системных являются работы, созданные в рамках Исследовательского центра проблем качества подготовки специалистов [14, 84,88 и др.]. По результатам исследований, проведенных в рамках Центра, удалось сформировать научный подход к системному определению качества образования. Он охватывает различные аспекты качества высшего образования, в том числе нормирование качества, его оценку, мониторинг качества и управление качеством. Учет этих аспектов позволяет проводить в рамках высшей школы подготовку специалистов, отвечающих разнообразным требованиям современного общества и способных к решению нестандартных, творческих задач.

Одной из важнейших составляющих творческих способностей является способность к проведению научных исследований, или исследовательский потенциал. Плодотворной технологией развития исследовательского потенциала является подход, предложенный С.А.Пиявским [63], который принят в качестве базовой технологии в данном исследовании. Подход регламентирует управление развитием исследовательских способностей в рамках пары «один ученик — один научный руководитель». С использованием методов математического моделирования разработан последовательный ряд типовых структур заданий на выполнение работ. Используя их в качестве инструмента управления и учитывая индивидуальные особенности студента, уровень его подготовки и свои научные интересы, конкретный научный руководитель ставит ученику индивидуальные научные задачи, развивающие его исследовательский потенциал.

Однако, концепция пар «один ученик — один научный руководитель» накладывает ограничения на масштаб внедрения данного подхода. Дальнейшее его развитие должно быть направлено на переход от модели «один ученик - один научный руководитель» к модели «ученики - научный руководитель». При подобном переходе возникает необходимость массовой постановки индивидуальных заданий с учетом значительной разницы в одаренности учеников и уровне их подготовки. В случае большого числа учеников индивидуализация заданий будет весьма трудоемка, что приведет к снижению качества и оперативности управления. Для решения этой проблемы требуется автоматизация всего процесса. Она же позволит научному руководителю анализировать накопленную информацию о подготовке учеников в различных разрезах и принимать на основе этого анализа наиболее обоснованные решения.

Цели и задачи работы.

Таким образом, целью работы является разработка методов автоматизированной поддержки управления развитием исследовательского потенциала студентов, ориентированных на индивидуализацию обучения при расширении его масштабов, и обеспечивающей их реализацию информационной системы. Для достижения этой цели необходимо решение следующих задач:

1. Исследование возможностей и направлений автоматизации базовой технологии при расширении масштабов исследовательской подготовки.

2. Определение в этих рамках конкретных задач управления, которые могут быть эффективно автоматизированы.

3. Выделение всех объектов и процессов, подлежащих автоматизации.

4. Создание математических моделей, связывающих между собой параметры и функции этих объектов и процессов.

5. Разработка структуры данных соответствующей информационной системы.

6. Проектирование и создание информационной системы.

7. Внедрение разработанной информационной системы и оценка ее эффективности.

Методы исследования. При решении этих задач используются методы оптимального управления, линейное программирование, методы численной оптимизации, метод ветвей и границ, дифференциальные уравнения, методы проектирования информационных систем и реляционных баз данных.

На защиту выносятся следующие результаты:

1. Технология управления развитием исследовательского потенциала студентов с использованием автоматизированной информационной системы.

2. Математическая модель и содержание теста научной квалификации.

3. Математическая модель формирования оптимальной индивидуальной структуры задания, устанавливающая формализованные связи между структурами заданий на исследовательские работы и научной квалификацией студента.

4. Математическая модель расчета научной квалификации студента на основе многокритериальных оценок ранее выполненных им работ.

5. Структура информационной системы, обеспечивающей автоматизированную поддержку управления развитием исследовательского потенциала в вузе.

Научная новизна полученных результатов заключается в следующем:

1. Впервые предложена математическая модель автоматизированного формирования индивидуализированных структур исследовательских работ студентов.

2. Разработаны способы оценки научной квалификации студентов на основе результатов их исследовательской деятельности.

3. Предложена технология поддержки массового формирования индивидуальных заданий на исследовательские работы.

4. Предложен новый цикл управления развитием исследовательского потенциала, позволяющий значительно увеличить масштабы управления.

Практическая значимость. Результаты работы используются на Линии элитной подготовки и факультете информационных систем и технологий Самарской государственной архитектурно-строительной академии, в Самарской областной системе мер по поиску, развитию и поддержке одаренной молодежи в сфере науки и техники «Кадровый потенциал», в рамках Программы Министерства образования РФ на 2001 г. «Научно-методическое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования», тема 4.2.4. (00.0) 198.9. «Разработка комплекса методических и программно-информационных средств поддержки одаренной молодежи для оптимизации многоэтапной стратегии творческого развития в науке и технике».

Апробация работы. Работа докладывалась на 8 Международных и Всероссийских конференциях, в том числе на Международном форуме по проблемам науки, техники и образования Академии наук о Земле (г. Москва, 2001 г.), Всероссийской научно-технической конференции (г. Рязань), 52-й и 55-й международной научно-технической конференции молодых ученых (СПБГАСУ, г. Санкт-Петербург, 1998 и 2001 гг.).

Публикации.

Основные результаты работы представлены в 16 публикациях [2433,59,64-68].

Структура и объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 168 страницах; библиографического списка из 122 наименований и двух приложений.

Выводы по главе 4.

На основании типовых заданий, разработанных в рамках базового подхода, создано единое множество пунктов заданий, пригодное для использования в математических моделях индивидуализации.

Предложено три варианта формулировки пунктов заданий — для обычных исследовательских работ, для реферативных работ и для работ в рамках программы «Кадровый потенциал». Регламентирован семестровый цикл работы системы в рамках факультета информационных систем и технологий и целевой программы «Кадровый потенциал».

Система успешно внедрена на факультете информационных систем и технологий СамГАСА и в Самарской областной системе мер «Кадровый потенциал». Внедрение позволило значительно расширить масштаб исследовательской подготовки без потери качества.

Оценена ожидаемая эффективность от индивидуализации заданий, обеспечиваемая системой. По сравнению с типовыми заданиями, прирост квалификации может составить в среднем на 24% больше.

Оценена эффективность аналитической подсистемы. Ценность информации для пользователей системы в пять раз выше ценности информации, которая может быть получена вручную. С помощью средств аналитической подсистемы детально проанализирована информация о исследовательской подготовке студентов.

Подтверждена эффективность внедрения разработанных в главе 2 математических моделей.

156

Заключение.

В работе получены следующие основные результаты:

1. Разработана информационная технология управления массовой исследовательской подготовкой в вузе.

2. Разработана структура информационной системы, автоматизирующей технологию развития исследовательских способностей.

3. Предложена математическая модель и структура теста, позволяющего изменять научную квалификацию студентов, доказана его надежность и валидность.

4. Предложена математическая модель формирования индивидуальных структур заданий на основе научной квалификации студента.

5. Предложена математическая модель расчета научной квалификации на основе многокритериальных оценок выполненных работ.

6. Разработана структура базы данных системы и средства ее многоаспектного анализа.

7. Реализована автоматизированная система поддержки управления исследовательской подготовкой, допускающая различные варианты ее использования, в том числе через Internet.

8. Система внедрена на факультете информационных систем и технологий Самарской государственной архитектурно-строительной академии и в Самарской областной системе мер по поиску, развитию и поддержке одаренной молодежи в сфере науки и техники «Кадровый потенциал». Внедрение позволило значительно расширить масштаб исследовательской подготовки, увеличив среднее число подшефных студентов одного научного руководителя с 1.5 до 5-6 человек.

1. Аванесов B.C. Тесты в социологическом исследовании. -Москва: Наука, 1982. -200 с.

2. Анастази А. Психологическое тестирование. -Москва: Педагогика, 1982. -Книга 2. -336 с.

3. Батаршев А.В. Тестирование. Основной инструмент практикующего психолога. -Москва: Издательство «Дело», 1999. -240 с.

4. Беспалько В.П. Программированное обучение. Дидактические основы. -М.: Наука, 1971.

5. Богоявленская Д.Б. Интеллектуальная активность как проблема творчества. -Ростов: Издательство Ростовского Университета, 1983. -176 с.

6. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. М.: Наука, 1969. - 408 с.

7. Борисова Е.Ю., Дегтяренко Г.А., Мазовер С.И. Моделирование процесса управления деятельностью профессорско-преподавательского состава // В Книге "Актуальные проблемы развития и совершен ствования военно-морского образования". -СПб.: изд. ВСОК ВМФ, 1998.

8. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике. -М.: Наука, 1981.

9. Брушлинский А.В. Субъект: мышление, учение, воображение. — Воронеж: Модэк, 1996. -387 с.

10. Бугаков В.М. Повышение эффективности управления внебюджетной экономической деятельностью государственного вуза. Автореф. дис. . канд. техн. наук : 05.13.10. Воронеж, 2001. —16 с.

11. Бугров Я. С., Никольский С.М. Высшая математика. Дифференциальное и интегральное исчисление.-М.:Наука, 1984.-192 с.

12. Буковшина Т.И. Оптимизация библиотечного обслуживания в структуре управления процессом обучения в вузе. Автореф. дис. . канд. техн. наук : 05.13.10. Воронеж, 2002. -17 с. .

13. Бунин Э. Excel Visual Basic для приложений. -Москва: Восточная книжная компания, 1996.

14. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Модели и механизмы теории активных систем в управлении качеством подготовки специалистов. — М.: ИЦПКПС, 1998-157с.

15. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. -М.: Наука, 1980.

16. Волков Е.А. Численные методы. —Москва: Наука, 1982.

17. Воробьев В.И., Силин А.В. Автоматизированная информационная система вуза малого масштаба. Тезисы XI Международной конференции-выставки «Информационные технологии в образовании». -М., 2001.

18. Дегтяренко Г.А. Управление профессиональной подготовкой на основе моделирования обучения в вузах специального назначения: Труды н-конференции. -СПб., 1994.

19. Дейт К. Введение в системы баз данных. 6-е изд., М.; СПб.: Вильяме.- 2000.848 с.

20. Дружинин В.Н. Психология общих способностей. -Санкт-Петербург: Питер-Ком, 2000. -356 с.

21. Дубнов П. Ю. Access 2000. Проектирование баз данных. — М.:ДМК, 2000.-272 стр.

22. Зарипов Р.Х. Машинный поиск вариантов при моделировании творческого процесса. М.: Наука, 1983. - 232 с.

23. Использование ЭВМ в организации и планировании учебного процесса.-М.: "Высшая школа", 1972.

24. Кадочкин Д.Е. Измерение уровня творческой и профессиональной подготовки студентов и выпускников высшей школы. Тезисы докладов областной 56-й научно-технической конференции. -Самара: СамГАСА, 1999.

25. Кадочкин Д.Е. Индивидуализация управления развитием научных способностей молодежи на базе информационных технологий. Тезисы международного форума по проблемам науки, техники и образования. -Москва: Академия наук о земле, 2001.

26. Кадочкин Д.Е. Математические модели индивидуализации творческой подготовки. // Прикладной системный анализ : Межвузовский сборник научных трудов / СамГАСА. Самара, 2003 (в печати).

27. Кадочкин Д.Е. Разработка и программная реализация методов тестирования научной и творческой квалификации. Материалы III международной научно-практической конференции «Педагогический процесс как культурная деятельность». Самара, 2000.

28. Кадочкин Д.Е. Разработка и программная реализация методологии тестирования научной и творческой квалификации. Тезисы докладов Всероссийской научно-технической конференции «Информационная среда ВУЗа». —Иваново, 1999.

29. Кадочкин Д.Е. Разработка компьютерной системы для оценки тестирования творческой и профессиональной квалификации в области оснований и фундаментов. Труды молодых ученых. Санкт-Петербург: СПбГАСУ, 1998.

30. Кадочкин Д.Е. Система тестирования научной и творческой квалификации. Тезисы докладов юбилейной региональной научнометодической конференции «Современные проблемы развития и усовершенствования учебного процесса». -Самара: СамГАСА, 2000.

31. Кадочкин Д.Е. Структура информационной системы управления развитием творческих способностей студентов. // Прикладной системный анализ : Межвузовский сборник научных трудов / СамГАСА. Самара, 2003 (в печати).

32. Калверт Ч. Delphi 2. Энциклопедия пользователя. -Киев: НИПФ «ДиаСофт Лтд.», 1996.

33. Карпелевич Ф.И, Садовский JT.E. Элементы линейной алгебры и линейного программирования. -М.:Физматгиз,1963. -274 с.

34. Кирстен В., Ирингер М. СУБД Cache. Объектно-ориентированная разработка приложений. -СПб, Питер, 2001.

35. Концепция создания и развития единой системы дистанционного образования в России. -Постановление ГК РФ по ВО, 31.05.1995, #6; //Проблемы информатизации ВШ, Вып.З, 1995.

36. Концепция создания интегрированной автоматизированной информационной системы Минобразования России. -М.:, 2000.

37. Корнеев И.В. Машурцев В.А. Информационные технологии в управлении. М.: ИНФРА-М, 2001. - 158с.- (Серия "Вопрос-ответ").

38. Кошкина О.А. Структурная и параметрическая адаптация в развивающейся компьютерной сети управления техническим вузом. Автореф. дис. канд. техн. наук : 05.13.10. Воронеж, 1998. -16 с.

39. Кротов В.Ф., Гурман В.И. Методы и задачи оптимального управления. М.: Наука, 1973. - 356 с.

40. Кузнецов С.Д. Введение в системы управления базами данных //СУБД. 1995.-№1,2,3,4, 1996. - №1,2,3,4,5.

41. Литвак Б.Г. Автоматизированные системы экспертного оценивания и аккредитации. — М.: ИЦ, 1993. — 7 п.л.

42. Мак-Федри П. Excel для Windows 95. Энциклопедия пользователя. -Москва: Восточная книжная компания, 1996.

43. Малярский А. Н., Неплохое В. Ю., Хруст В. А. Храните данные на базе // Мир ПК. 1997. №2.

44. Мартин Грабер. SQL. Справочное руководство. -М:Лори, 2001. — 354 стр.

45. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987.608с.

46. Мельников В.Н. Математическая модель управления ресурсами учебного заведения. Тезисы XI Международной конференции-выставки «Информационные технологии в образовании». -М., 2001.

47. Моргунов И.Б. Основы дискретной оптимизации некоторых задач упорядочения (на примере учебного процесса). М.: ИЦПКПС, 1994. — 215с.

48. Муртаф Б. Современное линейное программирование. -Москва: Мир, 1984.

49. Николаев А.В. Управление современным государственным вузом как целостной системой Финансово-экономические аспекты. Автореф. дис. . канд. экон. наук : 05.13.10, 08.00.10. М., 2000. -30 с.

50. Новое качество высшего образования в современной России. Концептуально-программный подход. /Под науч. Н.А.Селезневой и А.И.Субетто М.: ИЦПК ПС, 1995. - 199с.

51. Новые педагогические и информационные технологии в системе образования: Учеб. пособие для студентов пед. вузов и системы повыш. квалификации педагогичесих кадров. /Под ред. Е.С.Полат. — М.: Издательский центр "Академия", 1999. — 224с.

52. Об утверждении федеральной программы развития образования: Закон РФ от 10.04.2000. -М.:, 2000.

53. Околелов О.П. ДО: сущность, дидактические особенности, технологии.// Дистанционное образование, №3,1999. -с. 33-37

54. Ортега Дж., Пул У. Введение в численные методы решения дифференциальных уравнений. М.: Наука, 1986. -288 с.

55. Пиявский С. А., Кадочкин Д.Е. Оценка факторов и параметров, влияющих на развитие научных способностей // Математическое моделирование : Межвузовский сборник научных трудов / СамГАСА. -Самара, 1998. С. 3-5.

56. Пиявский С.А. Стратегии научного руководства исследовательскими работами молодежи. Самара: СамГАСА, 1998. - 62 с.

57. Пиявский С.А. Оптимальное управление развитием научных способностей школьников и студентов. -Самара: СамГАСА, 1998. 163 с.

58. Пиявский С.А. Управление творческой подготовкой учащихся в вузах и других образовательных учреждениях. Экспериментальная учебная авторская программа. -М., Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2002. — 12 с.

59. Пиявский С.А. Управляемое развитие научных способностей молодежи. -М: Академия наук о земле, 2001. -109 с.

60. Пиявский С.А., Кадочкин Д.Е. Разработка и программная реализация методов тестирования научной и творческой квалификации. // Программные продукты и системы. — 2000. № 1.

61. Пиявский С.А., Кадочкин Д.Е. Программное обеспечение образовательной технологии развития одаренности. // Программные продукты и системы. 1998. № 2.

62. Пиявский С.А., Кирюков С.Р., Кадочкин Д.Е. Информатизация новой технологии развития одаренной молодежи. Тезисы докладов Всероссийского семинара «Информатизация наукоемких технологий образования». Ростов-на-Дону, 1999.

63. Пиявский С.А., Кирюков С.Р., Кадочкин Д.Е. Некоторые квазиоптимальные стратегии творческого развития личности. Тезисы докладов областной 54-й научно-технической конференции. -Самара: СамГАСА, 1997.

64. Полат Е.С., Моисеева М.В., Петров А.Е., Бухаркина М.Ю., Аксенов Ю.В., Горбунькова Т.Ф. Дистанционное обучение. -М.,: ВЛАДОС,л1998.-192 с.

65. Понтрягин JI.C., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. -М.: Наука, 1976.

66. Порхунов А.В. Управление подготовкой специалистов инженерного профиля с использованием телекоммуникационных технологий коллективного творчества. Автореф. дис. . канд. техн. наук : 05.13.10. М., 2000. -20 с.

67. Проблема оценки качества подготовки специалистов на базе компьютерных технологий / Селезнева Н.А., Субетто А.И., Прудковский Б.А., Дзегеленок И.И. — М.: ИЦ, 1993. — 10 п.л.

68. Проблемы качества образования, его нормирования и управления: Сборник научных статей. /Под общей ред. Н.А.Селезневой и В.Г.Казановича. М.: ИЦПК ПС, 1999. - 192с.

69. Проблемы качества образования. //Материалы X Всероссийской научно-методической конференции. Часть II. М.-Уфа: ИЦПКПС, 2000. — 167с.

70. Программированное обучение за рубежом: Сборник переводов. — М.: Высшая школа, 1968. // Краудер Н.А. О различиях между линейным и разветвленным программированием. с. 58-67.

71. Программированное обучение за рубежом: Сборник. — М.: Высшая школа, 1968. // Скиннер Б. Наука об учении и искусство обучения. — с. 32-46.

72. Психологические тесты (под редакцией А.А. Карелина). — Москва: Владос, 1999. -Т.1.-312 с.

73. Рабочая концепция одаренности. —М: ИЧП «Издательство Магистр», 1998.-68 с.

74. Савин, Александр Алексеевич: Развитие АСУ-ВУЗ нового поколения в современном хозяйственном механизме. Автореф. дис. . канд. экон. наук : 08.00.13. М., 1994. -23 с.

75. Саульев В.К. Математические методы теории массового обслуживания. М.: Статистика, 1979.

76. Свинарев С. «Университет» приходит в вузы. //ComputeReview. — 2000. №3.

77. Селевко Г.К. Современные образовательные технологии. — Москва: Народное образование, 1998. -256 с.

78. Селезнева Н.А. Качество высшего образования как объект системного исследования. Лекция-доклад. -М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2001. —79 с.

79. Смирнов О.П., Падалко С.Н., Пиявский С.А. САПР: Формирование и функционирование проектных модулей. -Москва: Машиностроение, 1987.

80. Соколов В.М. Стандарты в управлении качеством образования. М.:ИЦ, 1993. — 5 пл.

81. Соколова О.И. Основы разработки информационной среды педагогического вуза. Тезисы XI Международной конференции-выставки «Информационные технологии в образовании». -М., 2001.

82. Субетто А.И. Технология сбора и обработки информации в процессе мониторинга качества образования (на федеральном уровне). — СПб.-М.: МЦПКПС, 2000. 49с.

83. Сухарев А.Г., Тимохов А.В., Федоров В.В. Курс методов оптимизации. -М.: Наука, 1986.

84. Татур Ю.Г. Образовательная система России: высшая школа. -М.: ИЦПКПС, 1999. 278 с.

85. Том Армстронг. ActiveX: создание Web приложений. — M:BHV, 1998.-590 стр.

86. Трофимова O.K. Автоматизация процесса составления учебных планов вузов. Дис. канд. техн. наук : 05.13.10. М., 1999. -140 с.

87. Фаулер М., Скотт К. UML в кратком изложении. Применение стандартного языка объектного моделирования: Пер. с англ. -М.: Мир, 1999. -191 с.

88. Шадриков В.Д. Психология деятельности и способности человека. -Москва: Издательская корпорация «Логос», 1996. -318 с.

89. Шебалдин В.Д. Программирование в среде Windows 95. -СПб: Питер, 1998.

90. Шнитман В. 3. Серверы баз данных: проблемы оценки конфигурации системы // Системы управления базами данных, #05/1996.

91. Эльстер К.-Х., Рейнгардт Р., Шойбле М., Донат Г. Введение в нелинейное программирование. М.: Наука, 1985.

92. Albright S.C. VBA for Modelers: Developing Decision Support Systems Using Microsoft Excel. Duxbury Press, 2000. -576 c.

93. Atkinson M., Bansilhon F., DeWitt D., Dittrich K., Maier D., Zdonik S. The Object-Oriented Database System Manifesto // 1st Int. Conf. Deductive and Object-Oriented Databases, Kyoto, Japan, Dec. 4-6,1989.

94. Beasley, ed., Advances in Linear and Integer Programming. Oxford University Press, 1996.

95. Bertsimas, Dimitris and Tsitsiklis, John, Introduction to Linear Optimization. Athena Scientific, 1997.

96. Blattner P. Special Edition Using Microsoft Excel 2002. Que, 2001.976c.

97. Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I. The Unified Modeling Language User Guide. -Addison-Wesley Pub Co, 1998. -482 c.

98. Codd E. F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks // Commun. ACM.- 26, N 1.- 1970.- 377-387.

99. Database Language SQL / ANSI X3.135. American National Standards Institute, 1992.

100. Delaney K. Inside Microsoft SQL Server 2000. -Microsoft Press, 2000.-1088 c.

101. Gates В., Hemingway C. Business @ the Speed of Thought : Using a Digital Nervous System. Warner Books, 1999. -496 c.

102. Gross D., Harris C.M. Fundamentals of Queueing Theory. Wiley-Interscience, 1998.-439 c.

103. High Performance Algorithms and Software in Nonlinear Optimization / R.D. Leone, A. Murli, P. M. Pardalos, G. Toraldo. Kluwer Academic Publishers, 1999.-381 c.

104. Liming G. Working With Clarion. -Windcrest, 1990. 274 c.

105. Linderoth J.T., Savelsbergh M.W.P. A computational study of branch and bound search strategies for mixed integer programming. // INFORMS Journal on Computing, №11, 1999. -c. 173-187.

106. Microsoft Office. Programmer's guide. -Microsoft inc., 1997.

107. Microsoft Visual Basic. User's guide. -Microsoft inc., 1995.

108. Microsoft Visual Foxpro 6.0 Programmer's Guide (Programmer's Guide). -Microsoft Press, 1998. -860 c.

109. Moore M.G., Thompson M.M. The Effects of Distance Learning: Revised Edition (ACSDE Research Monograph No. 15). American Center for the Study of Distance Education, 1997. —112 c.

110. Nocedal J., Wright S.J. Numerical Optimization. Springer Verlag, 1999. -656 c.

111. Paradox: User's Guide. -Field Museum of Natural, 1996.

112. Rinnoy Kan A.H.G., Timmer G.T. Stochastic Global Optimization Methods // Mathematical programming, 39, 1987. -c. 27-78.

113. Student Ed of What-If Solver 3.5" Version. Systems Frontline, 1998.

114. Thomsen E. Microsoft Olap Solutions / Erik Thomsen, George Spofford, Dick Chase. -Microsoft Corp., 2000.

115. Ullman C., Cornes O., Libre J.T., Goode C. Beginning ASP.NET Using VB.NET. -Wrox Press Inc., 2001).