автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Разработка проблемно-ориентированных компонентов системы управления образовательными процессами высшего профессионального образования в современных условиях

На правах рукописи

Кузнецова Лариса Дмитриевна

РАЗРАБОТКА ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ

КОМПОНЕНТОВ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМИ ПРОЦЕССАМИ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ (НА ПРИМЕРЕ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ)

05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж - 2009

003471742

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Воронежский государственный педагогический

университет»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Сумин Виктор Иванович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Белокуров Владимир Петрович

доктор технических наук, профессор Новосельцев Виктор Иванович

Ведущая организация: Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Воронежский государственный университет»

Защита диссертации состоится «5» июня 2009 года в 10.00 часов на заседании диссертационного совета Д212.034.03 при Воронежской государственной лесотехнической академии по адресу: 394613, г. Воронеж, ул. Тимирязева, 8, ауд. №118.

С диссертацией можно ознакомиться на официальном сайте Воронежской государственной лесотехнической академии.

Автореферат разослан «30» апреля 2009 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета к.т.н, доцент

Аникеев Е.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. Одной из определяющих тенденций социально-экономического развития в XXI веке стал процесс глобальной информатизации. Главным инструментарием такого процесса являются информационные системы различного вида и назначения.

Современный уровень развития компьютерной техники, информационных технологий позволяет обеспечить информационной поддержкой практически любой вид деятельности человека, связанный с обработкой информации. Бурное развитие и массовое внедрение средств компьютерных телекоммуникаций предоставляют возможность информационного объединения широкого круга участников сколь угодно сложных процессов. Эта тенденция с новой силой обострила проблему дальнейшего развития, как теории, так и практики системного моделирования задач организационного управления на основе новых информационных технологий.

При решении указанных проблем неизбежно приходится рассматривать такие вопросы, как совершенствование организации и структуры систем организационного типа, разработки и принятия решения, формирование целей и критериев оценки эффективности.

Все проблемы характерны и для педагогических вузов как организационных систем.

Современное состояние качества подготовки специалистов характеризуется несоответствием общественно необходимого и фактического уровня.

Из-за снижения общего уровня качества обучения необходимо принять эффективные меры, чтобы повысить его до современных требований. На снижение общего уровня качества обучения влияют как объективные, так и субъективные факторы. Объективные факторы вызваны ускорением научно-технического прогресса, изменением политической, экономической ситуации в обществе и т.д. Субъективные факторы возникают в связи с изменением жизненных ценностей, падением престижа образования и т.п.

В связи с этим возрастает роль управления процессом обучения, совершенствование которого невозможно без разработки проблемно-ориентированных компонентов системы управления образовательными процессами высшего профессионального образования в современных условиях.

Такие разработки невозможно проводить без привлечения современных информационных технологий, математического аппарата моделирования сложных систем в слабо формализуемых областях, позволяющих уменьшить влияние субъективных факторов на управление процессом обучения.

Таким образом, актуальность темы исследования определяется необходимостью повышения эффективности функционирования

системы управления образовательными процессами высшего профессионального образования за счет разработки математических моделей и алгоритмов процессов принятия решений в этой системе.

Исследования выполнялись на основе целевой программы «Научно-методическое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования» (приказ Минобразования России от 10.03.2000г. №727) и Программы управления качеством образования Воронежского государственного педагогического университета от 29.01.2004г.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. Целью диссертационного исследования является разработка моделей и алгоритмов процессов принятия решений в проблемно-ориентированных системах управления образовательными процессами высшего

профессионального образования.

Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи:

разработка модели процесса принятия решений в проблемно-ориентированных системах управления образовательными процессами высшего профессионального образования;

разработка математических моделей формализации и типизации информации для автоматизированного принятия решения;

разработка алгоритма для формализации и типизации информации, необходимой при автоматизированном принятии решения;

разработка алгоритма синтеза программных модулей формируемой проблемно-ориентированной системы управления образовательными процессами высшего профессионального образования;

разработка концептуальной модели базы данных системы управления качеством обучения в проблемно-ориентированной системе управления образовательными процессами высшего профессионального образования;

практическая реализация исследований в виде системы управления качеством обучения (УКО) и их апробация, подтверждающая эффективность разработанных моделей, алгоритмов и программ.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Для решения поставленных задач в работе использовались методы системного анализа и синтеза, общая теория управления, теория принятия решения, методы кластерного анализа и вероятностных рядов, методы линейного программирования и агрегативных систем. Общей методологической основой исследования являлся системный подход.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

модель процесса принятия решений в проблемно-ориентированной системе управления образовательными процессами высшего профессионального образования, позволяющая при формировании этой системы формализовать и типизировать информацию, необходимую для совершенствования методов получения и обработки

информации, отличающаяся учетом времени и количественными показателями оценки эффективности функционирования системы;

алгоритм для формализации и типизации информации, необходимый для автоматизированного принятия решения, позволяющий проводить целевое группирование объектов управления, отличающийся возможностью учета значений характеристик объектов с использованием метода кластерного анализа;

алгоритм определения параметров объекта управления, отличающийся учетом динамики их изменения, с использованием методов теории вероятностных рядов;

алгоритм синтеза программных модулей формируемой системы управления качеством обучения, позволяющий распараллеливание процесса формирования этой системы, отличающийся использованием методов агрегативных систем,

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ РАБОТЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ВНЕДРЕНИЯ заключаются в использовании ее основных положений и результатов при формировании системы управления

образовательными процессами высшего профессионального образования в виде системы УКО при моделировании процесса принятия решений, разработке алгоритмов формализации и типизации информации, необходимых для автоматизированного принятая решения, а также алгоритма определения параметров объекта управления и синтеза программных модулей формируемой системы.

Результаты диссертационного исследования внедрены в работу Воронежского государственного педагогического университета, Российского государственного торгово-экономического университета (Воронежский филиал), Воронежского военного авиационного инженерного университета.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Всероссийской научно-практической конференции «Охрана, безопасность и связь - 2005» (Воронеж, 2005 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Современные проблемы борьбы с преступностью» (Воронеж, 2005 г.), VIII Всероссийской научно-технической конференции «Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования (Тамбов, 2006 г.), Межвузовской научно-практической конференции «Теоретико-методологические вопросы преподавания математических и естественнонаучных дисциплин дая слушателей гуманитарных специальностей специализированных вузов» (Саратов, 2006 г.), Международной научно-практической конференции «Обеспечение общественной безопасности в Центральном федеральном округе Российской Федерации» (Воронеж, 2007 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Правосудие: история, теория, практика» (Воронеж, 2007 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Охрана, безопасность и связь - 2007» (Воронеж, 2008 г.)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ (5 статей и 8 материалов научных конференций). В том числе 1 работа -без соавторов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 97 наименований и 3 приложений. Работа изложена на 164 страницах машинописного текста, содержит 23 рисунка и 11 таблиц, в том числе основного текста 145 страниц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

ВО ВВЕДЕНИИ обоснована актуальность темы диссертационной работы, определены цель, задачи и методы исследования, показаны научная и практическая значимость полученных результатов, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В ПЕРВОЙ ГЛАВЕ проведен анализ процесса обучения в педагогическом вузе и определены особенности этого процесса:

конкурсный отбор абитуриентов осуществляется по регионам;

заказчики от регионов контролируют обучение поступивших студентов;

контроль посещаемости и успеваемости студентов фиксируется в соответствующих журналах;

студентов контролируют по распорядку дня, включая самостоятельную работу

Эти особенности позволяют организовать обратную связь в учебном процессе, что позволяет произвести автоматизацию этого процесса. Для системы УКО проведен анализ структуры управления и для каждой структуры определены процедуры сбора, обработки, анализа информации и принятие очередного управляющего воздействия. Эффективность принятия управленческих воздействий повышается за счет его автоматизации.

Собираемая (базовая) информация не структурирована и унифицирована и поэтому не может сразу использоваться лицом, принимающим решение (ЛПР), для анализа. Поэтому необходим механизм, подготавливающий базовую информацию для ЛПР, т.е. необходимы процедуры, осуществляющие формализацию и типизацию информации.

Структура и объем базовой информации зависят от цели управления на каждом иерархическом уровне и включают в себя результаты контроля успеваемости и посещаемости занятий (1Бо), дополнительную информацию ), используемую при выборе обрабатываемой информации.

Обеспечивающая информация формируется в виде: списка критериев отбора; результатов контроля успеваемости; статистической обработки базовой информации (таблиц и диаграмм) и т.д.

Множеством процедур Д формирующих обеспечивающую информацию, являются: определение параметров отбора; выбор и

упорядочивание требуемой информации; определение расчетных показателей результатов контроля, необходимых для математических моделей; графическая иллюстрация полученной информации.

Обеспечивающая информация формируется следующим образом:

1о = и^о-'М^'Л-Л^^Л' (!)

где Я = определяет процедуру Л, е 1> над {1Со,1Лд) для

получения /0я.

Функция Л/ в зависимости от выполняемых в ней процедур 4 разбивается на элементы А,.„/ со своими входными [х",} и выходными {у,"} параметрами.

Оценка времени общей длительности шага принятия решения имеет

вид:

У Б п.1 Ч. М }

V - —

где: - время сбора 1Бо, УБ - объем /Ео, Уб - эталонный объем

^Б

1Ео, ~1Б - время обработки эталонного объема 1Со; £ (х„ £ > 'о„) | -

И=1 \ /I

время получения обеспечивающей информации, ля=(Ь если получается и-ый элемент, 0 - если иначе), ^ = (1- если для п-го элемента 10 необходимо выполнение иго действия, 0 - если иначе); - время

обработки обеспечивающей информации; /л - время принятия решения.

Определена модель оптимизации процесса принятия решений в системе УКО педагогического вуза, позволяющая сформировать за допустимое время Т управляющее воздействие, увеличивающее обоснованность принимаемого решения, с учетом коэффициентов важности К '■

N

X = Лг8т&к^„х„ (2)

»■1

при ограничениях

т{Х)$Т, _ (3)

хп е [0,1},и = 1, ТУ. (4)

Разработана информационная модель системы УКО (рис. I).

где: БИо - информация о результатах контроля занятий; БД— база данных;

БИи - информация нормативных документов; УП - учебный процесс;

БИд- дополнительная информация; ВУП- внеучебный процесс;

ОИ- обеспечивающая информация; УВ -управляющие воздействия.

ВО ВТОРОЙ ГЛАВЕ рассматриваются задачи разработки математических моделей и алгоритмов структурирования и обработки базовой информации. Анализ функционирования управляющих структур системы УКО показал, что в них решаются следующие задачи:

1) формирование и реорганизация учебных групп на основе базовой информации;

2) определение эффективности принятых управляющих решений;

3) прогнозирование влияния принятых управляющих решений на успеваемость и посещаемость студентов.

Задачи 1 и 2 решаются методом кластерного анализа, с помощью которого формируются группы схожих объектов, классы одного ранга, учитывающего заданную точность разбиения.

Причем разработана методика группирования объектов на заданное количество классов (например: первоначальное формирование учебных групп).

ЛПР формирует исходную информацию: {А,}- анализируемые i-e объекты; {£,} - анализируемые j-e характеристики; К0 - количество классов, Г/- точность разбиения, P¡j - количественное значение j-ой

характеристики i-ro объекта.

В базе данных выбираются количественные значения характеристик \Ри\. Первоначальное разбиение {Л,} формируется на основе двух метрик:

-РиУ - евклидово расстояние от начала координат до

¿(ъ-ъ)/

г, = /р- - смешанный момент корреляции Карла

_ ] J

Пирсона, где Ри = — . На основе полученных данных осуществляется

3 м

первоначальное разбиение {л,} на заданное число классов и каждому {А,} присваивается класс Л*.

На основе итеративного процесса полученные классы уточняются и итеративный процесс заканчивается, когда процент переходящих в другие классы объектов не будет превосходить Г/. В итоге каждому объекту {л.} присвоен класс со своим центром тяжести Л./, являющийся средним значением выбранных характеристик.

Отличие этой методики заключается в следующем: - для исходной информации не задается К0, а задается нужный центр тяжести Р?;

- при формировании метрик вместо 0 (метрика (Ц) и Ри (метрика г,) используется Pf;

- каждому объекту {А,} присваивается класс , имеющий значение О (принадлежит к заданному классу) и I (не принадлежит к заданному классу).

Оценка эффективности принятых управляющих решений определяется }У/ - коэффициентом значимости у'-ых характеристик и даты предьщущего и исследуемого периодов.

Далее используется алгоритм группирования объектов на заданное количество классов, в результате его работы получаем: К - количество полученных классов; \Рк1) - центры тяжести полученных классов, % -номер класса к которому принадлежит/^ объект.

Аналогичные процедуры применяются для информации исследуемого периода.

В результате этих преобразовании получаем: К - количество полученных классов; р1,у - центры тяжести полученных классов; к! - номер класса, к которому принадлежит Л/ объект.

Анализ результатов производится по усредненным центрам тяжести

по каждой характеристике уРк ]> и по каждому

I м н ' )

объекту вычисляется разница усредненных центров тяжести = £ А' - ■ По значению в определяется эффективность принятых управленческих решений (если Б<0, то решение неэффективно).

Для прогнозирования успеваемости и посещаемости разработан алгоритм, позволяющий определить влияние на них различных параметров (например, изучаемые дисциплины).

В системе УКО на основе временных рядов возможно анализировать характеристики объектов управления в дискретные моменты времени.

Для таких процессов подходит вероятностная модель, позволяющая вычислять вероятность того, что некоторое будущее значение будет лежать в определенных интервалах.

ЛПР задает исходную информацию: {4} - объекты; {ву} -характеристики; - значимость у'-х характеристик; Ду - начало

исследуемого периода; Ок - окончание исследуемого периода; Ир - дата, на которую формируется прогноз; Оэ - пороговое значение прогноза; Кл -количество дней в периоде формируемого ряда. Определяется количество периодов /, на которые формируется прогноз /=БР - Д/К^, где О, - текущая дата. Из базы данных отбираются количественные значения характеристик {я,*}, где 8 - дата их формирования.

По значениям характеристик формируется временной ряд для 1-го

Используя полученные данные, идентифицируется модель: определяются ее начальные параметры, она подгоняется к полученному ряду.

Оптимизация полученной модели производится следующим образом: определяются стандартные ошибки. Производится диагностическая проверка модели. По стандартным ошибкам вычисляется критерий согласия х2, если он не совпадает с табличным, то изменяются параметры модели и повторяются действия, начиная с подгонки модели к исходному ряду, иначе - модель идентифицирована.

Используя полученную модель и временной ряд, вычисляется прогноз на I периодов вперед - г,' (/). Если 2,'(/)<Оэ, то вероятна тенденция снижения количественных характеристик ¡-го объекта и выводится значение Л/ для последующего анализа.

В ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ рассматриваются вопросы разработки алгоритма функционирования информационных и программных средств системы УКО, информационные потоки, циркулирующие в системе УКО при формировании управляющих воздействий, формализовано описание

объекта

к)> гДе ' = !.Лг - номера временных

интервалов с периодом

базовой информации 1Бо, объединяющей сведения по успеваемости и посещаемости занятий всего УЗ:

и0 = , _

где: / = - индекс деканатов (факультетов); к = \,К - индекс курсов; а = \,А - индекс кафедр; р = ЪР - индекс преподаваемых предметов; г- - индекс преподавателей; ё = \1\,РКМ/1, - индекс учебных групп; Л^ - количество учебных групп на факультете Г курса к;

" количество учащихся в go - учебной группе; ¿1 = йк,от - индекс по датам проведения занятий; Ду - дата начала сбора информации; йт - дата последней введенной информации; V = О, К - индекс по видам проведенных занятий; - результат контроля проводимого занятия.

Значения 1Во специальными процедурами вводятся из экзаменационных ведомостей и журналов успеваемости и посещаемости занятий в БД АИСС ППР. Обеспечивающая информация = ) (где а - получатель обеспечивающей информации) специальными процедурами формируется из информационного потока 1Бо с использованием 1Ед, на

основе которой вырабатываются управляющие воздействия (где а -управляющий орган; 6 - объект управления), воздействующие на подчиненные органы или учебные группы через учебный и внеучебный процессы.

На основе анализа деятельности управляющих органов получен полный набор функций Я, реализующих получение обеспечивающей информации 1о■ Используя информационную модель системы УКО (рис.

1), формализованное представление базовой информации 1Во и общую теорию создания баз данных, определена концептуальная модель БД (рис.

2).

На основе использования общей схемы метода Саати строится матрица относительных предпочтений элементов обеспечивающей информации где \Уц= {0 - объекты не сравнимы, 1- объекты одинаково важны, 3 -один объект немного важнее другого,..., 9 - один объект абсолютно важнее другого, 2,4,..., 8 - промежуточные значения}. Определяются коэффициенты

важности А„=1ткУ/, где ...../га8Х - единичный собственный

вектор, соответствующий собственному значению. Это позволяет свести задачу к задаче линейного программирования специального вида

= и Т(Х) = ^/Л£Г, где \г„ 5О, К„ £0,хп е {О,]}, ТО

есть все коэффициенты в целевой функции и ограничении не отрицательны.

ФАКУЛЬТЕТ

1 код | наименование^

КАФЕДРА

| код | наименование!

ПРЕДМЕТ | " _| код | наименование | код кафедры |

ПРЕПОДАВАТЕЛЬ

код фамилия имя отчество дата научная курируе код кафедры

рождения степень мая

группа

РЕГИОН _

| код | Наименование I_

УЧАЩИЙСЯ

код номер в фамилия имя отчество год код

группы группе рождения региона

код учебной группы

код факультета номер курса номер группы

РАСПИСАНИЕ

код код код код дата вид номер

занятия группы преподавате предмета занятия занятия пары

ля

-1

РЕЗУЛЬТАТ КОНТРОЛЯ

код номер в результат

занятия группе контроля

Рисунок 2. Концептуальная модель БД

Получен алгоритм выбора элементов обеспечивающей информации. Полученное решение позволяет определить состав обеспечивающей информации и оценить время получения обеспечивающей информации

= и вРемя принятая решения

У Б V. М } л=|

Определен алгоритм объединения программных модулей в единую систему. Она основана на методе А-схем описания агрегативных моделей, применение которого обусловлено структурой набора функций Н (1). В качестве элементарного агрегата А-схемы выступает элемент hi t, а связь между агрегатами (сопряжение входных и выходных параметров и определение порядка их выполнения) осуществляется оператором сопряжения R. Оператор R объединяет элементарные агрегаты, которые, в свою очередь, также могут объединяться до получения единой системы. Совокупность операторов R определяет интерфейс пользователя. Для реализации методики для каждого агрегата созданы таблицы согласования входных и выходных данных и алгоритмы функционирования.

ЧЕТВЕРТАЯ ГЛАВА посвящена формированию системы УКО. Определены информационные и программные компоненты и процесс их формирования (рис. 3), который не только определяет все необходимые составляющие при разработке системы УКО, но и задает последовательность действий: выбор инструментальных средств (при разработке компонент инструментальные средства накладывают свои требования на процесс их создания), создание физической модели БД, создание программных модулей.

С учетом структуры информационных потоков, процедур и алгоритмов ее обработки, анализа используемых СУБД и графических пакетов прикладных программ (ППП) была выбрана реляционная база данных, спроектированная с помощью среды высокоуровневого программирования Delphi 7 на основе таблиц Paradox 7.

Спроектирована физическая модель БД. На основе описания процесса формирования программной и информационной компонент, информационной модели системы УКО и концептуальной модели БД

Методика

обработки

базовой

информаци

Состав обеспечивающей информации

Состав Инструмен

базовой тальные

информации средства

Концепту аль пая модель БД

Методика

объединения программных модулей

Программна* компонента

Рисунок 3 Процесс формирования программной и информационной

компонент

Введение базовой информации

1 Вид занятия

м

0 д V Датаааюгпы

л Группа

ь

V Кафедра

п р

Предмет

а

в л Преподаватель

е

н и я Обработка результатов контроля

Получение обеспечивающей информации

Просмотр

Посещаемость

Успеваемость

Успемгмосп-итоговая

Результат

Нагрузка

Слиски

Таблицы

Рейтинг

Решение?

Классы

Ведомости

Функции администратора

Архив оценок

3

м Архив справочников

0

д Ведение «факультет»

V

л Ведение «кафедра»

ь

Ведение «предмет»

у

п р Ведение «преподаватель»

а в Ведение «учащийся»

л Ведение «регион»

е

н Перевод на след. курс

и

я Перевод в др,группу

Установка

Рисунок 4 Общая структурная схема системы УКО

Его графическая интерпретация примет следующий вид (рис. 5). Внедрение разработанной системы УКО позволяет сократить временной интервал управления, который состоит из трех блоков: принятие решения (Т1 - время принятая решения), реализации (Т2 - время реализации решения) и контроля (Т3 - время контроля). Временной интервал управления при ручной обработке информации равен Т=Т1+Т2+Т3, а при автоматизированной обработке информации будет равен Т-Т1+Т2+Т3, следовательно коэффициент реакции системы УКО на управляющие воздействия составит кр - (г3 - г,')/ Г.

обработки

ручнал агкшатчсскя*

Рисунок 5 Схематическое отображение коэффициента реакции системы УКО

Из приведенного анализа различных типов циклов управления системы УКО в педагогическом вузе количественное значение коэффициента реакции составляет КР =0,01*12,7%.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В ходе проведенного диссертационного исследования получены следующие результаты:

1. Проведенный анализ учебного процесса в педагогическом вузе выявил несоответствие функционирования системы УКО потребностям времени. Обоснована необходимость использования современных информационных технологий доя формирования этих систем с целью повышения эффективности принятия управленческих решений и качества обучения.

2. Разработана модель процесса принятия решений в проблемно-ориентированной системе управления образовательными процессами высшего профессионального образования, позволяющая при формировании этой системы формализовать и типизировать информацию, необходимую для совершенствования методов получения и обработки информации, а также учитывать временные и количественные показателями оценки эффективности функционирования системы.

3. Разработаны математические модели формализации и типизации информации для автоматизированного принятия решения, в основу которых положены итеративный метод кластерного анализа и методы теории вероятностных рядов, осуществляющие высокоуровневую обработку информации, что позволяет оптимизировать формирование управляющих воздействий.

4. Разработан алгоритм для формализации и типизации информации, необходимый для автоматизированного принятия решения, который производит целевое группирование объектов управления и позволяет учитывать значения характеристик объектов с использованием метода кластерного анализа

5. Разработан алгоритм определения параметров объекта управления, в котором учитывается динамика его изменения с использованием методов теории вероятностных рядов.

6. Разработан алгоритм синтеза программных модулей формируемой системы управления качеством обучения в педагогическом вузе, который распараллеливает процесс формирования этой системы за счет использования метода агрегативных систем, в основу которого положен метод А-схем.

7. Разработана концептуальная модель базы данных системы управления качеством обучения в педагогическом вузе.

8. Сформирована библиотека подпрограмм, отличающаяся иерархической модульной структурой и позволяющая минимизировать длительность разработки программных модулей, что приводит к повышению обоснованности вырабатываемых управляющих воздействий в системе УКО.

9. Практическая реализация исследований в виде системы управления качеством обучения и их апробация, подтверждающая ее эффективность. Апробация разработанных моделей и алгоритмов формирования при разработке системы управления качеством обучения показала их работоспособность и эффективность.

10. Результаты диссертационной работы внедрены в работу Воронежского государственного педагогического университета, Российского государственного торгово-экономического университета (Воронежский филиал), Воронежского военного авиационного инженерного университета.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статья, опубликованная в издании, определенном ВАК РФ, по научной специализации диссертационной работы:

1. Кузнецова Л. Д. Распознавание деятельности элементов окружения организации / Л.Д. Кузнецова, В.И. Сумин, С.А. Мишин, М.В. Питолин, М.И. Суходольский // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2004. - Выпуск 3.4 - С. 30-32. (Кузнецовой Л.Д. предложена модель процесса принятия решений в системе управления качеством обучения).

Другие публикации:

2. Кузнецова Л.Д. Некоторые проблемы проектирования информационных систем / Л.Д. Кузнецова, В.И. Сумин, М.В. Питолин,

М.Г. Карпов // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: межвузовский сборник научных трудов. - 2004. - С. 25-29. (Кузнецовой Л.Д. обоснованы проблемы формирования концептуальной модели базы данных системы управления качеством обучения).

3. Кузнецова Л.Д. Использование логики присутствия в задачах планирования деятельности организации / Л.Д. Кузнецова, В. И. Сумин, С.А. Мишин, М.В. Питолин, М.И. Суходольский // Вестник Воронежского института МВД России. - 2004. - № 4(19). - С. 27-31. (Кузнецовой Л.Д. предложена математическая модель формализации и типизации информации для автоматизированного принятия решения).

4. Кузнецова Л.Д. Построение общей сетевой модели целевых установок организационной системы / Л.Д. Кузнецова, С.А. Мишин, Д.Р. Лапыгин // Моделирование систем и информационные технологии: межвуз. сб. науч. тр. - Вып. 3. - Часть 1. - Воронеж: Научная книга, 2006. -С. 152-157. (Кузнецовой Л.Д. предложен алгоритм для формализации и типизации информации, необходимой при автоматизированном принятии решения).

5. Кузнецова Л.Д. Правила выбора структуры сетевой модели целевых установок организационной системы / Л.Д. Кузнецова, С.А. Мишин, Е.А. Чумаченко // Охрана, безопасность и связь - 2005: всерос. научно-практ. конф. сб. материалов. - Часть 2. - Воронеж: ВИ МВД России, 2005. - С.68-69. (Кузнецовой Л.Д. рассмотрен алгоритм синтеза программных модулей формируемой системы управления качеством обучения).

6. Кузнецова Л.Д. Анализ подходов к оценке эффективности функционирования организационных систем / Л.Д. Кузнецова, СЛ. Мишин, Е.А. Чумаченко // Охрана, безопасность и связь - 2005: всерос. научно-практ. конф. сб. материалов. - Часть 2. - Воронеж: ВИ МВД России, 2005. - С. 72-73. (Кузнецовой Л.Д. рассмотрена проблема оценки эффективности функционирования модели процесса принятия решений в системе управления качеством обучения).

7. Кузнецова Л.Д. Количественная оценка важности целевых установок организации / Л.Д. Кузнецова, С.А. Мишин, Е.А. Чумаченко // Современные проблемы борьбы с преступностью: сб. материалов междунар. научно-практ. конф. - Радиотехнические науки. - Воронеж, 2005. - С. 74-75. (Кузнецовой Л.Д. рассмотрены количественные оценки важности целевых установок в модели процесса принятия решений в системе управления качеством обучения).

8. Кузнецова Л.Д. Развитие структуры моделей сетевого планирования и управления / Л.Д. Кузнецова, С.А. Мишин, Д.Р. Лапыгин // Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования: сб. материалов. VIII Всерос. научно-практ. конф. - Часть И. - Тамбов: ТВВАИУРЭ, 2006. - С. 244-249. (Кузнецовой Л.Д. рассмотрен алгоритм синтеза программных модулей формируемой системы управления качеством обучения).

9. Кузнецова Л.Д. Автоматизация выработки управленческих решений в организационных системах / Л.Д. Кузнецова, В.И. Сумин, С.А. Мишин, Е.А. Чумаченко // Теоретико-методологические вопросы преподавания математических и естественнонаучных дисциплин для слушателей Гуманитарных специальностей специализированных вузов: сб. материалов межвузовской научно-практ. конф. - Саратов, 2006. - С. 176183. (Кузнецовой Л.Д. разработан алгоритм для формализации и типизации информации, необходимой при автоматизированном принятии решения).

10. Кузнецова Л. Д. Выбор оптимальных управлений для динамического объекта / Л.Д. Кузнецова, С.А. Мишин, Г.М. Карпов // Обеспечение общественной безопасности в Центральном федеральном округе Российской Федерации: сб. материалов междунар. научно-пркт. конф. - Ч. 4. - Воронеж: ВИ МВД РФ, 2007. - С.168-170. (Кузнецовой Л.Д. рассмотрен алгоритм определения параметров объекта управления, отличающийся учетом их динамики изменения с использованием методов теории вероятностных рядов).

11. Кузнецова Л Д. Возможности применения аппарата теории выбора для отсева решений на итерациях поиска / ЛД. Кузнецова, C.B. Белокуров, М.Г. Карпов // Правосудие: история, теория, практика: сб. материалов всерос. научно-практ. конф. - Ч. 2. - Воронеж: Российская академия правосудия, 2007. - С. 255-262. (Кузнецовой Л.Д. рассмотрены проблемы разработки концептуальной модели базы данных системы управления качеством обучения).

12. Кузнецова Л.Д. Построение моделей принятия решения на базе метода экстраполяции экспертных оценок / ЛД. Кузнецова, C.B. Белокуров // Охрана, безопасность и связь - 2007: сб. материалов всерос. научно-практ. конф.-Ч. 1.-Воронеж: ВИ МВД России, 2008.-С.110-112. (Кузнецовой ЛД. рассмотрен алгоритм для формализации и типизации информации необходимой при формировании автоматизированного принятия решения, позволяющий проводить целевое группирование объектов управления).

13. Кузнецова Л.Д. Операционально-ситуационное моделирование для иерархической структуры управления / Л.Д. Кузнецова // Научно-техн.журнап «Новые технология в образовании». - № 2. - Воронеж: ВГПУ, 2008.-С.57-61.

Научное издание

КУЗНЕЦОВА Лариса Дмитриевна

Разработка проблемно-ориентированных компонентов системы управления образовательными процессами высшего профессионального образования в современных условиях (на примере педагогических высших учебных заведений)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 23.04.2009. Формат 60x84'/i6. Печать трафаретная. Гарнитура «Тайме». Усл. печ. л. 1,25. Уч.-изд. л. 1,16. Заказ 156. Тираж 100 экз.

Воронежский госпедуниверситет. Отпечатано с готового оригинала-макета в типографии университета. 394043, г. Воронеж, ул. Ленина, 86.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ОБУЧЕНИЯ В

УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ СИСТЕМЫ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ВУЗОВ.

1.1. Структура процессов управления качеством обучения в учебных'заведениях'системы педагогических ВУЗов.

1.2. Математическая постановка задачи повышения эффективности функционирования системы УКО в педагогическом ВУЗе.

1.3. Автоматизация процессов обработки информации в системе управления качеством обучения.

1.4. Цели и задачи исследования.

ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЯ СТРУКТУРИРОВАНИЯ И ОБРАБОТКИ БАЗОВОЙ ИНФОРМАЦИИ.

2.1. Методика группирования базовой информации.

2.1.1 Группирование объектов на заданное количество классов, в зависимости от значений характеристик.

2.1.2. Определение принадлежности объектов к заданному классу, в зависимости от значений характеристик.

2.2. Оценка принятых управляющих воздействий.

2.3. Разработка алгоритма учета динамики характеристик объектов управления.

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. Одной из определяющих тенденций социально-экономического развития в XXI веке стал процесс глобальной информатизации. Главным инструментарием такого процесса являются информационные системы различного вида и назначения.

Современный уровень развития компьютерной техники, информационных технологий позволяет обеспечить информационной поддержкой практически любой вид деятельности человека, связанный с обработкой информации. Бурное развитие и массовое внедрение средств компьютерных телекоммуникаций предоставляют возможность информационного объединения широкого круга участников сколь угодно сложных процессов. Эта тенденция с новой силой обострила проблему дальнейшего развития, как теории, так и практики системного моделирования задач организационного управления на основе новых информационных технологий.

При решении указанных проблем неизбежно приходится рассматривать такие вопросы, как совершенствование организации и структуры систем организационного типа, разработки и принятия решения, формирование целей и критериев оценки эффективности.

Все проблемы характерны и для педагогических вузов как организационных систем.

Современное состояние качества подготовки специалистов характеризуется несоответствием общественно необходимого и фактического уровня.

Из-за снижения общего уровня качества обучения необходимо принять эффективные меры, чтобы повысить его до современных требований. На снижение общего уровня качества обучения влияют как объективные, так и субъективные факторы. Объективные факторы вызваны ускорением научно-технического прогресса, изменением политической, экономической ситуации в обществе и т.д. Субъективные факторы возникают в связи с изменением жизненных ценностей, падением престижа образования и т.п. В связи с этим возрастает роль управления процессом обучения, совершенствование которого невозможно без разработки проблемно-ориентированных компонентов системы управления образовательными процессами высшего профессионального образования в современных условиях.

Такие разработки невозможно проводить без привлечения современных информационных технологий, математического аппарата моделирования сложных систем в слабо формализуемых областях, позволяющих уменьшить влияние субъективных факторов на управление процессом обучения.

Таким образом, актуальность темы исследования определяется необходимостью повышения эффективности функционирования системы управления образовательными процессами высшего профессионального образования за счет разработки математических моделей и алгоритмов процессов принятия решений в этой системе.

Исследования выполнялись на основе целевой программы «Научно-методическое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования» (приказ Минобразования России от 10.03.2000г. №727) и Программы управления качеством образования Воронежского государственного педагогического университета от 29.01.2004г.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. Целью диссертационного исследования является разработка моделей и алгоритмов процессов принятия решений в проблемно-ориентированных системах управления образовательными процессами высшего профессионального образования.

Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи: разработка модели процесса принятия решений в проблемно-ориентированных системах управления образовательными процессами высшего профессионального образования; разработка математических моделей формализации и типизации информации для автоматизированного принятия решения; разработка алгоритма для формализации и типизации информации, необходимой при автоматизированном принятии решения; разработка алгоритма синтеза программных модулей формируемой проблемно-ориентированной системы управления образовательными процессами высшего профессионального образования; разработка концептуальной модели базы данных системы управления качеством обучения в проблемно-ориентированной системе управления образовательными процессами высшего профессионального образования; практическая реализация исследований в виде системы управления качеством обучения (УКО) и их апробация, подтверждающая эффективность разработанных моделей, алгоритмов и программ.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Для решения поставленных задач в работе использовались методы системного анализа и синтеза, общая теория управления, теория принятия решения, методы кластерного анализа и вероятностных рядов, методы линейного программирования и агрегативных систем. Общей методологической основой исследования являлся системный подход.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: модель процесса принятия решений в проблемно-ориентированной системе управления образовательными процессами высшего профессионального образования, позволяющая при формировании этой системы формализовать и типизировать информацию, необходимую для совершенствования методов получения и обработки информации, отличающаяся учетом времени и количественными показателями оценки эффективности функционирования системы; алгоритм для формализации и типизации информации, необходимый для автоматизированного принятия решения, позволяющий проводить целевое группирование объектов управления, отличающийся возможностью учета значений характеристик объектов с использованием метода кластерного анализа; алгоритм определения параметров объекта управления, отличающийся учетом динамики их изменения, с использованием методов теории вероятностных рядов; алгоритм синтеза программных модулей формируемой системы управления качеством обучения, позволяющий распараллеливание процесса формирования этой системы, отличающийся использованием методов агрегативных систем.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ РАБОТЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ВНЕДРЕНИЯ заключаются в использовании ее основных положений и результатов при формировании системы управления образовательными процессами высшего профессионального образования в виде системы УКО при моделировании процесса принятия решений, разработке алгоритмов формализации и типизации информации, необходимых для автоматизированного принятия решения, а также алгоритма определения параметров объекта управления и синтеза программных модулей формируемой системы.

Результаты диссертационного исследования внедрены в работу Воронежского государственного педагогического университета, Российского государственного торгово-экономического университета (Воронежский филиал), Воронежского военного авиационного инженерного университета.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Всероссийской научно-практической конференции «Охрана, безопасность и связь - 2005» (Воронеж, 2005 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Современные проблемы борьбы с преступностью» (Воронеж, 2005 г.), VIII Всероссийской научно-технической конференции «Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования (Тамбов, 2006 г.), Межвузовской научно-практической конференции «Теоретико-методологические вопросы преподавания математических и естественнонаучных дисциплин для слушателей гуманитарных специальностей специализированных вузов» (Саратов 2006 г.), Международной научно-практической конференции «Обеспечение общественной безопасности в Центральном федеральном округе Российской Федерации» (Воронеж

2007 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Правосудие: история, теория, практика» (Воронеж 2007 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Охрана, безопасность и связь — 2007» (Воронеж

2008 г.)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ (5 статей и 8 материалов научных конференций). В том числе 1 работа - без соавторов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В ходе проведенного диссертационного исследования получены следующие результаты:

1. Проведенный анализ учебного процесса в педагогическом вузе выявил несоответствие функционирования системы УКО потребностям времени. Обоснована необходимость использования современных информационных технологий для формирования этих систем с целью повышения эффективности принятия управленческих решений и качества обучения.

2. Разработана модель процесса принятия решений в проблемно-ориентированной системе управления образовательными процессами высшего профессионального образования, позволяющая при формировании этой системы формализовать и типизировать информацию, необходимую для совершенствования методов получения и обработки информации, а также учитывать временные и количественные показателями оценки эффективности функционирования системы.

3. Разработаны математические модели формализации и типизации информации для автоматизированного принятия решения, в основу которых положены итеративный метод кластерного анализа и методы теории вероятностных рядов, осуществляющие высокоуровневую обработку информации, что позволяет оптимизировать формирование управляющих воздействий.

4. Разработан алгоритм для формализации и типизации информации, необходимый для автоматизированного принятия решения, который производит целевое группирование объектов управления и позволяет учитывать значения характеристик объектов с использованием метода кластерного анализа.

5. Разработан алгоритм определения параметров объекта управления, в котором учитывается динамика его изменения с использованием методов теории вероятностных рядов.

6. Разработан алгоритм синтеза программных модулей формируемой системы управления качеством обучения в педагогическом вузе, который распараллеливает процесс формирования этой системы за счет использования метода агрегативных систем, в основу которого положен метод А-схем.

7. Разработана концептуальная модель базы данных системы управления качеством обучения в педагогическом вузе.

8. Сформирована библиотека подпрограмм, отличающаяся иерархической модульной структурой и позволяющая минимизировать длительность разработки программных модулей, что приводит к повышению обоснованности вырабатываемых управляющих воздействий в системе УКО.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. /Под редакцией Ю.К.Беляева. М.: Мир, 1976. 755 с.

2. Аоки М. Введение в методы оптимизации. / Пер. с англ. М.: Наука, 1977. 344 с.

3. Апраушева Н.И. Новый подход к обнаружению кластеров. М.: ВЦ РАН, 1993. 63 с.

4. Банда Б. Методы оптимизации. М.: Радио и связь, 1988. 128 с.

5. Баранов В.В. Структуры систем динамического принятия решений. I. / В.В. Баранов, В.М. Матросов // Известия РАН. Теория и системы управления. 1997. - № 1. - С. 5-15.

6. Башлыков А.А. Проектирование систем принятия решений в энергетике / А.А. Башлыков. М.: Энергоатомиздат, 1986. - 120 с.

7. Белкин А.Р. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации / А.Р. Белкин, М.Ш. Левин. М.:Наука, 1990. - 160 с.

8. Белокуров С.В., Кузнецова Л.Д. Построение моделей принятия решения на базе метода экстраполяции экспертных оценок // Всерос. научно-практ. конф. «Охрана, безопасность и связь — 2007»: сб. материалов. Ч. 1. Воронеж: ВИ МВД России, 2008. С.110-112.

9. Бемер С. FoxPro 2.6 для Windows. Киев: Торгово-издательское бюро BHV, 1995. 464 с.

10. П.Березовский Б.А. и др. Многокритериальная оптимизация. Математические аспекты. М.: Наука, 1989. 128 с.

11. Беспалько В.П. Программированное обучение. Дидактические основы.

12. М.: Высш.шк., 1980. 300 с.

13. Боглаев Ю.П. Вычислительная математика и программирование. М.: Высш.шк., 1990. 544 с.

14. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов и прогноз управления: Выпуск 1. /Под редакцией Писаренко И.Ф., М.: Мирн, 1974. 406 с.

15. Бриллинднар, Давид Р. Временные ряды. / Под редакцией А.Н. Колмогорова, М.: Мир, 1980. 356 с.

16. Вагин В.Н., Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени / В.Н. Вагин, А.П. Еремеев // Известия РАН. Теория и системы управления. 2001. № 6. С.114-123.

17. Валуев С.А., Волкова В.Н., Градов А.П. Системный анализ в экономике и организации производства. Л.: Политехник, 1991. 398 с.

18. Верхола А.П. Оптимизация процесса обучения в ВУЗЕ. — К.: Вища школа, 1980. 176 с.

19. Вирт Н. Алгоритмы + структуры данных = программы: Пер. с англ.М.: Мир, 1985. 406 с.

20. Вирт Н. Систематическое программирование. Введение: Пер. с англ. М.: Мир, 1977. 183 с.

21. Гершунский Б.С. Компьютеризация в сфере образования: Проблемы и перспективы. М.: Педагогика, 1987. 264 с.

22. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985. 509 с.

23. Глас Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.% Прогресс, 1976. 495 с.

24. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1988. 446 с.

25. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятности и математической статистики. М.: Физматгиз, 1961. 446 с.

26. Горев А., Ахаян Р., Макашарипов С. Эффективная работа с СУБД. СПб.: Питер, 1997. 704 с.

27. Дегтярев Ю.И., Калинин Б.Н. Основы кибернетики: Учебное пособие. М.: Высш. шк., 1976.408 с.

28. Дейт К. Введение в системы баз данных. М.: Наука, 1980. 464 с.

29. Десятов Д.Б., Меньших В.В., Ждамиров В.И., Максимов Н.И. Создание пользовательского интерфейса в среде СУБД FoxPro 2.x.: Учебное пособие—Воронеж: Воронежская высшая школа МВД России, 1999. 55 с.

30. Довгаль С.И., Мацуй М.В., Сбитнев А.И. Интерфейс современной программной системы. — Киев: Информсистема-сервис, 1994. 416 с.

31. Дубина А.Г., Сынгур С.С. FoxPro 2.x. Методы программирования. М.: Редакционно-издательский дом «Филинъ», 1997. 216 с.

32. Дюран Б., Одел П. Кластерный анализ, М.: Статистика, 1997. 128 с.

33. Евтушенко Ю.Г., Мазурик В.П. Программное обеспечение систем оптимизации. М.: Знание, 1989. 48 с. (Новое в жизни, науке, технике. Сер. «Математика, кибернетика»; № 9).

34. Жуковский В.И. Многокритериальное принятие решений в условиях неопределённости / В.И. Жуковский, B.C. Молоствов. М.: МНИИПУ, 1988.-130 с.

35. Иваненко В.И. Проблема неопределённости в задачах принятия решения / В.И. Иваненко, В. А. Лабковский. Киев: Наук, думка, 1990. - 132 с.

36. Калиниченко Л.А. Методы и средства интеграции неоднородных баз данных. М.: Наука, 1983. 424 с.

37. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Наука, 1980. 248 с.

38. Карр Ч., Хоув Ч. Количественные методы принятия решений в управлении и экономике: Пер. с англ. М.: Мир, 1966. 464 с.

39. Кендал М., Морис Дж. Многомерный статистический анализ и временные ряды. /Под редакцией Колмогорова. М.: Наука, 1976. 736 с.

40. Ким Дж.О, Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. и др. Факторный, дискриминант-ный и кластерный анализ. /Под редакцией Енюкова Н.С. М.: Финансы и статистика, 1989.215 с.

41. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещений./ Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1981. 550 с.

42. Классификация и кластер. Труды научного семинара г. Медисон, 3-5 мая 1976./ Под редакцией Ю.И. Журавлева. М.: Мир, 1980. 389 с.

43. Компьютер и задачи выбора. Автор предисл. Ю.И. Журавлев. М.: Наука,1989. 208 с.

44. Кононеко А.Ф. Принятие решений в условиях неопределённости / А.Ф. Кононеко, А.Д. Халезов, В.В. Чумаков. М.: ВЦ АН СССР, 1991. - 196 с.

45. Кузнецова Л.Д. Операционально-ситуационное моделирование для иерархической структуры управления // Научно-техн.журнал «Новые технология в образовании». № 2. Воронеж: ВГТТУ, 2008. С.57-61.

46. Кузьмина Н.В. и др. Основы вузовской педагогики. Л.: издательство госуниверситета, 1972. 474 с.

47. Кушнир А.Ф., Лапшин В.М. Параметрические методы анализа многомерных временных рядов. М.: ИФЗ, 1986. 291 с.

48. Ланда Л.Н. Алгоритмизация в обучении. М.: Просвещение, 1966. 523 с.

49. Ларичев О.И. Свойства методов принятия решений в многокритериальных задачах индивидуального выбора // Автоматика и телемеханика. -2002.-№2.-С. 146-158.

50. Лернер ИЛ., Зорина Л.Я., Батурина Г.И. и др. Качество знаний учащихся и пути его совершенствования. М.: Педагогика, 1977. 208 с.

51. Липаев В.В. Проектирование программных средств. М.: Высшая школа,1990. 303 с.

52. Лукичев П.Н., Скорик А.П. Поведенческая типология студенческой группы. //Социал. исслед., 1995. С. 109-115.

53. Lawler E.L., Bell M.D. A metod for solving discrete optimization problems./ Operations Research, 1966,14, N 6, p. 1098-1112

54. Мандель Н.Д. Кластерный анализ. M.: Финансы и статистика, 1998,176с.

55. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. М.: Мир, 1980. 862 с.

56. Миркин Б.Г. Проблемы группового выбора. М.: Наука, 1974. 156 с.

57. Михалевич B.C., Кукса А.И. Методы последовательной оптимизации в дискретных сетевых задачах оптимального распределения ресурсов. М.: Наука, 1983. 208 с.

58. Михалевич B.C., Сергиенко И.В., Шор Н.З. Исследование методов решения оптимизационных задач и их приложения. // Кибернетика, 1981. С.89-113.

59. Мишин С.А., Кузнецова Л.Д., Чумаченко Е.А. Количественная оценка важности целевых установок организации // Междунар. научно-практ. конф. «Современные проблемы борьбы с преступностью: сб. материалов. Радиотехнические науки. Воронеж, 2005. С. 74-75.

60. Мишин С.А., Лапыгин Д.Р., Кузнецова Л.Д. Построение общей сетевой модели целевых установок организационной системы // Моделирование систем и информационные технологии: Межвуз.сб. науч. тр. Воронеж: Научная книга, 2006. Вып.З. Часть 1. С.152-157.

61. Мишин С.А., Лапыгин Д.Р., Кузнецова Л.Д. Развитие структуры моделей сетевого планирования и управления // VIII Всерос. научно-практ. конф.

62. Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования»: сб. материалов. Часть П. Тамбов: ТВВАИУРЭ, 2006. С. 244-249.

63. Мишук Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. /Пер. с англ. М.: Мир, 1990. 247 с.

64. Назин А.В., Позняк А.С. Адаптивный выбор вариантов: рекуррентные алгоритмы. М.: Наука, 1986.288 с.

65. Норенков Ю.И. Исследование и разработка принципов построения адаптивных обучающих систем. М.: НИЦЭВТ, 1992. 223 с.

66. Отнес, Роберт К., Эноксон, Лорен. Прикладной анализ временных рядов. /Под редакцией И.Г. Журбенко. М.: Мир, 1982. 428 с.

67. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 1983. 384 с.

68. Попов А.А. Программирование в среде СУБД FoxPro 2.x. М.: Радио и связь, 1994. 350 с.

69. Проблемы управления народным образованием и исследование его эффективности: Межвуз. сб. научн. тр./ Моск. гос. пед. ин-т им.В.И.Ленина; редкол.:М.Л.Левицкий и др.. М.: МГПИ, 1987. 172 с.

70. Проблемы управления самостоятельной работой студентов в условиях перестройки высшего образования // Латышская респ. научно-практ. конф., тез. докл. Рига: ЛГУ, 1998. 189 с.

71. Пьянков О.В. Моделирование процессов проектирования и принятия решений в системе централизованной охраны на основе теории конфликтов / О.В. Пьянков: Автореф. дис. . канд. техн. наук: 05.13.18. Воронеж, 2004. - 16 с.

72. Ревунков Г.И., Самохвалов Э.М., Чистов В.В. Базы и банки данных и зга-ний. М.: Высшая школа, 1992. 367 с.

73. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део А. Комбинаторные алгоритмы. (Теория и практика). М.: Мир, 1980.

74. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэксдэл К. Оптимизация в технике: в 2-х кн. /Пер. с англ. М.: Мир, 1986. 320 с.

75. Рогаткин Д., Федоров А. Создание справочной системы для Windows-программ. //КомпьютерПресс. 1993, 111. С. 47-50.

76. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. /Пер. с анлг. М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

77. Саати Т. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы. М.: Мир, 1973. 302 с.

78. Савельев А.Я., Новиков В.А., Лобанов Ю.Н. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем // Методическое пособие для преподавателей и студентов вузов /Под редакцией А.Я.Савельева. М.: Высшая школа, 1986. 176 с.

79. Савельев А .Я., Новиков В.А., Лобанов Ю.И. Подготовка информации для АОС. М.: Высш.шк., 1986. 176 с.

80. Сборник научно-методических материалов по организации непрерывной подготовки студентов в области применения вычислительной техники. / Сборник научнл-методических статей под редакцией А.Я. Савельева. М.: Издательство МПИ, 1989. 112 с.

81. Селезнева Н.А. Автоматизация проектирования систем управления качеством высшего образования // Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. М.: Моск. инст. стали и сплавов, 1992.

82. Системный анализ и структуры управления. (Книга 8). /Под редакцией проф. В.Г. Шорина. М.: Знания, 1975. 304 с.

83. Системы управления базами данных и знаний. /Под ред. А.Н.Наумова. М.: Финансы и статистика, 1991. 352 с.

84. Смирнов М.В. Дунин-Барковский Курс теории вероятности и математической статистики. М.: Наука, 1969. 556 .

85. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 1998. 319 с.

86. Стерне Т., Стерне Л. Изучи сам Visual FoxPro 3.0. сегодня. Минск: ООО «Попурри», 1997. 480 с.

87. Сумин В.И., Мишин С.А., Питолин М.В., Суходольский М.И., Кузнецова

88. Л.Д. Распознавание деятельности элементов окружения организации // Вестник Воронежского государственного технического университета. Воронеж: ВГТУ, 2004. Выпуск 3.4. С. 30-32.

89. Сумин В.И., Мишин С.А., Питолин М.В., Суходольский М.И., Кузнецова Л.Д. Использование логики присутствия в задачах планирования деятельности организации // Вестник Воронежского института МВД России. Воронеж: 2004. №4(19). С.27-31.

90. Сумин В.И., Питолин М.В., Карпов Г.М., Кузнецова Л.Д. Некоторые проблемы проектирования информационных систем // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: 2004. С.25-29.

91. Трахтенгерц Э.А. Возможности и реализация компьютерных систем поддержки принятия решений / Э.А. Трахтенгерц // Известия РАН. Теория и системы управления. 2001. — № 3. — С. 86-113.

92. Фаустова Э.Н. Доминирующие ценностные ориентации студентов // Вести Моск. ун-та сер, 18, социология и политология, №4,1995. С.96-102.

93. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений / П. Фишберн. — М.: Наука, 1978.-352 с.

94. Хаббард Д.Ж. Автоматизированное проектирование баз данных. М.: Мир, 1983. 293 с.

95. Штайер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения. /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1992. 504 с.