автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Разработка системы управления формированием качества знаний учащихся средних общеобразовательных учреждений

На правах рукописи

ии30532Э9

КОВДРАТЬЕВА ЕКАТЕРИНА ЛЕОНИДОВНА

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ФОРМИРОВАНИЕМ КАЧЕСТВА ЗНАНИЙ УЧАЩИХСЯ СРЕДНИХ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ

05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж - 2007

003053299

Работа выполнена в Воронежской государственной лесотехнической академии

Научный руководитель

Официальные оппоненты

Ведущая организация

доктор технических наук Стародубцев Виктор Сергеевич

доктор технических наук, профессор

Белокуров Владимир Петрович

кандидат технических наук

Воронова Наталья Игнатьевна

Воронежский государственный педагогический университет

Защита диссертации состоится " 22 " февраля 2007 г. в 13 часов 00 минут в ауд. 118 на заседании диссертационного совета Д 212.037.02 при Воронежской государственной лесотехнической академии по адресу 394613, г.Воронеж, ул.Тимирязева, 8.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Воронежской государственной лесотехнической академии

Автореферат разослан "18" января 2007 г.

УЧЕНЫЙ СЕКРЕТАРЬ диссертационного совета

Курьянов В.К.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Проблемы развития системы образования, как формирующей компоненты современного государства становятся все более актуальными в период формирования нового информационного общества. Ускорение темпов развития науки, развитие науки по экспоненциальным законам переводит категорию информации в разряд необходимейших атрибутов человеческого общества, формируя, таким образом, информационное общество, т.е. общество, основанное на знаниях. Технократический путь развития делает науку и основанные на ней высокие технологии основным фактором в трансформации экономических и политических отношений. Для формирования информационного общества, его развития и благосостояния населения необходима современная подготовка научных кадров, которая обеспечивается системой образования. По аналогии с глобальной компьютерной сетью "Интернет", базирующейся на оптоволоконных системах, которые составляют так называемый "спинной хребет", "позвоночник" (backbone) Интернета, спинным хребтом образования является средняя общеобразовательная школа, деятельность которой затрагивает практически все население нашей страны. От того, как работает школа, какое образование по качеству получают наши дети, зависит их стартовый базис во взрослую жизнь. Поэтому выбранная тема диссертационной работы, несомненно, актуальна.

Решение сложных задач управления социально-экономическими системами, какими являются средние общеобразовательные учреждения, требует современного подхода к управлению образовательным процессом на основе системного анализа, применения современных информационных технологий для принятия управленческих решений. Значительный вклад в развитие и распространение системного подхода при исследовании качества обучения, оптимизации процесса обучения внесли работы таких ученых, как В.П. Беспалько, А.А. Аукумс, М.И. Воробьев, В.И. Касимов, Р.К.Грабарь, Н.М. Михеев, Г Н. Александров, Ю.К. Бабанский, Львович Я.Е. и др.

Рассматривая социально-экономические системы средних общеобразовательных школ как сложные образования, открытые внешним воздействиям, следует научно обоснованно подходить к принятию управленческих решений. Такой подход, базирующийся на глубоком анализе социально-экономических систем, образовательного процесса, математическом моделировании и прикладных методах принятия управленческих решении, раскрывается на примере средних общеобразовательных школ №73,65 и 34 г. Воронежа.

Диссертация выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой И.Т.601 "Перспективные информационные технологии в высшей школе" и научному направлению ВФ РГСУ - "Проблемы коммуникации, обмена и анализа информации на современном этапе развития общества".

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка моделей, алгоритмов, программного и методического обеспечен™ для оптимизации успеваемости в средних общеобразовательных учреждениях.

Для этого необходимо решить следующие задачи: разработать методику моделирования процессов формирования успеваемости групп учащихся, базирующуюся на теории самоорганизации и ее приложении - методе группового учета аргументов:

разработать эффективный алгоритм, реализующий основные положения методики структурной идентификации процессов формирования успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ с выбором управляющих параметров: ^ создать программный комплекс, позволяющий проводить эксперименты по

структурной идентификации процессов формирования успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ в реальном режиме времени и имеющий дружеский интерфейс;

> провести эксперимент по структурной идентификации процессов формирования успеваемости групп учащихся 2-11-х классов средних общеобразовательных школ № 73, 65 и 34 г. Воронежа и получить прогностические модели, необходимые для анализа успеваемости и принятия управленческих решений по оптимизации образовательного процесса;

> на основе анализа параметров прогностических моделей качества знаний групп учащихся 5-9-х классов средней общеобразовательной школы № 73 г. Воронежа оптимизировать параметры образовательного процесса с целью повышения успеваемости учащихся.

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

> оригинальная методика структурной идентификации процессов формирования успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ, отличающаяся предложенным структурно-функциональным подходом для анализа параметров внутренних и внешних факторов образовательного процесса;

> класс моделей, описывающих формирование успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ; отличающийся учетом особенностей формирования внутренних и внешних параметров образовательного процесса;

> алгоритм структурной идентификации формирования успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ, отличающийся возможностью выбора управляющих параметров и рациональным вычислительным процессом в реальном режиме времени на основе оптимизации числа независимых переменных;

> интегрированный программный • комплекс, отличающийся реализацией управленческих решений по оптимизации параметров образовательного процесса, направленных на. повышение успеваемости учащихся средних общеобразовательных школ;

> универсальные предлагаемые решения отличаются использованием оригинальных моделей и алгоритмов не только для управления успеваемостью групп учащихся, но и при соответствующих аппаратных средствах для управления качеством знаний отдельных школьников на базе постоянно действующих математических моделей социально-экономических систем средних общеобразовательных школ.

Практическая значимость и результаты внедрения. На основе разработанного комплекса методов, алгоритмов и программных продуктов произведена оптимизация успеваемости во 2-8-х классах средней общеобразовательной школы №73 г. Воронежа. Решение систем уравнений, описывающих процессы формирования успеваемости групп учащихся, основу которых составляют модели, полученные с помощью предложенной методики структурной идентификации, позволило более чем в 1,5 раза повысить успеваемость в самых неблагополучных классах.

Результаты диссертации, внедрены в образовательный процесс средней общеобразовательной школы .N273 г. Воронежа. Основные методические и программные разработки диссертации используются в учебном процессе студентов дневного отделения четвертого курса лесоинженерного факультета Воронежской государственной лесотехнической академии для оптимизации качества знаний, а также в учебном процессе Воронежского филиала Российского государственного социального университета при проведении лабораторных занятий по курсам "Информационные технологии в

социальной сфере", "Социальная информатика " для студентов первого курса факультета социальной работы.

Апробация работы. Результаты докладывались на Международной научно-практической конференции "Проблемы функционирования, стабилизации и устойчивости развития предприятий лесопромышленного комплекса в новом столетии" (Воронеж, 2004), Ш-ей Всероссийской научно-технической конференции "Теория конфликта и ее приложения" (Воронеж, 2004), и ежегодных научно-практических конференциях профессорско-преподавательского состава ВФ РГСУ (Воронеж, 2005, 2006).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ, в том числе в издании, рекомендованном ВАК для публикаций по докторским диссертациям. В работах, опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается в определении проблемы, цели и задач; в выполнении научных исследований, включающих теоретические и практические разработки, в том числе и проведение расчетов на ЭВМ, обработке и анализе их результатов; внедрении результатов в производство.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов и заключения. Материал диссертации изложен на 124 страницах машинописного текста, включая иллюстративный материал. Основной табличный материал и акты внедрения результатов работы приведены в приложении.

Основное содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость результатов.

В первой главе рассматриваются понятия образования, качества образования и качества знаний. Система образования структурирована и включает систему дошкольного воспитания, общеобразовательную школу, начальное профессиональное образование, среднее профессиональное образование, высшее профессиональное образование, послевузовское профессиональное образование, систему повышения квалификации и переподготовки кадров, образование по интересам.

В настоящей работе рассматривается средняя общеобразовательная школа, деятельность которой затрагивает практически все население нашей страны. Существует два концептуальных подхода к разработке стандарта качества образования В первом случае разработчиком процедур контроля качества становится государство, а во втором -общественные организации, производственные и коммерческие структуры. Неоднозначность подходов к оценке качества обучения применима и к категории качество знаний. В структуре качества среднего образования качество знаний школьников выступает одним из показателей, что говорит о некоторой подчиненности качества знаний качеству образования. Качество образования является необходимым условием получения качественных знаний. Достаточным условием является желание самого индивидуума учиться. Причем необходимые условия могут влиять на достаточные.

Система получения знаний учащимися средних общеобразовательных учреждений включает вложенные подсистемы, федерального компонента; регионального компонента, семьи; улицы, школы, учителей, класса, групп учащихся класса, учащихся. В связи с тем. чго в нашей стране принята классная система обучения, то следует считать, что учитель дает равнозначные и равнообъемные знания всем учащимся в классе Однако в силу разных причин (социальных, экономических и физиологических) учащиеся в результате воздействия системы учителей дифференцируются по результатам усвоения знаний на двоечников - "2". троечников -"3", хорошистов "4" и отличников "5". которые образуют соответствующие группы учащихся (рисунок 1).

Л

J

^ЕВОЗД^

¿Г

<>грЧ\ .

/ 1 ' V

3 Класс .. 2

4

I I

/ V

Рисунок 1 - Система получения знаний учащимися средних общеобразовательных школ

В условиях становления и развитая информационного общества, модернизации системы образования очевидна необходимость информационно-аналитического обеспечения учебного процесса и управления качеством обучения на оме современных Информационных технологий, системного подхода ¡с качеству знаний.

Во второй главе раскрывается методика структурного моделирования качества знаний школьников. Математическое моделирование образовательного процесса всегда связано с разного рода неопределенностями, наличием большого числа качественных показателей, что осложняет получение качественного количественного прогноза, который является основой системы управления качеством образования.

Основой количественной оценки качества образования в школе является классный журнал. Информация классного журнала включает количественные оценки знаний школьников и пропуски занятий. К внешним параметрам можно отнести такие социально-экономические показатели как сводный индекс потребительских цен по региону, цены на бензин, цены на электроэнергию, курс доллара и др. В связи с тем. что социально-экономические параметры развития региона могут обладать инерционностью по отношению к изучаемому процессу, представляется целесообразным рассматривать их с запаздыванием по времени до 2-х шагов.

Под моделью качества знаний учащихся мы будем понимать зависимость количества той или иной качественной по знаниям группы школьников {отличники, хорошисты, троечники и двоечники) от внутренних и внешних факторов, влияющих (по мнению исследователя) на качество образовательного процесса. Таким образом, модель качества знаний школьника можно представить в виде

где У - количество школьников той или иной категории качества знаний (отличники, хорошисты, гроечники и двоечники): X; - внутренние факторы учебного

процесса: X ', - внешние факторы учебного процесса, где индекс I. изменяющийся от 0 .то

-2 отражает возможность запаздывания внешних параметров по времени.

В условиях неопределенности влияния внутренних к внешних факторов на образовательный процесс школьника для структурной идентификации качества знаний школьника предлагается использовать метод группового учета аргументов (МГУ Л).

Задачу структурного моделирования по выборкам наблюдений, решаемую с помощью МГУА, можно сформулировать следующим образом. Пусть выполнены следующие предположения:

^ существует единственная зависимость Ь : Ыга -» Яп между входной X и выходной X

величинами; У задан класс Б - класс структур отображений; ■/ задана (п х т) матрица X значений входной величины (выборка): ^ Ч = (Уа+Т1ь---, уо+11„), где - истинные значения выходной величины в п

точках, г| = (т|1,...,т1п) - ошибка наблюдений, причем величины Г[Г, (1=1,...,п) предполагаются случайными, независимыми, одинаково распределенными с нулевым математическим ожиданием и конечной дисперсией. В этих предположениях требуется решить задачу нахождения такой структуры б Б, что

или (если ^ <£ Б) такой структуры Г е Б, что

8(0= Ыв^) +е,е>0.

ГеР

Эту задачу решает комбинаторный алгоритм МГУА при т = 25. В этой постановке задачи структурной идентификации комбинаторный алгоритм МГУА реализуется по следующей общей схеме:

> задается класс структур Б, исходя из конкретной решаемой задачи;

> с помощью диагонали Б из полного описания, задаваемого классом Б, получают частные описания £

> частные описания Г оцениваются с использованием всех экспериментальных данных по МНК;

> оптимальная модель выбирается по тому или иному внешнему критерию. Настоящая методика предназначена для получения модели качества знаний

школьника с целью управления процессом обучения, поэтому на первом этапе селекции моделей предлагается использовать критерий несмещенности = | д - £"в |2,

требующий максимального совпадения значений выходной величины двух моделей (Га и ¡У, полученных на двух различных частях таблицы исходных данных (А и В), что позволяет идентифицировать модель полно отражающей особенности образовательного процесса. На втором этапе используется критерий сходимости 1" = |ч— где и -

фактическое значение функции, Г - модельное значение. Критерий сходимости по существу является погрешностью модели. Затем применяется критерий точности эпигнозного прогноза Р^^ос -1ГС ¡р, где ив - модельное значение выходной величины. Модель определена на выборке Б, а значения рассчитаны по выборке С, ^ - фактическое значение выходной величины на выборке С На заключительном этапе исследований

используется комбинированный критерий К = п ы + 1 Оценивая модель в пространстве четырех критериев, мы выбираем оптимальную модель качества знаний школьника.

Методика структурной идентификации качества знаний учащихся представлена на рисунке 2.

Рисунок 2 - Методика структурной идентификации качества знаний учащихся Реализацией методики структурной идентификации социально-экономической системы средней школы является получение модели качества знаний учащихся на основе модернизированного комбинаторного алгоритма метода группового учета аргументов, который базируется на индуктивном подходе к моделированию социально-экономических процессов.

На первом этапе алгоритма идет формирование зависимых и независимых переменных согласно (1). Особенностью функционирования социальной системы школьного образования является своеобразие систем разных уровней подготовки Это объясняется возрастом школьников, особенностями учебного плана, количеством параллельных классов и т.д. Исходя из этого, предлагается взять за основу в качестве таксона первого уровня класс. Для класса выделяют таксоны второго уровня - отличники, хорошисты, троечники, двоечники. Таким образом, для каждой таксона верхнего уровня (класса) мы получаем четыре модели таксонов нижнего уровня - модели количества отличников, хорошистов, троечников и двоечников

Учитывая цели и задачи работы по оптимизации качества знаний учащихся, на втором этапе выбираются управляющие параметры, не подлежащие исключению в процессе перебора моделей-претендентов (частных описаний)

Согласно принципу "свободы выбора решений" методика моделирования социально-экономических систем предполагает максимальный допуск к эксперименту по структурной идентификации как можно большего числа независимых параметров Независимые параметры, выбранные для эксперимента, как правило, имеют разную размерность, что требует производить центрирование и нормирование исходных данных. Допуская к эксперименту по структурной идентификации оптимальной модели изучаемого процесса как можно больше моделей, мы не можем точно сказать, какие из выбранных параметров влияют на исследуемую систему, а какие есть производные первых. Чтобы исключить из эксперимента зависимые величины, которые влекут плохую обусловленность матрицы коэффициентов, используется алгоритм определения зависимых переменных на основе определения коэффициентов парной корреляции. Коэффициент парной корреляции позволяет исключить из процесса идентификации модели с зависимыми переменными, т.е. с коэффициентом Ro > 0,7. Режим реального времени определяется аппаратными средствами, которые позволяют в настоящее время просматривать полные описания, насчитывающие не более чем 25 независимых переменных. Поэтому, чтобы количество независимых параметров было < 25, алгоритмом предусматривается уменьшение критической величины Ro = 0,7 коэффициента парной корреляции на величину 0,05 до тех пор, пока число независимых переменных не станет <25.

Следующие этапы алгоритма структурной идентификации оптимальной модели качества знаний школьника предусматривают перебор всех частных описаний полного описания (1) по внешним критериям селекции и выбор оптимальной модели.

Учитывая особенности социальной системы общеобразовательной средней школы алгоритм структурной идентификации качества знаний учащегося можно представить в виде цепочки, состоящей из 7 блоков (рисунок 3).

Предложенный выше алгоритм реализован в виде программного комплекса по структурной идентификации процессов социальной системы общеобразовательной средней школы ZNANIA 2 0 на языке Object Pascal 7.1 в среде Delphi 7.0. Время идентификации определялось длиной выборки данных, количеством независимых параметров и их запаздываний. Так для 5-летней выборки с максимальным числом частных описаний 224 время эксперимента по структурной идентификации оптимальной модели качества знаний учащегося составило около б часов работы на ПК с процессором AMD К-7 2,4+ Ггц.

В структуру программных средств, используемых в программном комплексе ZNANIA 2.0 входят:

^ программа по структурной идентификации моделей качества знаний учащихся -1DEN_ZNAN;

S программа оптимизации качества знаний учащихся - OPTIM;

база данных характеристик социальной системы общеобразовательной средней школы - SCHOOL

Программа IDEN_ZNAN реализует основные положения методики и алгоритма структурной идентификации качества знаний учащихся. Программа реализована на языке Object Pascal в среде Delphi 7.0. Исходные данные находятся в текстовом файле DAN DAN, а результаты программы выводит в текстовый файл RESULT.DAN Программа имеет дружественный интерфейс (рисунок 4) и позволяет рассматривать до 100 независимых параметров социальной системы общеобразовательной средней школы.

Рисунок 3 - Алгоритм структурной идентификации качества знаний школьника Программа OPTIM поддерживает процедуру поиска решения, которая позволяет найти оптимальное значение управляющих параметров моделей качества знаний категорий учащихся. Программа реализует алгоритмы симплексного метода и метода «branch-and-bound» для решения линейных и целочисленных задач на базе Microsoft Excel.

Рисунок 4

- Интерфейс программы IDEN_ZNAN

База данных (БД) SCHOOL реализована на основе Microsoft Excel. Структура БД SCHOOL аналогична структуре внутренних и внешних параметров образовательного процесса.

В третьей главе был проведен анализ образовательного процесса в трех общеобразовательных средних школах №73, 65 и 34 г. Воронежа, взятых для эксперимента по структурной идентификации моделей качества знаний школьников.

Системный подход обязывает знание начальных условий состояния изучаемых образовательных систем. Информационная обеспеченность системного состояния позволяет определить тот начальный базис качества знаний, экспертная оценка которого позволяет принимать решение о необходимости системных изменений. Информационный мониторинг включал изучение структурных особенностей, квалификационную характеристику педагогического коллектива, внешние относительные критерии оценки педагогической деятельности персонала общеобразовательных школ (количество победителей различных олимпиад и медалистов) и статистическую характеристику образовательного процесса получения знаний учащимися с 1999-2000 учебного года по 2003-2004 учебный год (рисунок 5).

Отметим общие закономерности, характерные для всех трех вышерассмотренных общеобразовательных средних школ. Во-первых, во всех трех школах превышено максимальное количество учащихся в классе (рисунок 6), причем самое неблагополучное положение отмечается в школе №73.

Рисунок 6 - Превышение максимального количества учащихся в классе относительно стандарта в общеобразовательных школах №73, 65 и 34 г. Воронежа Во-вторых, просматриваются две группы зависимостей "отличники - двоечники" и группа "хорошисты-троечники", причем эти зависимости зеркально противоположны, т.е. при увеличении числа троечников, число хорошистов уменьшается на ту же величину Аналогичная зависимость просматривается и для группы "отличники - двоечники" Превышение числа троечников и двоечников над хорошистами и отличниками смещается от четвертого класса (школа №34) к седьмому (школа №73) (рисунок 7).

9 Ктам

Рисунок 7 -Превышение числа троечников и двоечников над хорошистами и отличниками

20

о 18

а ь 16

и 4) 14

9

x 12

е;

о к 10

$ x 8

ч 6

& 4

О

2

0

| -*- Отличники \ * Хорошисты | • Троечники [ у -/Двоечники

Классы

7 8 9 10 11

Классы

22

О 20

о н 18

£ 16

3" ж 14

§ 12

X 10

1 8

ч 6

о а. 4

О 2

-*- Отличники Хорошисты --*- Троечники Двоечники

Классы

10 11

Рисунок 5 - Средняя успеваемость по школам №73 (а), №65 (б) и №34 (в) за период

с 1999-2000 учебного года по 2003-2004 учебный год

В-третьих, наибольшее суммарное количество двоечников и троечников отмечено в восьмом классе, а наибольшее количество хорошистов и отличников - во втором классе. К восьмому классу тяготеет и максимальное число пропусков занятий всеми категориями учащихся.

В четвертой главе Высокие требования, предъявляемые сейчас к качеству школьного образования, заставляют исследовать этот процесс с учетом внешних и внутренних факторов социально-экономической системы, какой является среднеобразовательная школа. С учетом этого по оригинальной методике структурной идентификации процесса формирования качества знаний школьников был проведен эксперимент по струюурной идентификации качества знаний систем общеобразовательных средних школ № 73, 65 и 34 г. Воронежа.

В ходе эксперимента исследовалась зависимость количества той или иной качественной по знаниям группы школьников (отличники, хорошисты, троечники и двоечники) от внутренних и внешних факторов (таблица 1).

Таблица 1 - Независимые переменные, выбранные для эксперимента по

руктурной идентификации качества знаний учащихся

Обозначение Описание

Внутренние параметры

XI Количество отличников в классе

Х2 Количество хорошистов в классе

Хз Количество троечников в классе

Х4 Количество двоечников в классе

Хз Количество учеников в классе

Хб Количество пропусков занятий отличниками

Х7 Количество пропусков занятий хорошистами

Хз Количество пропусков занятий троечниками

Х9 Количество пропусков занятий двоечниками

Внешние параметры

хю Индексы тарифов на грузовые перевозки

XII Индексы тарифов на услуги связи

Х12 Курс доллара

Х13 Кредитные ставки

Х|4 Налоговые ставки

Х15 Сводный индекс потребительских цен по Воронежской области

Х16 Цены на бензин

Х|7 Цены на дизтопливо

Х|8 Цены на коммунальные услуги - тепло

Х|Ч Цены на коммунальные услуги - вода

Цены на коммунальные услуги - канализация

Среднедушевые денежные расходы населения

\22 Структура потребительских расходов домашних хозяйств

ХЦ Среднемесячная начисленная заработная плата по отрасли ''Образование"

Полученные 120 моделей качества знаний школьников использовались в качестве целевых функций для оптимизации процесса формирования качества знаний учащихся.

Для структурной идентификации модели качества знаний учащегося использовался модифицированный комбинаторный алгоритм метода группового учета аргументов на основе полного описания

9 -2 23

у=2>,х,-+1 !>.,*;+а« = (2) 1 = 1 1 = 0 3=10

= а1Г1+а2Г2+а3Г3+а41?4+а3£5+а6^+а7£'7+а,!Г3+а9£9 +

+ аю ^ ¡о + ап ^ ' ш +а,з Г+а,Д ;;1+а,3Г ;;2+а,Д ¡2+а,Д+ а„Г ¡;2 +

+ а„ Г ;3 + а20 Г+ а,, Г £ + а,2Г |4 + аа Г + а24 Г ¡;2 + аи £ ¡5 + а26 Г ¡¡' + а27 {¡52 +

+ а28 f !б + а29г \б + а30 ? ¡« + а31 + а32 ? П + а33 { П + а34 f ¡8 + 335 f £ + а36 f +

+ а37 Г -+- а38 £ + а39 {¡'92 + а40 20 + а41 ? £ + а42 £ £ + а43 Г+ а+) Г £ + а45 £ ^ +

+ а46 ^ 22 + 3 47 ^ 22 + а48 ^ и + а49 ^ 23 + 3 50 ^ 2з' + Э51 ^ 23 + 30>

где Х(_9 - внутренние независимые параметры, Хю-гз - внешние независимые параметры, а,^ - коэффициенты при соответствующих переменных, описание которых приведено в таблице 5.

Внутренние параметры взяты с шагом одна четверть. Для приведения в соответствие внешних параметров с внутренними параметрами внешние параметры были организованы следующим образом: 1-я четверть - 3 квартал; 2-я четверть - 4 квартал; 3-я четверть - 1 квартал; 4-я четверть - 2 квартал.

Результаты эксперимента по структурной идентификации убедительно свидетельствуют, что полученные модели имеют малую погрешность прогноза (как правило, менее 5%), что позволяет использовать их в задачах оптимизации процесса формирования качества знаний учащихся общеобразовательных средних школ.

Анализ успеваемости по школам №73, 65 и 34 показал, что успеваемость падает, начиная с 4 класса, и максимальное суммарное количество троечников и двоечников наблюдается в 8-х классах. На основе этих показателей было решено провести эксперимент по оптимизации успеваемости сначала именно для 8-х классов общеобразовательной средней школы №73, а затем распространить его на все другие неблагополучные классы (5, 6, 7 и 9) используя системы уравнений качества знаний учащихся (3, 4, 5,6, 7).

9 класс

[У5 =0,051 !49х, -0,00882х,3 + 0,00005х4, + 0,464

IУ 4 = 0,087905 х, - 0.03284Х, + 0,069916х ,4 - 0,50115х 16 + 0,00004 х „ +15,508 |У3 =0,54526х5 -0,06652х7 + 0.031229ха +0,033775х|о -0,00003х49 -3,31 [У, =-0,1451 х, +0.04469Х, - 0,033 5х„ -0,08б5х,4 -0,0001х4, +9,208

8 класс

[У, = -0.03369х,„ + 0,037236х„ -0.5154х„ -0,00016х„ -г0,00034х„ + ! + 0,00092 \ ,,, + 12.65

|У4 =0,39677х, -0334414) -0,4738х4 0,05928*, -0,01731.\, - 0,08329\,„ -; -0,02502х„ + 0,12492ч„ -0.15156ч,4 -0,36576х„ + 0.39085ч47 + ] 1-0,00039 -26.255

| У, =0.3 27364 ч, + 0,039367ч 3 -0,056981ч,, -0.10444х,4 +0,000139х., -| - 0.00092 ,\„ +8.57

(У, =0.08292х< -0.0411х„ + 0.0472х, -0.0236х,о -0,0005\4, +2,78662

(3)

(4)

(6)

(7)

7 класс

У, =-0,3967х, + 0,035х,„ -0,1158х13 + 0,0737бхы + 0,150бх„ + 0,0002х49 +3,47 У4 = -0,43885 х3 + 0,04482х6 + 0,04395х, + 0,0006 х„ + 15,1036 У3 =-0,98096х, -0,70631х, + 0,3583х, -0,04751х, +0,01285х1о -0,08408х,3 +

+ 0,63753х1б +0.00006х31 -0,00051 х49 +14,708 У, = -0,0493х|4 + 0,16765х,, -0,001х49 + 5,427

6 класс

У, = 0,0885 х|3 + 0,00027х31 + 0,00012х49 -11,078 У4 = -0,07102х8 — 0,35191х|б + 0,00035х49 + 30,16 У, = 0,20078х, +0,0842х, -0,32508х„ +12,72

У, =-0,0164х6 + 0,00974х„ -0,0478х„ + 0,00007хг_ -0,0008х„ + 6,81367

5 класс

У5 =0,0236х5 -0,0435х, +0,0238х„ + 0,0002х„ -0,8359 У4 = 0,03338х6 -0,59699х47 + 0,00054х49 + 37,94

У, =-0,14052хй +0,078428х„ + 0,020625х„ -0,000088х,, -0,00056х49 + 7,35 У, =0,06419х, +0,1247х„ -0,0002х4, -2,5759

Алгоритм оптимизации успеваемости следующий.

1 этап - минимизация двоечников х4 —» 0:

a) уменьшаем до стандартной нормы количество учащихся в классе Х5 = 25;

b) уменьшаем количество пропусков занятий двоечниками х9 —> 0;

c) увеличиваем среднюю заработную плату учителям Х49 с шагом 250 р.

2 этап и все последующие - минимизация троечников х3—> 0 и т.д.:

с1) используем полученные с предыдущего этапа значения параметров количества учащихся в классе и средней заработной платы учителей, а также специфические параметры моделей качества знаний учащихся других классов и оптимизируем количество отдельных групп учащихся, выделяемых по успеваемости.

В результате проведенных исследования было установлено, что количество двоечников станет равным 0, если Х5 = 25, х9 = 4, х49 == 4500. Полученные значения управляющих параметров были использованы для оптимизации остальных групп учащихся, выделенных по успеваемости в 8-м и других неблагополучных классов (5, 6, 7 и 9). Результаты оптимизации приведены на рисунке 8.

, —•—Отгкчижм |

-4— ХО0ОШИС7Ы! { Овоечими'

Рисунок 8 - Результаты оптимизации успеваемости учащихся 5, 6, 7, 8 и 9-х классов общеобразовательной средней школы №73 г Воронежа

Структурно-функциональная схема управления формированием качеством знаний 1 общеобразовательных средних школах представлена на рисунке 9.

мониторинг ; » социально-«онолшческол системы РЕГИОНА J 11 овр VJOBATEvlbHOJ о flPOULCCA школы ^_L

--

стр> кт> рная ндентифик\ция моделей качества знаний учащихся

Г"

КАЧЕСТВО ЗНАНИИ

ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА

Злаине лшчеимА внешних параметров тезисно nepLiieirrKBHtntT шшну fut miTTiiH iieriwi

[ OrrriCHinJuiM параметров пбрикшагелииоги процесса ( и \>ишсм, с точки ijieiiim )1пгваемп<гТ11. классе

Рисунок 9 - Структурно-функциональная схема управления формированием качеством знаний в общеобразовательных средних школах

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных исследований разработаны модели, алгоритмы.

программное и методическое обеспечение для оптимизации успеваемости в средних

общеобразовательных учреждениях.

Для реализации этой проблемы были решены следующие задачи.

1. Определены особенности системного подхода к принятию управленческого решения по оптимизации успеваемости в средних общеобразовательных учреждениях Качество образования является необходимым условием получения качественных знаний. Достаточным условием является желание самого индивидуума учиться. На основании рассмотрения структурных, морфологических и функциональных особенностей социально-экономических систем средних общеобразовательных учреждений были выделены вложенные подсистемы системы получения знаний учащимися средних общеобразовательных учреждений: федерального компонента; регионального компонента; семьи; улицы; школы; учителей; класса; групп учащихся класса; учащихся.

2. Проведен мониторинг социально-экономических систем муниципальных общеобразовательных учреждений средняя общеобразовательная школа № 73 им. А Ф. Чернонога, средняя общеобразовательная школа № 65 и средняя общеобразовательная школа № 34 г. Воронежа за период с 1999-2000 учебного года по 2003- 2004 учебный год.

3. На основе структурного подхода к образовательному процессу и современных математических методов моделирования социальных процессов была разработана оригинальная методика структурной идентификации качества знаний школьников, учитывающая влияние внутренних и внешних факторов и базирующаяся на положениях теории самоорганизации. Предложенная модель качества знаний учитывает инертность внешних воздействий и позволяет реализовывать управленческие решения в области оптимизации параметров образовательного процесса.

4 Разработан алгоритм структурной идентификации процессов формирования качества знаний школьников, реализующий рациональный вычислительный процесс на основе системного подхода к выделению классных таксонов и массива независимых переменных на основе коэффициентов парной корреляции, позволяющий получать модели качества знаний учащихся в реальном режиме времени для принятия ситуационных управленческих решений в области оптимизации параметров образовательного процесса.

5. На основе предложенной методики, модели и алгоритма структурной идентификации был создан программный комплекс ZNANIA 2.0 на языке Object Pascal в среде Delphi 7 0. включающий:

> программу по структурной идентификации моделей качества знаний учащихся -IDEN_ZNAN;

программу оптимизации качества знаний учащихся - OPTIM;

> базу данных характеристик социально-экономической системы общеобразовательной средней школы - SCHOOL

6 С помощью программного комплекса ZNANIA 2.0 были проведены исследования по структурной идентификации моделей качества знаний учащихся средних общеобразовательных школ №73, 65 и 34 г. Воронежа (всего 120 моделей) и оптимизации процесса формирования качества знаний категорий учащихся в средней общеобразовательной школе №73 г Воронежа.

7. Оптимизация успеваемости в неблагополучных классах (5, 6, 7, 8 и 9) общеобразовательной средней школы №73 г. Воронежа на основе полученных моделей качества знаний учащихся позволила значительно повысить успеваемость в этих классах и добиться того, что суммарное количество отличников и хорошистов значительно более чем в 1,5 раза превышает, при отсутствии двоечников, количество троечников.

8. Возможности предложенной методики и алгоритма структурной идентификации моделей качества знаний групп учащихся общеобразовательных средних школ позволяют в дальнейшем использовать их для структурной идентификации моделей качества знаний отдельных школьников, что значительно повысит управляемость процессом успеваемости в школе и в целом благоприятно скажется на общем качестве школьного образования.

Список опубликованных работ:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК

1. Будников, С.А. Методика моделирования качества знаний [Текст] / С.А. Будников, В.С.Стародубцев, ЕЛ.Кондратьева // Вестник ВИРЭ №3,2005,- Вып.№2,- С. 70-75.

Статьи и материалы конференций

2. Безрукова, T.JI. Интеграция предприятий с целью повышения конкурентных преимуществ территорий [Текст] /Т.Л. Безрукова, Е.Л.Кондратьева //Математическое моделирование, компьютерная оптимизация технологий, параметров оборудования и систем управления лесного комплекса /Межвуз. сб. науч. трудов. - Воронеж:ВГЛТА, 2003.-С.320-323

3. Кондратьева, Е.Л. Математическое моделирование социальных систем [Текст] / Е.Л.Кондратьева //Екатерининские вечера. Научно-популярный журнал, №1.-Бердск, 2003.-С.47-52.

4. Кондратьева, Е.Л. Многофакгорный анализ учебного процесса в общеобразовательной школе с целью оптимизации качества знаний [Текст] / Е.Л.Кондратьева //Теория конфликта и ее приложения: Материалы Ш-й Всероссийской науч.-техн. конф. -Воронеж: Изд-во "Научная книга". 2004.-С274-275.

5. Стародубцев, B.C. Квантификация социально-экономических систем [Текст] / B.C. Стародубцев, Е Л.Кондратьева //Проблемы функционирования, стабилизации и устойчивости развития предприятий лесопромышленного комплекса в новом столетии' Материалы межд. науч.-практ. конф.-Воронеж: Ворошк. гос. лесотехн. акад., '2004.-С.353-356.

6. Стародубцев. В.С Алгоритм структурной идентификации модели качества знаний школьника [Текст] / B.C. Стародубцев, ЕЛ.Кондратьева //Вопросы социального управления и социального образования: сборник научных трудов. Выпуск 1(3). /под ред. Ю.Л. Ярецкого.- Воронеж. НОУ "НПИОЦ". 2006 -220 с.

7 Стародубцев. В.С Методика моделирования процесса качества обучения школьников [Текст] / В С. Стародубцев. Е.Л.Кондратьева //Вопросы социального управления и социального образования- сборник научных трудов. Выпуск 1(3). /под ред. Ю Л Ярецкого - Воронеж. НОУ "НПИОЦ". 2006.-220 с.

8. Кондратьева. Е Л Моделирование качества знаний учащихся [Текст] Е.Л.Кондратьева // Моделирование н оптимизация систем, процессов и технологий №1. 2006 - С. 107-111.

9. Кондратьева. Е Л Оптимизация успеваемости учащихся [Текст] / Е.Л.Кондратьева ;/ Моделирование и оптимизация систем, процессов и технологий № 1, 2006 - С 112-118

Отпечатано в полно соответствии с качеством

представленного оригинал-макета Подписано в печать 15.01.2007 г Формат 60x84 1/6 Заказ № 556 Усл. п. л. 1,5. Тираж 100 экз. Воронежская государственная лесотехническая академия РИО ВГЛТА. УОП ВГЛТА. 394613, г Воронеж, ул.Тимирязева, 8

ВВЕДЕНИЕ

1 ОБРАЗОВАНИЕ. КАЧЕСТВО ОБРАЗОВАНИЯ. КАЧЕСТВО ЗНАНИЙ. УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАНИЯ

1.1 Основные проблемы школьного образования, влияющие на качество образовательного процесса

1.2 Современные подходы к оценке качества образовательного процесса и к качеству знаний

1.3 Система управления качеством знаний учащихся

1.4 Постановка задачи

1.5 Выводы

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДА, АЛГОРИТМА,

ПРОГРАМММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СТРУКТУРНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ КАЧЕСТВА ЗНАНИЙ ШКОЛЬНИКОВ

2.1 Методика структурной идентификации образовательных процессов

2.2 Алгоритм структурной идентификации качества знаний школьника

2.3 Программный комплекс структурной идентификации качества знаний школьника

2.4 Выводы

3 ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В МУНИЦИПАЛЬНЫХ СРЕДНИХ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЯХ

3.1 Муниципальное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа № 73 им. А. Ф. Чернонога

3.2 Муниципальное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа №

3.3 Муниципальное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа №

3.4 Выводы

4 РЕАЛИЗАЦИЯ СТРУКТУРНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СРЕДНИХ ШКОЛ № 73,65 И 34 г. ВОРОНЕЖА ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССА

ФОРМИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ЗНАНИЙ

4.1 Структурная идентификация процессов формирования качества знаний учащихся средних общеобразовательных школ № 73,65 и 34 г. Воронежа

4.2 Оптимизация процесса формирования качества знаний учащихся общеобразовательных средних школ

4.3 Выводы

Проблемы развития системы образования, как формирующей компоненты современного государства становятся все более актуальными в период формирования нового информационного общества. Ускорение темпов развития науки по экспоненциальным законам переводит категорию информации в разряд необходимейших атрибутов человеческого общества, формируя, таким образом, информационное общество, т.е. общество, основанное на знаниях. Технократический путь развития делает науку и основанные на ней высокие технологии основным фактором в трансформации экономических и политических отношений. Для формирования информационного общества, его развития и благосостояния населения необходима современная подготовка научных кадров, которая обеспечивается системой образования. По аналогии с глобальной компьютерной сетью "Интернет", базирующейся на оптоволоконных системах, которые составляют так называемый "спинной хребет", "позвоночник" (backbone) Интернета, спинным хребтом образования является средняя общеобразовательная школа, деятельность которой затрагивает практически все население нашей страны. От того, как работает школа, какое образование по качеству получают наши дети, зависит их стартовый базис во взрослую жизнь. Поэтому выбранная тема диссертационной работы, несомненно, актуальна

Решение сложных задач управления социально-экономическими системами, какими являются средние общеобразовательные учреждения, требует современного подхода к управлению образовательным процессом на основе системного анализа, применения современных информационных технологий для принятия управленческих решений. Значительный вклад в развитие и распространение системного подхода при исследовании качества обучения, оптимизации процесса обучения внесли работы таких ученых, как

В.П. Беспалько, А.А. Аукумс, М.И. Воробьев, В.И. Касимов, Р.К.Грабарь, Н.М. Михеев, Г.Н. Александров, Ю.К. Бабанский и др.

Рассматривая социально-экономические системы средних общеобразовательных школ как сложные образования, открытые внешним воздействиям, следует научно обоснованно подходить к принятию управленческих решений. Такой подход, базирующийся на глубоком анализе социально-экономических систем, образовательного процесса, математическом моделировании и прикладных методах принятия управленческих решении, раскрывается на примере средних общеобразовательных школ №73,65 и 34 г. Воронежа.

Диссертация выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой И.Т.601 "Перспективные информационные технологии в высшей школе" и научному направлению ВФ РГСУ -"Проблемы коммуникации, обмена и анализа информации на современном этапе развития общества".

Целью диссертационного исследования является разработка моделей, алгоритмов, программного и методического обеспечения для оптимизации успеваемости в средних общеобразовательных учреждениях.

Для этого необходимо решить следующие задачи: у разработать методику моделирования процессов формирования успеваемости групп учащихся, базирующуюся на теории самоорганизации и ее приложении - методе группового учета аргументов; разработать эффективный алгоритм, реализующий основные положения методики структурной идентификации процессов формирования успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ с выбором управляющих параметров; создать программный комплекс, позволяющий проводить эксперименты по структурной идентификации процессов формирования успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ в реальном режиме времени и имеющий дружеский интерфейс; провести эксперимент по структурной идентификации процессов формирования успеваемости групп учащихся 2-11-х классов средних общеобразовательных школ № 73, 65 и 34 г. Воронежа и получения прогностических моделей, необходимых для анализа успеваемости и принятия управленческих решений по оптимизации образовательного процесса; на основе анализа параметров прогностических моделей качества знаний групп учащихся 5-9-х классов средней общеобразовательной школы № 73, г. Воронежа оптимизировать параметры образовательного процесса с целью повышения успеваемости учащихся.

В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: оригинальная методика структурной идентификации процессов формирования успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ, отличающаяся предложенным структурно-функциональным подходом для анализа параметров внутренних и внешних факторов образовательного процесса; класс моделей, описывающего формирование успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ, отличающийся учетом особенностей формирования внутренних и внешних параметров образовательного процесса; алгоритм структурной идентификации формирования успеваемости групп учащихся средних общеобразовательных школ, отличающийся возможностью выбора управляющих параметров и рациональным вычислительным процессом в реальном режиме времени на основе оптимизации числа независимых переменных; интегрированный программный комплекс, отличающийся реализацией управленческих решений по оптимизации параметров образовательного процесса, направленных на повышение успеваемости учащихся средних общеобразовательных школ; > универсальные предлагаемые решения отличаются использованием оригинальных моделей и алгоритмов не только для управления успеваемостью групп учащихся, но и при соответствующих аппаратных средствах для управления качеством знаний отдельных школьников на базе постоянно действующих математических моделей социально-экономических систем средних общеобразовательных школ.

На основе разработанного комплекса методов, алгоритмов и программных продуктов произведена оптимизация успеваемости во 2-8-х классах средней общеобразовательной школы №73 г. Воронежа. Решение систем уравнений, описывающих процессы формирования успеваемости групп учащихся, основу которых составляют модели, полученные с помощью предложенной методики структурной идентификации, позволило более чем в 1,5 раза повысить успеваемость в самых неблагополучных классах.

Результаты диссертации, внедрены в образовательный процесс средней общеобразовательной школы №73 г. Воронежа. Основные методические и программные разработки диссертации используются в учебном процессе студентов дневного отделения четвертого курса лесоинженерного факультета Воронежской государственной лесотехнической академии для оптимизации качества знаний, а также в учебном процессе Воронежского филиала Российского государственного социального университета при проведении лабораторных занятий по курсам "Информационные технологии в социальной сфере", "Социальная информатика " для студентов первого курса факультета социальной работы.

Результаты докладывались на Международной научно-практической конференции "Проблемы функционирования, стабилизации и устойчивости развития предприятий лесопромышленного комплекса в новом столетии"

Воронеж, 2004), III-ей Всероссийской научно-технической конференции "Теория конфликта и ее приложения" (Воронеж, 2004), и ежегодных научно-практических конференциях профессорско-преподавательского состава ВФ РГСУ (Воронеж, 2005,2006).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ, в том числе в издании, рекомендованном ВАК для публикаций по докторским диссертациям. В работах, опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается в определении проблемы, цели и задач; в выполнении научных исследований, включающих теоретические и практические разработки, в том числе и проведение расчетов на ЭВМ, обработке и анализе их результатов; внедрении результатов в учебный процесс.

4.3 Выводы

Результаты проведения эксперимента по структурной идентификации моделей качества знаний учащихся общеобразовательных школ №73, 65 и 34 и оптимизация успеваемости в школе №73 г. Воронежа позволяют сделать следующие выводы.

1. Методика и алгоритм структурной идентификации моделей качества знаний учащихся общеобразовательных средних школ позволили провести эксперимент в реальном режиме времени и получить оптимальные модели успеваемости школьников.

2. Предложенный класс моделей и выбранные внешние параметры позволили получить оптимальные модели успеваемости учащихся с погрешностью менее 10% (а большинство менее 5%), что делает возможным использование этих моделей для управления процессом успеваемости.

3. Оптимизация успеваемости в неблагополучных классах (5, 6, 7, 8 и 9) общеобразовательной средней школы №73 г. Воронежа на основе полученных моделей качества знаний учащихся позволила значительно повысить успеваемость в этих классах и добиться того, что суммарное количество отличников и хорошистов значительно (в 1,5 -5 раз) превышает количество троечников и это при отсутствии двоечников.

4. Возможности предложенной методики и алгоритма структурной идентификации моделей качества знаний групп учащихся общеобразовательных средних школ позволяют в дальнейшем использовать их для структурной идентификации моделей качества знаний отдельных школьников, что значительно повысит управляемость процессом успеваемости в школе и в целом благоприятно скажется на общем качестве школьного образования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных исследований разработаны модели, алгоритмы, программное и методическое обеспечение для оптимизации успеваемости в средних общеобразовательных учреждениях.

Для реализации этой проблемы были решены следующие задачи.

1. Определены особенности системного подхода к принятию управленческого решения по оптимизации успеваемости в средних общеобразовательных учреждениях. Было выявлено, что показателями качества среднего образования являются: качество преподавания; качество преподавателей; качество учебных планов, программ; качество материально-технической базы; качество знаний учащихся; качество управления; качество научно-исследовательской работы.

В структуре качества среднего образования качество знаний школьников выступает одним из показателей, что говорит о некоторой подчиненности качества знаний качеству образования. Качество образования является необходимым условием получения качественных знаний. Достаточным условием является желание самого индивидуума учиться.

2. На основании рассмотрения структурных, морфологических и функциональных особенностей социально-экономических систем средних общеобразовательных учреждений были выделены вложенные подсистемы системы получения знаний учащимися средних общеобразовательных учреждений: федерального компонента; регионального компонента; семьи; улицы; школы; учителей; класса; групп учащихся класса; учащихся.

В силу разных причин (социальных, экономических и физиологических) учащиеся в результате воздействия системы получения знаний дифференцируются по результатам усвоения знаний на двоечников - "2м, троечников -м3", хорошистов "4" и отличников "5", которые образуют соответствующие группы учащихся. 3. Проведен мониторинг социально-экономических систем муниципальных общеобразовательных учреждений средняя общеобразовательная школа № 73 им. А. Ф. Чернонога, средняя общеобразовательная школа № 65 и средняя общеобразовательная школа № 34 г. Воронежа за период с 19992000 учебного года по 2003- 2004 учебный год. В качестве внутренних параметров были выбраны стандартные данные классных журналов, а именно: количество отличников в классе; количество хорошистов в классе; количество троечников в классе; количество двоечников в классе; количество учеников в классе; количество пропусков занятий отличниками; количество пропусков занятий хорошистами; количество пропусков занятий троечниками; количество пропусков занятий двоечниками,

В качестве внешних параметров отражающие социально-экономические особенности развития региона за тот же временной интервал, что и внутренние параметры были выбраны (за тот же временной интервал, что и внутренние параметры): индексы тарифов на грузовые перевозки; индексы тарифов на услуги связи; курс доллара; кредитные ставки; налоговые ставки; сводный индекс потребительских цен по Воронежской области; цены на бензин; цены на дизтопливо; цены на коммунальные услуги - тепло; цены на коммунальные услуги - вода; цены на коммунальные услуги - канализация; среднедушевые денежные расходы населения; структура потребительских расходов домашних хозяйств; среднемесячная начисленная заработная плата по отрасли "Образование".

Анализ образовательного процесса по школам №73, 65 и 34 г.Воронежа показал, что: значительно превышено максимальное количество учащихся в классе, причем самое неблагополучное положение отмечается в школе №73 (в 1,5 раза); просматриваются две группы зависимостей "отличники -двоечники" и группа "хорошисты-троечники", причем эти зависимости зеркально противоположны, т.е. при увеличении числа троечников, число хорошистов уменьшается на ту же величину. Аналогичная зависимость просматривается и для группы "отличники - двоечники". Превышение числа троечников и двоечников над хорошистами и отличниками смещается от четвертого класса (школа №34) к седьмому (школа №73); > наибольшее суммарное количество двоечников и троечников отмечено в восьмом классе, а наибольшее количество хорошистов и отличников - во втором классе. К восьмому классу тяготеет и максимальное число пропусков занятий всеми категориями учащихся.

4. На основе структурного подхода к образовательному процессу и современных математических методов моделирования социальных процессов была разработана оригинальная методика структурной идентификации качества знаний школьников, учитывающая влияние внутренних и внешних факторов и базирующаяся на положениях теории самоорганизации. Предложенная модель формирования качества знаний учитывает инертность внешних воздействий и позволяет реализовывать управленческие решения в области оптимизации параметров образовательного процесса.

5. Разработан алгоритм структурной идентификации процессов формирования качества знаний школьников, реализующий рациональный вычислительный процесс на основе системного подхода к выделению классных таксонов и массива независимых переменных на основе коэффициентов парной корреляции, позволяющий получать модели качества знаний учащихся в реальном режиме времени для принятия ситуационных управленческих решений в области оптимизации параметров образовательного процесса.

6. На основе предложенной методики, модели и алгоритма структурной идентификации был создан программный комплекс ZNANIA 2.0 на языке Object Pascal в среде Delphi 7.0, включающий: программу по структурной идентификации моделей качества знаний учащихся - IDENZNAN; программу оптимизации качества знаний учащихся - OPTIM; базу данных характеристик социально-экономической системы общеобразовательной средней школы - SCHOOL.

7. С помощью программного комплекса ZNANIA 2.0 были проведены исследования по структурной идентификации моделей качества знаний учащихся средних общеобразовательных школ №73, 65 и 34 г. Воронежа (всего 120 моделей) и оптимизации процесса формирования качества знаний категорий учащихся в средней общеобразовательной школе №73 г. Воронежа.

8. Оптимизация успеваемости в неблагополучных классах (5, 6, 7, 8 и 9) общеобразовательной средней школы №73 г. Воронежа на основе полученных моделей качества знаний учащихся позволила значительно повысить успеваемость в этих классах и добиться того, что суммарное количество отличников и хорошистов значительно (в 1,5 - 5 раз) превышает, при отсутствии двоечников, количество троечников.

9. Возможности предложенной методики и алгоритма структурной идентификации моделей формирования качества знаний групп учащихся общеобразовательных средних школ позволяют в дальнейшем использовать их для структурной идентификации моделей качества знаний отдельных школьников, что значительно повысит управляемость процессом успеваемости в школе и в целом благоприятно скажется на общем качестве школьного образования.

1. Крупник, С.А. Образование как сфера деятельности и мышления Текст. / С.А. Крупник //Педагогика.- №4,2000.

2. Основные положения концепции очередного этапа реформирования системы образования в Российской Федерации /Курьере образования. № 2 -1997. -19 августа.

3. Санитарные врачи о здоровье школьников /Медицинская газета -№ 65. -2004. 25 августа.

4. Гнитецкая, Т.Н. Кризис образования и информационные технологии Текст. / Т.Н. Гнитецкая, П.В. Гнитецкий, Дж. Родригез, Map. Родригез // Философия образования. 2005. - № 2 (13). С. 299-304.

5. Зайцева, Ж.Н. Информатизация образования: состояние, проблемы и перспективы Текст. / Ж.Н.Зайцева, В.И.Солдаткин. М.: ИЦПКПС, 1998, - 38 с.

6. Гнитецкая, Т.Н. Современные образовательные технологии: Монография. -Владивосток: Изд. Дальневост. ун-та, 2004. 256 с.

7. Концепция модернизации российского образования на период до 2010 года // Вестник образования России. 2002. - №6. - С. 10-40.

8. Современный словарь по педагогике. М.: Современное слово, 2001 - 928с.

9. Субетто, А.П. Понятийный аппарат качества в образовании Текст. / А.П. Субетто, В.П.Панасюк, Ю.Е.Яковлев // Профессиональное образование. 1999г. -№10.-С. 14.

10. Основы теории педагогических систем Текст. /В.П.Беспалько. -Воронеж: Изд-во ВГУ, 1980.-304 с.

11. Буллер, Т.А. Как оценить качество образования? Текст. / Т.А. Буллер, Л.П. Мякинченко // Стандарты и мониторинг в образовании. 2001. - № 2. - С. 5962.

12. Матрос, Д. Ш. Управление качеством образования на основе новых информационных технологий и образовательного мониторинга Текст. / Д. Ш. Матрос, Д.М.Полев, Н.Н.Мельникова. -М., 2001. 128 с.

13. Садовничий, В. Проблемы образования и науки в России и стратегия на XXI век Текст. / В.Садовничий // Проблемы теории и практики управления. -1998.-№2. -С. 75-79.

14. Савельев, А.Я. Анализ результатов мониторинговых исследований качеств образования Текст. / А.Я.Савельев, И.Е.Дмитриева // Проблемы качества образования: XI Всерос. науч.-практ. конф.-2001.-С.17-21.

15. Суховленко, Е.А. Управление качеством образования и педагогическая диагностика Текст. /Е.А.Суховленко // Профессиональное образование. 2004. -№1. - С. 14.

16. Управление образованием по результатам, теория и практика Текст. / Под ред. П.И. Третьякова. М.: Новая школа, 2001. - 880 с.

17. Крамаренко, И.С. Прогнозирование уровня учебных достижений учащихся средствами мониторинга Текст. / И.С. Крамаренко // Стандарты и мониторинг в образовании.- 2001. №1. - С 37-42.

18. Смирнов, В.П. Опыт внедрения международного стандарта качества ISO Текст. /В.П. Смирнов // Профессиональное образование. 2001. - № 1. - С.24.

19. Шишов, С.Е. Образовательные стандарты и контроль качества Текст. / С.Е. Шишов // Сборник выступлений и статей российских, голландских и датских экспертов «Контроль качества в образовании». Пермь, 1996. - с. 39-24.

20. История образования и педагогической мысли за рубежом и в России: Учебн. пособие для студ. высш. пед. учебн. заведений Текст. / Под ред. З.И. Васильевой. М.: Издательский центр «Академия», 2001. - 416 с.

21. Дюдина, Г.М. Из истории оценки знаний Текст. / Г.М.Дюдина, Кузьменко И.М.// Педагогика и психология. Вып. 2. Алма-Ата, 1970.

22. Сыромолотов, Е.Н. Годятся ли школьные оценки для вузов Текст. / Е.Н. Сыромолотов // Информатика и образование.- №8, 1999.- С. 111.

23. Лапшина, Н.Ф. Службы контроля качества образования: системный подход к организации Текст. / Н.Ф.Лапшина, В.В.Спасская // Стандарты и мониторинг в образовании. 2001. - № 5. - С. 38-41.

24. Аветисов, А.А. О системологической концепции качества образования Текст. / А.А.Аветисов //Сб. докл. межд. симп.- Новгород, 1995.

25. Саховский, A.M. Система управления качеством образовательного процесса Текст. / A.M. Саховский // Профессиональное образование. 2002. -№11.-С.4.

26. Кондратьева, Е.Л. Математическое моделирование социальных систем Текст. / Е.Л.Кондратьева //Екатерининские вечера. Научно-популярный журнал, №1.-Бердск, 2003.-С.47-52.

27. Веселаго, И.А. Этапы обучения Текст. / И.А. Веселаго // Математика в школе-№2, 1995.

28. Хитосе, К. Статистические методы повышения качества Текст. / К. Хитосе. М.:Финансы и статистика, 1990.-172 с.

29. Управление качеством образования Текст. / Под. ред. М.М. Поташника. М. Педагогическое сотрудничество России, 2000.- 448 е.

30. Gnitetskaya, Т., Gnitetskiy, P., Rodriguez, М. & Rodriguez, J. (2006). Information technologies and students' computer skills. In C. Crawford et al. (Eds.),

31. Proceedings of Society for Information Technology and Teacher Education International Conference 2006 (pp. 1955-1962).

32. Петровский, B.C. Теория управления. Текст.: учебное пособие./ В.С.Петровский Воронеж: Воронежская государственная лесотехническая академия, 1998. - 166 с.

33. Буряк, В.К. Управление учебным процессом Текст. / В.К.Буряк //Специалист, №5.-2001.- С.23-25.

34. Полев, Д.М. Управление качеством образования на основе новых образовательных технологий и образовательного мониторинга Текст. / Д.М.Полев, Н.Н.Мельникова. М.: Пед. общ-во России, 2001.-177 с.

35. Базы данных, базы знаний и информационные технологии учебного назначения: состояние и перспективы Текст. / Под ред. И.И. Дзегеленка-М.:ИЦПКПС, 1998. 19 с.

36. Глущенко, В. В. Разработка управленческого решения. Прогнозирование планирование. Теория проектирования экспериментов Текст. /В. В Глущенко, И. И. Глущенко. - Железнодорожный, Моск. Обл.: НПЦ "Крылья", 1997.- 400 с.

37. Богатырь, Б.Н. Система образования России как объект информатизации Текст. / Б.Н.Богатырь.- М.: ИЦПКПС, 1998, 38 с.

38. Дзегеленок, И.И. Направления информатизации в управлении качеством образования Текст. / И.И. Дзегеленок, Н.А. Селезнева. М.: ИЦПКПС, 2000.-32 с.

39. Дмитриева, Л.И. Проектирование технологий обучения на основе моделирования Текст. / Л.И.Дмитриева//Специалист. №3,- 2000.-С. 19-21.

40. Родионов, Б.У. Стандарты и тесты в образовании Текст. / Б.У.Родионов, А.О. Татур. М.:МИФИ, 1995 . -134 с.

41. Margaret, L.N. Computer-using teachers in a new decade //Education and Computing/-1991, №7.-P. 151-156.

42. Roland, G.R. Effective computing in education: teachers, tools and training //Education and Computing/-1991, №7.-P.157-166.

43. Шаповалова, И.А. Разработка и внедрение технологий мониторинга качества образования Текст. / И.А. Шаповалова // Профессиональное образование. 2002. -№11. -С.2.

44. Управление развитием и функционированием образовательных учреждений Текст. / Под ред. Гурова В.П.- Ставрополь, 2001.

45. Соколова, И.Ю. Управление образовательными системами Текст. / И.Ю.Соколова, Д.А. Хохлова. Ставрополь: Изд-во СГУ, 2002.

46. Сергеева, В.П. Управление образовательными системами Текст. / В.П. Сергеева. М., 2000.-219 с.

47. Новиков, A.M. Прогнозирование качества образования Текст. / A.M. Новиков // Профессионал. -2001 .-№4.-С.4.

48. Булгаков, А.Т. Автоматизация контроля качества обучения Текст. / А.Т. Булгаков // Профессиональное образование. 2002. - №12. - С. 12.

49. Абабкова, В.И. Психолого-педагогические критерии и методы оценки эффективности образовательного процесса Текст. / В.И. Абабкова // Стандарты и мониторинг в образовании .- 2001.- №5.- С. 60-62

50. Станфорд, JI. О. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем Текст. / JI. О. Станфорд. Москва: Сов. радио, 1969. -216 с.

51. Вентцель, Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. Текст. / Е.С. Вентцель. М.: Наука, 1988.-208 с.

52. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ Текст. / Н. Дрейпер, Г. Смит. М.: Статистика, 1973. - 392 с.

53. Вапник, В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным Текст. / В.Н. Вапник М.: Наука, 1979. - 447 с.

54. Стародубцев, B.C. Структурное моделирование экономических систем Текст.: монография / В. С. Стародубцев, Т. JI. Безрукова. Воронеж, Изд-во Истоки, 2004.- 115 с.

55. Глущенко, В. В. Исследование систем управления Текст. /В. В Глущенко, И. И. Глущенко Железнодорожный, Моск. Обл.: НПЦ "Крылья", 2000.-416 е.

56. Будников, С.А. Методика моделирования качества знаний Текст. / С.А. Будников, В.С.Стародубцев, Е.Л.Кондратьева // Вестник ВИРЭ №3, 2005.-Вып.№2.- С. 70-75.

57. Ивахненко, А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. Текст. / А.Г. Ивахненко Киев: Наук, думка, 1982. - 296 с.

58. Ивахненко, А.Г. Принятие решений на основе самоорганизации Текст. / А.Г. Ивахненко, Ю.П. Зайченко, В.Д. Димитров. М.:Сов. радио, 1979. - 275 с.

59. Нагель, Э. Теорема Гёделя Текст. / Э.Нагель, Д.Ньюмен. М.: Знание, 1970.-62 с.

60. Эшби, У.Р. Несколько замечаний Текст. / У.Р.Эшби // Общая теория систем.-М.: Мир: 1966.-С. 171 -178.

61. Эшби, У.Р. Введение в кибернетику Текст. / У.Р.Эшби. М.: Ин. литер., 1959.-432 с.

62. Ивахненко, А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами Текст. / А.Г. Ивахненко. Киев: Техшка, 1975. - 312 с.

63. Юрачковский, Ю.П. Структурное моделирование по выборкам наблюдений Текст. / Ю.П. Юрачковский //Автоматика. 1983. - №1. - С. 30 - 38.

64. Ивахненко, А.Г. Предсказание случайных процессов. Текст. / А.Г.Ивахненко, В.ГЛапа Киев: Наук, думка, 1971. - 416 с.

65. Ивахненко, А.Г. Непрерывность и дискретность. Текст. / А.Г. Ивахненко Киев: Наук, думка, 1990. - 224 с.

66. Ивахненко, А.Г. Переборные методы самоорганизации моделей и кластеризации (обзор основных новых идей) Текст. / А.Г. Ивахненко //Автоматика. 1989. - № 4. - С. 82-93.- С. 52 59.

67. Ивахненко, А.Г. Долгосрочное прогнозирование случайных процессов по алгоритмам МГУА с использованием критериев несмещенности и баланса переменных Текст. / А.Г.Ивахненко, Н.А.Ивахненко //Автоматика. 1974. - № 4.

68. Shannon, С.В. The Mathematical Theory of Communication.Text. / C.B.Shannon, W. Weaver. -Urbana (Illinois): Univ. of Illinois Press, 1963.-345 p.

69. Шеннон, P. Иммитационное моделирование систем. искусство и наука. Текст. / Р. Шеннон. - М.: Мир, 1978. - 418 с.

70. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов Текст. / К. Фу. -М.: Мир, 1977.-320 с.

71. Ивахненко, А.Г. Основные разновидности критерия минимума смещения модели и исследование их помехоустойчивости Текст. / А.Г.Ивахненко, В.Н. Высоцкий, Н.А. Ивахненко //Автоматика. 1978. - № 1. - С. 32 - 33.

72. Юрачковский Ю.П. Применение канонической формы внешних критериев для исследования их свойств Текст. / Ю.П. Юрачковский, А.Н. Грошков //Автоматика. 1979.- № 3. - С. 85 - 89.

73. Ивахненко, А.Г. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. Текст. / А.Г.Ивахненко, Ю.П.Юрачковский М.: Радио и связь, 1987. -120 с.

74. Ивахненко, А.Г. Глубина минимума критерия селекции как показатель достоверности модели Текст. / А.Г. Ивахненко, Д.Л.Дылбокова, Д.Д.Сирбиладзе и др. //Автоматика. 1975. - № 6. - С. 13-18.

75. Степашко, B.C. Асимптотическая теория критериев / B.C. Степашко //Автоматика.- 1988. № 6. - С. 10-16.

76. Ивахненко, М.А. Комбинаторный алгоритм МГУА Текст. /

77. A.Г.Ивахненко, М.З.Кваско //Автоматика. 1972. - № 5. - С. 48-58.

78. Веников, В.А.Теория подобия и моделирование. Текст. / В.А.Веников. -М.: Выс.школа, 1966. 487 с.

79. Форрестер, Дж. Антиинтуитивное поведение сложных систем // Современные проблемы кибернетики Текст. / Дж Форрестер // Современные проблемы кибернетики. -М.: Знание, 1977. С. 9 - 25.

80. Цыпкин, Я.З. Основы информационной теории идентификации Текст. / Я.З.Цыпкин. М.: Наука, 1984. - 520 с.

81. Стародубцев, B.C. Методологические аспекты анализа систем Текст.: /

82. Шикин, Е. В. Математические методы и модели в управлении Текст. / Е. В. Шикин, А. Г. Чхартишвили. Москва: Дело, 2000. - 440 с.

83. Спицнадель, В. Н. Основы системного анализа Текст. / В. Н.Спицнадель. С.-Петербург: Бизнес-пресса, 2000. - 326 с.

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

85. Мостеллер, Ф. Анализ данных и регрессия Текст. / Ф.Мостеллер, Дж.Тьюки. М.: Финансы и статистика, 1982. - 30 с.

86. Кендэл, М. Временые ряды Текст. / М.Кендэл. М.: Финансы и статистика, 1981. - 198 с.

87. Алберт, А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание Текст. / А. Алберт. М.: Наука, 1977.-223 с.

88. Васильев, В.И. Синтез пространств оптимальной кластеризации Текст. / В.И.Васильев, Г.А.Ивахненко //Автоматика. -1992. № 4. - С. 33-38.

89. Себер, Дж. Линейный регрессионный анализ. Текст. / Дж .Себер. М.: Мир, 1980.-456 с.

90. Бокс, Дж. Анализ временных рядов Текст. / Дж.Бокс, Т. Дженкинс. М.: Мир, 1974. Вып. 1.-406 с. Вып.2. -196 с.

91. Лоули, Д. Факторный анализ как статистический метод Текст. / Д.Лоули, А.Максвелл/-М.: Мир, 1967. 144 с.

92. Харман, Г. Современный факторный анализ Текст. / Г. Харман. М.: Статистика, 1972.-486 с.

93. Мейндональд, Дж. Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике Текст. / Дж. Мейндональд. М.: Финансы и статистика, 1988. - 350 с.

94. Мандель, И.Д. Кластерный анализ Текст. / И.Д.Мандель М.: Финансы и статистика, 1988. - 176 с.

95. Кондратьева, Е.Л. Моделирование качества знаний учащихся Текст. / Е.Л.Кондратьева//Моделирование систем и процессов №1, 2006.- С. 51-55.

96. Стародубцев, B.C. Квантификация природных процессов. Компьютерные технологии. Текст.: монография / В.С.Стародубцев Воронеж: Воронеж, ун-т., 2000. - 98 с.

97. Форсайт, Дж. Машинные методы математических вычислений Текст. / Дж.Форсайт, М.Малькольм, К.Моулер. М.: Мир, 1980. - 279 с.

98. Кунц, Г. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих функций Текст. / Г. Кунц, С. О'Доннел. Москва: Прогресс, 1981.-302 с.

99. Винер, Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине Текст. / Н. Винер. М.: Сов. радио, 1968. - 326 с.

100. Регионы России. Социально-экономические показатели 2002 Текст.: стат.сб./Госкомстат России. М., 2002. - 863 с.

101. Статистический сборник. Цены Воронежской области 2005 г. -Воронеж: Вор.обл.ком.гос.стат, 2005. 113 с.

102. Воронова, Н.И. Инновационные технологии в образовательном пространстве Текст. / Н.И. Воронова, И.В. Заскалкин // Студент, специалист, профессионал ССП-2005: сб. науч. тр.- М.: Машиностроение, 2005.- 221 с.

103. Кондратьева, Е.Л. Оптимизация успеваемости учащихся Текст. / Е.Л.Кондратьева // Моделирование систем и процессов №1, 2006.- С. 56-60.