автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Синхронизация программ подготовки рабочих кадров в распределенной сети учебных центров промышленного объединения

На правах рукописи

СИНХРОНИЗАЦИЯ ПРОГРАММ ПОДГОТОВКИ РАБОЧИХ КАДРОВ В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СЕТИ УЧЕБНЫХ ЦЕНТРОВ ПРОМЫШЛЕННОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

□□3460300

Москва - 2009

003460908

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы управления» в Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете)

Научный руководитель Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Николаев Андрей Борисович, профессор МАДИ(ГТУ)

Официальные оппоненты Лауреат премии Правительства РФ,

доктор технических наук, доцент Строганов Виктор Юрьевич, профессор МГТУ им.Н.Э.Баумана

Кандидат технических наук, Лукащук Петр Иванович Генеральный директор ООО «Спецстройбетон-200», г.Москва

Ведущая организация: Российский научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования (Рос НИИ ИТ и АП), г. Москва.

Защита состоится 24 февраля 2009г. в 10.00 на заседании диссертационного совета Д212.126.05 Московского автомобильно-дорожного института (государственный технический университет) по адресу: 125319, ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр., д.64,

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ(ГТУ)

Текст автореферата размещен на сайте Московского автомобильно-дорожного института (государственного технического университета):\лллл/у.тай.ги

Автореферат разослан 23 января 2009г.

Отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим направлять в адрес совета института.

Ученый секретарь «

диссертационного совета, р )

кандидат технических наук, доцент д/Ш.^/х Михайлова Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Сегодня значительная часть предприятий и организаций строит свою работу на основе философии всеобщего управления качеством, которая базируется на нормах обеспечения качества, заложенных в международных стандартах серии ISO 8000, разработанных международной организацией стандартов ISO. Одним из принципов ISO 9000 является система непрерывной оценки и управления качеством. Этот процесс сопровождает все основные и функциональные процессы предприятия. Крайне важной в таких условиях становится задача количественной оценки значительной части качественных параметров, в том числе качества образования персонала предприятия.

Эффективность обучения сотрудников, таким образом, должна оцениваться, основываясь на международных стандартах. По результатам обучения необходимо устанавливать соответствия качественных характеристик персонала требованиям отечественных и международных стандартов. Сертификация персонала является неотъемлемой частью для функционирования предприятия в международном сообществе.

В условиях перехода от постиндустриального к информационному обществу каждый вынужден считаться с появлением нового фактора производства. Не капитал, земля, рабочая сила или предпринимательские способности, а знания сегодня играют, зачастую, главную роль в процессе формирования материальных и духовных благ человечества. Сотрудники предприятий сегодня владеют значительной частью всех средств производства -собственными знаниями. Причем, стоимость этих знаний, зачастую, только увеличивается с утратой их уникальности. Как следствие, возрастает спрос на современное, актуальное, перспективное образование. Закон диалектики говорит о неизбежности перехода количественных изменений в качественные. На смену имеющейся технологии должна прийти новая технология образования.

Качественным скачком в технологии образования, несомненно, стало открытое образование. Мировой опыт показывает необходимость и перспективность развития данной технологии. Характерной особенностью сегодня является практическая направленность образовательных программ.

Предметом исследования являются информационная поддержка распределенной системы подготовки и переподготовки рабочих и служащих.

Цель и основные задачи исследования

Целью работы является автоматизация процесса синхронизации программ подготовки рабочих кадров в распределенной сети учебных центров, что позволит повысить эффективность подготовки рабочих за счет использования распределенной инфраструктуры технического, кадрового и информационного обеспечения.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• анализ задач системы подготовки рабочих промышленных объединении;

• формальная декомпозиция программно-технического комплекса системы подготовки электронных образовательных ресурсов;

• разработка методов и моделей синхронизации редактирования информационных ресурсов в распределенной структуре с учетом из методической связности;

• разработка вложенных моделей запросов на ресурсы в системе переподготовки;

• программная реализация интерфейсного взаимодействия и конвертации локальных и сетевых вариантов подготовки электронных учебных ресурсов.

Методы исследования

При разработке формальных моделей компонентов системы подготовки в диссертации использовались методы общей теории систем, случайных процессов, марковских цепей, систем и сетей массового обслуживания и др. Моделирование и аналитические исследования проводились на основе современных математических методов и методов многомерного статистического анализа с использованием математических и статистических пакетов.

Научная новизна

Научную новизну работы составляют методы и модели синхронизации программ подготовки рабочих кадров в распределенной сети учебных центров. На защиту выносится:

• структурная декомпозиция программно-технического комплекса системы подготовки рабочих;

• формализованное описание взаимодействия пользователей и в системе подготовки электронных образовательных ресурсов;

• динамическая модель вложенных запросов на ресурсы в системе переподготовки;

• программно-моделирующий комплекс системы синхронизации подготовки электронных образовательных ресурсов.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом затребованное™ образовательных ресурсов. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы в ряде предприятий.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации управления кадрами с использованием комбинированных технологий обучения. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в системе подготовки «Газпрома», а также используются при организации учебного процесса на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

Апробация работы

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2004-2008 гг.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ(ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации процесса распределенного процесса подготовки рабочих промышленных объединений представляет актуальное направление в развитии теоретических и практических методов формирования распределенной базы данных электронных образовательных ресурсов.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и методик.

Во введении обосновывается актуальность работы. Рассматриваются основные проблемы организации процесса подготовки рабочих, а также проблемы обеспечения удаленного редактирования и доступа к образовательным ресурсам. Сформулирована цель и основные задачи работы. Приведено краткое описание содержания глав диссертации.

В первой главе диссертации проведен системный анализ задач автоматизации системы подготовки и предложен комплексный подход к решению задач разработки информационного обеспечения для

создания электронных образовательных ресурсов и моделирования процессов обучения.

Проведен анализ существующих методов подготовки специалистов, методов управления знаниями и обучением и применяемых в них промышленных стандартов и спецификаций, а также классификации систем моделирования процессов обучения.

Очевидными преимуществами распределенной системы подготовки перед прочими методами обучения является возможность автоматизированной интеграции с прочими системами управления предприятием на всех этапах работы. В подобных условиях очевидна необходимость постоянного и непрерывного совершенствования знаний специалистов в контексте актуальных решаемых задач. Анализ показывает, что форма обмена знаниями с использованием инструментов управления знаниями позволит дополнительно повысить эффективность работы специалистов за счет:

• постоянного доступа к необходимым знаниям;

• сокращения времени, необходимого для поиска информации;

• оперативного получения количественной информации о качестве обучения;

• повышения общего интеллектуального уровня предприятия и развития знаний, как фактора производства.

Рассмотрены основные принципы организации педагогической системы, которая представляет собой упорядоченную совокупность целей, содержания, технологии, методов, средств и форм обучения, воспитания и развития персонала, характеризующих в инвариантном виде составляющие образовательной деятельности.

Проанализированы работы в области создания информационного обеспечения территориально распределенных организаций, ориентированные на практическое использование современных методов, моделей и методик при решении задач анализа и синтеза, возникающих на этапах проектирования, разработки и эксплуатации распределенных образовательных систем.

3 результате анализа показано, что информационное обеспечение обучающей системы должно поддерживать работу с информационными ресурсами на различных носителях и с использованием различных технологических средств доступа (локальный, сетевой, WEB варианты). Результаты анализа, позволили сформулировать основные ограничения и специфику решаемых задач.

Общая функциональная схема системы подготовки образовательных программ показана на рис.1. Прямыми и обратными стрелками показаны программные интерфейсы и интерфейсы пользователей, а также средства коммуникаций для персонала

___________

'. Аетор/Методист

Текстовые, графически® редакторы.* »лекфокные твбпяцы, программы афю и ввдео MOtírata и др

Авторская среда (COTA)

Автоматизированная телекоммуникационная обучающая система!

ДйКНбИ о пржж-зекнк Х&ЯТ^ЛЬЕЕХ зад»няй

ШиасаяЕя зотягай

Учебные плава

JUpосисгемы

¡Ш^б-браузер I

Обучаемые

панты

предприятия. Схема отражает процесс эксплуатации системы наполнения его актуальными образовательными ресурсами.

Система подготовки образовательных программ

Рис.1.

Во второй главе диссертации ка основе проведенного анализа педагогических и дидактических принципов организации обучения формируется концепция автоматизации системы подготовки электронных образовательных ресурсов. Строится формальная модель описания процессов обучения. Решается задача декомпозиции компонентов системы подготовки, В результате формируется концептуальная модель и технические требования для реализации программной среды, обеспечивающей функциональную полноту системы учебно-методической поддержки с целью расширения ее возможностей.

Для профессиональной подготовки специалистов понятие тесноты связи между учебными модулями и значимости модуля являются субъективными.

Совокупность базовых понятий, определений, законов и умений из которых исключены все синонимы и будет соответствовать

понятию тезаурус. Как прообраз тезауруса соответствующего типа можно рассматривать любую учебную программу.

В процессе обучения сотрудник должен усвоить список понятий, законов и умений, которые представляет собой тезаурус специальности - Тсп. Метод построения тезауруса позволяет объективно отражать сущность специальности в связи с тем, что в формировании документального информационного потока тезауруса участвует значительное число специалистов.

Если для каждой дисциплины составляется список понятий, введенных ею, то это представляет тезаурус дисциплин. Тезаурус дисциплины разбивается на тезаурусы модулей подобно тому, как дисциплина разбивается на модули. Подмножество объединения тезаурусов всех учебных модулей будет представлять собой тезаурус специальности.

Предположим, что обучаемый в начале обучения имеет начальный тезаурус - Тн. В процессе обучения он усваивает предложенный ему новый тезаурус: (тезаурус специальности) - Тсп. При полном усвоении материала студентом после окончания обучения тезаурус будет следующим: Тп=ТнпТсл. Соотношения тезаурусов источника - Тисп и потребителя - Тп. возможны в следующих вариантах:

1) Множества Тисп и Тр пересекаются. Это происходит в том случае, когда текст источника достаточно легок для потребителя и может быть использован в процессе обучения 7"ислп7п*0.

2) Множества Тисп и Тп не имеют общих членов. Это означает, что понятия, используемые в источнике сложны для восприятия потребителем. В этом случае текст источника не будет понят потребителем и не может быть использован для обучения ТисппТп=0.

3) Множество Тисп содержится в множестве Тп. Это означает, что все понятия, используемые в источнике известны потребителю, текст не несет в себе новой информации и не может быть использован для обучения Тиспс:Тп.

Все множество тезауруса какого-либо источника можно подразделить на две части: понятия, используемые для определения, ввода новых понятий - Тисп, и понятия, вводимые непосредственно в источнике - Tucm =TUOTu7ee, Тисп - та информационная база, которая заимствуется из других модулей. Существует еще несколько случаев взаимодействий тезаурусов источника и потребителя приведенных ниже:

4) Множество используемого в источнике тезауруса - Тисп -полностью содержится в множестве тезауруса потребителя ТиспсТп. В этом случае потребитель полностью поймет текст.

5) Множество тезауруса потребителя пересекается с множеством используемого в источнике тезауруса 7"испп7>0. Текст источника

может быть понят частично или не понят потребителем (в зависимости от объема общей части этих множеств).

6) Множество тезауруса потребителя не пересекается с множеством используемого в источнике тезауруса ТиспглТ^0. Очевидно, что в этом случае текст источника будет, безусловно, не понятен потребителю.

Понятие тезауруса может быть рассмотрено так же в соотношении тезаурусов модулей-предков и модулей-потомков.

Если к моменту начала изучения модуля-потомка все модули-предки изучены, то в множестве тезауруса потребителя к этому моменту содержится множество используемого тезауруса модуля-потомка-Г™, СсГ„.

Если каждое понятие вводить только в одном учебном модуле, то неизученность какого-либо модуля-предка на момент начала изучения модуля-потомка приведет к тому, что одно или несколько понятий, принадлежащих множеству используемого тезауруса модуля-потомка, не будет принадлежать множеству тезауруса потребителя, в результате текст источника будет понят потребителем не полностью. В процессе увеличения числа таких понятий, усвоенная часть текста будет уменьшаться. Особенно сильно это сказывается при обучении персонала промышленных предприятий, когда велико влияние возрастного фактора.

Если возникает необходимость нарушить логичность изложения, то наиболее слабые связи следует направлять в обратную сторону, т.к. при нарушении логичности связи между модулями направлены против оси времени. В данном случае при последующем изучении понятий еще возможно восстановление логики материала.

Граф связности, составленный с точки зрения тезауруса, выглядит следующим образом: все связи между модулями описываются несколькими дугами; понятия, введенные в модуле-предке (принадлежащее множеству ТЦЦ и 7™) используются каждой и.з дуг в модуле-потомке.

В качестве механизма синхронизации редактирования образовательных ресурсов в работе предлагается использование обобщенных сетевых графиков, которые содержат вершины различных типов ("решающие узлы - РУ). Решающий узел характеризуется условиями, налагаемыми на входящие в него и выходящие из него операции. На операции, входящие в РУ, могут быть наложены три различных условия:

(а) «Вход И»: событие, соответствующее данному РУ, считается происшедшим, если выполнены все входящие в РУ операции.

(б) «Включающий вход»: событие, соответствующее данному РУ, считается происшедшим, если выполнена, по крайней мере, одна из входящих в РУ операций.

(в) «Исключающий вход»: событие, соответствующее данному РУ, считается происшедшим, если выполнена ровно одна из входящих в РУ операций.

_Типы решающих узлов__

Вход Выход «И» Включающий Исключающий

Детерминированный Г) ( ( ' 7 I

Вероятностный ) ) о

Рис. 2.

На операции, выходящие из РУ, могут быть наложены два различных условия:

(а) «Детерминированный выход»: после того как произошло событие, соответствующее данному РУ, выполняются все выходящие из него операции.

(б) «Вероятностный выход»: после того как произошло событие, соответствующее данному РУ, выполняется ровно одна из выходящих из него операций.

Таким образом, имеется 6 различных типов РУ, графические изображения которых представлены на рис. 2. Для обобщенного графика формирования образовательных ресурсов должны быть заданы как времена *(х, у), так и вероятности р(х, у) выполнения каждой операции (г, у). Значение р(х, у) есть вероятность того, что после появления события, соответствующего решающему узлу х, будет выполняться операция (х, у). Если этот РУ имеет 'детерминированный выход, то р(х, у) должна быть равна 1 и операция (х, у) обязательно выполняется. Если же он имеет вероятностный выход, то сумма вероятностей выполнения операций, выходящих из х, не должна превышать единицы.

Рассмотрим пример методики рецензирования электронного издания. Так, после получения содержательной части рабочей программы она направляется на рассмотрение одновременно двум рецензентам, каждый из которых может дать один из трех различных ответов (отвергнуть, принять или неопределенный ответ) с вероятностями 0,5; 0,4 а 0,1 соответственно.

Если имеет место хотя бы один отрицательный отзыв, руководство центра отвергает материалы. Если оба рецензента рекомендуют принять материалы, то ресурс принимается для

публикации. В остальных случаях материалы направляется третьему рецензенту.

Процедура одновременного рецензирования

Первое рецензирование,

Получение материалов

\--\

ИОД—/ 6

I/

1 ГЧ 2

V ) V А

У7

А 0,1 '

/

'и 0,4

\ГТ7

2 7

„V

"7 N

10 | Третье

рецензирование

\_____\

и 0,4

Второе 4 ( о \/

йи в К:? Л П СВЯНУ в ' ' | д

рецензирование

11

Рис. 3.

Обобщенный сетевой график процедуры показан на рис. 3. (Р — «отвергнуть», А — «принять», и — «неопределенный ответ»). Дуги, над которыми не надписаны названия, соответствуют фиктивным операциям, необходимым для построения всех возможных ситуаций.

Все события сетевого планирования рано или поздно происходят. Для обобщенных сетевых графиков не обязательно все операции должны быть выполнены и, следовательно, не обязательно все события должны появляться. На рис. 3.. изображен проект редактирования образовательных ресурсов, который будет закончен только в одном из РУ: 9, 10 или 11.Может также случиться, что проект будет закончен не в РУ, а после выполнения некоторой операции. Если, например, будут выполнены операции (2, 4) и (3, 4), то проект будет закончен без наступления события, соответствующего РУ 4. Это, однако, может произойти только для графиков, содержащих РУ с исключающими входами.

В качестве аппарата моделирования взаимодействия пользователей при решении вопросов управления и контроля процессов подготовки электронных образовательных ресурсов для коалиционного решения также использовалась теория взаимодействующих раскрашивающих процессов.

Пример, представленный на рис.4, помимо возможности моделирования взаимодействия между руководителем, администраторов и методистом, демонстрирует возможность синхронизации перемещения документов различных типов.

Действия руководителя: - сформировать пакет заданий (в виде документов) для методистов (а, Ь. с - типы заданий); \№2 - передать задания администратору; \м3, щ - получить решенное задание.

Действия администратора: щ - получить пакет заданий от руководителя; \лг6, \л/7, \л/8 - раздать методистам задания не боле трех типов; щ - получить от методиста редакцию материалов; му10 -передать материалы руководителю; щ2 - получить от методистов оставшиеся задания; \л/13, - получить от руководителя новые задания.

Схема взаимодействующих раскрашивающих процессов системы подготовки, сбора и передачи электронных образовательных ресурсов

Руководитель Администратор

А v!x ^ \ x!(a,b,c) PN W3, ! I w,, v?x l j yl(y+x) w7, z!(z-(a,b,c)) c> —о we, p!(z++(a,b,c)K у we,v'!p W14' / / Л w8,v"?r z!(z+p) / \ \ ,„ W v?p z!(z+p) V-.-'

Рис.4.

Действия методистов: w15 - получить пакет заданий; w16 - из пакета свое задание (типа а): w17 - отдать пакет с оставшимися заданиями (либо другому методисту, либо аналитику); Wie - отдать администратору правленые материалы.

Каналы: v - используются для обмена данными между руководителем и администратором; v' - используются для обмена ресурсами между методистами и администратором; v" - используются для передачи материалов от методистов администратору.

В результате получены формальные методы описания взаимодействия группы пользователей для решения коалиционных задач подготовки методических материалов на основе документальной базы данных образовательных ресурсов.

Результатом формального процессного подхода явилось множество методик подготовки электронных ресурсов. Система подготовки электронных образовательных ресурсов определяется как множество Q некоторых параметров q-, (i=1..n). Будем рассматривать объект, как составную часть системы OicQ. Генерация процесса Z0/

выполняется путем задания оператора Н0':

(1)

где: t- е Г0); А - множество аргументов: /\cQ; со- случайное число. Включение параметра со позволяет задавать оператор от случайных

значений аргументов. В ходе развития процесса множество аргументов А0' изменяется. Обозначим эту зависимость как А°'.

На основе предложенного процессного описания решается задача построения вычислительного процесса, имитирующего совокупность параллельных процессов, описывающих процесс редактирования электронных ресурсов.

Рассмотрено влияние отношения сцепления на последовательность выполнения операторов. Пусть заданы два процесса и Тг. Дискретные состояния процесса пронумерованы от 1 до 13, а процесса Ъ2 - от 14 до 26. При этом возможны четыре типовых случая.

A. Моделирование процесса при несцепленных операторах

ьт.

Поскольку сцепление Л,-*/?,■+» отсутствует для всех /', то последовательность вычислений элементарных операторов не имеет значения и операторы могут вычисляться в любом порядке.

Б. Моделирование процесса в общем случае.

Естественно предположить, что последовательные состояния одного процесса сцеплены между собой.

Предположим, что для всех / = йл. Из утверждения

следует, что в таком случае для всех г = 1 ,п. Таким образом, последовательность сцепленных операторов строго следует порядку а на Т. Из этого же утверждения следует, что последовательность вычислений операторов должна определяться этим же порядком.

B. Моделирование несцепленных между собой процессов и 22.

Предполагаем, что процессы 2-1 и Ъ2 в отдельности представлены

общим случаем. Если ^ - операторы процесса а /?,2 - операторы процесса ¿2, то по предположению отсутствует сцепление между Л;1 и /?/ для всех /' и / Так же, как и в случае А, здесь последовательность вычислений элементарных операторов из разных процессов не имеет значения. Однако, поскольку все /V сцеплены между собой, и все также сцеплены между собой, важно, чтобы в этой последовательности выполнялся порядок си для процесса ¿1 и а2 для процесса 12. В частности, возможен вариант вычисления сначала всех операторов процесса I-,, а затем всех операторов процесса 12.

Г. Моделирование сцепленных между собой процессов и 12.

В этом случае должен быть обязательно выдержан порядок оч для Ъу и а2 для 12, поскольку в общем случае внутри каждого процесса существует сцепленность элементарных операторов.

В диссертации предлагается следующая схема свертки описаний двух процессов в одно общее описание (рис.5.). С инициатором и связана локальная среда (а, е), а с инициатором 12 - локальная среда У, д). Оператор /?1 модифицирован в оператор который связан с

параметром Ь и первым параметром локальной среды инициатора. Оператор /?'2 связан с параметрами Ь, с, с1 и вторым параметром локальной среды инициатора. Операторы Ь\ и Ь'2 в этом случае будут объединенными. Инициаторы 11 и 12 присутствуют в этой схеме одновременно.

Эта схема распространяется и на случай п параллельно протекающих процессов. Процессы, сгенерированные треком или структурой, использующими объединенные элементарные операторы и локальные среды называются подобными. Таким образом, для описания совокупности подобных процессов достаточно иметь одно объединенное описание трека или структуры и множество одинаково структурированных локальных сред, привязанных к инициаторам.

8 третьей главе диссертации при формировании модели запросов на электронные образовательные ресурсы учитывается текущее распределение; территориальная удаленность пользователей системы; интенсивность запросов к каждому ресурсу. В данной постановке важен не сам факт запроса на ресурс, а их очередность. Наиболее адекватной формализацией такого процесса являются марковские цепи, которые учитывают как начальное распределение вероятностей, так и вероятности переходов между состояниями, которые определяют распределение ресурсов.

Следующей задачей, которая решена в диссертации - это распределение учебных ресурсов в телекоммуникационной системе переподготовки с целью синхронизации, редактирования и представления учебных материалов. Для оперативного обмена это актуально в связи с большими объемами аудио- и видео-информации, ЗО-анимациями и другими мультимедийными ресурсами, которые требуют значительных объемов памяти и в настоящий момент при существующих каналах передачи вызывают определенные трудности.

Объединенное описание процессов Т\ и

локальные среды

Рис.5.

При формировании математической модели учитывается текущее распределение ресурсов; территориальная удаленность пользователей системы; интенсивность запросов к каждому ресурсу. В данной постановке важен не сам факт запроса на ресурс, а их очередность. Наиболее адекватной формализацией такого процесса являются марковские цепи, которые учитывают как начальное распределение вероятностей, так и вероятности переходов между состояниями, которые определяют распределение ресурсов. Обозначим Марковскую цепь (МЦ) запросов на ресурсы:

И$к,П,Р) (2)

где - случайная величина, имеющая конечное число значений, иначе множество состояний C=(C0lCi,...Cn); card C=n

П - вектор начального распределения состояний П=(/01,р2.....рп)

Р - матрица переходных вероятностей P=||Pij|| i,j=1..n. Далее будем рассматривать лишь Марковские цепи у которых существуют предельные (стационарные) распределения вероятностей я=(ло, 7ti,..., 7t„). В данном случае под состоянием (С) цепи будем понимать факт наличия ресурсов у пользователя системы. Вероятности переходов определяются из вероятностей, определяющих последовательность передачи ресурсов каждому пользователю в соответствии с функциональными потребностями.

При большом количестве пользователей более рационально для описания потребностей сгруппировать объекты в классы по некоторому признаку: стоимость каналов, территориальная близость и другие. Основная задача - это определение частоты перекачки информационных ресурсов между группами.

Марковская цепь распределения информационных ресурсов

Для решения этой задачи введены формальные операторы укрупнения, исключения петель, сокращения и другие, которые

позволяют построить переходные вероятности вторичной (межгрупповой) цепи по известным характеристикам первичной.

Оператор укрупнения FyKp : (СДР) =(£',n',Р') задается следующим образом. Определяется новое множество состояний и задается отображение F(C)yKp: С -> С5 card С'< card С. Считается, что если случайная величина \ в МЦ (£,П,Р) принимает одно из состояний (Ci')"1, то в МЦ (4',П',Р') \ принимает значение Q'. При этом начальное и стационарное распределение вероятностей преобразуются на основании:

IT=(P'i,P2.....Pn) n^F^ai), где р) = 5>,

W1

т.е. суммируются вероятности состояний исходной МЦ для которой F(C)yi(p : С; = С'.. Матрица переходных вероятностей переопределяется оператором F(P)yKp, как Р = F(P)yKp(P*), где

Pri= Е

ie(C'f

L71! НС}Г1

W^r1

(4)

Оператор исключения петель представляет F(i\, : Р-»Р', где новая МЦ (С',П',Р') получается из МЦ (СДР), если последнюю рассматривать лишь в моменты перехода из одного состояния в другое, при этом моменты, когда цепь находится в одном и том же состоянии исключаются. В этом случае card C=card С' и Vi р'й=0.

Матрица переходных вероятностей определяется на основании преобразования Р'= F(P)Hn(P), которое приводится к:

p'ij = Pij + PijPii + РцРя + Pijti + •» = Рц (1 + Pa + Ps + ■•■) = ■ (5)

' Pa

Стационарное распределение вероятностей определяется из уравнения П'=П'Р'.

Композиция двух предыдущих операций приводит к операции последовательного укрупнения и исключения петель.

При реализации операции сокращения Марковской цепи (С,П,Р), множество состояний С разбивается на два непересекающихся подмножества С!1) и С(2), С = С(1)иС(2) , С(1)пС(2)=0. Между С(1) и С(2) существует биективное отображение F(C>CML(:C-»C'. Матрица Р преобразуется следующим образом

F(PWP^P>'rPij+P*j, (6)

где p*ij определяет вероятность того, что МЦ выйдет из состояния ieC(1) в одно из состояний кеС<2) и при этом первый выход из множества состояний ¡еС(2) будет в состояние jeC<1).

Таким образом, решенная задача позволяет для любой кластеризации состояний определить переходные вероятности между

классами состояний, что дает оценку частоты перекачки ресурсов по Интернет, которую необходимо минимизировать.

Далее в диссертации разрабатывается формальные методы моделирования функционирования распределенной системы на базе моделей систем и сетей массового обслуживания. Предполагается, что сеть в силу естественного регионального распределения может быть приведена к некоторой вложенной иерархической структуре.

Суть разработанного метода вложенных процессов заключается в замене исходной сети, представленной по вложенной схеме, двумя сетями. Сеть нижнего уровня повторяет сеть узла обработки с выделенными генераторами заявок. Нижний уровень в диссертационной работе представлен только разомкнутой СеМО. Сеть верхнего уровня повторяет структуру общей сети. Однако, каждый узел обработки в ней заменяется на некоторый упрощенный эквивалентный. Верхний уровень сети может быть как замкнутой, так и разомкнутой СеМО.

Основной разработанного метода является подмена сети вложенного уровня произвольной структуры на линейную структуру.

Рассмотрим двухуровневую вложенную модель процесса функционирования. Пусть М1 и М2 модели верхнего "О" (разомкнутая) и нижнего "I" уровней соответственно.

Модель М1 представлена кортежем:

М1 = < Оь и Рь ОД Вь Е1 > (7)

0} - число узлов М1, Ц - число типов заявок (классов) М1

= I = - множество стохастических матриц

вероятностей перехода заявок класса /' из узла в узел у. О/^- множество составных узлов М1, Е1 - емкость источников вложенного процесса, Е1 = I, В-, - функция распределения вероятностей обслуживания в узлах СеМО.

Замена сети вложенного уровня

Рис.7.

Модели М1 и М2 связаны интерфейсной переменной £, численно равной обратной величине интенсивности. Вложенная модель М2, состоящая из совокупности вложенных сетей, порожденных составными ресурсами модели М1, описывается аналогично М1, за исключением множества фиктивных узлов

М2 = < С>2, 12,Р2, Вг, Ег, Я2, 02<в> > (8)

Все источники являются единичными. Приоритеты учитываются классом заявок. Тип (класс) заявки М2 определяется как функция /3 = /3(¡,1), где /' - номер узла в М1, через который заявка попадает в М2 и номер класса /. Ввиду того, что каждый составной ресурс порождает свой вложенный процесс с фиктивным источником, получаем:

| 0Ь«| =|М О)

Для каждого составного ресурса /еО* модели М1 справедливо соотношение:

£=хе-4,/е1 (Ю)

где векторы $е,£еи1эе время простоя, время цикла, время пребывания в узле / заявки 1-го типа. При этом выполняется условие:

= /б^е^/еа^еЯ, (11)

где - среднее время пребывания в ном фиктивном узле источнике модели М2, индекс (¡) - номер уровня. Кроме того, также справедливо:

где а)1} - среднее время пребывания во вложенном процессе или

время отсутствия в фиктивном источнике у заявки 1-го в модели М2. Тогда интерфейсное уравнение можно представить в следующем виде:

(13)

е 8 е

где: К*?* - вектор средних времен пребывания в фиктивных узлах

Н-1

модели М2, ле - вектор интенсивностей поступления в составной и/ узел модели М1, а - вектор средних времен отсутствия в фиктивных узлах модели М2: Таким образом, в работе получено основное уравнение баланса между моделями М1 и М2. Величина £ .

является интерфейсной переменной между уровнями, т.к. она является для модели М! интенсивностью поступления в составной узел / заявки 1-го типа, а для модели М2 является временем цикла или просто суммой времен пребывания в модели М2.

С учетом построенных моделей перераспределения ресурсов и оценки частоты обновления и запросов на отдельные фрагменты решается задача построения методики обмена фрагментами учебных планов, учебными программами и содержательной частью отдельных курсов в рамках распределенной сети учебных центров.

В четвертой главе диссертации отражены результаты экспериментального внедрения адаптированной системы распределенной подготовки электронных образовательных ресурсов и определена экономическая и целевая эффективность разработок.

Для рассмотрения выбирались масштабируемые мультисерверные системы, соответствующие принципам открытых систем и стандартам для электронных систем обучения. На основе проведенного обследования была показана целесообразность применения системы Lotus Workplace Collaborative Learning (LWCL).

Как и большинство современных систем, LWCL не имела в своем составе развитого модуля, позволяющего осуществлять не только сбор, но и анализ статистической информации успеваемости обучения сотрудников, релевантности и валидности тестовых заданий. Реализованная подсистема позволяет осуществлять сбор и анализ информации по ряду параметров. Статистические данные могут направляться на анализ с заданной периодичностью в различных текстовых и графических форматах. Схема адаптации системы показана на рис.8.

Базовым форматом для распространения учебных материалов был выбран Sharable Content Object Reference Mode! (SCORM). Благодаря учету большого количества аспектов взаимодействия методических материалов и тщательной проработке механизмов интеграции, SCORM позволяет обеспечить полную переносимость для методических материалов между системами, поддерживающими этот формат.

Технические характеристики серверов системы учитывают объем информации, приходящийся на каждого пользователя системы, объем и динамику информационных потоков, возможности расширения, требования систем управления базами данных, сервера приложений, серверов HTTP, FTP, LDAP-каталога. Поэтому была принята следующая конфигурация: 2 процессора Intel Pentium XEON 1 ГГц, 2 жестких диска 80 Гбайт SCSI, 10000 об/сек, работающих в режиме дублирования. Это позволяет снизить вероятность возможных потерь информации по причине физических сбоев системы.

Предложенная методика применения адаптированной системы для передачи специалистам инновационных знаний позволила сократить затраты на повышение квалификации специалистов по организации и повысить производительность работы персонала.

Схема адаптации Lotus Workplace Collaborative Learning

Рис. 8.

В целях обеспечения возможности независимого параллельного конструирования структурных элементов учебного курса, а также создания его структуры используются раздельные базы данных для хранения структуры учебного курса и его структурных элементов. В

качестве СУБД для организации баз данных была выбрана Microsoft Access. Обоснованность выбора подкреплена тем, что, во-первых, в этой СУБД все метаданные, описывающие базу данных, хранятся в одном файле (*.mdb), что упрощает переносимость учебных курсов и отдельных структурных элементов. Во-вторых, драйвера, необходимые для работы с базами данных Microsoft Access, входят в состав современных версий ОС Microsoft Windows, и, следовательно, не требуется их дополнительная установка при распространении приложений локальной версии системы.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 6 печатных работ, основные из которых приведены в списке публикаций.

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен анализ структуры программно-технического комплекса организации системы подготовки и переподготовки рабочих кадров и выделен круг приоритетных задач, направленных на повышение эффективности подготовки электронных ресурсов в распределеннной среде.

2. Выполнена формальная декомпозиция компонентов системы подготовки и переподготовки рабочих кадров с целью создания открытой и функционально полной системы сопровождения электронных изданий.

3. Проведена классификация пользователей системы и разработано формализованное описание схем их взаимодействия с учетом привязки к программным и информационным ресурсам системы подготовки электронных образовательных ресурсов.

4. Разработан аппарат преобразования марковских цепей, описывающий процессы связности и последовательности редактирования учебных материалов, позволяющий реализовать рациональное размещение рабочих групп, выполняющих редактирование базы данных учебных материалов в распределенной среде.

5. Разработана динамическая модель вложенных процессов запросов на образовательные ресурсы, основанная замене вложенных моделей СеМО линейными структурами.

6. Разработан набор программных компонентов, реализующих конвертацию данных сетевого, локального и WEB вариантов, а также программный комплекс оценки производительности информационной системы подготовки и переподготовки кадров в системе управления персоналом.

7. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в учебных центрах Газпрома и на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ). Показано, что внедрение результатов работы позволяет повысить качество и эффективность процессов разработки учебных планов.

Публикации по теме диссертационной работы

1. Пресняков, H.H.Концепция непрерывного повышения квалификации персонала предприятий строительной индустрии и ЖКХ / H.H. Пресняков, Н.И.Пресняков, А.Б. Николаев II Строительные материалы, оборудование, технологии XXI век, ч.1. № 6, 2006 -С. 6465.

2. Пресняков, H.H. Концепция непрерывного повышения квалификации персонала предприятий строительной индустрии и ЖКХ / H.H. Пресняков, Н.И.Пресняков, А.Б. Николаев //Строительные материалы, оборудование, технологии XXI век, ч.2, № 7, 2006 -С. 8081.

3. Пресняков, H.H. О методике построения системы дистанционного обучения в организациях и на предприятиях инвестиционно-строительной сферы и ЖКХ / Пресняков H.H., Н.И. Пресняков, E.H. Куликова // Строительные материалы, оборудование, технологии XXI век, № 12. -М., 2005 -С. 55-57.

4. Пресняков, H.H. Повышение квалификации конструкторов-расчетчиков без отрыва от производства. / H.H. Пресняков, Н.И. Пресняков // Технологии строительства № 4. М., 2006. - С. 146-148.

5. Пресняков, H.H. Программные комплексы и методика применения дистанционных образовательных технологий для строительных вузов / H.H. Пресняков, А.Б. Николаев, Н.И. Пресняков, П.С. Рожин И Интернет-порталы. Содержание и технологии, сб. науч. статей ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», вып. 4. М.,. 2007. - С.549-559.

6. Пресняков H.H. Моделирование эффективности процессов аттестации персонала / A.A. Шарков, A.B. Ящуков, H.H. Пресняков, В.В. Белоус // Аналитико-имитационное моделирование и ситуационное управление в промышленности, строительстве и образовании (ч.2): сб науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2008. -С.28-32.

Подписано в печать ¿2 2. 04. 2009 г Формат 50x84x16 Усл.печ.л. 4,0 Тираж 400 экз. Заказ № V

"Техполиграфцентр" Россия, 125319 , г. Москва, ул. Усиевича, д. 8 а. Тел/факс: 8 (499) 152-17-71 Тел. : 8-916-191-08-51

ВВЕДЕНИЕ.

1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ЗАДАЧ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ПОДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛА В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СТРУКТУРАХ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

1.1. Анализ методов и форм информационных технологий в обучении.

1.2. Педагогические принципы формирования системы открытого обучения

1.2.1. Основные принципы организации комбинированного обучения.

1.2.2. Взаимодействие пользователей в системе переподготовки.

1.2.3. Организация методической работы.

1.3. Математические моделирование компонентов системы аттестации и подготовки кадров.

1.3.1. Анализ моделей научения и функций забывания информации при организации учебного процесса.

1.3.2. Модели оценки сложности учебной информации.

1.3.3. Математическое моделирование процедур тестового контроля.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ФОРМИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ РЕСУРСОВ В СИСТЕМЕ ПОДГОТОВКИ РАБОЧИХ КАДРОВ.

2.1. Классификация пользователей и компонентов системы подготовки персонала.

2.2. Обобщенные сетевые графики планирования электронных изданий.

2.3. Процессная концепция взаимодействия пользователей системы подготовки электронных образовательных ресурсов.

2.3.1. Способы устранения конфликтов на ресурсах.

2.3.2. Схемы описаний функционирования системы документооборота.

2.4. Модели описания сцепленных процессов взаимодействия пользователей.

2.5. Синхронизация действий пользователей на основе взаимодействующих раскрашивающих процессов.

2.6. Функциональная декомпозиция структуры программно-моделирующего комплекса.

Выводы по главе

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЯ

ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ.

3.1. Разработка метода перераспределения информационных ресурсов.

3.1.1. Марковская цепь связности учебных материалов.

3.1.2. Операции преобразования марковской цепи.

3.1.3. Построение вторичной марковской цепи групп пользователей.

3.2. Вложенное представление имитационной модели распределенной информационной системы.

3.3. Формирование вложенных процессов.

3.4. Структура декомпозиционного метода вложенных процессов.

Выводы по главе 3.

4. ПРОГРАММНО-МОДЕЛИРУЮЩИЙ КОМПЛЕКС РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЫ ПОДГОТОВКИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ.

4.1. Структуры данных и функционал конверторов баз.

4.2. Функционал программной среды администратора системы.

4.2.1. Регистрация пользователей системы.

4.2.2. Закрепление обучаемых за методистами.

4.2.3. Закрепление дисциплин за тьюторами.

4.2.4. Закрепление методистов за дисциплинами.

4.3. Структура учебных курсов.

Выводы по главе 4.

Сегодня значительная часть предприятий и организаций строит свою работу на основе философии всеобщего управления качеством, которая базируется на нормах обеспечения качества, заложенных в международных стандартах серии ISO 9000, разработанных международной организацией стандартов ISO. Одним из принципов ISO 9000 является система непрерывной оценки и управления качеством. Этот процесс сопровождает все основные и фз'нкциональные процессы предприятия. Крайне важной в таких условиях становится задача количественной оценки значительной части качественных параметров, в том числе качества образования персонала предприятия.

Эффективность обучения сотрудников, таким образом, должна оцениваться, основываясь на международных стандартах. По результатам обучения необходимо устанавливать соответствия качественных характеристик персонала требованиям отечественных и международных стандартов. Сертификация персонала является неотъемлемой частью для функционирования предприятия в международном сообществе.

В условиях перехода от постиндустриального к информационному обществу каждый вынужден считаться с появлением нового фактора производства. Не капитал, земля, рабочая сила или предпринимательские способности, а знания сегодня играют, зачастую, главную роль в процессе формирования материальных и духовных благ человечества. Сотрудники предприятий сегодня владеют значительной частью всех средств производства - собственными знаниями. Причем, стоимость этих знаний, зачастую, только увеличивается с утратой их уникальности. Как следствие, возрастает спрос на современное, актуальное, перспективное образование. Закон диалектики говорит о неизбежности перехода количественных изменений в качественные. На смену имеющейся технологии должна прийти новая технология образования.

Качественным скачком в технологии образования, несомненно, стало открытое образование. Мировой опыт показывает необходимость и перспективность развития данной технологии. Характерной особенностью сегодня является практическая направленность образовательных программ.

Предметом исследования являются информационная поддержка распределенной системы подготовки и переподготовки рабочих и служащих.

Целью работы является автоматизация процесса синхронизации программ подготовки рабочих кадров в распределенной сети учебных центров, что позволит повысить эффективность подготовки рабочих за счет использования распределенной инфраструктуры технического, кадрового и информационного обеспечения.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• анализ задач системы подготовки рабочих промышленных объединении;

• формальная декомпозиция программно-технического комплекса системы подготовки электронных образовательных ресурсов;

• разработка методов и моделей синхронизации редактирования информационных ресурсов в распределенной структуре с учетом из методической связности;

• разработка вложенных моделей запросов на ресурсы в системе переподготовки;

• программная реализация интерфейсного взаимодействия и конвертации локальных и сетевых вариантов подготовки электронных учебных ресурсов.

Структура диссертации соответствует списку перечисленных задач.

В первой главе диссертации проведен системный анализ задач автоматизации системы подготовки и предложен комплексный подход к решению задач разработки информационного обеспечения создания электронных образовательных ресурсов и моделирования процессов обучения.

Проведен анализ существующих методов подготовки специалистов, методов управления , знаниями и обучением и применяемых в них промышленных стандартов и спецификаций, а также классификации систем моделирования процессов обучения.

Очевидными' преимуществами распределенной системы подготовки перед прочими методами обучения является возможность автоматизированной интеграции с прочими системами управления предприятием на всех этапах работы. В подобных условиях очевидна •необходимость постоянного и непрерывного совершенствования знаний специалистов в контексте актуальных решаемых задач. Анализ показывает, что форма обмена знаниями с использованием инструментов управления знаниями позволит дополнительно повысить эффективность работы специалистов за счет: .

• постоянного доступа к необходимым знаниям;

• сокращения времени, необходимого для поиска информации;

• оперативного получения количественной информации о качестве обучения;

• повышения общего интеллектуального уровня предприятия и развития знаний, как фактора производства.

Рассмотрены основные принципы организации педагогической системы, которая; представляет собой упорядоченную совокупность целей, содержания,:технологии, методов, средств,и форм обучения, воспитания и развития персонала, характеризующих в инвариантном виде составляющие образовательной деятельности.

Во второй главе диссертации на основе проведенного- анализа педагогических и дидактических принципов1 организации обучения формируется концепция автоматизации системы подготовки электронных, образовательных ресурсов. Строится формальная модель описания процессов? обучения. Решается, задача декомпозиции компонентов системы подготовки. В результате формируется концептуальная: модель и технические требования для реализации программной среды, обеспечивающей функциональную полноту системы учебно-методической поддержки с целью расширения ее возможностей.

Для профессиональной подготовки специалистов понятие тесноты связи между учебными модулями и значимости модуля являются субъективными.

В качестве механизма синхронизации редактирования образовательных ресурсов в работе предлагается использование обобщенных сетевых графиков, которые содержат вершины различных типов (решающие узлы -РУ). Решающий узел характеризуется условиями, налагаемыми на входящие в него и выходящие из него операции.

В качестве аппарата моделирования взаимодействия пользователей при решении вопросов управления и контроля процессов подготовки электронных образовательных ресурсов для коалиционного решения также использовалась теория взаимодействующих раскрашивающих процессов.

В третьей главе диссертации при формировании модели запросов на электронные образовательные ресурсы учитывается текущее распределение; территориальная удаленность пользователей системы; интенсивность запросов к каждому ресурсу. В данной постановке важен не сам факт запроса на ресурс, а их очередность. Наиболее адекватной формализацией такого процесса являются марковские цепи, которые учитывают как начальное распределение вероятностей, так и вероятности переходов между состояниями, которые определяют распределение ресурсов.

Следующей задачей, которая решена в диссертации - это распределение учебных ресурсов в телекоммуникационной системе переподготовки с целью синхронизации, редактирования и представления учебных материалов. Для оперативного обмена это актуально в связи с большими объемами аудио- и видео-информации, SD-анимациями и другими мультимедийными ресурсами, которые требуют значительных объемов памяти и в настоящий момент при существующих каналах передачи вызывают определенные трудности.

При формировании математической модели учитывается текущее распределение ресурсов; территориальная удаленность пользователей системы; интенсивность запросов к каждому ресурсу. В данной постановке важен не сам факт запроса на ресурс, а их очередность. Наиболее адекватной формализацией такого процесса являются марковские цепи, которые учитывают как начальное распределение вероятностей, так и вероятности переходов между состояниями, которые определяют распределение ресурсов.

В четвертой главе диссертации отражены результаты экспериментального внедрения адаптированной системы распределенной подготовки электронных образовательных ресурсов и определена экономическая и целевая эффективность разработок.

Для рассмотрения выбирались масштабируемые мультисерверные системы, соответствующие принципам открытых систем и стандартам для электронных систем обучения. На основе проведенного обследования была показана целесообразность применения системы Lotus Workplace Collaborative Learning (LWCL).

Как и большинство современных систем, LWCL не имела в своем составе развитого модуля, позволяющего осуществлять не только сбор, но и анализ статистической информации успеваемости обучения сотрудников, релевантности и валидности тестовых заданий. Реализованная подсистема позволяет осуществлять сбор и анализ информации по ряду параметров. Статистические данные могут направляться на анализ с заданной периодичностью в различных текстовых и графических форматах.

Базовым форматом для распространения учебных материалов был выбран Sharable Content Object Reference Model (SCORM). Благодаря учету большого количества аспектов взаимодействия методических материалов и тщательной проработке механизмов интеграции, SCORM позволяет обеспечить полную переносимость для методических материалов между системами, поддерживающими этот формат.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит копии актов о внедрении результатов диссертационной работы в промышленности.

Научную новизну работы составляют методы и модели синхронизации программ подготовки рабочих кадров в распределенной сети учебных центров. На защиту выносится:

• структурная декомпозиция программно-технического комплекса системы подготовки рабочих;

• формализованное описание взаимодействия пользователей и в системе подготовки электронных образовательных ресурсов;

• динамическая модель вложенных запросов на ресурсы в системе переподгоговки;

• программно-моделирующий комплекс системы синхронизации подготовки электрон}!ых образовательных ресурсов.

При разработке формальных моделей компонентов системы подготовки в диссертации использовались методы общей теории систем, случайных процессов, марковских цепей, систем и сетей массового обслуживания и др. Моделирование и аналитические исследования проводились на основе современных математических методов и методов многомерного статистического анализа с использованием математических и статистических пакетов.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом затребованности образовательных ресурсов. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы в ряде предприятий.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации управления кадрами с использованием комбинированных технологий обучения. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в системе подготовки «Газпрома», а также используются при организации учебного процесса на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2004-2008 гг.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ(ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации процесса распределенного процесса подготовки рабочих промышленных объединений представляет актуальное направление в развитии теоретических и практических методов формирования распределенной базы данных электронных образовательных ресурсов.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 5 печатных работах.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения на 148 страницах, содержит 28 рисунков, 11 таблиц, список литературы из 130 наименований и приложения.

Выводы по главе 4

1. Разработана структура баз данных сетевого, локального и WEB вариантов использования системы подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий.

2. Разработаны программные конверторы синхронизации редактирования учебных материалов в сетевом, локальном и WEB вариантах.

Организован интерфейс взаимодействия программы администратора с дополнительными пользовательскими приложениями

3. Разработана программная среда администратора учебного процесса подготовки и переподготовки персонала промышленных предприятий, имеющая функции изменения личных данных об обучаемых, методистах и тьюторах. Администратор управляет связями обучаемых с тьюторами, тьюторов с дисциплинами, и методистов с дисциплинами.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведен анализ структуры программно-технического комплекса организации системы подготовки и переподготовки рабочих кадров и выделен круг приоритетных задач, направленных на повышение эффективности подготовки электронных ресурсов в распределеннной среде.

2. Выполнена формальная декомпозиция компонентов системы подготовки и переподготовки рабочих кадров с целью создания открытой и функционально полной системы сопровождения электронных изданий.

3. Проведена классификация пользователей системы и разработано формализованное описание схем их взаимодействия с учетом привязки к программным и информационным ресурсам системы подготовки электронных образовательных ресурсов.

4. Разработан аппарат преобразования марковских цепей, описывающий процессы связности и последовательности редактирования учебных материалов, позволяющий реализовать рациональное размещение рабочих групп, выполняющих редактирование базы данных учебных материалов в распределенной среде.

5. Разработана динамическая модель вложенных процессов запросов на образовательные ресурсы, основанная замене вложенных моделей СеМО линейными структурами.

6. Разработан набор программных компонентов, реализующих конвертацию данных сетевого, локального и WEB вариантов, а также программный комплекс оценки производительности информационной системы подготовки и переподготовки кадров в системе управления персоналом.

7. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в учебных центрах Газпрома и на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ). Показано, что внедрение результатов работы позволяет повысить качество и эффективность процессов разработки учебных планов .

1. Аббасов A.M. Оптимизация размещения информационных баз с копиями в сети ЭВМ // Автоматика и вычислительная техника. - 1988. - Т4. -С.71-75.

2. Аванесов B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний. Монография. М.: Исследовательский центр, 1994.

3. Аванесов B.C. Теоретические основы разработки заданий в тестовой форме. М.: Исследовательский центр, 1995.

4. АльянахИ.Н. Моделирование вычислительных систем. JL: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1988. - 223 с.

5. Анисимов В.Г., Анисимов Б.Г. Алгоритмы оптимального распределения дискретных неоднородных ресурсов на сети // Журнал вычислительной математики и управления. 1997. - Т.37, №1. - С.54-60.

6. Аршанов М.З. Многокритериальное^ и согласованность в активных системах // Автоматика и телемеханика. 1997. - №2. - С.162-168.

7. Бабердин П.В. Методы построения распределенных вычислительных систем // Технология эксплуатации систем телеобработки данных. М.,1986.-С.101-104.

8. БенедиктС. Принятие решений при ненадежной информации // Автоматика и телемеханика. 1996. - №9. - С. 151-152.

9. Боровков К.А. Распространение хаоса в сетях обслуживания // Теория вероятностей и ее применения. 1997. - Т.42, №3. - С.449-460.

10. Векслер А.А., Конев В.В. О среднем числе наблюдений при гарантированном оценивании параметров авторегрессии // Автоматика и телемеханика. 1995. - №6. - С.97-104.

11. Векслер А.В. Риск-эффективное оценивание параметров процесса авторегрессии // Проблемы передачи информации. 1997. - Т.ЗЗ, №2. - С.37-53.

12. Гершунский Б.С Философия образования. М.: Флинта, 1998,

13. Готлиб М.А. Компьютеру дидактическое обеспечение. // Информатика и образование - М., Педагогика, N 4, с.3-14.

14. Готлиб М.А. Структура АОС. //Информатика и образование -М-, Педагогика, N 3, 1987, с. 11-20.

15. Дли М.И. Об одном алгоритме моделирования нестационарных стохастических объектов. — Смоленск: Смол. фил. Моск. энерг. ин-та., 1997. -6с.

16. Дрожжин B.C. Авторегрессионные модели нерегулярных временных рядов, образующихся при измерениях в случайные моменты времени. Кемерово: Кемер. гос. ун-т, 1997. - 22с.

17. Емельянов В.В. Метод построения математических моделей сложных дискретных систем и процессов // Вестник МГТУ. Сер. Машиностроение. 1993. - №1. - С. 14-19.

18. Зимняя И.А. Проблемы самооценивания как интериоризированной внешней оценки в процессе обучения. "Квалиметрия человека и образования. Методология и практика. 2-й симпозиум, кн.1, ч.1. М.: Исследовательский центр, 1993.

19. Кац И.Я., Тимофеева Г.А. Бикритериальная задача стохастической оптимизации // Автоматика и телемеханика. 1997. - №3. - С.116-123.

20. Кашицин В.П. и др. Состояние и развитие дистанционного образования в мире: Научно-аналитический доклад. М.: Изд-во «Магистр», 1997.-С. 44.

21. Кини Р.Л., РайфаХ. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения.- М.: Радио и связь, 1981.- 560с.

22. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. М.: Статистика, 1978. - Т. 1. - 221с.

23. Клейнрок Л. Вычислительные сети с очередями. М.: Мир, 1979.-600с.

24. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. - 432 с.

25. Коломиец Б.К. Инвариантные функции интеллектуальной деятельности. Техническое творчество: теория, методология, практика, энциклопедический словарь справочник./Под ред. А.И.Половинкина, В.В.Попова/. М.: НПО "Информсистема", 1994.

26. Корбут А.А., Финкельштейн Ю.Ю. Дискретное программирование. -М.: Наука, 1969.-368 с.

27. Коротаева JI.H., Ченцов А.Г. Метод динамического программирования в одной задаче маршрутной оптимизации с неаддитивной функцией затрат // Маршрутно-распределительные задачи. Урал. гос. техн. ун-т. Екатеринбург, 1995. - С.32-34.

28. КрутоваИ.Л. Формирование алгоритма управления итерационным процессом настройки параметров в системе с упрощенной эталонной моделью // Автоматика и телемеханика. 1998. - №2. - С.72-84.

29. Лавров С.С. Представление и использование знаний в автоматизированных системах. //МП. 1986, N 3, с. 14-19.

30. Лебедев В.М., Добровольский С.М. Вероятностные модели и статистические методы анализа и обработки информационных потоков // Фундаментальные проблемы математики и механики. МГУ. М., 1994. -СЛ 52-153.

31. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975.- 431с.

32. Ляхов А.И. Асимптотический анализ замкнутых систем очередей, включающий устройства с переменной интенсивностью обслуживания // Автоматика и телемеханика. 1997. - №3. - С.131-143.

33. Мальцев А.П., Романцев В.В., Ченцов А.Г. К вопросу оптимальной маршрутизации сигнала в условиях неаддитивной функции затрат // Маршрутно-распределительные задачи. Урал. гос. техн. ун-т. — Екатеринбург, 1995. С.54-63.

34. Мамиконов А.А., КульбаВ.В., Косяченко С.А., Ужастов И.А. Оптимизация структур распределенных баз данных в АСУ. М.:Наука. Гл.ред.физ.-мат.лит., 1990.- 240 с.

35. Маркелова Е.Ю. Некоторые алгоритмы последовательной оптимизации в маршрутно-распределительных задачах // Маршрутно-распределительные задачи. Урал. гос. техн. ун-т. Екатеринбург, 1995. -С.63-82.

36. Махлин О.Б. Метод оптимального распределения файлов в однородной сети СМ ЭВМ // Региональные и локальные сети СМ ЭВМ. М.: ИНЭУМ, 1985. - с.28-35.

37. Мельник В.Г. Исследование декомпозиционного метода вложенных процессов для моделирования распределенных информационных систем // Моделирование и оптимизация в управлении: Сб. науч. тр. М., 2003, МАДИ(ГТУ). С. 13-17.

38. Мельник В.Г. Моделирование вложенных процессов передачи мультимедийных ресурсов в системе переподготовки кадров // Моделирование и оптимизация в управлении: Сб. науч. тр. М., 2003, МАДИ(ГТУ). С. 152-156.

39. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973.- 342с.

40. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.Н. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978.- 351с.

41. Николаев А.Б. Использование экспертных систем при проектировании распределенных информационно-вычислительных сетей // Сборник научных трудов МАДИ. -М., 1989. С.56-59.

42. Новое качество высшего образования в современной России. Труды Исследовательского центра. Род научной редакцией Селезневой Н.А. и Субетто А.И. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1995. - 199 с.

43. Печинкина О.А. Стационарное распределение времени пребывания требования в системе с дисциплиной LIFO и неоднородным входящим потоком // 33 Научн. конф. физ.-мат. и ест. наук. Российского ун-та Дружбы народов: Тез. докл. М., 1997. - С.79.

44. Пиуновский А.Б. Оптимальное управление случайными последовательностями в задачах с ограничениями. М., РФФИ, 1996. - 304с.

45. Подгорецкая Н.А. Изучение приемов логического мышления у взрослых. М., Педагогика, 1980.

46. Проходов А В., Рузин В.С О глубинной концепции образования.// Вестник высшей школы. 1990 № 5.

47. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика выбора математической модели при обработке экспериментальной статистической информации. Пенза: Пенз. гос. техн. ун-т, 1997. - 20с.

48. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика обработки экспериментально-статистической информации. Пенза: Пенз. гос. технич. ун-т, 1997.-29с.

49. Растригин JI. С. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Знание, 1988.

50. Родионов Б.У.,Татур А.О. Стандарты и тесты в образовании. М.: Исследовательский центр, 1995. - 48с.

51. Сборник методических рекомендаций по разработке содержания обучения и дидактических систем. /Под ред. А.А.Золотарева М., МИИГА, 1988, 270 с.

52. Селезнева Н.А. Проблемы оценки качества образования в России: состояние и перспективные пути решения. Труды Исследовательского центра. Серия: Научные доклады. М. Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов 1994.

53. Селезнева Н.А., Коломиец Б.К. Проблемы итоговой государственной аттестации выпускников вузов, сб. "Современные формы и методы контроля знаний студентов на различных этапах обучения и при аккредитации вузов" М.: Исследовательский центр. 1995.

54. Сибиряеева A.JI. Динамическое программирование в аддитивной задаче оптимального покрытия // Маршрутно-распределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. Екатеринбург, 1995. - С.67-75.

55. Соколов В.М. Основы проектирования образовательных стандартов (методология, теория, практический опыт). М.: Исследовательский центр, 1996.-86с.

56. Соломатин Н.М. Информационные семантические системы. М.: Высшая школа, 1989. - 127 с.

57. Субетто А.И. Системология образовательных систем. -М.: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, 1995.

58. Тарханян А.Г. Формализация иерархической структуры распределенной информационно-вычислительной системы // Промышленность Армении.- 1986.- Т 3.- С.43-45.

59. Технология системного моделирования. /Под ред. С.В.Емельянова -М., Машиностроение; Берлин, Техник, 1988.

60. Тихомиров В.П., Солдаткин В.И., Лобачев С.Л., Ковальчук О.Г. Дистанционное обучение: к виртуальным средам знаний. Дистанционное образование . №2. - 1999. - С.8-16.

61. Тониев К.С., Цвиркун А.Д. Оптимизация распределения вычислительных работ и баз данных в сети ЭВМ // Автоматика и телемеханика. 1983. - ТД2, - сЛ22-133.

62. Управление современным образованием: социальные и экономические аспекты / Под ред. А.Н.Тихонова. М., 1998.- С. 256.

63. Усков В.Л., Ускова М. Информационные технологии в образовании // Информационные технологии. 1999. -№1.-С. 31-37.

64. Ушаков А.В., Цыплекова Б.В. К оптимизации систем массового обслуживания // Фундаментальные проблемы математики и механики. М., МГУ, 1994.-С. 157-158.

65. Феррари Д. Оценка производительности вычислительных систем: Пер.с англ. / Под ред.В.В.Мартынюка.- М.: Мир, 1981. 576с.

66. ЦегеликГ.Г. Системы распределенных баз данных. Львов: Свит, 1990.- 167с.

67. Цициашвилли Г.Ш. Простейшая вероятностная модель оценки обобщенного показателя // РАН. ДВО. Ин-т прикл. мат. -1995. №1. - С. 1-4.

68. Цуканов А.В. К построению теории статистических баз данных. -Севастополь: Севастоп. гос. техн. ун-т, 1995. 29с.

69. Челышкова М.Б. Разработка педагогических тестов на основе современных математических моделей: Уч. пособие. М.: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, 1995. 32 с

70. Шахов В.В. Некоторые задачи планирования имитационного эксперимента // Труды конф. мол. уч. ВЦ СО РАН. Новосибирск, 1995. -С.200-212.

71. Шмелев В.В. Аналитические задачи календарного планирования // Автоматика и телемеханика. 1997. - №1. - С. 121-128.

72. Янбых Г.Ф., Столяров Б.А. Оптимизация информационно-вычислительных сетей. М.: Радио и связь, 1987. - 232с.

73. Ярошевич М.Е. Адаптивное размещение информации в распределенных базах данных // Системы баз данных и знаний: Тезисы докладов Всесоюзной конференции. Калинин, 1989. - С.23-24.

74. Ярошевич М.Е. Адаптивное управление размещением копий элементов распределенной базы данных.- Минск, 1989.- 22 с.

75. Abadi M., Cardelli L. A theory of primitive objects: Untyped and first-order systems. Informationand Computation. - 1996. - V.125, №2. - P.78-102.

76. Boshi J, Unal R, White N.H. A Framework for the Optimization of Discrete-Event Simulation Models. 17th American Society for Engineering Management National Conference, Dallas, Texas, October 10-12, 1996. - 6p.

77. Casas L.A.A. et al. Virtual reality full immersion techniques for enhancing workers performance // Proc. Intern. Conf. On Integrated and Sustainable Industrial Production. (Lisbon, Portugal). 1997. P. 399-411.

78. Casey R.G. Allocation of copies of a file in an information network. -Proc.AFIPS 1972 Spring Jt.Computer Conf., V.40, AFIPS Press, Arlington, pp.617-625.

79. Christopher A. Kennedy A. Comparison of Several Numerical Methods for Simulation of Compressible Shear Layers. NASA TP-3484, December 1997. -P.62.

80. Chu W.W. Optimal file allocation in a computer network. // Computer-Communication Systems, N.Abramson and F.F.Kuo, Eds., Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J., 1973, pp.82-94.

81. Coffman E.G., Gelenbe E., Wood R.C. Optimal replication of parallel-read, sequential-write systems. // Performation Evaluation Rev. (Summer 1980), pp.209-216.

82. David R., Alia H. Petry Nets and Grafcet: Tools for modelling discrete events systems / Printice-Hall International (UK) Ltd. 1992.

83. Dowdy L., Foster D. Comparative Models of the File Assignement Problem.- ACM Computing Surveys, 1982, Vol.14, N2, pp. 287-314.

84. Elane El-Khawas. External Scrutiny, US Style: multiple actors, overlapping roles. Governments and professional education / Edited by Tony Becher. UK. Published by SRHE and Open University Press. Bristol: HEFCE, 1993.

85. Enseignement a distance: realites, enjeux et perspectives: Rapport presente par 7-C1. Barbarante: Conseil economique et social. P., 1997.

86. Eugene A.M. High Accuracy Evaluation of the Finite Fourier Transform Using Sampled Data. NASA TM-110340, June 1997, pp. 34

87. Fisher M.L., Hochbaum D.S. Data base location in computer networks // Decision Sciences Working Paper 78-10-09, Dep. Decision Science, Univ. of Pennsylvania, Philadelphia, Oct. 1978. pp.234-252.

88. Foster D.V., Browne J.C. File assignment in memory hierarchies // Proc. Modeling and Performance Evaluation of Computer Systems, Oct. 1976, Beilner and Gelenber, Eds., North-Holland Publ., Amsterdam, 1976, pp.119-127.

89. Foster D.V., Dowdy L.W., Ames J.E. "File assignment in a computer network", Computer Networks 5 (Sept. 1981), pp.341-349.

90. Gerd G.H., Paris C.K., Mairson H.D. Database query languages embedded in thetyped lambda calculus // Information and Computation, 15 June 1996. V.127, №2. - P.l 17-144.

91. Ghosh D., Moily J.P. A Decision Support System Methodology for the File Allocation Problem in Distributed Computing Systems // "INFOR", 1990, 28, N1, p. 234-246.

92. Goodman E.D. Introduction to GALOPPS the Genetic Algorinm Optimized for Portability and Parallelism // Technical Report, Case Center for Computer-Aided Engineering and Manufacturing, Michigan State University, East Lansing. 1995. - pp.132.

93. Goos K., Hans L.B. Triangulating planar graphs while minimizing the maximum degree // Information and Computation, 135(1): 1-14, 25 May 1997.

94. Haekhe C., Natter M., Som Т., OtrulaH. Adaptive methods macroeconomic forecasting // J. Intell. Syst. 1997. - 8, №1. - P. 1-10.

95. Hancock B. Distributed Databases // DEC prof., vol. 5, N6, 1986, p.l 10-112.

96. Hill D. R.C. Object-Oriented Analysis and Simulation. Addison-Wesley Publishing Company, 1996. - 453pp.

97. Javed A. A., Scott E.D. General bounds on statistical query learning and РАС learning with noisevia hypothesis boosting // Information and Computation, 141(2): 15 March 1998. pp.85-118.

98. Joslin R. Direct Numerical Simulation of Evolution and Control of Linear and Nonlinear Disturbances in Three-Dimensional Attachment-Line Boundary Layers. NASA TP-3623, 1997. - P.39.

99. Joslin R. Simulation of Nonlinear Instabilities in an Attachment-Line Boundary Layer // Fluid Dynamics Research. 1996. - V.18, №2. - P.81-97.

100. Kenneth Nemire. Evaluting an immersive virtual environment prototyping and simulation // SPIE. 1997. Vol. 3012. P. 408-416.

101. Klim В., Gawronski W. Hankel Singular Values of Flexible Structures in Discrete Time // Journal of Guidance, Control and Dynamics. 1996. V.19, №6. - P.1370-1377

102. Kursoe J.F., Simha R.A Microeconomic Approach to Optimal File Allocation // The 6th International Conference on Distributed Computing Systems, Cambridge, May 19-23, 1986.- Washington : IEEE computer soc. press, 1986. -p.28-35.

103. Law A.M., KeltonD.W. Simulation modeling and analysis. New York: McGrew-Hill, 1991. - 362p.

104. Leary D.E. Artificial intelligence and virtual organizations // Commum ACM (USA). 1997. Vol. 40. № 1. P. 52-59.114.- Lord F.M. Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems. Hillsdale N J. Lawrence Eribaum Ass., Publ. 1980.

105. Macedonia M.R. A transatlantic research and development environment (3D virtual graphics) // IEEE Comput. Graph. Appl. 1997. Vol. 17. № 2. P. 76-82.

106. Mdunn H. A Computer Program for Predicting Ducted Fan Engine Noise Version 1.1. NASA CR-97-206232, September 1997, pp. 31

107. Menousek В., Wolfe T. Virtual reality the modular way // Comput. Graph. (USA). Aug. 1997. Vol. 31. № 3. P. 66-68.

108. Ming-Yang K., Reif J., Tate S. Searching in an unknown environment: An optimalrandomized algorithm for the cow-path problem // Information and Computation. 1996. - V. 131, № 1. - P.63-79.

109. Murdoch C., Lohuson L. Intelligent data handling. London: Chapman&Hall, 1990,- 177 p.

110. Natrig B, Jorung G. On probabilitic risk analysis of technological system. Statist.Res.Rep.Dep.Math.Univ.Oslo. - 1995. -№6. - P. 1-8.

111. Pelletier F. The virtual and real environments: symbiosis // Proc. Internal Conf. On Virtual Systems and Multimedia. 1997. P. 246-247.

112. Schurind G.E. Windows open on new warehouse management software // Mater. Handl. Eng. 1995. - 50, №12. - P.30.

113. Simmonds B. Enhancing reality to make the ideal instruments // Control and lustrum. 1995. Vol. 27. № 12. P. 29, 30.

114. Sloman M., Kramer J. Distributed Systems and Computer Networks. -Englewood Cliffs, 1987. 336 p.

115. SuptaG, Constrained Solutions of a System of Matrix Equations , NASA CR-198288, February 1996. pp. 13

116. Tayen D. A minimal condition for stochastic approximation // Stud. sci. math. hung. 1996. - V.31, № 1 -2. - P.l 19-126.

117. Umeki V., Doi M. Sensation of movement in virtual space // Electron. Commun. Jpn. Fundam. Electron. Sc. (USA). June, 1997. Vol. 80. № 6. P. 74-82.

118. Watars R.C; Barrus J.W. The rise of shared virtual environments // IEEE Spectr. (USA). March. 1997. Vol. 34. № 3. P. 20-25.

119. Watson В. Evaluation of the effects of frame variation on VR tosk performance // Proc. ШЕЕ. 1997. Virtual Reality Annual Internal Symposium. P. 38-44.