Автоматизация процессов управления качеством в системе правовой подготовки вузов МВД России тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Исаков, Сергей Львович

• Исаков, Сергей Львович
• кандидат технических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат технических наук Исаков, Сергей Львович

Введение.

Глава 1. Системный анализ процесса управления правовой подготовкой специалистов ОВД.

1.1. Анализ правовой подготовки в вузах МВД.

1.2. Определение требований к системе управления качеством правовой подготовки вуза МВД.

Глава 2. Принципы построения и функционирования системы управления качеством правовой подготовки специалистов ОВД.

2.1. Структура системы управления качеством правовой подготовки.

2.2. Формирование информационной модели массива правовых документов.

2.3. Математическая модель контура формирования знаний в автоматизированной информационной системе правовой подготовки.

2.3.1. Вероятностная модель динамики контура формирования знаний.

2.3.2. Пример расчета вероятностей состояний обучаемого при изучении Федерального закона

Об оперативно-розыскной деятельности».

2.3.3. Характеристики автоматизированной информационной системы правовой подготовки, как системы обслуживания заявок на пополнение знаний.

Глава 3. Алгоритм управления качеством правовой подготовки в автоматизированной информационной системе.

3.1. Математическая модель оценки качества правовой подготовки на базе тестирования.

3.2. Математическая модель процедуры контроля качества правовой подготовки.

3.3. Параметры и оперативная характеристика двухступенчатой процедуры принятия решения по качеству знаний Федерального Закона «Об оперативно-розыскной деятельности».

3.4. Математическая модель управления качеством правовой подготовки.

3.5. Пример определения матрицы управляющих воздействий на обучаемого.

Глава 4. Оценка достоверности полученных результатов и определение направлений дальнейших исследований.

4.1. Оценка достоверности полученных результатов.

4.2. Экспериментальная проверка функционирования автоматизированной информационной системы правовой подготовки.

4.3. Направления дальнейших исследований.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация процессов управления качеством в системе правовой подготовки вузов МВД России»

В современном мировом сообществе сформировалось понимание того, что от уровня образования населения зависят перспективы развития страны [16].

С середины 60-х годов промышленно-развитые страны уделяют большое внимание проблемам образования и его реформированию.

В 80-е годы СССР занимал одно из первых мест в мире по уровню и качеству высшего профессионального образования. Однако в конце 90-х годов, по данным ЮНЕСКО, Россия оказалась на 13-м месте в последней, третьей группе развивающихся стран, а, по данным Минобразования РФ, по уровню и качеству школьного образования Россия находится в конце шестого десятка стран мира. Поэтому проблема качества образования на всех его уровнях и во всех формах реализации, приобретает первостепенное значение, от решения которой во многом зависит будущее страны [80].

Под качеством следует понимать устойчивую совокупность свойств предмета. В науке о качестве продукции понятие качества определяют, как множество потребительских свойств продукта [30], т.е. качество определяется с позиций требований потребителя к свойствам продукции. Базируясь на этом, под качеством подготовки специалистов следственной и оперативной деятельности будем понимать множество свойств выпускника вуза МВД России, отвечающих требованиям органов внутренних дел к сотруднику ОВД по должностному предназначению.

Выделение качества подготовки специалистов в самостоятельную научную проблему, как предмет исследования в системе МВД, требует решения ряда методологических вопросов: а) теоретического определения и практического описания понятия «качество подготовки» применительно к специалистам системы МВД России различного профиля и уровня образования (при этом качество подготовки 5 следует рассматривать, как интегральный показатель деятельности соответствующих образовательных учреждений Министерства); б) разработки социально обоснованных (федеральных, ведомственных и т.п.) критериев качества подготовки; в) выявления объективных признаков, показателей, свидетельствующих об отклонении качества подготовки специалистов от заданных требований.

В развитых странах мира проблема качества интеллектуальных ресурсов выдвинулась в число первоочередных национальных проблем. Возрастание роли высшего образования в развитии современного общества стимулировало в последние годы системные исследования по проблемам высшей школы и становление ряда новых научных направлений, таких как философия образования, управление качеством образования, квалиметрия высшей школы [25].

Существенное влияние на систему образования оказывают следующие факторы [65]:

1. Система образования является сложной иерархической системой.

2. Система комплексного управления образованием, должна решать следующие проблемы: а) оценки качества содержания образования и личности курсанта (слушателя); б) контроля усвоения знаний, поскольку большинство оценочных технологий не подразумевает учета динамики психических процессов курсантов (слушателей), без чего невозможна коррекция и активизация их познавательной деятельности; в) использования будущими специалистами современных компьютерных технологий в период обучения и исполнения обязанностей по должности; г) управление процессом образования. 6

Проблема управления в образовательных системах, в том числе системах правовой подготовки, является сложной многоаспектной проблемой, решение которой невозможно без применения современных квалиметрических технологий. Разнообразие методик, непродуманный выбор оценочных моделей, недостаточно квалифицированная экспертиза, сформировали несколько хаотичную картину в этой сфере. Преодоление этого состояния определяет необходимость создания осознанного проектировочного подхода к системе комплексного управления образованием, которая должна включать систему оценки качества образования, систему прогноза развития образования, систему управления процессом подготовки по отдельным дисциплинам.

Существующая система подготовки специалистов по юридическим дисциплинам не учитывает в полной мере возможности использования новых информационных технологий и не всегда позволяет обеспечить объективный контроль успеваемости, а также выполнение требований к правовой подготовке курсантов (слушателей).

Требования к правовой подготовке выпускников вузов МВД сформулированы в квалификационной характеристике (Приложение 1).

Выполнение этих требований и подготовка широко образованных юристов является главной задачей, которую МВД поставило перед Санкт-Петербургским университетом МВД России [115]. Одним из путей решения этой задачи является внедрение в учебный процесс новых информационных технологий.

Новые информационные технологии позволяют решать следующие задачи: а) Исключение из цепочки «задача-решение» людей, занятых преобразованием задач в форму, понятную для компьютера. б) Использование электронных документов. Многие электронные документы удобнее всего представлять в интерактивном виде. 7

Интерактивный документ может состоять из нескольких отдельных файлов-страниц, каждый из которых может быть, как текстовым, так и документом любого другого вида. В зависимости от действий пользователя меняется порядок просмотра, автоматически открываются другие документы или воспроизводятся мультимедийные файлы. Интерактивный документ снабжается специальной программой, используемой в качестве средства просмотра. Именно эта программа и обеспечивает обратную связь с пользователем: воздействие пользователя на активные элементы документа (например на гиперссылки или командные кнопки) вызывает соответствующую реакцию этой программы. в) Использование коммуникационных возможностей операционной системы (подключение к локальным и глобальным вычислительным сетям). г) Принятие мер безопасности, препятствующих порче исходного документа и уменьшающих угрозу его редактирования.

Целью использования в учебном процессе новых информационных технологий, является создание между пользователем и компьютером интеллектуального или дружественного интерфейса, позволяющего решать сложные задачи и обеспечивать доступ к любой возможной информации.

Одним из путей повышения качества выпускников вузов МВД является автоматизация информационного обеспечения и управления учебным процессом. Поэтому решение задачи создания автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки как наиболее важного вида подготовки выпускника вуза МВД является на настоящий момент времени весьма своевременной.

Цели и задачи исследования. Целью настоящей работы является повышение качества правовой подготовки в вузах МВД России.

Для реализации этой цели в работе ставятся и решаются следующие научно-технические задачи: 8

1. Исследование структуры и функций системы управления качеством правовой подготовки.

2. Разработка математической модели формирования правовых знаний при использовании информационной системы правовой подготовки и контроля качества знаний.

3. Разработка математической модели и алгоритма функционирования контура управления качеством правовых знаний.

4. Обоснование предложений по созданию автоматизированной системы контроля качества правовых знаний.

Объектом исследования является автоматизированная система управления качеством правовой подготовки в вузах МВД России.

Предметом исследования являются процессы управления качеством правовой подготовки в автоматизированной системе управления.

Основная гипотеза - качество правовой подготовки будет выше при использовании автоматизированной информационной системы в составе системы управления качеством правовой подготовки.

Методы исследования

Предлагаемая работа базируется на результатах, полученных в следующих научных направлениях:

1) методах моделирования сложных систем, разработанных в теории сложных систем, основные результаты которой, представлены в работах [3,7, 14,19,20, 26, 31,41,42, 53, 71, 79,110,114],

2) методах моделирования процессов обучения, разработанных в математической теории обучения, основные результаты которой представлены в работах [8, 22, 67, 68, 77, 78, 88, 95, 96, 101, 111, 112],

3) методах математического моделирования случайных процессов, разработанных в теории вероятностей, теории случайных процессов, основные результаты которых представлены в работах [24, 39, 60, 89, 97, 103, 117,120,122], 9

4) методах оценки качества, разработанных в теории управления качеством и математической статистике, основные результаты которых представлены в работах [1, 30, 33, 36, 59, 63, 65, 75, 80, 98, 100, 101, 102, 125],

5) теории автоматизированных обучающих систем, основные результаты которой представлены в работах [54, 57, 72, 82, 83, 94,108],

6) теории систем управления, основные результаты которой, представлены в работах [2, 9,12, 27, 32, 69, 81, 84, 90, 91,109],

7) методах применения компьютерных технологий в деятельности органов внутренних дел [49, 50, 51, 55, 56, 113].

8) педагогики и психологии [11, 13, 17, 28, 29, 35, 39, 61, 64, 93, 106]

9) теории информационных систем [5, 6,10,18, 27, 58, 66, 76, 92, 107,

118]

На защиту выносятся следующие положения:

1. Обоснование структуры и функций автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки для вузов МВД, а также обоснование состава показателей качества правовой подготовки.

2. Вероятностная модель контура формирования правовых знаний с подсистемой контроля качества знаний методом двухступенчатого статистического анализа.

3. Матричная модель и алгоритм функционирования контура оперативного управления качеством правовых знаний.

4. Подсистема автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки, предназначенная для изучения Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности», включающая информационную матрицу закона, систему тестов, подсистему контроля качества знаний с каналом порогового контроля методом двухступенчатого статистического анализа и канала допускового контроля на основе функции желательности Харрингтона.

10

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки для вузов МВД. Настоящее исследование является первой работой, в которой решается задача создания математических моделей контура формирования правовых знаний и системы контроля их качества порогово-допусковым методом, базирующемся на двухступенчатом статистическом анализе и функции желательности Харрингтона. Предложены математическая модель и алгоритм функционирования контура оперативного управления автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки, обеспечивающего изменение качества правовых знаний в требуемом направлении. Определены параметры и характеристики системы управления качеством изучения положений Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности» как подсистемы автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки.

Практическая значимость работы состоит в том, что:

1. Обоснованы предложения по структуре, функциям и основным техническим показателям автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки для вузов МВД.

2. Полученные в диссертации математические модели использованы при разработке методов математического моделирования в НИР: «Использование методов математического моделирования боевых процессов в подготовке внутренних войск МВД РФ», проводимой в Санкт-Петербургском университете МВД России.

3. Разработанные в диссертации модели: модель порогового контроля методом двухступенчатого статистического анализа и модель допускового контроля на основе функции желательности Харрингтона позволяют автоматизировать процедуру контроля качества правовых знаний на базе применения средств вычислительной техники.

11

4. Разработанные в диссертации матричная модель и алгоритм функционирования контура оперативного управления позволяют автоматизировать процедуру управления качеством знаний обучаемых при использовании средств вычислительной техники.

5. Разработанная в диссертации подсистема автоматизированной системы управления качеством правовой подготовки, предназначенная для изучения Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности», кроме использования в учебном процессе в вузах МВД, может применяться для оценки качества знаний офицерского состава органов внутренних дел при проведении аттестаций и при проверке их готовности к выполнению важных и ответственных заданий, требующих четкого знания Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности».

Апробация исследования

Основные положения исследования были представлены на межвузовской научно-практической конференции «Актуальные проблемы борьбы с преступностью в современных условиях», Санкт-Петербург, май 1997 г.; на международной научно-практической конференции «Законность, оперативно-розыскная деятельность и уголовный процесс», Санкт-Петербург, апрель 1998 г.; на 5-й межвузовской научно-практической конференции «Новые информационные технологии в практике работы правоохранительных органов», Санкт-Петербург, декабрь 1998 г.; на международной научно-практической конференции «Компьютерная преступность, состояние, тенденции, превентивные меры ее профилактики», Санкт-Петербург, февраль 1999 г; на всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы безопасности информационного пространства», Санкт-Петербург, октябрь 1999 г.

Результаты исследования были доложены и обсуждены на заседаниях кафедры информационных систем Санкт-Петербургского университета МВД России.

12

Основные положения диссертации были изложены в работах автора (см. библиографию).

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и приложений.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Исаков, Сергей Львович

Выводы и результаты по главе 3

1. Разработана математическая модель оценки качества правовой подготовки.

2. Разработана математическая модель порогового контроля качества правовых знаний методом двухступенчатого статистического анализа.

3. Обоснована процедура допускового контроля на основе функции желательности Харрингтона.

4. Разработана матричная модель и алгоритм функционирования контура оперативного управления качеством правовых знаний.

120

Глава 4. Оценка достоверности полученных результатов и определение направлений дальнейших исследований

4.1. Оценка достоверности полученных результатов

В работе рассматривается система управления качеством правовой подготовки на базе автоматизированной информационной системы правовой подготовки. В системе формируются контур стратегического управления и контуры оперативного управления. Последние управляют контурами формирования знаний в которые входят обучаемые.

Оценка качества знаний обучаемого осуществляется системой контроля, формирующей матрицу фактических знаний.

Требования руководства по качеству знаний формализуются в виде матрицы требуемого качества, которая в регуляторе сравнивается с матрицей фактических знаний. По результатам сравнения формируется матрица отклонений и вырабатывается матрица управляющих воздействий. Управляемыми величинами являются показатели качества знаний положений учебной дисциплины.

Систему управления качеством правовой подготовки можно отнести к классу многомерных стохастических систем. Ее размерность определяется числом положений учебной дисциплины. Стохастичность является следствием случайного характера процессов утраты и пополнения знаний. Математическая модель системы управления качеством правовой подготовки описывает ее функционирование на основе информационного взаимодействия между составными частями. Математическое описание контура формирования знаний базируется на концепции пространства состояний и марковских случайных процессов, широко используемых для описания стохастических систем.

121

В контуре формирования знаний СПС, входящая в АИС ПП, выполняет функцию обслуживания требований обучаемого на пополнение знаний и повышение их качества. Характерной особенностью систем обслуживания является необходимость учета случайного потока заявок и случайного времени обслуживания. В исследованиях процесса обучения [95] показано, что поток требований на пополнение знаний можно считать пуассоновским. Он обладает свойствами стационарности, ординарности и не имеет последействия. В то же время, пуассоновский поток является наиболее трудным для системы обслуживания, поэтому системы, рассчитанные на пуассоновский поток, будут эффективно работать при других видах потоков с той же интенсивностью [123]. Важную роль в теории систем обслуживания играют ассимптотические свойства процесса обслуживания, выявленные К.Эрлангом [97] для случая показательного времени обслуживания и любого числа обслуживающих приборов и доказанные в работах Р. Форте [124], Б.А.Севастьянова [97] и А.Я. Хинчина [122]. На основе этих свойств для оценки текущего распределения вероятностей состояний можно использовать его предельное значение. При этом ошибка в оценке не является существенной, если общая продолжительность процесса не меньше (2-3) 1/jlx [123].

Алгоритм управления построен на базе принципа управления по состоянию, используемого в теории многомерных систем управления.

Таким образом достоверность полученных в работе результатов вытекает их применения апробированных методов теории систем массового обслуживания, теории управления, теории случайных процессов, статистической теории обучения.

122

4.2. Экспериментальная проверка функционирования ЛИС ПП

Для опытной проверки разработанной тестовой системы закона «Об ОРД» и двухступенчатой процедуры принятия решений по качеству знаний был проведен эксперимент, в котором участвовали преподаватели и курсанты Санкт-Петербургского Университета МВД России, в том числе и автор настоящего исследования.

Эксперимент проводился в естественных условиях учебного процесса и включал следующие основные этапы:

1) проведение учебных занятий и отработка комплексных задач по правовым дисциплинам с использованием АИС ПП;

2) оценивание знаний курсантов с использованием двухступенчатой процедуры проверки качества знаний.

Опрос уровня подготовленности курсантов по дисциплине «Оперативно-розыскная деятельность в органах внутренних дел» в части знания Федерального закона «Об ОРД» осуществлялся с применением тестовой системы, приведенной в приложении данной работы.

Матричная критериально-ориентированная тестовая система реализуется в виде набора тестов, каждый из которых представляет собой матрицу, все ячейки которой заполнены элементами базы данных, образуя разветвленную логическую структуру. Ячейки матрицы заполняет тестируемый, исходя из логико-аналитического рассуждения, выбирая ответы, расположенные над матрицей. В результате формируется интегральная оценка по итоговым результатам тестирования. Число вопросов в тестовой системе представлено в таблице 4.1. Обозначение модулей реализуемой тестовой системы приведено в разделе 2.2.

Тестированию подвергались курсанты 221, 222 учебных групп второго факультета. Результаты тестирования приведены в таблицах 4.2, 4.3.

123

Заключение

Общая задача работы состояла в поиске путей автоматизации процессов управления качеством формирования правовых знаний с целью его повышения.

Решение общей задачи зависело от решения следующих частных задач:

1) Исследования структуры и функций системы управления качеством правовой подготовки и ее основного элемента - АИС ПЛ.

2) Разработки математических моделей процесса формирования правовых знаний и процесса управления формированием знаний.

3) Обоснования предложений по созданию элементов АИС ПЛ.

Результатом решения первой задачи явилось обоснование двухконтурной структуры АСУ качеством правовой подготовки, ее функций и требований к ее основным показателям, а также структуры и функций АИС ПЛ.

Результатом решения второй частной задачи явилось обоснование матричной формы представления правовых документов, которая легла в основу разработанной матричной модели функционирования контура оперативного управления.

Знания обучаемого формируются при его работе с базами данных справочно-правовой системы, в процессе которой происходит взаимный обмен информацией. Образуется контур формирования знаний, который может пребывать в состояниях, соответствующих качеству усвоенных обучаемым положений правового документа. Разработанная математическая модель контура формирования знаний включает в себя: описание пространства состояний обучаемого и систему уравнений перехода из одного состояния в другое. Она позволяет определить распределение вероятностей состояний обучаемого, сделать прогноз по качеству обучения и произвести оценку ресурсов, необходимых для его повышения.

130

Для контроля качества правовых знаний обоснована математическая модель порогово-допускового контроля. Пороговый контроль базируется на двухступенчатом статистическом анализе. Его эффективность близка к методу последовательного статистического анализа, в то же время реализация на практике проще. Допусковый контроль базируется на функции желательности Харрингтона. Разработана процедура принятия решений по качеству знаний положений Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности».

На базе разработанных математических моделей решена третья частная задача. Обоснованы предложения по принципу построения автоматизированного устройства контроля качества правовых знаний (наблюдателя) и автоматизированного устройства выработки рекомендаций по повышению качества правовых знаний (регулятора)

Предложения проверены на примере проработки варианта системы управления качеством знаний положений Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности».

Полученные результаты могут быть использованы для создания автоматизированных информационных систем других видов подготовки: гуманитарной, естественно-научной, технической, экономической.

Таким образом, научно-технические задачи, поставленные в работе решены и цель достигнута.

131

Обозначения и сокращения, используемые в работе

АИС ПП - автоматизированная информационная система правовой подготовки,

АОК - автоматизированный обучающий курс,

АОС - автоматизированные обучающие системы,

СПС - справочно-правовая система,

ОВД - органы внутренних дел,

ОРД -оперативно-розыскная деятельность,

ОУ - объект управления,

СУБД - система управления базами данных,

УО - управляющий объект, ш - весовой коэффициент {-го показателя качества,

Бп - количество баллов, полученных при ответе на п-ый вопрос,

ГШ - групповой показатель качества знаний,

КПпм - мультипликативный комплексный показатель качества,

КПпа - аддитивный комплексный показатель качества, а

8 - эластичность комплексного показателя качества знаний с аддитивным гш взвешиванием по групповому показателю ГШ, м

8 - эластичность комплексного показателя качества знаний с гш мультипликативным взвешиванием по групповому показателю ГШ, а

8 7 эластичность комплексного показателя качества знаний с аддитивным оа взвешиванием по весовому коэффициенту ш, м

8 - эластичность комплексного показателя качества знаний с оа мультипликативным взвешиванием по весовому коэффициенту ш,

Еъ - текущее состояние обучаемого,

Б(1;) - функция распределения времени забывания,

132 хзъ(1) - плотность распределения времени забывания Ь-го положения,

- функция распределения времени усвоения (восстановления) знаний, Бтз - дисперсия времени забывания,

Бтв - дисперсия времени усвоения (восстановления) знаний,

01 - абсолютный показатель качества исследуемого объекта,

С)ш - нормирующий показатель качества исследуемого объекта,

СИ (отн) - относительный показатель качества исследуемого объекта,

И - интенсивность потока требований к восстановлению знаний интенсивность потока забывания положений учебной дисциплины),

Ь - ый элемент памяти обучаемого, содержащего знания 1-го положения,

Мт - матрица требуемого качества знаний,

Мф(^ - матрица фактического качества знаний обучаемых, математическое ожидание числа заявок на восстановление знаний, Мтв - математическое ожидание времени усвоения (восстановления) знаний, Мхз - математическое ожидание времени забывания, Мт - информационный модуль, ту - информационный блок, N - число положений нормативного акта, п - число строк информационной матрицы, птах - количество вопросов в тесте, к - число столбцов информационной матрицы, р - число пустых информационных блоков, ць - интенсивность потока забывания Ь-го положения учебной дисциплины, Рк(1) - вероятность появления к - заявок на восстановление знаний, X - интенсивность усвоения (восстановления) положений учебной дисциплины при использовании АИС ПП,

С)у - оценка качества знаний материала информационного блока ту по четырехбалльной шкале,

133

71(0) - оперативная характеристика двухступенчатой процедуры контроля качества знаний,

Пз(1;) - поток забывания знаний по учебной дисциплине,

Пв(0 - поток восстановления знаний по учебной дисциплине,

Рь - вероятность Ъ - го состояния обучаемого,

Ро - вероятность простоя компьютера в установившемся режиме, (11

Рш(0) - вероятность того, что на первом этапе из выборки ш - вопросов тестов на (11 получены неправильные ответы, 62

Рш(0) - вероятность того, что на втором этапе из выборки ш - вопросов тестов на сЬ получены неправильные ответы,

Тц - среднее значение цикла взаимодействия обучаемого с АИС ПП, Ту - тест, соответствующий информационному блоку ту, хв - среднее время восстановления положений учебной дисциплины при использовании АИС ПП, тзь - среднее время забывания Ь-го положения правового документа, тз - среднее значение времени забывания положений учебной дисциплины, тобс - время обслуживания заявки на восстановление забытого положения, V - пропускная способность АИС ПП как системы обслуживания,

134

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Исаков, Сергей Львович, 2000 год

1. Авен О.И. и др. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем. М.: Наука. 1982.

2. Айзерман М.А. Лекции по теории автоматического регулирования. М.: Физматгиз. 1958.

3. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. М.: Советское радио, 1974.

4. Активные системы // Под ред. В.Н.Буркова. М.: ИПУ АН СССР, 1974.

5. Антюхов В.И., Артамонов B.C. и др. Информационные системы., СПб Академия МВД России. 1998.

6. Антюхов В.И., Котенко И.В. Базы знаний. Ленинград.: Военная Академия связи им. С.М.Буденного.-1991.

7. Антюхов В.И. Описание проблемы с позиций системного анализа. Методические рекомендации. Санкт-Петербург.: Академия МВД РФ. 1997.

8. Аткинсон Р., Бауэр Г., Кротерс Э. Введение в математическую теорию обучения. М.: Мир. 1969.

9. Анфилатов B.C., Антюхов В.И. Теоретические основы автоматизации управления (альбом схем). Л.:, ВАС, 1985.

10. Артамонов B.C., Исаков С.Л., Кикоть В.Я., Латышев О.М. Формальные языки и грамматики. СПб.: СПб, Академия МВД России. 1997.

11. Баранов С.П. и др. Педагогика. М., 1981.

12. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления. М.: Наука. 1975.

13. Беспалько В.П. Слагаемые педагогической технологии. М., Педагогика, 1989.

14. Битинас Б.П. Системный подход к статистическому анализу эмпирических данных // Математические методы в социологическом исследовании. М.: Наука, 1981.135

15. Блувштейн Ю.Д. Криминология и математика. М.: Юридическая литература, 1974.

16. Бойцов Б.В., Крячев Ю.В., Кузнецов М.А. Философия качества. Стандарты и качество, N 8, 1997.

17. Бонгард М.М. Проблема узнавания. «Наука», М., 1967.

18. Бухарцев Ю.А., Ильин В.Е. Автоматизированные информационные системы, JI. .ВАС,1987.

19. Бусленко H.H. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.

20. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко H.H. Лекции по теории сложных систем. М., Советское радио, 1973.

21. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения // Пер. с англ. М.: Конкорд, 1992.

22. Буш Р., Мостеллер Ф. Стохастические модели обучения. М.: Физматиз. 1962.

23. Вагнер Г. Основы исследования операций. М.: Мир, 1973.

24. Вальд А. Последовательный анализ, М.: Физматгиз. 1960.

25. Введение в квалиметрию высшей школы (Кн. 1-4). М.: Исследовательский центр, 1991.

26. Вильсон А. Энтропийные методы моделирования сложных систем. М., Наука, 1978.

27. Винер Н. Кибернетика. М.: Наука, 1983.

28. Власов В.В. Общая теория решения задач (рациология). М., 1990.

29. Войшвилло Е.К. Понятие. Изд. МГУ, М., 1967.

30. Всеобщее управление качеством // Под ред. Глудкина О.П. М.: Радио и связь. 1999.

31. Вунш Г. Теория систем: Пер. с нем. М.: Сов. Радио, 1978.

32. Глушков В.М. Введение в АСУ, Киев, «Техника», 1974.

33. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности. М., Наука, 1965.136

34. Гнеденко Б.В. Теория вероятностей. М., «Наука», 1965.

35. Голубева Э.А. Типологический и измерительный подходы к изучению индивидуальности: от Освальда и Павлова к современным исследованиям // Психологический журнал-Т. 16. №1. 1995.

36. Гостев В.И. Статистический контроль качества продукции. М.: Машиностроение. 1965

37. Громаковский Г.Б., Мелкий В.А., Мисуловин JI.B. Экзаменационные билеты по правилам дорожного движения. М.: Рецепт-Холдинг. 1998.

38. ГОСТ 34.003-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения.

39. Горский Д.П. О проблеме значения (понимания) знаковых выражений. Сб. Язык и мышление, Наука, М., 1967.

40. Государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования-М: Госкомвуз, 1995.

41. Губанов В.А., Захаров В.В., Коваленко А.Н. Введение в системный анализ. Учебное пособие. Л.: ЛГУ. 1988.

42. Дедков В.К., Северцев H.A. Основные вопросы эксплуатации сложных систем. М., Высшая школа, 1976.

43. Дункан Р. Си++ новое мышление в программировании // PC Magazine /USSR/. -№3. 1991.

44. Дункан Р. Инкапсуляция данных и наследование свойств в Си++ // PC Magazine /USSR/. -№3. 1991.

45. Дункан Р. Замещение операторов и функций в Си и Си++ //PC Magazine/USSR/. -№>3. 1991.

46. Еремеев В.А. Чертеж антропокосмоса. 2-изд.-М.:АСМ, 1993.

47. Исаков С.Л. Об оценке факторов опасности в оперативной работе Актуальные проблемы борьбы с преступностью в современных условиях.137

48. Материалы межвузовской научно-практической конференции, СПб, 22.05.97. Под ред. В.П.Сальникова, СПб Академия МВД России, 1997.

49. Исаков C.JI. Проблемы защиты информации личного характера.

50. Компьютерная преступность, состояние, тенденции, превентивные меры ее профилактики. Материалы международной научно-практической конференции, СПб, 12-13.02.99, Под ред. В.П.Сальникова, Часть 3, СПб университет МВД России, 1999.

51. Кабанов A.A. Каменских C.B., Исаков C.JI. Решение задач по огневой подготовке на микроэвм. СПб ВВКУ ВВ МВД России. 1994.

52. Калашников В.В. Сложные системы и методы их анализа, М.: Знание. 1980.

53. Коваленко В.Е. и др. Базы знаний учебного назначения. Государственный комитет по народному образованию. НИИ проблем высшей школы. М. 1992.138

54. Компьютерные технологии в юридической деятельности. Под ред. Полевого Б.А., М.: Новый юрист, 1994.

55. Компьютерные технологии в правоохранительной среде. Труды Академии МВД РФ // Под ред. Полежаева А.И. М, 1993.

56. Корнюшко В.Ф., Жедь А.Ю. Системы коллективного пользования на основе ПЭВМ. М., 1990.

57. Корячко В.П. и др. Теоретические основы САПР. М., 1987.

58. Коуден Д. Статистические методы контроля качества. М.: Машиностроение. 1965.

59. Крамер Г., Лидбеттер М., Стационарные случайные процессы. М.: Мир, 1969.

60. Краткий психологический словарь. Составитель Карпенко Л.А., М., 1985.

61. Крячев Ю.В., Кузнецов М.А. Философия качества. Стандарты и качество. N11, 1997.

62. Кумэ X. Статистические методы повышения качества. М.: Финансы и статистика, 1990.

63. Леонтьев А.Н. Проблемы развития психики. М., МГУ, 1972.

64. Макаров А.А. Методология и методы системной организации комплексного мониторинга качества образования. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. М. 1999.

65. Мамиконов А.Г. Управление и информация. М., Наука, 1975

66. Материалы международной конференции «Информационные технологии в образовании». Секция 3. М. 1997.

67. Международная научная конференция. Интеллектуальные технологии и дистанционное обучение на рубеже XXI века. Россия Санкт-Петербург. 1999.

68. Многосвязные системы управления. Под ред. Меерова М.В. М.: Наука, 1990.139

69. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир. 1990.

70. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: методы и приложения. Л.: Машиностроение, 1985.

71. Новиков В.А., Свиридов А.П. Дидактическая эффективность обучения с применением АОС. вып.2, НИИ ВШ, 1985.

72. Ожегов С.И. Словарь русского языка. М.: Советская энциклопедия, 1973.

73. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. М, Реинжиниринг бизнеса., Финансы и статистика. 1997.

74. Окрепилов В.В. Всеобщее управление качеством. Санкт-Петербургский университет экономики и финансов. 1996.

75. Основы теории вычислительных систем // под ред. Майорова С.А. М.: Высшая школа. 1978.

76. Отчет по НИР «Использование методов математического моделирования боевых процессов в подготовке ВВ МВД РФ. СПб университет МВД РФ, 1998.

77. Пак Н.И., Филлипов В.В. О технологии создания компьютерных тестов. Информатика и образование, №5,1997.

78. Перегубов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989.

79. Петрушенко Л.А. Принцип обратной связи. М.: Мысль, 1967.

80. Петрушин В.А. Интеллектуальные обучающие системы. Известия АН РФ. «Техническая кибернетика», №2,1993.140

81. Пономаренко А.В. Интегрированная система обучения слушателей компьютерной коммуникации. Диссертация на соискание ученой степени кандидата педагогических наук. СПб., СПбЮИ МВД РФ, 1995.

82. Попов Е.П. Теория линейных систем автоматического регулирования и управления. М.: Наука, 1989.

83. Приказ Министра внутренних дел России №10 от 03.01.1996 г. Инструкция по организации учебного процесса в вузах МВД России.

84. Приказ Министра внутренних дел России от 23.06.1995 г. №238 «О повышении эффективности научно-исследовательской деятельности в системе МВД». М., 1995.

85. Приказ МВД РФ от 1992 г. №309 «О совершенствовании технического обеспечения оперативно-розыскной и служебной деятельности ОВД России. М: 1992 г.

86. Приобретение знаний. Под ред. Осуги С., Саэки Ю., Пер. с японского. М, Мир. 1990.

87. Прохоров Ю.В., Розанов Ю.А. Теория вероятностей. М., «Наука», 1967.

88. Пугачев B.C. и др. Основы автоматического управления. М.: Наука, 1968.

89. Ройтенберг Я.Н. Автоматическое управление. М.: Наука, 1978.

90. Рыбаков Ф.И. Системы эффективного взаимодействия человека с ЭВМ. М., 1985.

91. Рубинштейн С.Л. Проблемы общей психологии. М., «Педагогика», 1973.

92. Савельев А.Я. Автоматизированные обучающие системы на базе ЭВМ. МВТУ им. Н.Э.Баумана, 1977.

93. Свиридов А.П. Основы статистической теории обучения и контроля знаний, М.: Высшая школа. 1981.

94. Свиридов А.П. Введение в статистическую теорию обучения и контроля знаний. Ч. II. Элементы статистической динамики знаний. М, МЭИ, 1974.

95. Севастьянов Б.А. Курс теории вероятностей и математической статистики. М., «Наука», 1982.141

96. Селезнева H.A. Оценка качества высшего образования. Сборник "Квалиметрия человека и образования: Метология и практика". Часть 1. -М.: Исследовательский центр, 1992.

97. Селезнева H.A. Татур Ю.Г. Проектирование квалификационных требований к специалистам с высшим образованием. М.: Исследовательский центр, 1991.

98. Селезнева H.A. Автоматизация проектирования систем управления качеством высшего образования. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук М.: Воронежский политехнический институт,

99. Синдлер Ю.Б. Метод двухступенчатого статистического анализа и его приложения в технике. М.: Наука. 1973.

100. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Краткий курс математической статистики для технических приложений. М.: Физматгиз, 1959.

101. Советский энциклопедический словарь. М., 1980.

102. Соколов А.Н. Внутренняя речь и мышление. М.: Просвещение, 1968.

103. Талберт Дж., Бернстей Б. Программы многократного использования становятся реальностью.Making reuse a reality // Компьютерра. № 18, 1995.1992 .142

104. Талызина Н.Ф. Методика составления обучающих программ. МГУ им. М.В.Ломоносова, 1980.

105. Теория автоматического управления. Части I, II. Под ред. Воронова A.A. М.: Высшая школа, 1986.

106. Технология системного моделирования. Под ред. Емельянова C.B. М., Машиностроение, Берлин Техник, 1988.

107. Турбович Л.Т. Информационно-семантическая модель обучения. Ленинградский государственный университет. 1970.

108. Турбович Л.Т. Основы формализации теории обучения. Тезисы докладов III Ленинградской конференции по программированному обучению. Л., 1968.

109. Уголовный закон. Опыт теоретического моделирования / Под ред. Кудрявцева В.Н. и Келиной С.Г. М.: Наука, 1987.

110. Уемов А.И. и др. Системный подход и общая теория систем. М.: Наука, 1987.

111. Университет для милиции. «Санкт-Петербургские ведомости», № 25, 1999.

112. Федеральный закон «Об оперативно-розыскной деятельности». Комментарий. Под ред. Пономарева П.Г. М.: Новый юрист, 1998.

113. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Том 1, 2, М., Мир, 1967.

114. Фирсов Б.М. Пути развития средств массовой коммуникации. Л., 1977.

115. Фонды комплексных квалификационных заданий по специальностям высшего образования. Методические рекомендации. / Под общей редакцией Беспалько В.П. и Селезневой H.A. М.: Гособразование СССР, 1989.

116. Ширяев А.Н. Статистический последовательный анализ. М., Наука, 1976.

117. Хинчин А.Я. Работы по теории массового обслуживания. М.: Физматгиз, 1963.

118. Шрейдер Ю.А. Некоторые проблемы теории научной информации. НТИ №6,1966.143

119. Чуев Ю.В., Спехова Г.П. Технические задачи исследования операций. М.: Советское радио, 1971.

120. Fortet R.M Random distributions with an application to telephone engineering Proc. Berkley Sympos, Math, Stat. An Prob., v.2 Berkly Los Angeles, 1956.

121. Harrington E.C. The desirable function // Industrial Quality Control. 1965. 21. №10.144