Математические модели, алгоритмы и комплексы программ для контроля качества образовательного процесса тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Яндыбаева, Наталья Валентиновна

• Яндыбаева, Наталья Валентиновна
• кандидат технических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат технических наук Яндыбаева, Наталья Валентиновна

Введение

Глава 1. Проблемы математического моделирования показателей качества образовательного процесса

1.1 .Образовательный процесс как объект моделирования

1.2,Обзор базовых математических моделей контроля качества образовательного процесса

1.3.Постановка задачи моделирования и прогнозирования показателей качества образовательного процесса

1.4.Методы решения задачи моделирования и прогнозирования показателей качества образовательного процесса

1.5.Выводы

Глава 2. Разработка математических моделей контроля качества образовательного процесса

2.1. Модель системной динамики применительно к образовательному процессу в вузе

2.2. Регрессионные модели контроля качества образовательного процесса для вузов-центров

2.3.Проверка адекватности разработанных моделей с использованием аппарата регрессионного анализа

2.4. Выводы

Глава 3. Разработка эвристического численного алгоритма решения задачи Коши

3.1 Вычислительные эксперименты с разработанными моделями для вузов-центров

3.2. Вычислительные эксперименты с разработанными моделями для вузов-филиалов

3.3. Вычислительные эксперименты с целевой функцией, характеризующей качество образовательного процесса

3.4.Алгоритм контроля качества образовательного процесса

3.5. Выводы

Глава 4. Методика внедрения разработанного математического обеспечения в информационную систему вуза

4.1.Подготовка информационной системы вуза к внедрению разработанного математического обеспечения

4.2. Структура программного обеспечения, реализующего разработанные модели и алгоритмы

4.3. Основные аспекты практической реализации разработанных моделей и алгоритмов

4.4. Выводы 99 Заключение 101 Список используемых источников 105 Приложение 1 (начало) 116 Приложение 1 (окончание) 117 Приложение 2 118 Приложение 3 119 Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математические модели, алгоритмы и комплексы программ для контроля качества образовательного процесса»

Актуальность проблемы. В современных условиях успех модернизации отечественной промышленности невозможен без повышения автономности вузов, перехода на двухуровневую систему подготовки специалистов, развития негосударственного сектора учебных заведений, что делает актуальным проблему оценки качества высшего образования.

Основными способами контроля образовательной деятельности вузов в России являются лицензирование и аккредитация. Методологические основы их проведения заложены в нормативно-правовых документах и трудах исследователей В. Г. Наводнова, В. И. Байденко, Г. Н. Мотовой, Е. Н. Геворкяна и др.

Как показывает практика, данные процедуры не лишены определенных недостатков, существенно осложняющих процесс контроля качества. Так, экспертиза проводится один раз в пять лет, полученные результаты считаются неизменными на всем интервале аккредитации, воздействие внешних и внутренних факторов на качество образовательного процесса между двумя аккредитациями не учитываются. Поэтому оценка эффективности функционирования вуза на всем пятилетнем интервале аккредитации, полученная на основе однократного замера основных показателей его деятельности в начале данного интервала, представляется недостаточно достоверной.

Кроме того, образовательный процесс характеризуется большим количеством показателей, для планомерного изменения которых требуется значительное время. Существующий методологический аппарат не дает возможности осуществить прогноз этих показателей на интервале между аккредитациями, что не позволяет руководству своевременно устранить возникающие негативные тенденции и уменьшает практическую ценность проводимой экспертизы.

Данное обстоятельство обуславливает необходимость разработки и внедрения новых математических моделей, алгоритмов и комплексов программ, позволяющих осуществить имитационное моделирование и прогнозирование основных показателей вуза на всем интервале его аккредитации и за счет этого существенно повысить эффективность и качество контроля образовательного процесса.

Цель исследования. Разработать математические модели, алгоритмы и комплексы программ для совершенствования контроля качества образовательного процесса в высших учебных заведениях РФ.

Поставленная цель достигается путем решения следующих задач:

1. Комплексного исследования научной проблемы - контроля качества образовательного процесса с применением современной технологии математического моделирования и вычислительного эксперимента.

2. Разработки системы компьютерного и имитационного моделирования характеристик образовательного процесса на основе моделей регрессионного анализа и уравнений системной динамики.

3. Разработки и обоснования эвристического численного алгоритма, применяемого для количественной оценки качества образовательного процесса.

4. Реализации численного метода решения задачи в виде комплекса проблемно-ориентированных программ, используемых для проведения вычислительного эксперимента.

Объект исследования. Объектом исследования является качество образовательного процесса в высшей школе.

Методы исследований. В работе использовались методы системной динамики, теории графов, аналитические и численные методы математического моделирования, теории дифференциальных уравнений, теории искусственных нейронных сетей, методы регрессионного анализа.

Научная новизна работы. 1. Развит метод математического моделирования, позволяющий количественно оценить динамику показателей качества образовательного процесса, что дает возможность осуществить прогнозирование данных показателей на различных интервалах времени и за счет этого существенно повысить оперативность и качество принимаемых управленческих решений.

2. Разработан комплекс математических моделей, позволяющий осуществить имитационное моделирование и прогнозирование показателей качества образовательного процесса с учетом большого количества положительных и отрицательных обратных связей, значительно влияющих на динамику объекта исследования. При разработке данного комплекса были использованы дифференциальные уравнения системной динамики и графовая модель Форрестера, что дало возможность значительно повысить достоверность результатов математического моделирования.

3. Сформирован эвристический численный алгоритм решения системы дифференциальных уравнений, характеризующих динамику основных показателей образовательного процесса. Алгоритм основан на использовании метода Рунге-Кутты 4-го порядка и нейронной сети, имеющей вид двухслойного персептрона, что позволило улучшить оперативность и качество прогнозирования, а также повысить точность проводимых вычислений.

4. Предложена и обоснована система регрессионных моделей, описывающих изменение показателей качества образовательного процесса на различных временных интервалах. Модели построены на основе фактического материала, характеризующего многолетние наблюдения за изменением показателей качества данного процесса в отечественных институтах, академиях и университетах.

5. Разработан комплекс проблемно-ориентированных программ, позволяющий автоматизировать вычисление показателей аккредитации вузов различных типов, а также проводить сравнение расчетных и нормативных значений показателей, что значительно сокращает время проведения расчетов и повышает достоверность результатов аккредитационной экспертизы.

6. Предложена и обоснована методика внедрения разработанного математического обеспечения в составе проблемно-ориентированной информационной системы вуза.

Достоверность результатов обеспечивается корректностью математической постановки задачи, строгостью применяемых методов решения и подтверждается результатами проведенного вычислительного эксперимента, а также материалами внедрения основных результатов диссертационного исследования в информационной системе вуза.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы связана с развитием метода математического моделирования, позволяющего осуществить имитационное моделирование и прогнозирование основных показателей вуза на временном интервале между его аккредитациями.

Разработанные математические модели, алгоритмы и комплекс программ «1п£огт8у81етСС)ЕР» (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011616991) были использованы при проведении анализа деятельности высшего учебного заведения - Балаковского филиала ФГБОУ ВПО «Саратовская государственная юридическая академия» в 2002-2011 гг., что позволило повысить качество образовательного процесса. Созданные модели, алгоритмы и программное обеспечение используются также в учебном процессе Балаковского филиала ФГБОУ ВПО «СПОА» при чтении курсов «Информатика и математика», «Информационные системы и базы данных» для студентов направления подготовки 030900 и специальности 030501.65, а также в работе научного семинара «Математический анализ в социально-правовой сфере». Имеется акт внедрения результатов диссертационного исследования.

Основные результаты и положения, выносимые на защиту:

1. Модель системной динамики и графовая модель образовательного процесса, используемые для имитационного моделирования и прогнозирования его основных показателей.

2. Математические модели для контроля качества образовательного процесса в университетах, академиях и институтах, основанные на использовании аппарата регрессионного анализа.

3. Эвристический численный алгоритм для расчета показателей качества образовательного процесса, основанный на численном методе Рунге-Кутты 4-го порядка и нейронной сети в виде двухслойного персептрона.

4. Комплекс проблемно-ориентированных программ, позволяющий провести анализ деятельности и корректировку стратегии развития вуза путем сопоставления требуемых и расчетных значений показателей аккредитации.

5. Методика внедрения разработанного математического обеспечения в составе проблемно-ориентированной информационной системы вуза.

Апробация работы. Основные результаты работы были изложены на XXIV, XXV Международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях-ММТТ-24, ММТТ-25» (Саратов, 2011, 2012); научном семинаре в Институте проблем точной механики и управления РАН (Саратов, 2012); заседании кафедры «Прикладные информационные технологии» СГТУ им. Гагарина Ю. А. (Саратов, 2012); II Всероссийской научно-практической конференции «Инновации в современном мире: проблемы и перспективы» (Волгоград, 2009); II Всероссийской научной конференции с международным участием на основе Интернет - форума «Научное творчество XXI века» (Красноярск, 2010); V общероссийской научно-практической конференции «Актуальные вопросы современной науки и образования» (Красноярск, 2010); Международной заочной научно -практической конференции «Актуальные вопросы современной информатики» (Коломна, 2011); III Международной научно-практической конференции «Перспективы развития информационных технологий» (ЦРНС, Новосибирск, 2011); Всероссийской научной конференции, посвященной 80-летию Академии права «Информационные технологии в новых стандартах и модернизация гуманитарного образования» (Саратов, 2011).

В законченном виде результаты диссертационного исследования докладывалась на научном семинаре «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.», под руководством заслуженного деятеля науки РФ, д.ф.-м. н., профессора В.Б. Байбурина (Саратов, 2013).

Структура и объем работы. Диссертация выполнена на 120 листах машинописного текста и состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, 4 приложений. Работа иллюстрирована 49 рисунками. Список литературы включает в себя 127 источников.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Яндыбаева, Наталья Валентиновна

4.4. Выводы

1. Рассмотрен подготовительный этап внедрения разработанных моделей, алгоритмов и комплекса программ в электронный документооборот вуза. Проведен анализ автоматизированных информационных систем, эксплуатируемых в отечественных вузах.

2. Приведено описание «Программного модуля по показателям образовательного учреждения высшего профессионального образования», используемого при проведении процедуры государственной аккредитации вуза.

3. Рассмотрена структура программного обеспечения, реализующего разработанные модели и алгоритмы.

Описан интерфейс программного комплекса «1пГогт8у81етСС)ЕР» и основные этапы проведения расчетов.

4. Приведена схема организации различных групп пользователей с разработанным программным продуктом.

5. Разработана информационно-логическая схема процесса управления качеством образовательного процесса.

Разработанные математические модели, численные методы и программное обеспечение в виде рекомендаций использовались при проведении анализа образовательной деятельности Балаковского филиала ФГБОУ ВПО «Саратовская государственная юридическая академия» в 2002-2011 гг.

Использование указанных рекомендаций позволило повысить качество образовательного процесса в вузе путем учета динамики значений расчетных показателей аккредитации.

Созданные модели, алгоритмы и комплексы программ используются также в учебном процессе Балаковского филиала ФГБОУ ВПО «Саратовская государственная юридическая академия» при чтении курсов «Информатика и математика», «Информационные системы и базы данных», а также в работе студенческого научного семинара «Математический анализ в социально-правовой сфере».

Имеется акт внедрения результатов диссертационной работы (приложение

4).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного исследования можно сформулировать следующие выводы:

1. Проведен анализ существующих методов контроля качества образовательного процесса в вузе.

Отмечено, что на сегодняшний день основными методами контроля качества образовательного процесса являются: директивная модель, процессный подход, институциональная оценка вуза.

Однако ни один из перечисленных методов не позволяет получить четкой и достоверной информации о количественном аспекте финансового, научного, методического, кадрового обеспечения образовательного процесса в высшей школе.

Рассмотренные подходы не дают возможности вузу адекватно и своевременно реагировать на происходящие изменения и оперативно корректировать свою образовательную политику.

Также проведен анализ математических моделей контроля качества образовательного процесса в вузе. Выявлены достоинства и недостатки моделей: балльной, балльно - рейтинговой, нормативно-классификационной моделей, модели ранжирования объектов высшего образования, определены ограничения в способах использования моделей.

Отмечено, что ни одна из рассмотренных моделей не позволяет учитывать особенности вуза как сложной системы

2. Приведено описание впервые разработанного универсального комплекса математических моделей, позволяющего осуществить имитационное моделирование и прогнозирование показателей качества образовательного процесса вуза с учетом большого количества положительных и отрицательных обратных связей, значительно влияющих на динамику объекта исследования.

3. Предложена и обоснована система регрессионных моделей, описывающих изменение показателей качества образовательного процесса вузов РФ на различных временных интервалах.

Модели построены на основе фактического статистического материала, характеризующего многолетние наблюдения автора за изменением показателей качества данного процесса в вузах различных типов - университетах, института, академиях.

4. Сформирован эвристический численный алгоритм решения системы дифференциальных уравнений, характеризующих динамику основных показателей образовательного процесса.

Алгоритм основан на использовании метода Рунге-Кутты 4-го порядка и нейронной сети, имеющей вид двухслойного персептрона, что позволило улучшить оперативность и качество прогнозирования, а также повысить точность проводимых вычислений.

Корректность разработанного алгоритма проверена серией имитационных экспериментов.

5. Разработана система имитационного моделирования, позволяющая количественно оценить динамику показателей качества при изменении входных и выходных параметров математических моделей образовательного процесса, что дает возможность осуществить оперативное управление данными показателями по квадратичному критерию, характеризующему их отклонение от заданных значений.

6. Разработан комплекс проблемно-ориентированных программ, позволяющий автоматизировать вычисление показателей аккредитации вузов различных типов, а также проводить сравнение расчетных и нормативных значений показателей, что значительно сокращает время проведения расчетов и повышает достоверность результатов аккредитационной экспертизы.

Визуализация сравнения расчетных и критериальных значений функции обеспечивает ЛПР необходимой информацией для принятия оперативных управляющих решений.

7. Предложена и обоснована методика внедрения разработанного математического обеспечения в составе проблемно - ориентированной информационной системы вуза.

8. При использовании разработанной методики в вузах-филиалах необходимо учитывать отсутствие влияния некоторых показателей в математической модели, что обусловлено спецификой образовательной деятельности филиалов.

К таким показателям относятся: Х1 - число аспирантов на 100 студентов контингента, приведенного к очной форме обучения Х6 -% аспирантов, защитившихся в течение года после окончания аспирантуры (от числа поступивших), Хд - среднегодовое число защит диссертаций на 100 человек научно-педагогического персонала за пять лет.

Данные показатели не учитываются в модели, поскольку подготовкой аспирантов занимаются вузы-центры.

9. Адекватность дифференциальных уравнений математических моделей проверяется с помощью расчета ошибки аппроксимации и оценки коэффициента корреляции, что способствует увеличению точности вычислений.

10. Проведенный анализ качества образовательного процесса в Балаковском филиале ГБОУ ВПО «Саратовская государственная юридическая академия» позволяет сделать вывод об эффективности разработанных моделей, алгоритмов и программного обеспечения.

Разработанные модели и алгоритмы, программное обеспечение может эффективно использоваться при анализе образовательной деятельности в вузах любого типа: университета, института, академии.

На точность и корректность проводимых расчетов большое влияние оказывает выборка статистических данных: чем больше объем выборки, тем выше точность расчетных показателей.

Большое значение имеет также временной интервал - чем он короче, тем большую точность обеспечивают расчеты.

Проведение анализа образовательной деятельности иногда затрудняется отсутствием в вузе необходимой информации о значениях отдельных показателей аккредитации в различные временные периоды. При проведении исследований информация также может быть разобщена и искажена, в особенности, если в вузе отсутствует электронный документооборот.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Яндыбаева, Наталья Валентиновна, 2013 год

1. Адлер Ю. П. Мотивация в системах качества//Стандарты и качество, 1999, №5. с. 23-29.

2. Адлер Ю. П. Современные тенденции менеджмента качества//Менеджмент качества: современные тенденции и успешный опыт: Сборник материалов областной научно-практической конференции 9 декабря 2008 г. Ярославль, 2008.

3. Аниканова Н. А. Качество образования в российской высшей школе: социокультурные ориентиры трансформации Текст.: дис. канд. соц. наук /Н. А. Аниканова. М.: РГБ, 2007. - 155 с.

4. Ануфриев И. Е., Смирнов А. Б., Смирнова Е. H. MatLAB 7.О.- СПб.: BHV.-2005.

5. Байденко В. И Концептуальная модель государственных образовательных стандартов в компетентностном формате (дискуссионный вариант): Материалы ко второму заседанию методологического семинара. М., 2004. - 19 с.

6. Байденко В. И. Основные тенденции развития высшего образования: глобальные и болонские измерения. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2010.-352 с.

7. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука».- М.: 1968.

8. Буслов В. А., Яковлев С. Л. Численные методы I. Исследование функций. Курс лекций. Санкт-Петербург, 2001.

9. Васильков Ю. В., Василькова H. Н. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2002.-256 е.: ил.

10. Вулих Б. 3. Введение в функциональный анализ. Изд. 2-е, перераб. и дополн. Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука»,- М.: 1967. -416с.: ил.

11. Гальперин И. Введение в теорию обобщенных функций. М.: Изд-во иностранной литературы, 1954.-64 с.

12. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Изд. 4-е., доп. учеб. пособие для вузов.- М.: «Высшая школа», 1972.

13. Годзинский А. М., Иващенко И. П., Комков Н. И. и др. Стратегия развития социально-экономических систем. М.: Диалог-МГУ. 1999.

14. Голубев В. В. Лекции по аналитической теории дифференциальных уравнений. Издание 2-е. Государственное издательство технико-теоретической литературы. М.: 1950.-435 е.: ил.

15. Горелова Г. В., Кацко И. А. Теория вероятностей и математическая статистика в примерах и задачах с применением Excel.- изд.4 Ростов н/Д.: Феникс, 2006-4751. с ил. - (Высшая школа).

16. ГОСТ Р ИСО 9001—2001. Системы менеджмента качества. Требования. — М.: Изд-во стандартов, 2001. — 21 с.

17. Граничина О. А. Контроль качества образовательного процесса в вузах России и за рубежом.- СПб.: Изд-во СПбГУ, 2006.(11,5 п. л.)

18. Граничина О. А. Математические модели управления качеством образовательного процесса в вузе с активной оптимизацией текст. РГПУ. 2006.

19. Гребнев Л. С. Высшее образование в болонском измерении: российские особенности и ограничения//Высшее образование в России.-2004.-№1. с. 45-50.

20. Дорофееева А. В. Высшая математика. Гуманитарные специальности. 2-е изд., перераб. и доп.-М.: Дрофа, 2003.-384 е.: ил.

21. Дорошенко Ю. И. Контроль качества образования в вузе: системность и противоречия // Университетское управление: практика и анализ. -2008. № 1 -с.38-41.

22. Ермаков В. И. Общий курс высшей математики для экономистов.- М.: ИНФРА-М, 2003.-656 с. (Серия «Высшее образование»).

23. Завриев И. К., Поспелова Л. Я., Поспелов И. Г.//Математическое моделирование. 2003, т. 15, №8, с.54.

24. Золотых Н. Ю. MatLAB в научных исследованиях. Лекции. ИНГУ. ВМК. 2008.

25. Зорин В. А. Математический анализ. Часть 1. Изд.2-е, испр. и доп. М.: ФАЗИС, 1997. - 554 с.

26. Игнатьева Е. Ю. Менеджмент знаний в управлении качеством образовательного процесса в высшей школе: монография/НовГУ имени Ярослава Мудрого. Великий Новгород, 2008. (Серия «Монографии»; вып. 9).

27. Калиткин Н. Н. Численные методы. М.: «Наука», 1978.

28. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001.

29. Капица С. П. Курдюмов С. П. Малинецкий Г. Г. Синергетика и прогнозы будущего. М.: Наука, 1997.

30. Карташев А. П. Рождественский Б. Л. Обыкновенные дифференциальные уравнения и основы вариационного исчисления.-2-е изд. перераб. и доп.-М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. 1979.-288 с.

31. Кербель Б. М. Попова И. Г. Методика анализа деятельности подразделений распределенного образовательного учреждения// Информатика и системы управления. 2009. №1, с. 84-92.

32. Кетков Ю. Л., Кетков А. Ю., Шульц М. М. МаЛАВ 7.0: программирование, численные методы. СПб.: ВНУ. 2005.

33. Клиланд Д., Тинг В. Системный анализ и целевое управление. Пер. с англ. М.: «Сов. радио». 1974.- 280 с.

34. Клыков Ю. И. Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия, 1974. -135 с.

35. Коддингтон Э. А., Левинсон Н. Теория обыкновенных дифференциальных уравнений. М.: Изд-во иностранной литературы. 1958.-474 е.: ил.

36. Колмогоров А. Н., Фомин С. В. Элементы теории функций и функционального анализа. Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», М.: 1976.-543 е.: ил.

37. Кондратов В. Е., Королев С. В. МАТЬАВ как система программирования научно-технических расчетов. М.: Мир, Институт стратегической стабильности Минатома РФ, 2002.-350.: ил.

38. Концепция модернизации российского образования на период до 2010 года/Распоряжение Правительства Российской Федерации от 28.01.2002 г. №1756-р; Приказ Минобразования России от 23.07.2002 г. №2866.

39. Котикова О. П. Информационные системы, технологии и методы контроля качества образования в вузе// Инновационные образовательные технологии.-2005.-№ 1.- С.66-70

40. Коткин Г. А., Черкасский В. С. Компьютерное моделирование физических процессов с использованием MatLAB. Новосиб. Ун-т. Новосибирск. 2001.173 с.

41. Красс М. С. Математика для экономических специальностей. 3-е изд., перераб. и доп.-М.: Дело, 2002.-704 с.

42. Красс М. С. Основы математики и ее приложения в экономическом образовании.-3-е изд., испр. М.: Дело 2002.-688 с.

43. Кузнецов А. В., Сакович В. А., Холод Н. И. Высшая математика: математическое программирование/ Под общ. ред. А. В. Кузнецова. Мн.: Выш. Шк., 1994.-286 е.: ил.

44. Кузьмина Н. В. Методы системного педагогического исследования. JL: Изд-во ЛГУ, 1980.

45. Лазарев А. С. Новому образованию новые рейтинги/Университетское управление: практика и анализ. 2006 г. №6. с. 40-45.

46. Лазарев Ю. Ф. Начало программирования в среде MatLAB: учеб. пособие. -К.: НТУУ «КПИ», 2003.-424 с.

47. Макаров А. А. Методология и методы системной организации комплексного мониторинга качества образования: автореферат дис. . докт. техн. наук / А. А. Макаров. М.: ИЦПКПС, 1999. 250 с.

48. Макарова Т. Д. Принцип системности и мониторинг качества образования//

49. Стандарты и мониторинг в образовании. -2003. № 4.- С.27-32.

50. Мак-Кракен Д., Дорн У. Численные методы и программирование на Фортране. Издание 2-е, стереотипное. Перевод на русский язык. М.: «Мир», 1977. 552 е.: ил.

51. Малыхин В. И. Математика в экономике: учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 202.-352 с. - (Серия «Высшее образование»).

52. Мартынов Н. Н. Matlab 7. Элементарное введение. М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2005.-416 с.

53. Матвеева И. В. Качество образования в информационном обществе//Стандарты и качество. 2005. - № 9. - С. 76-81.

54. Махов С. А. Базовые модели мировой динамики. Автореферат дисс. на соискание ученой степени кандидата физ. мат. наук. Ярославль, 2008.

55. Медведев B.C. Нейронные сети: Matlab 6 / В. С. Медведев, В. Г. Потемкин; ред. В. Г. Потемкин. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 496 с.

56. Медоуз Д. X., Медоуз Д. Л., Рандерс Й., Беренс Ш. Пределы роста. М.: МГУ. 1992.

57. Мишенин А. И. Теория экономических информационных систем. -4-е изд., доп. и перераб.- М.: Финансы и статистика, 1999.-240 е.: ил.

58. Моисеев Н. Н. Люди и кибернетика. М.: Молодая гвардия, 1984.

59. Наместников А. М. Разработка имитационных моделей в среде MatLABтекст. Ульяновск. УлГТУ, 2004. 72 с.

60. Об утверждении Положения о государственной аккредитации образовательных учреждений и научных организаций Электронный ресурс.: Постановление Правительства РФ от 14.07.2008 №522. URL:http://nica.ru/accred/ (Дата обращения 04.01.2011).

61. Об утверждении Положения о лицензировании образовательной деятельности Электронный ресурс.: постановление Правительства РФ от 31.03.2009 г. № 277. URL:http://nica.ru/accred/ (Дата обращения 12.01.2011).

62. Обеснюк В. Ф., Кулезнева В.П. Моделирование систем. Лекции. -Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2005.-83 с.

63. Панасюк В. П. Информационно-методическое обеспечение управления качеством образования на муниципальном уровне: учебно-методическое пособие. СПб.: Астерион, 2007.

64. Пензов Ю. Е. Элементы математической логики и теории множеств. Издательство Саратовского университета. 1968, 143 е.: ил.

65. Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ: уч. пос.-М.: Высшая школа. 1989, 367 с.

66. Петров А. А., Поспелов И. Г., Шапанин А. А. Опыт математического моделирования экономики. М.: Энергоатомиздат, 1996.

67. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. М.: Мир, 1984.

68. Подлазов А. В. Основное уравнение теоретической демографии и модель глобального демографического перехода. Препринт ИПМ им. М. В. Келдыша РАН. №88.- 2001.

69. Полховская Т. М., Адлер Ю. П., Назарова И. Г., Хунузиди Е. И., Шпер В. А. Система менеджмента качества организации: Почему она не дает отдачи?//Стандарты и качество, 2004.-№5.-с.76-82.

70. Понтрягин Л. С. Обыкновенные дифференциальные уравнения. Изд. 4-е. М.: «Наука», Гл. ред. физ. мат. лит., 1974. 331 е.: ил.

71. Поршнев С. В. МАТЪАВ 7. Основы работы и программирования. Учебник-М.: ООО «Бином-Пресс», 2006.-320 е.: ил.

72. Поспелов И. Г. Моделирование экономических структур. М.: ФАЗИС. 2003.

73. Поташник М. М. Качество образования. Проблемы и технология управления текст.: (в вопросах и ответах). Рос. Акад. Образования. М.: Пед. о-во России, 2002.-350,1. с.

74. Пугачев В. С. Теория вероятностей и математическая статистика.-2-е изд., исправл. и дополн. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002.-496 е.: ил.

75. Резчиков А. Ф., Шрай Ю. К., Кушников В. А., Донин С. Б. Оперативная идентификация и основное на знаниях управление режимами энергоснабжения промышленных предприятий. // Приборы и системы управления. № 5. 1994. С.27-32.

76. Роберте Ф. С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М.: Наука.-1986.-496 с.

77. Романов В. Н. Системный анализ для инженеров. СПб.: - СЗГЗТУ. 2006.

78. Рубин Ю. Б. Современное образование: качество, стандарты, инструменты: монография. 2-е изд. М.: Маркет ДС, 2009.- 336 с. (Академическая серия).

79. Рубин Ю. Б. Высшее образование в России: качество и конкурентоспособность. М.: МФПА, 2011. 448 с. (Академическая серия).

80. Савельева Г. П., Никитина Н. Ш., Скок Г. Б. Примерная методика обобщения и анализа информации о качестве образования в вузе и системе его обеспечения/Серия: Нормативно-методическое обеспечение качества образования в России. 2-е изд. - М., 2003. - 22 с.

81. Самарский А. А., Михайлов А. П. Математическое моделирование: Идеи.

82. Методы. Примеры.-2-е изд., испр. М.: Физматлит., 2001.-320 с.

83. Самарский А. А., Гулин А. В. Численные методы. М.: «Наука», Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989.-432 с.

84. Сансоне Дж. Обыкновенные дифференциальные уравнения. Том 1. Издательство иностранной литературы. М.: 1953.-346 е.: ил.

85. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011616991 (РФ). Inform System CQEP/Яндыбаева Н. В. Кушников В. А. Заявка №2011615223, зарегистрировано 08.09.2011г.

86. Селезнева Н. А. Качество высшего образования как объект системного исследования. Лекция-доклад. 3-е. изд. - М., 2002. - 95 с.

87. Сертификация вузов. Международная организация по сертификации. Электронный ресурс! .URL:http://www. worldico.org/products/iso9001 .html (Дата обращения 03.01.2011).

88. Соболев B.C., Степанов С.А. Концепция, модель и критерии эффективности внутривузовской системы управления качеством высшего профессионального образования // Университетское управление. 2004. - № 2 (31). - С. 102-110.

89. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем.— 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Высш. шк., 2001.

90. Соловьев В.П., Кочетов А.И., Тишина Е.Ю., Блинкова О.В., Уткина Е.А. Основные подходы к обеспечению качества подготовки специалистов в вузе // Проблемы качества образования: Материалы XIV Всероссийского совещания. -М.-Уфа, 2004.

91. Солодовников А. С., Бабайцев В. А., Браилов А. В. Математика в экономике. В 2-х ч. 4.1. М.: Финансы и статистика, 2001.-224 е.: ил.

92. Субетто А. И. Очерки теории качества. Исследовательский центр. М.: 2002.-112 с.

93. Субетто А. И. Качество непрерывного образования в Российской Федерации. СПб. - М.: Исследовательский центр. 2000.- 448 с.

94. Татьянченко Д. А. Организация мониторинга качества деятельности вуза: система и процесс// Высшее образование в России.-2007 .- № 8 .- С.36-40

95. Терехов JI. Л. Экономико-математические методы. М.: Изд-во «Статистика». 1968.

96. Федосеев В. В., Гармаш А. Н., Дайитбегов Д. М. и др. Экономико-математические методы и прикладные модели.- М.: ЮНИТИ, 2002.-391 с.

97. Форрестер Дж. Динамика развития города. М.: Изд-во «Прогресс», 1974, 275 с.

98. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978.

99. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика). Пер. с англ. М.: Издательство «Прогресс». 325 с.

100. Цвиркун А. Д., Акинджев В. К., Соловьев М. М. Моделирование развития крупномасштабных систем. М.: Экономика. 1983.-176 с.

101. Чен. К., Джиблин П., Ирвинг A. MATLAB в математических исследованиях: Пер. с англ.-М.: Мир. 2001-346 е.: ил.

102. Чернецкий В. И. Математическое моделирование динамических систем. Петрозаводск: Из-во ПетрГУ, 1996.

103. Щеглов П.Е., Никитина Н.Ш. Качество высшего образования. Риски при подготовке специалистов // Университетское управление: практика и анализ. -Екатеринбург, 2003. № 1 (24). - С.52-59.

104. Эрроусмит Д., Плейс К. Обыкновенные дифференциальные уравнения. Качественная теория с приложениями. Пер. с англ.-М.: Мир, 1986.-243 с.

105. Яндыбаева Н. В. Математическая модель для прогнозирования аккредитационных показателей вуза/Яндыбаева Н. В., Кушников В. А.//Управление большими системами. Выпуск 41. М.: ИПУ РАН, 2013. с.314-343.

106. Яндыбаева Н. В. Моделирование и прогнозирование аккредитационных показателей вуза/Яндыбаева Н. В.-Deutschland, Saarbrücken: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012. 80 c.

107. Яндыбаева H. В. Модель Форрестера в управлении качеством образовательного процесса вуза /Кушников В. А. Яндыбаева Н. В.// Прикладная информатика. 2011.-№3(33), с. 65-73.

108. Яндыбаева Н. В. Оценка качества образовательного процесса в вузе на основе модели Дж. Форрестера/Яндыбаева Н. В., Кушников В.А.//Вестник Саратовского государственного технического университета. 2011. - № 2(55), с 176-181.

109. Яндыбаева Н. В. Управление образовательным процессом вуза на основе модели Дж. Форрестера/Кушников В. А. Яндыбаева Н. В.//Вестник Саратовского государственного технического университета. 2011. - № 2(55), с. 172-176.

110. Deming W. Edwards. The New Economics for Industry, Government, Education.-2nd.-MIT Press, 2000.

111. Hirsch M. Smale S. Differential Equations, Dynamical Systems and Linear Algebra, Academic Press, San Diego. 1974.

112. Jay W. Forrester. World dynamics. Cambridge, Massachusetts, Wright -Alien Press, Inc. 1971.

113. Khalil H.K. Nonlinear Systems (3rd Edition), Prentice Hall, New Jersey. 2002.

114. Luenberger D.G. Introduction to Dynamic Systems, John Wiley & Sons, New York. 1979.

115. Luenberger D.G. Optimization by Vector Space Methods, John Wiley & Sons, New York. 1969.

116. Slotine E. Li W. Applied Nonlinear Control, Prentice Hall, New Jersey. 1991.

117. Van Loan C. F. Introduction to scientific computing: a matrix-vector approach using MatLAB. N. J.: Prentice Hall. 1997.

118. Vidyasagar M. Nonlinear Systems Analysis, Prentice Hall, New Jersey. 1993.