Методика построения и многопараметрической оптимизации компетентностной модели профессиональной образовательной программы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат наук Данилова Любовь Филипповна

• Данилова Любовь Филипповна
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Данилова Любовь Филипповна

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ЗАДАЧИ И МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ

1.1. Концептуальная характеристика современной образовательной системы в высшей школе России в разрезе компетнтностного подхода

1.2. Анализ информационных технологий, методов и моделей, применяемых для структурирования и оценивания компетенций

1.3. Количественные математические методы моделирования образовательных процессов, способствующие их объективизации

1.4. Постановка задачи на создание методики многопараметрической оптимизации компетентностной модели

1.5. Выводы

ГЛАВА 2. СИСТЕМОЛОГИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

2.1 Профессионализация задачи формирования образовательных программ высшего образования в рамках ФГОС 3++

2.2 Формализация характеристик компонентов компетенций

2.3 Структурное моделирование профессиональных образовательных программ и их компонентов

2.4 Системология и критерии качества состава и структуры компетенции

2.5 Организация экспертного оценивания параметров оптимизации структурного состава компетенций

2.6 Системология и критерии качества компетентностной модели

2.7 Выводы

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ОПТИМИЗАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ПОСТРОЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ

3.1 Структура оптимизационной модели построения компетенций на основе

классического генетического алгоритма

3.2 Взвешивание частных критериев оптимизации состава и структуры компетенции

3.3 Моделирование компетенции с оптимальным составом и структурой

3.4 Исследования оптимизационного алгоритма конструирования компетенции

3.5 Выводы

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДИКИ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ КОМПЕТЕНТНОСТНОЙ МОДЕЛИ

4.1. Оптимизационный алгоритм многоуровневой взвешенной оптимизации компетентностной модели

4.2. Исследования эффективности построения компетентностной модели с использованием разработанной методики

4.3. Исследования адекватности разработанной оптимизационной модели

4.4. Информационное обеспечение методики многопараметрической оптимизации компетентностной модели

4.5. Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

ПРИЛОЖЕНИЕ Е

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методика построения и многопараметрической оптимизации компетентностной модели профессиональной образовательной программы»

ВВЕДЕНИЕ

Сегодня качество подготовки специалистов с высшим образованием, являющееся одним из основополагающих аспектов устойчивого развития страны, во многих вузах России оставляет желать лучшего. На это указывают исследования таких российских ученых, как Бурков В.Н., Новиков Д.А., Губанов Д.А., Райков А.Н., Караваев А.П., Камаев В.А., Мягков А.Ю., Волков В.И., Казначеева Н.Л., Канев В.С., Белов В.М., Мягков А.Ю. и др. Так, в статье [42] убедительно доказано существенное несоответствие между компетенциями, формируемыми у студентов вузов, и требованиями современного производства, как результат консервативности и слабой восприимчивости к инновациям образовательной системы или отдельных учебных заведений. С одной стороны, содержание образовательных программ должно соответствовать возможностям вуза и потребностям рынка труда, что уже само по себе нередко порождает противоречия. С другой стороны, вузы связаны требованиями федеральных законов, предписывающих разработку и поддержание в актуальной состоянии больших объемов нормативной и методической документации в виде основной профессиональной образовательной программы (ОПОП). На пересечении этих двух направлений находится задача формирования компетентностной модели (КМ) ОПОП, такой, которая обеспечивала бы требования Минобрнауки России, учитывала возможности вуза и динамично изменяющиеся запросы современного рынка труда. Один из путей решения этой задачи могут и должны предложить информационные технологии, которые обладают целым рядом эффективных методик математического моделирования и инструментов компьютерной обработки данных. Причем, поскольку речь идет о выполнении противоположных требований к КМ, а также учитывая сложность ее структурной организации, включающей десятки компетенций, каждая из которых включает десятки и сотни различных компонентов, в качестве методики ее построения целесообразно использовать многопараметрическую оптимизацию [64, 114].

Вопросами многопараметрической оптимизации, в т.ч. применительно к сфере образования, в разное время занимались такие отечественные ученые, как Михайлевич В.С., Волкович В.Л., Сергиенко И.В., Танаев В.С., Овезгельдыев А.О., Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов П.В., Зак Ю.А., Демидова Л.А. Курейчик В.М., Скобцов Ю.А., Иванов Е.Е., Пылькин А.Н.; за рубежом R. Shtoyer, M. Ehrgott, A. Mustafa, M. Mitchell, M. Goh, D. Whitley и др. Большинство из них солидарны в том, что такая сложная социально-экономическая система, сложным же образом интегрированная в смежные сферы и отрасли экономики, может быть эффективно организована только с применением нетривиальных средств математики и информатики. Следовательно, разработка и информатизация методики построения компетентностной модели профессиональной образовательной программы высшего образования является актуальной задачей, решение которой позволит существенно минимизировать трудозатраты и повысить адекватность структур компетенций при проектировании ОПОП.

Целью диссертационного исследования является создание методики автоматизированного построения компетентностной модели, обеспечивающей повышение качества профессиональных образовательных программ и их целевую ориентацию на профессиональные стандарты, интересы работодателей и академические возможности вуза.

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи исследования:

1) выбрать методы для адекватного моделирования и многопараметрической оптимизации состава и структуры компетенций;

2) сформировать систему показателей, характеризующих качество компетенции и компетентностной модели;

3) разработать критерии и сформировать целевую функцию взвешенной оптимизации состава и структуры компетентностной модели;

4) разработать методику многоуровневой взвешенной оптимизации построения компетентностной модели;

5) осуществить программную реализацию и исследовать функционирование и адекватность разработанной методики.

Объект исследования - технология формирования компетентностной модели с оптимальным составом и структурой, которая рассматривается с позиций системного анализа как связанная структура компонентов, определяемых образовательными и профессиональными стандартами.

Предмет исследования - математические методы, модели и алгоритмы построения компетентностной модели с оптимальным составом и структурой.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

1) впервые предложена система характеристик и компьютерный классификатор компонентов компетенций, построенный на основе фасетной системы классификации, который позволяет в автоматизированном режиме осуществлять формализацию критериев оптимизации компетентностной модели профессиональной образовательной программы;

2) усовершенствована модель внутренней структуры компетенции; в отличие от ранее разработанных моделей, она дифференцирует элементы и связи компетенции, а также моделирует механизм внешнего дополнения, позволяя строить семантически связанные кластеры компетенций;

3) получил дальнейшее развитие метод эволюционных вычислений применительно к задаче формирования сложных иерархических структур за счет реализации многоуровневой взвешенной многопараметрической оптимизации методом генетических алгоритмов, применение которой к конструированию компетенций на основе профессиональных стандартов с учетом разнородных частных критериев качества выполнено впервые;

4) разработана новая научно обоснованная методика формирования компетентностной модели профессиональной образовательной программы, которая основывается на сочетании личностно-ориентированного трансдисциплинарного подхода и профессиональной ориентированности на потребности рынка труда.

Положения, выносимые на защиту:

1. Существующие в высшей школе трудности с формированием адекватных требованиям современной экономики компетентностных моделей профессиональных образовательных программ не обеспечивают решения поставленной Правительством1 задачи по повышению качества подготовки профессиональных кадров, в связи с чем создание новой научно обоснованной методики автоматизированного формирования адекватной компетентностной модели профессиональной образовательной программы является актуальной научной задачей, имеющей существенное значение для развития страны.

2. Существенное повышение качества профессионального образования достижимо посредством повышения качества компетенций и компетентностной модели за счет комплексного формирования их состава и структуры и применения усовершенствованной технологии экспертного оценивания.

3. Объективизация процедур формирования компетенций и компетентностной модели посредством многоаспектной математизации рутинных функций выбора, комбинирования, структурирования и оценивания, находящихся под воздействием человеческого фактора и поэтому обладающих значительной степенью субъективизма.

4. Математизация процедуры формирования адекватной компетентностной модели профессиональной образовательной программы осуществима главным образом разработкой методики многоуровневой взвешенной многопараметрической оптимизации в ракурсах личностно-ориентированного и функционально-ориентированного трансдисциплинарного подхода, применение которой позволяет получать рациональные по составу и структуре компетенции, адекватные текущему положению на рынке труда, при 12-кратном сокращении временных затрат на построение компетентностной модели.

1

Федеральная целевая программа развития образования на 2016-2020 годы (утверждена постановлением Правительства РФ от 23.05.2015 № 497).

Теоретическая значимость работы состоит в развитии математических методов многопараметрической оптимизации в формировании сложных иерархических структур, а также в разработке системологических принципов структурирования образовательных компетенций и формирования компетентностных моделей профессиональных образовательных программ с учетом значительного влияния человеческого фактора.

Практическая значимость работы заключается в создании многоуровневой взвешенной оптимизационной модели, сочетающей трансдисциплинарный подход и профессиональную ориентированность на потребности рынка труда, компьютерная реализация и испытания которой в рамках действующих образовательных программ бакалавриата и магистратуры в Федеральных государственных бюджетных образовательных учреждениях высшего образования (ФГОС ВО) «Камчатский государственный технический университет» (КамчатГТУ, г. Петропавловск-Камчатский) [55], «Кубанский государственный университет» (КубГУ, г. Краснодар) [69], «Югорский государственный университет» (ЮГУ, г. Ханты-Мансийск) [68] и «Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики» (СибГУТИ, г. Новосибирск) [18, 70, 71, 90] показала:

- эффективность решения задач формирования профессиональных образовательных программ, которая выражается в повышении качества и направленности профессиональной подготовки специалистов при сокращении временных затрат на организацию образовательного процесса, а также в понижении степени субъективизма в управленческих решениях, принимаемых в условиях риска и неопределенности;

- универсальность применения в любой профессиональной области высшего образования, для которой разработаны образовательные и профессиональные стандарты.

Разработанные практические результаты работы используются также в учебном процессе в СибГУТИ при выполнении лабораторных, курсовых и выпускных квалификационных работ студентами бакалавриата, обучающимися

по направлениям подготовки 01.03.02 "Прикладная математика и информатика" и 09.03.03 "Прикладная информатика", а также в КубГУ при выполнении лабораторных, курсовых работ и магистерских исследований по направлению подготовки 01.04.02 "Прикладная математика и информатика".

Методы исследования, используемые в работе, базируются на применении экспертного оценивания для решения задачи идентификации параметров и аспектов образовательного процесса, для оценивания характеристик компонентов компетенций, а также для определения согласованности мнений экспертов, теории вероятностей, математической статистики для определения статистических характеристик компонентов компетенций, эволюционных вычислений для многопараметрической оптимизации состава и структур компетенций и компетентностной модели, метода анализа иерархий для взвешивания частных критериев оптимизации, системного анализа для оценивания системных свойств компетентностной модели, а также для оценивания эффективности решений по структурированию профессиональных образовательных программ.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций обеспечивается корректным применением использованных методов исследования для создания методики автоматизированного формирования компетентностной модели ОПОП и апробацией на научных конференциях, а также положительными итогами использования практических результатов в виде информационной технологии, реализующей данную методику, что подтверждается актами внедрения в КамчатГТУ, КубГУ и СибГУТИ, а также свидетельствами о государственной регистрации баз данных и программы для ЭВМ [66 - 69].

Апробация результатов диссертации. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: на LVII научно-методической конференции «Проблемы обеспечения качества высшего образования в условиях реализации ФГОС» (Новосибирск, 2016); на XIII международной азиатской школе-семинаре «Проблемы оптимизации сложных

систем» в рамках международной мультиконференции IEEE SIBIRCON (Новосибирск, 2017); на LIX межвузовской научно-методической конференции «Компетентностный подход в оценке качества высшего и среднего профессионального образования» (Новосибирск, 2018); на Российских научно-технических конференциях «Обработка информации и математическое моделирование» (Новосибирск, 2017-2019); на I международной научно-практической конференции «Инновационные технологии в развитии социально-экономических систем» (Севастополь, 2018); на I международной научно-практической конференции «Техническая эксплуатация водного транспорта: проблемы и пути развития» (Петропавловск-Камчатский, 2018); на Международной научно-практической конференции «Теоретические и прикладные аспекты формирования информационного пространства в современном мире» (Краснодар, 2018).

Публикации. По теме диссертации с изложением ее основных результатов опубликовано 16 работ, 7 из которых являются статьями в научных рецензируемых изданиях, рекомендуемых ВАК РФ (в т.ч. 1 статья выполнена единолично), 5 публикаций в материалах научных конференций, 4 свидетельства о регистрации базы данных и программы для ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Диссертация изложена на 208 страницах, в том числе 126 страниц основного текста, 38 иллюстраций, 37 таблиц; состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 124 источников на 14 страницах, и 6 приложений.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Данилова Любовь Филипповна

При проведении исследований получены следующие основные результаты:

1. Анализ развития количественных математических методов и их применения в управления образовательными системами в ракурсе компетентностного подхода, реализуемого в вузах при формировании профессиональных образовательных программ, показал существенные преимущества и перспективы применения гибридного математического моделирования для решения задачи определения оптимального структурного состава компетенций и компетентностной модели.

2. Детальное исследование проблемы построения компетентностной модели позволили определить 19 характеристик компонентов компетенций, на основе которых разработана система из 28 частных критериев качества компетенции и компетентностной модели, взвешенных при помощи метода анализа иерархий. Формализация указанных характеристик и критериев обусловила разработку новой модели группового экспертного оценивания, включающей алгоритм расчета профессиональной компетентности экспертов, а также создание фасетного классификатора компонентов компетенций, оптимизирующего процедуру подготовки данных для их конструирования.

3. Построена новая трехступенчатая оптимизационная модель на основе классического генетического алгоритма для построения компетенций с

оптимальным составом и структурой, дальнейшая разработка которой позволила синтезировать методику многоуровневой взвешенной оптимизации состава и структуры компетентностной модели. Учитывая ее прямую наследственность от модели конструирования компетенций, можно утверждать наличие корректной методики, обладающей значительной новизной, которая заключается в применении эволюционных методов оптимизации к построению компетенций и компетентностной модели с учетом разнородных частных критериев.

4. В результате реализации такого оптимизационного алгоритма в предельном случае охвата всей образовательной программы образуется субоптимальная структура компетентностной модели, построенная в соответствии с принципом минимальной достаточности. Корректность полученных решений, их предметная и профессиональная ориентация подтверждена преподавателями и представителями производства, а качество решений подтверждено проверкой на малой области поиска методом полного перебора. Таким образом, гипотеза о том, что эффективное решение поставленной задачи реализуемо при помощи методов многопараметрической оптимизации и экспертного оценивания, подтверждена.

5. Данная методика является универсальной и рекомендуется к применению при построении и реализации образовательных программ высшего образования, для которых разработаны профессиональные стандарты и примерные основные образовательные программы. Методика внедряется в Сибирском государственном университете телекоммуникаций и информатики, Кубанском государственных университете и Камчатском государственном техническом университете. Дальнейшая разработка методики будет направлена на исследование ее применения при планировании и оптимизации образовательного процесса в указанных вузах.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Данилова Любовь Филипповна, 2019 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Авдеенко Т.В., Бакаев М.А. Моделирование информационного пространства для принятия решений в области взаимодействия системы высшего образования с региональным рынком труда // Актуальные проблемы электронного приборостроения: тр. 12 междунар. конф. АПЭП-2014, Новосибирск, 2-4 окт. 2014 г.: в 7 т. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2014. - Т. 6. -С. 225-231.

2. Андреев А.Л. Знания или компетенции? // Высшее образование в России. 2015. № 2. С. 3-11.

3. Андреев А.Л. Образование и образованность в социальной истории России: от средневековья к новому времени. М.: 2013.

4. Болонский процесс: нарастающая динамика и многообразие (документы международных форумов и мнения европейских экспертов) / Под науч. ред. д-ра пед. наук, профессора В.И. Байденко. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, Российский Новый Университет, 2002. - C.245-252.

5. Болонский процесс: поиск общности европейских систем высшего образования (проект TUNING). - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. - 211 с.

6. Болонский процесс: Результаты обучения и компетентностный подход / Под науч. ред. проф. В.И. Байденко. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2009. - 536 с.

7. Болонский процесс: середина пути/Под науч. ред. д-ра пед. наук, профессора В.И. Байденко. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. Российский Новый Университет, 2005. - С. 100-111

8. Брызгалина Е. В. Проблемы интеграции естественно-научного и философского знания в современном образовании: социальные аспекты // Философия и общество. 2017. № 2. С. 87-123.

9. Бурков В.Н., Джавахадзе Г.С. Экономико-математические модели управления развитием отраслевого производства. - М.: ИПУ РАН, 1997. - 64 с.

10. Васильев В.И., Глухов В.В., Тягунова Т.Н. Культура компьютерного тестирования. Ч. 5. Оптимальная оценка уровня учебных достижений тестируемых. -М.: МГУП, 2002. 75 с.

11. Гринберг Г.М., Николаева Ю.С., Хегай Л.Б. Проективно-рекурсивная технология разработки электронных образовательных ресурсов на основе кластерного подхода // Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева. - 2017. № 4 (42). - С. 36-48.

12. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы / Под ред. В.М. Курейчика. - 2-е изд., испр. и доп. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. — 320 с.

13. Глазырин В.А. Болонская декларация: интеграция или поглощение // Университетское управление: практика и анализ Издательство: Некоммерческое партнерство "Журнал "Университетское управление: практика и анализ". Екатеринбург, 2006. №1. С. 77 - 80.

14. Гончарова Н.Л. Категории «компетентность» и «компетенция» в современной образовательной парадигме». Сборник научных трудов СевКавГТУ. Серия «Гуманитарные науки». 2007. № 5. С. 77-80.

15. Данилова Л.Ф. Роль и место междисциплинарных связей в изучении дисциплин связанных с имитационным (компьютерным) моделированием // Проблемы обеспечения качества высшего образования в условиях реализации ФГОС : Материалы 57 (^П) научно-методической конференции - Новосибирск: СибГУТИ, 2016. С. 200-210.

16. Данилова Л.Ф. Технология оптимального конструирования компетенций и компетентностной модели // Качество. Инновации. Образование. Москва: Издательство "Европейский центр по качеству". 2018. №1 (152). С. 310.

17. Данилова Л.Ф., Полетайкин А.Н. Системный подход к автоматизированной разработке компетентностной модели // Компетентностный

подход в оценке качества высшего и среднего профессионального образования : материалы 59 СЪ1Х) научно-методической конференции / Сиб. гос. ун-т телекоммуникаций и информатики. Новосибирск: СибГУТИ, 2018. С. 8 - 13.

18. Данилова Л.Ф., Захаров Н.Ю., Полетайкин А.Н., Шевцова Ю.В. Оптимизационная модель конструирования профессиональных компетенций // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологи. 2017 г. - №4 (40) - С. 86-103.

19. Данилова Л.Ф., Шевцова Ю.В. Оптимизация компетентностной модели на основе генетических алгоритмов // Материалы Российской научно-технической конференции «Обработка информации и математическое моделирование», Новосибирск, СибГУТИ, 2018. - С. 172-179.

20. Дьячук П. П., Канев В.С., Кудрявцев В.С. Синергетическая парадигма управления и диагностики учебной деятельности // Вестник СибГУТИ. 2014. №3. С.101-113.

21. Захаров Н.Ю., Ильина Т.С. Количественный анализ рисков образовательных учреждений высшего образования // Обработка информации и математическое моделирование: Рос. науч.-техн. конф.: материалы конф. / Сиб. гос. ун-т телекоммуникаций и информатики. Новосибирск, 2016. С. 193-198.

22. Зимняя И.А. Компетенция и компетентность в контексте компетентностного подхода в образовании // Ученые записки национального общества прикладной лингвистики. 2014. № 4. С. 16-31

23. Зимняя И.А. Компетентность и компетенции в контексте компетентностного подхода // Понятийный аппарат педагогики и образования. -Екатеринбург, 2012. С. 64-75.

24. Иванов Д.Е. Генетические алгоритмы построения входных идентифицирующих последовательностей цифровых устройств. - Донецк, 2012. -240 с.

25. Ильин Д.Ю., Никульчев Е.В., Бубнов Г.Г., Матешук Е.О.. Информационно-аналитический сервис формирования актуальных профессиональных компетенций на основе патентного анализа технологий и

выделения профессиональных навыков в вакансиях работодателей // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологи. 2017 г., №2 (38) - с.71-88.

26. Ильина Т.С. Модельно-инструментальный комплекс оценивания качества освоения образовательных программ студентами высшего учебного заведения. - Рукопись. Текст. : дис. канд. техн. наук: 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах (технические науки). - Новосибирск, 2017. - 200 с.

27. Ильина Т.С., Баранова А.И., Канев В.С. Управление рисками оценивания образовательных компетенций в высших учебных заведениях // Вестник СибГУТИ. Новосибирск, 2017. №1. С. 3 - 11.

28. Ильина Т.С., Полетайкин А.Н. Информационная технология системного оценивания образовательных компетенций // Труды XIII международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения» (АПЭП - 2016), В 12 томах. Том 9. Новосибирск 2016. - С. 172-177.

29. Искусственный интеллект: в 3 т. Т.2. Модели и методы: справочник ; под ред. Д.А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

30. Канев В. С. Адекватность математических моделей и надежность моделирования // Социология, политика и финансы : Рос. науч.-техн. конф. : материалы конф. / СибГУТИ. Новосибирск, 2012. С. 89-92.

31. Канев В.С. Адекватность и эффективность математического моделирования // материалы XI Международной Азиатской Школы - семинара «Проблемы оптимизации сложных систем», г. Чолпон-Ата, Кыргызская республика, 27.06 - 7.08. 2015 г., том 1, С. 327-332.

32. Канев В.С. Особенности оптимизации сложных социально-экономических систем // Материалы XIV Международной Азиатской школы-семинара «Проблемы оптимизации сложных систем», Кыргызская Республика, оз.Иссык-Куль, 20 июля - 31 июля 2018 г. Ч.1. С. 276-283.

33. Канев В.С., Полетайкин А.Н. Адекватное моделирование образовательных систем // Проблемы оптимизации сложных систем Труды 13-ой Международной Азиатской школы-семинара в рамках международной мультиконференции IEEE SIBIRCON 2017. Под редакцией А.С. Родионова. 2017. С. 604-610.

34. Канев В.С., Полетайкин А.Н. Моделирование образовательных систем: некоторые итоги и актуальные перспективы // Экономика и управление: теория и практика. 2018. Т.4, №2. С. 84-95.

35. Комплексная методика оценивания компетентности сотрудников отрасли связи на основе личностных и профессиональных характеристик / Л.Ф. Данилова [и др.] // Вестник СибГУТИ. - Новосибирск, 2019. - №1 (45). - С. 42-61.

36. Концепция модернизации Российского образования на период до 2010 года [Электронный ресурс] : приказ Минобрнауки РФ от 11.02.2002 № 393. - URL : www.edu.ru/db/ma/Data/d_02/393.html (дата обращения: 21.12.2018).

37. Кочегурова Е.А., Мартынова Ю.А. Оптимизация составления маршрутов общественного транспорта при создании автоматизированной системы поддержки принятия решений // Известия Томского политехнического университета. Инжениринг георесурсов. 2013. Т.323 №5. - С. 79-84.

38. Крохалева А.Б., Белов В.М. Технология формирования показателей профессиональной готовности специалистов на современном рынке труда / монография. М. : Горячая линия - Телеком, 2017. - 152 с.

39. Математическое моделирование: Методы описания и исследования сложных систем / Отв. ред. Самарский А.А., Моисеев Н.Н., Петров А.А. - М.: Наука, 1989. 269 с.

40. Методические рекомендации по разработке основных профессиональных образовательных программ и дополнительных профессиональных программ с учетом соответствующих профессиональных стандартов, утверждены Министерством образования 22.01.2015 № ДЛ-1/05вн. / [электронный ресурс]. URL: http://www.fgosvo.ru/news/21/612 (дата обращения 18.04.2018).

41. Митина О.В. Структурное моделирование: состояние и перспективы // Ученые записки кафедры общей психологии факультета психологии МГУ. М.: Смысл, 2005. - С. 272-296.

42. Мягков А.Ю. Студенты технического вуза: профессиональные компетенции и ожидания на рынке труда // Социологические исследования. 2016. № 6. С. 102-109.

43. Национальная доктрина образования в Российской Федерации (на период до 2025 г.) [Электронный ресурс] : утв. Правительством Рос. Федерации 04.10.2000. - URL : www.lexed.ru/doc.php?id=3206# (дата обращения: 27.12.2018).

44. О внесении изменений в трудовой кодекс Российской Федерации и статьи 11 и 73 федерального закона «Об образовании в РФ» - Федеральный закон № 122-ФЗ от 02.05.2015 / [электронный ресурс]. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/39657 - 2015 г. - 6 с. (дата обращения: 29.12.2018).

45. Омельченко А.А., Полетайкин А.Н. Генетический алгоритм составления оптимального плана реализации компьютерной техники // Вопросы прикладной математики и математического моделирования: сб. науч. тр. / ред. кол. ... О. Г. Киселева (глав. ред.) и др. - Д.: Изд-во Днепропетр. нац.ун-та, 2010. -С. 221 - 231.

46. Официальный сайт «Министерство науки и высшего образования российской федерации» - URL : https://minobrnauki.gov.ru (дата обращения: 21.12.2018).

47. Петров Э.Г. Методы и средства формальной идентификации моделей интеллектуальной деятельности // В сб. Построение информационного общества: ресурсы и технологии / тезисы докл. и информ. мат. XI междун. науч.-практ. конф.. - К.: УкрИНТЭИ, 2005. - С.32-35.

48. Печников А.Н. О едином подходе к трактовке компетенций в сфере социального управления и образования // Образование и наука. 2016. № 2 (131). С. 4-17.

49. Печников А.Н., Прензов А.В. Подход к оценке сформированности специальных компетенций // Образование и наука. 2017. № 5. С. 28-54.

50. Полетайкин А.Н. Гибридный подход к построению системы поддержки принятия решений при продвижении товаров на региональный рынок // Вестник СибГУТИ. Новосибирск, 2015. №1. С. 45-59.

51. Полетайкин А.Н., Бахчаева К.А., Данилова Л.Ф. Компьютерный многоаспектный классификатор компонентов профессиональных компетенций // Материалы Российской научно-технической конференции «Обработка информации и математическое моделирование», Новосибирск, СибГУТИ, 2018. -С. 234-241.

52. Полетайкин А.Н., Данилова Л.Ф. Информационная технология конструирования компетентностной модели // Экономика и управление: теория и практика. 2018. Т.4, №3. С. 97-107.

53. Полетайкин А.Н., Данилова Л.Ф. Информационная технология экспертного оценивания параметров оптимизации структурного состава компетенций // Вестник СибГУТИ. - Новосибирск, 2017. - №4. - С. 84-96.

54. Полетайкин А.Н., Ильина Т.С., Данилова Л.Ф. Подготовка классификационных данных для конструирования профессиональных компетенций // Вестник СибГУТИ. - Новосибирск, 2018. - №2. - С. 89-102.

55. Полетайкин А.Н., Костенко А.В., Данилова Л.Ф. Определение значимости компонентов профессиональных компетенций по прикладной механике на основе фасетной классификации // Вестник Брянского государственного технического университета. - Брянск, 2019. - №2 (75). - С. 8189.

56. Портал Федеральных государственных образовательных стандартов / [Электронный ресурс] http://fgosvo.ru (Дата доступа 21.12.2018 г.)

57. Проектирование основных образовательных программ, реализующих федеральные государственные образовательные стандарты высшего профессионального образования: метод. рек. для рук. и актива учеб. -метод. объед. вузов / под ред. Н.А. Селезнева. - М.: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, Координационный совет учеб. -метод. объединений и науч.-метод. советов высшей школы, 2009. - 84 с.

58. Пряжников Н.С. Профессиональное самоопределение. Теория и практика. Москва, 2008. - 320 с.

59. Ракитина О.В. Научно-исследовательская компетентность преподавателей высшей школы: методы диагностики, результаты исследования // Высшая школа на современном этапе: проблемы преподавания и обучения : материалы региональной науч.-мет. конф., 2014. - С. 125-130.

60. Резник С.Д., Вдовина О.А. Преподаватели вузов России: формирование и развитие профессиональных компетенций: монография - М.: ИНФРА-М, 2016. - 140 с.

61. Саати Т.Л. Об измерении неосязаемого. Подход к относительным измерениям на основе собственного вектора матрицы парных сравнений (Перевод с англ. д.т.н., проф. О.Н. Андрейчиковой) // Cloud of Science. - 2015. - Т.2. №1. -С. 5-39. - URL: https://cloudofscience.ru/sites/default/files/pdf/CoS_2_5.pdf (дата обращения: 19.12.2018).

62. Саати Т.Л. Принятие решений : Метод анализа иерархий. - М.: Радио и связь, 1993. - 314 с.

63. Савельев А.Я., Семушкина Л.Г., Кагермальян В.С. Модель формирования специалиста с высшим образованием на современном этапе. - М., 2005. - 72 с.

64. Садовничий В.А. Качество образования, эффективность НИОКР и экономический рост: Качественный анализ и математическое моделирование / В.А. Садовничий, А.А. Акаев, А.В. Коротаев, С.Ю. Малков. - М.: ЛЕНАНД, 2016. - 352 с.

65. Самарский А.А. Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Издательство ФИЗМАТЛИТ, 2-е издание, 2005 г. - 319 с.

66. Свидетельство № 2018613251 Российская Федерация. Программа для конструирования профессиональных компетенций с оптимальной структурой на основе генетических алгоритмов / А.Н. Полетайкин, Л.Ф. Данилова ; правообладатель Сиб. гос. ун-т телекоммуникаций и информатики. № 2017661228

; заявл. 02.11.2017 ; опубл. 06.03.2018, Бюл. №3 ; зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 06.03.2018. 1 с.

67. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2017621116 от 27.09.2017. «Структура модели экспертного оценивания параметров оптимизации внутренней структуры компетенций» / Полетайкин А.Н., Данилова Л.Ф. ; Заявитель и правообладатель Сиб. гос. ун-т телекоммуникаций и информатики ; заявл. 01.08.2017 ; зарегистрировано в реестре баз данных 27.09.2017. - 1 с.

68. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2018620961 от 02.07.2018. «Информационная модель оценивания качества освоения основной профессиональной образовательной программы по направлению подготовки 21.03.01 «Нефтегазовое дело» / Карминская Т.Д., Полетайкин А.Н., Данилова Л.Ф., Аюпов Р.Ш. / Заявитель и правообладатель ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» ; заявл. 16.04.2018 ; зарегистрировано в реестре баз данных 02.07.2018., бюллетень №7-2018; внес. измен. 30.08.2018, бюллетень №9-2018. - 1 с.

69. Свидетельство о государственной регистрации базы данных №2018620970 от 02.07.2018. Экспертная многопараметрическая оптимизация компетентностной модели по направлению подготовки 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» / Полетайкин А.Н., Данилова Л.Ф., Полупанов А.А., Гаркуша О.В. / Заявитель и правообладатель ФГБОУ ВО «Кубанский государственный университет» ; заявл. 15.05.2018 ; зарегистрировано в реестре баз данных 02.07.2018. - 1 с.

70. Скобцов Ю.А., Иванов Д.Е., Скобцов В.Ю. Генетический алгоритм построения функциональных тестов арифметико-логических устройств // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. 2014. Т. 2. № 9 (68). С. 913.

71. Скобцов Ю.А. Основы эволюционных вычислений. - Донецк, 2008. -

326 с.

72. Стегний В.Н. Удовлетворенность преподавателей системой управления в вузе // Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. - 2015. №3. - С. 6-15.

73. Темникова Е.А., Асламова В.С., Берестнева О.Г. Онтологическое моделирование предметной области учреждения дополнительного профессионального образования // Онтология проектирования. 2015. - Т. 5. № 4 (18). - С. 369-386.

74. Указ президента России от 7 мая 2012 г. № 597 "О мероприятиях по реализации государственной социальной политики" / [электронный ресурс]. URL: Ы1р://минобрнауки.рф/документы/4716 (дата обращения: 17.12.2018).

75. Управление изменениями в высшей школе : монография / под. общ. ред. Р.М. Нижегородцева, С.Д. Резника. - М.: ИНФРА-М, 2018. - 388 с.

76. Усольцев А. П. Инфляция компетентностного подхода в отечественной педагогической науке и практике // Образование и наука. 2017. Т. 20. № 1 (140). С. 9-25.

77. Участие в управлении университетом : научное издание / отв. ред. О. Бычкова. - СПб.: Норма, 2016. - 120 с.

78. Фадеева Л.А. Современный университет: конфликт ценностей и моделей // Человек. Сообщество. Управление. - 2015. - Т. 16. - №4. - С. 102-116.

79. Федеральная программа развития образования : федер. закон РФ от 10.04.2000 № 51-ФЗ // Вестник образования. - 2000. - № 12. - С. 3-69.

80. Федеральная целевая программа «Интеграция науки и высшего образования России на 2002-2006 годы» [Электронный ресурс] : утв. Правительством Рос. Федерации 05.09.2001. - URL : http://www.ed.gov.ru/ntp/fp/integr/658/ (дата обращения: 21.12.2018).

81. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по направлению подготовки 09.03.03 Прикладная информатика (уровень бакалавриат) / [электронный ресурс]. URL: regulation.gov.ru - 2017 г. -21 с. (дата обращения: 29.12.2018).

82. Федеральный закон от 10.07.1992 № 3266-1 «Об образовании» // Ведомости Съезда Народных депутатов Российской Федерации и Верховного Совета Российской Федерации. - 1992. - № 30.

83. Федеральный закон от 29 декабря 2012 г. N 273-Ф3 "Об образовании в Российской Федерации" / [электронный ресурс]. URL: Ы1р://минобрнауки.рф/документы/2974 (дата обращения: 17.12.2018).

84. Форсайт-исследование системы образования России: угрозы, вызовы, возможности / В.С. Сизов, А.А. Маури. - Киров: ВСЭИ, 2015. - 204 с.

85. Хеннер Е.К. Профессиональные знания и профессиональные компетенции в высшем образовании // Образование и наука. Том 20, № 2. 2018. С. 9-31.

86. Хоботов Е.Н. Использование оптимизационно-имитационного подхода для моделирования и проектирования производственных систем // Автоматика и телемеханика. - 1999. - №8. С. 163-176.

87. Хуторской А. В. Технология проектирования ключевых и предметных компетенций // Эйдос: интернет-журнал. 2005, 12 декабря [Электрон. ресурс]. URL: http://www.eidos.ru/iournal/2005/1212.htm (дата обращения 10.01.2019).

88. Шапран Ю.П., Шапран О.И. Образовательная среда вуза: типология, функции, структура [Текст] // Молодой ученый. - М., 2015. - №7. - С. 881-885.

89. Шаронова Н.В. О современных концепциях управления качеством образования и путях их практической реализации // Тезисы доклада на 9-й Межвузовской научно-практической конференции. - ХГУ «НУА», Харьков, 2007. - С.7-14.

90. Шевцова Ю. В., Полетайкин А. Н., Данилова Л. Ф. Многоуровневая взвешенная оптимизация компетентностной модели профессиональной образовательной программы высшего образования // Информатизация образования и науки. 2018. №4 (40). С. 140-161.

91. Alex A. Freitas. A Survey of Evolutionary Algorithms for Data Mining and Knowledge Discovery // http://citeseer.ist.psu.edu/freitas01survey.html, 2001.- 27с.

92. Alexis A., Fink Brian, J. Ruggeberg, Linda Carr. Doing competencies well: best practices in competency modeling // Personnel psychology. 2011, 64, 225-262.

93. Davies A. The impact of managerialism on the strategy work of university middle managers / A. Davies, M.J. van Rensburg, P. Venter // Studies in Higher Education. - 2016. - Vol. 41 - №8. - P. 1480-1494.

94. Davies J. The emergence of entrepreneurial cultures in European Universities // Higher Education Management. - 2001. - №2. - P. 118-127.

95. Di Liberto A. Education and Italian regional development // Economics of Education Reviews. 2008. - Vol. 27. - №1. - P. 94-107.

96. Gerasimov B.N., Gerasimov K.B. Modeling the development of organization management system // Asian Social Science. - Vol. 11. - №20. - 2015. -P. 82-89.

97. Goldberg D. E. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine learning. Addison-Wesley, 1989.

98. Haroun, S.A. A Performance Comparison of GA and ACO Applied to TSP / S.A. Haroun, B. Jamal, E.H. Hicham // International Journal of Computer Applications. - 2015. - vol.117 - pp. 28-35.

99. Herrera F., Lozano M., Verdegay J.L. A Learning Process for Fuzzy Control Rules using Genetic Algorithms // Fuzzy Sets and Systems 100 (1998) 143-158.

100. H.Surmann, A.Selenschtschikow. Automatic Generation of fuzzy logic rule bases: Examples I. - Proc. of the NF2002: first international ICSC conference on neuro-fuzzy technologies. Pp 75-81, CUBA 16-19 jan, 2002.

101. H.Surmann, M.Maniadakis. Learning feed-forward and recurrent fuzzy systems: A genetic approach. Journal of System Architecture 47( 2001), pp. 649-662.

102. Hartig, J., Klieme, E., Leutner, D. Assessment of Competencies in Educational Contexts: State of the Art and Future Prospects. Gottingen: Hogrefe & Huber, 2008, 237-261.

103. Holland J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. Ann Arbor: The University of Michigan Press, 1975.

104. Hutmacher Walo. Key competencies for Europe//Report of the Symposium Berne, Switzezland 27-30 March, 1996. Council for Cultural Co-operation (CDCC) a //Secondary Education for Europe Strasburg, 1997.

105. Il'ina T., Kanev V., Polietaikin A. Neoclassical Approach to Objectivization of Competency Assessment // Проблемы оптимизации сложных систем Труды 13-ой Международной Азиатской школы-семинара в рамках международной мультиконференции IEEE SIBIRCON 2017. Под редакцией А.С. Родионова. 2017. С. 72-76.

106. J. Son, M. Kim. An adaptable vertical partitioning method in distributed systems // Journal of Systems and Software. - 2004. - Vol. 73. -№3.-pp. 551-561.

107. Kendall, M. G.; Babington Smith, B. (Sep 1939). "The Problem of m Rankings". The Annals of Mathematical Statistics 10 (3): 275-287/

108. Kvyatkovskaya I. Yu., Sibikina I. V., Berezhnov G. V. Procedure of the System Characteristics Competence Graph Model Calculation // World Applied Sciences Journal 24 (Information Technologies in Modern Industry, Education & Society): 111-116, 2013

109. Mitchell M. An introduction to Genetic Algorithm. MIT Press, 1998

110. Mitchell M. An Introduction to Genetic Algorithms / M. Mitchell. — Cambridge: MIT Press, 1999. -158 c.

111. O.Cordon, F.Herrera. A Three-Stage Evolutionary Process for Learning Descriptive and Approximative Fuzzy Logic Controller Knowledge Bases from Examples.// International Journal of Approximate Reasoning Vo. 17-4 (1997) 369-407.

112. O.Cordon, F.Herrera. Hybridizing Genetic Algorithms with Sharing Scheme and Evolution Strategies for Designing Approximate Fuzzy Rule-Based Systems. // Fuzzy Sets and Systems 118:2 (2001) 235-255.

113. Polietaikin A. N. Modelling the state of social-economic environment under the conditions of uncertainty // RJOAS. 2016. April, 4(52). P. 47-58. CrossRef DOI: http://dx.doi.org/10.18551/rjoas.2016-04.06

114. Richard S. Mansfield. Practical Questions in Building Competency Models www.workitect.com (дата обращения 10.10.2018)

115. Saaty T. L., Ozdemir M. Why the magic number seven plus or minus two // Mathematical and Computer Modeling. - 2003. - Vol. 38. - P. 233-244.

116. Savage C. M. Fifts generations management: integration enterprises through human networking. Digital Press, 1990. P.143-144.

117. Shannon C. E. A Mathematical Theory of Communication Reprinted with corrections from The Bell System Technical Journal Vol. 27, pp. 379-423, 623-656, July, October, 1948.

118. Shavelson Richard J. On the measurement of competency// Empirical Research in Vocational Education and Training Vol. 2(1), 2010, 41-63.

119. Simulation for manufacturing systems /Fujii S., Sugimura N. //Int. J. Jap. Soc. Precis. Eng. [Bull. Jap. Soc. Precis. Eng.] - 1996 - 30,№3 - p.195-199.

120. Smyth P. and Goodman R.M. - "Rule induction using information theory". In Piatesky-Shapiro G. and Frawley J. (editors), Knowledge Discovery in Databases, pp. 159-176, Cambridge: MIT press, 1991.

121. Velde C. Crossing borders: an alternative conception of competence. 27 Annual SCUTREA conference, 1997. - P. 27 - 35.

122. Whitley D. A Genetic Algorithm Tutorial / Darrell Whitley // Statistics and Computting. - 1994. - №4. - P. 65-85.

123. Yarushkina N., Soft Computing and Complex System Analysis// International Journal General Systems. - 2000. - Vol.30, №1. - P.71-88.

124. Yotaro Hatamura Decision-Making in Engineering Design: Theory and Practice / Hatamura Yotaro, Iino Kenji. - Birkhuser, 2006. - 265 p.