Модели и алгоритмы управления для нелинейной системы организации образовательной деятельности вуза тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Ломиногина, Елена Владимировна

• Ломиногина, Елена Владимировна
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Ломиногина, Елена Владимировна

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ ВУЗОВ

1.1 Зарубежные системы управления учебным процессом на основе зачетных единиц

1.1.1 Система кредитных единиц США (USCS)

1.1.2 Кредитная система в Великобритании (CATS)

1.1.3 Система кредитов в Азиатском и Тихоокеанском регионах (UCTS)

1.2 Планирование учебного процесса в линейной схеме организации обучения

1.3 Концептуальная модель организации учебного процесса

1.4 Критерии эффективности при управлении учебным процессом вузов

и постановка задач исследования

2 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ ВУЗОВ

2.1 Модель системы управления учебным процессом

2.2 Модель стимулирования профессорско-преподавательского состава

2.3 Экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия

2.4 Имитационная модель функционирования СУУП

3. ВАРИАНТ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ

3.1. Механизмы формирования СУУП

3.2. Состав и взаимодействие прикладного программного обеспечения СУУП

3.3 Оценка эффективности СУУП

Заключение

Литература

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы управления для нелинейной системы организации образовательной деятельности вуза»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. В настоящее время начат переход Российского образования к планированию учебного процесса в нелинейной системе, т.к. к этому обязывает ратифицированное страной Болонское соглашение, при этом в большинстве вузов сложилось весьма упрощенное мнение, что такой пере-ход-это всего лишь пересчет существующих академических часов в систему зачетных единиц (когда часы делятся на 36). Одновременно с этим ГОС ВПО II поколения должен смениться третьим. Такие изменения носят фундаментальный характер и должны привести к перестройке всей вузовской деятельности, центральной из которых является организация учебного процесса.

Организация учебного процесса в такой модели осуществляется по нелинейной схеме основными отличительными чертами которой являются: большая свобода выбора учащимися дисциплин, перечисленных в учебном плане, личное участие каждого студента в формировании своего индивидуального учебного плана; вовлечение в учебный процесс академических консультантов, содействующих студентам в выборе образовательной траектории, в частности, в выборе изучаемых дисциплин; введение системы зачетных единиц (з.е.) для оценки трудозатрат студентов и преподавателей по каждой дисциплине; обеспеченность учебного процесса всеми необходимыми методическими материалами в печатной и электронной формах; использование балльно-рейтинговых систем для оценки усвоения студентами учебных дисциплин. При этом студент освобождается от необходимости иметь общий учебный план и расписание с другими студентами, объединенными в одну учебную группу (поток), тогда расписание занятий становится не итоговым документов планирования, а исходным. Возможность выбора студентом дисциплины способствует формированию конкурентоспособности между преподавателями, заставляет их непрерывно совершенствовать свои дисциплины с целью привлечения дополнительного числа студентов, т.к. это формирует их учебную нагрузку. К сожалению, Болонская концепция, при всей ее при-

влекательности не дает целостного методологического представления о том, как же осуществить переход от традиционной модели организации учебного процесса к инновационной, а существующие проблемы носят системный и в некоторых случаях критический характер.

Существующие линейные модели, ориентированные на плановую экономику в современных условиях демонстрируют ряд существенных недостатков: пассивность рядовых преподавателей из-за отсутствия системы мотивации их усилий (обучение группы студентов 7 и 25 человек оценивается стандартными 2 академическими часами); недостоверное формирование учебных планов специальностей, приводящее к тому, что число преподавательских ставок в вузе завышено, а соотношение «студенты/преподаватели» наоборот, занижено ввиду явного противоречия между целевыми функциями УМУ и заведующих кафедрами (стремящимися получить максимальное количество часов), что особенно характерно для заочного обучения; значительное число контролеров в системе; низкое время реакции системы на корректировку учебной нагрузки и расписания занятий после проведения приемной компании, что значительно затрудняет обучение в начале учебного года. Все вышеперечисленное приводит к снижению качества учебного процесса и как следствие теряются конкурентные преимущества конкретного вуза, а это вопрос его выживания.

Таким образом, поиск новых моделей и механизмов планирования учебного процесса стимулирующих преподавателей к повышению качества учебного процесса и минимизирующих время реакции должностных лиц на возникающие ситуации является актуальным в научном и практическом плане.

Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по плану гранта РФФИ 07-07-00281 «Построение математических моделей, разработка методов и алгоритмов информационного обеспечения системы управления качеством образовательной деятельности технического университета».

Цель исследования Цель диссертационной работы заключается в разработке моделей и механизмов организации учебного процесса вуза, обеспечивающих снижение временных затрат должностных лиц, выполняющих планирование и корректировку учебного процесса за счет интеллектуальной поддержки процесса принятия решений при качестве обучения не ниже заданного.

В рамках этой цели необходимо решить следующие задачи: проанализировать существующие системы организации учебного процесса вузов;

синтезировать модель системы управления учебным процессом (СУУП); решить задачу построения оптимальной модели стимулирования профессорско-преподавательского состава (1111С) обеспечивающую повышение качества образовательной деятельности;

построить экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия из изучаемого тематического блока;

разработать имитационную модель функционирования СУУП с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений для минимизации времени реакции должностных лиц при выполнении функциональных обязанностей, за счет интеллектуальной поддержки процесса управления;

синтезировать набор прикладного программного обеспечения для реализации функций СУУП;

провести экспериментальные исследования предложенных моделей и механизмов для аналитического сравнения с существующими моделями СУУП, проанализировать их и получить оптимальный вариант СУУП вуза.

Методы исследования. В работе использованы методы моделирования организационных систем управления, системного анализа, теории игр, теории вероятности, теории принятия решений, использованием расплывчатых категорий.

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

1. Синтезирована модель системы управления учебным процессом (СУУП) позволяющая минимизировать возможность манипулирования информацией о типе кафедры.

2. Решена задача построения оптимальной модели стимулирования профессорско-преподавательского состава (ППС) обеспечивающая повышение качества образовательной деятельности.

3. Построен экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия из изучаемого тематического блока определяющий весовой коэффициент для построения кафедральной системы расчета нагрузки конкретного преподавателя.

4. Разработана имитационная модель функционирования СУУП с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений для минимизации времени реакции должностных лиц при выполнении функциональных обязанностей, за счет интеллектуальной поддержки процесса управления.

Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами. Они подтверждены расчетами на примерах, производственными экспериментами и многократной проверкой при внедрении в практику управления.

Практическая значимость и результаты внедрения. На основании выполненных исследований синтезированы модели и механизмы для управления учебным процессом, позволяющие повысить качество обучения, при одновременном снижении времени реакции должностных лиц вуза на возникающие учебные ситуации с предложением инструментов институционального управления.

Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением продолжительности трудозатрат и средств.

Разработанные модели используются в системе планирования учебного процесса в Воронежском государственном архитектурно-строительном университете.

Апробация работы. Основные результаты исследований и научных разработок докладывались и обсуждались на конференциях: международной научно-практической конференции «Образование, наука, производство и управление» (Старый Оскол, СТИ МИСиС, 2006 г.) и международной научной конференции «Сложные системы управления и менеджмент качества» (Старый Оскол, СТИ МИСиС, 2007 г.), международной научно - технической конференции «Наука и технологии Актуальные проблемы (9-14 апреля Ставрополь, 2007), V международной конференции «Системы управления эволюцией организацией» (10-16 сентября 2007 г. Салоу, Испания).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ общим объемом 65 страниц (лично автором выполнено 28 с).

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем: в работах [2], [3], [4], [10] автором разработана модель управления учебным процессом в нелинейной системе; в работе [5], [И] автору принадлежит механизм распределения ресурсов; в работе [1] автор предлагает модель информационной системы поддержки принятия решений при управлении учебным процессом; в работах [6], [7], [8], [9], [12] автором предложен комплекс моделей для выбора системы стимулирования ППС относительно оценки качества преподавания и экспертный механизм оценки сложности вида занятия.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Она содержит 136 страниц основного текста, 24 рисунка, 19 таблиц и приложения. Библиография включает 139 наименований.

Во введении обосновываются актуальность, описываются цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе проанализирована существующая система планирования учебного процесса вуза. В первом параграфе проанализированы существующие системы управления учебным процессом в России и за рубежом, в частности: кредитные системы, ориентированные, главным образом, на перевод кредитов для обеспечения академической мобильности - ECTS (European Credit Transfer System), USTS (UMAP Credit Transfer Scheme - система зачета кредитов университетов азиатско-тихоокеанского региона); кредитные системы, ориентированные на накопление кредитов -USCS (United States Credit System - система кредитов, используемая в университетах США); кредитные системы смешанного типа, ориентированные на перевод и накопление кредитов одновременно CATS (Credit Accumulation and Transfer System - кредитная система университетов Великобритании). При этом определено, что Кре-дитно-зачетные системы, как правило, исходят из понятия и определения кредита как единицы оценки трудозатрат на освоение образовательной программы или ее части. Кредитно-накопительные системы, в основном, определяют кредит как единицу оценки результатов освоения образовательных программ - приобретаемых знаний, умений и навыков. Такая постановка задачи заставляет по новому осмыслить существующие подходы к планированию учебного процесса в Российском вузе.

Во втором параграфе рассмотрено планирования учебного процесса в линейной модели. В этом случае расчет нагрузки ППС производится в следующей последовательности: за дисциплинами каждого учебного плана в зависимости от семестра закрепляется контингент студентов (К), количество академических групп; рассчитывается учебная нагрузка: на обязательные виды занятий - (Уобяз.) по каждой дисциплине по семестрам в зависимости от контингента студентов и количества академических групп: аудиторные часы, промежуточный контроль знаний студентов (экзамены, зачеты, курсовые проекты, курсовые работы) - по учебному плану; на дополнительные виды работы преподавателей со студентами - (УДВРПС): расчетно-графические работы, контрольные работы, рефераты - по рабочей программе,

консультации к лекциям и экзаменам и др.; на все виды практик - (Vnp.); на дипломное проектирование - (УДП+ГАК); суммируем часы по каждой образовательной программе и находим объем учебной нагрузки необходимый для ее реализации (Уобр.пр.); находим общее количество часов по всем реализуемым образовательным программам - объем учебной нагрузки вуза (Увуза) путем суммирования всех (Уобр.пр.); устанавливаем количество штатных единиц ППС по вузу (Эвуза) в зависимости от контингента студентов (Д/О -1шт. ед. : 10 студентов, 3/0 - 1 : 35); вычисляем среднюю нагрузку преподавателей по вузу - (Свуза) = (Увуза) : (8вуза) = 830 часов; определяем количество штатных единиц ППС по каждой образовательной программе -(So6p.np.) = (Уобр.пр.) : (Свуза); распределяем учебную нагрузку по кафедрам (Укаф.) и находим количество штатных единиц ППС кафедры - (Бкаф.) = (Укаф.): (Свуза).

В третьем параграфе рассматривается концептуальная модель организации учебного процесса, определены органы и объекты управления в контексте системы организационного управления, построенного по принципу бюрократической модели (существует четкая иерархия правил и решений, присутствует жесткая регламентация должностных инструкций). Недостатками такой модели являются: пассивность рядовых преподавателей из-за отсутствия системы мотивации их усилий; недостатки в формировании учебных планов, рассчитанных в параметрах времени (часах) и составленных так, что число преподавательских ставок всегда завышено, а соотношение «студенты/преподаватели» наоборот, занижено ввиду явного противоречия между целевыми функциями УМУ и заведующих кафедрами (стремящимися получить максимальное количество часов; значительное число контролеров в системе.

В четвертом параграфе рассмотрены критерии эффективности СУУП и схема исследований. В соответствии с требованиями ISO 9001:2000 критериями эффективности СУУП являются: снижение времени реакции вуза (TJ на расхождения при реализации процедур планирования за счет снижения

временных затрат ЛПР на анализ текущей информации и организацию взаимодействия с другими ЛПР, экономический эффект от внедрения СУУП (повышение качества преподавания, снижение числа ставок ППС и т.д.

Во второй главе рассматривается задача разработки моделей компонентов СУУП как СППР должностных лиц вуза при планировании и корректировки хода образовательной деятельности.

В первом параграфе описывается модель системы управления учебным процессом (СУУП). Управляющим органом выступает УМУ и проректор по учебной работе, объектом управления - кафедры и деканаты N - {1,2,...,я}. Каждая кафедра характеризуется параметром г1 еЦ, / еТУ {тип). Кафедра / сообщает УМУ информацию я, е 5, (объем требуемых дисциплин), о значении своего типа ^ е О,, / е N (наличие квалифицированных ППС). Тогда множество сообщений 5 = будет представлять механизм плани-

рования. Планы, назначаемые каждой кафедре зависят от сообщений других кафедр.

Для обеспечения равновесия Нэша в такой игре между кафедрами необходимо создать условия, когда одностороннее отклонение невыгодно каждой из них т.е.: £(я-,(/(г),?-))>/;(я,О,,(г),г,). План (учебная нагруз-

ка), назначаемая каждой кафедре, является отображением множества возможных сообщений во множество планов. Сообщения кафедр зависят от их типов. Тогда для прямого механизма равновесие Нэша выглядит следующим образом: V/ е АГ,\/?;еЦ / (к, (г (г),г))> /,(Ь,(г, г* (г),г). Задача УМУ заключается в получении достоверной информации о типе кафедры, однако добиться этого в условиях простого распределения академических часов крайне затруднительно и не позволит повысить качество учебного процесса. Как же сделать такой механизм неманипулируемым? Выход довольно прост. Необходимо для дисциплин осуществляющих обучение студентов по вариативным планам ввести понятие поправочного коэффициента, определяющего долю такого студента в учебной программе: (кф = (У1уч.) /(ТК2дисЦ-)-

Тогда объем дисциплины определяется выражением: (Удисц.) = (Тдисц.) х (К ) х

Данный подход делает невыгодным для кафедр манипулирование информацией, т.к. нагрузка отвязывается напрямую от академических часов и становится ориентированной на контингент обучаемых. Далее возможно применить последовательный механизм распределения ресурсов. - УМУ-определяет значения и сумму Утсц на текущий учебный год и сообщает об этом кафедрам и деканатам; - каждая кафедра получает то ресурс, который запрашивает, т.к. манипулировать информацией о своем типе становится невыгодно; - исключаем кафедру получившую ресурс из рассмотрения, перенумеровываем остальные и возвращаемся к началу.

Таким образом, каждая кафедра получит компенсаторную систему стимулирования. Данная система уравнений означает, что получение кафедра получит требуемую мотивацию, если выбирает действия по предоставлению правдивой информации относительно показателя ее затрат, в противном случае - ничего.

Во втором параграфе представлена оптимальная модель стимулирования профессорско-преподавательского состава. В данной работе рассмотрим механизмы стимулирования для ППС, осуществляющих обучении по дисциплинам вариативного набора студентов, т.к. по данным вариантам между преподавателями возможен режим конкуренции, что будет являться существенным стимулом для повышения качества своей работы. В этом случае получаем веерную систему организационного управления, центром которой является заведующий кафедрой, а агентами преподаватели. Тогда множество действий преподавателя: у1 е Д, сг,(у,), I е N = {1,2,...,п} , будет отражать его вектор направленный на повышение качества учебного процесса, при этом есть ограничения на общий фонд кафедральной нагрузки - Укаф. В результате получаем классическую задачу веерной структуры со слабо связанными агентами.

Целевая функция заведующего кафедрой представляет собой разность между доходом Нк(у) (который дает суммарная доля привлеченных преподавателями студентов) и суммарным стимулированием - нагрузка преподавателей, которые он им выплачивает. Тогда г-ый преподаватель получает стимулирование за свои действия от заведующего и несет затраты, зависящие только от его желания повышать качество образовательного процесса.

Какую же систему стимулирования к преподавателям возможно применить? Ответ очевиден - пропорциональную.

Размер данного коэффициента должен быть пропорционален количеству привлеченных студентов и как следствие повышению общего кафедрального фонда. Тогда мы получим оптимальный план для заведующего. Применение компенсаторной системы стимулирования приведет к неизбежной уравниловке и как следствию, падению качества образовательного процесса и возможному переходу студентов на другие кафедры.

В третьем параграфе рассмотрен экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия (лекция, практическое занятие, семинар, лабораторная работа и т.д.). Данный механизм необходим для корректировки внутри кафедры учебной нагрузки с целью определения коэффициента мотивационной надбавки ППС. Пусть имеется однородная группа из т экспертов (ППС кафедры) и множество п классифицируемых объектов (виды занятий по тематическому блоку дисциплины). Тогда необходимо определить наилучшее приближение к «правильной» классификации.

Поставив каждому ьму объекту в соответствие несколько экспертов (лучше всего знающих этот объект); для каждого из остальных объектов эти эксперты указывают, находится ли объект в данном классе с 1-м объектом. Вероятность того, что эксперт отнесет объекты \ и] к одному классу, т. е.

Пусть значения об экспертах позволяют допустить, что вероятность того, что эксперт дает точные в смысле упомянутой выше «правильной»

классификации суждения, больше -. А именно, во-первых, если какие-то два

объекта находятся в одном классе «правильного» разбиения, то вероятность отнесения экспертом этих объектов также к одному классу больше Во-

вторых, если два объекта находятся, наоборот, в разных классах, то вероятность отнесения экспертом этих объектов также к разным классам больше. Тогда при использовании метода максимума правдоподобия искомое разбиение находится при максимизации критерия на множестве всех возможных разбиений. Множество решений задачи максимизации этого критерия в общем случае не единственно, но заведомо ограничено.

Поведение эксперта таково, что он поочередно рассматривает имеющиеся объекты и постепенно формирует классы. Пусть в какой-то момент эксперт уже построил 1 классов и рассматривает очередной объект. Тогда эксперт решает, отнести его к одному из уже построенных классов или сделать этот объект родоначальником нового (1+1)-го класса. В этом случае мат-рицаЦ^Ц будет представлена в нижнетреугольном виде: при Если известны вероятности рц отнесения [ и] к одному классу, матрица а следовательно, и искомое разбиение восстанавливаются однозначно рекуррентным способом. Для нахождения необходимых оценок ^ можно полагать вероятности рп равными -1-. Эти оценки будут служить начальным приближением

т

для отыскания максимума функции правдоподобия методом последовательных приближений.

Полученные на основе данного механизма весовые оценки позволят ввести поправочные коэффициенты при получении итоговой нагрузки ППС кафедры с целью мотивации к повышению качества учебной работы.

В четвертом параграфе рассматривается имитационная модель функционирования СУУП вуза в виде 3-х фазной С>-схемы (^=3) с обратной связью. Источником потока заявок в модели являются кафедры, т.к. они непосредственно осуществляют ведение образовательной деятельности. В качестве накопителей Ни} и каналов К1] выступают органы управления (IIг про-

ректор по учебной работе, УМУ, деканат). Обслуженные заявки обозначим N2j,2L потерянные Л^-.

В качестве эндогенных переменных выступает вероятность Р - потери заявок. Под экзогенными переменными обозначим: tm - время появления очередной заявки из источника; ^ - время окончания обслуживания каналом КI . очередной заявки; вспомогательные переменные: 21 и 2к^ - состояния Яг и Кк; параметры Ц - емкость г -го Я.; Ькк - число каналов в к-ой фазе. Причем N = 0 ^иКафедР х птстилш, т.е. теоретически число событий вирируется от нуля до состояния, когда все кафедры будут иметь проблемы с преподаванием дисциплин (однако вероятность такого события ничтожно мала).

Для имитации процесса функционирования 0-схемы организуем массив состояний, выделив в нем подмассив К - для запоминания текущих знаний 2к] соответствующих каналов Кк] и времени окончания обслуживания

очередной заявки ^, у = 1, , подмассив Я для записи текущего значения 2^ соответствующих накопителей Я, , 2; подмассив и, в который записывается время поступления очередной заявки Хт из источника (и).

Задачей органов управления в такой системе является минимизация времени ожидания для обработки заявок и исключение, а при невозможности минимизация вероятности потери таких заявок. Для этого используя метод наименьших квадратов оценок Ь! и оценок дисперсий в предположении, что все погрешности 5] независимы и имеют одинаковую дисперсию, которую мы хотя и не знаем, но можно найти ее оценку 8У2.

В матрице планирования столько строчек, сколько выполнено опытов при различных сочетаниях уровней факторов) и столько столбцов, сколько искомых коэффициентов модели. Тогда, для построения алгоритма нахождения Ь; запишем в матричной форме условие минимизации суммы квадратов

отклонений экспериментальных значений у от рассчитанных. 82 должно быть минимально, или М Ъ,- = 0 для всех Раскроем это равенство:

— (угу-ЪтАгу-утАЪ+ЪтАтАЪ)=0 , ~(Ату)г (угА)1+2(АтАЬ)гО дЬ{

X X

Следовательно приходим к матричному равенству: А А Ь = А у Последнее равенство и является расчетной формулой, по которой находятся оценки. Теперь необходимо проверить гипотезу, что погрешности измерения всех величин у] независимы и дисперсии их одинаковы.

Проверить такую гипотезу можно, только проделав большое число измерений (р) в каждой экспериментальной точке, построив выборную ковариационную матрицу б результатов эксперимента и проверив гипотезу о ее диагональности.

Для построения критерия проверки гипотезы переходят от ковариантной

Я

матрицы к корреляционной Я,, = . 9 . Для независимых случайных ве-

л/ДДу

личин Я - единичная матрица и ее определитель должен быть равен 1 (однако мы имеем лишь оценку Я, построенную по п выборкам объема р значений случайных величин). Поэтому в качестве критерия проверки гипотезы Но: Я = I возьмем определитель Я: V =

Закон распределения V довольно сложен, но при достаточно больших значениях р можно использовать его асимптотическое представление: Р{-т-1пУ<у} / <у}+(у2/т) /+4<у}~ /<у}]+0(т3). Таким образом, критическая область для проверки гипотезы т 1пУ > V при

уровне значимости а= 1- Р{-т-1пУ<у}.

В результате мы не только рассчитаем возможные результаты функционирования системы управления учебным процессом как системы массового обслуживания, но и получим несмещенные оценки для дисперсий погрешностей испытаний, что существенно повысит достоверность их результатов.

Затем получив матрицы значений для интенсивностей потока заявок при разных фазах функционирования СУУП определим перечень вариантов необходимых управленческих воздействий с целью минимизации времени реакции системы. Для этого воспользуемся теорией принятия решений.

Построим платежную матрицу, в строках которой будут находиться состояния СУУП (соответствующие разным вариантам соотношений интенсивность заявок/пропускная способность каналов СУУП, а в столбцах стратегии органов управления. Пересечение строк и столбцов - соответствующий весовой коэффициент, обуславливающий необходимую цену, которую орган управления должен заплатить, чтобы избежать нежелательных для него ситуаций. Тогда, выбор органа управления (ц) с набором корректирующих решений производится на основе критерия Сэвиджа в следующей последовательности. Вычисляется максимальный дополнительный выигрыш

уц - тах ии - иц, который достигается, если для ^-вместо я. выбрать

и..

У

вычитается из наибольшего

Затем каждый элемент матрицы решения результата шах иц соответствующего столбца. Разности 7у образуют матрицу остатков и1г.

Эта матрица пополняется столбцом наименьших разностей Щг. Выбираются те варианты, в строках которых стоит наименьшее для этого столбца значение. При необходимости двух органов управления выбирают ближайший, трех - ближайший по второму.

В третьей главе рассмотрены методологические основы разработки СУУП вуза, как СППР руководителей разных уровней для повышения качества образовательной деятельности.

В первом параграфе представлены варианты расчета нагрузки ППС при нелинейной системе организации учебного процесса на примере 2 курса специальности «Подъемно-транспортные строительные, дорожные машины и оборудование». Рассмотрим вариант расчета объема учебных занятий каждой

дисциплины - (Удисц.), входящих в него объемов обязательных занятий -(Уобяз.) и ДВРПС - (УдврпсХ в зависимости от контингента студентов (К) и трудоемкости дисциплин - (Тдисц.) на примере специальности СДМ - Д/О.

Алгоритм действий следующий: Определяем общий контингент по специальности СДМ (КСдм), равный сумме контингента каждого курса (К1 сдм + к2 сдм + К3 сдм + к4 сдм + К5 сдм): - 233 = 49 + 48 + 35+50 +51 и среднюю нагрузку на одну ставку - Свуза = 830 час. Устанавливаем количество штатных единиц ППС необходимое для реализации образовательной программы, равное сумме штатных единиц ППС на каждом курсе: - (8Сдм-) = (Ксдм) /10 = 233 / 10 = 23,3 шт.ед.; при этом (БсдмО = (81 сдм) + (82 сдм) + С^з сдм) + (84 сдм) + (85 сдм)- Вычисляем количество штатных единиц ППС необходимое для реализации образовательной программы на каждом курсе: - (8] сдм) = 49 : 10 = 4,9; фа сдм) = 48 : 10 = 4,8; (вз сдм) = 35:10 = 3,5; (84 сдм) = 50 : 10 = 5,0; - (85 сдм) = 51 : 10 = 5,1. Находим (Усдм), равный сумме объемов учебной нагрузки каждого курса (У] Сдм + сдм + Vз Сдм + V4 сдм + V5 Сдм), в который входит объем учебной нагрузки - (Уу,.) и объем нагрузки практик - (У1ф.), а также ДП и ГАК - (УДП+ГАК). (Усдм) = (Сву3а) х (БсдмО = 830 х 23,3 = 19339 час. Вычисляем объем учебной нагрузки каждого курса: (VI Сдм) = (Сву3а) х (81 сдм) = 830 х 4,9 = 4067; (У2 Сдм) = (Свуза) х (82 СДм) = 830 х 4,8 = 3984; (У3 сдм) = (Свуза) X (вз сдм) = 830 х 3,5 = 2905; (У4 сдм) = (Свуза) х (84 сдм) = 830 х 5,0 = 4150; (У5 сдм) = (Свуза) х (85 сдм) = 830 х 5,1 = 4233. Определяем полный перечень дисциплин, учитывающий выбор каждым студентом из вариативной части учебного плана (дисциплины по выбору) своей образовательной программы. Вычисляем объем учебной нагрузки необходимый для проведения учебных занятий (например, на 2 курсе) - (У2 уч.) = (У2 сдм) - (У2пр.) = 3984 - 288 = 3696. Зная (Тдисц.) дисциплины в каждом семестре (по учебному плану) определяем общую трудоемкость на 2 курсе - (Т2 дИСц.) = 1842. Находим трудоемкость всех студентов 2 курса - (Тк 2 ДИсЦ-) = (Т2дИсц-) х (К 2 Сдм) = 1842 х 48 = 88416. (Это действие необходимо, так как после выбора студентами дисциплин из вариативной части число студентов закрепленных за

дисциплинами не всегда будет равно количеству студентов на курсе ). Определяем коэффициент одного студента 2 курса - (к2 СДМ), равный соотношению (Уг уч- 2 дисц-)> т-е- (кг сдм) — (У 2 уч-) • (Тк 2 дисц.). Устанавливаем по семестрам объем учебной нагрузки каждой дисциплины - (УДИсц-) = (ТДИСц-) * (К 2 сдм) х (к2 сдм), включающий в себя как объем аудиторных занятий -(Уауд.) так и объем ДВРПС - (Удврпс). Определяем (Ударпс) = (Удисц-) - (Уобяз-)-

Каждый студент должен выполнить все требования Гостандарта, поэтому расчет учебной нагрузки разделим на две части: основную - базовую и расчетную. К базовой относятся - обязательные аудиторные занятия, промежуточный контроль знаний, а также практика и ДП. К расчетной относится доля СРС (РГР, контрольные работы, рефераты, консультации и т.д.) каждого студента - другие виды работы преподавателя со студентами (ДВРПС) в зависимости от соотношения СРС : ППС.

Во втором параграфе рассмотрены методики работы должностных лиц вуза при планировании учебного процесса в трехфазной модели. В первой фазе студенты (после консультаций с тьютером) составляют свой индивидуальный учебный план на следующий учебный год и сдает в деканат в период с 20 апреля по 15 мая. По каждой дисциплине УМУ по согласованию с деканатом факультета устанавливает минимальное число студентов, необходимое для открытия дисциплины, а для каждого преподавателя - максимальное число студентов в учебном потоке (группе). В случае если на данную дисциплину в срок до 15 мая записалось число студентов, меньшее минимально установленного, то дисциплина не вносится в рабочий план специальности); записавшиеся на эту дисциплину студенты должны в срок до 30 мая подать в деканат заявки об изменениях в индивидуальных планах. В случае если к данному преподавателю записалось число студентов, большее максимально установленного, то УМУ совместно с деканатом формирует по этой дисциплине второй учебный поток (в этом случае заведующий кафедры должен назначить еще одного преподавателя не меньшей квалификации).

Во второй фазе после согласования нагрузки ППС (между кафедрами, деканатами и НМС) происходит ее утверждение на Ученом совете вуза до 30 июня. В результате формируется окончательное расписание занятий на следующий учебный год (в срок до 25 августа). На третьей фазе после приемной компании осуществляется корректировка расчета нагрузки и расписания занятий в срок до 15 сентября деканатами и УМУ.

В третьем параграфе на основе методологии SADT (Structure Analysis and Design Technique), предназначенной для представления функций системы и анализа требований к ней разработана локальная версия информационной системы поддержки принятия управленческих решений при расчете учебной нагрузки и е корректировке. Для этого в терминах IDEF0 в виде комбинации блоков и дуг представлена модель бизнес-процессов СУУП. Далее определена логическая модель выраженная средствами реляционной модели данных. Результат разработки логической модели данных для СУУП приведен в виде ER-диаграмм нормализованных до 3-ей нормальной формы.

Во втором параграфе рассмотрен состав и взаимодействие прикладного программного (ППО) обеспечения СУУП вуза. Доступ к ресурсам СУУП осуществляется через диалоговое окно главной страницы. Пользователь, попадает на главную страницу СУУП с авторизованным доступом к комплексу ППО (для каждого пользователя в зависимости от его функциональных задач уровень доступа к ресурсам базы данных планирования нагрузки разный), включающее: модули сбора информации необходимой для планирования учебного процесса; различные модули расчета нагрузок для различных ситуаций учебного процесса', модули корректировок параметров нагрузки-, многоуровневую систему отчетов для различных органов управления планированием учебного процесса ; модули ввода и корректировки данных о студентах, преподавателях и изучаемых дисциплинах.

В четвертом параграфе проводится оценка эффективности от внедрения СУУП в учебный процесс по критериям Ти, Wmu. В результате расчетов получены результаты, позволяющие сделать следующие выводы: снижение

временных издержек при реагировании должностных лиц на ситуации составило - 30%; экономический эффект составил 26,4% от линейной системы организации учебного процесса.

В заключении приводятся основные теоретические и практические результаты и выводы диссертационной работы. Приложение содержит материалы о внедрении результатов диссертации.

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ

ПРОЦЕССОМ ВУЗОВ

1.1 Зарубежные системы управления учебным процессом на основе

зачетных единиц 1.1.1 Система кредитных единиц США (USCS)

В американской практике зачетные единицы - это фиксированная категория, выражающая количественный объем содержания курса обучения в контексте требований к получению степени. Для учебных заведений, в которых учебный год делится на семестры, одна кредитная единица складывается из одного часа аудиторных занятий (контакт с преподавателями) или двух часов практической работы в течение пятнадцати недель, а также двух часов самостоятельной подготовки студентов в неделю. Предполагается, что кандидаты на степень бакалавра должны получить 30 кредитных единиц в год. В высших учебных заведениях кредитные единицы определяются как 120 кредитов за 4-х летнюю программу обучения.

Помимо термина "зачетные единицы" в системе образования США используются такие термины как

• Зачетный курс (credit course) - дисциплина, по завершении которой студент получает академические кредитные единицы в рамках определенной программы обучения.

• Система кредитных единиц (credit system) - система, когда программа обучения для получения степени или диплома делится на определенные блоки, (сегменты) каждый из который является элементом направления подготовки. Кредитные единицы проставляются после успешного завершения изучения каждого блока. Для получения степени или диплома необходимо набрать определенное количество кредитов.

• Взаимное признание кредитных единиц (credit transfer) - признание высшим учебным заведением кредитных единиц или квалификаций, полу-

ченных студентом в другом учебном заведении с тем, чтобы он/она могли бы переходить из одного учебного заведения в другое без потери кредитов. • Признанные кредитные единицы (transfer credits) - кредиты, получаемые студентом в учебном заведении, в которое он/она переводится как признание проделанной работы в другом учебном заведении.

Отличительной особенностью американского высшего образования является такой феномен как модульный курс с его «кредитными единицами». Требования к получению степеней выражены в кредитах, а не оценками на экзаменах. Эти результаты под общим названием "кредитные единицы" являются своеобразной мерой обращения, учебной «валютой» в системе высшего образования США. Накапливаемые и сохраняемые «кредиты» могут быть переданы из одного учебного заведения в другое, с одного факультета на другой. Подобная практика дает возможность временно прекратить обучение, чтобы возобновить его позже. Система зачетных единиц значительно облегчает переход студентов из одного института в другой и делает возможной связь между прерванным и восстановленным обучением. Но такая форма учета результатов, внося гибкость в систему высшего образования и позволяя студентам переходить из одного учебного заведения в другое или с одного факультета на другой, в несколько раз снижает социализирующий эффект концентрированного периода обучения в одном из университетов.

Еще одна отличительная особенность - это значительная степень самостоятельности и автономии американских вузов, что в совокупности с модульным принципом обучения и отсутствием государственных экзаменов делает сравнительно легким создание новых учебных курсов, уровней образования и специальностей, курсов, смежных с другими дисциплинами. Отметим, что организационная структура массового высшего образования в США уже была создана около 200 лет назад, имеет свои собственные проблемы, вызванные как раз широкой доступностью и облегченными стандартами. В настоящее время идут дискуссии по поводу качества знаний абитуриентов, поступающих в вузы.

Студент, успешно закончивший изучение дисциплины, получает то количество кредит-часов, которое выделено по данному предмету. Он использует полученные кредит-часы для последующего получения степени. Разница успехов студента определяется оценкой, кредит-час указывает на структуру процесса обучения, но не указывает уровня знания студента. Другими словами, кредит-час указывает лишь время, затраченное на данный предмет, он не связан с понятием трудности данного предмета. Некоторые предметы требуют много времени, но дают мало кредит-часов и наоборот.

Кредит-час - мера, основанная на времени обучения. Как правило, один кредит-час - это число еженедельных 50-минутных уроков в течение одного семестра, т.е. это означает совокупность 1 ч лекции в неделю, 2 ч практического занятия, 3 ч лабораторных работ плюс подготовка к ним, экзамен прием/сдача зачетов, домашние задания, курсовая работа.

В США число изученных в течение семестра дисциплин составляет обычно 4-5, нормальная загрузка курса - около 15 кредитных часов. Это означает, что студенты будут в аудитории приблизительно 15 часов еженедельно. Студент, набравший указанное число кредит-часов, может получить определенную степень. Кредит-час и степень взаимосвязаны. В США для получения степени бакалавра требуется в среднем 120 кредит-часов, магистра -от ЗОдо 35 кредит-часов, аспиранты - от 6 до 12 кредитных часов каждый семестр.

В системе высшего образования кредит-час применяется в разных формах, он служит основой для составления сметы финансирования, предоставляемого государством. Нагрузки кафедр, преподавателей и студентов определяются кредит-часом, на основе которого решается вопрос о переходе студента на следующий курс. Оплата за обучение производится также на основе кредит-часов. Имеется противоречие в предоставлении кредит-часа. Но в любом случае, кредит-час играет важную роль в планировании сметы и расхода.

Несмотря на слабые стороны, «кредит-система» нашла широкое приме-

нение. Она регулирует многостороннюю деятельность университета: программу обучения, учебный план, расписание занятий, оценку знаний студентов, присуждение степеней, определение оплаты за учебу и т.д.

Эта система дает возможность реально оценить деятельность преподавателя и студента, способствует определению нагрузок преподавателей и регулированию студенческой нагрузки, предоставляя возможность работать. Она обеспечивает свободу обучения, что соответствует рыночным экономическим отношениям.

Примеры применения кредит-часов

1. Пенсильванский государственный университет Среднему студенту для получения одного кредита требуется не менее 40 часов планируемой работы на факультете. Хотя распределение времени различается от курса к курсу, в среднем 1/3 времени отводится на аудиторные занятия (такие как лекции, лабораторные работы, семинары и т.д.) и 2/3 времени на самостоятельную подготовку.

Кредиты, работа в аудитории и практикум или лабораторные работы, отражаются тремя числами, которые следуют за названием курса, например (3:3:0):

-первое число показывает максимум кредитов для данного курса -второе число показывает время аудиторной работы (включая лекции, дискуссии, демонстрации и т.д.)

-третье число показывает время, отводимое на практическую работу (включая лаборатории, студии, проектные комнаты и т.д.)

2. Горный технологический университет Южной Дакоты

Кредит-час - это 3 ч аудиторных и внеаудиторных занятий в течение одной недели одного семестра. Один кредит-час - это лекционное занятие, плюс подготовка к нему, которая занимает в среднем 2 часа. Один кредит-час лабораторной работы в неделю - это 2 часа аудиторной и 1 часа внеаудиторной работ.

Классификация студентов, обучающихся на бакалавра: на основе соб-

ранных кредитов приемная комиссия делит студентов на новый, второй курс, средний курс, старший курс.

новый студент 0-31 кредита

студент второго курса 32-63 кредита

студент среднего курса 64-95 "кредитов

студент старшего курса больше 96 кредитов

Студент дневного отделения выбирает предметы на 12 кредитов, в летний семестр - на 6 кредитов.

Принцип построения учебного плана на основе кредит-системы довольно прост. В качестве примера рассмотрим вид учебного плана бакалаврской ступени инженерного профиля в Горном технологическом университете Северной Дакоты. Он состоит из двух частей: общей и профессиональной (Приложения 2 и 3). В профессиональной части наряду с перечнем дисциплин показаны объемы часов в неделю лекционных и практических занятий, а также соответствующее количество кредит-часов. Системы оценивания

Оценка представляет собой информационную систему. В эту систему входят такие действия, как сохранение, восстановление и получение оценок студента. Помимо всего этого оценка должна быть объективной и справедливой. Среди педагогов, работников образования, профессоров часто возникают споры по вопросам оценивания знаний студентов.

В американских университетах и колледжах применяют не менее 10 видов систем оценивания. Чаще всего используются цифровое и буквенное оценивание знаний учащихся.

Цифровое оценивание. Существует практика применения оценок от 1 до 100 баллов. Этот метод прост в употреблении, не требует времени, но имеет субъективные стороны.

Буквенное оценивание. В университетах используют традиционную и измененную буквенную систему оценок. Традиционные буквенные оценки - это

А, В, С, Б, Р со знаками плюс, минус. Вышеперечисленные оценки: имеют следующие варианты и причитающиеся к ним баллы распределяются таким образом:

А 4,0- отлично С 2,0 - удовлетворительно

А- 3,7 С- 1,7

В+3,4 0+ 1,4

В 3.0-хорошо Б 1,0- неудовлетворитель-

В- 2,7 но

С+ 2,4 Е 0,0 - не смог сдать

Другие виды оценивания. Применяют такой вид оценивания, когда буквенное и цифровое оценивание совмещают, а также оцениваются самими студентами или проводят идентичное оценивание всех студентов. Наиболее широко распространена форма среднего балла, когда кредитные часы умножаются на их оценки следующая формула:

У к*й

где: к - количество кредитов часов по одному предмету, изучаемому в данном семестре;

с! - оценка студента по одному предмету.

Кредиты Оценка (Огас1е Баллы (РоШ)

4 А 4

5 В 3

3 С 2

3 Б 0

вРА = (16+15+6) /15 = 2.47

Если средний балл успеваемости студента в данном семестре будет

меньше 2,0 баллов, то предпринимаются различные меры воздействия (вплоть до отчисления из колледжа, университета).

Однако по этой формуле возникает вопрос. Почему кредит данного предмета участвует в вычислении среднего балла, если получена оценка F? Если не учитывать кредит предмета, по которому получена оценка F, то GPA=3,08. Но при расчете среднего балла учитываются все кредиты-предметы, изучаемые в данном семестре. Но возникает еще вопрос, как рассчитывать средний балл, если данный предмет будет изучаться повторно. В этом случае средний балл будет рассчитываться только один раз и по последнему полученному баллу.

По каждому предмету может определяться свой Grade-Point:

GPA = к* d

Плата за обучение

За обучение и обслуживание в высшем учебном заведении студент платит конкретную сумму денег. Все сведения о плате и сборах должны быть включены в информационный пакет (справочник университета). В государственных вузах плата за обучение у студентов неодинакова, что связано с их местожительством. Дети налогоплательщиков и постоянных жителей штата, в котором функционирует данный вуз, платят за обучение в 2 раза меньше, чем приехавшие студенты из других штатов и иностранные студенты. При этом плата за обучение и сборы учитывается в стоимости за один кредит-час (Приложение 3).

Для сравнения средней платы за обучение студента в течение одного года в различных странах мира (данные ЮНЕСКО на 2000 год) приведены в Приложении.

1.1.2 Кредитная система в Великобритании (CATS)

CATS - Credit Accumulation and Transfer Scheme/System - Схема /Система накопления и передачи кредитов Соединенного Королевства., в основе которой лежит набор согласованных условий и методов, который помогает обу-

чающимся накапливать и переводить тот кредит, который они получили внутри или за пределами института, предоставляющего обучение. В Великобритании существуют несколько схем передачи и накопления кредитов.

Кредит консорциум - это группы образовательных учреждений, многие из которых действуют в сфере высшего образования, объединившиеся на добровольных началах и сотрудничающие в области разработки и использования систем кредитов. Каждый консорциум выдвигает определенную схему накопления и передачи кредитов.

Кредит - количественный показатель адекватности обучения, который присуждается студенту как подтверждение достоверности достижения им поставленных перед ним результатов обучения на данном уровне обучения

Результаты обучения - сформулированные положения о том, что студент должен знать, понимать и уметь продемонстрировать после завершения процесса обучения

Критерий оценки - описание параметров, по которым преподаватель определяет, что студент действительно смог продемонстрировать достижение поставленных перед ним результатов обучения.

Условное учебное время - количество часов, которое обучающийся (на определенном уровне) должен потратить в среднем для достижения утвержденного для этого уровня результатов обучения. Условное время включает: все обучение, относящееся к достижению результатов на данном уровне, основную практическую работу, работу над проектом, самостоятельные занятия и время, которое затрачивается на оценку знаний.

Уровень кредита - индикатор требований к обучению, сложности и глубины изучаемого материала, а также индикатор самостоятельности обучающегося.

Дескриптор уровня - описание тех требований, которые предъявляются к обучающемуся на каждом из кредит - уровней.

Оцениваемая единица - четко обозначенный набор логически последовательных результатов обучения, дополненный критериями их оценки, имею-

щий указание на число и уровень начисляемых за него кредитов.

Квалификация - сертификация достижений или компетенции студента с указанием типа и названия подготовки, которая предоставляет право обучающемуся поступать и продолжать продвижение в академическом и профессиональном контексте.

Механизм накопления кредитов в системе кредит учета академической нагрузки был впервые разработан в Соединенном Королевстве, что было обусловлено стремлением упорядочить и унифицировать систему многочисленных квалификационных свидетельств, определив для каждой из разновидностей определенное количество кредитов. Модели накопления и перевода кредитов в Соединенном Королевстве

Первая модель системы накопления и передачи кредитов появилась в 1986 г, была разработана CNAA (Советом по национальным академическим наградам), она в дальнейшем была взята за основу для разработки последующих систем CATS . CAT CNAA: 1 академический год = 1200 условных учебных часов или 120 кредитов, 1 кредит = 10 условных учебных часов, степень бакалавра =360 кредитов

В 90- х появилось множество моделей, которые подразделяются на три группы: CAT для высшего образования, CAT в непрерывном образовании, CATS для высшего и непрерывном образования.

Главными кредит консорциумами, разработавшими свои системы CAT в области высшего образования, являются: SEEC (Southern England Consortium for Credit Accumulation and Transfer)- Консорциум по накоплению и передаче кредитов Южной Англии, М1ССАТ(консорциум университетов Севера), СС>РЛУ(Уэльса), №САТ8(Северной Ирландии). Известные другие модели:

SCOTCAT (Система CAT Шотландии, где в отличие от других частей Великобритании обучение на бакалавра длится не три, а четыре года. Это первая национальная система, т.к. используется всеми вузами Шотландии); модель CATS, которая используется в непрерывном образовании -

(FEDA Credit Framework (1 кредит=30 усл. час.);

модели CATS, которые разработаны как для высшего, так и для непрерывного образовании;.

система CQFW(cncTeMa кредитов и квалификаций Уэльса); система кредитов и квалификаций IIIoraaHflHH(SCQF); региональная система графства Дерби (DRN).

В 2001 года Агентством по обеспечению качества (QAA) была разработана единая система кредитов и квалификаций для Англии, Уэльса и Северной Ирландии (EWNI).

Основные принципы начисления кредитов: •Кредит начисляется за достижение результатов обучения •Результаты обучения выражены в виде в двух параметров: число кредитов и уровень обучения

•Число кредитов определяется объемом обучения, выраженном в условном учебном времени, необходимом для достижения результатов обучения (в данной системе 1 кредит= 10 условным часам учебного времени).

•Ареал распространения систем накопления и передачи кредитов: •Соединенное Королевство;

•Южная Африка (Национальная система квалификаций Южной Африки

- South African National Qualifications Framework);

•Новая Зеландия (Национальная система квалификаций Новой Зеландии

- New Zealand National Qualifications Framework).

1.1.3 Система кредитов в Азиатском и Тихоокеанском регионах (UCTS)

UMAP - University Mobility in Asia and Pacific - Университетская мобильность в Азии и Тихоокеанском регионе

Организация была создана в 1991 г., как орган содействия мобильности студентов и преподавателей, осуществляемой посредством обменов и сотрудничества между институтами. Странами, входящими в сферу деятельно-

сти UMAP являются: Австралия, Бруней, Камбоджа, Канада, Чили, Фиджи, Гуам, Гонконг, ЮАР, Индонезия, Япония, Корея, Лаос, Малайзия, Мексика, Монголия, Мьянмар, Непал, Новая Зеландия, Папуа Новая Гвинея, Китай, Филиппины, Сингапур, Шри-Ланка, Тайвань, Таиланд, Вьетнам, и Западный Самоа.

UCTS - University Credit Transfer System - Система передачи университетских кредитов, разработанная организацией UMAP. Схема этого проекта рассчитана на пять лет (1999-2004 гг.), и как правило, используется полное название этой системы: «UMAP Credit Transfer Scheme». Система способствует улучшению процесса признания отечественными вузами программ обучения UMAP, освоенных в зарубежных вузах.

Международный секретариат UMAP - находится в Токийском университете, Япония, занимается мониторингом использования системы UCTS.

UMAP - программа обучения, в течение семестра или года, пройденная в зарубежном (принимающем) вузе студентом, отобранным для обучения направляющим вузом в соответствии с договором, составленным UMAP. Система UCTS была создана как основной инструмент, помогающий организации UMAP более эффективно осуществлять студенческие обмены в регионе и на территориях, входящих в сферу деятельности UMAP, а также со странами других регионов мира посредством гарантированного признания кредитов, полученных за обучение в зарубежных вузах. Основные компоненты UCTS:

•Персонал отечественного и зарубежного вузов, ведущий переговоры по программе обучения, выбранной студентом

•Студент

•Бланк UCTS «регистрация обучения по Программе UMAP» (UCTS Record of UMAP Study)

•Шкала кредитов UCTS

•Шкала оценок UCTS

Шкала кредитов UCTS, аналогично ECTS, составляет 60 единиц креди-

тов за академический год (30 - за семестр, 20 - за триместр, соответственно). Шкала кредитов UCTS используется только как шкала конвертируемости, однако не предназначена для использования в качестве замены существующих в принимающем и направляющем вузах систем кредитов. Для начисления UCTS кредитов для включения их в бланк «Регистрация программы обучения UMAP», принимающий институт должен: определить число кредитов за каждую свою дисциплину, которая включена в программу обучения UMAP, преобразовать кредиты за свою дисциплины в шкалу кредитов UCTS (общее число кредитов за все дисциплины программы следует округлять до десятых долей -0,5). Формула для преобразования «кредиты за дисциплину» х 30 (для семестровой программы): «общее число своих кредитов за программу». Для начисления кредитов за программу обучения в зарубежном вузе направляющий вуз должен преобразовать кредиты UCTS в кредиты своего вуза.

Шкала оценок UCTS аналогична шкале оценок ECTS. Предназначение шкалы оценок состоит только в том, чтобы быть механизмом, помогающим преобразовывать оценки принимающего и направляющего институтов - нормированное распределение оценок (установленный процент студентов, получающих данную оценку, при изучении дисциплины)- по желанию вуза, определение значения каждой из оценок от "Отлично" до "Неудовлетворительно".

Бланк UCTS «Регистрация обучения по программе UMAP» (UCTS Record of UMAP Study) является основным и единственным документом в UCTS. Он включает: персональные данные студента, детали предлагаемой Программы обучения UMAP, ведомость по программе обучения UMAP, включающая преобразование кредитов и оценок принимающего [зарубежного] вуза в оценки и кредиты направляющего [отечественного вуза] и заверение программы обучения UMAP подписями и печатями уполномоченных лиц отправляющего и принимающего ВУЗов.

То есть, можно сказать, что хотя UCTS и основывается на модели ECTS с 60 кредитами за полный академический год и шкалой оценок ECTS, система UCTS является значительно более упрощенной версией этой модели, тре-

бующей меньшего объема требуемой документации (используется лишь один формуляр для всех аспектов передачи кредитов). Кроме того, в иСТБ значительно сокращен объем предварительной работы, требующейся от институтов, т.е. обсуждений и переговоров, предшествующих начислению кредитов, размещения информации в информационном пакете, поскольку иСТ8 предназначается для обслуживания каждого отдельного конкретного случая обмена и соответствующей ему программы обучения. Более того, 11СТ8 разработана исключительно в целях перевода нагрузки и оценок студента между институтами, она не предполагает замену систем, существующих в каком -либо из институтов.

иСТ8 по существу является упрощенной версией ЕСТ8. Однако система иСТ8 больше сконцентрирована на студенте, чем на предварительном соглашении между институтами или факультетами относительно дисциплин программы обучения в принимающем вузе, или на составлении информационного пакета, который подлежит широкому распространению. В 11СТ8 представитель факультета только осуществляет общие рекомендации по использованию 11СТ8, и является контактным лицом при взаимодействии вузов, составляет для себя программу обучения за рубежом сам студент. Только тогда, когда такая программа составлена студентом, направляющий и принимающий институты выражают свое согласие относительно тех кредитов, которые должны быть начислены студенту за изучение дисциплины в программе, индивидуально составленной студентом.

ЦМАР поощряет университеты и оказывает им поддержку в заключении двухсторонних соглашений, в которых подробно оговариваются условия, по которым осуществляется студенческий обмен. В соглашениях по обмену между университетами и их зарубежными партнерами оговариваются такие вопросы как критерии отбора студентов и преподавателей, участвующих в обмене; утверждение программ обучения; предоставление языковой подготовки, если в этом есть необходимость; помощь в решении реальных проблем, связанных с, например, проживанием и т.д.

Подобно ЕСТ8, задача иСТБ состоит в том, чтобы повысить эффективность ЦМАР посредством обеспечения гарантий того, что отечественный институт начислит кредиты за те дисциплины, которые студент изучал по обмену за рубежом, а также обеспечить повышение уровня мобильности студентов. Правительства некоторых стран (Австралия и Таиланд, например) уже внесли в свои планы использование иСТБ, как обязательное условие для вузов, подающих заявки на государственное финансирование ЦМАР обменов.

Программы обучения ЦМАР в настоящее время имеются в следующих странах: Австралия, Канада, Китай, Гонгконг, Индонезия, а также Япония, Корея, Новая Зеландия, Тайвань, Таиланд, Вьетнам.

1.2 Планирование учебного процесса в линейной схеме организации

обучения

Важнейшим документом, регламентирующим организацию учебного процесса в кредит-системе, является единый график учебного процесса университета. В нем на весь учебный год расписаны сроки начала и окончания семестров, включая дополнительные сессии для неуспевающих студентов, выходные, каникулы, сессии, аттестационные недели, «нулевые» недели, в течение который студенты в начале каждого семестра корректируют, окончательно согласовывают и утверждают свои индивидуальные учебные планы. Имеет смысл составить также описание учебного графика, в котором указываются особенности и значение каждого этапа, общий порядок обучения, инструкции для студентов и преподавателей на каждом этапе.

Линейная схема организации учебного процесса чрезмерно «централизует» [3, 69] все мероприятия, важнейшим из которых является расчет нагрузки профессорско-преподавательского состава (рис. 1.1). Органом управления в такой схеме выступают учебно-методическое управление и проректор по учебной работе.

Ви.чуЛЧ-чрн-ь' лч-тгя I. I V мБньЙ ГЛЛм Вмдемг Ау-'Г-'Р^« »»"ЯТИ»

Коляй'шство часов по видам работ График уч*6иого процесса П> ;<. -|>Н1,; ,И1 ш'-тн Трудоемкость ДИСЦИПЛИН

Дисциплины кафедры

Бюдамтиики, Кошравтниш Аспиранты

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Ломиногина, Елена Владимировна

Основные результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем:

- проанализированы существующие системы организации учебного процесса вузов;

- синтезирована модель системы управления учебным процессом (СУУП);

- решена задача построения оптимальной модели стимулирования профессорско-преподавательского состава (1111С) обеспечивающая повышение качества образовательной деятельности;

- построен экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия из изучаемого тематического блока;

- разработана имитационная модель функционирования СУУП с возможностью анализа и выбором набора управленческих решений для минимизации времени реакции должностных лиц при выполнении функциональных обязанностей, за счет интеллектуальной поддержки процесса управления;

- синтезирован набор прикладного программного обеспечения для реализации функций СУУП;

- проведены экспериментальные исследования предложенной структуры СУУП, проанализированы результаты и получен оптимальный вариант (в целом СУУП позволяет добиться . В результате расчетов получены результаты, позволяющие сделать следующие выводы: снижение временных издержек при реагировании должностных лиц на ситуации составило - 30%; экономический эффект составил 26,4% от линейной системы организации учебного процесса.).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Ломиногина, Елена Владимировна, 2012 год

ЛИТЕРАТУРА

1. Ансофф И. Стратегическое управления. М., Экономика, 1989.

2. Андронникова Н.Г., Бурков В.Н., Леонтьев С.В. Комплексное оценивание в задачах регионального управления. Препринт. М.: Институт проблем управления РАН, 2002 г.

3. Абдулатидзе З.С., Александровская Л.Н., Бас В.Н. Управление качеством и реинжиниринг организаций. Учеб. Пособие. - М.: Логос, 2003. - 328 с.

4. Баркалов С.А., Белоусов В.Е.. Механизм агрегирования комплекса операций размерности 3. Печатный. Известия ТГУ. Выпуск 11, Тула 2006 -С.149-153.

5. Баркалов С.А., Белоусов В.Е. Применение имитационных игр для повышения региональной безопасности. Вестник ВГТУ, №2, Том 3, Воронеж, 2007 - С.167-172.

6. Баркалов С.А. Механизм сбалансированной эффективности систем управления. Научный вестник ВГАСУ Н.т. журнал Выпуск №2, 2006 - С. 28 - 31.

7. Болонский процесс и высшая школа России: время выбора [Текст] / В.И. Байденко // Высшее образование сегодня.-2003.-№1.-С.2-7.

8. Болонский процесс и качество образования [Текст] / В. Сенашко, Г. Ткач // Alma mater.-2003.-№8.-C.8-14.

9. Бурков В.Н. Основы математической теории активных систем. - М.: Наука, 1977.

10. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. -М.: Наука, 1981.

11. Бурков В.Н., Данев Б., Еналеев А.К. и др. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 1989. - 245 с.

12. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: Синтег, 1999. - 128 с.

13. Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Кулик О.С., Новиков Д.А. Механизмы страхования в социально-экономических системах М.: ИПУ РАН, 2001, с. 109.

14. Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Новиков Д.А. Теория графов в управлении организационными системами. - М.: СИНТЕГ - 2001. - 265.

15. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учебник для студ. Вузов. - 9-е

изд., стер / Е.С. Вентцель. // — М.: Издательский центр «Академия», 2003. -576.

16. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. - М.: Техносфера, 2003. - 512 с

17. Воробьев С.Н. Управленческие решения: учебник для вузов/ С.Н. Воробьев, В.Б. Уткин. //-М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 317 с.

18. Вудкок Дж. Современные информационные технологии совместной работы/Пер. с англ. - М: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 1999.

19. Вагнер Г. Основы исследования операций. М.: Мир, 1972. Т. 1-3.

20. Васильев Д.К., Колосова Е.В., Цветков A.B. Процедуры управления проектами // Инвестиционный эксперт. 1998. № 3. С. 9 - 10.

21. Виханский О.С., Наумов А.И. Менеджмент: человек, стратегия, организация, процесс. М.: Изд-во МГУ, 1996. - 416 с.

22. Воронов A.A. Исследование операций и управление. М.: Наука, 1970. -128 с.

23. Воронин A.A., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИПУ РАН, 2003. - 214 с.

24. Воропаев В.И., Любкин С.М., Голенко-Гинзбург Д. Модели принятия решений для обобщенных альтернативных стохастических сетей // Автоматика и Телемеханика. 1999. № 10. С.144 - 152.

25. Варжапетян А.Г., Варжапетян A.A. Системы управления. Инжиниринг качества. - М.: Вузовская книга, 2005. - 320 с.

26. Гламаздин Е.С., Новиков Д.А., Цветков A.B. Механизмы управления корпоративными программами: информационные системы и математические модели. М.: Спутник+, 2001. - 159 с.

27. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2002. - 156 с.

28. ГОСТ 34.602-89 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы».

29. ГОСТ Р ИСО 9004:2001. Руководство по улучшению деятельности. Системы менеджмента качеств.

30. ГОСТ Р ИСО 9001:2001. Системы менеджмента качества - основы и словарь.

31. ГОСТ 34.602-89 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы».

32. Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976. - 327 с.

33. Гилев С.Е., Леонтьев C.B., Новиков Д.А. Распределенные системы принятия решений в управлении региональным развитием. М.: ИПУ РАН, 2002.-54 с.

34. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2002. - 156 с.

35. Горелик В.А., Кононенко А.Ф. Теоретико-игровые модели принятия решений в эколого-экономических системах. М.: Радио и связь, 1982. -144 с.

36. Голенко Д.И. Статистические методы сетевого планирования и управления. М.: Наука, 1968. - 400 с.

37. Ломиногина Е.В. Модель формирования интегрированной информационной системы управления университетом/ Баркалов С.А., Белоусов В.Е., Ломиногина Е.В.// ВЕСТНИК ВГТУ. Воронеж, Том 2, №7, 2006 - С. 35-42.

38. Ломиногина Е.В. Выбор оптимальных управленческих решений при руководстве учебным процессом университета/ Баркалов С.А., Белоусов В.Е., Ломиногина Е.В.// ВЕСТНИК ВГТУ. Воронеж, Том 2, №7, 2006 - С. 67-72.

39. Ломиногина Е.В. Модель распределения учебных курсов по семестрам при формировании учебных планов/ Баркалов С.А., Белоусов В.Е., Ломиногина Е.В.// Материалы международной научно-практической конферен-

ттии «Образование, наука и производство», г. Старый Оскол. ТОМ 1, 2006 -С. 28-34.

40. Ломиногина Е.В. Управление качеством обучения в вузе: интегра-тивно-дифференцированный подход/ Баркалов С.А., Белоусов В.Е., Ломиногина Е.В.// ВЕСТИ высших учебных заведений Черноземья, т.1, Липецк. ЛГТУ, 2006 - С.168-170.

41. Ломиногина Е.В. К задаче определения эффективности конкурсных механизмов/ Баскаков A.C., Ломиногина Е.В.// Вестник СевКавГТИ, научный журнал. Ставрополь, Выпуск VII, 2007- С. 121-123.

42. Ломиногина Е.В. Управление процессом адаптации студентов технических вузов к началу обучения/ Белоусов В.Е., Ломиногина Е.В.// Системы управления эволюцией организацией. Воронеж, (V международная конференция 10-16 сентября 2007) г. Салоу, Испания, 2007 - С. 11-19.

43. Ломиногина Е.В. Исследования моделей организационного управления с помощью имитационных игр/ Баранчиков В.В., Половинкина А.И., Ломиногина Е.В.// Системы управления эволюцией организацией. Воронеж, (V международная конференция 10-16 сентября 2007) г. Салоу, Испания, 2007 -С. 134-143.

44. Ломиногина Е.В. Вероятностная модель процесса обучения/Белоусов В.Е., Болгов В.В., Ломиногина Е.В.// Системы управления эволюцией организацией. Воронеж, (V международная конференция 10-16 сентября 2007) г. Салоу, Испания, 2007 - С. 128-134.

45. Ломиногина Е.В. Механизм определения диагностических параметров вуза в области качества/ Баркалов С.А., Белоусов В.Е., Ломиногина Е.В.// Материалы международной научно-практической конференции «Сложные системы управления и менеджмент качества», г. Старый Оскол. ТОМ2, 2007-С. 26-36.

46. Дементьев В.Т., Ерзин А.И., Ларин P.M., Шамардин Ю.В. Задачи оптимизации иерархических структур. Новосибирск: НГУ, 1996. - 167 с.

47. Денисов В.И., Вычисление оценок параметров распределений с использованием таблиц асимптотически оптимального группирования/

В.И.Денисов, Б.Ю Лемешко. // Применение ЭВМ в оптимальном планировании и проектировании. Новосибирск: изд. НЭТИ, - 1981. - С. 3-17.

48. Дмитриев В.И. Прикладная теория информации: Учеб. Для студ. вузов по спец. «Автоматизированные системы обработки информации и управления» / В.И. Дмитриев. // - М.: Высш. шк., 1989. - 320 с.

49. Заложнев А.Ю. Внутрифирменное управление. Оптимизация процедур функционирования. М.: ПМСОФТ, 2005. ~ 290 с.

50. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний/ Н.Г. За-горуйко. // - Новосибирск: Изд-во ин-та математики, 1999. - 270 с.

51. Ильин В.П. Руководство качеством проектов. Практический опыт. -М.: Вершина, 2006 - 176 с.

52. Ильин В.П. Система управления качеством. Российский опыт. - СПб.: Невский проспект; Вектор, 2007 - 224 с.

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

54. Коргин H.A. Неманипулируемые механизмы обмена в активных системах. М.: ИПУ РАН, 2003.

55. Капустин В. Ф. Элементы статистической теории информации: Конспект лекций. Лекция 1. —СПб., 1996.

56. Карпова Т. С. Базы данных: модели, разработка, реализация /Т.С. Карпова. // - СПб.: Питер, 2002. - 304 с.

57. Кредитные единицы входят в российскую высшую школу [Текст] / В.Чистохвалов // Высшее образование в России.-2004.-№4.-С.26-37.

58. Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных. - ДАН СССР, 1956, № 2.

59. Ковалев В.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учеб. - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006 - 424 с.

60. Кононенко А.Ф., Халезов А.Д., Чумаков В.В. Принятие решений в условиях неопределенности. М.: ВЦ АН СССР, 1991. - 211 с.

61. Куликов Ю.А. Оценка качества решений в управлении строительством.

М.: Стройиздат, 1990. - 144 с.

62. Конев И.Р., Беляев A.B. Информационная безопасность предприятия. -СПб.: БХВ Петербург, 2003. - 752 с.

63. Кульгин М. Технологии корпоративных сетей. Энциклопедия - Спб: Издательство «Питер», 2000-704с.

64. Львов H.A. Противозатратный механизм. Стандарты и качество, 1995.

65. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления. М.: Наука, 1972 - 576 с.

66. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. - 184 с.

67. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. М.: Патент, 1996.

- 271 с.

68. Лотоцкий В.А. Идентификация структур и параметров систем управления // Измерения. Контроль. Автоматизация. 1991. № 3-4. С.30-38.

69. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования / Ю.П. Лукашин. // - М.: Статистика, 1979. - 121с.

70. Макаров И.М. Теория выбора и принятия решений / И.М. Макаров. // -М.: Наука, 1982.-212с.

71. Менар К. Экономика организаций. М.: ИНФРА-М, 1996. - 160 с.

72. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. - 344 с.

73. Минцберг Г. Структура в кулаке: создание эффективной организации. М.: Питер, 2001.-512 с.

74. Мишин С.П. Оптимальное стимулирование в многоуровневых иерархических структурах // Автоматика и Телемеханика. 2004. № 5. С. 96 - 119.

75. Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1974.

- 526 с.

76. Моррис У. Наука об управлении: Байесовский подход. М.: Мир, 1971.

77. Мякишев В.В. Использование методов искусственного интеллекта в САПР. Анализ отечественного и зарубежного опыта / В.В. Мякишев, В.В Та-

расов.// - Техническая кибернетика, №1.- 1991.- С. 164-176.

78. Моисеев Н.И. Алгоритмы развития / Н.И. Моисеев. // - М: Наука, 1987. - 86с.

79. Маклаков C.B. Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0. - M.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002 - 224 с.

80. Маклаков C.B. BPwin и Erwin. CASE-средства разработки информационных систем. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000.

81.Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИЛУ РАН, 2003.-102.

82. Новиков Д.А., Смирнов И.М., Шохина Т.Е. Механизмы управления динамическими активными системами. М.: ИЛУ РАН, 2002. - 124 с.

83. Основы управления качеством продукции. - М.: Издательство стандартов, 1996.

84. Одинцов Б. Е. Проектирование экономических экспертных систем. / Под ред. ак. А. Н. Романова. - М., ЮНИТИ, 1996с.

85. Петров В.Н. Информационные системы СПб. Издательство: - Питер, 2002.-688с.

86. Подлипаев Л.Д. Технология внедрения и постоянное улучшение системы менеджмента качества на предприятии. - М.: Гелиос АРВ, 2004 - 408 с.

87. Райзберг Б.А. Программно-целевое планирование и управление. Учебник /Б.А. Райзберг.//- М.: ИНФА - М, 2002. - 428 с.

88. Розанов Ю.В. Случайные процессы / Ю.В. Розанов.//- М.: НАУКА, 1971.-287 с.

89. Розен В.В. Цель - оптимальность - решение (математические модели принятия оптимальных решений) / В.В. Розен.//- М.: Радио и связь, 1982. -168 с.

90. Сай В.М. Формирование организационных структур управления. М.: ВИНИТИ, 2002. - 437 с.

91. Санталайнен Т. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1988.-320с.

92. Сакато Сиро Практическое руководство по управлению качеством продукции (пер. с японск.) - М.: Машиностроение, 1994.

93. Система стандартов эргонометрических требований и эргонометриче-ского обеспечения. Методы обработки экспертных систем //- Постановление Государственного комитета по стандартам № 2098. - 1985.-35с.

94. Новиков Д.Н. Механизмы гибкого планирования в активных системах с неопределенностью / Д.Н. Новиков. //- Автоматика и телемеханика, - 1997. - С. 188-125.

95. Никифоров А.Д. Управление качеством. Учебное пособие для вузов. -М.: Дрофа, 2004 - 720 с.

96. Новиков Д.А., Петраков С.Н. Курс теории активных систем. М.: СИН-ТЕГ, 1999.-108 с.

97. Новиков Д.А., Цветков A.B. Механизмы стимулирования в многоэлементных организационных системах. М.: Апрстроф, 2000. - 143 с.

98. Новиков Д.А. Институциональное управление организационными системами. М.: ИПУ РАН, 2003. - 68 с.

99. Новиков Д.А., Петраков С.Н., Федченко К.А. Децентрализация механизмов планирования в активных системах // Автоматика и Телемеханика. 2000. №6. С. 120-126.

100. Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН, 2003.-102.

101. Новиков Д.А., Смирнов И.М., Шохина Т.Е. Механизмы управления динамическими активными системами. М.: ИПУ РАН, 2002. - 124 с.

102. Основы управления качеством продукции. - М.: Издательство стандартов, 1996.

103. Одинцов Б. Е. Проектирование экономических экспертных систем. / Под ред. ак. А. Н. Романова. - М., ЮНИТИ, 1996с.

104. Петров В.Н. Информационные системы СПб. Издательство: - Питер, 2002.-688с.

105. Подлипаев Л.Д. Технология внедрения и постоянное улучшение системы менеджмента качества на предприятии. - М.: Гелиос АРВ, 2004 - 408 с.

106. Райзберг Б.А. Программно-целевое планирование и управление. Учебник /Б.А. Райзберг.//- М.: ИНФА - М, 2002. - 428 с.

107. Розанов Ю.В. Случайные процессы / Ю.В. Розанов.//- М.: НАУКА, 1971.-287 с.

108. Розен В.В. Цель - оптимальность - решение (математические модели

принятия оптимальных решений) / В.В. Розен.//- М.: Радио и связь, 1982. -168 с.

109. Сай В.М. Формирование организационных структур управления. М.: ВИНИТИ, 2002. - 437 с.

110. Санталайнен Т. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1988.-320с.

111. Сакато Сиро. Практическое руководство по управлению качеством продукции (пер. с японск.) - М.: Машиностроение, 1994.

112. Система стандартов эргонометрических требований и эргонометриче-ского обеспечения. Методы обработки экспертных систем //- Постановление Государственного комитета по стандартам № 2098. - 1985.-35с.

113. Советов Б.Я. Моделирование систем: Учеб. для вузов / Б.Я. Советов.// -3-е изд., перераб. И доп. - М.: Высш. шк.,2001. - 343 с.

114. Судоплатов C.B. Элементы дискретной математики: Учебник / C.B. Су-доплатов. // - М.: ИНФРА-М, Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - 280 с.

115. Смирнов Э. А. Разработка управленческих решений: Учебник для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

116. Санталайнен Т. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1988.-320 с.

117. Симионова Н.Е. Управление реформированием строительных организаций. М.: Синтег, 1998. - 224 с.

118. Салимова Т.А., История управления качеством. Учебное пособие. - М.: КНОРУС, 2005-256 с.

119. Синенко С.А. Информационная технология проектирования организации строительного производства .- М.: НТО "Ситсемотехника и информатика" , 1992.- 258 с.

120. Смирнов В.А. Оценка надежности и маневренных качеств плана. Новосибирск, 1978.

121.Спектор М.Д. Выбор оптимальных вариантов организации технологии строительства. М.: Стройиздат, 1980. Справочник по оптимизационным задачам в АСУ /В.А.Бункин, Д.Колев и др. Л.: Машиностроение, 1984.

122. Сыроежин И. М. Планомерность. Планирование. План. (Теоретические очерки). - м.: Экономика, 1986. - 248 с.

123. Томпсон А. А., Стриклэнд А. Дж. Стратегический менеджмент. — М.: ЮНЙТИ, 1998. - 576 с.

124.Томилин В.Н. Управление качеством в условиях перехода к рыночной экономике. Стандарты и качество, 1990, № 10.

125. Такенбаум Э. Компьютерные сети / Э. Такенбаум. // - СПб. Литер. 2002. - 848 с.

126. Толковый словарь по управлению проектами / Под ред. В.К. Иванец, А.И. Кочеткова, В.Д. Шапиро, Т.П. Шмаль. М.: ИНСАН, 1992.

127. Т.Н. Толстых. Моделирование процессов управления региональной экономикой. - Тамбов, 1999 - 246 с.

128.Уздемир А.П. Динамические целочисленные задачи оптимизации в экономике. -М.: Физматлит, 1995.

129.Уемов В.И. Системный подход и общая теория систем. - М.: Наука, 1978.-272с.

130.Формирование общеевропейского пространства высшего образования. Задачи для российской высшей школы [Текст]: аналитический обзор / М.В.Ларионова [и др.]; М-во образования и науки РФ, Гос. ун-т - Высшая школа экономики. -М.:Изд. дом ГУ ВШЭ,2003 .-208с.

131. Фатхутдинов P.A. Управленческие решения: Учебник 4-е изд., перераб. и доп / P.A. Фатхутдинов.// - М.: ИНФА-М. - 2001. - 283 с.

132.Фусфельд А.Р. Новый метод прогнозирования функция технического развития /А.Р. Фусфельд. // - В сб.: Руководство по научно-техническому прогнозированию. Пер. с англ. - М.: Прогресс, - 1977. - С. 68-71.

133.Хабаров B.C. Методы и средства машинного моделирования информационно - вычислительных систем / В.С Хабаров, C.B. Шарков. //- Проблемы машиностроения и автоматизации. -№4. - 1999. - С. 14 -20.

134.Цыганов В.В. Адаптивные механизмы в отраслевом управлении М.: Наука, 1991.- 166 с.

135. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: Использование расплывчатых категорий / Д.И. Шапиро. // - М.: Энерго-атомиздат, 1983. - 184 с.

é 135

I

136. Щепкин A.B. Механизмы внутрифирменного управления. M.: ИПУ РАН, 2001.-80 с.

137.Шарипов C.B., Толстова Ю.В. Система менеджмента качества. СПб.: Питер, 2004 - 192 с.

138. Шеннон Р., Имитационное моделирование систем - искусство и наука. М. Мир, 1978.

139.Шински Ф. Управление процессами по критерию экономии затрат. М.: Мир, 1981.

140. Щепетова С.Е. Менеджмент и экономика качества. - М.: КомКнига, 2006 -512 с.

УТВЕРЖДАЮ

Проректор по учебной работе Воронежского ГАСУ, профессор

Настоящим подтверждаем, что результаты кандидатской диссертации Ломиногиной Елены Владимировны «Модели и алгоритмы управления для нелинейной системы организации образовательной деятельности вуза»:

1. Модель системы управления учебным процессом, позволяющая минимизировать возможность манипулирования информацией о типе кафедры;

2. Модели стимулирования профессорско-преподавательского состава, обеспечивающие повышение качества образовательной деятельности;

3. Экспертный механизм для оценки сложности конкретного вида занятия из изучаемого тематического блока определяющий весовой коэффициент для построения кафедральной системы расчета нагрузки конкретного преподавателя.

внедрены в практическую деятельность учебно-методического управления Воронежского ГАСУ при ежегодном расчете нагрузки кафедр университета.

Начальник УМУ, канд. техн. наук

Мышовская Л.П.