Модели и оптимизация учебных планов в образовательных системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Кузьмина, Елена Алексеевна

• Кузьмина, Елена Алексеевна
• кандидат технических наук
• 2002

Оглавление диссертации кандидат технических наук Кузьмина, Елена Алексеевна

Введение.

Глава 1. Разработка логической модели учебного плана.

1.1. Предварительные замечания.

1.2. Системная модель учебного плана на основе стандарта SADT.

1.2.1. Функциональная модель учебного плана.

1.2.2. Информационная модель учебного плана.

1.3. Логическая модель учебного плана.

1.4. Критерии «качества» учебных планов.

1.5. Выводы по первой главе.

Глава 2. Разработка временнОй модели учебного плана.

2.1. Постановка задачи.

2.2. Алгоритмы формирования оптимального учебного плана.

2.3. Анализ взаимовлияния параметров отдельных учебных планов специальностей и направлений вуза на качество учебного процесса вуза в целом.

2.4. Анализ сформированного плана учебного процесса вуза по экономическим аспектам.

2.5. Выводы по второй главе.

Глава 3. Экспериментальная проверка эффективности предлагаемой методики составления учебных планов специальности.

3.1. Функциональная модель автоматизированной системы "Составитель учебных планов".

3.2. Программная реализация построения логической модели учебного плана.

Функция FixDiscipline.

Функция CheckFixedDiscipline.

Функция Forming Semester.

Функция FillSemester.

3.3. Практическая реализация процесса построения логической модели учебного плана.

3.4. Составление временной модели учебного плана.

3.5. Выбор окончательного варианта плана и оценка эффективности

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и оптимизация учебных планов в образовательных системах»

Актуальность

Эффективное функционирование образовательных систем во многом определяется используемыми методами и средствами планирования и управления их организационными ресурсами. Важным их элементом является учебный план, лежащий в основе организации процесса обучения в любой образовательной системе. Задачей учебного плана является с одной стороны обеспечение качественной подготовки специалистов, а с другой - соблюдение заданных ограничений на затраты образовательного учреждения, связанные с организацией процесса обучения в соответствии с конкретным учебным планом. Именно учебный план логически связывает отдельные дисциплины образовательной программы и направляет деятельность обучаемых на достижение конечных целей учебного процесса: получение знаний, умений и навыков в конкретной области профессиональной деятельности. В то же время, хорошая фундаментальная подготовка, а также базовые теоретические профессиональные знания обеспечивают выпускнику успех как в выбранной им области деятельности, так и в социальной сфере, повышая его защищенность благодаря возможности изменения направленности своей работы.

Темпы перестройки системы высшего образования в соответствии с требованиями времени должны быть адекватны скоростям, характеризующим процессы, протекающие в обществе, в той или иной сфере деятельности. В настоящее время в России наблюдается некоторое отставание процессов реформирования высшей школы от темпов развития социально-экономической инфраструктуры общества. Все это приводит к необходимости быстрой разработки и внедрения различных дидактических моделей (видов и форм обучения) в образовательных системах. Новый статус технических университетов, появившихся на постсоветском пространстве, обогатил палитру учебных заве5 дений России и вполне соответствует складывающемуся в ней новому социально-экономическому укладу [45, 67].

Как известно, учебный план является документом, лежащим в основе организации процесса обучения по конкретной специальности обучения в любой образовательной системе. От того, как он составлен, во многом зависит как качество подготовки специалистов, так и затраты образовательного учреждения на реализацию образовательного процесса. Вопросы повышения качества образования особо остро возникают в связи с появлением большого количества различных образовательных учреждений, использующих нетрадиционные технологии. Хорошая фундаментальная подготовка, а также базовые теоретические общепрофессиональные знания являются основной отличительной чертой университетского образования. Они обеспечивают выпускнику успех как в чисто профессиональной области, так и в социальной сфере, повышая его социальную защищенность благодаря возможности изменения направленности своей работы [73,67].

Существенное обновление учебной базы, а также использование информационных технологий в планировании и организации учебного процесса позволяет говорить о возможности повышения качества подготовки специалистов. Неоднократно подчеркивалось, что важнейшей задачей ближайшего времени станет разработка и внедрение механизмов обеспечения качества образовательного процесса. К сожалению, сегодня таких эффективных механизмов в российской системе образования нет ни на федеральном, ни на уровне высших учебных заведений [75,67]. Как отмечалось ранее, оптимально составленный учебный план в первую очередь обеспечивает качество образовательного процесса.

Существующие на сегодняшний день методы составления учебных планов являются слабо формализованными, во многом опирающимися на опыт составителей. Это создает трудности при автоматизации процесса составления учебных планов, что приводит к большим затратам времени на его составле6 ние и необходимости длительной его "доводки" уже в процессе обучения. Данные методы формирования учебных планов в основном отвечали концепции организации образовательного процесса в высших и средних специальных учреждениях, существовавшей в дореформенное время.

Все это затрудняет составление учебных планов в новых экономических условиях, переживаемых системой высшего образования, для которых характерно появление новых образовательных систем, отличающихся большим разнообразием сроков, технологий и форм обучения: дистанционное, очное, заочное, очно-заочное, индивидуальное, групповое и т. д., для которых отсутствует опыт составления учебных планов; большая частота появления новых специальностей обучения, вызванная быстро меняющимися требованиями рынка труда; необходимость оптимизации ресурсных затрат на организацию учебного процесса, в силу экономических трудностей, переживаемых в настоящее время системой высшего и среднего специального образования. Следует отметить динамику появления новых специальностей. В 1999 г. в российских вузах открыты 1558 новых специальностей и 263 филиала, а в 2000 г. - еще 2198 специальностей и 190 филиалов. Переход к массовому высшему образованию,

- общемировая тенденция, но она требует и внедрения адекватных, более жестких механизмов контроля над его качеством [75].

К настоящему времени в системе высшего образования проведена большая работа по подготовке нормативной базы для составления учебных планов (государственные образовательные стандарты и примерные учебные планы по специальностям).

Несмотря на наличие документов такого рода, сохраняются сложности при составлении учебных планов в образовательных учреждениях, проводящих подготовку специалистов, обучающихся по различным формам. Эти сложности обусловлены следующими причинами: примерный учебный план по своему содержанию носит рекомендательный характер; 7 в примерных учебных планах не учтены требования конкретного образовательного учреждения к организации обучения (не выдерживается равномерность загрузки учебно-лабораторной базы кафедр по семестрам, не учитывается загрузка преподавателей); примерный учебный план составлен с учетом нормативных сроков обучения (т.е. с этой точки зрения он может использоваться для реализации ограниченной номенклатуры программ высшего профессионального образования, использующих традиционные технологии обучения и нормативные сроки обучения); отсутствуют ГОСы и примерные учебные планы для образовательных систем со сроками обучения, отличающимися от нормативных (получение второго высшего образования, обучение с использованием дистанционных технологий, обучение по индивидуальному графику для любой формы обучения и т.д.)

На практике это приводит к появлению учебных планов, в которых нарушаются логические связи между дисциплинами при их изучении, что ведет к ухудшению усвоения предметов студентами, имеют место неравномерность учебной нагрузки студентов по семестрам, что приводит, с одной стороны к психо-физиологическим перегрузкам студентов, а также появлению больших временных интервалов между изучением связанных между собой дисциплин, что ведет к ухудшению усвоения блоков дисциплин.

Кроме того, существующие методы формирования учебных планов ориентированы на получение одного учебного плана для каждой специальности обучения, что затрудняет оптимальную (в первую очередь, по экономическим, кадровым и другим критериям) стыковку различных учебных планов в рамках одного образовательного учреждения, а также в том, чтобы получить оценку ресурсных затрат при открытии новой специальности. 8

Высока трудоемкость составления учебных планов вследствие отсутствия теоретического инструментария, лежащего в основе автоматизации процесса составления учебных планов.

Высока сложность сквозной автоматизации процедуры составления учебных планов.

Учебный план является основным документом планирования процесса подготовки специалиста по конкретной специальности. Сформированные учебные планы должны обеспечивать качественную подготовку специалистов. С другой стороны они должны быть реальными в плане затрат образовательного учреждения на реализацию образовательного процесса, проводящегося в соответствии с этими учебными планами.

Однако на современном этапе развития высшего и специального образования в России, традиционные методы формирования учебных планов уже не отвечают требованиям, предъявляемым к организации учебного процесса по целому ряду причин. Во-первых, высшее и специальное образование в России характеризуется разнообразием форм и видов обучения: параллельное, очно-заочное, дополнительное, дистанционное и т.д., для которых отсутствует опыт составления учебных планов. Во-вторых, высокой интенсивностью появления новых специальностей обучения, вызванной быстро меняющимися требованиями рынка труда, (требуются временные затраты для составления новых учебных планов). В-третьих, необходимостью оптимизации ресурсных затрат на организацию учебного процесса, в силу экономических трудностей, переживаемых в настоящее время системой высшего и среднего специального образования.

Недостаточно проработанным также является вопрос, связанный с формированием комплекта учебных планов различных специальностей конкретного учебного заведения. Это приводит в ряде случаев к большим ресурсным затратам на организацию учебного процесса в образовательном учреждении в целом. 9

Несмотря на то, что в настоящее время в системе высшего и специального образования имеется достаточно большая нормативная база для составления учебных планов (ГОС, примерные учебные планы), сохраняются сложности при их составлении. Они обусловлены, во-первых, тем, что в этих документах отсутствуют часть компонент циклов дисциплин и их необходимо дополнять, во-вторых, форма этих документов не позволяет динамично модифицировать учебные планы и осуществлять их анализ по каким-либо критериям, в-третьих, документы (примерные учебные планы), регламентирующие процесс подготовки специалистов, отсутствуют для форм обучения, отличных от дневной (очной) и в силу этого, приходится составлять учебные планы, руководствуясь лишь государственными образовательными стандартами.

Известные на сегодняшний день программы автоматизации составления учебных планов, представленные в [40,43], обладают целым рядом существенных недостатков.

Особого внимания заслуживает разработка, представленная на Web-сайте www.progcpp.narod.ru [85]. В данной работе составлению учебного плана предшествует составление так называемой информационной базы модулей дисциплин конкретной специальности обучения. Под модулями понимаются промежуточные (между непосредственно учебным планом и дисциплинами обучения) структуры учебного материала. Модули соответствуют либо целой дисциплине, либо ее части. Необходимость подобного деления обосновывается более удобным назначением экспертами коэффициентов значимости межмодульных связей предшествования, отражающих логические последовательности изучения дисциплин.

Модули образуют некоторую иерархическую структуру в виде графа связанности, соответствующую логике изучения дисциплин учебного плана. При этом модуль, информационное наполнение (информационное база) которого используется для последующего изучения других модулей, называется предком по отношению к этим модулям. Модуль, который использует информаци

10 онную базу ранее изученных модулей, называется потомком по отношению к этим модулям. Структура информационной базы модуля также представляется в виде ориентированного графа связанности.

Вершинам рассматриваемых графов связанности соответствуют либо модули учебных дисциплин, либо сами дисциплины. Каждой дуге, отражающей связь модулей, ставится в соответствие некоторое число, называемое теснотой связи. Коэффициенты тесноты связи между модулями, необходимые для расчета, получены методом экспертных оценок. Коэффициенты тесноты связи между модулями являются субъективными понятиями, которые достаточно трудно оценить без какого-либо алгоритма. Предложено использовать алгоритм, основанный на методе составления тезауруса. Под тезаурусом понимается множество базовых понятий, определений, законов и умений, из которого исключены все синонимы. Учебную программу по любой дисциплине можно рассматривать как прообраз тезауруса соответствующего типа.

Ниже приведен фрагмент графа связанности двух дисциплин учебного материала (рис.В.1).

Учебная дисциплина 1 j п

I Учебная

I дисциплина 2 I I j

Рис. В.1 Пример графа связанности

После построения подобных информационных модулей производится их развертка во времени. В качестве элементарного (наименьшего) периода времени принимается учебная неделя (6 дней). При построении временной разг~

11 вертки необходимо соблюдение логичности изучаемого материала, т.е. модуль-предок должен изучаться раньше, чем модуль-потомок, чтобы введенные в нем понятия к моменту начала изучения модуля-потомка были известны обучаемому.

Для оценки качества полученных временных разверток по нормативным соображениям используются критерии, отражающие: а) суммарную величину временных разрывов между информационно связанными между собой модулями учебного плана и б) тесноту связи между модулями. При этом оптимальной разверткой считается та, при которой достигается минимум суммарной величины временных разрывов между информационно связанными между собой модулями при учете ограничений, накладываемых на тесноту связей, между модулями.

Для оценки полученного учебного плана с точки зрения уровня подготовки специалиста по конкретной специальности в процессе построения информационной базы учебного плана соответствующей специальности производится предварительный отбор наиболее важных для данной специальности модулей. Для этого каждому модулю методом экспертных оценок ставится в соответствие коэффициент значимости модуля для конкретной профессиональной подготовки. В дальнейшем для удобства оценки временных разверток вместо векторного критерия (отражающего потенциальный уровень подготовки специалиста), компонентами которого являются коэффициент значимости модуля для профессиональной подготовки и коэффициент, отражающий тесноту связи данного модуля с другими учебными модулями, вводится скалярный критерий, называемый коэффициентом обобщенной значимости модуля. В качестве вторичного критерия оптимизации временной развертки рассматривается либо максимизация суммарной значимости модулей, либо максимизация суммарной обобщенной значимости модулей, включенных в учебный план.

В качестве варьируемых параметров при оптимизации временных разверток (по упомянутым выше критериям) выступают как параметры модулей (ко

12 эффициенты значимости), так и параметры связей (коэффициенты тесноты связи).

Предлагаемая в данной работе методика имеет в своей основе формирование учебного плана целевой подготовки специалиста, что отличается от характера общеобразовательной подготовки, свойственной подготовке специалистов в классических и технических университетах. Кроме того, при предварительной структуризации исходной информации, не учитываются параллельные связи между модулями, что затрудняет структурный анализ исходной информации (комплекта дисциплин) на предмет принципиальной возможности построения на его основе временной развертки дисциплин изучения (графика учебного процесса), а также построения множества оптимальных по различным критериям графиков учебного процесса для различных видов и форм обучения. В результате применения данной методики для составления учебных планов приводит к большим временным затратам, сложности организации, низкому качеству сформированного плана. Следует отметить также, что подобный подход сопряжен с необходимостью использования большого объема и разнообразия видов априорной исходной информации (список предлагаемых для изучения дисциплин; список учебных модулей с содержанием (тезаурусом) и расчасовкой (количество часов лекций, лабораторных работ, практических занятий, самостоятельной работы); список экспертов; список курсовых работ и проектов с множеством учебных модулей для каждого, после изучения которых планируется курсовая работа или проект и т.д.), а также исходной информации, получаемой непосредственно в процессе подготовки учебного плана с помощью экспертов - специалистов в области организации и планирования учебного процесса: методистов, преподавателей, сотрудников учебных управлений и т.д.

Большой опыт автоматизации разработки учебных планов специальностей и комплектов рабочих программ имеется и в Харьковском государственном университете (Украина) [40]. В этих работах основное внимание уделяет

13 ся вопросам ускорения составления учебных планов, что позволяет своевременно формировать и корректировать учебные планы в условиях, отличающихся быстро меняющимися требованиями к номенклатуре специальностей в системе высшего образования. К таким специальностям, в частности, относятся специальности информационного профиля, содержание учебных планов которых необходимо обновлять практически каждый год, что приводит со временем к существенным изменениям структурно-логических связей дисциплин, необходимости изменения рабочих программ и, в конечном итоге, самого учебного плана.

Еще большие сложности возникают в связи с неожиданностью появления новых магистральных направлений в дисциплинах, связанных с использованием новых информационных технологий, что требуют столь же быстрого отражения в преподавании. Примеры из прошлого - возникновение новых учебных курсов по архитектуре мини- и микрокомпьютеров, компьютерной графике, объектно-ориентированному программированию, сетям и т.п. и рост номенклатуры компьютерных специальностей.

В таких ситуациях опыта составителей-преподавателей становится недостаточно, так как в тот момент, когда необходимо составить новый учебный план, информация о включаемых в него новых дисциплинах носит подчас формальный характер (заимствована из литературы или документации).

В связи с этим предлагается решать задачу составления учебного плана также в два этапа. На первом этапе производится достаточно простая структуризация исходной информации и последующий ее анализ на предмет возможности формирования на ее основе самого учебного плана.

Как и в работах [85,82], в качестве элементарного объекта на первом этапе рассматривается дисциплина, либо ее часть, изучение которой по временным характеристикам возможно в течение одного семестра. Полагаются известными для каждой дисциплины отводимое ей учебное время и важнейшие связи с другими дисциплинами (нарушение которых ставило бы под сомнение

14 возможность освоения студентами учебного курса). Известна также продолжительность учебных семестров в часах. Полагается, что для части дисциплин, называемых базовыми, известно их распределение по семестрам обучения. Требуется составить новый учебный план с учетом включения в него группы новых дисциплин с соблюдением предписанных связей.

Следует отметить, что междисциплинарные связи, определяемые экспертами, выражаются достаточно простыми качественными (не количественными) отношениями типа: «зависит от» и «требуется для». Это означает, что в работе рассматриваются лишь последовательный вид связей между дисциплинами. Ниже на рис.В.2 представлена укрупненная схема автоматизированного построения учебного плана согласно [40].

На блоках В1 и 6 представлены этапы предварительного анализа исходной информации (комплекта дисциплин обучения) на предмет реализуемости (возможности построения последовательности логически непротиворечивых связей и развертки ее в соответствии с нормативами и заданными сроками обучения) формируемого учебного плана.

Блоки "Качество" и "Ошибка" представляют этапы предварительного анализа исходных данных. Определяется множество получаемых длинных цепочек зависимых модулей, и тем самым отражается сбалансированность межмодульных связей (что иногда свидетельствует о невозможности распределения модулей по данному множеству семестров). Выявляются дефекты исходного документа, не позволяющие получить распределение по семестрам даже в принципе (зацикленные связи, что нередко и обнаруживается). Однако отсутствие строго формализованной логической модели учебного плана приводит к тому, что используемые алгоритмы анализа исходных данных не обладают необходимой степенью достоверности, математической корректности и наглядности.

15

Рис. В.2. Схема алгоритма автоматизированной разработки учебных планов

16

Условные обозначения на схеме:

- исходные и выходные данные (документы)

- автоматические вычисления

-работа в диалоговом режиме проверка условия выделены курсивом — термины, которые разъясняются в пояснениях к схеме

Кроме того, в предлагаемой методике межмодульные связи определены недостаточно полно. С их помощью возможно отражение только следования дисциплин друг за другом в виде простейших отношений типа «зависит от» и «требуется для». Это может привести к усложнению корректного определения связей между дисциплинами, хотя исходная информация о междисциплинарных связях является принципиальной основой возможности формирования учебного плана. Данная ситуация будет характеризоваться увеличением ручного закрепления дисциплин за семестрами, в связи чем уменьшается поле деятельности автоматизации процесса формирования учебного плана.

На втором этап, называемом "распределением", производится собственно формирование учебного плана путем построения развертки исходного комплекта дисциплин с учетом упомянутых выше связей типа: «зависит от» и «требуется для». Алгоритм распределения представляет собой алгоритм поиска с возвратами, который сводится к полному перебору и, как правило, успешно завершается за число шагов, равное количеству распределяемых модулей (оптимальный вариант). Кроме того, отсутствует явно выраженный критерий оптимальности учебного плана.

Следует отметить, что в результате всего этого получается не окончательный вариант учебного плана, а некий его прототип, требующий дополнительной доработки с участием экспертов, методистов и других сотрудников учебных управлений.

17

Тем не менее, на практике данный прототип учебного плана может оказаться полезным в случае необходимости внесения несущественных корректировок после небольшой и непродолжительной доработки распределения с позиций изменчивых неформальных соображений (например, баланса нагрузки кафедр) и позволяет быстро оформить требуемый учебный план.

Более адекватным подходом решения рассматриваемой нами задачи является подход, развиваемый в работах, проводимых в Исследовательском центре проблем качества подготовки специалистов при Московском институте стали и сплавов (МИСиС) начиная с 1994 г. [43]. В основу формализации и автоматизации процесса составления учебного плана в этих работах положены идеи системного подхода к разработке и планированию учебного процесса по специальности вуза [35,44,36]. Такой подход включает: разработку модели деятельности специалиста, которая отображается в Государственных образовательных стандартах высшего профессионального образования и умениях, формируемых у студентов в процессе обучения по всем учебным дисциплинам; разработку модели подготовки специалиста, которая отображается в знаниях студентов, приобретаемых в процессе обучения по всем учебным дисциплинам, что находит свою реализацию в учебных планах и учебных программах.

В указанных выше работах предлагается ввести понятие единиц учебной информации, которые применительно к проведенному исследованию включают: специальность, специализация, учебная дисциплина, тема (раздел) учебной дисциплины: содержание лекционного занятия темы (раздела) учебной дисциплины. Такая структура позволяет устанавливать логические взаимосвязи между всеми уровнями единиц учебной информации. Это обстоятельство фиксируется в виде матриц логических связей лекций, тем и учебных дисциплин.

Модель учебных единиц любого уровня представляется в виде ориентированного графа, вершинами которого являются единицы учебной информа

18 ции, попарно сравнимые между собой. Дается определение попарной сравнимости единиц учебной информации (вершин ориентированного графа). Здесь под подобной сравнимостью вершин понимается следующее: если две вершины связаны отношением порядка предшествования, то такие пары называются сравнимыми. И наоборот, если для пары вершин отношение порядка предшествования не имеет места, то они называются попарно несравнимыми. Далее производится с помощью известных методов проверка отсутствия в данном графе контуров, соответствующих циклическому характеру связи между единицами учебной информации. Тем самым решается задача структурного анализа данного ориентированного графа на предмет возможности построения на его основе учебного плана. Если в полученном графе отсутствуют контура, то он считается "пригодным" для дальнейшего его использования в качестве основы для построения учебного плана, в противном случае граф перестраивается.

В полученном таким образом графе без контуров производится разделение вершин на две группы. В одну группу относятся попарно сравнимые вершины, в другую группу - попарно несравнимые вершины. В результате описанных выше действий получаем частично упорядоченное множество (пар) вершин графа без контуров.

Решение задачи получения временной развертки данного графа производится следующим образом. Если граф задает частично упорядоченное множество из п вершин, то эти вершины можно различными способами расположить друг за другом в последовательность, допустимую относительно заданного на графе частичного порядка. Порядок следования вершин графа в этой последовательности задает некоторую перестановку (последовательность) П. На множестве всех перестановок вершин графа задаются произвольные функции F(n), являющиеся косвенными критериями качества будущего учебного плана.

При этом в качестве оптимальной временной разверткой считается та, которой соответствует оптимальная последовательность П , доставляющая оптималь

19 ное значение функции F(n) на множестве перестановок П, задаваемых частично упорядоченным графом с п вершинами. Под оптимальным значением функции F(n) понимается минимальное или максимальное ее значение в зависимости от смыслового значения самой функции.

Алгоритм решения также является переборным, однако, разделение вершин на два типа облегчает решение данной задачи в случае критериальной ее постановки (имеет место сокращенный перебор при поиске оптимальной перестановки П ). Кроме того, в рассматриваемой работе предлагаются частные подходы и методы решения подобных перестановочных задач (так называемые перестановочные приемы), базирующиеся на понятии обобщенного сдвига части перестановки, производимой целиком, либо сдвига частей сдвигаемой перестановки при поиске оптимальной перестановки.

Во многих вузах делается акцент только на автоматизацию планирования и управления учебной деятельностью вуза на основе широкого использования компьютерной техники и компьютерных технологий без углубленной математической и информационной проработки данного вопроса. Как правило, основным звеном в этих системах является программный модуль, осуществляющий ведение рабочих планов вуза по всем специальностям подготовки.

Типичными примерами могут служить интегрированная информационно-аналитическая система управления вузом (ИИАС), разрабатываемая в Санкт-Петербургском государственном институте точной механики и оптики, и подсистема АСУ «Учебный план», созданная в Марийском государственном университете.

ИИАС состоит из следующих программных модулей: «Абитуриент», «Кадры», «Контингент студентов», «Сессия», «Учебные планы». Все они информационно связаны между собой. Модуль «Учебные планы» предназначен для ввода и редактирования учебных планов. В базу данных вводятся различные типы учебных планов по каждой специальности: примерный, базовый, ра

20 бочий. Система позволяет производить поиск учебных планов, соответствующий определенным критериям поиска.

Однако более углубленной обработки учебных планов в ИИАС не предусмотрено (расчет учебной нагрузки, расчет штатов профессорско-преподавательского состава, учет почасовой нагрузки и т.д.). Ввод рабочих учебных планов производится с использованием справочников, что, облегчает ввод информации в базу учебных планов, однако при этом отсутствует автоматизация наиболее трудоемкого этапа формирования рабочего учебного плана на основании примерных или базовых учебных планов. В итоге не приходится говорить о сквозной автоматизации управления учебной работой вуза.

Разработанная в Марийском государственном университете [84] подсистема АСУ «Учебный план» предназначена для автоматизации работы учебного отдела, деканатов и кафедр по составлению типовых и рабочих планов специальностей, расчета нагрузки кафедр и распределения штатов. Она охватывает все формы обучения: дневную, заочную, подготовительное отделение, аспирантуру. Простота обращения позволяет быстро освоить ее сотрудниками указанных подразделений.

В данной разработке, по сравнению с рассмотренной выше, база данных «Учебные планы» ведется не только для хранения самих учебных планов. Информация, содержащаяся в ней, используется для решения последующих задач расчета учебной нагрузки, расчета штатов и т. д. При этом процесс автоматизации формирования самого учебного плана в системе не предусмотрен.

Одним из возможных направлений преодоления выше указанных сложностей, на наш взгляд, является создание формальных моделей учебных планов, наиболее полно учитывающих все возможные логические связи между дисциплинами. Целесообразным, также, является привлечение для оптимального распределения дисциплин по семестрам (периодам обучения) математического аппарата решения задач раскроя-упаковки. Кроме того, необходимо вырабо

21 тать экономические критерии, учитывающие специфику высшей школы, которые в дальнейшем должны лежать в основе формирования комплекта специальностей вуза. Все это вместе позволит осуществить эффективную автоматизацию процесса формирования, которая приводит к существенному сокращению временных затрат на составление учебных планов при одновременном повышении их "качества".

Проведенный анализ существующих работ в области планирования и организации учебной деятельности показал, что на настоящий момент в подавляющем большинстве вузов используются компьютерные программы, реализующие примитивные методы составления учебных планов. В силу своей специфики, данный тип программных средств облегчает осуществить компьютерный набор уже сформированного учебного плана, но не позволяет реализовать построение самого учебного плана с учетом всех логических связей между дисциплинами. В имеющихся работах учитывается только один вид логических связей между дисциплинами. При распределении дисциплин между семестрами слабо применяются методы линейного программирования, позволяющие эффективно, с точки зрения выбранных критериев оптимальности, решать задачи планирования учебного процесса. Практически отсутствует теоретический инструментарий, позволяющий обоснованно формировать комплект учебных планов с учетом конкретных условий функционирования отдельно взятого вуза.

Исходя из вышеизложенного актуальной является разработка теоретических основ и практических подходов к созданию моделей учебных планов специальностей обучения для оптимального планирования и организации учебного процесса в образовательных системах различных форм и видов обучения, включая образовательные учреждения системы высшего образования (вузы). Использование предложенных подходов позволит повысить эффективность планирования учебного процесса при одновременном сокращении временных затрат.

22

Настоящая работа направлена на создание моделей учебного плана и разработку алгоритмов, позволяющих обеспечить построение учебного плана, удовлетворяющего заданным критериям оптимальности.

Предметом исследования настоящей диссертационной работы являются системные модели учебного плана направления (специальности) подготовки квалифицированных специалистов в вузе.

Целью диссертационной работы является разработка теоретических основ и практических подходов к созданию моделей учебных планов специальностей обучения для оптимального планирования и организации учебного процесса в образовательных системах различных форм и видов обучения, включая образовательные учреждения системы высшего образования (вузы). Реализация поставленной цели позволит: формировать учебные планы, в которых соблюдены логические связи между дисциплин при их изучении, а также обеспечена равномерность учебной нагрузки студентов по семестрам; получить не один вариант учебного плана для каждой специальности обучения, что позволит осуществить оптимальную (в первую очередь, по экономическим, кадровым и другим критериям) стыковку учебных планов различных специальностей в рамках одного образовательного учреждения; обеспечить возможность научно-обоснованного выбора оптимального плана из ряда их допустимых вариантов; облегчить возможность сквозной автоматизации процедуры составления учебных планов вуза; повысить эффективность планирования учебного процесса при одновременном сокращении временных затрат.

Задачи исследования

Для достижения цели работы поставлены и решены следующие задачи: 1. Разработана логическая модель учебного плана в виде ориентированного графа, более полно отражающая существующие связи между дисциплина

23 ми, и временная модель учебного плана, позволяющая свести задачу формирования учебного плана к классу задач раскроя-упаковки.

2. Разработаны модифицированные алгоритмы раскроя-упаковки, позволяющие обеспечить построение учебного плана, удовлетворяющие заданным критериям оптимальности.

3. Разработаны модели и алгоритмы формирования комплекта учебных планов специальностей с учетом их взаимосвязи в рамках одного образовательного учреждения, позволяющие производить ресурсные оценки, определять целесообразность открытия новых специальностей с учетом уже существующих.

4. Разработано программное обеспечение, автоматизирующее процесс составления и анализа учебного плана специальности обучения.

Методы исследования

Результаты исследований, выполненных в работе, базируются на методах системного моделирования, теории принятия решений, теории графов, теории рационального раскроя и упаковки.

На защиту выносятся:

1. Логическая модель учебного плана в виде конечного ориентированного графа, дуги которого характеризуются бинарным вектором коэффициентов, отражающим причинно-следственные связи между дисциплинами.

2. Временная модель учебного плана в виде частично упорядоченного N-слойного графа, где аспектами упорядочения являются время (семестры или периоды обучения) и параметры учебной нагрузки студентов в семестре (периоде обучения), что позволяет свести задачу формирования учебного плана к классу задач раскроя-упаковки.

3. Модифицированные алгоритм получения временной модели учебного плана, относящийся к классу алгоритмов решения задач раскроя-упаковки особого вида со связями между элементами раскроя.

24

4. Программное обеспечение, автоматизирующее процедуру составления и анализа учебных планов для образовательных систем.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложена логическая модель учебного плана в виде конечного ориентированного графа, вершинами которого являются дисциплины, дугам которого присвоены бинарные векторные веса. Эта модель в отличие от известных учитывает все виды существующих причинно-следственных связей между дисциплинами, как последовательные, рассматривавшиеся ранее, так и параллельные, рассмотрение которых предлагается в работе.

2. Разработаны алгоритмы структурного анализа предлагаемой логической модели, использующие аппарат теории графов, на предмет возможности построения на ее основе учебного плана с учетом имеющихся ресурсных ограничений.

3. Предложена временная модель в виде частично упорядоченного N-слойного графа, (где N - число семестров), представляющего собой развертку во времени логической модели и позволяющая свести задачу формирования учебного плана к задаче раскроя-упаковки.

4. Разработаны алгоритмы построения оптимального в смысле сформулированных критериев временной модели учебного плана, рассматриваемые как алгоритмы решения задач планирования одномерного раскроя особого вида, в которых, в отличие от традиционных постановок, учитываются связи между элементами разных карт раскроя (дисциплинами, входящими в различные семестры учебного плана).

Практическая значимость

Результаты диссертации позволяют:

1. Ускорить процесс формирования оптимальных (в условиях имеющихся нормативно-правовых, ресурсных ограничений) учебных планов для различных образовательных систем.

25

2. Повысить эффективность процесса обучения по конкретной специальности благодаря использованию оптимальным образом сбалансированных по дидактическим соображениям учебных планов.

3. Повысить степень автоматизации планирования учебной деятельности вуза в целом за счет включения разработанного программного обеспечения в состав единой автоматизированной системы управления учебным процессом.

Благодарности

Автор выражает глубокую благодарность к.т.н., доценту Тархову С.В. и к.ф.-м.н., доценту Шехтман Л.И. за полезные, конструктивные советы по вопросам использования аппарата теории графов для построения моделей учебных планов, а также за помощь в проведении экспериментальных исследований и обсуждении полученных результатов.

Объем и структура работы

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии и приложений. Основная часть содержит 134 страницы и включает в себя 45 рисунков и 6 таблиц. Список литературы содержит 86 наименований. В Приложениях приведены: структура профессиональной образовательной программы, необходимая документация для пользователей данной системы и акт внедрения.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Кузьмина, Елена Алексеевна

3.6. Выводы по третьей главе

1. Разработана программа "Составитель учебных планов", реализующая предложенные в диссертации методы построения логической и временной моделей учебного плана специальностей вуза. Данная программа автоматизирует процесс составления логических и временных моделей учебных планов, что существенно облегчает и ускоряет их получение. Автоматизированная система реализована с помощью программного обеспечения «С++ Builder 5.0» и функционирует в операционной системе Windows'9х.

2. С помощью данного программного обеспечения были получены ряд вариантов учебного плана специальности 657900, отличающихся различными значениями критериев оптимальности "заполненности семестров" (среднеквадратичного отклонения) и критерия "штрафных функций".

3. С помощью дополнительных условий (условного критерия оптимальности) был выбран окончательный вариант учебного плана 657900. Сравнение его с существующим учебным планом показало его преимущества.

4. Результаты диссертационной работы внедрены в учебном управлении Уфимского государственного авиационного технического университета.

125

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе выполнения работы получены следующие результаты:

1. Разработана логическая модель учебного плана, являющаяся развитием класса системных моделей (функциональной и информационной согласно стандарта SADT). Логическая модель учебного плана представляется в виде конечного неполного ориентированного графа и позволяет учитывать, в отличие от существующих, два вида причинно-следственных связей: последовательные и параллельные. Это производится путем присвоения дугам графа бинарных векторных характеристик, компонентами которых являются числа, отражающие силу и значимость данных связей. На основе данной логической модели, используя известные методы теории графов, можно осуществлять структурный анализ данного графа (логической модели учебного плана) на предмет возможности получения на его основе учебного плана, представляющего собой временную развертку данного графа.

2. Предложена временная модель учебного плана в виде частично упорядоченного N-слойного графа, при этом аспектами упорядочения являются время (семестры или периоды обучения) и параметры учебной нагрузки студентов в семестре (периоде обучения). Это позволяет свести задачу позволяющую свести задачу формирования учебного плана к классу задач раскроя-упаковки.

3. Предложены модифицированные алгоритмы решения задачи раскроя-упаковки, позволяющие обеспечить формирование учебного плана, удовлетворяющего заданным критериям оптимальности. Отличительной особенностью предложенных алгоритмов раскроя-упаковки является возможность учета связей между элементами раскроя (в нашем случае - причинно-следственных связей между дисциплинами). В качестве критериев оптимальности предложено использовать критерий равномерности учебной на

126 грузки студентов в течение семестров (периодов обучения), критерий минимальных штрафов, отражающих степень соблюдения заданных причинно-следственных связей между дисциплинами и критерий заполненности семестров, отражающий степень использования потенциально возможной емкости семестров, измеряемой в учебных часах.

4. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенные в диссертации методы формирования учебных планов специальностей вуза для автоматизированной системы "Составитель учебных планов". Автоматизированная система реализована с помощью инструментального средства «С++ Builder 5.0» и функционирует в операционной системе Windows'9х. С помощью данного программного обеспечения был получены ряд вариантов учебного плана специальности 657900, отличающихся различными значениями критериев оптимальности "заполненности семестров" (среднеквадратичного отклонения) и критерия "штрафных функций". С помощью дополнительных условий (условного критерия оптимальности) был выбран окончательный вариант учебного плана 657900. Сравнение его с существующим учебным планом показало его преимущества. Автоматизированная система "Составитель учебных планов" внедрена в Уфимском государственном авиационном техническом университете и используется в настоящее время при оставлении учебных планов специальностей университета.

127

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Кузьмина, Елена Алексеевна, 2002 год

1. Алпатов Ю.Н. Синтез систем управления методом структур, графов.- Иркутск: Изд. Иркутского ун-та, 1988. 183 с.

2. Асадуллин Р. Системная логика построения в вузе педагогических дисциплин. //Вестник высшей школы, №12, 2000. С. 19-22.

3. Аткинсон Р., Бауэр Г., Кротерс Э. Введение в математическую теорию обучения. М.: Мир, 1969. - 486 с.

4. Бермант М.А. Семенов J1.K., Сулицкий В.Н. Математические модели и планирование образования. М.: 1972. - 112 с.

5. Беспалько В.П. Основы теории педагогических систем: Проблемы и методы психолого-педагогического обеспечения технических обучающих систем.- Воронеж: Воронежский ун-т, 1977. 304 с.

6. Беспалько В.П., Татур Ю.Г. Системно-методическое обеспечение учебно-воспитательного процесса подготовки специалистов: Учебно-методическое пособие. М.: Высшая школа, 1989. - 144 с.

7. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука., Гл.ред.физ-мат.лит-ры, 1978, - 400 с.

8. Валуев и др. Системный анализ в экономике и организации производства.- М.: 1999,- 127 с.

9. Васильев Ю.С. и др. Экономика и организация управления вузом., Спб.: Лань, 2001.- 544 с.

10. Ю.Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998.- 174 с.

11. П.Горбатов В.А. Теория частично-упорядоченных систем. М.: Советское радио, 1976. - 335 с.128

12. Гузаиров М.Б. и др Проблемы построения виртуальных образовательных систем./ Гузаиров М.Б., Ильясов Б.Г., Кабальнов Ю.С., Кузьмина Е.А., Хри-стодуло О.И. УГАТУ, Уфа, УГАТУ, 2001.-139 с.

13. Гуткин JI.C. Оптимизация радиоэлектронных устройств по совокупности показателей качества. М.: Советское радио, 1975. - 368 с.

14. Деордица Ю.С., Нефедов Ю.М. Исследование операций в планировании и управлении. Киев.: Выща школа, 1991.-271 с.

15. Дмитриева М.С. Управление учебным процессом в высшей школе. / ВССО РСФСР, Новосибирск, 1971. - 180 с.

16. Дюран Б.,Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977. - 128 с.

17. Евстигнеев В.А. Применение теории графов в программировании. М.: Наука,1985. - 352 с.

18. Ефремов А.П. Экономика и оптимизация учебного процесса. М.: Изд-во МГУП, 1999. - 198 с.19.3идерс Я.Э., Растригин JI.A., Эренштейн М.Х. Адаптивная система обучения с моделью. // Управляющие системы и машины. №6, Киев, 1980. -С. 118-121.

19. Зубов B.C. Справочник программиста. Базовые методы решения графовых задач и сортировки, реализованные на языке Turbo Pascal. М.: Изд-во Фи-линъ, 1999. -254 с.

20. Ильясов Б.Г., Юсупова Н.И., Болотовская JI.A. Информационные аспекты теории управления. Уфа, УАИ, 1987, - 158 с.

21. Ицхоки Я.С. Планирование, организация и ведение учебного процесса. -М.: ВВИА, 1980. 195 с.

22. Кабальнов Ю.С., Ахметсафина Р.З., Карасев С.В. Компьютерные системы хранения информации. Уфа, УГАТУ, 2000. - 152 с.

23. Кабальнов Ю.С., Кузьмина Е.А., Никин А.Д. Шехтман Л.И. Графовая модель учебного плана специальности обучения в вузе. // Вычислительная техника и новые информационные технологии.: Межвузовский научный сборник. Выпуск №4. Уфа, УГАТУ, 2001, - С. 116-123.

24. Кабальнов Ю.С., Кузьмина Е.А., Никин Н.М. Программирующие модели учебного процесса ВУЗа, основанные на значениях // Международная научная конференция «Моделирование, вычисления, проектирование в условиях неопределенности» Уфа, 2000, - С. 451.

25. Кабальнов Ю.С., Тархов С.В., Кузьмина Е.А., Карчевская М.П. Комплекс программно-методических средств довузовского дистанционного образования // Столичное образование. Инноватика: опыт, проблемы, перспективы. -Уфа, 1999.

26. Казунина И. Роль межпредметных связей в профессиональной подготовке студентов. "Авторское право и смежные права", № 2, 2000.

27. Казыханов Д.И., Кузьмина Е.А., Фаттахова Л.Ч. О перспективах использования опыта РУДН по внедрению новой методики расчета ФОТ ППС кафедры в УГАТУ // Конференция "Управление экономикой: методы, модели, технологии", Уфа, УГАТУ, 2001

28. Леонтьев Л.П., Гохман О.Г. Проблемы управления учебным процессом: Математические модели / Рижский политехи, ин-т. Рига: Зинатне, 1984. - 239 с.

29. Логвинов И.И. Имитационное моделирование в психолого-педагогических исследованиях. // Вопросы психологии, №6, 1980. С. 60-72.

30. Марк Д., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования /Пер.с англ. М.: МетаТехнология, 1993. - 240 с.

31. Методика научно-обоснованного определения содержания обучения по специальности на основе новых квалификационных требований. Часть I. Научно-методические основы разработки учебных планов и программ. Методические указания. М.: МИСиС, 1990.

32. Методология IDEF0. Функциональное моделирование. М.: Метатехноло-гия, 1993. - 113 с.

33. Методология IDEF1X. Информационное моделирование. М.: Метатехно-логия, 1993.- 120 с.

34. Мищенко В.О., Сильвестров Ю.В. Опыт автоматизации разработки учебных планов специальностей и комплектов рабочих программ, e-mail: [e-mail], 1999.131

35. Моисеева В.Б., Горбач С.П., Мошечков В.В. Структурно-логические схемы специальностей как основа сетевой модели открытого образования. // Дистанционное образование, № 5, 2000. С. 8-12.

36. Молибог А.Г. Вопросы научной организации педагогического труда в высшей школе. М.: Высшая школа, 1971. - 297 с.

37. Моргунов И.Б. Основы дискретной оптимизации некоторых задач упорядочения (на примере учебного процесса). М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1994. - 215 с.

38. Никифорова В. Малые образовательные структуры. // Вестник высшей школы, №2, 2000, С. 28-33.

39. Никичкин В.В., Цуканова Н.И. Обучение как многошаговый дискретный процесс управления с нечеткими параметрами. // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1996, №5, С. 93-96.

40. Никулина Н.О. Интеллектуальная информационная поддержка процессов организационного управления // Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук. Уфа: УГАТУ, 1998.

41. Овчинников А.А., Пучинский B.C. Применение методов логических диаграмм в планировании и организации учебного процесса. // Изв.АН СССР «Техническая кибернетика», 1964, №3.

42. Оптимизация структур данных в АСУ ./А.Г. Мамиконов, А.А. Ашимова и др. АН СССР, Ин-т проблем управления. М.: Наука, 1988. - 254 с.50.0ре О. Теория графов. М.: Наука, 1980. - 336 с.132

43. Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде Excel: Практикум: Учебное пособие для вузов. М.: ЗАО Финстатинформ, 2000. - 135 с.

44. Основы системного подхода и их приложение к разработке территориальных АСУ .//Под ред. Ф.И.Перегудова, Томск, Изд-во ТГУ, 1976. - 244 с.

45. Открытое образование стратегия XXI века для России. Под ред. Филиппова В.М. и Тихомирова В.П. - М.: Изд-во МЭСИ, 2000. - 356 с.

46. Письмо Министерства образования Российской Федерации министерствам (ведомствам) РФ, имеющим высшие учебные заведения, а также ректорам вузов РФ. (от 19.05.2000).

47. Прикладные задачи моделирования и оптимизации: Сб.науч.тр. 4.1/ Редкол.: В.Н.Фролов (отв.ред.) и др.-Воронеж:Изд-во ВГТУ,2000.-133с.

48. Проблемы оптимизации учебного процесса в вузе./Отв. Ред. А.А. Серафимов. Ростов-на-Дону, 1981. - 263 с.

49. Пшеничный Б.Н., Данилин Ю.М. Численные методы в экстремальных задачах. М.: Наука, 1975. - 319 с.

50. Растригин JI.A. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. / Рижский политехи. ин-т. Рига.: Зинатне, 1988. - 160 с.

51. Растригин JI.A. Обучение как управление. // Изв. РАН. Техн. кибернетика. 1993. №2.

52. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1986. - 98 с.

53. Савельев А.Я. и др. Автоматизация управления вузом. М.: 1984. - 71 с.

54. Свиридов А.П. Основы статистической теории обучения и контроля знаний. М.: Высшая школа, 1981. - 262 с.

55. Система моделей и методов рационального планирования и организации учебного процесса в вузе, /Науч.ред. В.А. Гусев, Н.Я. Краснер. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1984.- 152 с.133

56. Стоян Ю.Г. Размещение геометрических объектов. Киев : Наукова думка, 1975. - 240 с.

57. Стоян Ю.Г., Гиль Н.И. Методы и алгоритмы размещения плоских геометрических объектов. Киев: Наукова думка, 1976. - 247 с.

58. Стражев В. Высшая школа Беларуси: некоторые аспекты развития. // Вестник высшей школы, №2, 2001. С. 3-5.

59. Тархов С.В., Кузьмина Е.А. К вопросу о преемственности стандартов школьного и вузовского курса «информатика» // Новые информационные технологии в университетском образовании. Тез. докл. Международной науч. -метод, конф. Томск, 2000. - С. 128.

60. Теория систем и методы системного анализа в управлении и связи. М.: 1983,- 248 с.

61. Типовое Положение об образовательном учреждении высшего профессионального образования (высшем учебном заведении) Российской Федерации. Утверждено постановлением Правительства РФ от 5 апреля 2001 №264.

62. Тутышкин Н.К. Основы самоуправления учебной деятельностью. Казань: Изд-во Казанск. Ун-та, 1984. - 118 с.

63. Управление современным образованием: социальные и экономические аспекты: Монография/А.Н. Тихонов, А.Е. Абрамешин и др. М.: Вита-Пресс 1998.- 256 с.

64. Федоров И. О содержании, структуре и концепции современного инженерного образования. // Вестник высшей школы, №2, 2000. С. 9-15.134

65. Федотов А.В. Моделирование в управлении вузом. JL: Изд-во ЛГУ, 1985.- 120 с.

66. Филиппов В. Об итогах работы системы образования в 2000г. и задачах на 2001г. // Вестник высшей школы, №3, 2001, С. 3-7.

67. Харин Ю. Человек просвещенный. // Вестник высшей школы, №2, 2001. -С. 23-25.

68. Хомяков Д.М., Хомяков П.М. Основы системного анализа. М.: Издательство МГУ, 1996. - 108 с.

69. Чупрунов Д.И. Экономика, организация и планирование высшего образования. М.: Высшая школа, 1988. - 174 с.

70. Шрейдер Ю.А., Шатров А.А. Системы и модели. М.: Радио и связь, 1982.- 152 с.

71. Ямпольский В.З. и др. Автоматизация управления высшей школой. Воронеж: Изд-во Воронежского ун-та, 1987. - 175 с.

72. Dyckhoff Н. A typology of cutting and packing problems. // EJOR 44, 1990.- P.145-160.

73. HTTP://cnit.ssau.ru/kadis/posob/prtl.htm83.http://gisa.saog.ac.ru/gisserv/GISEducat/standeduac99.htm84.http://margu.mari.ru/pub/u321.htm, (Разработка АСУ ИВЦ г. Йошкар-Ола).

74. HTTP://progcpp.narod.ru/plan.htm

75. McClur С. The CASE Experience. BYTE, 1989, April, - P.235-245.136 П1

76. Рис. ПЛ. Структура цикла дисциплин ГОС

77. Аналогичную структуру имеют и остальные циклы дисциплин в ГОС.

78. Раздел со сроками освоения дисциплин учебного плана определяет график учебного процесса (сроки теоретического обучения, экзаменационных сессий, практик, итоговых аттестаций и каникул), а также содержит ограничения недельной учебной нагрузки студентов.

79. Назначение и условие применения программы1. Назначение.

80. АС «СУП» предназначена для автоматизации процесса составления учебных планов, а именно:

81. Формирования нескольких вариантов учебного плана исходя из характеристик дисциплин, входящих в учебный план, а также ограничений, накладываемых на него;

82. Расчет характеристик учебного плана;

83. Сортировка вариантов учебных планов по их характеристикам.1. Технические требования.

84. Для функционирования программного продукта требуется наличие следующего программного обеспечения: BDE 5.0.

85. Требования к навыкам пользователя.

86. Для работы с программой необходимы:141 П2навыки работы с устройствами «мышь» и клавиатурой;умение работать с элементами управления графического интерфейса (кнопки, поля редактирования и т.д.);

87. Для наиболее эффективной работы с программой желательно наличие опыта составления учебных планов или знания предметной области. Запуск программы

88. Запуск программы «Plan.exe» осуществляется из каталога, в который установлена программа, средствами операционной системы. Описание входных и выходных данных Входные данные

89. А) Информация об односеместровых дисциплинах, входящих в учебный план реализована в виде структуры TDiscipline, содержащей следующие свойства:

90. Полное и краткое наименования дисциплины содержатся под именами FullName и ShortName;

91. Количество часов (в том числе аудиторных), отводимых на изучение дисциплины, представлены целочисленными величинами L и La;

92. Форма контроля знаний реализована в виде двух булевых величин Zachet и Exam;

93. Наличие курсовой работы или проекта, реализовано в виде двух булевых величин CourseWork и CourseProject.

94. В) Ограничения, накладываемые на учебный план:142 П2

95. Ограничение по общей и аудиторной нагрузке в неделю хранятся в целочисленных переменных MaxL и MaxLa;

96. Ограничения по количеству экзаменов, зачетов и курсовых проектов в семестр хранятся в целочисленных переменных МахЕхаш, MaxZachet и MaxCourseWork;1. Г) Настройки алгоритма:

97. Максимальное количество вариантов плана, возвращаемых алгоритмом хранится в целочисленной переменной UserCurriculumCount;

98. Максимальный диапозон отклонения аудиторной нагрузки от средней величины в процентах хранится в целочисленной переменной Epsilon;1. Выходные данные

99. В качестве выходной информации программа выдает варианты учебных планов, реализованные в виде структур TSemester, содержащие следующие свойства:

100. Непосредственно учебный план, представленный массивом целочисленных величин SemesterNumber, где SemesterNumber1.=k, означает, что дисциплина i читается в k-м семестре;

101. Величина Dispersion вещественного типа, характеризующая равномерность учебного плана;

102. Величина Penalty целого типа, хранящая значение штрафа.1. Сообщения пользователю

103. Используемые в программе сообщения представлены в таблице П. 2.1.