Разработка моделей и средств информационной поддержки процессов подготовки и аттестации научных кадров тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.25.05, кандидат технических наук Передеряев, Иван Игоревич

• Передеряев, Иван Игоревич
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Передеряев, Иван Игоревич

Введение

Глава 1. Анализ процессов и форм представления информации о процессах и результатах научных исследований

1.1. Обобщенная схема проведения научных исследований.

1.2. Анализ форм представления информации о процессах и результатах научного исследования

1.3. Основные положения аттестации научных кадров в РФ.

1.4. Процедура рассмотрения аттестационных дел в Высшей аттестационной комиссии.

Выводы к главе 1.

Глава 2. Обзор методов и средств формализации представления информации

2.1. Тезаурус как средство формализации представления информации.

2.2. Онтология как средство формализованного представления информации

2.3. Обзор отношений, используемых в онтологиях

2.4. Методы и средства разработки онтологии

Выводы к главе

Глава 3. Разработка модели и методологических основ онтологического представления процессов и результатов научных исследований

3.1. Структура и модели процесса научно-производственной деятельности.

3.2. Функциональная модель научно-производственной деятельности.

3.3. Разработка типологии отношений онтологии процессов и результатов научного исследования

3.4. Методика построения информационного описания процессов и результатов научного исследования

Выводы к главе

Глава 4. Разработка информационного и программного обеспечения интегрированной автоматизированной информационно-справочной системы управления процессом прохождения аттестационного дела в Высшей аттестационной комиссии

4.1. Описание технологии рассмотрения аттестационного дела в Высшей аттестационной комиссии

4.2. Разработка концептуальной и логической моделей технологии рассмотрения аттестационного дела в Высшей аттестационной комиссии.

4.3. Функции и структура интегрированной автоматизированной информационно-справочной системы управления процессом прохождения аттестационного дела в ВАК.

4.4. Систематизация данных, представляющих процессы и результаты научного исследования.

4.5. Разработка средств интеграции автоматизированной информационно-справочной системы управления процессом прохождения аттестационного дела в ВАК.

Выводы к главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка моделей и средств информационной поддержки процессов подготовки и аттестации научных кадров»

Роль науки в жизни общества, его экономики и обороноспособности постоянно возрастает. Соответственно, успехи науки и практики в существенной степени зависят от качества подготовки научных кадров, где важнейшим звеном является система аттестации научных и научно-педагогических кадров [10].

Качество и своевременность принятия решений в области управления научно-исследовательской деятельностью, формирования и эффективного использования научного потенциала в значительной степени зависит от исходной информационной базы, включающей информацию о научных кадрах, материально-технической обеспеченности научно-исследовательской деятельности, о наличии «задела» научных идей и перспективных направлений работ, от организационных характеристик выполнения научно-исследовательских работ» [17, с.46]. Создание необходимых условий для принятия оптимальных управленческих решений в сфере научной деятельности, концентрация усилий ученых на наиболее перспективных направлениях исследований, разработка долгосрочных прогнозов развития науки и техники невозможны без выявления тенденций развития науки, ее отраслей и научных дисциплин. Здесь, очевидно, выделяются два класса задач:

1. Анализ текущего состояния отдельной предметной области (направления) и её кадрового обеспечения;

2. Выявление перспективных научных направлений.

При решении указанных задач обычно используются два класса методов:

- экспертные оценки работ / направлений;

- методы статистического анализа потоков научно-технической информации (НТИ) и/или контент-анализ сообщений.

Имея одинаковую цель, по характеру использования эти методы, тем не менее, существенно различаются.

Экспертная оценка применяется целенаправленно для конкретной предметной области (ПрО) (ситуативно обусловленная задача обычно стратегического планирования), выполняется ведущими специалистами именно этой ПрО, основывается на объективной информации (достоверность которой доказана для субъекта экспертизы).

Статистический анализ имеет исследовательский характер (обычно эпизодически для отдельного направления), выполняется информационными аналитиками, основывается на полной, достоверной, но вторичной информации (оценивается не существо решения задачи/проблемы, а факт решения).

Различаются и «механизмы» этих методов. Экспертные оценки реализуются путем построения (имитации) возможного решения (модели) и результатом, так или иначе, является новое знание. Статистические оценки - это, скорее, экстраполяция показателей обращения к старому знанию.

Безусловно, оба метода имеют информационную природу, но характер использования информации также различается. При экспертизе получаемая извне информация (каждое сообщение) индивидуально рассматривается конкретным экспертом как возможное решение конкретной задачи (проблемной ситуации), и уже полученное таким образом новое знание используется для синтеза прогноза. Количественные методы в этом смысле менее субъективны: контекст определяется только тематикой предметной области и не предполагает предобработки содержания. То есть с известной долей условности можно сказать, что экспертные методы имеют синтетический характер, а количественные - аналитический.

Традиционно для решения обозначенных ранее задач используются базы данных вторичной информации по отечественным и зарубежным научным исследованиям и публикациям.

Использование при этом в качестве информационной базы массива диссертаций должно способствовать повышению эффективности этой работы [24, с.32].

Необходимо отметить ценность имеющихся в Высшей аттестационной комиссии (ВАК) материалов по диссертациям. Заключается она в том, что эти материалы являются полным комплектом документов-оригиналов по всем этапам экспертизы. На основе имеющейся информации, систематизированной в различных формах, могут быть выполнены персональный учет научных и научно-педагогических работников, которым присуждены ученые степени и присвоены ученые звания, анализ и учет пополнения научных и научно-педагогических работников как по определенным специальностям, отраслям наук, научным направлениям, регионам, так и по стране в целом, сделаны выводы о качестве подготовки, актуальности тематики диссертаций, прогнозирование развития интересующих научных направлений, выявлены рекомендуемые к внедрению научные результаты и ДР [Ю]

Наиболее серьезным и сложным вопросом аттестации продолжает оставаться глубокая, объективная и достаточно быстрая экспертиза диссертационных работ. Экспертиза призвана давать однозначные ответы на вопросы о научной новизне) полученных результатов, их значимости для экономики страны, а также личном вкладе соискателя ученой степени.

Не вызывает сомнений, что необходимым этапом на пути совершенствования научных исследований, как и экспертизы направлений и отдельных работ, является однозначная трактовка понятий, используемых в описании результатов и хода исследований.

Известно, что во многих случаях научно-исследовательская работа (НИР) (как, впрочем, и другие источники информации) представляет самый непосредственный интерес не только для «прямых» специалистов, но и для специалистов по другим специальностям номенклатуры. В этих случаях выполняется автоматизированный поиск работ по так называемым ключевым словам, к которым относятся термины, значащие слова и их сочетания, характерные для той или иной проблематики, специальности или группы специальностей.

Появление глобальных телекоммуникационных сетей открыло новые возможности развития информационных систем подготовки и аттестации. Среди них - переход на электронный обмен аттестационными документами ВАК с диссертационными советами, установление связи аспирантур, докторантур с советами, расширение объема баз данных и развитие информационного обслуживания соискателей ученых степеней и званий, а также лиц, работающих в системе подготовки и аттестации научных и научно-педагогических кадров.

Дальнейшее совершенствование научно-информационной деятельности зависит, в первую очередь, от постановки и решения следующих задач [24, с.ЗО]:

- усиления внимания ученых к глубинным аспектам науки, т.е. к вопросам ее методологии и теории, так как именно от уровня развития методологических и общетеоретических основ любой науки или научной дисциплины зависит разрешение ею выдвигаемых общественной практикой задач;

- выявления главных, ключевых, наиболее перспективных проблем и задач, стоящих перед научной дисциплиной, и концентрации внимания ученых на их решении. Для этого необходимо, в свою очередь, четко представлять, каковы были те ступени развития, которые определяют сегодняшнее состояние дисциплины;

- изучения научного потенциала, уровнем которого определяются перспективы и темпы дальнейшего развития каждой из наук и научных дисциплин. В частности, необходим анализ потребности в научных кадрах высшей квалификации (докторах и кандидатах наук) и путей совершенствования системы их подготовки;

- координации тематики и совершенствования управления научными исследованиями и, главное, диссертационными исследованиями - фундаментом развития науки.

Для решения указанных задач в качестве информационной базы для подобных целей предполагается использовать массив докторских и кандидатских диссертаций - документов, которые обладают многими косвенными показателями, характеризующими развитие определенной научной дисциплины.

В соответствии с [37], диссертация - это научно-квалификационная работа, имеющая внутреннее единство, содержащая совокупность научных результатов, научных положений, выдвигаемых автором для публичной защиты, и свидетельствующая о личном вкладе автора в науку и его качествах как ученого.

В [24] приводится формула диссертации:

Диссертация = обзор + теоретическая статья (или монография) + научно-технический отчет о научно-исследовательской работе (НИР), опытно-конструкторских работах (ОКР) + статья о прикладных исследованиях + описание изобретения к авторскому свидетельству + материалы совещаний и конференций + новые сведения, данные, методология, результаты и др. + библиографический указатель использованной литературы + приложения (технологическая, методическая и другая документация, алгоритмы, программы и пр.).

Характерно то, что каждая диссертация, с теми или иными, но всегда предельно жесткими допустимыми отклонениями (в силу того, что работа квалификационная), содержит в себе все эти элементы, причем в довольно концентрированном виде, поскольку объем диссертации регламентирован.

Актуальность исследования. Одной из областей деятельности, в которой возможности автоматизации пока не реализованы в полной мере, является сфера подготовки и аттестации научных и научно-педагогических работников. Это выражается и в отсутствии формы представления сведений о процессах и результатах научных исследований, пригодной к автоматизированной обработке, и в отсутствии комплексных информационных систем, сочетающих сведения об ученых и собственно результатах научных исследований.

Автоматизация сложных распределенных процессов обработки данных строится на использовании, с одной стороны, компьютерных и сетевых технологий, а с другой - на использовании методов и средств формализованного представления информации. В настоящее время основной формой формализованного представления сведений о процессах и результатах научных исследований является автореферат диссертации, отдельно характеризующий такие элементы и свойства исследования, как: актуальность, цель работы, объект исследования, методы исследования, научная новизна и т.д. Однако набор этих элементов и требования к форме представления сведений строго не регламентированы, кроме того, описание полученных результатов зачастую производится с использованием оригинальной терминологии или терминологии, несвойственной данной области науки.

Информационная карта диссертации (ИКД), используемая во ВНТИЦентре, является более формализованной формой представления, но только в части явного выделения элементов данных, описывающих научное исследование. Представление содержания элементов данных, как и в автореферате, остается неформализованным.

Развитие сетевых технологий, а также достигнутый на сегодняшний день уровень использования информационно-вычислительной техники в Высшей аттестационной комиссии (ВАК) позволяет практически решать задачи автоматизации процессов рассмотрения аттестационного дела (АД) и получения из диссертационного совета (ДС) сведений о защите диссертаций в электронном виде, однако слабая структуризация форм представления сведений о процессах и результатах исследований затрудняет автоматизацию.

Именно необходимость разработки формализованного представления и средств обработки информации о процессах и результатах научных исследований обуславливает актуальность данного научного исследования.

Целью работы является разработка моделей и средств формализованного представления сведений о процессах и результатах научных (диссертационных) исследований, обеспечивающих в рамках процессов подготовки и аттестации научных кадров возможность автоматизированной обработки информации о научных исследованиях.

Основными задачами являются:

- обзор существующих форм представления сведений о процессах и результатах научных исследований, а также анализ средств формального представления знаний;

- разработка формальной модели представления сведений о процессах и результатах научных исследований;

- разработка методики формализованного представления сведений о процессах и результатах научного исследования;

- разработка диаграмм вариантов использования, последовательности и взаимодействия (иМЬ-модель) процесса экспертизы научных диссертаций в ВАК;

- разработка ХМЬ-схемы процессов и результатов научного исследования, обеспечивающей возможность согласования элементов данных между программными подсистемами;

- разработка базы данных и подсистемы регистрации аттестационных дел, поступающих в ВАК.

Объектом исследования являются формы представления сведений о процессах и результатах научно-производственной деятельности (НПД).

Предметом исследования являются онтологическая и семиотическая модели информационного представления сведений о результатах научных исследований в задачах информационного обеспечения процессов аттестации научных кадров.

Методы исследования. Основные результаты исследования получены при помощи методов системного и структурно-логического анализа, а также объектно-ориентированного анализа и проектирования.

Информационной базой исследования являются технологическая база данных интегрированной автоматизированной информационно-справочной системы (ИАИСС) ВАК, база данных «Ученые России», база данных «Диссертационные советы».

Научная новизна состоит в следующем:

1. Понятие онтологии процессов и результатов научного исследования определено с позиций общей теории систем (ОТС) как системы, представленной совокупностью ас-пектных описаний, каждое из которых соответствует своему закону композиции и включает множество объектов, множество характеристических признаков объектов и множество отношений.

2. На основе предложенного определения онтологии для задач формализованного представления сведений о процессах и результатах диссертационных исследований выделены основные аспекты представления, в том числе аспект идентификации исследования, аспект элементов исследования, квалификационный аспект и аспект представительских внешних свойств.

3. Онтология процессов и результатов научного исследования рассмотрена с учетом семиотической модели. Для каждого уровня семиотической модели выделена типология отношений, обеспечивающая аспектную полноту онтологического описания свойств научного исследования.

На защиту выносятся:

- онтология процессов и результатов научного исследования, представленная как совокупность (система) аспектных описаний, каждое из которых включает множество объектов Л/„ определенных в рамках закона композиции ^ на множестве характеристических признаков А1 и связанных отношениями Л,;

- обобщенная функциональная модель НПД, позволяющая выделить основные отношения между составляющими ее элементами;

- типология отношений между объектами онтологии процессов и результатов научного исследования, разработанная с учетом семиотической природы представления информации;

- методика формализованного описания результатов научного исследования, основанная на онтологическом представлении.

Теоретическая и практическая и значимость:

1. Разработанная формальная модель процессов и результатов научного исследования основана на общих принципах НПД и может быть использована и при составлении информационного представления других видов научных работ.

2. Разработанная ХМЬ-схема процессов и результатов научного исследования позволяет согласовать форматы обмена сведениями о научных исследованиях между различными информационными системами.

3. Разработанная подсистема регистрации поступающих в ВАК аттестационных дел позволяет принимать данные о защите диссертаций из разных источников.

Внедрение результатов:

1. В ходе разработки ИАИСС поддержки процессов подготовки и аттестации научных кадров использованы иМЬ-модель технологии рассмотрения в ВАК аттестационных дел соискателей ученых степеней, а также унифицированная схема описания результатов диссертационного исследования.

2. В ходе работ, выполняемых в рамках Федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы» в Центре информационных технологий и систем по проекту «Создание информационно-аналитической системы регистрации, учёта, обработки и хранения отчётных документов по НИОКР, выполняемым ФГУП и ОАО, с целью проведения мониторинга состояния и основных тенденций и направлений развития научных исследований и разработок, выполняемых компаниями государственного сектора, в том числе направленных на реализацию приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации, а также критических технологий Российской Федерации», использованы унифицированная схема и методика составления информационного описания результатов научного исследования.

Апробация. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях:

1. Научная сессия МИФИ-2007. Конференция «Молодежь и наука». Секция информационные технологии. Москва, 22-26 января 2007г.

2. Научная сессия МИФИ-2006. Секция информационные технологии. Москва, 2327 января 2006г.

3. 7-я Международная конференция НТИ-2007. Информационное общество, интеллектуальная обработка информации, информационные технологии. Москва, 24-26 октября 2007г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано четыре статьи (общий объем 0.6 п.л.).

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы, а также приложений и содержит 135 страниц текста, 31 рисунок, 3 таблицы.

Заключение диссертации по теме «Информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики», Передеряев, Иван Игоревич

Выводы к главе 4

1. В результате анализа процесса утверждения диссертаций в ВАК разработаны концептуальная и логическая иМЬ-модели технологии рассмотрения аттестационных дел соискателей ученых степеней.

2. На основе концептуальной и логической иМЬ-моделей разработана структура базы данных для интегрированной информационно-справочной системы ВАК.

3. На основе концептуальной и логической иМЬ-моделей, а также спроектированной структуры базы данных была разработана подсистема регистрации аттестационных дел, входящая в состав ИАИСС ВАК.

4. На основе отобранных элементов данных разработана ХМЬ-схема аттестационного дела, позволяющая производить обмен между разными информационными системами, данными о диссертациях на соискание степеней кандидата и доктора наук

5. Представлен вариант использования разработанного метода представления научных исследований для создания единого хранилища результатов научных исследований.

Заключение

Ниже перечислены основные результаты научного исследования.

1. В рамках общей теории систем предложена формальная модель процессов и результатов научного исследования в виде системы объектов и отношений, связанных соответствующими законами композиции.

2. Онтология представлена как совокупность аспектов, состоящих из множества объектов М„ определенных в рамках закона композиции на множестве характеристических признаков Л, и связанных отношениями Я,

3. Определена типология отношений, обеспечивающая аспектную полноту онтологического описания свойств научного исследования.

4. В результате структурно-логического анализа разработана обобщенная функциональная модель научно-производственной деятельности, позволяющая выделить основные отношения между составляющими ее элементами.

5. С использованием формальной модели процессов и результатов научного исследования, а также функциональной модели научно-производственной деятельности разработана методика формализованного описания результатов научного исследования.

6. Разработаны диаграммы использования, взаимодействия и последовательности (иМЬ-модель) процесса экспертизы научных диссертаций в Высшей аттестационной комиссии.

7. С использованием полученных результатов разработаны база данных и подсистема регистрации, входящие в состав интегрированной автоматизированной информационно-справочной системы ВАК, обеспечивающей автоматизацию технологии рассмотрения научных диссертаций.

Результаты научного исследования были использованы в практических разработках. Использование и внедрение результатов подтверждают соответствующие акты. В ходе разработки интегрированной автоматизированной информационно-справочной системы поддержки процессов подготовки и аттестации научных кадров по заказу Высшей аттестационной комиссии были использованы:

• иМЬ-модель технологии рассмотрения в ВАК аттестационных дел соискателей ученых степеней;

• унифицированная схема описания результатов диссертационного (научного) исследования.

Указанные результаты были использованы в разработанной автором подсистеме получения и регистрации аттестационных дел в составе интегральной автоматизированной справочно-информационной системы ВАК, находящейся в стадии опытной эксплуатации в соответствии с письмом Шамхалова Ф.И. «Об опытной эксплуатации системы формирования и передачи в Рособрнадзор «Электронной справки диссертационного совета»» от 31.05.2007.

Также в ходе работ (выполняемых по государственному заказу в Центре информационных технологий и систем) по «созданию информационно-аналитической системы регистрации, учёта, обработки и хранения отчётных документов по НИОКР, выполняемым ФГУП и ОАО, с целью проведения мониторинга состояния и основных тенденций и направлений развития научных исследований и разработок, выполняемых компаниями государственного сектора, в том числе направленных на реализацию приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации, а также критических технологий Российской Федерации», были использованы:

• унифицированная схема описания результатов научного исследования.

• методика составления информационного описания результатов научного исследования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Передеряев, Иван Игоревич, 2007 год

1. Артамонов Г.Т., Чистяков В.М., Теслюх Е.Е. Библиометрические исследования при анализе тенденций в развитии научно-технических направлений. // НТИ, сер.2, 1979,№1,с.8-13.

2. Вениаминов Е.М. Алгебраические методы в теории баз данных и представлении знаний: Дис. д. физ. мат. наук, М. 1996.

3. Вениаминов Е.М. Базы онтологий, система Ontolingua для работы с онтологиями: состояние и перспективы, http://synthesis.ipi.ac.ru/sigmod/seminar/s20000525

4. Вениаминов Е.М., Болдина Д. М. Система представления знаний Ontolingua -принципы и перспективы // НТИ, сер. 2,1999, №10 М.:ВИНИТИ.

5. Благодатских В.А., Волнин В.А., Поскакалов К.Ф. Стандартизация разработки программных средств: Учеб. пособие. М.: Финансы и Статистика, 2005, - 288с.

6. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++.Второе издание. 2001 г. Издательство: Бином.

7. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML Руководство пользователя. М.:ДМК,2003.

8. Васильев И.А. Методы и инструментальные средства построения семантических Web-порталов: Автореф. дис. канд. техн. наук. Томск, 2005. - 19с.

9. Волков Ю.Г. Диссертация: подготовка, защита, оформление. М.: Гардарики, 2005.-186 с.

10. Выскуб В.Г. Российская общественно-государственная система аттестации научных и научно-педагогических кадров высшей квалификации. М.: Логос, 2005 - 254 с.

11. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. -СПб: Питер, 2000-384с.

12. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992 - 200с.

13. Галунов В.И., Лобанов Б.М., Загоруйко Н.Г. Синтез и распознавание речи (попытка построения онтологии).

14. Гладун А.Я., Рогушина Ю.В., «Онтологии в корпоративных системах», ж-л "Корпоративные системы", №1,2006.

15. Горькова В.И., Черный А.И. Реферативному журналу «Информатика» 15 лет // НТИ, сер. 1,1978, №3, с. 1-11.

16. Добров Б.В., Лукашевич. Н.В. Лингвистическая онтология по естественным наукам и технологиям для приложений в сфере информационного поиска.

17. Добров Г.М., Коренной A.A. Наука: информация и управление (Информационные проблемы управления наукой). М.: Сов. Радио, 1977 - 256с.

18. Добров Г.М. Прогнозирование науки и техники/ 2-е изд., доп. - М.: 1977

19. Дорожкин А.М. Научный поиск как постановка и решение проблем. Н.Новгород: Нижегородский гуманитарный центр, 1995.

20. Дубейковский В.И. Практика функционального моделирования. М.: «Диалог МИФИ», 2004.

21. Загорулько Ю.А., Боровикова О.И., Кононенко И.С., Сидорова Е.А. Подход к построению предметной онтологии для портала знаний по компьютерной лингвистике.

22. Загузов Н.И. Совершенствование процесса аттестации научных и научно-педагогических кадров России // Мир образования. №3(19). 2005 -с.17-28.

23. Инструкция по применению Положения о порядке присвоения ученых званий. Утверждено приказом Минобразования России от 15.05.2002 г. № 1756.

24. Калошин В.В. О некоторых методологических вопросах использования диссертаций для выявления тенденций развития научной дисциплины / Сборник «Вопросы информационной теории и практики», №45, М.: ВИНИТИ, 1981.

25. Колесинский A.A. О содержании понятия «Научная информация» / Сборник «Вопросы информационной теории и практики», №46, М.: ВИНИТИ, 1981.

26. Комаров М.С. Основы научных исследований. Львов: Вища школа, 1982128с.

27. Кузин Ф.А. Кандидатская диссертация: методика написания, правила оформления и порядок защиты. М.: «Ось-89», 2006. - 224 с.

28. Липаев В.В, Филинов E.H. Мобильность программ и данных в открытых информационных системах. М.: Научная книга, 1997 - 368с.

29. Льюинг Л. Идентификация систем. М.: Наука, 1991.

30. Максимов Н.В. "Исследование и моделирование систем управления доступом к гетерогенным информационным ресурсам". Диссертация д.т. наук. М.: 2001.

31. Марка Д., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования SADT. -М.:1993.

32. Мехтиев Д.М., Аракелов Р.К, Меллион С.П., Кульгавина О.Э. Использование указателя цитированной литературы для анализа состояния и тенденций развития информатики / НТИ, сер.2,1977, №2, с.9-18.

33. Михайлов А.И., Черный А.И., Гиляревский P.C. Основы информатики, 2-е издание.-М.: Наука, 1968.

34. Мухортов В.В., Рылов В.Ю. Объектно-ориентированное программирование, анализ и дизайн. Методическое пособие. Новосибирск: «Новософт», 2002 - 108с.

35. Найханова JI.B. Основные аспекты построения онтологий верхнего уровня и предметной области.

36. Наумова Н.Ф. Целеполагание как системный процесс. М.: ВНИИСИ, 1982.66с.

37. Нариньяни A.C. Кентавр по имени ТЕОН: Тезаурус + Онтология// Труды международного семинара Диалог'2001 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. -Т.1. Аксаково, 2001. - С.184-188.

38. Никитин В.В. Информационно-методическое обеспечение перечня формирования направлений и специальностей в области информационно-коммуникационных технологий. М.: МАКС Пресс, 2006 - 270.

39. Новиков A.M. Докторская диссертация?: Пособие для докторантов и соискателей ученой степени доктора наук. 3-е изд. - М.: «Эгвес», 2003 - 120с.

40. Новиков A.M. Как работать над диссертацией: Пособие для начинающего педагога-исследователя. 4-е изд. - М.: «Эгвес», 2003 - 104с.

41. Новиков A.M. Научно-экспериментальная работа в образовательном учреждении. 2-е изд., - М.: «Деловые советы», 1998 - 134с.

42. Овдей О.М., Проскудина Г.Ю., Обзор инструментов инженерии онтологий // ж-л «Электронные библиотеки», 2004, выпуск 4, том 7.

43. Положение о Высшей аттестационной комиссии Министерства образования Российской Федерации. Утверждено приказом Минобразования России от 11.04.2002 г. № 1356. -М.: ВАК, 2002.

44. Положение о диссертационном совете. Утверждено приказом Минобразования России от 9.04.2002 г. № 1305. -М.: ВАК, 2002.

45. Положение о порядке присуждения ученых степеней. Утверждено постановлением Правительства Российской Федерации от 30 января 2002 г. № 74. -М.: ВАК, 2002.

46. Положение о порядке присвоения ученых званий. Утверждено постановлением Правительства Российской Федерации от 29 марта 2002 г. № 194. -М.: ВАК, 2002.

47. Попов И.И. Автоматизированные информационные системы (по областям применения). Учебное пособие. М.: Изд-во Рос. Экон. акад., 1998. 103 с.

48. Проблемы системы аттестации научных кадров. В кн.: Управление НИОКР. М.: Экономика, 1979.

49. Разумовский О.С. От конкурирования к альтернативам. Экстремальные принципы и проблема единства научного знания. Новосибирск: Наука, 1983., с.73.

50. Райзберг Б.А. Диссертация и ученая степень. Пособие для соискателей. 3-е изд., доп. - М: ИНФРА-М, 2003. - 411с.

51. Рекомендации по декомпозиции и классификации в МКИ объекта техники. /

52. Организационно-методическое обеспечение отраслевой автоматизированной системы НТИ в электротехнической промышленности.-М.: Информэлектро, 1981.

53. Россеева О.И., Загорулько Ю.А. Организация эффективного поиска на основе онтологий.

54. Румянцева Н. JI. Структуризация научного документа. // НТИ, Сер. 1, 1985, №12, с. 21-26.

55. Сидорова Е.А. Методы и программные средства для анализа документов на основе модели предметной области: Автореф. дис. канд. физ.-мат. наук. Новосибирск, 2006-19с.

56. Скороходько Э.Ф. Семантические связи в лексике и текстах // Сборник «Вопросы информационной теории и практики», №23, М.: ВИНИТИ,:1974,

57. Смирнов С.Н. Элементы философского содержания понятия «система» как ступени развития познания и общественной практики. // Системный анализ и научное знание. -М: Наука, 1978, с.60-83.

58. Тихонов В.А., Корнев Н.В., Ворона В.А., Остроухов В.В. Основы научных исследований: теория и практика. М.: «Гелиос АРВ», 2006 - 350с.

59. Урманцев Ю.А. Общая теория систем: Состояние, приложения и перспективы развития. Сборник «Система, Симметрия, Гармония", М., Мысль, 1988, с.38-124.

60. Шалфеева Е.А. Классификация структурных свойств онтологий.

61. Щедровицкий Г.П. Проблемы логики научного исследования и анализ структуры науки / Из архива Г.П.Щедровицкого. Т. 7. М., 2004.

62. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. М.: УРСС, 2006, с. 154.

63. Яблонский А. И. Модели и методы исследования науки. Серия: Философы России XX века. М.: Едиториал УРСС, 2001,400с.

64. Arpirez JC, Corcho О, Fernandez-Lopez М, Gomez-Perez A. WebODE: a scalable workbench for ontological engineering // First Intern. Conf. Knowledge Capture (KCAP2001). Victoria. Canada, Oct. 2001.

65. Chalupsky H, OntoMorph: A translation system for symbolic knowledge // In: Cohn A. G., Giunchiglia F., Selman B. (Eds.), Principles of Knowledge Representation and Reasoning

66. Proc. of the Seventh Intern. Conf. (KR2000). Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, CA, 2000.

67. Creating Semantic Web Contents with Protege-2000. N. Noy, M. Sintek, S. Decker, M. Crubezy, R. Fergerson, M. Musen // IEEE Intelligent Systems, March/April pages 60-71, 2001.

68. Domingue J. Tadzebao and WebOnto: Discussing, Browsing, and Editing Ontologies on the Web // Proc. of the Eleventh Workshop on Knowledge Acquisition, Modeling and Management, KAW'98, Banff, Canada, 1998.

69. Dou D., McDermott D., Qi P., Ontology translation by ontology merging and automated reasoning // EKAW'02 workshop on Ontologies for Multi-Agent Systems. SigËuenza, Spain, 2002.

70. Farquhar A., Fikes R., Rice J. The Ontolingua server: A tool for collaborative ontology construction // International Journal of Human-Computer Studies, 46(6), pages 707-728, 1997.

71. Fernandez M, Gomez-Perez A., Pazos J. A Building a Chemical Ontology Using Methondology and the Ontology Design Environment // IEEE Intelligent Systems, Jan./Feb. pages 37-46,1999.

72. Franconi E., Ng G. The i.com tool for intelligent conceptual modeling // 7th Intl. Workshop on Knowledge Representation meets Databases, KRDB'00, Berlin, Germany, 2000.

73. Fernandez M., Gomez-Perez A., Juristo N. METHONTOLOGY: From Ontological Art Towards Ontological Engineering // AAAI-97 Spring Symposium on Ontological Engineering, Stanford University, 1997.

74. Gruber T. R. A translation approach to portable ontologies. Knowledge Acquisition, 5(2): 199-220,1993.

75. Heflin J. Hendler J. A Portrait of the Semantic Web in Action // IEEE Intelligent Systems, March/April, pages 54-59,2001.

76. Kifer M., Lausen G., Wu J. Logical Foundations of Object-Oriented and Frame-Based Languages // Journal of the ACM, 1995.

77. MacGregor R. Inside the LOOM classifier // SIGART bulletin, Vol.3, No.2, pages 70-76,1991.

78. Maedche A., Staab S. Tutorial on Ontologies: Representation, Engineering, Learning and Application // ISWC'2002.

79. McGuinness D., Fikes R., Rice J., Wilder S. An environment for merging and testing large ontologies // In Proc. of the Seventh Int. Conf., KR2000, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, CA,2000.

80. Motta E. Reusable Components for Knowledge Modelling // Ph.D. Thesis. The Open University, 1997.

81. Musen, M. Domain Ontologies in Software Engineering: Use of Protege with the EON Architecture // Methods of Inform, in Medicine, pages 540-550,1998.

82. N. Noy, McGuinness D. L. Ontology development 101: A guide to creating your first ontology, Technical Report KSL-01-05, Stanford Medical Informatics, Stanford, 2001.

83. Noy N., Musen M. SMART: Automated Support for Ontology Merging and Alignment // Stanford Medical Informatics, Stanford Univ., 1999.

84. Noy N., Musen M. The PROMPT Suite: Interactive Tools For Ontology Merging And Mapping // Stanford Medical Informatics, Stanford Univ., 2003.

85. OKBC: A Programmatic Foundation for Knowledge Base Interoperability. V. Chaudhri, A. Farquhar, R. Fikes P. Karp J. Rice // Fifteenth National Conf. on Artificial Intelligence. AAAIPres/The MIT Press, Madison, P.600-607,1998.

86. OntoEdit: Collaborative ontology development for the Semantic Web. Y. Sure, M. Erdmann, J. Angele, S. Staab, R. Studer, D. Wenke // In Proc. of the Inter. Semantic Web Conference (ISWC 2002), Sardinia, Italia, June 2002.

87. Polanyi M. Disenssion // Scientiic change. N.J., 1963.

88. Stoffel K., Taylor M., Hendler J. Efficient management of very large ontologies // American Association for Artificial Intelligence Conf., (AAAI97), Menlo Park, CA, pages 442447,1997.

89. Stumme G., Medche A. FCA-Merge: Bottom-up merging of ontologies // 7th Int. Conf. on Artificial Intelligence, (IJCAI'01), Seattle, WA, 2001, P.225-230.

90. The CommonKADS Methodology. G. Schreiber, H. Akkermans, A. Anjewierden, R. Hoog, N. Shadbolt, W. Van de Velde, B. Wielinga // Knowledge engineering and management. MIT press, Massachusetts, 1999.

91. Список используемых в работе аббревиатур

92. АД аттестационное дело АО - аттестационный отдел ВАК АРМ - автоматизированное рабочее место ВАК - Высшая аттестационная комиссия

93. ВНТИЦ Всероссийский научно-технический информационный центр ДС - диссертационный совет

94. ИАИСС интегрированная автоматизированная информационно-справочная система