Дистанционная поддержка приобретения знаний в системе мониторинга эффективности управления социально-экономическим развитием регионов

Дистанционная поддержка приобретения знаний в системе мониторинга эффективности управления социально-экономическим развитием регионов

Виктор Борисович Артеменко доцент, к.э.н., заведующий филиалом кафедры ЮНЕСКО «Новые информационные технологии в образовании для всех», Львовская коммерческая академия, ул. Туган-Барановского, 10, г. Львов, 79005, (032)2958147 artem@lac.lviv.ua

Аннотация

Рассмотрены вопросы методологии создания информационно-аналитической системы мониторинга эффективности управления социально-экономическим развитием регионов Украины. При этом эффективность управления социальноэкономическим развитием регионов оценивается на основе концепции качества жизни. Предложены подходы к поддержке приобретения знаний и навыков у пользователей системы мониторинга на базе дистанционных образовательных технологий. Вначале речь идет об анализе двух подходов к дистанционному обучению: на базе систем управления дистанционным обучением (LMS), или персональных учебных сред (PLE), которые основаны на использовании социальных сервисов Web 2.0. Сделан аналитический обзор инструментов, обеспечивающих на протяжении 2007-2011 годов поддержку непрерывного обучения и повышение производительности труда на рабочем месте. Далее освещаются подходы к дистанционному обучению пользователей создаваемой системы мониторинга, которые направлены на интеграцию определенных социальных сервисов с такой системой управления дистанционным обучением, как Moodle.

This article discusses the questions the methodology of creation of information-analytical system of monitoring the effectiveness management of socio-economic development of regions of Ukraine. The effectiveness management of socioeconomic development of regions is estimated based on the concept of quality of life. The approaches to support the acquisition of knowledge and skills of the users of the monitoring system based on distance learning technologies. We are talking about the analysis of two approaches to distance learning, either on the basis of learning management systems (LMS), or a personal learning environments (PLE), which are based on the use of social services Web 2.0. An analytical overview of the tools that provide for 2007-2011, support lifelong learning and increase productivity in the workplace. Highlights approaches to distance education users to create a monitoring system aimed at the integration of certain social services with a learning management systems as Moodle.

Ключевые слова

мониторинг эффективности управления региональным развитием, индикаторы качества жизни населения, дистанционное обучение, социальные сервисы; monitoring the effectiveness management of regional development, indicators of quality of life population, distance learning, social services.

Введение

В современных условиях информационные и коммуникационные технологии (ИКТ) оказывают огромное влияние практически на все аспекты нашей жизни. При благоприятных условиях ИКТ способны стать мощным инструментом эффективного управления социально-экономическим развитием страны и ее регионов, повышения качества жизни населения. Обеспечение для каждого возможности иметь доступ к информации и знаниям, а также вносить свой вклад в эту деятельность является необходимым элементом открытого для всех информационного общества.

Осознавая роль ИКТ, ЮНЕСКО учредила Программу «Информация для всех» [1]. Целью Программы является поддержка разработки единых стратегий, методов и инструментов, направленных на построение информационного общества для всех, сокращение разрыва между информационно-богатыми и информационно-бедными. Разработаны Декларация принципов и План действий, принятые на Всемирных встречах на высшем уровне по вопросам информационного общества [2, 3].

Поэтому в 2006 г. Международный научно-учебный центр информационных технологий и систем НАН и МОН Украины, в составе которого действует кафедра ЮНЕСКО «Новые информационные технологии в образовании для всех» (НИТ), и Львовская коммерческая академия (ЛКА), разделяя уверенность, что совместная работа ученых и преподавателей, обмен опытом и знаниями будут способствовать развитию научных исследований в сфере образования, заключили договор о создании на базе ЛКА филиала кафедры ЮНЕСКО. Ключевыми задачами филиала кафедры ЮНЕСКО НИТ (решения некоторых опубликованы) являются следующие:

1) обмен опытом использования ИКТ в сфере дистанционного (электронного) обучения с целью формирования национального информационного образовательного пространства [4];

2) исследование готовности преподавателей и студентов академии и других ВУЗов к внедрению дистанционного обучения [5];

3) создание системы дистанционного обучения для Львовской коммерческой академии [6, 7];

4) исследование факторов евроинтеграционного подхода для формирования модели регионального инновационного развития [8];

5) разработка подходов к созданию информационно-аналитической системы мониторинга эффективности управления социально-экономическим развитием для поддержки руководителей и специалистов органов управления на государственном, региональном и местном уровне [9].

Цель данной статьи - рассмотреть методологические подходы, направленные во-первых, на формирование информационно-аналитической системы мониторинга комплексных оценок эффективности управления социально-экономическим развитием регионов Украины на основе критериев качества жизни населения, во-вторых, - на поддержку приобретения знаний пользователями этой системы на базе дистанционных образовательных технологий, включая социальные сервисы Web 2.0, используемые в процессе создания персональных учебных сред.

Подходы к разработке системы мониторинга эффективности управления социально-экономическим развитием регионов

Известно, что в информационном обеспечении органов управления социально -экономическим развитием регионов особое место занимает мониторинг. О его месте и роли как основы для поддержки принятия управленческих решений говорится, в частности, в Законе Украины «О Национальной программе информатизации» [10] и

Постановлении КМУ «О введении мониторинга результатов деятельности Кабинета Министров Украины и Совета министров Автономной Республики Крым, областных, Киевской и Севастопольской городских государственных администраций» [11].

С учетом этого современная государственная региональная политика, теория и практика управления социально-экономическим развитием на региональном уровне требуют разработки подходов и инструментария мониторинга, методов свертывания большого количества рассматриваемых характеристик с целью обеспечения перехода к сравнительно меньшему набору сводных (интегральных) показателей-индикаторов.

Стратегической целью социально-экономического развития регионов, на наш взгляд, является создание властью прочных основ для последовательного повышения качества жизни населения. Значит оценивать эффективность управления социальноэкономическим развитием регионов можно на базе сводных индикаторов качества жизни населения. При должном построении и мониторинге индикаторов их значения можно использовать для поддержки комплексной оценки эффективности управления на уровне областных госадминистраций и органов местного самоуправления.

Не вдаваясь в содержательный анализ категории «качества жизни населения», рассмотрим один из взглядов на систему критериев-индикаторов, обеспечивающую количественный анализ и диагностическую оценку представленных на рис. 1 пяти базовых интегральных компонентов анализируемой категории.

Рис. 1. Иерархическая система критериев-индикаторов качества жизни населения регионов Украины.

Очевидно, что каждый из указанных компонентов (I) - (V) отражает условия, в рамках которых протекают процессы удовлетворения биологических и социальных потребностей населения. Последовательная иерархическая декомпозиция каждого из базовых интегральных компонентов качества жизни населения региона обеспечивает переход к наборам характеристик самого нижнего уровня. Эти характеристики могут быть представлены преимущественно системой статистических показателей, на базе которых оцениваются процессы социально-экономического развития регионов (при необходимости некоторые показатели нижнего уровня могут оцениваться экспертно в баллах).

Сравнительный анализ методик построения различного рода интегральных индикаторов с целью расчета региональных синтетических индикаторов качества жизни (РСИКЖ) [12] привел к выбору методики проф. С.А. Айвазяна. Суть ее сводится к использованию идей факторного анализа, направленных на свертывание определенного набора статистических показателей в латентные переменные на базе определенного метода снижения размерности (редукции данных) - анализа главных компонент (АГК). Обеспечивается вначале переход к такой унифицированной [0; 1] шкале измерения региональной статистики, чтобы нулевое значение соответствовало наименьшему качеству определенной характеристики, а единичное - наивысшему. По каждому блоку показателей строится модифицированная главная компонента, равная линейной комбинации образующих ее нормированных показателей. Веса, с которыми показатели входят в линейную комбинацию на основе анализа главных компонент, равны квадратам соответствующих координат собственного вектора, найденного для наибольшего собственного числа матрицы корреляций (ковариаций). В результате значение модифицированной главной компоненты также заключено в промежутке [0; 1], что допускает содержательную интерпретацию: 0 - самый низкий уровень качества, 1 - самый высокий.

В нашем исследовании для построения РСИКЖ используется параллельно подход, основанный на применении нейронных сетей и современных нейросетевых пакетов. Отметим, в используемом пакете STATISTICA Neural Networks реализован вариант «нелинейного АГК» на базе автоассоциативной сети (АС) [13]. Это такая нейронная сеть, которую обучают выдавать на выходе собственные входные данные при условии, что в ее промежуточном слое содержится меньше нейронов, чем во входном и выходном слоях. Поэтому, чтобы восстановить свои входные данные, сеть должна научиться представлять их в более низкой размерности. Как правило, АС является многослойным персептроном (МП) с тремя промежуточными слоями. При этом средний слой отвечает за представление данных в малой размерности, а два других служат соответственно для нелинейного преобразования входных данных в средний слой и выходов среднего слоя в выходной слой. Сеть АС с единственным промежуточным слоем выполняет только линейное снижение размерности, исполняя фактически АГК в стандартном варианте.

На рис. 2 представлен прототип архитектуры информационно-аналитической системы мониторинга региональных синтетических индикаторов качества жизни.

ИАСМ-РСИКЖ должна состоять как минимум из 5-ти компонентов:

- хранилища (базы) статистических данных и результатов социологических опросов относительно состояния и тенденций социально-экономического развития регионов Украины с эффективной системой управления базой данных (СУБД);

- базы моделей, состоящей с моделей построения, анализа, прогнозирования сводных (интегральных) индикаторов качества жизни населения регионов;

- математического и программного обеспечения, включающего методы и средства многомерного статистического и интеллектуального анализа данных;

- блока исходной региональной аналитики и методологической информации по практическому применению ИАСМ-РСИКЖ и результатов межрегионального сравнительного анализа;

- комплекса средств для администрирования и генерации базы моделей, планирования компьютерных экспериментов с использованием различных сценариев социально-экономического развития исследуемых регионов, обработки результатов этих экспериментов.

Вполне понятно, что обе базы должны иметь гибкую систему навигации по данным и моделям, обеспечивающую формирование необходимых срезов данных и построение запросов для удобной подстройки (интеграции) их под соответствующую модель. Средства администрирования должны включать генераторы моделей для построения гибких моделей. Для этого целесообразно создать свой макроязык, на котором можно было бы просто и наглядно описать эксперимент. В частности, простым должно быть задание провести аналитические и прогнозные расчеты указанных индикаторов на основе одних и тех же данных для разных моделей и сравнить как результаты расчетов, так, возможно, и сами модели. И, наоборот, на основе одной модели, но с использованием различных данных, произвести расчеты и сравнительный анализ эффективности социально-экономического развития регионов.

В рассматриваемом варианте ИАСМ-РСИКЖ представляет, по сути, пример систем поддержки принятия решений, создание и внедрение которых в региональном управлении предусматривает Национальная программа информатизации [10].

Как видно с рис. 2, создание системы мониторинга РСИКЖ предусматривается с помощью новых информационных технологий, которые используют концепцию хранилища данных (Data Warehousing), а также методы и средства добычи данных (Data Mining). Набор именно этих инструментов и составляет ядро ИАСМ-РСИКЖ, поскольку позволяет эффективно хранить большие многомерные массивы данных и легко извлекать и использовать информацию в процедурах анализа.

Общие подходы к организации хранилища данных ИАСМ-РСИКЖ, анализ и обоснование программного обеспечения для его создания рассматриваются в [14].

Выбор методов многомерного анализа данных зависит от типа имеющихся данных и от информации, которую необходимо получить на выходе. Примерами таких методов являются: пошаговая линейная и нелинейная регрессия, факторный анализ, кластерный анализ, анализ временных рядов и прогнозирование, нейронные сети и др.

Рис. 2. Структурная схема ИАСМ-РСИКЖ.

Отметим, что методы и средства Data Mining системы РСИКЖ должны быть просты в использовании, а результаты - понятны руководителям и специалистам органов управления регионами, позволять им из имеющихся данных извлекать знания для принятия управленческих решений в условиях неопределенности. Эти требования должным образом обеспечивают программные продукты американской

компании StatSoft: опыт многих пользователей, отраженный на ее сайтах, убеждает в эффективности применения технологий добычи данных с помощью программных продуктов серии STATISTICA. Последняя версия этой системы включает практически все необходимые компоненты для создания ИАСМ-РСИКЖ. Например, STATISTICA Data Miner реализована как универсальное средство для анализа данных и создания готовых отчетов, используя графически-ориентированный подход. Интерфейс ODBC STATISTICA предоставляет доступ к файлам основных баз данных (например, dBASE для Windows, Oracle, SAS), что позволяет легко извлекать и использовать нужную информацию в процедурах анализа данных.

Альтернативой STATISTICA может быть система Deductor, которая создана компанией BaseGroup (Россия). Она сформирована из отдельных модулей, каждый из них работает с определенным классом задач: оперативная аналитическая обработка данных (OLAP-технологии) для представления многомерных массивов информации в удобной для пользователя форме; анализ данных на базе искусственных нейронных сетей; анализ данных на основе деревьев решений и т.п. В этой системе также есть инструментальные средства для получения данных из внешних источников (базы или хранилища данных).

Аналитический блок ИАСМ-РСИКЖ можно сформировать на основе системы STATISTICA с учетом автоматизации доступа к базам данных. Некоторые подходы к формированию аналитического блока рассмотрены в работе [12].

На рисунках 3-7 представлены результаты апробации предлагаемых подходов для групповых индикаторов качества социальной сферы (YIII) 27 регионов Украины в анализируемом периоде 2006-2010 гг.

Анализ синтетических индикаторов качества социальной сферы, приведенных на рис. 6, свидетельствует об относительной устойчивости среди регионов Украины группы лидеров (города Киев и Севастополь, Киевская, Харьковская и Одесская области) и регионов-аутсайдеров (Херсонская, Луганская, Кировоградская, Сумская, Закарпатская, Житомирская и Ивано-Франковская области), а также ряда регионов, имеющих явно выраженную позитивную (АР Крым, Харьковская, Днепропетровская области) и негативную (Тернопольская и Ровенская области) динамику.

Рис. 3. Групповые индикаторы занятости и условий труда населения - yIII (1).

Рис. 4. Групповые индикаторы социальной напряженности в регионах - yIII (2).

Рис. 5. Групповые индикаторы территориальной подвижности населения - yIII (3).

Рис. 6. Динамика сравнений качества социальной сферы регионов Украины.

Как видно из рисунков 3-6, межрегиональная динамика достаточно устойчива для украинских регионов-лидеров и регионов-аутсайдеров. Межрегиональный анализ в целом является понятным на основе содержательной интерпретации региональных синтетических индикаторов и определенных на их основе рейтингов (рангов), пример которых представлен на рис. 7.

Рис. 7. Классификация регионов на основе рейтингов, определенных с помощью региональных синтетических индикаторов качества социальной сферы.

Результаты апробации предложенных подходов к созданию аналитического блока, рассмотренные на примере построения синтетических индикаторов качества социальной сферы регионов Украины, указывают на то, что с их помощью можно

для любого регионального синтетического индикатора базовых признаков качества жизни населения (см. рис. 1) обеспечить выявление регионов лидеров и аутсайдеров, включая регионы, которые имеют наиболее выразительную динамику (позитивную или негативную).

Направления поддержки приобретения знаний в ИАСМ-РСИКЖ

Как видно на рис. 2, одно из ключевых мест в системе РСИКЖ занимает Web-сервер. Методика его создания основана на архитектуре клиент-сервер и технологиях Internet/Intranet. Безоговорочным преимуществом использования данных технологий является применение эффективных протоколов и программных средств, которые проверены многолетней и масштабной практикой (миллионы пользователей).

Web-сервер ИАСМ-РСИКЖ, структура которого представляется на рис. 8, работает с протоколами TCP/IP и использует специальное программное обеспечение: язык PHP, сервер баз данных MySql, http-сервер Apache. Web-сервер выполняет ряд функций системы РСИКЖ, которые предусматривают как освещение региональной аналитики, так и соответствующее методологическое обеспечение дистанционной поддержки приобретения знаний у пользователей этой системы.

Речь идет об эффективности использования ИАСМ-РСИКЖ, на которую будет влиять ряд факторов, обусловленных неготовностью руководителей и специалистов определенных органов управления социально-экономическим развитием регионов использовать инструментарий этой системы. При таких условиях, вероятно, политика внедрения системы мониторинга РСИКЖ может не дать желаемого эффекта.

Для положительного решения этого вопроса на Web-сервере целесообразно, на наш взгляд, разместить электронные материалы и онлайновые дистанционные курсы. Такой подход сможет обеспечить удаленным пользователям системы мониторинга РСИКЖ ознакомление с ее возможностями, а также поддержку приобретения знаний и навыков при помощи доступной на сервере методологии разработки и применения региональной аналитики.

Рис. 8. Структура Web-сервера ИАСМ-РСИКЖ.

На рис. 9 представлена главная страница Web-сервера системы мониторинга региональных синтетических индикаторов качества жизни населения.

Т:5згс1,ресс-

- О *- ,  Веб virt2Q3/ias/ Я-|и™ ьв Google Р I

димкидж ОРМАЦ1ЙНО.-АНАЛГШ1ША СИСТЕМА МОШТОРИЯГУ РЕПОНАЛЬНИХ СИНТКТИЧНИХ ЩЦИКАГ OPLB, ЯКОСТ1 жигвдя В„М8шш к Birrop Артеменио (Вих1д] ¿яр

Рис. 9. Главная страница Web-сервера ИАСМ-РСИКЖ.

Как видно на рис. 9, поддержка приобретения знаний в ИАСМ-РСИКЖ имеет характер интерактивного диалога специалистов региональных органов управления на государственном и местном уровне с Web-сервером системы.

В онлайновых курсах освещаются методологические и методические основы построения и практического использования системы региональных синтетических индикаторов качества жизни населения.

Таким образом, обеспечить эффективное внедрение ИАСМ-РСИКЖ можно на основе дистанционных образовательных технологий для обучения ее пользователей без отрыва от основной деятельности.

В Интернете представлены различные подходы к внедрению дистанционного обучения (ДО) на базе: или систем управления дистанционным обучением (LMS), или персональных учебных сред (ПУС) [15]. На наш взгляд, эффективное внедрение ДО может основываться на интеграции (синтезе) персональных учебных сред с LMS (рис. 10).

Один из указанных на рис. 10 подходов отражает использование упакованных онлайн-курсов и модулей в LMS, например таких, как Blackboard, Ilias, Moodle, Прометей и др. Общая идея LMS - интеграция различных инструментальных средств в единое виртуальное пространство. Пользователям LMS надо потратить некоторое время, чтобы на практических семинарах ознакомиться с этими системами. Можно применять и личностно-ориентированный подход, основанный на построении ПУС из набора известных веб-инструментов, управляемых отдельными пользователями. Синтез этих подходов является, на наш взгляд, эффективным направлением ДО для подготовки пользователей системы мониторинга РСИКЖ.

Персональная учебная среда (ПУС) или в англоязычной транскрипции Personal Learning Environment (PLE) - термин, который появился в западной литературе [16] и

получил широкое применение в массовых открытых дистанционных курсах MOOC (Massive Open Online Course) [15].

Рис. 10. Интеграция персональных учебных сред с LMS.

Источник: адаптировано с http://www.slideshare.net/kvntkf/90212

К минимальному набору ПУС, по мнению западных коллег, должны входить [17]: blog, ePortfolio, microblog, twitter и другие веб-инструменты (рис. 11).

К социальным сервисам Web 2.0, с помощью которых удаленные пользователи могут не только общаться между собой, но и главное - сами создавать контент вебстраниц, относятся такие коммуникативные платформы и онлайновые инструменты [15, 18]:

• блоги и микроблоги (Twitter, Blog.com, LiveJournal - ЖЖ);

• персонализированная стартовая страница (персонализированный интернет-портал - iGoogle, Netvibes), реализуемые на базе пользовательских интерфейсов вебприложений, где веб-страница, не перезагружаясь, в фоновом режиме отправляет запросы на сервер и сама оттуда подгружает нужные пользователю данные;

• системы совместных редакторских офисов (Google.docs, Spread-sheets);

• социальные закладки (Delicious, diigo, bobrdobr);

• социальные сети и системы социальных презентаций (Facebook, MySpace, Ning, Odnoklassniki.ru, Vkontakte);

Рис. 11. Набор инструментов ПУС.

Источник: http://www.flickr.com/photos/francescesteve/3039956497/

• мультимедийные системы распространения информации (Flicker, YouTube, SlideShare);

• вики-проекты (открытая энциклопедия Wikipedia, образовательный проект Letopisi.ru);

• сервисы мэшапа и бриколажа, позволяющие форматировать и смешивать различные форматы представления данных (PingMe services, Del.icio.us, SkypeMe, Yahoo Pipes);

• вебинары - обозначение различных онлайновых мероприятий: семинаров, дискуссий, презентаций, тренингов и сетевых трансляций тех или иных событий (во время вебинара связь между участниками поддерживается через Интернет на основе специальной веб-платформы - dimdim, wiziq, “виртуальный класс” фирмы Web-soft);

• карты знаний - удобная техника альтернативной записи (bubbl.us), способ изображения процесса общего системного мышления с помощью схем (mindmap);

• современные технологии синдикации и нотификации информации Really Simple Syndication (RSS), позволяющие публиковать и транслировать практически любой материал с любого сайта (начиная с новостей и заканчивая личными сетевыми дневниками).

Построение ПУС на основе указанных инструментов базируется на облачных решениях OnCloud [19], что дает определенные преимущества:

— программное обеспечение отслеживается и контролируется;

— управление версиями программного обеспечения упрощено;

— опасности распространения вирусов сводятся к минимуму;

— исходные данные и полученные файлы можно хранить, управлять ими централизованно на серверах брандмауэров;

— можно работать на простых конфигурациях компьютеров.

Результаты исследований средств обучения, которые могут использоваться в облачных вычислениях, публикуются в Интернете, например в Центре обучения и эффективных технологий Джейн Харт [20].

В таблице А представлены рейтинги (на основе экспертных оценок) 15 лучших инструментов, обеспечивающих в 2007-2011 гг. поддержку непрерывного обучения и повышение производительности труда на рабочем месте.

Таблица А

Рейтинги социальных сервисов для обучения - 2011

2011 2010 2009 2008 2007 TOOLS

Name Notes

1 1 1 11 43 Twitter - micro-sharing site FO

2 2 3 18 22 YouTube - video-sharing tool FO

3 3 5 7 14 Google Docs - collaboration suite FO

4 6 11 4 3 Skype - instant messaging/VoIP tool F/PD

5 8 6 5 6 WordPress - blogging tool FO/D

6 13 71 - - Dropbox - file synching software F/P O/D

7 12 28 - - Prezi - presentation software FO

8 10 14 9 12 Moodle - learning management system F/D

9 5 7 20 31 Slideshare - presentation sharing site FO

10 25 55 - - (Kdu)Glogster interactive poster tool FO

11 16 17 13 26 Wikipedia - collaborative encyclopedia FO

12 14 14 10 9 blogging tool FO

13 15 22 35 72 diigo - social annotation tool FO

14 9 31 24 17 Facebook - social network FO

15 11 8 6 3 Google Search - search engine FO

Источник: http://c4lpt.co.uk/top-100-tools-for-learning-2011/ Примечание: F = free (бесплатно), P = paid for (платить),

D = download (скачать), O = online (онлайн).

Среди них Твиттер (1 место), YouTube (2 место), Google Docs (3 место) и т.д. Например, Твиттер, основанный в 2006 г. и занимавший в 2007 г. в списке рейтингов 43 позицию, последние три года является лидером в сфере дистанционного обучения. С его помощью каждый пользователь может написать короткое сообщение до 140 символов, используя при этом как непосредственно сайт сервиса, так и через SMS. Таким образом, этот инструмент обеспечивает следующую поддержку: постоянный анонс информации в любой отрасли (или направлении) знаний, экспертные оценки, эффективную систему налаживания контактов.

Рейтинги Центра обучения и эффективных технологий [20] позволяют делать практические выводы через получение сигналов о целесообразности применения конкретных социальных сервисов для формирования персональных учебных сред в дистанционном обучении.

Из табл. А видно, что система Moodle (Modular Object Oriented Distance Learning Environment - модульная динамическая объектно-ориентированная учебная среда) в рейтинге 2011 г. занимает 8 место. LMS Moodle распространяется бесплатно как Open Source-проект и характеризуется следующими ключевыми возможностями:

❖ в основу положены философия педагогики социального конструктивизма и современные теории педагогических измерений [21];

❖ поддерживает SCORM (Sharable Content Object Reference Model - модель обмена учебными материалами) спецификации, способные создавать, перемещать и многократно использовать учебный Веб-контент дистанционных курсов в любой среде независимо от платформы поддержки ДО;

❖ поддерживаются образовательные стандарты дистанционного обучения Elearning 2.0, оказываются доступными следующие социальные сервисы: wiki, блоги, вебинары и т.п.

Таким образом, использование системы Moodle для корпоративного обучения пользователей ИАСМ-РСИКЖ является оправданным шагом. Такой подход позволит экономить средства и обучать без отрыва от основной деятельности пользователей е-материалов и дистанционных курсов, как получать знания и практические навыки в оценке эффективности управления социально-экономическим развитием регионов на основе современных информационно-коммуникационных технологий. Необходимо отметить, что дистанционное обучение является чрезвычайно гибким и предусматривает персонифицированный подход к каждому пользователю, который сможет на этих принципах выбирать наиболее удобные для себя темп и место учебы [6].

Заключение

Рассмотрев вопросы методологии разработки информационно-аналитической системы мониторинга региональных синтетических индикаторов качества жизни для оценки эффективности управления социально-экономическим развитием регионов Украины, можно сделать следующие выводы и обобщения.

1. Предложенные методологические подходы к созданию ИАСМ-РСИКЖ и дистанционной поддержки пользователей этой системы направлены, во-первых, на расчет комплексной оценки эффективности управления социально-экономическим развитием как регионов в целом, так и районов и городов областного подчинения, во-вторых - предупреждение и предотвращение нежелательного развития процессов в экономической и социальной сферах региональных систем.

2. Апробация предложенных подходов к созданию системы мониторинга РСИКЖ указывает на то, что на их основе можно обеспечить определение как регионов - лидеров и аутсайдеров, так и регионов, имеющих на конкретный период наиболее отчетливую динамику (положительную или негативную).

3. С помощью мониторинговых оценок можно устанавливать очередность и приоритеты распределения официальных трансфертов от органов государственного управления, а также ограниченных материальных и финансовых ресурсов, которыми располагают органы местного самоуправления в процессе управления социальноэкономическим развитием регионов.

4. При надлежащем построении предложенных региональных синтетических индикаторов качества жизни населения, их наблюдение средствами ИАСМ-РСИКЖ может использоваться для корректировки приоритетов и задач в сфере обеспечения социально-экономического развития регионов Украины. Сравнительный анализ этих синтетических индикаторов позволит оценивать эффективность (успех) управления правительства, политиков, органов управления на местном уровне в обеспечении социально-экономического развития регионов.

5. Одним из основных и необходимых условий, обеспечивающих внедрение системы мониторинга РСИКЖ, является формирование мировоззрения людей. Оно должно основываться на усвоении знаний по оценке эффективности управления социально-экономическим развитием регионов. Именно поэтому использование дистанционных образовательных технологий для подготовки пользователей ИАСМ-РСИКЖ является оправданным шагом, поскольку позволит экономить средства и обучать дистанционно (без отрыва от основной работы) определенных пользователей (руководителей и специалистов), как приобретать знания и навыки для поддержки оценки эффективности управления социально-экономическим развитием регионов.

6. Под персональной учебной средой (ПУС - PLE) понимается совокупность социальных сервисов, программ, информационных материалов, обеспечивающих удаленному пользователю комфортные условия обучения. Иначе говоря, ПУС - это совокупность инструментов, необходимых удаленному пользователю, чтобы найти ответы на вопросы, создать нужный контент обучения и проиллюстрировать исследуемые процессы. Таким образом, идея ПУС заключается в том, что удаленные пользователи должны не только пассивно потреблять информацию, получаемую с ограниченного круга предложенных им источников, а пользоваться одновременно множеством ресурсов, систематизировать и сравнивать полученные знания, и в результате самостоятельно создавать новые источники знаний. Итак, персональная учебная среда - это не конкретное приложение или служба, а особый подход к реализации обучения. При таком подходе ответственность за обучение ложится на плечи самих участников обучения и они сами направляют его ход, а это делает обучение более приятным и интересным.

7. В LMS Moodle, на основе которой создается Web-сервер ИАСМ-РСИКЖ, можно встраивать (интегрировать) набор инструментов (социальных сервисов) для формирования персональных учебных сред. Это позволит в дистанционном обучении пользователям информационно-аналитической системы мониторинга региональных синтетических индикаторов качества жизни населения решить следующие ключевые задачи:

— обеспечить для участников дистанционных курсов эффективную систему налаживания контактов с помощью форумов, чатов, блогов и вебинаров;

— на основе социального сервиса «Wiki» создавать базу знаний для любого дистанционного курса без больших затрат времени, а также существенно повысить эффективность доступа и обработки информации в проектируемых дистанционных курсах, где имеется потребность асинхронного доступа к учебной информации для большого количества пользователей.

Перспективами для дальнейших исследований является анализ и выбор из Топ 100 инструментов (см. источник [20]) эффективных социальных сервисов, разработка новых подходов к формированию персональных учебных сред и соответствующих персональных учебных сетей для слушателей определенных дистанционных курсов (http://www.classroom20.com/), их интеграция в используемую систему Moodle.

Отметим и такое перспективное направление, как использование различных средств мобильной связи с целью дистанционной поддержки приобретения знаний у пользователей системы ИАСМ-РСИКЖ. Это касается, в первую очередь, смартфонов и персональных коммуникаторов, распространенность которых среди пользователей мобильной связи имеет четкую тенденцию к росту.

Обеспечить доступ к системе управления дистанционными курсами Moodle с помощью мобильного устройства можно с помощью:

— специального плагина системы Moodle - Mobile Learning Engine (средства мобильного обучения MLE-Moodle), который следует установить в Moodle версии 1.9.x (Moodle 2.0 пока не поддерживается);

— специального приложения для мобильных устройств;

— браузера мобильного устройства.

Все вышеуказанные компоненты для мобильной поддержки дистанционного обучения можно скачать из сайта http://mle.sourceforge.net/old/download.php. Здесь же находятся инструкции по инсталляции Open Source программных продуктов.

По нашему мнению, разработка и внедрение этих перспективных направлений позволит повысить уровень дистанционной поддержки приобретения знаний для пользователей системы ИАСМ-РСИКЖ и, как следствие, эффективность управления социально-экономическим развитием регионов.

Литература

1. Программа ЮНЕСКО «Информация для всех». URL: http://www.nbuv.gov.ua/law/00_uiv.html (дата обращения: 23.03.2012).

2. Декларация принципов «Построение информационного общества - глобальная задача в новом тысячелетии» URL:

http://www.mcbs.ru/documents/5/45/ (дата обращения: 23.03.2012).

3. Тунисская программа для информационного общества URL: http://www.mcbs.ru/documents/5/48/ (дата обращения: 23.03.2012).

4. Артеменко В.Б. Інституціональна підтримка дистанційних освітніх технологій у вищій школі // Зб. праць Третьої Міжнародної конференції «Нові інформаційні технології в освіті для всіх: система електронної освіти». - К.: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН і МОН України, 2008. -С.164-173.

5. Артеменко В.Б. Підходи до впровадження дистанційних освітніх технологій у підготовці фахівців з економічної кібернетики // Вісник національного університету технологій та дизайну. Зб. наук. праць 2. Науково-практична конференція «Актуальні проблеми розвитку економічної кібернетики», 9-10 квітня 2008 р. - К., 2008. - С.27-34.

6. Артеменко В.Б. Дистанційні технології та курси: створення і використання в освітній діяльності: Монографія / Артеменко В.Б., Ноздріна Л.В., Зачко О.Б. - Львів: Вид-во Львівської комерційної академії, 2008. - 297 с.

7. Артеменко В.Б. Внедрение дистанционных обучающих технологий во Львовской коммерческой академии // Международный журнал «Образовательные Технологии и Общество». - 2008. - Том 11. - № 3. - С.388-393. URL:

http://ifets.ieee.org/russian/depository/v11_i3/pdf/9.pdf (дата обращения: 23.03.2012).

8. Артеменко Л.В. КОМПАС 2020. Україна у міжнародних відносинах: цілі, інструменти, перспективи. Побудова спільної інноваційної стратегії: Україна-ЄС. URL: http://www.fes.kiev.ua/new/wb/pages/ukrajinska/publikaciji/ukrajina.php

(дата обращения: 23.03.2012).

9. Артеменко В.Б. Методологічні та інструментальні основи моніторингових оцінювань ефективності соціально-економічного розвитку регіонів // Економічні системи: Монографія. Т.2 / За ред. Г.І. Башнянина. - Львів: Видавництво комерційної академії, 2011. - С.434-443.

10. Закон України “Про Національну програму інформатизації". URL: http://vpf.kiev.ua/book/nac_inform_book.pdf (дата обращения: 23.03.2012).

11. Постанова КМУ (N 263, 06.04.2005) “Про запровадження моніторингу результатів діяльності Кабінету Міністрів України та Ради міністрів АРК, обласних, Київської і Севастопольської міських державних адміністрацій". URL: http://zakon.nau.ua/doc/?code=263-2005-%EF (дата обращения: 23.03.2012).

12. Артеменко В.Б. Моделювання комплексних оцінок ефективності соціально-економічного розвитку регіонів у контексті критеріїв якості життя населення // Вісник Львівського університету. Сер. прикл. математика та інформатика. 2005. Випуск 10. С.59-70.

13. Bishop Christopher M. Neural Networks for Pattern Recognition. - CLARENDON PRESS OXFORD, 1995. - 498 p. URL:

http://www.scribd.com/doc/37340629/BISHOP-1995-Neural-Networks-for-Pattern-Recognition (дата обращения: 23.03.2012).

14. Артеменко В.Б., Зачко О.Б. Організація сховища даних у системі соціально-економічного моніторингу регіонального розвитку // Вісник Львівської комерційної академії. - Серія економічна, вип. 17. - Львів: Вид-во ЛКА, 2005. - С.31-35.

15. В.Н. Кухаренко, К.Л. Бугайчук. Открытый дистанционный курс “Дистанционное обучение от А до Я". URL: http://elaz.wikispaces.com/ (дата обращения: 23.03.2012).

16. Personal Learning Environment. URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Personal_ Learning_Environment (дата обращения: 23.03.2012).

17. My Personal Learning Environment PLE. URL:

http://www.flickr.com/photos/francescesteve/3039956497/ (дата обращения: 23.03.2012).

18. Патаракин Е.Д. Социальные сервисы Веб 2.0 в помощь учителю. URL: http://window.edu.ru/window_catalog/files/r55005/manual_3.pdf (дата обращения:

23.03.2012).

19. Таран С. Облачные решения OnCloud. URL:

http://www.youtube.com/watch?v=m1mRQ3pdaFw&feature=related (дата обращения:

23.03.2012).

20. Jane Hart. Top 100 Tools 2011. URL: http://c4lpt.co.uk/top-100-tools-for-learning-2011/ (дата обращения: 23.03.2012).

21. Жилин Д.М. Инструктивизм и конструктивизм - диалектически противоположные стратегии обучения // Педагогика. - 2011. - №5. - С.26-36.