Автоматизированное моделирование банковских слияний

ние в самостоятельную новую область научных исследований, которая требует постановки и решения целого комплекса новых научных задач как прикладного, так и фундаментального характера. При этом ключевой задачей в данной области является разработка и оснащение компьютерных систем такими средствами восприятия и обработки информации, которые делают естественным процесс общения компьютера с человеком. Реализация принципа "естественности", в том понимании как это указывается в данной работе, требует поиска новых подходов к решению данной проблемы. В качестве такого подхода вполне обоснованным и перспективным представляется комплексное использование биометрических методов идентификации личности и нейрокомпьютер-ных технологий обработки информации.

БИБЛИОГРАФИЧЕСИЙ СПИСОК

1. Уиллис Д., Ли М. Шесть биометрических устройств идентификации отпечатков пальцев // Сети и системы связи. 1998. № 9 (31). С. 146-155.

2. Уиллис Д. Пусть ваши пальцы зарегистрируются сами // Сети и системы связи. 1998. № 9 (31). С. 156-160.

3. Филипс К. Ваше лицо - гарант безопасности / PC WEEK RUSSIAN EDITION, 1997. С. 35-38.

4. Белоцерковский О.М., Глазунов А.С., Щенников В.В. Компьютерное распознавание человеческих лиц // Зарубежная радиоэлектроника. 1997. № 8. С. 3-14.

5. Plomondon R., Lorette G. Automatic signature verification and writer identification - the state of the art // Pattem recognition. 1989. № 2. С. 107-131.

6. Беленков В.Д. Электронные системы идентификации подписей // Защита информации. Конфидент. 1997. № 6. С. 39-42.

7. Иванов А.И, Сорокин И.А. Автоматическая система идентификации личности по динамике подписи // Новые промышленные технологии. 1993. № 6. С. 56-63.

8. Иванов А.И., Сорокин И.А., Кологоров В.А. Масштабирование сигналов в системах биометрической аутентификации по динамике подписи // Новые промышленные технологии. 1998. № 6. С. 37-41.

9. Рыбченко Д.Е. Критерии устойчивости и индивидуальности клавиатурного почерка при вводе ключевых фраз // Специальная техника средств связи. Пенза: ПНИЭИ. 1997. № 2. С. 104-107.

10. McCulloch W., Pitts W. A logical calculus of ideas immanent in neurvous activity // Bull. Math. Biophis. 1943. № 5. С. 115-133.

11. Каляев А.В., Галуев Г.А. Современное состояние и перспективы развития нейрокомпьютерной техники // Электронное моделирование. 1990. Vol. 12. С. 14-19.

12. Галуев Г.А. Архитектура цифровых нейрокомпьютеров // Электронное моделирование. 1991. Vol. 13. С. 21-25.

13. Heht-Nielsen R. Neurocomputing: picking the human brain / IEEE SPECTRUM, 1998. С. 36-41.

14. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. М.: ИПРЖР, 2000. Кн. 3. 528 с.

15. Галуев Г.А. Параллельные цифровые нейрокомпьютерные системы и нейросетевые процессоры обработки и распознавания зрительных образов. Таганрог: Сфинкс, 1997. 136 с.

16. Галуев Г.А. Эффективность и возможности нейрокомпьютерных систем при решении задач распознавания зрительных образов // Наука производству. 1999. № 11 (24). С. 19-27.

Л.А. Гинис, М.О. Матковская АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БАНКОВСКИХ СЛИЯНИЙ

Введение. В настоящее время российский банковский сектор включает в себя более 600 банковских учреждений, что, по мнению экспертов, является крайне избыточным, поэтому велика вероятность следующих сценариев: покупка национальных банков иностранными инвесторами, выдавливание мелких конкурентов крупнейшими банками РФ, объединение мелких и средних банков с целью создания конкуренции более крупным. В основе этих тенденций эволюционирования банковского сектора лежат процессы реорганизации банков в форме слияний и поглощений, усилившиеся в настоящее время, и развивающиеся стихийно. Поэтому специалисты ищут эффективные меры по разрешению этой проблемы, используя последние достижения науки в области

моделирования экономических процессов. Применение экономико-математических методов поможет предвидеть развитие и направить процесс слияний и поглощений так, чтобы обеспечить оптимальное распределение банковских учреждений по территории РФ с учетом потребностей отдельных регионов. Смоделировать и оценить успешность планируемых реорганизаций, в частности, можно с помощью инструментов многомерной статистики.

Целью данной работы является построение модели, с помощью которой можно было бы проанализировать возможность слияний банков друг с другом и выявить те банки, которые наиболее подвержены слиянию. Обозначим условие задачи. В качестве исходных данных используется матрица Х размерностью 600х18, сформированная на основе отчетов о развитии банковского сектора РФ и бюллетеня банковской статистики Банка России за 2006 год. Элементы матрицы х^, где

г = 1.600 - банковские учреждения России, j = 1Д8 ~ показатели деятельности банков, выступающие в качестве переменных в модели, перечислены в таблице 1.

Задача исследования состоит из 4 этапов. Исследовать структуру переменных, отражающих деятельность банка и сократить их число до количества наиболее значимых факторов. Определить оптимальное количество кластеров - N. Классифицировать российский банковский сектор (600 финансовых учреждений) по N кластерам. Провести анализ по модели.

Подготовка исходных данных. На начальном этапе данного исследования встал вопрос о выборе формы представления исходных данных. Это связано с тем, что информация была взята из различных источников и для дальнейшего исследования необходимо привести данные к общему виду, наиболее удобному для обработки. Имеет смысл расположить данные в табличной форме. Для этого был использован табличный процессор Microsoft Excel. Выбор средства для автоматизации расчета количества кластеров. Для решения этой задачи было решено, что наиболее оптимальным вариантом будет специально разработать программу. В качестве среды разработки выбрана среда Borland Delphi, 7.0., с языком программирования Object Pascal. Выбор средств автоматизации для проведения факторного и кластерного анализов. Модель, построенная для кластеризации банковского сектора, безусловно, может быть рассчитана вручную, однако с большими трудностями. Но в век компьютерных технологий человечество обладает всеми возможностями для автоматизации подобных исследований. Вопрос заключается лишь в том, какие средства выбрать для автоматизации. На сегодняшний день существуют два универсальных профессиональных статистических пакета - SPSS (Statistical Package for the Social Science) и Statistica. Основным их достоинством является широкий охват существующих статистических методов, удачно сочетающихся с большим количеством удобных средств визуализации результатов обработки. Проанализировав достоинства и недостатки названных методо-ориентированных программных продуктов, мы остановились на SPSS 12.0. SPSS позволяет обрабатывать информацию быстрее и эффективнее, используя классические алгоритмы многомерной статистики, которые признаны во всем мире. Одно из преимуществ SPSS - возможность самостоятельно выбрать число кластеров, на которое можно разбить данные. При этом можно разбить на конкретное число кластеров, а можно указать интервал, например 2-15 кластеров.

Проведение факторного анализа. Используя факторный анализ, исследуем восемнадцать переменных, характеризующих банковскую деятельность и перегруппируем их, сокращая набор переменных до минимального количества, наиболее значимых для исследования, факторов. Опишем кратко некоторые этапы факторного анализа [1]. При этом все вычисления проводятся с помощью пакета SPSS.

Учитывая тот факт, что в матрице исходных данных присутствует ряд признаков, имеющих отличные друг от друга размерности, пронормируем все исходные данные, воспользовавшись

формулой tjj = ( Xjj - X ( )/ CT . В результате нормирования получена матрица размерностью 18х600.

Второй этап расчетов связан с поиском факторов, для которого используется один из наиболее распространенных приемов - метод главных компонент. Он заключается в том, чтобы определить вектор нагрузок фактора на используемые признаки. Исходным математическим объектом

для факторного анализа является корреляционная матрица Я. В результате факторизации корреляционная матрица Я представляется в виде скалярного произведения факторной матрицы Е на ее

транспозицию /•'' М — /'/'' , где /•', (ап, а2„ ..., а!н,). У - номер фактора. Вьфажаем единичные дисперсии из главной диагонали матрицы Я через сумму квадратов факторных зарядов:

к

1 = ^ а 2, а коэффициенты корреляции - через сумму произведений факторных зарядов корре-

1=1

лирующих переменных: = • где / = 1,18 , / = 117 — 1,600 . Находим корни А, извест-

г=1

ного характеристического уравнения, в котором используется ги - матрица парных коэффициентов корреляции между исходными признаками. После этого вычисляем собственные векторы матрицы Я и, используя формулу Е = Я-1Т, рассчитываем матрицу значений главных компонент: Т - матрица факторных нагрузок, Я'1 - обратная матрица для коэффициентов корреляции между исходными признаками, Е - матрица коэффициентов регрессии факторов по исходным признакам [2]. Итоговые результаты вычислений сведены в таблицу 1, в которой на сером фоне выделены значения переменных, попавших соответственно в 1-3 факторы. Полученные факторные значения следует понимать как корреляционные коэффициенты между переменными и факторами. Видно, что в фактор 1 попали переменные под № 1-12, 16 и 18, всего 14. В фактор 2 вошли переменные под № 14, 15 и 17. В факторе 3 осталась лишь одна переменная под № 13.

Таблица 1

Матрица факторных значений

№ Переменные Факторы / факторные значения

1 2 3

1 Валюта баланса 0,978 0,181 0,047

2 Чистые активы 0,955 0,284 0,065

3 Ликвидные активы 0,773 0,347 0,318

4 Работающие активы 0,958 0,271 0,067

5 Кредиты, выданные коммерческим организациям 0,967 0,229 0,053

6 Собственный капитал 0,949 0,297 0,055

7 Суммарные обязательства 0,981 0,163 0,044

8 Обязательства до востребования 0,933 0,265 0,216

9 Фактическая прибыль 0,948 0,233 0,054

10 Средства юридических лиц 0,886 0,387 0,159

11 Средства частных лиц 0,992 0,035 -0,006

12 Вложения в государственные бумаги 0,984 0,099 -0,014

13 Корреспондентский счет в ЦБ РФ 0,072 0,183 0,973

14 Уставный фонд 0,017 0,928 0,089

15 Привлеченные средства других банков 0,413 0,884 0,112

16 Выданные межбанковские кредиты (МБК) 0,813 0,495 0,218

17 Полученные МБК 0,365 0,902 0,112

18 Рублевые счета бюджетных организаций 0,755 0,310 0,038

Определение оптимального количества кластеров. Следующий этап моделирования - вычисление оптимального числа кластеров иерархическим методом кластерного анализа. Для этого задаем пороговое значение йпор и рассчитываем расстояние между двумя точками элементами матрицы Е. Известная формула Евклидова расстояние выглядит следующим образом:

с/к = , (,/„ - Л,У гДе 7 = 1,600 , к = 1,600, ¡фк. Следующий этап моделирования - вычисление оптимального количества кластеров иерархическим методом кластерного анализа. Для этого задаем пороговое значение йпор и рассчитываем расстояние между двумя точками Х1 и Х2 по фор-

муле = ~1цс)2  Если с1^<с1пор, тоХ^е кь, в противном случае если с1^>с1пор, то обра-

зовывается новый кластер к,+1. Другими словами, в данном случае используется правило объединения или связи для двух кластеров, которое призывает связывать два кластера вместе, когда любые два объекта в двух кластерах ближе друг к другу, чем соответствующее расстояние связи. Этот метод принято назвать методом одиночной связи или «ближнего соседа».

Напомним, что для расчета оптимального количества кластеров N была разработана специальная программа, являющаяся с нашей точки зрения универсальной. В программе рассмотрена возможность ввода новых исходных данных, задавая предварительно необходимый диапазон исследуемой матрицы. Программа реализована таким образом, что при каждом новом запуске произвольным образом выбирается новый центр первого кластера и меняется порядок просмотра объектов исследования и тем самым вычисляется новое значение полученных кластеров. Учитывая этот факт, для установления оптимального количества кластеров, программа запускалась 5 раз и были получены следующие результаты: 7 кластеров при пороговом значении 0,5; 11 кластеров при пороговом значении 0,3; 15 кластеров при пороговом значении 0,65; 9 кластеров при пороговом значении 0,35; 10 кластеров при пороговом значении 0,45. Для нашего исследования было решено определить значение N=15.

Модель кластеризации банковского сектора. Целью кластерного анализа является нахождение банковских учреждений с похожими свойствами. Для распределения объектов по кластерам был выбран метод к-средних. Первоначальное распределение объектов по кластерам происходит следующим образом. Произвольно выбирается число к, но в нашем случае оно =К На первом шаге алгоритма любые к точек будет считаться «центрами» к кластеров. Каждому кластеру должен соответствовать один центр. На последующих шагах кластерный центр заменяется наблюдением, если наименьшее расстояние от него до кластерного центра больше расстояния между двумя ближайшими кластерами. По этому правилу заменяется тот кластерный центр, который находится ближе всего к данному наблюдению. Таким образом, получается новый набор исходных кластерных центров. Для завершения шага процедуры рассчитывается новое положение центров кластеров, а наблюдения перераспределяются между кластерами с измененными центрами. Этот итерационный процесс продолжается до тех пор, пока кластерные центры не перестанут изменять свое положение.

В результате было получено следующее разбиение, таблица 2:

Таблица 2

Распределение банков по кластерам

№ клас тера Кол-во банков Примеры

1 1 ОАО «АК Сберегательный Банк Российской Федерации»

2 1 ОАО «Банк ВТБ»

3 3 ОАО «Банк «Петрокоммерц», ОАО «ТрансКредитБанк», НКО «Расчетная палата РТС»

4 1 ЗАО «АБ газовой промышленности «Газпромбанк»

5 1 ОАО «Банк «Уралсиб»

6 1 ОАО АКБ «Связь-Банк»

7 560 КБ «Импэксбанк», ОАО «Собинбанк», ОАО АКБ «Союз», ОАО КИТ Финанс Инвестиционный банк, ОАО «Центр-инвест», и.т.д.

8 2 ОАО «Альфа-Банк», ОАО «Банк Москвы»

9 1 ОАО АКБ «Росбанк»

10 1 ЗАО «Райффайзенбанк Австрия»

11 2 ЗАО «Международный Промышленный Банк», ОАО «Российский Сельскохозяйственный Банк»

12 13 ОАО «Банк «Возрождение», ОАО Ханты-Мансийский банк, ООО «Дойче Банк» и т.д.

13 2 ОАО «МДМ-Банк», ЗАО «Международный Московский Банк»

14 9 ЗАО «АКБ «Промсвязьбанк», ОАО «НОМОС-Банк», ОАО «Акционерный коммерческий банк «АК БАРС», ОАО «Банк Зенит», ОАО «Российский банк развития»

15 2 ЗАО КБ «Ситибанк», ЗАО «Банк Русский стандарт»

Анализ банковских слияний. В результате проведения факторного и кластерного анализа были получены пятнадцать кластеров, каждый из которых включает в себя банки сходные между собой. Прежде чем говорить о том, какой банк имеет потенциальную возможность быть поглощенным или наоборот присоединить к себе какой-либо банк, необходимо проанализировать полученные результаты, охарактеризовать каждую группу, после чего позиционировать каждый банк, выявляя более сильные и слабые банки в российском банковском секторе. В результате анализа современной литературы, описывающей состояние российского банковского сектора, сложилась следующая характеристика кластеров.

Самый сильный по всем позициям 1-й кластер. В него попал ОАО «АК Сберегательный Банк РФ» - сегодняшний лидер российского банковского сектора по всем важнейшим направлениям банковского обслуживания. О нем можно сказать - Гулливер в стране лилипутов. ОАО «Банк ВТБ» по результатам исследования образует 2-й кластер и является 2-ым по размеру государственным банком в России после ОАО «АК Сберегательный Банк РФ». Исторически банк ориентирован на обслуживание предприятий внешней торговли. В последние годы он наращивает розничный бизнес и славится агрессивным и амбициозным менеджментом. О банках вошедших в 3-й кластер можно сказать, что сегодня это крупные универсальные банки с хорошими рыночными позициями. Бизнес банков в значительной степени сосредоточен на обслуживании развитой системы корпоративных клиентов из числа нефтяных, промышленных и торговых предприятий. ЗАО «АБ газовой промышленности «Газпромбанк», сегодня один из крупнейших банков РФ. Основная его деятельность - кредитование деятельности ОАО «Газпрома» и сопровождение его бизнеса. ОАО «Банк «Уралсиб» занимает позицию 5 -го кластера. Имеет репутацию крупного универсального банка федерального уровня с развитой филиальной сетью, стремится стать лидером на региональных рынках.

О банках, вошедших в первые пять кластеров, можно сказать, что процедура слияния на равных условиях с любым другим банком для них неприемлема. Это универсальные банки, занимающие только им присущие позиции на рынке банковских услуг. Темпы их роста так велики, что почти не отличаются от общих темпов роста банковской системы РФ. Для развития своей филиальной сети в новых для них регионах, перечисленные выше банки могут поглотить более слабые. В данном случае, когда речь идет о крупных федеральных сетях с «имперскими амбициями», правильнее говорить не о слиянии, а о трансформации региональных банков в филиалы этих банков. Это связано с тем, что провести процедуру поглощения для крупного банка намного выгоднее, чем открывать банк с «нуля». По данному пути развития пошел ВТБ, переориентировав на филиалы свои дочерние банковские учреждения.

ОАО АКБ «Связь-Банк» - представитель 6-го кластера. Банк не был значимым, пока в апреле 2004 года его не купила лизинговая компания «РТК-Лизинг». Представитель 9-го кластера ОАО АКБ «Росбанк». После кризиса 1998 года в банк был переведен весь жизнеспособный бизнес ОНЭКСИМбанка, сердца финансово-промышленной империи В. Потанина и М. Прохорова. Сейчас ОАО АКБ «Росбанк» имеет статус универсального банка с широкой филиальной сетью.

Банки, входящие в 11 и 13 кластера - это универсальные небольшие банки, работающие в основном на определенной территории РФ. Основная активность банков сосредоточена на обслуживании счетов и кредитовании физических лиц, а так же малых и средних по масштабам бизнеса предприятий и компаний. По мнению экспертов, эти банки могут развивать свой бизнес путем поглощения банков, уступающих им в размере. Подобные сделки для этих банков достаточно выгодны. Объединяясь в подобные группы, банки не теряют своей самостоятельности и, как правило, отличаются друг от друга либо специализацией, либо охватом территории. Чаще всего федеральные кредитные организации для вхождения в привлекательные для работы регионы приобретают сильные банки этих регионов и затем выстраивают вертикально ориентированную систему

управления. В этом случае головной банк получает работающий бизнес в регионе, а дочерний банк получает поддержку ликвидности, расширенный продуктовый ряд, увеличение лимитов кредитования региональных заемщиков.

15-й кластер. ЗАО КБ «Ситибанк» входит в состав крупнейшей американской финансовой корпорации Citigroup, работает в России с 1993 года, но обслуживать население начал лишь в конце 2002-го. ЗАО КБ «Ситибанк» отличается агрессивной маркетинговой политикой и низкими ставками по депозитам. ЗАО «Банк Русский стандарт» - крупный по размеру частный коммерческий банк, ориентированный на рынок розничных услуг, где благодаря хорошо проработанной стратегии добился существенного рыночного преимущества и достиг положения одного из лидеров рынка розничного кредитования. 8 кластер представляют универсальные высокотехнологичные банки с развитыми рыночными позициями. Банки обладают широкой филиальной сетью, предлагают высококачественные услуги всем категориям клиентов по важнейшим направлениям банковской деятельности, а также в сегментах лизинга, пенсионного обеспечения и управления активами. Для банков 8 и 15 кластера формировать группы путем присоединения к ним банков по географическому принципу не имеет смысла. Более адекватной стратегией для них будет объединение в группы по отраслевому признаку.

В 12 и 14 кластер вошли крупные универсальные российские коммерческие банки, ориентированные на качественные финансовые услуги для корпоративного сектора из числа предприятий машиностроения, судостроения, золотодобывающей, атомной промышленности, внешнеторговых организаций. Бизнес банков хорошо диверсифицирован, преобладает как обслуживание расчетных счетов и кредитование корпоративных клиентов, так и спекулятивные операции на валютном и фондовом рынках. Для этих банков идеально подойдет стратегия, когда создаются универсальные межрегиональные или федеральные банковские группы с детальной продуктовой и технологической интеграцией, а также единым центром принятия стратегических решений на базе головного банка. В случае локальных кризисов участник группы может рассчитывать на помощь коллег, таким образом, сформированная группа обладает большим запасом устойчивости.

ЗАО «Райффайзенбанк Австрия» - крупный стабильный универсальный высокотехнологичный банк, занимающий на конец 2006 года 10 кластер. Характеризуется развитыми рыночными позициями, контролируется австрийским холдингом Raiffeisen International Bank-Holding AG. Банк предлагает высококачественные услуги всем категориям клиентов по важнейшим направлениям банковской деятельности, а также в сегментах лизинга, пенсионного обеспечения и управления активами. Банк стремится стать крупнейшим дочерним иностранным банком в России. В настоящее время банк закончил процесс слияния с КБ «Импэксбанк».

Основную долю российского банковского сектора составляет растущий 7 кластер. Сегодня это небольшие, универсальные по своей деятельности, государственные и частные банки. Многие из них стремятся к развитию филиальной сети. Однако рост их в основном направлен на укрепление позиций на рынке розничных услуг. Эти банки ведут деятельность на территории определенной области РФ и для того, чтобы удержать свои позиции им приходится предлагать широкий спектр банковских услуг. Большинство банков, вошедших в седьмой кластер, является мелкими банками, которых объединяет отсутствие состоятельных собственников и мощной клиентской базы. Банки этого кластера можно разделить в свою очередь на два неравных между собой субкластера. Одна группа - мелкие и мельчайшие банки, занимающиеся классическим банковским бизнесом. Как правило, они находятся в регионах и обслуживают узкий круг корпоративных клиентов. Банки этой подгруппы либо теряют лицензии, либо становятся объектами поглощения со стороны более крупных банков, располагающихся в первых шести кластерах. Вторая группа- это финансовые учреждения, которые по сути их бизнеса банками не являются, поскольку они не предоставляют классические банковские услуги. Основное направление деятельности подобных банков - предоставление разных «черных» финансовых услуг. Банк Росси в последнее время начал активные действия против этой подгруппы, лишая банки лицензий и ужесточая свои требования таким образом, что они сами выходят из банковского бизнеса [3].

Можно точно сказать, что банки, принадлежащие 7 кластеру, могут стать потенциальными объектами поглощения со стороны более сильных банков как из первой пятерки кластеров, как

и менее сильных, например из 6 и 8 кластеров. При этом ликвидация мелких банков не повлечет за собой глобальных проблем для банковской системы в целом. Это один из возможных сценариев развития банковского сектора российской экономики. Другой путь развития предполагает, что банки 7 и, например, 12 кластера могут начать процесс слияний между собой, создавая конкуренцию сегодняшним «гигантам» банковской системы. Для того чтобы посмотреть, что из этого может получиться были проведены повторные кластерные анализы, где на первом этапе банки из первых 5-ти кластеров поглотили более слабые банки, а на втором уже средние и мелкие банки объединили свои силы и образовали конкурентоспособные банки нашим Гулливерам. Конечно же, последнее принятие управленческого решения остается за экспертами и банкирами.

Заключение. В рамках проведенного исследования была построена модель кластеризации банковского сектора. Описаны общие принципы и последовательность построения модели с помощью факторного и кластерного анализа. Сделан выбор в пользу метода главных компонент факторного анализа и кластерного анализа с использованием алгоритма k-средних в сочетании с иерархическим методом «ближайшего соседа» для получения оптимального количества кластеров, используя Евклидову метрику для расчета расстояний.

Сформирована база данных по показателям банковской деятельности по 600 финансовым учреждениям, необходимым для построения комплексной модели слияний и поглощений банковских структур. Рассмотрено и выбрано программное обеспечение для автоматизации расчетов. Проведен анализ состояния российского банковского сектора по данным 2006 г., с помощью разработанной модели выявлены банки, которые подвержены формированию крупных банковских групп и рассмотрены возможные комбинации приобретения более крупными банками более мелких.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Орехов Н.А. Математические методы и модели в экономике: Учеб. пособие для студ. вузов. М.: ЮНИТИ, 2004. 302 с.

2. Энслейн К. Статистические методы для ЭВМ. М.: Наука, 1986. 464 с.

3. Афанасьев М. Мировая конкуренция и кластеризация экономики // Вопросы экономики. 2005. № 4. С. 75-86.

В.М. Глушань, В.В. Марков, Р.М. Романов

ПОСТРОЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ С АДАПТАЦИЕЙ К ПСИХО-ЭМОЦИОНАЛЬНОМУ СОСТОЯНИЮ ОБУЧАЕМОГО

Введение. Сегодня, в рамках перехода образовательного процесса на инновационную программу развития, достаточно большое внимание уделяется разработке современных, эффективных учебно-методических ресурсов (УМР). К таким ресурсам в полной мере относятся различные виды электронных образовательных ресурсов (ЭОР), включающие в свой состав электронные учебники, системы контроля знаний и т.д., и интеллектуальных обучающих систем (ИОС). Подобные средства обучения позволяют реализовать концепцию удаленного обучения и повысить эффективность учебной деятельности за счет индивидуализации обучения.

Важнейшей частью любого ЭОР или ИОС является модель обучаемого, которая, по сути, представляет собой образ пользователя в контуре обучения, и данные о которой используются для построения как стратегии обучения в целом, так и при формировании структуры и образовательного контента электронных средств обучения, в частности.

Существующие сегодня электронные учебные материалы решают те или иные задачи обучения с большей или меньшей эффективностью, которая определяется, прежде всего, степенью управляемости обучаемым в процессе обучения. Именно поэтому одной из задач, определяющих образовательный результат и качество обучения с применением ЭОР, является разработка такой