Вероятностно-статистические модели подготовки студентов к производственной практике

ность в повышении профессиональной компетентности участковых уполномоченных полиции в работе с лицами, осужденными к мерам наказания, не связанным с лишением свободы. Разработанная программа может быть рекомендована психологам ОВД для осуществления психологического сопровождения данной деятельности.

ЛИТЕРАТУРА

1. Кораблев, С.Е. Коммуникативная компетентность участкового уполномоченного милиции как научно-практическая проблема : дис. ... канд. психол. наук / Кораблев С.Е. - Воронеж, 2003. - 252 с.

2. Основные виды деятельности и психологическая пригодность к службе в системе ОВД / под ред. Б.Г. Бовина, Н.И. Мягких, А. Д. Сафронова. - М. : Изд-во Научно-исслед. центра проблем медицинского обеспечения (НИЦПМО) МВД России, 1997. - 195 с.

3. Петров, В. Е. Психологическое обеспечение профессиональной деятельности в МВД России (генезис, концепция, организация, критерии) : монография / В.Е. Петров ; Военный институт повышения квалификации МВД России. - Домодедово : [б. и.], 2009.

- 254 с.

REFERENCES

1. Korablev, S.E. (2003), Communicative competence of district militia as a scientific and practical problem: dissertation, Voronezh, Russian Federation.

2. Ed. Bovin, B.G., Myagkih, N.I. and Safronov, A.D. (1997), Primary activities and psychological suitability to service in system of Department of Internal Affairs, publishing house NITSPMO of the Ministry in Internal of Affairs in Russia, Moscow, Russian Federation.

3. Petrov, V.E. (2009), Psychological providing professional work in the Russian Interior Ministry (genesis, concept, organization, criteria): monograph, publishing house Military institute of professional development Russian Interior Ministry, Domodedovo, Russian Federation.

Контактная информация: zueva.eg@yandex.ru

Статья поступила в редакцию 02.04.2013.

УДК 378.147:378.018.43 ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПОДГОТОВКИ СТУДЕНТОВ К ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРАКТИКЕ

Лидия Евгеньевна Изотова, кандидат педагогических наук, старший преподаватель,

Дмитрий Александрович Романов, кандидат педагогических наук, доцент, Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар

Аннотация

Современными специалистами обосновано, что инновационные информационные образовательные технологии, основанные на применении виртуальных предприятий удалённого доступа, позволяют реализовать идею перманентной стажировки будущих инженеров - стажировки, синхронной образовательному процессу. Электронные образовательные ресурсы содержат базу данных реальных производственных задач с решениями, пополнение которой возможно благодаря социальной кооперации вуза и работодателей. Однако при прохождении реальной производственной практики студент может столкнуться с производственными задачами, которые отсутствуют в базе данных виртуального предприятия удалённого доступа. В то же время цель применения виртуального предприятия удалённого доступа и прохождения виртуальной производственной практики - максимально эффективная подготовка будущего инженера к реальной производственной практике. Цель исследования - разработка стохастических моделей подготовки студентов к производственной практике.

Ключевые слова: стохастические модели, производственная практика, задачи, предприятие, электронные образовательные ресурсы.

DOI: 10.5930/issn.1994-4683.2013.04.98.p45-49

PROBABILISTIC AND STATISTICAL MODELS OF STUDENTS PREPARATION TO

PRACTICE IN ENTERPRISE

Lidia Eugenievna Izotova, the candidate of pedagogical sciences, senior teacher,

Dmitry Alexandrovich Romanov, the candidate of pedagogical sciences, senior lecturer, Kuban State Technological University, Krasnodar

Annotation

The modern specialists proved that the innovative computer-aided educational technologies based on virtual enterprise with remote access using allow realizing the idea of permanent engineers practice synchronized with educational process. The digit educational resources contain the database of real tasks with solutions and its improving is possible based on the social cooperation of university and enterprises. However, during the practice on enterprise the student may receive the tasks absent in database of virtual enterprise. However, the purpose of virtual enterprise usage and virtual practice passing is maximally effective student’s preparation to real practice in enterprise. The purpose of investigation is elaborating of probabilistic models of student’s preparation to practice in enterprise.

Keywords: probabilistic models, practice in enterprise, tasks, enterprise, educational resources.

Современными специалистами обосновано, что инновационные информационнообразовательные технологии, основанные на применении виртуальных предприятий удалённого доступа (ВПУД), позволяют реализовать идею перманентной стажировки будущих инженеров - стажировки, синхронной образовательному процессу. Электронные образовательные ресурсы (информационное обеспечение ВПУД) содержат базу данных реальных производственных задач с решениями (её пополнение возможно благодаря социальной кооперации вуза и работодателей). Однако при прохождении реальной (а не виртуальной) производственной практики студент может столкнуться с производственными задачами, которые отсутствуют в базе данных ВПУД. В то же время цель применения ВПУД (прохождения виртуальной производственной практики) - максимально эффективная подготовка будущего инженера к реальной производственной практике. Проблема исследования - вопрос: какова вероятность пересечения множества производственных задач, предлагаемых студентам в процессе подготовки к производственной практике и самой практики? Цель исследования - разработка стохастических моделей подготовки студентов к производственной практике.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Пусть N - принципиально возможное число различных задач, которые могут быть предложены на производстве инженерам конкретной специальности (направления подготовки) в конкретных исторических условиях (в современном мире технологии производства модифицируются в среднем раз в два года). Пусть база данных ВПУД содержит n различных реальных производственных задач. В рамках нашего исследования задачи будем считать неразличимыми, если они отличаются только входными данными, и это отличие не приводит к необходимости применения различных алгоритмов решения. Различимыми будем считать задачи, если они отличаются хотя бы одним информационным признаком (к ним относят: требуемые знания и умения, инструментальные средства и методы решения и т.д.). Например, различимы между собой задачи “Составить бухгалтерский баланс малого предприятия к окончанию календарного года, на основе использования Microsoft Excel” и “Составить бухгалтерский баланс малого предприятия к окончанию календарного года, на основе использования пакета 1С”. Также в рамках исследования под эволюцией задач будем понимать любое их изменение. Горизонтальная эво-

люция задач - порождение из базовой задачи (задача-1) новой (задача-2), приводящее к замене ряда информационных признаков, но не приводящее к усложнению задачи или увеличению объёма информационных процессов (работы по её решению). Вышеуказанный пример отражает горизонтальную эволюцию. Вертикальная эволюция - порождение задачи, отличающейся большей сложностью или большим объёмом действий для решения (в целом - вычислительной сложности алгоритма). Пример вертикальной эволюции. Задача-1: “Составить бухгалтерский баланс малого предприятия”. Задача-2: “На основе бухгалтерского баланса малого предприятия и анализа его финансово-хозяйственной деятельности вычислить показатели финансовой устойчивости”. Задача-З: “Вычислить показатели финансово-хозяйственной деятельности предприятия и оценить финансовую устойчивость”.

Оценим вероятность пересечения множества производственных задач, предлагаемых студентам в процессе подготовки к производственной практике и самой практики (для упрощения: мощности множеств одинаковы и равны п). Для этого рассмотрим три модели топологий производственного практикума. Под указанной топологией будем понимать систему семантических (смысловых) связей между задачами.

Первая модель - рассредоточенная: все задачи “рассредоточены” случайным образом по множеству мощности N (в силу топологической дивергенции).

Авторами доказано: вероятность того, что ни одна из задач множества-2 не совпа-

тическое ожидание числа совпадений М = — со среднеквадратичным отклонением

Вторая модель - компактная: все п задач расположены на множестве мощностью N тесной группой вследствие единства происхождения. Тогда вероятность пересечения

Третья модель - промежуточная: системы задач близки к компактности (в силу единства происхождения) и в то же время имеют “вакантные места” для развития самих производственных задач (рис. 1, черные кружки - реально существующие задачи, белые

- возможные). Если среднее число “вакансий” на одну производственную задачу равно q, а Ъ - мощность подмножества “перекрытия” множества-2 и множества-1, то

дёт с соответствующей задачей множества-1, составит:

, а матема-

п

2

N

лМ, (здесь: ! - факториал).

двух множеств ^

1,

п >—

2

1 -

гі2 {я -1*

q +1

( (Я+1)п

• О О • О • • множество-1 »0*0« »0*0« 00«0101« (Я+1)п

Z 4

множество-2

_л.

п (я+1)п

( Г ">>

1 2 3......................................................................................................................N

Г

Рисунок 1. Промежуточная модель системы производственных задач

Вместе с тем, известно, что девиз компетентностного подхода “не догонять прошлое, а создавать будущее”. Это означает, что компетентностно-ориентированный образовательный процесс должен быть направлен не просто на формирование “полезных знаний” и умений, а становление компетенций (в целом - личностно-профессиональных качеств и способностей), детерминирующих успешность профессиональной деятельности индивида в условиях бурного развития технологий и научных знаний (“информационного взрыва”), его перманентного личностно-профессионального развития (в противном случае индивид неизбежно “отстанет от жизни”). Тем более, вследствие развития технологий производства увеличивается N (число принципиально возможных задач). Пусть обучающемся поручено (в ходе стажировки или производственной практики) решать задачу, алгоритм решения которой ему априори неизвестен. Пусть Е - множество знаний и умений, требуемых для решения задачи, Б - имеющееся множество знаний и умений у обучающегося. Тогда множество недостающих для решения задачи знаний и умений

Р

Ь = Е - Б, коэффициент недостачи знаний и умений X = —-—- ,(Р - мощность множе-

Р

ства). Пусть вероятность того, что обучающийся (стажёр) сумеет определить, какими недостающими знаниями и умениями ему следует овладеть, равна р', вероятность того, что обучающийся сможет самостоятельно овладеть недостающими знаниями и умениями (при условии, что он правильно определил недостающие порции банка знаний и умений), равна р'//, вероятность того, что он сможет найти верный алгоритм решения задачи и реализовать его (при условии, что овладел недостающими знаниями и умениями), равна р///. Согласно законам теории вероятностей, вероятность того, что обучающийся решит “незнакомую” производственную задачу, составит р = р' • р ' • р,//. Все три вероятности зависят от сформированности умений профессиональной самоорганизации (их всего пять групп: умения личностно-профессионального самоопределения, диагностико-

прогностические умения, проектировочные умения, умения профессиональной саморегуляции, организационно-творческие умения), когнитивных способностей (интеллекта, лабильности мышления и т.д.), информационной культуры личности (детерминирует успешность поиска и анализа необходимой информации), самостоятельности и т.д.

Заключение. Из предложенных моделей следует, что множества производственных задач, предлагаемых студентам в процессе подготовки к производственной практике

и самой практики, обязаны иметь общие элементы (задачи). Однако интенсивное развитие технологий производства обусловливает необходимость развития у студентов компетенций, детерминирующих адаптацию к “информационному взрыву”.

Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ (для молодых ученых) № 11-36-00234а1 от 03.03.2011 года.

ЛИТЕРАТУРА

1. Черных, А.И. Квалиметрическая оценка электронных образовательных ресурсов / А.И. Черных, К.В. Хорошун, М. Л. Романова // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. - 2011. - № 12 (82). - С. 186-194.

REFERENCES

1. Chernykh A.I., Horoshun, C.V. and Romanova, M.L. (2011), “Educational resources quality evaluation”, Uchenyie zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta, Vol. 82, No. 12, pp. 186-194.

Контактная информация: romanovda1@rambler.ru

Статья поступила в редакцию 22.04.2013.

УДК 796.8

ТАКТИКА - ОРГАНИЗУЮЩЕЕ НАЧАЛО В СИСТЕМЕ СПОРТИВНОГО

ЕДИНОБОРСТВА

Рашат Зигангирович Камалов, кандидат юридических наук, профессор, мастер спорта

международного класса СССР,

Институт экономики, управления и права, г. Казань

Аннотация

На основе многолетней консолидации знаний естественных, гуманитарных и технических наук разделом тактики борьбы, сформировалась стройная научно-обоснованная система тактики борьбы. Такие познавательные методы как логические, общенаучные, психологические, организационные совместно с тактическими приемами сформированные в рамках теории борьбы способствовали созданию интеграционной классификации тактических приемов. Данная классификация тактических приемов охватывает многофакторный подход независимых и взаимообусловленных характеристик при исследовании спортивных и личностных качеств спортсменов, способствующих диагностировать сильные и менее сильные стороны единоборцев. Предложены исходя из определения системы тактики борьбы авторская трактовка понятий тактического приема, тактической рекомендации, тактической комбинации.

Ключевые слова: тактика, организующее начало, система тактики, тактический прием, тактическая рекомендация, тактическая комбинация.

DOI: 10.5930/issn.1994-4683.2013.04.98.p49-53 TACTICS - THE ORGANIZING BEGINNING IN SYSTEM OF COMBAT SPORT

Rashat Zigangirovich Kamalov, the candidate of jurisprudence, professor, master of sports of

the international class USSR,

Institute of Economy, Management and Law, Kazan

Annotation

Based on long-term consolidation of knowledge of natural, humanitarian and technical sciences by the section of tactics of fight, the harmonious scientific and reasonable system of tactics of fight was created. Such informative methods as logical, general scientific, psychological, organizational together with tactical skills created within the theory of fight promoted creation of integration classification of tactical