Разработка модели информационно-советующей системы управления деловыми процессами выпускающей кафедры вуза

И.И. Мирошниченко

РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННО-СОВЕТУЮЩЕЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДЕЛОВЫМИ ПРОЦЕССАМИ ВЫПУСКАЮЩЕЙ

КАФЕДРЫ ВУЗА

Аннотация

Объектом исследования в данной работе является процесс формирования тезауруса специальности и отдельных ее дисциплин, а также возможность выдачи рекомендаций по усовершенствованию учебных планов. В связи с этим была разработана сис-

2008 № 2

Вестник Ростовского государственного экономического университета «РИНХ»

тема моделей, которая положена в основу созданной информационно-советующей системы (ИСС) для управления деловыми процессами выпускающей кафедры вуза.

Annotation

Object of research in the given work is process of formation of the thesaurus of a speciality and its separate disciplines, and also an opportunity of delivery of recommendations on improvement of curricula. In this connection the system of models which has been put in a basis of the created information-advising system (IAS) for management of business processes of letting out faculty of high school has been developed.

Ключевые слова

Тезаурус, учебная (рабочая) программа, процессы, кафедра, дисциплина

Keywords

The thesaurus, the educational (working) program, processes, faculty, discipline.

Информационные технологии в настоящее время заняли место одной из наиболее быстроразвивающихся отраслей промышленности в развитых странах. Достижения в этой отрасли непосредственно влияют на состояние и перспективы развития других направлений науки и промышленности. Однако дальнейшее развитие информационно -телекоммуникационных технологий невозможно без соответствующего кадрового обеспечения. Динамичность развития отрасли обуславливает быстрое устаревание знаний, что требует постоянного повышения квалификации сотрудников предприятий и учреждений, связанных как с разработкой информационных систем и технологий, так и с их использованием. Кадровая проблема должна решаться прежде всего в высшей школе при подготовке бакалавров, специалистов и магистров. Согласно компетентностной модели подготовки специалистов формирование требований к выпускникам должно определяться ясными, конкретными критериями, которые разрабатывают работодатели и эксперты в определенных областях знания для оценки готовности специалиста

к выполнению им своих профессиональных обязанностей [1, 2].

Качество подготовки специалиста во многом определяется программой его обучения, и, в частности, одним из главных документов этой программы -учебным планом вуза. Подготовка специалистов, отвечающих современным запросам, влечет за собой непрерывное совершенствование учебных планов с тем, чтобы они всегда находились в полном соответствии с требованиями, предъявляемыми к специалисту, поэтому учебный план должен быть достаточно гибким для быстрой адаптации к меняющимся требованиям (со стороны работодателя и ГОС) по отношению к специалисту. Но учебный план не является только описанием набора дисциплин, которые должны быть изучены за определенный отрезок времени. Все учебные дисциплины, входящие в план, связаны между собой контентом. Соответственно, в более поздних по времени изучения дисциплинах используется информация из ранее изученных, без ее конкретизации, то есть предполагается, что обучаемый знает, какой смысл вкладывается в то или иное определение или понятие. Для каждой дисциплины,

закрепленной за определенным преподавателем, составляется учебная (рабочая) программа (УРП), которая основывается на информации учебного плана и проверяется на соответствие государственному образовательному стандарту. Содержание конкретной УРП во многом определяет качество подготовки специалистов. В настоящее время процесс составления УРП, во многом основанный на опыте и интуиции работников высшей школы, нуждается в серьезном совершенствовании и научном обосновании принимаемых решений. Это особенно актуально в условиях все возрастающих требований к подготовке специалистов, появления государственных образовательных стандартов нового поколения, перехода к двухуровневой образовательной системе подготовки бакалавров и магистров по специальности, функционирование которой является одним из элементов вхождения России в Болонский процесс, необходимости частого обновления учебных планов и повышения качества учебного процесса в современных условиях. Необходим поиск новых подходов, обеспечивающий целесообразную перестройку системы профессионального образования с учетом жизненных реалий [3, 4]. Одним из вариантов решения данной проблемы является подход, основанный на построении цепочки дисциплин с точки зрения последовательных взаимосвязей понятий их рабочих программ. В соответствии с этим подходом нами была разработана совокупность методов и моделей, которые легли в основу создаваемой информационно-советующей

системы (ИСС) управления образовательными процессами выпускающей кафедры вуза. Данная система предназначена для поддержки принятия решений руководителя и сотрудников кафедры, занимающихся проблемами качества подготовки специалистов. Предлагаемый подход основан на методе составления тезаурусов основных поня-

тий, входящих в рабочие программы основных дисциплин специальности. Под тезаурусом будем понимать множество базовых понятий, определений, законов, умений, из которого исключены все синонимы [3]. Любую УРП можно рассматривать как подмножество тезауруса специальности соответствующего типа: для каждой дисциплины составляется список понятий, введенных ею или используемых ею (базовых и дополнительных). При условии, что

каждое понятие вводится только в одной учебной дисциплине, неосвоен-ность какой-либо дисциплины - предка к моменту начала изучения дисциплины - потомка ведет к тому, что одно или несколько понятий, принадлежащих множеству используемого тезауруса дисциплины - потомка, не будет принадлежать множеству тезауруса потребителя, и информация источника будет понята потребителем не полностью. Чем больше число таких понятий, тем меньшая часть дисциплины может быть усвоена. Главным достижением данного подхода является минимимизация временных разрывов дисциплин с учетом тесноты связи тезаурусов дисциплин. Таким образом, ИСС выстраивает «цепочку» дисциплин (сетевой граф), основанную на методе построения тезауруса дисциплины, формируемого на базе понятий рабочих программ выпускающей кафедры ВУЗа, которая может быть использована для оптимизации учебного плана и совершенствования учебного процесса. Для обоснования целесообразности создания ИСС предварительно был проведен сравнительный анализ функциональных возможностей имеющихся на рынке аналогичных систем:

1.АРМ "Кафедра" на основе СУБД MS Access - Тихоокеанского государственного экономического университета (S1);

2.АРМ "Учебные планы" на основе СУБД MS Access - Тихоокеанского государственного экономического университета (S2);

8.ИС «Учебный отдел» - Уральская государственная юридическая академия г. Екатеринбург (88);

9.Информационная система учебного отдела - Московский государственный институт управления (89);

10.Р1ап. Подсистема Учебные планы -"Инфосистемы ИС" г. Ярославль (810);

11.Система автоматизации учебного процесса ВУЗа - Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (811);

12.Подсистема «Формирование учебных планов специальностей» - Ростовский государственный университет путей сообщения (812).

Анализ наиболее распространенных программных систем позволил выделить перечень их основных функций, фрагмент которого приведен в таблице

1.

Таблица 1. Перечень функций и их наличие у каждой _________ из сравниваемых систем.________________

№ п/п Основной перечень функций программных систем Обозначение программной системы

s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

і Формирование РУП кафедры (П) і і і і і і і і О і і і

21 Формирование графика учебного процесса вуза (£21) і О О і О і О О і О О О

54 Формирование тезауруса дисциплины на основании опросных анкет экспертов (£54) О О О О О О і О О О О О

3.Информационно-аналитическая система "Университет", подсистема АРМ "Деканат" СУБД Oracle 8.1.6 -Волжский государственный университет (ВолГУ) (S3);

4.РИВСУУП подсистема "Учебные планы" - Морской государственный университет имени адмирала Г.И. Невельского (S4);

5.PlanyDLL Version 1.8.1023 - Южно-

Российский государственный университет экономики и сервиса г. Шахты (S5);

6.Программный комплекс "Факультет" -Самарский государственный архитектурно-строительный университет (S6);

7.Plan (C++ \ MS Access) - Московский государственный университет пищевых производств (S7);

На основе методики, предложенной в [5], можно провести анализ функциональности данных систем: оценку полноты состава автоматизируемых

функций, а также степень их подобия и связи друг с другом. Выделим системы 181 и 18 к и введем следующие обозначения:

РІ = ІБ, п ІБ

ік

к

мощность пересечения систем относительно автома-

тизируемых функций;

01

ік

ІБк / Б

Р” = ІБ, /ІБк

кі і к - мощность разности

соответствующих множеств. В качестве меры рассогласования между системами ІБі и ТБ к выберем величину Бі к

11

>10

ік ік ік •

5

для оценки степени поглощения

системой

ІБ

р11 / р11 + р

1 їїг і -і- ї

к

системы

11

- величи-

10

ік

ік

ік

для оцен-

ну Н1к

ки степени подобия систем - меру подобия Жаккарда О1к

_ р11 / р11 + р10 + р01

гк гк гк гк . С помощью логических матриц поглощения (включения) определяется мера взаимосвязи и подобия между сравниваемыми системами 181 и 18 к. Рассчитываются

показатели: долю общих функций, реализуемых одновременно 181 и 18 к в общем объеме функций 181 (матрица

Н); количество общих функций у 181 и 18 к (матрица Р0); долю общих функций в общем объеме функций 181 и 18 к (матрица О). Данные показатели позволяют количественно оценить подобие между рассматриваемыми системами. Результаты анализа функциональной полноты систем 181- 1812 позволили выделить группы однородных информационных систем: 181; (182, 1810); (183, 1811, 1812); 187; 188; 189; (184; 185) со сходным набором функций. Задавая различные пороговые значения меры соответствия систем требованиям пользователя, получаем разные группировки ИС по функциональной полноте. Так, для коэффициента 0,43 получен граф поглощения, вид которого представлен на рисунке 1.

Рис. 1.Граф поглощения систем друг другом

ИС из одной группы в дальнейшем можно сравнивать между собой, сопоставляя другие характеристики, такие как цена, производительность, надежность, степень адаптации и др. В частности, можно провести анализ функциональной структуры подобных ИС в качественном отношении.

Приведенный выше перечень функций был дополнен функциями,

выявленными в соответствии с требованиями будущих пользователей ИСС и составившими основу ее «эталонной» модели. Анализ функциональной структуры ряда ИС показал наличие большого числа автоматизируемых функций (в среднем от 50 до 100). Вместе с тем, этот факт еще не говорит о функциональной полноте представленных систем, требуемой для эффективного

управления кафедрой. Поэтому представляется целесообразным провести предварительный анализ ИС по наличию в них функций, существенных с точки зрения их влияния на эффективность системы управления в целом. На этапе проектирования информационной системы, когда проблема выбора информативных функций управления стоит наиболее остро, нет реальных данных, позволяющих оценить математическое ожидание и дисперсию показателя эффективности системы, обусловленную потерями информации от функциональной неполноты. В такой ситуации предварительный анализ эффективности функций управления «эталонной» модели целесообразно провести [7] на основе результатов экспертных оценок согласно методике [6].

Процедура экспертного оценивания функций управления информационных систем для управления деятельностью выпускающей кафедры основана на методе Дельфи. Этот метод предполагает итеративную процедуру выработки согласия экспертных заключений на основе уточнения индивидуальных оценок экспертов. После каждого тура производится статистическая обработка полученной информации. Для этого рассчитывается расстояние Кемени как мера рассогласования мнений экспертов или коэффициент Спирмена для оценки согласованности мнений. Таким образом проводится 3-4 тура. В итоге можно получить довольно точную групповую оценку или распределение экспертов по группам в соответствии с порогом согласованности их мнений. Результаты ранжирования каждого эксперта представляются в виде матрицы упорядочения в канонической форме. Между всеми ранжированиями рассчитываются меры близости (расстояния Кемени). Элементы матрицы упорядочения определяются следующим образом:

11, если функция 1 предпочтительнее функции j -1, если функция j предпочтительнее функции I 0, если 1 и j равноценны

Расстояние Кемени определяется

dkl = — ЕЕ а-- а-

как 2 и характери-

зует степень рассогласования между ранжированиями экспертов к и 1. Формируется матрица ^ расстояний

между всеми ранжированиями. Сумма элементов к- й строки матрицы Б соответствует величине рассогласования к-го эксперта с другими экспертами. Для выделения согласованных групп экспертов строится матрица непосредственных путей для графа взаимосвязи между ранжированиями с элементами:

IX если dk1 — Sd , к ^ 1

Рк1 = 1

[ о, иначе

где ^ - пороговые значения меры близости расстояний (согласованности) для разных групп экспертов.

Результаты эксперимента показали приемлемую сходимость оценок экспертов после трех туров опроса. Таким образом, с помощью метода групповых экспертных оценок были выделены основные функции «эталонной» модель ИСС. Проведенный анализ систем позволил: составить полный перечень

функций, реализуемых рассматриваемыми информационными системами; систематизировать сведения о составе и функциональной полноте существующих компьютерных систем; количественно оценить степень соответствия той или иной информационной системы требованиям руководителей кафедр к функциональной полноте; ранжировать информационные системы по критерию функциональной полноты; расширить для потребителя-пользователя возможности оптимального выбора на рынке информационных систем, предоставив перечень выполняемых каждой системой функций и их количественные

оценки, а разработчику системы показать место его продукта среди существующих компьютерных систем.

После выделения наиболее значимых функций ИСС, удовлетворяющих требованиям пользователей, было проведено её моделирование. Моделирование системы проводилось посредством

построения UML - диаграмм. Для этой цели использовалась CASE - система Rational Rose фирмы IBM Rational. Были построены следующие виды диаграмм: диаграмма прецедентов

(рисунок 2); диаграмма классов; диаграмма последовательности действий; диаграмма деятельности.

Просмотр учебного плана

Формирование РПД

«include»^ \^<<inc|ude>>

Просмотр С <<extend>>

Разработка ГОС ВПО по Составление учебного плана специальности

\

Формирование тезаурса дисциплины

Построение цепочки дисциплин

\

Сравнение построенной цепочки і дисциплин с учебным планом

Федеральное агенство Учебно-методическ°е по образованию управление

Рис. 2. Диаграмма прецедентов ИСС

Построенная ИСС может обеспечить информационную поддержку и управление процессом разработки содержания УРП дисциплин и оптимизации учебных планов специальностей, обеспечивая принцип открытого образования и удовлетворения потребностей рынка труда.

Библиографический список

1 . Михалев А.В., Чеповский А.М. Проблемы профессиональных и образовательных стандартов по информатике и информационным технологиям //Прикладная информатика. - 2006. - №4

2 . Титарев Л.Г., Тихонов А.Н. Модели непрерывного профессионального образования на основе компетентност-ного подхода//Прикладная информатика. - 2006. - №4

3 . Трофимова О.К. Автоматизация процесса составления учебных планов вузов. Автор. дисс. ... канд. тех. наук. -Москва, 1999

Зав. кафедрой

4 . Федоров И.Б., Норенков И.П., Коршунов С.В. Подготовка специалистов в области компьютерных наук, техники и технологий //Прикладная информатика. - 2006. - №3

5 . Хубаев Г.Н. Сравнение слож-

ных программных систем по критерию функциональной полно-

ты//Программные продукты и системы (SOFTWARE&SYSTEMS). - 1988. - № 2

6 . Хубаев Г.Н.Экспертная оценка

качества сложных систем: Материалы Межгосударственной научно-

практической конференции «Проблемы проектирования и управления экономическими системами: инвестиционный

аспект». - Ч.1. - Ростов н/Д: РГЭА,

1998

7 . Шполянская И.Ю. Имитацион-

ное моделирование бизнес-процессов и систем: Научно-практическое посо-

бие/РГЭУ «РИНХ». - Ростов н/Д:

РГЭА, 2005

Bibliographical list

1.Mihalev A.V., Chepovsky A.M. Problem of professional and educational standards on computer science and information technologies // Applied computer science. - 2006. - №4

2.Titarev L.G., Tikhonov A.N. Model of continuous vocational training on a basis competence the approach // Applied computer science. - 2006. - №4

3.Trofimova O.K. Automation of process of drawing up of curricula of high schools. The author, diss.... Cand.Tech.Sci. -Moscow, 1999

4.Fedorov I.B., Norenkov I.P., S.V. Preparation's Kites of experts in the field of computer sciences, technical equipment and technologies // Applied computer science. - 2006. - №3

5. Hybaev G.N. Comparison of complex program systems by criterion of functional completeness // Software products and systems (SOFTWARE*SYSTEMS.) -1988. - №2

6.Hybaev G.N. Ekspertnaja an estimation of quality of complex systems: Materials of Interstate scientific - practical conference « Problems of designing and management of economic systems: investment aspect ». - Ch.l. - Rostov on Don: RGEA, 1998

7.Shpolyanskaya I.U. Imitating modelling of business - processes and systems: Scientific - practical grant / RGEA "PHHX".-Rostov on Don: RGEA, 2005