Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях

ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ЛИПЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ВОЛОГОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ БАКИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ АКАДЕМИЯ ФСО РОССИИ (г. ОРЕЛ) ДОНСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИЗАЦИИ В МОДЕЛИРОВАНИИ И СОЦИАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ

Сборник трудов Выпуск 14 (по итогам XIV международной открытой научной конференции)

Научная книга Воронеж - 2009

СПИ-МТ-2009

ББК 32.81 С56 Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях: Сб. трудов. Вып. 14/ Под ред. д.т.н., проф. О.Я.Кравца. - Воронеж: "Научная книга", 2009. - 136 с. (137-272) ISBN 978-5-98222-422-4 Сборник трудов по итогам XIV Международной открытой научной конференции “Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях”, проводившейся в ноябре 2008 - январе 2009 гг., содержит материалы по следующим основным направлениям: информационные технологии в образовании и медицине; моделирование сложных систем и технологических процессов. Материалы сборника полезны научным и инженернотехническим работникам, связанным с различными аспектами информатизации современного общества, а также аспирантам и студентам, обучающимся по специальностям, связанным с информатикой и вычислительной техникой. Редколлегия сборника: Кравец О.Я., д-р техн. наук, проф., руководитель Центра дистанционного образования ВорГТУ (главный редактор); Алиев А.А., д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой ИТиП БГУ; Блюмин С.Л., заслуженный деятель науки РФ, д-р физ.-мат. наук, проф., кафедра ПМ ЛГТУ, Водовозов А.М., канд. техн. наук, доц., зав. кафедрой УВС ВолГТУ; Лебеденко Е.В., канд. техн. наук, кафедра ИВТ Академии ФСО России; Лукьянов А.Д., канд. техн. наук, доц., кафедра АПП ДонГТУ; Подвальный С.Л., заслуженный деятель науки РФ, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой АВС ВорГТУ.

ББК 32.81 С56

Ó Коллектив авторов, 2009

ISBN 978-5-98222-422-4 138

СПИ-МТ-2009 Введение Уважаемые коллеги! Перед Вами сборник трудов, опубликованный по итогам четырнадцатой Международной открытой научной конференции “Современные проблемы информатизации”. Конференция проводилась в рамках плана Федерального агентства по образованию Воронежским государственным техническим университетом, Бакинским государственным университетом, Вологодским государственным техническим университетом, Липецким государственным техническим университетом, Академией ФСО России (г.Орел), Донским государственным техническим университетом (г.Ростов-на-Дону) в ноябре 2008 - январе 2009 гг. Было решено провести в рамках настоящей конференции четыре тематически дифференцированные – «Современные проблемы информатизации в экономике и обеспечении безопасности», «Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях», «Современные проблемы информатизации в анализе и синтезе технологических и программно-телекоммуникационных систем»; «Современные проблемы информатизации в проектировании и информационных системах». Цель конференции - обмен опытом ведущих специалистов в области применения информационных технологий в различных сферах науки, техники и образования. Конференция продолжила традиции, заложенные своими предшественницами. Представители ведущих научных центров и учебных заведений России, Украины, Беларуси, Азербайджана и Грузии представили результаты своих исследований, с которыми можно ознакомиться не только в настоящем сборнике, но и на http://www.sbook.ru/spi. Настоящий сборник содержит труды участников конференции по следующим основным направлениям: · информационные технологии в образовании и медицине; · моделирование сложных систем и технологических процессов.

Председатель Оргкомитета, руководитель Центра дистанционного образования Воронежского государственного технического университета, д-р техн. наук, проф.

139

О.Я.Кравец [email protected]

СПИ-МТ-2009

3. Информационные технологии в образовании и медицине Абрамов А.К. ОСОБЕННОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС [email protected] По мере внедрения телекоммуникационных сетей и технологий Internet, Intranet и Extranet в процесс обучения, в вузах возникает проблема, аналогичная "ликвидации компьютерной неграмотности". Речь идет о ликвидации сетевой неграмотности, а точнее о разработке комплексного плана сквозного обучения студентов всех специальностей практическим навыкам и теоретическим основам работы в телекоммуникационных сетях. Обучение должно быть сквозным, начиная с первого семестра и на начальной стадии основываться на пользовательских аспектах, чтобы позволить обучаемым уже на младших курсах применять сетевые технологии на практике и в последующем их становления как специалиста. Говоря о тенденциях применения сетевых технологий в интересах систем образования, следует отметить, что эффективность технологии Web тем выше, чем выше степень реализуемой интерактивности. Стандартные средства HTML в сочетании с возможностями программ CGI являются надежным и удобным инструментом придания Web документам указанных свойств. На этой базе создаются электронные учебные пособия, доступные в Интернет и позволяющие преподавателю и обучающемуся активно взаимодействовать в системе образования. Статичность Web документа, дополняемая включением в его состав небольших анимаций (до 1/3 экрана монитора), преодолевается с помощью языка программирования Java. Синтез Java с Web позволяет включать в Web материалы динамические модели процессов и устройств, необходимые для изучения явлений или управления определенным процессом. В качестве средств интерактивного общения используются компьютерные видеоконференции. Технология АТМ рассматривается в периодической печати и научнотехнической литературе как основная для построения мультимедийных систем дистанционного образования, функционирующих в диалоговом режиме. Однако следует учесть следующие недостатки технологии АТМ, сдерживающие её применение. Так, некоторые коммутаторы АТМ ведущих фирм производителей имеют дефекты, существенно снижающие производительность сетей. При подключении к таким коммутаторам локальных сетей Ethernet обнаруживается систематическая ошибка, серьезно влияющая на работу подключаемых сетей. Протокол CSMA/CD, по которому работают коммутаторы АТМ, предусматривает задержку при возникновении конфликтов обращения к коммутатору 52,6 мс, в то время как реальная задержка равна 22 мкс. Кроме этого локальные сети АТМ требуют достаточно сложной инфор140

СПИ-МТ-2009 мационной настройки и регулярного обслуживания с участием, как правило, сертифицированных специалистов. Таким образом, решение проблем образования за счет внедрения сетей АТМ наталкивается на практике на экономические трудности, связанные с большими затратами на установку и обслуживание ЛВС по сравнению с технологией Ethernet, ставшей к настоящему времени традиционной. В качестве возможной альтернативы АТМ технологии в локальных сетях, используемых для систем образования, рассматривается Gigabit Ethernet по стандарту 802.3z, заявленная способной обеспечить обмен данными по многомодовому кабелю на расстояние до 260м. Однако из-за дифракции светового пучка и неоднородностей волокна специалистами и пользователями при эксплуатации таких сетей отмечается систематическое возникновение разброса времени передачи пакетов. Поэтому реальная длина кабеля ЛВС должна быть сокращена до 100м. Этот недостаток приводит к необходимости пересмотра потенциальных возможностей Gigabit Ethernet и ориентироваться на технологию АТМ, обеспечивающую гарантированную полосу пропускания для каждого приложения при заданной фиксированной задержке пакетов каждого вида информации. Одной из тенденций применения сетевых технологий в системах образования является подключение к Интернет, включая создание собственных Web узлов, организацию собственных страниц на серверах Интернет. Выводы. 1. Подавляющее большинство услуг, используемых системами дистанционного образования, связаны с Интернет (самой дешевой), в то время как существующие, не менее доступные сети, практически не применяются. 2. Ожидаемое применение технологии виртуальной реальности, виртуальных сетей может повлечь качественный рост заинтересованности и результативности обучения. 3. Успех в решении проблем использования сетевых технологий в образовательном процессе возможен лишь при реализации принципов системного подхода, целесообразности и непрерывного развития автоматизированных средств обучения. Абсатаров Р.А., Олейникова С.А., Кравец О.Я., Зимарин Г.И. ОПТИМИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МНОГОПРОФИЛЬНОГО СТАЦИОНАРА НА ПРИМЕРЕ ГОРОДСКОЙ БОЛЬНИЦЫ СКОРОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ [email protected] Рассмотрим больницу скорой медицинской помощи (БСМП) с несколькими кабинетами обслуживания пациентов, на вход которой поступает случайный поток пациентов с жёстким маршрутом их следования к кабинетам Целью исследования является построение математической модели рас141

СПИ-МТ-2009 пределённой лечебно-диагностической системы и оптимизация последней с точки зрения её равномерной загрузки. В качестве критерия оптимизации возьмём достижение равномерной загрузки системы. Такой выбор обусловлен тем, что заранее неизвестно, пациенты какого типа поступят на обслуживание в каждый момент времени. Поэтому чем более равномерной будет загрузка системы, тем больше резерв её производительности в целом. Всего существует несколько источников потоков пациентов. Каждый кабинет состоит из нескольких идентичных лечебно-профилактических модулей (ЛПМ) и предназначен для обслуживания пациентов по определенному виду. Пусть, для определённости, БСМП состоит из N кабинетов (центров обработки в терминах теории массового обслуживания) и J различных потоков (источников заявок в терминах теории массового обслуживания). Рассмотрим функционирование такой системы. Если рассматривать каждый центр обработки как многоканальную СМО, то её характеристиками являются: Интенсивность входного потока на данный кабинет li, i=1,…,n. Производительность ЛПМ для i-го вида задач mi, i=1,…,n; Количество идентичных ЛПМ i-го обслуживающего комплекса Si, i=1,…,n, Si>1. Если число мест в очереди не ограничено, то для i-го вида потока будем иметь вероятность полной загрузки Si (1) Pi = . S i !(S i - a i ) Si a ik ai + å a iSi k = 0 k! По этим выражениям можно выбрать рациональный вариант, обеспечивающий согласованность потока пациентов, количества кабинетов и единиц ЛПМ, тип ЛПМ с определённой пропускной способностью. В качестве целевой функции рассмотрим достижение равномерной загрузки системы. Оптимизационная задача будет иметь вид: D(P) ® min, n

å ci m i S i £ C , i =1 n

å i =1

(2) ciкап (S i )

£C

кап

,

m i S i ³ li , i = 1,..., n. 1 N 1 N 2 2 где D ( P) = å ( Pi - Pcp ) = å Pi - Pcp2 , (3) N i =1 N i =1 сi – затраты на обслуживание одного пациента по i-му виду потока, С – ресурсы, выделяемые в месяц всей системе, сiкап – капитальные затраты по iму виду ЛПМ; Скап – ресурсы, выделяемые на капитальные затраты, 142

СПИ-МТ-2009 1 N Рcp = å Pi . (4) N i =1 Необходимо найти такие Si по каждому типу потока пациентов, при котором загрузка всей системы была бы равномерной (т.е. которые бы доставляли минимум целевой функции). Другими словами, необходимо найти такое количество ЛПМ для каждого кабинета, чтобы загрузка всей системы была равномерной. Для этого найдём сначала дисперсию: æ ö ç ÷ N N N 1 ç ÷ 2 Pi P j ÷. D(P ) = (n - 1) Pi ç N2 ç i =1 i =1 j =1 ÷ ç ÷ j ¹i è ø

å

å å

(5)

Показано, что корни уравнения Si 2k - ( S i - k ) 2 k S i + 2 Si +1 S i + 1 Si +2 1 Si +3 ai + ai ai + ai = 0. å k! Si ! Si! Si ! k =0

(6)

li = a i , дают точки оптимума для дисперсии. mi Рассмотренная задача – это некоторый идеальный пример, образец, к которому необходимо стремиться. И если параметры входных интенсивностей удовлетворяют оптимальным интенсивностям, то загрузка действительно является равномерной. Если же это не так, необходимо решать оптимизационную задачу. При этом необходимо учитывать то, что изначально известны только интенсивности обслуживания, а интенсивности входящих потоков будут зависеть от того, какие у нас будут маршруты. Т.е. для обслуживания пациента может потребоваться не один, а несколько кабинетов, и при этом входные интенсивности будут зависеть от «маршрутов», по которым решается задача. После ряда приближений выпишем новые вероятности Si Pi ( S ) = . (7) S S 1 æ ö a i + 2pSi ç i ÷ S ( Si - a i )ea è e ø ai Уравнения (1) и (8) для всех i=1,…,N и составляют математическую модель распределённой лечебно-диагностической системы с несколькими кабинетами обслуживания пациентов. В предположении, что вероятность загрузки каждого центра обработки равна Р, задача сводится к решению системы вспомогательных уравнений (с учётом ограничений (2)): где

i

i

i

1 N å ( Pi - Pcp ) 2 ® min, N i =1 | P1 - P |< e ,

(9)

... | Pn - P |< e . 143

СПИ-МТ-2009 С учётом этих условий решение задачи сведено к поиску области, удовлетворяющей ограничениям, в которой вероятности менее всего отличаются от Р. После этого в данной области методом перебора уже ищется то значение n-мерной функции вероятности, которое доставляет минимум целевой функции. Албегов Е.В., Бутенко Дм.В., Бутенко Л.Н. ПОСТРОЕНИЕ МЕРИДИОНАЛЬНО-ГОМЕОСТАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ И ВЗАИМОВЛИЯНИЯ ОРГАНОВ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ТЕЛА C ПРИМЕНЕНИЕМ ПРИНЦИПОВ ГОМЕОСТАТИКИ И ТЕОРИИ У-СИН [email protected] [email protected] Для организма человека давно обнаружено явление гомеостазиса – поддержания постоянства параметров внутренней среды, но модели внутренних гомеостатов во многом неясны. Целью данной работы является построение гомеостатических систем, характерных для человека на основе имеющихся сведений и принципов гомеостатики. Последние могут быть представлены следующим образом: структурным основанием гомеостаза является особенная организация информационных потоков при управлении процессами в объекте управления; простейшая гомеостатическая структура образуется из трёх контуров управления, образующих такую целостность, где один контур управляет целями в двух других нижележащих контурах управления, а эти имеют общий объект управления; цели управления в контурах нижнего уровня соотносятся как противоположенные; поддержание гомеостаза динамических свойств объекта управления обеспечивается согласованием процессов в «треугольнике управления» [1]. Рассмотрение теории У-СИН показало, что имеется два цикла по органам ЯН и по органам ИНЬ, в которых по часовой стрелке наблюдаются процессы стимулирования, а против часовой угнетения [2]. По нашему мнению, это является признаком взаимодействия между двумя полюсами гомеостатов. Кроме того, если соединить органы ЯН и ИНЬ, относящиеся к одной и той же стихии по теории У-СИН, то можно получить ещё ряд гомеостатов. То, что такое взаимодействия является именно гомеостатическим, подтверждает ритм взаимодействия органов в этом гомеостате. Например, в гомеостате (металл) “легкие – толстый кишечник” лёгкие активизируются с 3 до 5 часов утра, а толстый кишечник с 5 до 7 часов утра. Таким образом, соединив все 6 известных органов ИНЬ и ЯН по горизонтали и вертикали, мы получаем гексагон, в вершинах которого находятся органы человека, а рёбрами являются гомеостатические связи между этими органами. Поскольку в состав гомеостатической биоэнергетической системы входят регуляторы, то мы предположили, что в виде каналов регулирования ис144

СПИ-МТ-2009 пользуются так называемые основные меридианы, которые имеют проекции на поверхности человеческого тела в виде линий различной длины, содержащие биологически активные точки организма человека. Известно, что кроме 12-ти основных меридианов, относящихся к определенным органам человеческого тела, существуют другие подсистемы меридианов, выполняющих функции дополнительных прямых и обратных связей. Это, так называемые, чудесные меридианы, система сухожильно-мышечных меридианов и двух непарных (переднесрединный и заднесрединный меридианы), а также вторичные коллатеральные линии ЛО, которых насчитывается 15 продольных и 12 поперечных (вторичные меридианы) [3]. На центры коммутации, передающие управляющее воздействие в заднесерединный и переднесерединный меридианы претендуют, по нашему мнению, для органов ИНЬ – спинной мозг, для органов ЯН - головной мозг. Регулятор-руководитель, возможно, представляет собой закономерное начало природы, задающее ритмы работы гомеостатов органов. Представленное взаимодействие иллюстрируется рис. 1.

Рис.1. Меридионально-гомеостатическая модель взаимодействия энергий органов у человека Представленная модель "пентакуб" была положена нами в основу соз145

СПИ-МТ-2009 дания исследовательского макета автоматизированной системы по выбору лекарственных препаратов. Автоматизированная система содержит блок визуализации взаимосвязи и взаимодействия органов человека, блок выбора стратегии лечения на основе гомеостатической картины взаимодействия органов, которые впоследствии детализируются до соответствующих эвристических правил, банк данных лекарственных препаратов. Результатом работы системы является представление отчёта с рекомендациями по приёму лекарственных препаратов, содержащий название больного органа тела, заболевание органа тела, перечень лекарственных препаратов и время применения с учётом состояния физиологической временной непатологической гиперфункциональной активности органов тела. Отметим, что предлагаемый подход позволяет осуществить множественный выбор лекарственных препаратов в зависимости от состояния пациента и позволяет более обоснованно руководить процессом лечения за счёт автоматизации второго этапа общего процесса лечения, заключающегося в выборе тактики и схемы лечения. Список использованных источников 1. Теслинов А.Г. Развитие систем управления: методология и концептуальные структуры М., Глобус, 1998. – 229с. 2. Теория Инь и Ян и Пяти первоэлементов (У-Син). – 2005. – http://www.psychopuncture.injan.ru/ru/gazeta/5-elements.html 3. Гава Лувсан. Традиционные и современные аспекты восточной рефлексотерапии. М.: Наука, 1986. -575 с. Бабенко И.В., Сигида Ю.Л., Шувалов Е.В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ УМК ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ТЕОРИЯ УПРАВЛЕНИЯ» В ВИРТУАЛЬНОМ ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ [email protected] [email protected] [email protected] На сегодняшний день в учебном процессе все чаще применяются технологии, позволяющие автоматизировать решение самых сложных проектов и задач. Отсюда вытекает повышенный спрос на специалистов, которые могли бы внедрять, совершенствовать и разрабатывать новые технологии в образовании. Одним из современных направлений использования инновационных технологий является дистанционное обучение. Для обеспечения его работоспособности требуется разработка учебно-методических комплексов (УМК) по различным дисциплинам учебных специальностей или направлений. Учебно-методический комплекс представляет собой набор различных образовательных программ, необходимых для повышения качества образовательного процесса. 146

СПИ-МТ-2009 Разработанный УМК предназначен для дистанционного обучения студентов специальностей 220201 "Управление и информатика в технических системах" и 220301 "Автоматизация технологических процессов и производств в машиностроении" по дисциплине «Теория автоматического управления». Он также может быть использован для любых технических специальностей, изучающих данный курс, как очной, так и заочной форм обучения. Представленный УМК включает в себя следующие разделы: Лекционный курс (2 семестра); Методические указания для проведения лабораторных и курсовых работ (8 лабораторных и 2 курсовых работы); Программные средства, необходимые для упрощения процесса моделирования и решения сложных задач на ЭВМ (программа «Фантек», предназначенная для анализа и структурно-параметрического синтеза систем автоматического управления (со справочным руководством)); Контрольные вопросы на экзамен по семестрам; Тестовые задания для проведения рейтингового контроля и экзамена; Рабочая программа и рекомендуемая литература. В лекционном курсе по ТАУ имеются такие разделы как: - основные понятия и определения теории управления; - математическое описание объектов и систем управления; - структурные представление и анализ в теории управления; - временные и частотные характеристики динамических объектов и систем; - исследование одноконтурных систем автоматического управления; - синтез САУ методом типовых регуляторов; - построение областей устойчивости САУ в плоскости их параметров; - оценка качества управления в линейных автоматических системах и многие другие. Лекционный курс является важной частью УМК, он выполнен в форме презентаций. Навигация в данных презентациях осуществляется путем выбора интересующего раздела, а затем подраздела. Из любого подраздела можно в любой момент вернуться в главное меню, и выбрать любую другую тему. Присутствует продуманное отношение к читаемости текста, удачное графическое и цветовое оформление в форме школьной доски, на которой, преимущественно белым цветом (аналог цвета мела), излагается курс. Формат презентаций особенно удобен для проведения лекций в ВУЗах, аудитории которых оснащены техническим и программным обеспечением, позволяющим демонстрировать презентацию на проекторе. Современные технологии, реализованные в курсе, позволяют в наглядной форме показать суть любого технологического процесса, что является преимуществом данного формата. Презентации могут быть продемонстрированы слушателям с помощью пакета Microsoft PowerPoint, либо другими подобными пакетами. Для просмотра HTML - курса на компьютере должен быть установлен браузер Microsoft Internet Explorer версии 5.0 и выше. Все материалы УМК располагаются в виртуальной информационной сети Интернет, на официальном сайте ДГТУ (www.dstu.edu.ru). Для ознаком147

СПИ-МТ-2009 ления с УМК можно также зайти на сайт центра дистанционного образования (de.dstu.edu.ru) из внутренней сети университета. В заключение следует отметить, что разработанный учебнометодический комплекс постоянно дорабатывается. Планируется его использование не только для обучения студентов, но и для повышения квалификации преподавателей по дисциплине «Теория автоматического управления». Большаков А.Л., Бутенко Д.В. ПРОБЛЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПРИ ВЫБОРЕ ЛЕКАРСТВЕННОГО СРЕДСТВА [email protected] [email protected] Активное развитие фармакологии в последние десятилетия повлекло за собой появление на рынке большого количества новых лекарственных препаратов. Это не только расширило возможности лечения, но и повысило риск нанесения вреда пациенту. Cложившаяся ситуация весьма затрудняет выбор эффективного, а также наиболее безопасного лекарственного средства. Проблема выбора лекарственного препарата и его дозы на сегодняшний день является одной из главных, если не главной, проблемой лекарственной терапии. Лидирующее место среди типов врачебных ошибок занимает ошибка выбора лекарственного средства и его дозы. Опасность развития тяжелых, подчас необратимых, осложнений вследствие лекарственной терапии, привлекает к проблеме безопасности использования лекарственных препаратов внимание практических врачей и пациентов. О ее огромном масштабе говорит статистика. Например, по данным Всемирной Организации Здравоохранения, 2-3% общей популяции людей страдают от побочных действий лекарственных средств, ежегодно в результате развития осложнений выписывается 76,3 млн. рецептов для проведения корректирующей терапии, погибает 100-200 тыс. пациентов. В большинстве случаев причиной ошибок служит отсутствие у врача своевременной актуальной информации о назначаемом лекарственном средстве и о его вновь выявленных побочных эффектах. Анализ современных автоматизированных справочных систем и банков данных по лекарственным средствам показал, что ни одна из систем не представляет возможности поддержки принятия решения при выборе лекарственного средства, учитывая его возможные побочные действия. Анализ информации о побочных действиях различных лекарственных средств ложиться на плечи врача. Врачу приходиться делать выбор наиболее безопасного препарата среди большого множества однотипных лекарственных средств, основываясь только на своем опыте.

148

СПИ-МТ-2009 В работе для решения данной проблемы предлагается создание автоматизированной системы поддержки принятия решения при выборе лекарственного средства. Присутствие средства поддержки принятия решения со стороны автоматизированной системы (например, автоматизированного банка данных по современным лекарственным средствам) крайне облегчило бы решение этой проблемы, значительно снизило бы риск нанесения вреда здоровью пациента при назначении препарата. Таким образом, возникает вопрос: “Как выбрать наиболее безопасное лекарственное средство?”. Многие автоматизированные банки данных по лекарственным средствам обладают возможностями классификации лекарственных препаратов по разным методикам. Существуют следующие методы классификации лекарственных средств: в соответствии с международной классификацией болезней (МКБ), классификация по активному веществу (основному компоненту препарата), анатомо-терапевтически-химическая классификация, классификация по фармакологическим группам. Представим достаточно распространенную ситуацию: пациенту необходимо лекарство от гриппа. Врач сможет быстро отобрать лекарства, применяемые при гриппе, используя МКБ классификацию. А если у пациента, к тому же больные почки, используя, еще классификацию лекарств по типу вызываемых побочных эффектов, врач сможет выбрать лекарства, применяемые при гриппе и не дающих нежелательных осложнений на почки. Но лекарств от гриппа очень и очень много. Какое выбрать? Какое наиболее безопасное? К тому же на практике, при назначении лекарственного средства имеют место не два фактора (грипп, больные почки), а гораздо больше. Множество факторов (возраст, пол, вес, хронические болезни пациента, препараты, применяемые совместно и т.д.), все они влияют на возникновение побочного действия, осложняя выбор на порядок. Таким образом, предлагается решить проблему выбора наиболее безопасного лекарственного средства путем разработки автоматизированной системы (автоматизированного банка данных современных лекарственных средств), в основные задачи которой входит: описание современных лекарственных средств классификация современных лекарственных средств и их побочных эффектов сбор информации о вновь выявленных побочных действиях описание лекарственных взаимодействий подбор наиболее оптимальной схемы лечения А также поддержка принятия решения при выборе лекарственного средства, основанная на анализе информации имеющейся в банке данных (информации о побочных действиях, лекарственных взаимодействиях, классификациях лекарственных средств и т.д.) и сопоставлении с новыми дан149

СПИ-МТ-2009 ными (личные данные пациента, болезнь). Таким образом, врачу в ходе клинической практики планируется предоставить весь комплекс необходимой информации для эффективного выбора наиболее безопасного лекарственного средства, а также подбора наиболее оптимальной схемы лечения исходя из индивидуальных особенностей пациента. Концепция выбора лекарственного средства используемая в данной автоматизированной системе основывается на взаимодействие факторов влияющих на возникновение побочного действия. Возникновение побочного действия лекарственного средства представляется как результат взаимодействия таких факторов как длительность применения, доза препарата, лечимая болезнь, препараты, применяемые совместно, особенности пациента (возраст, пол, вес, сопутствующие болезни, различные аллергические показатели и т.д.). В системе ведется сбор информации о случаях возникновения побочных действий при применении лекарственных средств, а также факторов, в результате взаимодействия которых оно появилось. Используя статистику случаев возникновения побочных действий лекарственных, анализируя факторы, повлиявшие на возникновение побочного действия в каждом отдельном случае, и сопоставляя с факторами новой ситуации (лечимая болезнь, индивидуальные особенности пациента, доступные лекарственные средства и т.д.) появляется возможность обеспечить поддержку принятия решения при выборе лекарственного средства. Данная автоматизированная система предназначается для использования врачами, фармацевтами, а также органами контроля качества безопасности лекарственных средств. Путем использования данной системы врач получит доступ к актуальной и своевременной информации о современных лекарственных средствах и о результатах их применения (о побочных действиях постоянно выявляемых в ходе клинической практики), а также поддержку принятия решения со стороны системы для выбора наиболее безопасного лекарственного средства. Также используя эту систему, врач сможет оперативно заявить о новом случае возникновения побочного действия лекарственного средства, а органы по контролю безопасности лекарственных средств, в свою очередь, смогут оперативно отреагировать на это сообщение. Другие же врачи, использующие эту систему, будут уже в курсе о вновь выявленном побочном действии лекарственного средства и с учетом этого получат соответствующую поддержку со стороны системы при выборе лекарственного средства. Таким образом, путем внедрения данной системы в лечебные учреждения планируется снизить риск нанесения вреда здоровью пациента при назначении лекарственного средства. А также повысить качество фармакологического контроля и снизить расход на лекарственную терапию, за счет использования поддержки принятия решения со стороны автоматизированной системы для выбора наиболее безопасного лекарственного средства, исклю150

СПИ-МТ-2009 чая дополнительные расходы на лечение побочных эффектов. Дронова Е.Н. ОРГАНИЗАЦИЯ ТЕЛЕКОНФЕРЕНЦИЙ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ [email protected] Телеконференция, являясь одной из современных форм обучения, существенно расширяет возможности организации учебных занятий. Эта форма обучения, с одной стороны, достаточно проста с позиций ее организации (для проведения конференции необходим лишь почтовый ящик на серверах Интернета), с другой стороны, позволяет синтезировать преимущества использования учебной дискуссии с организацией виртуального общения ее участников (к обсуждению проблемы, поднятой в рамках телеконференции, каждый участник может присоединиться в любой момент). Суть учебной телеконференции заключается в следующем: преподаватель, выступающий в роли модератора, объявляет тему (обсуждаемую проблему) телеконференции, а затем участники телеконференции высказывают свое мнение по поводу заявленной проблемы в форме электронных сообщений. Принцип работы в телеконференциях мало чем отличается от принципа работы с электронной почтой: пользователь может высылать свои сообщения в любую телеконференцию (необходимо лишь на нее «подписаться») и читать сообщения, посланные другими участниками. Основные дидактические функции телеконференции как формы обучения заключаются в том, что любой участник телеконференции, будь то преподаватель или ученик, может: – зарегистрироваться в телеконференции под виртуальным именем, что увеличивает раскрепощенность участников телеконференции, так как они «видят» друг друга только через сообщения; – отправить сообщение, высказав в нем свое мнение по поводу обсуждаемого предмета (это сообщение сразу же попадает в поле зрения всех участников и, возможно, вызовет их ответные сообщения); – читать сообщения других (каждый участник телеконференции может читать все пришедшие и размещенные к данному моменту сообщения или выборочно, по одному из тематических направлений); – задавать вопросы участникам телеконференции по поводу обсуждаемой проблемы; – отвечать на вопросы других участников и модератора, высказывая свое мнение или делясь информацией с другими; – отсылать свои сообщения в любое время в рамках телеконференции (это позволяет подготовить более взвешенное, продуманное сообщение по конкретному вопросу, аргументировано обосновать свое мнение и оформить его в наиболее лаконичном виде, в результате чего происходит развитие 151

СПИ-МТ-2009 рефлексивной культуры человека, его критического мышления, самосознания и творчества); – одновременно участвовать в обсуждении сразу нескольких тематических направлений. В результате, организация учебной телеконференции позволяет создать специфическую учебно-познавательную среду, основными характеристиками которой являются: – интерактивность (активное взаимодействие всех участников обучения друг с другом и с сетевыми информационными ресурсами, поддерживаемое как на техническом, так и на методическом уровне); – информативность (насыщенность среды информацией, организованность и удобство пользования данной информационной средой посредством специальных технологических приемов и средств информационнокоммуникационных технологий); – открытость (открытость учебно-познавательной среды с точки зрения доступа к информационным сообщениям и общения с другими участниками конференции); – оперативность (обеспечение высокой скоростью обмена информацией, возможность контролировать процесс обучения, поддерживать обратную связь с участниками конференции, регулярно обновлять информацию о ходе конференции, быстро корректировать ее при необходимости и осуществлять к ней доступ пользователей в любое удобное для них время); – интегративность (возможность интеграции данной среды с системой общего среднего образования как на уровне содержания, так и на уровне организации). Примерами организации телеконференций в учебном процессе могут выступать проводимые нами в Барнаульском государственном педагогическом университете на факультете математики и информатики в рамках преподавания курса «Информационные и коммуникационные технологии в образовании» две телеконференции по проблемам: «Использование информационно-коммуникационных технологий в современной школе», «Достоинства и недостатки представленного цифрового образовательного ресурса». Первая телеконференция проводилась в начале курса и была направлена на формирование у студентов положительной мотивации к его изучению. Вторая телеконференция была построена в форме обсуждения качества представленного цифрового образовательного ресурса и анализа типичных ошибок при его разработке; эта телеконференция выступала в роли профилактики ошибок студентов при разработке своих цифровых образовательных ресурсов. В заключение хотелось бы отметить, что направленность на достижение современного качества образования требует разумного использования в учебном процессе телеконференции наряду с различными другими формами обучения. 152

СПИ-МТ-2009 Дьячук П.П. (мл.), Николаева Ю.С. ОПТИМАЛЬНОЕ ОБУЧЕНИЕ РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ [email protected] Учебная деятельность всегда направлена на субъективно новый (для каждого конкретного обучающегося) результат. Чаще всего этот результат определяется научением обучающимися безошибочному решению задач или проблем. Обычно этот процесс носит итеративный характер [1] и связан с проблемой поиска решения задач. В системах искусственного интеллекта [2] проблема поиска решения состоит в нахождении алгоритма и соответствующей программы поиска допустимого пути в пространстве состояний. В процессе научения решению задач поиск в пространстве состояний осуществляет обучающийся. Путь, который проходит обучающийся, в процессе поиска решения задачи совсем не обязан быть оптимальным. Однако по мере научения путь проходимый обучающимся приближается к оптимальному, т.е. становится безошибочным. Подход, использующий пространство состояний, очень распространен в решении задач. В нем предполагается существование счетного множества S состояний и множества O операторов, которые отражают состояния множества S в себя. Решение задачи рассматривается как передвижение в пространстве, определяемом множеством этих состояний, с целью достигнуть желаемое множество целевых состояний. Задача решена, когда найдется такая последовательность операторов o = o (1) , o( 2 ) ,....o ( k ), , (1) что s g = o ( k ) (o ( k -1) (...o ( 2 ) ( s0 ))...)) , (2) где s0 - некоторое состояние из множества начальных состояний, а sg - из множества целевых состояний. На рис. 1 в качестве примера представлено граф пространства состояний задачи по преобразованию линейной функции.

Рис. 1. Граф пространства состояний решения задачи по преобразованию графика линейной функции из начального состояния (1,0) в целевое состояния (-1/3, -1) 153

СПИ-МТ-2009

Пространство состояний задачи конструирования графика линейной функции представляет собой граф, вершины которого находятся в узлах квадратных решеток. Каждой вершине соответствует два числа (k, b).. Первое число соответствует k – тангенсу угла наклонная графика, второе число – b показывает, то насколько поднят, или опущен график линейной функции вдоль оси Oy. Квадратные решетки соответствуют разным знакам k. Любая вершина графа может быть начальным состоянием графика линейной функции, так же как и любая вершина может служить целевым состоянием. Применим модель обучения в процессе работы, предложенную в [1], в компьютерной системе управления процессом научения решению задач. Обозначим yk – выполняемый обучающимся в k-ом периоде времени объем учебных действий. Если интерпретировать тип обучающегося (уровень навыка) rk Î [0; 1] как долю успешных действий обучающегося, то, выполняя в периоде k объем работ yk, обучающийся достигнет результата zk=rkyk. Тогда результат обучающегося – суммарный объем работ, успешно выполненных обучающимся за k периодов времени, k

Z k = å ri yi

(3)

i =1

С другой стороны, обучающимся выполнен больший объем (успешных и неуспешных) действий: k

Y k = å yi

(4)

i =1

Этот объем учебных действий условно, как считает автор работы [1], можно считать тем «опытом», который приобрел обучающийся. В модели фигурируют три «макропараметра»: суммарный объем учебных действий Y, число периодов T и результат Z. Искомой переменной является «траектория обучения» y1,T. Фиксируем суммарный объем учебных действий Y, которые может выполнить обучающийся, и время обучения T. Требуется найти траекторию, максимизирующую результат Z: ìZ t ® max ï t íY £ Y ït £ T î

(5)

Эту задачу можно условно назвать задачей об оптимальном обучении.. Задача заключается в том, чтобы за фиксированный объём учебных действий -Y на данном фиксированном периоде – T, добиться максимального результата – Z. Каждое действие обучающегося правильное или неправильное фиксируется системой и записывается в специальный протокол. Системой вычисляется доля успешных действий: Rk =

Zk . В зависимости от k определяется Yk

154

СПИ-МТ-2009 уровень успешности обучаемого и строится кривая научения (рис. 2).

Рис. 2. Кривая научения В процессе научения обучающемуся может не хватить ресурса Y1 для выполнения заданного объёма работ Z1, значит Z11Z2. Этот ресурс вычисляется следующим образом: Yk +1 = Z k +1 + Yk (1 -

Z kk ) Zk

(4)

где Zkk - фактическое количество успешных действий. С течением периодов, добавка к объёму работ Y будет уменьшаться, т.е. Y→Z. Ошибочные действия будут совершаться всё реже. Когда Y станет равным Z, в течение нескольких периодов подряд, можно сделать вывод, что обучающийся научился решать поставленные задачи. На рис. 3 показана экспериментальная зависимость Y(k).

Рис. 3. Зависимость Y(k). Горизонтальная ось – номер периода научения или работы k 155

СПИ-МТ-2009 Несмотря на то, что задание одно и тоже, и потенциально проблемная среда одинакова для всех обучающихся, реальная проблемная среда зависит как от их поведения (учебной деятельности), так и от личности обучающегося. Это определяется тем, что поведение обучающегося является саморегулируемым и взаимосвязанным с проблемной средой и личностью обучающегося [3]. Список использованных источников 1. Новиков Д.А. Модели обучения в процесс работы. М.: ИПУ РАН, 2008. 2. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд..: Пер. с англ. -М.: Изд. Дом "Вильямс", 2006. – 1408 с. 3. Дьячук П.П. Функциональные компьютерные системы управления деятельностью обучающихся решению задач// Информатика и образование. 2007, № 7, с. 102-104. Заславская О.Ю. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СТАНДАРТНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ В УСЛОВИЯХ АКТИВНОГО ВНЕДРЕНИЯ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС [email protected] В концепции «информационного общества» информация приобретает первоочередное значение, так как без качественного информационного обеспечения, налаженной инфраструктуры связей невозможно получить оптимизированное по набору параметров управленческое решение. Создание целостной системы информации внутри образовательного учреждения позволит улучшить качество прогнозирования и планирования управляющей и управляемых подсистем. Четкое понимание возможностей информационных технологий, активное участие руководителей образовательных учреждений в сборе, накоплении, регистрации, передаче, обработке, хранении, представлении информации и ее анализе при подготовке и принятии решений обеспечивает эффективность управленческой деятельности. Перед руководителем образовательного учреждения неизбежно возникает проблема – или воспользоваться готовой программой для преобразования информационного обеспечения своего учреждения или разработать такую программу самостоятельно. К положительным моментам первого подхода необходимо отнести отсутствие необходимости изучения каких-либо оболочек, офисных приложений, языков программирования, вникания в тонкости взаимодействия приобретенной программы с различными операционными системами и т.д. Кроме того, их можно с равным успехом использовать для работы в различных об156

СПИ-МТ-2009 ластях: организации документационного обеспечения управления, подготовке текстовых документов, обработке финансово-экономической информации, работе с организованными массивами информации (базами данных), а также возможность распределенной обработки данных в рамках локальных и глобальных информационно-вычислительных сетей и т.д. Это является особенно привлекательным с финансовой точки. Однако при использовании покупных программ могут встретиться и затруднения. Например, прежде чем приступить к практической работе, часто необходимо изучить десятки страниц инструкции по использованию приобретенной программы. Такие инструкции, как правило, написаны достаточно специфическим языком, насыщены многими незнакомыми для преподавателей, далеких от программирования, терминами. Поэтому реальное количество времени, необходимое для изучения “глобальной” приобретенной программы “с нуля” может составить десятки часов. Приобретенные со стороны программы, как правило, отличаются определенной консервативностью. Если в ходе эксплуатации такой программы возникает необходимость радикально изменить интерфейс ее отдельных разделов, ввести дополнительные элементы мультимедиа и т.д., то самостоятельно это сделать затруднительно и необходимо обращаться к разработчику, что требует дополнительных финансовых затрат. Создание целостной системы информационного обеспечения, на основе использования стандартного программного обеспечения, а именно, интегрированный офисный пакет MSOffce, включающий в себя табличный процессор Excel, систему управления базами данных Access, текстовый процессор Word, программный продукт для создания презентаций PowerPoint в образовательном учреждении позволит без дополнительных финансовых затрат улучшить качество, оперативность управленческого и педагогического анализа, создать интерактивную аналитическую основу прогнозирования и планирования, и тем самым повысить эффективность своей управленческой деятельности. Список использованных источников 1. Заславская О.Ю., Сергеева М.А. Информационные технологии в управлении образовательным учреждением. Учебное пособие. – М., 2006. Калягин А.Н. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ ФАКУЛЬТЕТА «МЕНЕДЖМЕНТ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ» ПО ТЕОРИИ СЕСТРИНСКОГО ДЕЛА В СИСТЕМЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ «ГЕКАДЕМ 3.0» [email protected] Система дистанционного обучения «ГЕКАДЕМ» стала применяться в 157

СПИ-МТ-2009 Иркутском государственном медицинском университете для ведения заочного этапа на отделении сестринского дела факультета «Менеджмент в здравоохранении, медицинское право, медицинская биохимия» с 2004 года [1,4]. Работу ведут конструктор курсов, формирующий учебный курс, и тьютор, непосредственно курирующий деятельность студентов [2]. Первоначально использовалась 2 версия программного продукта, а с 2008 года введена в эксплуатацию 3 версия, получившая новые возможности, предназначенные для изучения анализа успеваемости студентов: анализ успеваемости по учебным блокам, аналитика по учебным курсам, ранее имелись функции сводная таблица успеваемости, финальная статистика по группам, итоги. Новые возможности программного продукта позволяют тьютору шире реализовывать возможности анализа работы студентов, лучше представляться сильные и слабые места электронного учебного курса и представлять рекомендации разработчику курсов. Теория сестринского дела – это новая учебная дисциплина, введённая в преподавание в связи с открытием в 1991 году новых факультетов высшего сестринского образования в медицинских ВУЗах России. Её основная цель – познакомить студентов 1 курса с современным состоянием сестринского дела в России и за рубежом, важнейшими теоретическими положениями этого раздела медицины. Фактически в ней формируются начальные компетенции медицинской сестры более высокого профиля – лидера сестринского дела [3]. Перед внедрением этого предмета в учебный процесс была проведена большая организационно-методическая работа, включившая в себя подготовку рабочих программ, учебных блоков, тестов, индивидуальных заданий, семинаров, создания форм контроля [1,4]. На очном этапе студенты слушают лекции преподавателя, на заочном сталкиваются с большим объёмом новых терминов, которые представлены в глоссарии, созданном для каждой темы в отдельности, имеют возможность знакомиться с теоретическим материалом, выполнять различные виды заданий – тесты, индивидуальные и групповые проекты, участвовать в семинаре. Различные виды активности каждого студента в период обучения в дистанционной среде позволяют глубже и прочнее усвоить предмет, познакомиться с мнением своих коллег по важным вопросам сестринского дела. Индивидуальные проекты рецензируются преподавателем и по ним выносятся рекомендации для каждого студента. За период работы через систему «Гекадем» по предмету теории сестринского дела прошли 265 студентов. После первого года работы были предприняты меры по совершенствованию заданий для студентов. Кроме того, в первый год работы было довольно большое число студентов, которые не имели представления об обучении в виртуальной среде, но с течением времени число таких стало существенно сокращаться, что привело к исчезновению группы несдавших предмет уже на втором году работы. Распределение оценок между студентами в разные годы представлено в таблице 1. Из неё 158

СПИ-МТ-2009 видно, что предмет хорошо усваивается. Высоким на протяжении всех лет является качество знаний студентов (отличные+хорошие оценки), которое составляет 97,0%, стабильным – средний балл. Таблица 1 Оценка успеваемости студентов по годам Год обуОбщее СредРаспределение оценок, % чения число сту- Отлично Хорошо Удовле- Не сдали ний дентов, балл творичел. тельно 2004 86 57,0 37,2 4,7 1,1 4,5 2005 66 59,1 36,4 4,6 4,5 2006 58 87,0 13,0 4,9 2007 59 61,1 37,3 1,7 4,6 Итого 265 66,0 31,0 2,7 0,3 4,6 Таким образом, использование системы дистанционного обучения «ГЕКАДЕМ 3.0» позволяет решать не только задачи по обеспечению студентов учебными материалами и проверки их знаний, но и оценки качества подготовки специалистов с помощью блока аналитических возможностей. Список использованных источников 1. Калягин А.Н. Организация дистанционного обучения студентов по специальности «Менеджмент в здравоохранении» в медицинском вузе// Врач-аспирант. – 2006. - Вып. 3 (12). – С. 270-271. 2. Основы деятельности тьютора в системе дистанционного образования: специализированный учебный курс/ С.А. Щенников, А. Г. Теслинов, А.Г. Чернявская и др. – 2-е изд., исправ. – М.: Дрофа, 2006. – 591 с. 3. Погорелова И.Г., Калягин А.Н., Жукова Е.В. Компетентностный подход в современном медицинском образовании// Сибирский медицинский журнал (Иркутск). – 2008. – Т. 77. №2. – С. 106-109. 4. Malov I.V., Pogorelova I.G., Guzol L.O. Realization of Distance Learning at Irkutsk State Medical University: First Experience, Problems & Perspectives. // Global Integration of Graduate Programmes, Irkutsk, Oktober, 5, 2005 y. – Irkutsk, 2005. – P. 28. Кирилов А.А., Олейникова С.А. О ПОДХОДАХ К ФОРМАЛИЗАЦИИ ДЛИТЕЛЬНОСТИ ОБСЛУЖИВАНИЯ ПАЦИЕНТОВ В МНОГОПРОФИЛЬНЫХ ЛЕЧЕБНО-ПРОФИЛАКТИЧЕСКИХ УЧРЕЖДЕНИЯХ [email protected] Рассматривается задача оптимизации функционирования лечебнопрофилактического учреждения (ЛПУ) [1]. На вход системы поступает поток 159

СПИ-МТ-2009 пациентов, которым необходимо оказать медицинскую помощь. Обслуживание оказывают специалисты, каждый из которых имеет определенную специальность (терапевт, кардиолог и т.д.). Каждый пациент проходит свой «маршрут» лечения, который определяет лечащий врач. Необходимо таким образом составить расписание приема для каждого пациента, чтобы загрузка ЛПУ в целом была бы оптимальной с точки зрения некоторого критерия. На качество расписания будет влиять степень соответствия фактической и запланированной длительности обслуживания пациентов. Поэтому чем более адекватной будет оценка длительности обслуживания отдельным пациентом, тем более оптимальное можно сформировать расписание. Проводя анализ функционирования ЛПУ, можно выявить факторы, влияющие на длительность обслуживания [1]. Основными факторами будут являться специфика оказываемой услуги и особенности конкретного пациента. Другим важным фактором является так называемая «случайность» поступления данного пациента в ЛПУ. Всех пациентов условно можно разделить на случайных и запланированных. Случайные пациенты поступают в систему в случайные моменты времени и требуют выполнения услуг, перечень которых можно лишь предсказать в статистическом смысле. Запланированными считаются пациенты, которые посещают того или иного специалиста в данном ЛПУ неоднократно. Поскольку предварительный «осмотр» данного пациента уже проводился, специфика его болезни в той или иной степени установлена, логично предположить, что для его приема потребуется в среднем меньше времени, чем для «нового» пациента. Специфика заболевания у пациента также является важным фактором, влияющим на длительность обслуживания. Таким образом, некоторые параметры для отдельного пациента можно учесть исходя из исходных данных, влияние остальных параметров можно лишь предположить. Существуют также разные технические факторы, которые могут существенно замедлить время обслуживания. К ним относятся, например, выход из строя оборудования, отключение электричества и т.д. Однако будем предполагать, что влияние этих факторов на длительность обслуживания незначительно. Длительность обслуживания – это случайная величина, на которую оказывает влияние большое число факторов. Определим закон распределения этой случайной величины. Для этого наиболее подходящим является закон бета. В частности, данный закон имеет две неотрицательные точки пересечения с осью абсцисс, что в наибольшей степени подходит для описания длительности обслуживания, поскольку, как правило, всегда можно указать наименьшее и наибольшее время выполнения операции. Формула его плотности имеет следующий вид [2]: ì (t - a )p-1 (b - t )q -1 , a £ t £ b, ï f x (t ) = í (1) B(p, q ) ï0, t < a , t > b. î 160

СПИ-МТ-2009 Как видно из формулы (1), время обслуживания зависит как от значений a и b, так и от параметров закона p и q. Значения a и b соответствуют наименьшему и наибольшему времени обслуживания, а параметры p и q определяют характер данного распределения. В частности, при увеличении p и q, распределение становится более сконцентрированным около моды, при равенстве p и q – симметричным (и в этом случае оценкой будет являться середина интервала [a,b]) и т.д. Существует ряд методов, позволяющих по значениям a, b и m оценить математическое ожидание (среднюю длительность) и дисперсию (отклонение от среднего). К ним в частности относится наиболее распространенный метод решения задач СПУ - ПЕРТ. Все они предполагают точное знание границ изменения случайной величины и ее наиболее вероятное значение. Однако, в настоящее время при планировании деятельности ЛПУ практически отсутствует механизм коррекции этих значений в зависимости от специфики случайной величины. Поэтому важной задачей является также корректная оценка границ интервала a и b, а также оценка моды m. Таким образом, длительность выполнения работ в ЛПУ можно описать с помощью случайной величины, имеющей закон бета. В зависимости от специфики этой величины (запланированный или случайный пациент, характер заболевания и т.д.) необходимо варьировать границы ее возможных значений. Следующей задачей является разработка системы принятия решений, которая по имеющимся сведениям о пациенте и каждой конкретной операции, которую необходимо выполнить для его обслуживания, предложила бы механизм количественной оценки a, b и m. Список использованных источников 1. Олейникова С.А., Кирилов А.А. Об одном подходе к решению задачи планирования обслуживания пациентов// Врач-аспирант. Выпуск 3(24). 2008. с.235-240. 2. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика/ А.И. Кобзарь М.: Физматлит, 2006. – 816с. Кораблев К.Г. СТРУКТУРА И ВОЗМОЖНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ НОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ [email protected] Информационные технологии (ИТ) в образовании играют все более существенное значение. Современный учебный процесс сложно представить без использования компьютерных средств обучения (КСО). Последние составляют обширный класс средств, относящихся к образовательным ИТ. Направление автоматизированных обучающих систем (АОС) может рассматри161

СПИ-МТ-2009 ваться как набор компьютерных обучающих систем (КОС) для базовой подготовки по одному или нескольким разделам (темам) курса (дисциплины) с возможностями компьютерных систем контроля знаний (КСКЗ) для определения уровня знаний обучающегося (тестируемого) по данным разделам (темам) курса (дисциплины), и его оценивания с учетом установленных квалификационных требований. Структура разрабатываемой АОС должна состоять из двух модулей: обучающего и контролирующего. Первый модуль включает в себя достаточный объем теоретического материала, а также вопросы для самопроверки в рамках изучаемого раздела или темы. Контролирующий модуль построен по принципу классификации предлагаемых вопросов по степени сложности в зависимости от того, какую оценку получает обучающийся на предыдущем этапе опроса. Причем, в зависимости от полученной оценки при ответах на вопросы, происходит выборка вопросов из того или иного класса. При использовании системы в учебном процессе реализуются следующие возможности: - поиск и вывод на экран любой темы (раздела) курса (дисциплины), которые входят в АОС как самостоятельный блок учебного материала; - просмотр, изучение (при необходимости - конспектирование) и усвоение пояснительного (учебного) материала по каждому вопросу выбранной темы (раздела); - самопроверка степени усвоения учебного материала за счет предъявления обучающемуся нескольких вопросов с альтернативными ответами по теме, из которых только один ответ верен; - контроль степени усвоения учебного материала тем (разделов), входящих в АОС с автоматическим выставлением оценки по сумме правильных ответов (в 5-ти балльной шкале) и занесением данных в память ПЭВМ. Эффективность АОС обеспечивается включением у обучающегося как слуховой, так и зрительной памяти. Монахова М.А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МУЛЬТИМЕДИЙНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРЕДПРОФИЛЬНОЙ ПОДГОТОВКЕ УЧАЩИХСЯ 9-Х КЛАССОВ [email protected] Создание учащимися совместно с педагогами новых образовательных и информационных технологий для конкретно взятой школы на базе современных мультимедийных технологий повышает уровень образования. Обогащение образовательного процесса применением учебнометодических мультимедийных комплексов позволяет улучшить качество преподавания предмета. Презентация «Мир профессий», созданная на основе материала, взято162

СПИ-МТ-2009 го из Интернета, открывает учебный курс предпрофильной подготовки и наглядно подтверждает наличие огромного количества профессий, в котором необходимо выбрать ту, единственную, удовлетворяющую потребностям и возможностям учащихся. Эта же презентация используется как основа в середине учебного года на классных часах, но уже с полученными результатами по типу профессий и выбору профиля обучения в 10-ом классе. Создан видеофильм, продолжительностью 40 минут с экскурсиями на различные предприятия города, который наглядно помогает познакомиться с профессиями, востребованными в нашем городе. В рамках месячника профориентации проводится презентация «Учебные заведения города Нурлат». Это итоговая защитная работа по предпрофильной подготовке, созданная учениками 9 класса, позволяет виртуально и очень подробно знакомиться со всеми учебными заведениями города, тем самым, проводя заочно ярмарку вакантных мест. Это позволяет привлекать выпускников к поступлению в Вузы родного города и приобретать профессию одновременно, работая, так как многие из них имеют заочную форму обучения. Эта же презентация наглядно знакомит с понятием «факультет», «специальность», «формы обучения». Ее использование начинается как изучение нового материала, в конце урока как закрепление, на последующих уроках как повторение изученного. Кроме презентаций, созданных учащимися школы и педагогом- организатором предпрофильной подготовки, на занятиях-тренингах, проводимых психологом школы, применяется готовый мультимедийный продукт «Самопознание». Новые информационные и Интернет-технологии открывают учащимся доступ к не традиционным источникам информации, повышают эффективность самостоятельной работы, дают совершенно новые возможности для творчества, позволяют реализовывать принципиально новые формы и методы обучения. Первухина Н.В. ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРА В ПРЕПОДАВАНИИ ИНОСТРАННЫХ ЯЗЫКОВ [email protected] «Истинным стимулом человеческой жизни является завтрашняя радость. В педагогической технике эта завтрашняя радость является одним из важнейших объектов работы» Макаренко Научно-технический прогресс - это процесс непрерывного развития 163

СПИ-МТ-2009 науки, техники, технологии, совершенствования форм и методов организации труда. Одним из важнейших его направлений является автоматизация преподавания. Быстрые темпы развития информационно-коммуникационных технологий способствуют появлению новых форм обучения. Рациональное использование персонального компьютера позволяет применять новые способы передачи учебной информации учащимся. Примером такой передачи являются электронные учебные пособия (ЭУП), позволяющие сделать более доступными формы восприятия теоретического материала, расширить знания, уменьшить время, затрачиваемое на обучение, повысить качество и мотивацию преподавания. Разработка ЭУП позволяет автоматизировать процесс предъявления теоретического материала и тестирования учащихся с меньшими затратами времени, углубить знания, сократить сроки обучения, увеличить число слушателей на одного преподавателя. Контроль знаний студентов является одним из немаловажных моментов в учебном процессе. Программа тестового контроля позволяет автоматизировать процесс тестирования с меньшими затратами времени, что значительно облегчает работу преподавателя. Обычные контрольные вопросы бумажных учебников заменяются интерактивными тестами. С их помощью можно своевременно выявить нежелательные, узко дисциплинарные тенденции в изложении учебного материала и внести своевременную коррекцию в учебный процесс. При этом результат тестирования выдается сразу – в специальном окне после прохождения теста высвечивается количество правильных ответов и оценка. Экономия времени, необходимого для изучения конкретного материала, благодаря использованию электронного учебника в преподавании в среднем составляет 30%, а приобретенные знания сохраняются значительно дольше, так как визуальный метод получения информации человеком воспринимается легче, чем вербальный, и запоминается на более длительное время. В сотрудничестве со студентами отделения информационных технологий были созданы такие ЭУП как: Английский язык для начинающих. Компьютерный английский. Car is our friend (для студентов отделения автомобильного транспорта), а также интерактивные тесты по темам «Экология», «Компьютерные термины», «Англоязычные страны», «Международные автомобильные термины» и другие. Учебные пособия и тесты размещены на внутриколледжном сервере, куда имеют доступ все преподаватели и студенты. В современных условиях учебные заведения ставят перед собой задачу подготовить не просто знающих и умеющих что-либо делать людей, а людей, способных к деятельности в условиях конкуренции, умеющих ориентиро164

СПИ-МТ-2009 ваться в потоке научно-технической информации, работать с литературой, осваивать новые технологии. Важно не просто передать знания, а выработать у учащихся потребность в максимальном развитии возможностей и способностей, в готовности постоянно учиться и самосовершенствоваться. Формирование личности ребенка складывается из многих параметров. Одним из основных является формирование и развитие творческих способностей учащихся, их интеллектуальной активности. Проблема развития комплекса свойств, входящих в понятие «творческие способности», требует длительной, целенаправленной работы. После пятнадцати лет, когда заканчивается формирование основ образного, творческого мышления, волевой и моральной сферы человека, осознание закономерностей окружающего мира, - наступает время использования компьютера, как инструмента продуктивной работы. Умелое руководство творческой работой позволяет соединить интерес студентов к иностранному языку и компьютерным технологиям. Выполняя самостоятельные творческие задания к урокам, студенты создают презентации, видеофильмы, анимационные ролики по различным темам на английском или немецком языках, электронные газеты к различным памятным датам. В учебном фильме «Forever native» на английском языке рассказывается о природе Алтая, о туристических горных маршрутах, об организации сплавов по реке Катунь, об уникальном озере Ая. Яркие видеофрагменты, красочные фотографии, музыкальное сопровождение (горловое пение коренных жителей Алтая) дополняют интересную информацию о родном крае. Видеофильм сделан в программе «Pinnacle Studio» с использованием спецэффектов. Интерактивное приложение (на английском и русском языках) по теме «Экология планеты» рассказывает об экологической обстановке на нашей планете и в Алтайском крае в частности. Данная работа заняла третье место в международном конкурсе «Цифровой ветер» в номинации «Интерактивное приложение» и получила сертификат участника международного конкурса «Join Multimedia» (компания Siemens, Германия). Учебные проекты по темам «Русские немцы на Алтае», «По ком звонит колокол» (экология Алтайского края), «Компьютерные зомби» (о проблемах лудомании среди подростков) стали победителями регионального конкурса учебных проектов в рамках программы «Intel». Во время проведения бинарного урока по теме «Путешествия» (английский язык + информатика) студенты познакомились с достопримечательностями зарубежных стран и России, научились создавать с помощью ПК рекламные видеоролики, озвучивать их на английском языке. Интерактивная игра «Англоязычные страны» была создана для проведения интеллектуального марафона среди старшеклассников школ города и студентов первого курса колледжа. Игра была построена с учетом реальных 165

СПИ-МТ-2009 знаний, умений и подготовленности учащихся по данной теме. Помимо ПК, был использован мультимедийный проектор, 2 экрана, звуковые устройства, что обеспечивало большую наглядность при проведении игры.

Разработана с использованием языка разметки гипертекста HTML, постоянно набирающего популярность, причем не только в сфере Интернеттехнологий, но и в области презентационных услуг, рекламно-выставочной деятельности, в разработке программного обеспечения. Достоинством языка HTML является мобильность и простота использования. С его помощью можно грамотно и профессионально создавать привлекательные и интересные электронные документы. Игра выполнена эмоционально ярко, с применением анимационных эффектов, теоретический материал включает текстовую информацию из различных источников, что немаловажно при изучении данной дисциплины, и сопровождается иллюстрациями, анимационными рисунками, фотографиями и видеороликами. Данная игра проста в обращении, т.к. рассчитана на неопытного пользователя. Может быть использована любым преподавателем при подготовке к занятиям, на внеаудиторных занятиях, а также при самообучении. Позволяет повысить эффективность преподавания и восприятия учебного материала, сделать процесс обучения более наглядным. При открытии учебного пособия мы попадаем на стартовую страницу, а с нее на главную страницу, при помощи которой мы можем работать уже непосредственно с данным материалом. На главной странице расположены названия тем и количество баллов по каждому вопросу. При открытии окна с количеством баллов высвечивается окно с вопросом и 4 вариантами ответов. При нажатии на правильный ответ высвечивается окно, на котором появляется изображение пляшущего мышонка, и происходит возврат на главную страницу. При нажатии на неправильный ответ высвечивается окно, на котором появляется изображение плачущего ребенка, и происходит возврат на страницу с вопросом. 166

СПИ-МТ-2009

Содержание игры позволяет формировать комплекс знаний и умений и оперирование ими; соотносить изученное и изучаемое; соединять отдельные знания в одно целое. Структура игры компактна, материал на каждом этапе логически взаимосвязан, информативная ёмкость достаточно большая. Компьютер, предоставляя разнообразный материал для творчества, сам творить не может, как не может и научить творить ребенка. Но можно самим научиться творить с помощью компьютера. Ведь творчество – это дар, присущий только человеку. Известный американский психолог Д.Моррис писал: «Творчество есть не более как проекция детских качеств на жизнь взрослых. Если бы процессы, с которыми они связаны, - чувство удивления и любопытства, тягу к пробам, поискам и находкам - можно было бы предохранить от возрастного увядания, если бы можно было добиваться того, чтобы они преобладали в поведении взрослого, тогда мы бы победили в важной битве - битве за творчество». 167

СПИ-МТ-2009 Полушкин О.А. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ КАК СРЕДСТВО УПРАВЛЕНИЯ ИХ КАЧЕСТВОМ [email protected] Проблема качества подготовки специалистов остро встала перед высшей школой РФ в последние годы. В настоящее время наметилась тенденция поиска пути решения этой проблемы с использованием международных стандартов (МС ИСО серии 9000:2000) и модели Премии Правительства РФ в области качества, построенной на их основе и ставящей главную задачу – стимулировать вузы к поиску современных методов управления, установить ориентиры в области развития систем обеспечения качества подготовки специалистов. Следует заметить, что отмеченный путь хотя и манит своей целью, однако в большей мере он ведет к пропаганде идей, заключенных в МС ИСО серии 9000:2000. Это подтверждает сомнения, появившиеся на заре популяризации этих стандартов в нашей стране в работе [1] и сводящиеся к тому, что рост популярности этих идей происходит благодаря пугающей информации о закрытии европейского и мирового рынков для предприятий, не внедривших эти стандарты. Вместе с тем, механизма внедрения эти стандарты не содержат, отчего у нас в стране и поныне растет их популярность, а не практическая реализация. Не отвергая правильность и полезность популяризации принципов менеджмента качества продукции вообще и выпускников вузов, в частности, а сетуя лишь на отсутствие средств их практической реализации, заводящее в тупик решение государственной проблемы качества подготовки специалистов в вузе, заметим следующее: – эффективное решение проблемы качества следует искать не с традиционным лозунгом обеспечения и постоянного подъёма качества высшего образования, а путем управления качеством подготовки специалистов в вузе, преследующим цель гарантировать требуемый и количественно обоснованный уровень качества подготовки в заданные сроки заданного количества выпускаемых вузом специалистов каждой из подготавливаемых им специальностей. Именно так должна в современных условиях формулироваться основная цель функционирования образовательной деятельности государственного вуза; – одним из принципов менеджмента качества, хотя и не получившим должного и достаточно полного раскрытия в МС ИСО серии 9000:2000 и даже не нашедшим отражения в отмеченной выше модели Премии Правительства РФ в области качества, является «системный подход к менеджменту». Вместе с тем, именно этот принцип, при современном уровне развития теории и практического использования методов управления сложными системами на всех стадиях их создания (нормирование показателей качества, проек168

СПИ-МТ-2009 тирование, реализация) и функционирования (работа, эксплуатация, потребление, обслуживание, ремонт и пр.), является основой практической реализации других стандартизованных принципов менеджмента качества. С позиции теории управления сложными системами, разрабатывающей методологию современного системного подхода к анализу и синтезу объектов и процессов, обладающих признаками сложной системы [2,3], поставленная Минобрнауки РФ задача создания в отечественных вузах «систем управления качеством подготовки специалистов» некорректно сформулирована. Если технологический процесс подготовки некоторой специальности в вузе имеет признаки сложной системы, то управление им и, в том числе, управление качеством его продукции (выпускаемые специалисты) является атрибутом такой системы. Поэтому в корректной (с позиций системотехники) формулировке перед вузами должна ставиться задача «постановки процессов подготовки специалистов на системотехническую основу», которая решается воссозданием у существующей в каждом вузе некоторой «системы» подготовки специалистов всех (без исключения) отмеченных и раскрытых в [2,3] признаков сложной системы, что позволит решать задачи управления этими процессами средствами системотехники, включая имитационное моделирование их функционирования. Последнее позволяет априорно оценить эффективность различного рода управляющих воздействий на эти процессы. При этом разработка математической модели процесса подготовки специалистов в вузе и формализованных для использования ЭВМ алгоритмов моделирования этого процесса при решении задач управления его качеством может быть поставлена и решена в общем виде, пригодном к использованию при подготовке любой специальности в вузе любого профиля и направления подготовки. Первой задачей построения математической модели процесса подготовки специальности в вузе как сложной системы является разработка модели функционирования элемента этой системы, в качестве которого принят процесс подготовки отдельной i-й дисциплины учебного плана специальности. Её решение потребовало введения критерия оценки качества функционирования такого элемента, построенного в виде

Ki =

ni (1 - n i-β ) p i (1 - p i-u ), ni -1 pi - 1 i

i

(1)

где ni – число дисциплин учебного плана специальности, на которых основывается изучение i-й дисциплины, включающее рассматриваемую дисциплину; βi – взвешенная системная оценка адекватности ресурсообеспечения учебного процесса подготовки i-й дисциплины в конкретном вузе, готовящем конкретную специальность, представленная как βi = 0,1(4βTi + 3βKi + 2βMi + βИi ) ; (2) pi – число преподавателей, ведущих подготовку i-й дисциплины для рассматриваемой специальности; ui – показатель качества работы преподава169

СПИ-МТ-2009 телей, ведущих подготовку i-й дисциплины специальности, который принимается пропорциональным уровню оплаты их труда и который служит критерием адекватности обеспечения процесса подготовки i-й дисциплины энергетическими ресурсами (в соответствии с [2] последние включают не только различные виды физической энергии, но и финансовые средства, потребные для обеспечения функционирования сложной системы). В последнем выражении βTi, βKi, βMi, βИi – критерии адекватности обеспечения процесса подготовки i-й дисциплины ресурсом времени, кадровым преподавательским ресурсом, материальными и информационными ресурсами соответственно. Не представляя здесь полученные в ДГТУ общие выражения для расчета этих критериев и ui (это, как и [4], - материалы отдельных публикаций), отметим, что эти критерии могут быть рассчитаны для каждой i-й дисциплины учебного плана специальности в условиях её подготовки каждым конкретным вузом. Поэтому значения ni, βi, pi, ui, определяющие характеристику Ki собственных свойств модели и совместно учитывающие уровень обеспечения учебного процесса подготовки i-й дисциплины учебного плана специальности всеми видами ресурсов с учетом специфики этой подготовки в конкретном вузе, представляем отдельными входами математической модели этого процесса. Значения этих критериев могут лежать в диапазоне от нуля до единицы, обеспечивая 0 < βi ≤ 1, 0 < ui ≤ 1 и 0 < Кi ≤ 1. При Кi = 1 ресурсообеспечение учебного процесса подготовки i-й дисциплины и эффективность его использования в вузе при подготовке специальности обеспечивают наивысшее (эталонное) качество подготовки этой дисциплины. Следует заметить, что определенный по (1) критерий Ki характеризует собственные свойства (потенциал) вуза, определяющие уровень качества реализуемого им процесса подготовки i-й дисциплины. Этот критерий может быть определен для каждой i=1…N дисциплины учебного плана специальности с включением в N выпускной работы. К собственным свойствам процесса подготовки каждой из дисциплин учебного плана специальности относится также вклад этой дисциплины в формирование профессиональных (отдельно специальных и фундаментальных) и непрофильных знаний будущего специалиста-выпускника, определяющих на выходе процесса его качество посредством методологии, представленной в [5]. Учитывая это, вводим трехкомпонентный вектор {ξ}i относительных уровней вклада i-й дисциплины в отмеченные направления подготовки специалиста. Компоненты {ξ}i определяются анализом рабочей программы i-й дисциплины. Наконец, к собственным свойствам модели процесса подготовки i-й дисциплины относим критерий Si сложности восприятия этой дисциплины обучающимся контингентом. Методические положения по обоснованию значений Si для любой i=1…N дисциплины разработаны в ДГТУ. 170

СПИ-МТ-2009 Качество освоения i-й дисциплины обучающимся специальности контингентом объема Lc зависит не только от характеристик собственных свойств процесса её подготовки, но и от уровня подготовленности этого контингента к её изучению. Для дисциплин начальной подготовки в вузе, изучаемых в первом семестре обучения, уровень подготовленности контингента оценивается качеством набора на специальность, определяемого с помощью разработанной в ДГТУ /6/ модели φ(h) качества набора. Последняя представляется как смещенный закон Максвелла с характеристиками hmin – минимальный уровень довузовской подготовки, определяемый проходным баллом на вступительных испытаниях, и σ0 – параметр закона, характеризующий однородность набора на специальность. Процесс изучения каждой i-й дисциплины начальной подготовки трансформирует φ(h), изменяя значения параметров этой модели и формируя на выходе модель φ(hi) качества подготовки этой дисциплины обучающимся контингентом. Параметры hmini, σ0i этой модели определяются не только значениями hmin, σ0, но и значениям критерия Кi по построенным зависимостям. Для дисциплин последующей подготовки, изучение которых базируется на знаниях, умениях и навыках, полученных по ранее изученным дисциплинам вузовской подготовки, уровень подготовленности контингента к изучению каждой k-й из этих дисциплин оценивается моделью φ(hnk). Её параметры определяются значениями hminl, σ0l параметров закона Максвелла распределения оценок качества подготовки каждой l-й дисциплины для l=1…nk – число дисциплин вузовской подготовки, на которых основывается изучение k-й дисциплины. Модель процесса подготовки k-й дисциплины последующего обучения в вузе трансформирует параметры модели φ(hnk) в параметры hmink, σ0k модели φ(hk) на выходе процесса этой подготовки с помощью полученных соотношений. Представление в качестве выходов моделей процессов подготовки отдельных дисциплин в виде законов Максвелла позволяет найти долю δk брака этой подготовки как h допk

δk=0 при h допk £ h mink ; д k =

ò j (h )dh k

k

при h допk f h mink ,

(3)

h mink

где hдопk – допустимый минимальный уровень качества подготовки k-й дисциплины, необходимый для последующего обучения или практического использования. Наконец, в качестве выхода математической модели процесса подготовки любой k-й дисциплины должна фигурировать оценка уровня достижения цели её изучения, в качестве которой принято выражение {Dk}=Kk{ξ}k, (4) в котором компоненты {Dk} определяют обеспеченные ресурсами вуза уровни профессиональной специальной, профессиональной фундаменталь171

СПИ-МТ-2009 ной и непрофильной подготовки, получаемые каждым обучающимся после изучения этой дисциплины.

Модели функционирования процессов освоения дисциплин начальной (а) и последующей (б) подготовки в вузе Схемы на рисунке представляют определенные выше входы, собственные свойства и выходы математических моделей процессов подготовки дисциплины в вузе, а полученные соотношения связывают входы и собственные свойства этих моделей с характеристиками выходов, определяя таким образом функцию элемента сложной системы, которой представляется процесс подготовки специальности в вузе. Дополнительно на этих схемах в качестве входов представлены: Lc – объем контингента, набранного для обучения специальности по результатам вступительных испытаний; lCS – объем контингента, изучающего k-ю дисциплину в s-м семестре обучения специальности. Математическая модель процесса подготовки специальности в вузе трактуется как совокупность моделей процессов подготовки всех N дисциплин учебного плана этой специальности, совместное взаимосвязанное и взаимозависимое функционирование которых направлено на достижение определенных и поставленных выше целей. Построение такой модели потребовало выделения в процессе подготовки специальности отдельных иерархически подчиненных подсистем профессиональной специальной, профессиональной фундаментальной и непрофильной подготовки, каждая из которых включает некоторое число элементов (дисциплин учебного плана), обеспечивающих соответствующий вид подготовки выпускаемого специалиста. Совокупность таких подсистем с определением элементов, их образующих, представляет собой иерархическую структуру процесса подготовки специальности. Её построение требует ранжировки дисциплин учебного плана с учетом их приемственности. Разработанная методика такой ранжировки, основанная на анализе рабочих программ дисциплин учебного плана специальности, позволяет не только формализовать определение значений nk для моделей процесса подготовки дисциплин (см. рисунок), но и построить матрицы операторов связей дисциплин в подсистемах, связей подсистем иерархической структуры всего процесса подготовки специальности и эффективно распределить процессы подготовки дисциплин по семестрам обучения. При этом 172

СПИ-МТ-2009 наивысший уровень иерархии (наименьший номер в ранжировочном ряду дисциплин, равный единице) имеет выпускная работа, завершающая процесс подготовки специалиста. С построением отмеченных операторов связей выходы модели функционирования процесса подготовки дисциплины, имеющей более высокий номер в ранжировочном ряду, автоматически поступают на входы моделей функционирования процессов подготовки дисциплин, имеющих более низкий номер в ранжировочном ряду, если изучение последних основывается на знаниях, умениях и навыках, полученных при изучении первой. Поэтому совокупность моделей функционирования процессов подготовки всех N дисциплин (включая выпускную работу) учебного плана и операторов их связей представляет собой математическую модель процесса подготовки специальности в вузе в представленной выше её трактовке. Обобщенно эту модель можно представить в виде {K} = [W] {h} , (5) где {K} – вектор количественных оценок выходов модели, компоненты которого определяют степень достижения поставленных целей процесса подготовки специалистов в вузе; [W] – матрица характеристик собственных свойств процесса подготовки специальности в вузе, которые определяются уровнями адекватности всех видов ресурсов (временных, кадровых, материальных, информационных, энергетических) подготовки всех дисциплин учебного плана специальности в вузе, а также характеристиками {ξ}i, Si каждой из i=1…N этих дисциплин; {h} – вектор характеристик качества довузовской подготовки и объема Lc контингента, набранного для обучения специальности в вузе, компонентами которого, помимо введенного Lc, являются параметры hmin, σ0 модели φ(h) качества набора на специальность, представленной выше. Построенная по разработанной в ДГТУ методике модель (5) предусматривает в качестве выходов (компонентов {K}) следующие характеристики качества функционирования процесса подготовки специальности в вузе и качества выпускаемых им специалистов: -количественная оценка 0