328
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ – «ИНФОРМИКА» ГОСУДАРСТВЕННОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР ПРОБЛЕМ КАЧЕСТВА ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ НИТУ «МИСИС» МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИБОРОСТРОЕНИЯ И ИНФОРМАТИКИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, МЕХАНИКИ И ОПТИКИ ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ КАФЕДРА ЮНЕСКО «ОБЩЕСТВО ЗНАНИЙ И НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» РОССИЙСКОГО НОВОГО УНИВЕРСИТЕТА ДИРЕКЦИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ПРОГРАММ КОМПАНИИ IBM EAST EUROPE / ASIA СОЮЗ ОПЕРАТОРОВ ИНТЕРНЕТ Труды Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «àçîéêåÄñàéççõÖ íÖïçéãéÉàà Ç éÅÖëèÖóÖçàà çéÇéÉé äÄóÖëíÇÄ ÇõëòÖÉé éÅêÄáéÇÄçàü» — 14–15 ÄèêÖãü 2010 É., åéëäÇÄ, çàíì «åàëàë» — ëÅéêçàä çÄìóçõï ëíÄíÖâ КНИГА 2 Москва — 2010 НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «МОСКОВСКИЙ ИНСТИТУТ СТАЛИ И СПЛАВОВ» НИТУ «МИСИС» ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБЕСПЕЧЕНИИ НОВОГО КАЧЕСТВА ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  • Upload
    builiem

  • View
    269

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ

ИНСТИТУТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ – «ИНФОРМИКА»

ГОСУДАРСТВЕННОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР

ПРОБЛЕМ КАЧЕСТВА ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ НИТУ «МИСИС»

МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИБОРОСТРОЕНИЯ И ИНФОРМАТИКИ

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, МЕХАНИКИ И ОПТИКИ

ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ

КАФЕДРА ЮНЕСКО «ОБЩЕСТВО ЗНАНИЙ И НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» РОССИЙСКОГО НОВОГО УНИВЕРСИТЕТА

ДИРЕКЦИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ПРОГРАММ КОМПАНИИ IBM EAST EUROPE / ASIA

СОЮЗ ОПЕРАТОРОВ ИНТЕРНЕТ

Труды Всероссийской научно-практической конференции с международным участием

«àçîéêåÄñàéççõÖ íÖïçéãéÉàà Ç éÅÖëèÖóÖçàà çéÇéÉé äÄóÖëíÇÄ ÇõëòÖÉé éÅêÄáéÇÄçàü»

— 14–15 ÄèêÖãü 2010 É., åéëäÇÄ, çàíì «åàëàë» —

ëÅéêçàä çÄìóçõï ëíÄíÖâ

КНИГА 2

Москва — 2010

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«МОСКОВСКИЙ ИНСТИТУТ СТАЛИ И СПЛАВОВ» НИТУ «МИСИС»

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБЕСПЕЧЕНИИ НОВОГО КАЧЕСТВА

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

Page 2: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

УДК 378 ББК 32.81

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБЕСПЕЧЕНИИ НОВОГО КАЧЕСТВА ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ: Сборник научных статей. Кн. 2 / Труды Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования (14–15 апреля 2010 г., Москва, НИТУ «МИСиС»)». – М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2010. – 328 с.

ISBN 978-5-7563-0412-1

Настоящий сборник научных статей выходит в серии Трудов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования» (14–15 апреля 2010 г., г. Москва).

Целью конференции является обсуждение широкого спектра вопросов, связанных с достижениями в области разработки и применения перспективных информационных и телекоммуникационных технологий для обеспечения нового качества высшего образования в условиях современных реформ высшей школы и повышения требований к уровню подготовки выпускников вузов.

Сборник состоит из трех книг. Книга 2-я включает научные статьи участников конференции по двум проблемам:

Информационные технологии в комплексной поддержке учебной деятельности студентов и развития их творческого потенциала в условиях современного реформирования высшего образования, Информационные технологии поддержки преподавательской деятельности и повышения квалификации работников высшей школы.

Сборник научных статей адресован руководителям и профессорско-преподавательскому составу высших учебных заведений, занимающихся проблемами информатизации высшего образования в условиях современных реформ и совершенствования качества образования.

Тексты статей представлены в авторской редакции.

ISBN 978-5-7563-0412-1 УДК 378 ББК 32.81

© Авторы, 2010. © Исследовательский центр

проблем качества подготовки специалистов, 2010.

Page 3: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  3

СОДЕРЖАНИЕ  

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОМПЛЕКСНОЙ ПОДДЕРЖКЕ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ И РАЗВИТИЯ ИХ ТВОРЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА

В УСЛОВИЯХ СОВРЕМЕННОГО РЕФОРМИРОВАНИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ  

Пиявский С.А. (г. Самара) МЕТОДОЛОГИЯ И ТЕХНОЛОГИЯ РАЗВИТИЯ НАУЧНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ СТУДЕНТОВ В ИНФОКОММУНИКАЦИОННОЙ СРЕДЕ ВУЗА ......11 Столбова И.Д. (г. Пермь) РОЛЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПОВЫШЕНИИ КАЧЕСТВА ГРАФИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ СТУДЕНТОВ ............ 16 Уварова И.В., Глущенко А.И. (г. Москва) РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЕМ ПО ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИИ .................................... 22 Казанцев А.Г., Лебедев С.А. (г. Бийск) ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ТЕРМИНОЛОГИИ – ПУТЬ К ПОВЫШЕНИЮ КАЧЕСТВА ТЕХНИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ ................................................................ 29 Косарев В.А., Медведев П.М. (г. Москва) РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ДАННЫХ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА МУЛЬТИМЕДИЙНЫХ КОМПЬЮТЕРНО-ТРЕНИНГОВЫХ СИСТЕМ ........................... 34 Крапухина Н.В., Тригуб Н.А. (г. Москва) ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ И НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ СТУДЕНТОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ И КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА ................................. 39 Антонов И.В., Воронов М.В. (г. Псков) ФОРМИРОВАНИЕ ОНТОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ДЛЯ ЭЛЕКТРОННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ................ 43 Воронин Ю.Ф., Камаев В.А., Сухоносова В.Ю. (г. Волгоград) ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПРИ СОЗДАНИИ ТРЕНАЖЕРА ДЛЯ ВЫРАБОТКИ НАВЫКОВ БЕЗДЕФЕКТНОГО ИЗГОТОВЛЕНИЯ ОТЛИВОК У СТУДЕНТОВ ВУЗОВ И РАБОТНИКОВ ЛИТЕЙНОГО ПРОИЗВОДСТВА ............................................................ 48 Гайсинский И.Е., Еременко Н.Н. (г. Ростов-на-Дону) ДЕЯТЕЛЬНОСТНЫЙ ПОДХОД КАК ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ РАЗВИТИЯ КРЕАТИВНОСТИ СТУДЕНТОВ ...................................................................... 55 Головкина В.Б., Мокрецова Л.О., Дохновская И.В. (г. Москва) ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ КАК ИНСТРУМЕНТ СТУДЕНТО-ЦЕНТРИРОВАННОГО ПОДХОДА ПРИ ИЗУЧЕНИИ ИНЖЕНЕРНОЙ ГРАФИКИ........ 58 Мазеин П.Г., Панов С.С. (Г. Челябинск) ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ТВОРЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА СТУДЕНТОВ-МАШИНОСТРОИТЕЛЕЙ .............................................................................. 64

Page 4: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  4

Сысоева Л.А. (г. Москва) ИСПОЛЬЗОВАНИЕ WEB-ПОРТАЛА КАК ПЛАТФОРМЫ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ...................................... 73 Хабибуллин Р.Г., Макарова И.В., Ахметзянова Г.Н. (г. Набережные Челны) IT-ТЕХНОЛОГИИ В КОМПЕТЕНТНОСТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТОВ АВТОМОБИЛЬНОГО ПРОФИЛЯ ............................ 79 Игнатьев Ю.Г., Самигуллина А.Р. (г. Казань) СОЗДАНИЕ БИБЛИОТЕКИ ПРОГРАММНЫХ ГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕДУР ПО КУРСУ АЛГЕБРЫ И АНАЛИТИЧЕСКОЙ ГЕОМЕТРИИ В ПАКЕТЕ MAPLE ......... 82 Сачкова О.А. (г. Казань) ПРОГРАММНЫЕ И ГРАФИЧЕСКИЕ ПРОЦЕДУРЫ ПО ТЕМЕ «ВЕКТОРНАЯ АЛГЕБРА» В СРЕДЕ MAPLE .................................................... 84 Яковлев В.И., Пенский О.Г. (г. Пермь) СПОСОБ РАНЖИРОВАНИЯ СТУДЕНТОВ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ ПО УСПЕВАЕМОСТИ................................................................ 86 Самойло И.В., Сумкин К.С., Морозова Т.Ю., Жуков Д.О. (г. Москва) МЕТОД НЕЧЕТКОЙ ГИПЕРРЕЗОЛЮЦИИ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ОРИЕНТАЦИИ .................. 89 Евстигнеев Д.В., Ионов Ю.Г., Лохин В.М. (г. Москва) ОПЫТ РАЗРАБОТКИ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ КАФЕДРЫ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматики (технического университета) ..................................................... 95 Лисавол Л.А. (г. Пятигорск) ИНФОРМАТИЗАЦИЯ КАК МЕТОД ФОРМИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ СТУДЕНТА .................................... 100 Макаров Г.Н., Федоров М.Е. (г. Смоленск) ЛЕКСЕМАТИЧЕСКОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ ЗНАНИЙ ........................................................ 104 Поспелов И.Г., Хохлов М.А. (г. Москва) ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭКОНОМИКИ ЭКОМОД ................................................................. 110 Мальшаков В.Д. (г. Москва) КОМПЬЮТЕРНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ДЕЛОВЫХ ИГР .......................................................................... 115 Тарханова О.В. (г. Тюмень) ФОРМИРОВАНИЕ ТВОРЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА СТУДЕНТОВ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ КАК ВАЖНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ СОВРЕМЕННОГО ИНЖЕНЕРА.................................................... 125

Page 5: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  5

Алфеева Е.Л. (г. Орел) ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ В НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ СТУДЕНТОВ........................................................................................................... 131 Борисов О.С. (г. Санкт-Петербург) КОГНИТИВНЫЙ СОСТАВ ЦЕННОСТНО-НОРМАТИВНОЙ ТРАНСМИССИИ, ФОРМИРУЮЩЕЙ КРЕАТИВНОСТЬ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ, ОРИЕНТИРОВАННОЙ НА ЗАДАЧУ .................................................................................. 143 Касеева Н.А. (г. Ульяновск) ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОРГАНИЗАЦИИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КУРСАНТОВ .................................... 148 Кемер О.В., Яманчев В.А., Назаров А.С. (г. Ульяновск) РЕАЛИЗАЦИЯ МЕЖПРЕДМЕТНЫХ СВЯЗЕЙ ЕСТЕСТВЕННО- НАУЧНЫХ ДИСЦИПЛИН ПРИ ИЗУЧЕНИИ ИНФОРМАТИКИ .................................... 151 Пегова Е.П. (г. Москва) ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЦИФРОВЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ В УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ НА ПРИМЕРЕ ПРЕПОДАВАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ «ИНФОРМАТИКА»................................................ 155 Тимошина И.Р. (г. Санкт-Петербург) РАЗРАБОТКА АДАПТИВНЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТРЕНАЖЁРОВ ПО МАТЕМАТИКЕ ................................................................................................................ 160 Гибадуллина А.И. (г. Казань) ВНЕДРЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОЙ МАТЕМАТИКИ И ДРУГИХ ПРИКЛАДНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В СТРУКТУРУ ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ В КАЧЕСТВЕ ИНСТРУМЕНТА РАЗВИТИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ ................................................ 164 Казиев В.М., Казиева Б.В., Казиев К.В. (г. Нальчик) ОБОБЩЕННАЯ ШКАЛА ОЦЕНОК УЧЕБНЫХ ДОСТИЖЕНИЙ СТУДЕНТА ............................................................................ 169 Калмыкова О.В. (г. Москва) ОСОБЕННОСТИ ПОДДЕРЖКИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ РАЗНЫХ ФОРМ ОБУЧЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ .................................. 175 Комлева Н.В. (г. Москва) ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА И ТЕХНОЛОГИИ РЕАЛИЗАЦИИ АДАПТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ В ОТКРЫТОЙ СРЕДЕ .......................... 179 Котова Е.Е., Писарев А.С. (г. Санкт-Петербург) МОНИТОРИНГ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ С УЧЕТОМ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ОБУЧАЕМОГО ..................................................................................................... 184 Поспелова Л.Я., Чуканова О.В. (г. Москва) ОСНОВАННАЯ НА ЗНАНИЯХ СИСТЕМА СОПРОВОЖДЕНИЯ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ В Московском физико-техническом институте ................................................................... 189

Page 6: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  6

Медведева И.Н., Гаврилов А.А., Мартынюк О.И., Панькова С.В., Соловьева И. О. (г. Псков) ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ В УСЛОВИЯХ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА..................................................... 194

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПОДДЕРЖКИ ПРЕПОДАВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ

РАБОТНИКОВ ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ Зернов В.А., Минаев В.А., Хренов В.П. (г. Москва) УЧЕБНИКИ ПО МАТЕМАТИКЕ И ИНФОРМАТИКЕ ПОРА КОРРЕКТИРОВАТЬ? ................................................................................................. 201 Соловьев В.П., Золотарева Н.М., Ягодкин Ю.Д. (г. Москва) АЛГОРИТМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ БАКАЛАВРСКИХ И МАГИСТЕРСКИХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ ........................................................................................................ 209 Матвеева Т.А. (г. Екатеринбург) ИННОВАЦИОННАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ПРЕПОДАВАНИЯ ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКИ В ТЕХНИЧЕСКОМ ВУЗЕ ...................................................................................................... 215 Склярова И.В. (г. Пятигорск) УРОВНИ ИКТ-КОМПЕТЕНТНОСТИ ПЕДАГОГОВ ......................................................... 221 Белопольская Н.М. (г. Челябинск) ТЕСТИРОВАНИЕ В СИСТЕМЕ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА................................................................................... 225 Брыксина О.Ф. (г. Самара) О ПОВЫШЕНИИ КВАЛИФИКАЦИИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ ВУЗА В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННО- КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ....................................................................... 230 Еремеев А.П., Глаголев В.Б. (г. Москва) МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОГО КУРСА «ИНФОРМАТИКА» В Московском энергетическом институте(техническом университете) В НОВЫХ УСЛОВИЯХ ......................................................................................................... 235 Ивушкина Е.Б., Кузнецов А.Е. (г. Шахты) ЭЛЕКТРОННЫЕ РЕСУРСЫ В ОБУЧЕНИИ ....................................................................... 238 Игнатьев Ю.Г., Ерёмова Л.И. (г. Казань) ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОЗДАНИИ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНЫХ МАТЕРИАЛОВ ПО КУРСУ «АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НА АВТОМОБИЛЬНОМ ТРАНСПОРТЕ» ......................... 242 Лескина О.Н. (г. Москва) ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПРЕПОДАВАНИИ БАЗОВЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ДИСЦИПЛИН ................................................................ 243

Page 7: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  7

Сингатулин Р.А., Грищенко Е.А. (г. Саратов) ПРИМЕНЕНИЕ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ВИРТУАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ .......................................... 246 Бисеров А.Г., Асадулина Н.Д. (г. Краснотурьинск) О РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ ФУНКЦИИ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БИБЛИОТЕКИ ВУЗА ......................................................................... 250 Адамов В.Р., Нечаев В.В. (г. Москва) ИНТЕРФЕЙС КОМПЬЮТЕРНОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ....................................... 256 Панченко В.М., Комаров А.И., Ларина Д.А. (г. Москва) СТАНДАРТИЗАЦИЯ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ КАЧЕСТВА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ ........................................................................ 262 Панченко В.М., Комаров А.И., Семенов А.И. (г. Москва) ИМИТАЦИЯ ПЛАНОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОБУЧАЕМЫХ В СИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА ................................................................................. 265 Тихомирова Е.В. (г. Москва) ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ ЛИЧНЫМИ ЗНАНИЯМИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ ............................................................................. 269 Подлесных Д.А. (г. Москва) ПРОВЕДЕНИЕ ПРАКТИЧЕСКИХ И КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ ПО ИНФОРМАТИКЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АВТОМАТИЧЕСКИХ ПРОВЕРЯЮЩИХ СИСТЕМ.......................................................... 274 Свиридов А.П. (г. Москва) СТАНДАРТИЗИРОВАННЫЕ (ТЕСТОВЫЕ) МЕТОДЫ КОМПЬЮТЕРНОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ПЛАНОВ КОНТРОЛЯ И ДИАЛОГОВАЯ СИСТЕМА ИХ РЕАЛИЗАЦИИ............................................................. 276 Свиридов А.П., Алкадарский С.А., Слесарева Н.А. (г. Москва) НЕЙРОСЕТЕВЫЕ, НЕЧЕТКИЕ И НЕЙРО-НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОТНОШЕНИЙ ПЕДАГОГ–ОБУЧАЕМЫЙ И ЭКСПЕРТ–ИСПЫТУЕМЫЙ ................... 282 Котов С.С. (г. Пермь) АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПРОЕКТИРОВАНИЯ УЧЕБНЫХ ПЛАНОВ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ ........................................................................................................ 284 Слышкин С.Н., Ермолова Г.А. (г. Михайловка) ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ В СИСТЕМЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ........................................................................ 290 Ахмедова З.Х. (г. Махачкала) НАПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЯ ДИСТАНЦИОННЫХ ФОРМ ОБУЧЕНИЯ В ДАГЕСТАНСКОМ ГОСУДАРСТВЕННОМ УНИВЕРСИТЕТЕ .................................... 295 Алексеев Г.В., Бриденко И.И., Верболоз Е.И. (г. Санкт-Петербург) ВОЗМОЖНОСТИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ................................ 298

Page 8: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  8

Адиятуллина Г.Р. (г. Казань) СОЗДАНИЕ СИСТЕМЫ АНАЛИТИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ В ФОРМЕ МАПЛЕТОВ НА ПРИМЕРЕ ТЕМЫ «ИССЛЕДОВАНИЕ ФУНКЦИИ ДЕЙСТВИТЕЛЬНОЙ ПЕРЕМЕННОЙ» .......................................................... 303 Фионова Л.Р. (г. Пенза) РАЗРАБОТКА КОМПЕТЕНТНОСТНЫХ УЧЕБНЫХ МОДУЛЕЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.......................................... 306 Гайфутдинова К.Р. (г. Набережные Челны) ВНЕДРЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРЕПОДАВАНИЕ ХИМИИ КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТА .................................................................. 312 Киреев С.В., Гусева А.И., Шнырев С.Л. (г. Москва) ОПЫТ НАЦИОНАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ЯДЕРНОГО УНИВЕРСИТЕТА «МИФИ» ПО ПОВЫШЕНИЮ КВАЛИФИКАЦИИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ................................ 315 СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ............................................................................................................ 319  

Page 9: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОМПЛЕКСНОЙ ПОДДЕРЖКЕ

УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ И РАЗВИТИЯ ИХ ТВОРЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА

В УСЛОВИЯХ СОВРЕМЕННОГО РЕФОРМИРОВАНИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

Page 10: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  10

Page 11: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  11

Пиявский С.А. (г. Самара)

МЕТОДОЛОГИЯ И ТЕХНОЛОГИЯ РАЗВИТИЯ НАУЧНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ СТУДЕНТОВ

В ИНФОКОММУНИКАЦИОННОЙ СРЕДЕ ВУЗА

Полноценный переход на компетентностную парадигму высшего образова-ния требует введения в вузах сквозного наддисциплинарного курса, основу кото-рого составляет выполнение всеми студентами работ исследовательского харак-тера [1]. Российская образовательная система имеет богатый опыт организации такой деятельности для наиболее одаренных и увлеченных студентов, однако для перехода на массовое масштабы должны быть даны ответы на следующие вопро-сы методологического и технологического характера:

1. Каково содержание исследовательских компетенций, каковы методы их развития и объективной оценки?

2. Какова структура, промежуточные цели, задачи и содержание исследова-тельской деятельности студентов, охватывающей 8–10 семестров?

3. Как можно обеспечить полноценное индивидуальное научное руководство исследовательскими работами студентов в течение всего периода обучения при том, что на одного преподавателя вуза по нормативам приходится около десяти студентов? При этом часть их из них, например, преподаватели кафедр физвоспи-тания, не могут вести руководство НИРС. Таким образом, на одного преподавате-ля, который может участвовать в руководстве НИРС в вузе, приходится около 15 студентов, а то и больше.

Положительные ответы на эти вопросы могут быть получены с использова-нием современных методов психологии, педагогики, системного анализа, матема-тического моделирования и информационно-коммуникационных технологий.

Опишем их, опираясь на опыт факультета информационных систем и техно-логий Самарского государственного архитектурно-строительного университета (ФИСТ СГАСУ).

Опираясь на многочисленные исследования ученых, работающих в области научного творчества(в частности, [2–6]), можно показать, что исследовательская деятельность включает в качестве основных элементов:

1) поиск тематики, 2) постановку (осознание) темы исследования, 3) формирование ключевой идеи (плана) решения, 4) выбор, освоение и реализацию необходимого обеспечения, 5) реализацию отдельных элементов исследования (элементов плана решения), 6) синтез решения (собственно исследование),

Page 12: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  12

7) оформление решения, 8) ввод в научный обиход, защиту и сопровождение решения, 9) внутренний критический анализ решения. Уровень квалификации обучаемого в реализации этих элементов можно рас-

сматривать как фазовые координаты пространства, определяющего научные спо-собности. Другими координатами этого пространства являются интеллект, креа-тивность и мотивация. Из них наиболее подвижной в вузовский период обучения является мотивация. Интеллект же (в «чистом его понимании», в отличие от при-обретаемых знаний, умений и навыков) и креативность к началу обучения в вузе уже сформированы у личности и в дальнейшем практически неизменны. Таким образом, выявляются десять фазовых координат, изменение которых, в соответст-вии с деятельностным подходом, происходит в результате исследовательской дея-тельности личности. Уровень, на котором происходит такая деятельность у сту-дента и академика, безусловно, качественно различен, поэтому, наряду с перечис-ленными девятью элементами, или функциями, исследовательской деятельности, вводятся в рассмотрение четыре ее уровня возрастающей сложности:

1) начальный (отдельных заданий в рамках целостного исследования), 2) исследовательских задач (уровень научных статей), 3) исследовательских проблем (уровень монографий), 4) исследовательских направлений (уровень научных школ). Предложена система дифференциальных уравнений, описывающих процесс

изменения в результате исследовательской деятельности определенных таким об-разом научных компетенций ([6]).

В результате решения основанной на ней оптимизационной задачи для ис-ходных данных, описывающих характеристики достаточно одаренного студента, разработана типовая структура выполняемых студентом в различный период обу-чения исследовательских работ. Она способствует наиболее эффективному разви-тию его исследовательской квалификации. Эта структура включает последова-тельное выполнение одной-двух работ каждого из следующих четырех типов:

• обзорная, • поисковая, • постановочная, • синтезирующая. Обзорная работа. Охватывает все четыре уровня научной деятельности, на

ранних этапах – примерно равномерно, затем смещая половину деятельности на начальный уровень, т.е. концентрируясь на решении конкретного вопроса. По функциям, в основном, охватывает функции синтеза, а также освоения средств и реализации идей.

Чтобы обеспечить соответствие описанной методической структуре, работа должна включать в себя следующие задания:

1) прочитать по научно-популярной литературе о соответствующем научном на-правлении и кратко описать (2–3 с.) его с проработкой отдельного фрагмента, жела-тельно, совпадающего с заданием на выполнение обзорно-исследовательской работы;

Page 13: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  13

2) узнать со слов научного руководителя и по предложенными им материалам о соответствующей проблеме и задаче, сделать акцент на новизну используемых в них различных идей и кратко описать (2–3 с.);

3) получить от научного руководителя задание на исследование определенно-го вопроса, включающее в себя следующие разделы (в методическом плане):

- постановку вопроса и его формализацию, включая актуальность, новизну, возможно, практическое значение;

- выбор плана, в котором необходимо выдвинуть новые идеи; - предположения о том, какие обеспечивающие элементы нужно будет вы-

брать и освоить приблизительный перечень работ, которые нужно будет выпол-нить;

- предположить, в чем будет заключаться синтез результатов работ между собой и уже известными результатами более высоких научных уровней;

- провести исследование предложенного вопроса и описать результаты (8– 10 с.), в аннотации кратко осветить суть всех этих разделов;

- защитить работу на конференциях разного уровня; - если работа того стоит, подготовить к печати и направить на издание. Поисковая работа. Концентрируется на начальном уровне, затрагивая

(10–20%) уровень направлений. По функциям же сосредоточиваются на синтезе и поиске вопросов для решения, при том, что на постановку и формализацию задач, как и на оформление и последующие функции, тратится минимум времени. Рабо-та такой структуры логически может вытечь из предыдущих работ при хорошем знакомстве с проблемами и задачами, которыми занимается научный руководи-тель. Его здесь больше направляющая и консультирующая чем диктующая. Он должен направлять обучаемого так, чтобы тот почти сам выбирал вопросы для исследования и почти самостоятельно увязывал результаты их исследования меж-ду собой (синтез!). В постановке же задачи, поиске обеспечивающих средств и прочего руководитель должен помочь обучаемому. Задание на работу содержит следующие разделы:

1) составить вместе с научным руководителем перечень около десятка вопро-сов для исследования по тематике научного руководителя, обосновать выбор из них темы своего исследования, все это кратко описать (5–6 с.), в том числе дать четкую постановку темы. Важно, в частности, что выбранная тема должна преду-сматривать несколько разноплановых частей с тем, чтобы синтез результатов был существенной частью всей работы;

2) проанализировать новизну идей, положенных в основу смежных работ на-учного руководителя, и предложить идеи для решения своего исследовательского вопроса; все кратко описать (5–6 с.);

3) выполнить исследование по выбранной теме и все описать (10–15 с.); 4) доложить на конференциях и, если представляет интерес, направить мате-

риал для публикации; 5) изучить и описать в качестве пособия для учебного процесса материал (по

указанию научного руководителя) на уровне соответствующего научного направ-ления. Очень желательно, чтобы ему как-то соответствовало и проведенное ис-

Page 14: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  14

следование. Принять участие в использовании разработанного материала в учеб-ном процессе.

Постановочная работа. По объему работа заполняет все четыре уровня, но большая доля времени, естественно, приходится на начальный уровень. По функ-циям, половина времени идет на постановку и формализацию вопроса, еще чет-верть – на синтез результатов на уровне фрагментов. Выполняется на 4-м курсе, должна стать бакалаврской квалификационной работой и быть достойной опуб-ликования в печати.

Для того, чтобы удовлетворить требуемой методической структуре и в то же время поставить в один логический ряд с ранее выполненными работами, данную работу хорошо бы рассматривать как теоретическое обобщение или развитие прежней (или прежних) работ обучаемого. В этом случае формализация, поста-новка задачи и синтез результатов займут должное место, и заодно протянется связь с уровнями проблем и направлений, но здесь, впрочем, как и в предыдущей работе, основным является подготовка учебных пособий, может быть, и не в связи непосредственно со своим исследованием, или реферирование статей из научных журналов. Содержание задания, в основном, таково:

1) обобщить свои собственные и иные исследования по определенному во-просу и предложить формализованную постановку вопроса, описать ее с обосно-ванием (6–10 с.);

2) провести исследование поставленного вопроса с акцентом на синтез и со-поставление результатов, описать его и направить статью в центральную печать;

3) доложить на научной (для сотрудников) конференции и защитить как ба-калаврскую диссертацию;

4) разработать учебное пособие по смежному разделу соответствующей дис-циплины или написать реферат по ряду публикаций в научной печати, относя-щихся к уровню научного направления.

Синтезирующая работа. Здесь две трети всех усилий занимает синтез – ви-димо, он служит источником повышения мотивации, чтобы скомпенсировать «ин-теллектуальную усталость» от предыдущей и текущей деятельности. Поэтому нуж-но сделать этот синтез максимально увлекательным для обучаемого, используя из-менение его статуса в связи с переходом в магистратуру. Возможные пути – непосредственное участие в учебной деятельности, научные контакты по своей те-матике через INTERNET, участие в заявках на гранты, на научных конференциях и обсуждениях. У обучаемого уже есть свой научный задел, достаточный для того, чтобы включать его в работу своего научного руководителя на уровне выдвижения идей по отдельным частям работы и их реализации. Другое направление синтеза – поиск путей применения своей прежней работы в других задачах и областях, опи-раясь на то, что она – теоретическое обобщение, т.е. достаточно широка по области возможного распространения. Итак, обучаемый становится сотрудником своего на-учного руководителя, который ставит ему вопросы для самостоятельного решения в рамках своей работы. Одновременно, чтобы не утратить перспективу, обучаемый широко интересуется современными направлениями в своей области, пишет обзо-ры для лекций. Выполняется на 5-м и 6-м курсах. Задание состоит в следующем:

Page 15: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  15

1) написать реферат по перспективным научным направлениям в своей об-ласти науки и техники, подготовить и прочесть лекцию на эту тему;

2) написать обзорный реферат по направлениям внедрения и развития своей предыдущей работы с учетом научных задач, решаемых научным руководителем, и в смежных областях; обосновать выбор темы текущего исследования;

3) выполнить это исследование с особым упором внутри своей многоплано-вой работы на синтез результатов;

4) направить работу в печать, доложить на научных конференциях; 5) установить научные контакты с другими учеными через INTERNET, кон-

ференции и др.; 6) установить контакты с предприятиями, заинтересованными в результатах

работы. Такая работа может быть магистерской диссертацией. Применение информационно-коммуникационных технологий позволило пе-

рейти от описанной типовой структуры развивающих научных исследований для наиболее одаренных студентов к индивидуализированной структуре исследова-тельских работ КАЖДОГО студента ФИСТ СГАСУ. Для этого разработана авто-матизированная информационная интернет-система (АИИС), позволяющая сту-денту, его индивидуальному научному руководителю и преподавателю, ведущему занятия по сквозному учебному курсу:

- оценивать интеллект, креативность и мотивационные характеристики лич-ности,

- формировать индивидуальную оптимальную методическую структуру вы-полняемой в семестре исследовательской работы,

- вести электронный дневник исследования, понедельно отражающий пла-нируемые действия и их результаты,

- давать объективную комиссионную оценку творческому уровню выпол-ненного исследования как в целом, так и по отдельным его компонентам.

Использование АИИС позволило в рамках единого учебного курса привлечь к руководству исследованиями младшекурсников наиболее продвинутых студен-тов старших курсов и тем самым решить проблему массовости при ограниченных возможностях преподавательского коллектива.

Литература

1. Пиявский С.А. Реализация компетентностной парадигмы в вузе // Высшее образова-ние в России. 2010. №1.

2. Рабочая концепция одаренности (под редакцией Д.Б. Богоявленской). – М., 2003. 3. Психология одаренности детей и подростков / Под ред. Н.С. Лейтеса. «Академия»,

1996. 4. Майданов А.С. Процесс научного творчества. – М.: Наука, 1983. 5. Зимняя И.А. Ключевые компетенции – новая парадигма результата образования.

Высшее образование сегодня. 2003. № 5, – С. 34–42. 6. Пиявский С.А. Управляемое развитие научных способностей молодежи. – М.: Ака-

демия наук о Земле, 2001.

Page 16: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  16

Столбова И. Д. (г. Пермь)

РОЛЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПОВЫШЕНИИ КАЧЕСТВА

ГРАФИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ СТУДЕНТОВ

Современные тенденции совершенствования системы профессиональной подготовки будущих специалистов, использование инноваций в образовании в большой степени опираются на потенциал компьютерных технологий, которые значительно индивидуализируют учебный процесс, увеличивают скорость усвое-ния материала, повышают качество образования, стимулируют развитие само-стоятельной учебной работы, изменяют технологию и акценты методической ра-боты преподавателя. На основе новейших информационных технологий процесс обучения можно сделать, с одной стороны, более концентрированным с точки зрения содержания учебного материала, а, с другой стороны, более наглядными и привлекательными при общей экономии учебного времени. Последнее особенно важно для формирования графической культуры выпускника высшей школы.

В высшем профессиональном образовании сегодня актуальной является раз-работка инновационных технологий обучения, использующих компетентностный подход и обеспечивающих качественную профессиональную подготовку будущих специалистов по отдельной образовательной программе. При подготовке специа-листов к проектно-конструкторским и технологическим видам деятельности ин-женерно-графические дисциплины являются базовыми, а также принципиально новыми и сложными для восприятия вчерашними школьниками. Рассмотрим, ка-кие компетенции, на наш взгляд, необходимо формировать в рамках изучения графических дисциплин [1, 2].

Ключевые профессиональные компетентности: - развитое пространственное воображение; - знание основных положений ГОСТов ЕСКД, классификации конструктор-

ской документации, правил оформления чертежей; - наличие навыков автоматизированного выполнения чертежно-графических

работ; - владение приемами трехмерного моделирования средствами компьютер-

ной графики. Общекультурные (универсальные) компетенции: - способность работать концентрированно и дисциплинированно; - познавательный интерес, способность к саморазвитию и постоянному по-

вышению квалификации; - самостоятельность в получении знаний;

Page 17: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  17

- компьютерная грамотность и владение информационными технологиями.

Необходимо отметить, что важно не только сформулировать необходимые компетенции будущего специалиста и определить их актуальность в компетент-ностной модели выпускника [3, 4], но и предложить образовательные технологии их формирования и контроля. Поэтому в каждом вузе должна быть создана внут-ривузовская система качества по каждой образовательной программе, структур-ная схема которой представлена на рис. 1. В соответствии с заказом на подготовку специалистов формулируются ключевые компетенции (общекультурные и про-фессиональные), в формировании которых должна участвовать данная дисципли-на. В качестве заказчика в данном случае могут выступать государство, задающее ГОСы на подготовку специалистов по отдельным направлениям; выпускающие кафедры, формирующие учебные планы профессиональной подготовки; предпри-ятия и организации, заинтересованные в переподготовке специалистов в данной предметной области. В начале обучения необходимо проводить контроль входных компетенций обучаемых для возможности выработки индивидуальной траектории предметного обучения. Дисциплина разбивается на модули, состоящие из теоре-тических знаний, практических умений и навыков, проектных заданий. В каждом модуле формируются профессиональные компетенции, соответствующие отдель-ным темам и разделам курса, а также последовательно осуществляется профес-сиональная подготовка по предмету в целом. На каждом этапе должна выполнять-ся проверка качества усвоения предмета и проводиться своевременная корректи-ровка процесса обучения.

При создании современных обучающих курсов по графическим дисциплинам и инструментальной среды, их реализующей [1, 5], необходимо, с одной стороны, внести новое качество обучения в рамках компетентностного подхода. С другой стороны, на основе новых информационных технологий нужно нагляд-нее представить специфику данных курсов, быстрее задействовать пространст-

Рис. 1. Структурная схема образовательного процесса

Page 18: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  18

венное воображение обучаемых, облегчить усвоение изучаемого материала, по-высить познавательный интерес. Для формирования заявленных общекультурных компетенций в инновационных технологиях обучения необходимо задействовать коммуникативную составляющую современного учебного процесса. Другими словами, передача, хранение, воспроизведение учебной информации посредством глобальной сети Интернет создает возможности становления нового качества тео-рии и практики обучения. Средства коммуникационных технологий освобождают преподавателя от множества рутинных функций. Педагог может управлять про-цессом обучения, создавая оптимально гибкие программы изучения предметного курса, доступные во времени и пространстве, индивидуально подходящие к каж-дому обучаемому. При этом у обучаемого вырабатываются навыки общения с компьютером, появляется опыт использования современных информационных технологий, воспитываются качества коммуникативности и социальной интерак-тивности. Учебная деятельность становится более качественной, эффективной, предметно ориентированной, доступной и интересной.

Будущий специалист должен не просто получить определенную сумму зна-ний, но и научиться самостоятельно приобретать знания, уметь работать с инфор-мацией, овладевать способами познавательной деятельности, чтобы в дальнейшем не терять уровень компетентности и постоянно стремиться к повышению квали-фикации. Поэтому при организации современного курса обучения поддержка учебного процесса должна опираться на стимулирование различных видов само-стоятельной работы обучаемого: изучение учебного материала, осуществление самоконтроля и получение самооценки, выполнение самоанализа по результатам выполненных учебных мероприятий и проведение самокоррекции своей после-дующей учебной деятельности.

Таким образом, обучающая среда для современных курсов обучения графи-ческим дисциплинам должна иметь следующие инновационные составляющие:

- средство обучения, т.е. инструмент формализации знаний изучаемой пред-метной области;

- средство контроля, т.е. инструмент оперативной проверки знаний обучае-мого и корректировки его познавательной деятельности;

- средства коммуникации, т.е. инструмент передачи информации содержа-ния изучаемого курса посредством сети Интернет, а также оперативный инстру-мент взаимодействия преподавателя и студента;

- средства автоматизации процесса познания, подготовки, обработки и пред-ставления учебного материала;

- средства выработки управленческих решений, направленных на совершен-ствование предметной подготовки каждого студента, т.е. инструмент управления индивидуальными образовательными траекториями.

Структура инновационной обучающей среды (рис. 2) имеет следующие со-ставляющие: электронная библиотека, электронный практикум, электронный эк-заменатор, лабораторный практикум по освоению инструментальных компетен-ций автоматизации графических работ. Организующим началом подобной среды может выступать образовательный сайт кафедры. Отметим, что заявленные об-

Page 19: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  19

щие компетенции будущего специалиста легче сформировать, используя совре-менные дистанционные технологии обучения.

Знаниевые компоненты профессиональных компетенций формируются с по-

мощью предметной электронной библиотеки. Для формирования навыков и уме-ний у обучаемого можно использовать электронный практикум – обучающую среду, регулирующую процесс практического освоения дисциплины (демолек-ции) [6], вырабатывающую умения решать ключевые задачи по изучаемому курсу (поэтапный ход решения с графическими и текстовыми комментариями), органи-зующую порядок выполнения индивидуальных курсовых заданий (исходные дан-ные индивидуальных вариантов в текстовом виде или в виде файлов требуемого расширения, образцы оформления заданий, поэтапный ход выполнения каждого задания).

В рамках обучающей системы разработана и совершенствуется эффективная методика, способствующая успешному освоению компьютерных технологий ав-томатизации проектно-конструкторских работ. Для студентов разработан ряд ла-бораторных работ, позволяющих за короткое время получить навыки выполнения команд различной направленности и приобрести практический опыт автоматизи-рованного построения графических объектов различной степени сложности. За-частую при выпуске конструкторской документации возникает потребность полу-чения нормативно-справочной информации стандартов ЕСКД, которую опера-тивно можно получить в размещенном внутри обучающей системы электронном справочнике.

Рис. 1. Структура обучающей среды

Page 20: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  20

Особенно актуальными в новых технологиях обучения являются вопросы создания, развития и использования инструментария для оценки качества знаний и ключевых компетенций, приобретаемых обучаемыми. Авторами разработан комплекс «Электронный экзаменатор» [5], спроектированный для интерактивно-го сетевого тестирования и предназначенный для проведения проверочного, те-кущего и итогового контроля знаний, умений и навыков обучаемых. Тесты со-держат обширный перечень разнообразных по форме вопросов, разбитых по те-мам для тематического контроля. Тесты могут быть использованы для организации самоконтроля со стороны студентов, а также текущего контроля по темам и комплексного итогового контроля по дисциплине в целом. Как показал опыт использования электронного экзаменатора, такой элемент образовательно-го процесса очень востребован для качественного обучения, он стимулирует по-знавательную деятельность студентов, повышает их интерес к изучаемому предмету.

Немаловажное значение в новом качестве обучения имеет и современная подготовка преподавательских кадров, готовность использовать возможности ин-формационно-коммуникационных технологий. Повышению квалификации пре-подавательских кадров может способствовать проведение проблемных предмет-ных Интернет-конференций. Так организованная кафедрой «Дизайна, графики и начертательной геометрии» Пермского государственного технического универси-тета Международная конференция «Проблемы качества графической подготовки» (http://dgng.pstu.ru/conf2010/) − это особый формат проведения мероприятия, своеобразный форум, позволяющий в течение некоторого периода времени прак-тически без дополнительных материальных издержек свести вместе и объединить интеллектуальные усилия преподавателей геометро-графических дисциплин, на-ходящихся в разных уголках России и ее ближнего зарубежья. С технической точки зрения единственное необходимое условие участия в интернет-конференции − наличие персонального компьютера с доступом в Интернет. По-добные инновационные технологии позволяют достаточно эффективно обмени-ваться опытом преподавания в определенной предметной области с целью повы-шения качества образования.

Предлагаемые новации нашли широкое практическое применение в образо-вательном процессе и используются при обучении графическим дисциплинам студентов очного и заочно отделений, а также на факультете дистанционных об-разовательных технологий Пермского государственного технического универ- ситета.

Литература

1. Ташкинов А., Лалетин В., Столбова И. Формирование общих и профессиональных компетенций при инновационных технологиях обучения // Высшее образование в России.– 2007. – №1. – С. 128–133.

2. Столбова И.Д., Лалетин В.А. Особенности компетентностной модели графической подготовки // Научно-методические проблемы геометрического моделирования, компьютерной и инженерной графики в высшем профессиональном образовании:

Page 21: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  21

сборник статей Международной научно-методической конференции. – Пенза: При-волжский Дом знаний, 2009. – С. 136–138.

3. Матушкин Н.Н., Столбова И.Д. Формирование перечня профессиональных компе-тенций выпускника высшей школы // Высшее образование сегодня. – 2007. – № 11. – С. 28–30.

4. Столбова И.Д. Выявление состава актуальных компетенций графической подготовки // Интернет-конференция «Проблемы качества графической подготовки» / http://dgng.pstu.ru/conf2010/papers/6/

5. Лалетин В.А, Столбова И.Д. Инновационные технологии обучения графическим дисци-плинам // Труды Второй межд. науч.-техн. конф. Инфокоммуникационные технологии в науке, производстве и образовании. – Ставрополь: Сев.-Кавказ.гос.техн. ун-т. – 2006. – С. 157–160.

6. Столбова И.Д., Дударь Е.С. Инновационные подходы к подготовке лекционного ма-териала: конспект или видео // Alma mater (Вестник высшей школы). – 2008. – № 5. – С. 29–35.

Page 22: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  22

Уварова И.В., Глущенко А.И. (г. Москва)

РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЕМ

ПО ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИИ

В современных условиях рынка труда стала очевидной необходимость совер-шенствования подготовки кадров в системе многоуровневого непрерывного обра-зования. Происходит реформирование системы образования, переход к двухуров-невой системе подготовки бакалавр/магистр на основе компетентностного подхода. Основной целью учебного заведения становится формирование ключевых компе-тенций.

В высшие учебные заведения приходят студенты с различным исходным уров-нем подготовки – получившие общее среднее, начальное профессиональное и сред-нее профессиональное образование, имеющие определенный опыт работы и со-вмещающие учебу с работой на производстве. Представляется нецелесообразным вести обучение всех этих групп по единому учебному плану.

Основной особенностью современной системы образования, решающей дан-ную проблему, является обучение по индивидуальной образовательной траектории. Однако при таком подходе возникает необходимость решения ряда проблем.

Как правило, в высших учебных заведениях составление учебных планов осу-ществляется на основе федеральных государственных образовательных стандартов (ФГОС) в сочетании с экспертными оценками заведующих кафедр и опытом и ин-туицией преподавателей, опирающихся на свои представления о месте и роли каж-дой дисциплины в формировании ключевых компетенций, что само по себе пред-ставляет сложную и во многом субъективную задачу.

В связи с тем, что в последнее время многие студенты совмещают работу с учебой, в последнее время резко возросло число желающих обучаться на основе индивидуального плана, что приводит к невозможности решения данной задачи вручную и, безусловно, требует построения автоматизированной системы управле-ния этим процессом на основе необходимости его формализации.

Кроме того, в настоящее время составленный индивидуальный план, как и большинство применяемых учебных планов, является статическим. В то же время, в течение периода обучения показатели, на которых основывалось построение ин-дивидуального плана, могут измениться в ту или иную сторону. Отсутствие учета этого фактора в настоящее время довольно часто приводит к тому, что в процессе обучения студент по тем или иным причинам перестает справляться с индивиду-альным планом.

Поэтому разработка системы адаптивного управления обучением по индиви-дуальной образовательной траектории является актуальной задачей.

Page 23: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  23

Предлагаемая функциональная схема предлагаемой автоматизированной сис-темы представлена на рис. 1.

Рис.1. Функциональная схема автоматизированной системы адаптивного управления

обучением по индивидуальной образовательной траектории Составление учебного плана начинается с определения исходного уровня

подготовки. В результате анализа существующих решений предлагается выбрать в качестве

методики определения исходного уровня подготовки адаптивное тестирование. Каждому вопросу базы тестовых заданий предлагается присваивать весовой

коэффициент сложности и номер темы, которой он соответствует. Для достиже-ния этой цели предлагается проводить ранжировку вопросов по методу попарных сравнений.

Весовой коэффициент вопроса предлагается определять по формуле (1).

)1/()(,1

−= ∑≠=

NpN

jijjiβ

, (1)

Page 24: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  24

где iβ – весовой коэффициент i-го вопроса, N – количество заданий в базе вопросов, jp – рейтинг i-го вопроса относительно j-го (1 – сложнее, 0 – легче, 0.5 –

одинаковые), ]1;0[∈iβ . Для решения задачи изменения сложности вопросов в процессе тестирования

авторами разработана следующая модель: ),(1 TXf=β . Здесь 1β – сложность по-следующих вопросов, X (%) – процент правильных ответов на задания текущей трудности β , T (мин) – среднее время ответа на задания. В результате исследова-ния установлено, что применение нечеткой нейронной сети Ванга-Менделя с 6 нейронами во входном слое является оптимальным для решения данной задачи.

Для обучения ННС был применен гибридный алгоритм, в результате которого была получена зависимость входы–выход (рис. 2).

Рис. 2. Зависимость входы–выход обученной ННС

Ошибка обобщения составила 0.005. Выходом ННС является степень измене-

ния сложности вопросов βΔ . А новый уровень сложности есть: βββ Δ+=1

Чтение лекций студенту в аудитории предлагается представить как процесс передачи информации по каналу связи «преподаватель–обучающийся». При этом важным является не точное вычисление количества бит информации в лекции, читаемой в соответствии с тезаурусом слушателей, а получение некоторого кон-кретного числа, относительно которого можно вести дальнейшие расчеты. Мак-симальная энтропия речевых сигналов при их формантном описании [1]:

∏=

=3

12max *log

kkk nmH

, (2)

где mk – число критических полос слуха в частотной области K-й форманты; nk – число различных уровней K-й форманты.

По данным Фланагана m1=6, m2=9 и m3=2, n1=8, n2=8 и n3=4 в соответствии с соотношением (2) Hmax = 15 дв.ед./фон.элем. При средней скорости речи человека 10 фон.элем./сек скорость потока речевой информации составляет Ip=150 дв.ед./сек. Тогда информативность одного часа лекции:

Page 25: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  25

100/** ELRL KTII = , (3)

где Кэ – коэффициент эффективности лектора; Тл – нормативное время аудитор-ного часа, устанавливаемое, как правило, в пределах 2700 секунд.

Таким образом, исходя из соотношения (3), информативность одного часа лекций в среднем составляет порядка 300 Кбит информации.

В терминах теории информации полный объем дисциплины представляет со-бой априорную энтропию:

LLalllaballpralllecapr ITkkkH **)( /// ++=

Здесь klec/all – соотношение лекционных и общего числа часов, kpr/all – соотно-шение практических (семинарских) и общего числа часов, klab/all – соотношение часов на лабораторные работы и общего числа часов.

Как уже отмечалось, результаты тестирования студента по дисциплине пред-ставляют собой уровень его подготовки ΘДисц.=β Дисц.. Тогда объем подготовки студента есть (в дв. ед.):

SaprP HI Θ= *

Для определения способности к усвоению материала студенту для изучения на ограниченном интервале времени Teduc предоставляется теоретический материал по одной из дидактических единиц предмета. Затем он переходит к тесту, описанному выше. По итогам тестирования определялся новый объем подготовки Ip_new. Способ-ность к усвоению материала студентом по дисциплине предлагается определять сле-дующим образом:

educPnewPysv TII /)( _ −=ϑ

В терминах теории информации объем недостающей студенту подготовки пред-ставляет собой апостериорную энтропию (Кбит). Соответственно, аудиторное время, необходимое студенту для успешного усвоения дисциплины предлагается опреде-лять по (4):

ysvPaprysvaposneed IHHT ϑϑ /)(/ −== (4)

Решение задачи взаимопреемственности предлагается осуществлять методом, являющимся развитием подхода И.Б. Моргунова [2].

Вместо графа предлагается использовать взвешенную семантическую сеть, которая позволяет вводить несколько типов узлов и связей. Фрагмент такой сети приведен на рис. 3.

Первым этапом построения семантической сети взаимопреемственности яв-ляется составление взвешенной матрицы смежности сети Aвз=(aij_вз).

Для исключения связей, образующих контуры, которые нарушают логич-ность обучения, проводится оптимизация сети.

Page 26: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  26

Рис. 3. Фрагмент семантической сети взаимопреемственности дисциплин

Строится матрица инциденций сети S=S(sij). Для того чтобы вектор С =

(с1,с2,…,сn) (n – количество предметов) с целочисленными координатами пред-ставлял контур, необходимо, чтобы

0=∗ TCS (5)

Система решений (5) представляет собой векторы с координатами 0, +1, –1,

соответствующие контурам. Для выбора удаляемой дуги в контурах применен модифицированный метод

потенциальных чисел. Удаляется дуга, имеющая наименьшее значение произведе-ния разности потенциальных чисел начальной и конечной вершин, на ее вес.

Для определения структуры и состава элективных курсов, учитывая предпоч-тения студента, предлагается применение метода репертуарных решеток.

В данном случае в качестве объектов репертуарной решетки рассматриваются дисциплины-элективные курсы, а в качестве ролей – компетенции, формируемые дисциплиной.

Студент оценивает выявленные экспертами конструкты по шкале [0; 10]. На сле-дующем этапе применяется процедура линейной свертки (Kons(i) – оценка конструкта, Rij – его значение в репертуарной решетке) (6).

Предлагается выбирать предметы с наибольшим значением показателя U .

∑=i

j RiKonsU *)(

(6)

Для решения задачи распределения дисциплин по семестрам предложена мо-

дификация рекурсивного алгоритма перебора с возвратами путем ввода в него эв-ристического блока. Включать дисциплину в план тем более целесообразно на данном шаге, чем большему числу предметов она является предком в соответст-вии с семантической сетью.

Учебный план предлагается представлять как множество дисциплин D=<Di> (i=1..n, где n – количество дисциплин).

Page 27: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  27

Предложенный алгоритм распределения дисциплин по семестрам учебного плана приведен на рис. 4.

Рис. 4. Алгоритм распределения дисциплин по семестрам

Здесь TLEK – объем лекционных часов/зач.ед., TLAB – объем лабораторных ча-

сов/зач.ед, TPRAKT – объем часов/зач.ед. на практические занятия, M – множество предметов, которые необходимо изучить перед данным, vozm – возможно ли изу-чение на текущем шаге, kol_vo – количество предметов, для которых данный слу-жит основой, obr – обработана ли дисциплина.

Для внесения корректировок в индивидуальный учебный план сначала опреде-ляется, справляется ли студент с нагрузкой, предполагаемой составленным планом.

Для этого в конце каждого семестра он проходит тестирование по определе-нию уровня подготовки по каждой изученной дисциплине. Если по ним достигнут приемлемый уровня, то план считается соответствующим способностям студента. Иначе производится процедура оценки способности к усвоению материала сту-дентом для дисциплин будущего семестра, а затем – корректировка плана.

Предлагаемая структурная схема такой системы приведена на рис. 5. Предлагаемая автоматизированная система адаптивного управления обучени-

ем по индивидуальной образовательной траектории применима как для сферы высшего профессионального образования, так и для других ступеней и видов об-разовательного процесса, где решаются задачи индивидуализации обучения. Ее применение позволит повысить объективность и обоснованность принимаемых решений при проектировании индивидуальных учебных планов и в процессе управления обучением.

Page 28: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  28

Рис. 5. Структурная схема автоматизированной системы адаптивного управления

обучением по индивидуальному плану

Литература 1. Еременко, Ю.И. Исследование метода и разработка устройства преобразования пе-

чатной информации в звуковую путем форматного представления печатного текста методами вокодерной техники [Текст]: автореф. дисс… канд. тех. наук: 05.13.06 / Еременко Юрий Иванович. – М: ВЗЭИС, 1985. – 20 с.

2. Моргунов, И.Б. Автоматизированная система проектирования содержания обуче-ния по специальностям вузов [Текст]: учеб.-метод. пособие. – М.: Исследователь-ский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. – 148с.

Page 29: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  29

Казанцев А.Г., Лебедев С.А. (г. Бийск)

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ТЕРМИНОЛОГИИ — ПУТЬ К ПОВЫШЕНИЮ КАЧЕСТВА ТЕХНИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ

При изучении специальных дисциплин, чтении технической литературы мы

часто встречаемся с различными терминами, без понимания которых процесс ус-воения материала сводится к минимуму, либо полностью прекращается. Поэтому обязательным этапом обучения является усвоение терминологии, применяемой в профессиональной деятельности.

В настоящее время существует большое количество словарей в области ма-шиностроения, которые выполнены на бумажных носителях. Их значение для подготовки специалистов трудно переоценить. Современные образовательные технологии предусматривают широкое применение мультимедийного оборудова-ния в учебном процессе. Особенно это актуально в технических вузах, где множе-ство изучаемых объектов могут быть представлены в виде иллюстраций, таких как обычные схемы, рисунки, фотографии, видеоматериалы и сложные трехмер-ные твердотельные модели. Это значительно упрощает процесс усвоения мате-риала, принципов работы сложных устройств и особенностей их конструкций, часто давая возможность понимания, не прибегая к описательной части.

Группой авторов Бийского технологического института (филиала) АлтГТУ имени И.И. Ползунова (А.Г. Казанцев, Ю.Н. Косицын) создано справочное элек-тронное издание «МАШИНОСТРОЕНИЕ. Толковый словарь терминов».

Цель издания – дать толкование основных терминов машиностроения в сжа-той словесной форме и привести иллюстрации части из них на современном визу-альном уровне.

В качестве демонстрационного материала термины могут содержать: цветные рисунки, фотографии, видеоролики, интерактивные диаграммы и трехмерные твердотельные модели (см. рис. 1 и 2). Последние является особой отличительной чертой данного словаря от словарей на бумажных носителях и немногочисленных электронных, имеющихся в сети Интернет. Издание содержит: 10 238 терминов, 1000 рисунков, фотографий и видеороликов, а также 1 215 трёхмерных моделей по технологии машиностроения, проектирова-нию технологического оборудования и металлорежущим станкам, по резанию ме-таллов и режущему инструменту, а также другим областям машиностроения. Часть терминов включает в себя, кроме краткого толкования, достаточно обшир-ную текстовую информацию по рассматриваемым темам, которая соответствует объемам программ вузовской подготовки дипломированных специалистов.

Page 30: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  30

Рис. 1. Пример иллюстрации термина «втулочно-роликовая ЦЕПЬ»

Рис. 2. Пример иллюстрации термина «заточный 2СТАНОК модели 6М516»

При работе с 3D-моделями объект можно: вращать; приближать и удалять;

выполнять сечения плоскостью, которая меняет своё положение по Вашему ус-мотрению (рис. 3); проводить замеры; разбирать конструкцию на составные части (для сборных) (рис. 4); делать элементы объекта полупрозрачными или скры- вать их.

Page 31: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  31

Рис. 3. Вид экрана с сечением 3D-модели –

иллюстрации термина «ручной ШПРИЦ густой смазки» Словарь предназначен: • студентам технических вузов, ссузов и профтехучилищ;

Рис. 4. Вид экран с разобранной конструкцией 3D-модели – иллюстрации термина «ручной ШПРИЦ густой смазки»

Page 32: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  32

• преподавателям, читающим лекции с использованием мультимедийной техники и применяющих инновационные образовательные технологии.

• инженерным работникам; • студентам-иностранцам технических вузов, изучающим русский язык; • всем тем, кто интересуется техникой, технологиями и машиностроением. Использование данного электронного словаря в учебном процессе специаль-

ности 151001 «Технология машиностроения» Бийского технологического инсти-тута (филиала) «Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова» показало, что наличие трехмерных объектов при чтении лекций значительно упрощает понимание и стимулирует зрительную память студентов. Быстрый поиск нужной иллюстрирующей информации, особенно при возникно-вении дополнительных вопросов, параллельных подготовленному заранее ауди-торному занятию, дает возможность более полного восприятия. Студенты, ис-пользуя издание в локальном режиме при самоподготовке дома или в библиотеке, сокращают время на СРС при тех же объемах изучаемого материала. Все пере-численные преимущества ведут к повышению качества обучения.

Рис. 5. Вид DVD-диска и обложки словаря На проходившей в марте 2008 года в рамках Сибирской Ярмарки (г. Новоси-

бирск) XVI международной образовательной выставки обучающих средств, обо-рудований, материалов, инновационных идей и опыта (УЧСИБ-2008) издание удостоено малой ЗОЛОТОЙ МЕДАЛИ в номинации «Электронный учебник».

В апреле 2008 года на 10-ом Всероссийском конкурс с международным уча-стием «КОМПЬЮТЕРНЫЙ ИНЖИНИРИНГ» (CAD/CAM/CAE/CAPP системы и CALS-технологии в инженерном образовании и промышленности) (организаторы

Page 33: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  33

ГОУ ВПО «МАТИ» и ОАО НИЦ АСК) в номинации «Дидактические системы, программные продукты и учебно-методическое обеспечение учебного процесса» данное электронное издание заняло призовое III место.

Результаты работы авторов дважды представлялись на Международных спе-циализированных машиностроительных выставках в городе Москве: «МАШИНОСТРОЕНИЕ/MASHEX-2008» (МВЦ «КРОКУС ЭКСПО») и «МЕТАЛЛООБРАБОТКА – ТЕХНОФОРУМ 2009» (МВК «ЭКСПОЦЕНТР»).

Издание (см. рисунок 5) имеет государственную регистрацию в ФГУП НТЦ «Информрегистр» № 0320800303.

Page 34: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  34

Косарев В.А., Медведев П.М. (г. Москва)

РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ДАННЫХ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА МУЛЬТИМЕДИЙНЫХ

КОМПЬЮТЕРНО-ТРЕНИНГОВЫХ СИСТЕМ

Постоянное совершенствование автоматизированных систем управления тех-нологическими процессами в металлургическом производстве, высокие требова-ния к качеству продукции обусловливают новые, более высокие требования к профессиональной подготовке кадров металлургических предприятий. Оборудо-вание в металлургическом производстве чрезвычайно громоздкое, дорогое и име-ет большое число составных частей (прокатный стан состоит из 40-50 тысяч узлов и деталей).

Анализ квалификации оперативно-технологического персонала (ОТП) на ме-таллургических предприятиях России показывает, что только 30% специалистов имеют высокий уровень квалификации, адекватный задачам и особенностям функ-ционирования металлургических предприятий в условиях рыночной экономики.

Для кардинального изменения ситуации с подготовкой квалифицированных кадров металлургических предприятий необходимы новые методы и средства по-вышения, текущего контроля и управления квалификацией персонала с использо-ванием новейших компьютерных технологий обучения, в частности применение мультимедийных компьютерно-тренинговых систем (МКТС).

Это достаточно сложные программные продукты, разработка которых требу-ет больших временных ресурсов и задействует специалистов высокой квалифика-ции в разных областях знаний.

Рассмотрим основные виды работ, которые должны быть проведены для соз-дания МКТС:

• формирование концепции продукта; • подготовка учебного материала и технического задания (ТЗ); • методическая обработка, согласование и редактирование учебного мате-

риала и ТЗ; • разработка компьютерных графических материалов; • разработка или адаптация математических моделей, • разработка мультимедийных компонентов (съемка видео, запись звука, пе-

ревод информации в цифровую форму и обработка, создание анимации и инте-рактивных трехмерных представлений);

• дизайн пользовательских интерфейсов (ПИ); • программная реализация и отладка программных компонентов • разработка эксплуатационной документации и рекламных материалов;

Page 35: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  35

• управление выполнением проекта. Большая часть существующих на сегодня МКТС может быть использована

только для конкретного технологического процесса, (отображает технологический процесс и конструкцию оборудования на момент разработки системы) и не имеет встроенных инструментов модификации и масштабирования. Поэтому каждая реа-лизация следующей МКТС может кардинально отличается от предыдущей, начиная от выбранного инструментария, заканчивая стилем программирования.

Сложность программной реализации не позволяет пользователям на произ-водстве или в учебных заведениях самостоятельно вносить те или иные правки или дополнения в МКТС. В таких случаях сопровождение МКТС становится до-рогостоящим мероприятием, так как влечет за собой дополнительные расходы на реализацию разработчиком новых требований по развитию функционала.

Компоненты

E

Управляющие компоненты

U

Технологические компоненты

T

Компонентыотображения

M

Кнопки

Uкн

Списки выбора

Uсв

Джойстики

Uдж

Тумблеры

Uтр

Видео потоки

Аудио потоки

Символьная информация

Изображения

Анимация

Mан

Количественные

Tкл

Качественные

Tкч

Текстовые поля

MстЧисловые поля

Mсч

Рис. 1 Иерархическая структура компонентов

информационного пространства МКТС Главным недостатком в упрощении реализации механизмов модификации и

масштабирования существующих МКТС является «зашитые» в коде программных модулей информационное пространство и связи между его отдельными компонен-тами. Если вынести описание информационного пространства и связей между его отдельными компонентами из модулей МКТС, то появится возможность осуществ-лять более простое масштабирование и модификацию системы без излишнего вме-шательства в программный код. В реализованных ранее МКТС на кафедре АСУ МИСиС описание информационного пространства было частично вынесено в ini-файлы, которые представляли из себя параметры сценарно-обусловленных моделей

Page 36: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  36

и моделей алгоритмического типа, например [1]. При таком подходе затраты на мо-дификацию МКТС: добавление органов управления, обучающих сценариев – были сравнимы с затратами на написание новой МКТС «с нуля».

В данной статье предлагается подход к разработке модели данных для МКТС, которая ориентирована на упрощение решения задач масштабирования и моди-фикации.

Для описания информационного пространства МКТС, связей между его от-дельными компонентами, способами обработки данных, выбрана иерархическая модель данных (ИМД), в рамках которой реализована структуризация всего ин-формационного пространства, которая наиболее удобна для упрощения механиз-мов масштабирования и модификации систем при взаимосвязанной структуре разнородных компонент без изменения кода.

ИМД в сравнении с другими моделями имеет ряд преимуществ: простота средств представления информации в виде деревьев и реализации иерархических структур; эффективное использование памяти; наличие развитых средств для вы-борки необходимой информации из структур ИМД без использования СУБД.

Все компоненты информационного пространства МКТС можно разделить на: • управляющие компоненты (кнопки, списки выбора, джойстики, тумблеры

и др.); • компоненты отображения ( видео и аудио потоки, символьную информа-

цию, анимацию и др.); • технологические компоненты (количественные и качественные параметры,

характеризующие текущее состояние технологического процесса и продукта, а также технологический регламент);

• обучающие сценарии. Иерархическая структура компонентов информационного пространства

МКТС. представлена на рис. 1. Для описания модели данных используется теоретико-множественный подход. Множество всех компонентов можно представить в виде:

E={U, M, T},

где U – множество управляющих компонентов; M – множество компонентов ото-бражения; T – множество технологических компонентов.

К примеру, множество управляющих компонентов можно представить в виде:

U={Uкн, Uсв, Uдж, Uтр }, где: Uкн , Uсв ,Uдж ,Uтр – соответственно, множество управляющих компонентов класса «кнопка», «список выбора», «джойстик», «тумблер». Любой из них описы-вается также в виде кортежа , например, компонент типа «кнопка):

⟩⟨= кнi

кнi

кнi

кнi

кнi

кнi

кнi descCVXPSNIDU ,,,,, ,

Page 37: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  37

где: кнiID – уникальный идентификатор кнопки; кн

iN – имя файла изображения

кнопки; кнiS – текущее состояние кнопки (нажата или нет); кн

iXP – XPath управ-

ляемого технологического компонента; кнiCV – управляющее значение, переда-

ваемое технологическому компоненту; кнidesc – описание кнопки.

Компонент отображения класса «видео поток» можно описать в виде:

⟩⟨= вi

вi

вi

вi

вi

вi descdfdtNIDM ,,,, ,

где вiID – уникальный идентификатор видео потока; в

iN – имя файла видео пото-

ка; вidt – продолжительность видео потока в секундах; в

idf – продолжительность

видео потока в кадрах; вidesc – описание видео потока.

Множество технологических компонентов можно представить в виде:

T={Tкл, Tкч}, где Tкл – множество технологических компонентов класса «количественный пара-метр»; Tкч – множество технологических элементов класса «качественный пара-метр».

Технологический компонент класса «количественный параметр» можно опи-сать в виде кортежа:

⟩⟨= клi

клi

клi

клi

клi

клi

клi descXPBBTBVIDT ,,,,, ,

где клiID – уникальный идентификатор количественного параметра; кл

iV – значение

количественного параметра; клiTB – верхняя граница количественного параметра;

клiBB – нижняя граница количественного параметра; кл

iXP – XPath управляемого

мультимедийного элемента; клidesc – описание количественного параметра.

Технологический компонент класса «качественный параметр» можно описать в виде кортежа:

⟩⟨= кчi

кчi

кчi

кчi

кчi

кчi

кчi IdescXPSAIDT ,,,,, ,

где кчiID – уникальный идентификатор качественного параметра; кч

iA – количест-

во значений; кчiS – текущее значение качественного параметра; кч

iXP – XPath

управляемого мультимедийного элемента; кчidesc – описание качественного пара-

метра; кчiI – множество значений качественного параметра.

Остальные технологические компоненты описываются аналогично. Обучаемый в процессе работы с МКТС должен регулировать с помощью ор-

ганов управления ход технологического процесса путем изменения его количест-венных и качественных характеристик. Взаимосвязи между управляющими и тех-нологическими компонентами должны быть описаны в информационном про-

Page 38: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  38

странстве МКТС. Для этого представим взаимосвязи между управляющими и технологическими компонентами в матричном виде:

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢

NLNjN

iLiji

Lj

ututut

ututut

ututut

NUT

.......

.......

..

]L[

1

1

1111

,

где N – количество управляющих компонентов; L – количество технологических компонентов; ijut – компонент матрицы UT, принимающий значение «1», если ат-рибут кн

iXP (для управляющего компонента класса «кнопка»), или атрибут свiXP

(для управляющего компонента класса «список выбора»), или атрибут джiXP (для

управляющего компонента класса «джойстик»), или атрибут трiXP (для управляю-

щего компонента класса «тумблер») содержит XPath на j-й технологический ком-понент, иначе – «0». XPath – язык запросов к элементам XML-документа, здесь ссылка на технологический компонент, с которым связан управляющий компонент.

Взаимосвязи между технологическими и компонентами отображения описы-ваются в информационном пространстве МКТС также в матричном виде.

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢

LKLj

iKiji

Kj

tmtmtm

tmtmtm

tmtmtm

LTM

.......

......

..

]K[

1L

1

1111

,

где L – количество технологических компонентов; K – количество компонентов отображения; ijtm – элемент матрицы TM, принимающий значение «1», если ат-рибут кл

iXP (для количественного параметра) или кчiXP (для качественного пара-

метра) i-го технологического компонента содержит XPath на j-й компонент ото-бражения, иначе – «0». Здесь XPath – это ссылка на компонент отображения, с которым связан технологический компонент.

Для реализации описанной модели данных предлагается использовать язык разметки XML, предназначенный для хранения структурированных данных (вме-сто существующих файлов баз данных).

Модель данных реализована с помощью программного пакета «Altova XMLSpy Enterprise 2007». Структура и семантика модели данных описана с по-мощью XML схемы.

В данной статье предложено решение проблем упрощения масштабирования и модификации МКТС путем вынесения описания информационного пространст-ва за рамки программного кода с помощью разработанной модели данных.

Литература

1. Косарев В.А., Солодов С.В., Лопатин В.Ю. и др. Интерактивная обучающая среда «Стан 5000»: свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007610263 / заявитель и правообладатель ГОУ ВПО МИСиС; заявл. 14.11.2006; зарег. 12.01.2007.

Page 39: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  39

Крапухина Н.В., Тригуб Н.А. (г. Москва)

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ И НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ СТУДЕНТОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ИЗВЛЕЧЕНИЯ

ЗНАНИЙ И КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА

Развитие в России экономики знаний и переход к информационному общест-ву требует перехода от классических парадигм обучения, основанных на содер-жании дисциплин с канонизированными устоявшимися знаниями к парадигме не-прерывного образования, как постоянного процесса совершенствования индиви-дуума на протяжении всей его профессиональной деятельности. И начинаться этот процесс должен в вузе на основе технологий электронного обучения.

В настоящее время появились доступные технологии электронного обучения, в том числе и совершенно бесплатные, всеобщий доступ в Интернет и доступ к различным источникам информации, новые типы социального взаимодействия – все эти аспекты вынуждают нас менять способ управления процессом обучения. Электронное обучение использует новейшие информационные технологии (ИТ) и требует таких же инновационных подходов к управлению обучением.

В обеспечение качества современного образования немалый вклад должны внести новые образовательные стандарты третьего поколения, основанные на компетентност-ном подходе и применении инновационных технологий обучения. Реализация этого подхода предусматривает широкое использование в учебном процессе активных и ин-терактивных форм проведения занятий на основе ИТ в сочетании с внеаудиторной ис-следовательской работой с целью формирования и развития профессиональных навы-ков обучающихся, индивидуализации их обучения. Значительный удельный вес таких занятий, предусмотрен в магистерских программах обучения.

Важную роль в обеспечении качества современного образования принадле-жит следующим процессам управления:

• информационными ресурсами в системе электронного обучения, которые должны обеспечить освоение основных компетенций в соответствии с задачами профессиональной деятельности и целями основной образовательной программы;

• уровнем освоения заданного набора компетенций конкретным индивидуу-мом по конкретным дисциплинам;

• процессом самостоятельного приобретения с помощью информационных технологий и использования в практической деятельности новых знания и уме-ний, в том числе в новых областях знаний, расширения и углубления своего науч-ного мировоззрения.

Page 40: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  40

Именно этим актуальным проблемам управления на основе современных ИТ для повышения качества образования и посвящена данная работа. В основе пред-лагаемых решений лежит разработанные авторами методы извлечения знаний из неструктурированной текстовой информации [1, 2].

Управление информационными ресурсами В качестве информационного ресурса, который является источником знаний

и подлежит анализу и управлению, используются электронные текстовые мате-риалы курсов на русском языке как наиболее формализованный и информатив-ный источник, а также текстовые материалы образовательных и научных Интер-нет-ресурсов. Информационный ресурс как источник формализованных знаний может включать в себя методические материалы, учебники, пособия, презента-ции и др.

Для развития компетенций в области научно-исследовательских и научно-производственных работ, получения знаний, часть которых находится на передовом рубеже данной науки, могут быть использованы монографии, научно-технические отчеты, научные статьи в качестве электронного информационного ресурса.

Для обеспечения нового качества обучения не достаточно только наличия способностей и трудолюбия обучаемого. В значительной степени успех процесса обучения определяется и качеством и количеством заложенного в систему учеб-ного контента, обеспечивающего получение тех или иных компетенций

Однако для огромного объема неструктурированной текстовой информации, содержащийся в цифровых репозитариях систем e-Learning и электронных биб-лиотеках, тематических сайтах в Интернет, отсутствует качественный инструмен-тарий для анализа. Отсутствует возможность определения насколько данный кон-тент обеспечивает овладение необходимыми компетенциями. Не используются возможности анализа Интернет-ресурсов и использования их для пополнения цифровых репозитариев актуальной информацией из тематических Web- ресурсов и электронных библиотек для покрытия необходимых компетенций

Анализ информационного ресурса на его соответствие содержанию компе-тентностной модели выпускника определенной образовательной программы про-водится на основе разработанных методов извлечения знаний, математического и программного обеспечения. Также используются методы искусственного интел-лекта, методы автоматической рубрикации на основе нейронных сетей др. Пере-чень компетенций являются теми сущностями, относительно которых проводится анализ текста, и выявляются те фрагменты текста, которые покрывают ту или иную компетенцию или их совокупность.

Предлагаемые технологии позволяют в системе управлять содержанием кон-тента и компетенциями путем осуществления мониторинга существующего кон-тента и определения степени покрытия необходимых компетенций, его целена-правленного изменения и применять в качестве аналитической системы поддержки принятия решений об актуальности существующего контента или необходимости его изменения. Кроме того, появляется инструмент для анализа и выстраивания последовательности курсов.

Page 41: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  41

Управление уровнем освоения заданного набора компетенций конкретным индивидуумом по конкретным дисциплинам и ООП в целом

Существующие системы электронного обучения выполняют роль инструмента для контроля за результатом процесса извлечения знаний обучаемым. При этом систе-ма тестирования в электронных обучающих системах У-Learning позволяет полностью исключить личностный фактор при выставлении оценки. Но существуют проблемы :

1) определения степени покрытия материалом контента электронных курсов компетенций, заявленных в учебной программе,

2) организации эффективной обратной связи для возвращения обучаемого к изучению материала по компетенциям, знаний по которым обучаемому освоить не удалось.

Предлагаемые технологии предоставляют возможности для решения этих проблем. Исходной информацией для этого служат компетенции, которые указа-ны в учебных программах курсов для каждой дисциплины.

Для более глубокого анализа с использованием предлагаемой технологии из-влечения знаний можно провести декомпозицию перечня компетенций для каж-дого раздела всех дисциплин, предлагаемых для изучения студенту в течение все-го процесса образования. Именно компетенции являются опорными точками для разработанной системы. На основе анализа и сопоставления компетенций обучае-мого, выявленных на основе тестирования в электронной системе обучения, и компетенций, заложенных в электронные курсы, система осуществляет наиболее эффективно решение выше перечисленных задач.

Уровень освоения компетенций обучаемого регистрируется в системе, по не-освоенным компетенциям формируется дополнительная траектория процесса обучения по выделенному контенту с последующим повторным тестированием на уровень их освоения. Такая обратная связь позволяет существенно повысить ка-чество обучения и вести мониторинг уровня освоения компетенций выпускника.

Управление процессом самостоятельного приобретения с помощью инфор-мационных технологий и использования в практической деятельности новых зна-ния и умений,

Эффективное извлечение информации по последним достижениям науки для самостоятельной исследовательской деятельности студентов является новым этапом повышения качества образования и приобретает большую важность для новой кате-гории университетов – национальных исследовательских университетов. Предлагае-мые технологии предоставляют возможность быстрого и эффективного поиска но-вых знаний по исследуемым аспектам научной деятельности в больших массивах не-структурированной текстовой информации, в том числе и Интернет-ресурсах.

Предложенный авторами подход позволяет повысить эффективность извле-чения новых знаний и существенно сократить время необходимое на поиск за счет следующих инновационных решений.

• Использование принципов объектно-ориентированного подхода, заимство-ванного из теории программирования, и методология ключевых точек, исполь-зуемая для проведения текстологических процедур извлечения знаний, которые объединены в предложенном объектном подходе. Это дает возможность проведе-

Page 42: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  42

ния процесса поиска без предварительной трудоемкой подготовки информацион-ного потока в полностью автоматическом режиме.

• Использование технологии, учитывающей контекстные связи в поисковом запросе и рассматриваемом информационном потоке.

• Применение разработанных принципов объектного подхода, основанного на разделении всего информационного потока на ряд множеств, которые форми-руются по соответствующим правилам и имеют названия сущности.

• Проведение всех процессов необходимых для реализации поиска без ис-пользования объектных моделей предметной области, что позволяет фактически работать в любой предметной области без ограничений ни на содержательную часть, ни на формальную структурированность. Единственно, что предложенный метод не в состоянии анализировать – это графические изображения.

• Это решение для агрегирования информации из множества различных ис-точников в одном месте, позволяет экономить время пользователя и освобождать его от полного прочтения множества исходных материалов, позволяет быстро ак-туализировать выделенные знания.

Таким образом, ядром всех решений для выделенных актуальных проблем управления образовательной и научной деятельностью является метод на основе объектного подхода к извлечению знаний. Применительно к управлению инфор-мационными ресурсами, покрывающими необходимый набор компетенций, и мо-ниторинга их освоения этот метод обеспечивает эффективную работу с компетен-циями, а в задаче извлечения новых знаний в исследовательской деятельности предоставляет инструмент для существенного ускорения качественного и полно-функционального поиска новых актуальных знаний.

Предлагаемые решения позволяют существенно улучшить качество инфор-мационного ресурса, используемого для обучения, и оптимальное покрытие ком-петенций образовательного стандарта, осуществлять мониторинг освоения этих компетенций обучаемым. Кроме того, появляется инструмент для эффективной внеаудиторной исследовательской работы обучаемого с целью формирования и развития профессиональных навыков обучающихся, индивидуализации их обуче-ния, извлечения новых знаний из актуальной информации.

Литература

1. Krapuhina N.V., Trigub N.A. Object Analysis Of The Text As Alternative Of Syntactic Analysis // Interactive Systems : The Problems of Human – Computer Interaction. – Pro-ceedings of the International Conference. – Ulyanovsk: UlSTU, 2003. – P. 207–210.

2. Крапухина Н.В., Кузнецов Д.Ю., Тригуб Н.А. Разработка системы поддержки приня-тия решений на основе нечеткой неструктурированной текстовой информации. Труды Первой международной конференции «Системный анализ и информационные техно-логии» САИТ-2005 (12–16 сентября 2005 г.), Переславль-Залесский, Россия: Т.1, – М.: КомКнига., 2005. – С. 210–215.

Page 43: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  43

Антонов И.В., Воронов М.В. (г. Псков)

ФОРМИРОВАНИЕ ОНТОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

ДЛЯ ЭЛЕКТРОННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ

Электронные обучающие системы позволяют использовать новые формы представления знаний и средства интерактивного доступа к знаниям, которые не имеют аналога в традиционных технологиях обучения. Традиционные формы изучения дисциплин в вузе обеспечивают развернутое во времени последователь-ное получение студентами информации по отдельным разделам курса каждой из дисциплин. Такой подход, формируя у студента определенную сумму знаний, не всегда приводит к формированию у него целостного системного представления о предметной области.

Использование в учебном процессе электронных обучающих систем может способствовать формированию у студентов системного представления о предмет-ной области в целом и изучаемых курсах в частности. Самой распространенной формой представления информации в электронных учебниках в настоящее время является гипертекст. Однако потенциальные возможности электронных средств обучения существенно выше использования гипертекстовых элементов в учебных материалах, и основой для построения обучающих систем нового типа могут стать современные средства машинного представления знаний.

Создавая электронные обучающие системы на новых принципах, следует стремиться к эффективному решению задачи по формированию в сознании обу-чаемых представлений о предметной области, соответствующих по своему харак-теру и структуре представлениям квалифицированного специалиста. В этой сфере может быть полезен учет результатов, полученных в современных психологиче-ских и нейрофизиологических исследованиях, в процессе которых выявлена ассо-циативная организация хранения и использования знаний, содержащихся в памя-ти человека [1]. В соответствии с этой моделью представление человека о некото-рой предметной области полно и содержательно в той степени, в которой отдельные понятия обладают ассоциативными связями с окружающими их, се-мантически близкими и взаимодействующими с ними иными понятиями пред-метной области. Поле знаний, существующее в сознании – это сеть ассоциатив-ных связей между понятиями, избирательно активизируемых в процессе мышле-ния на основе актуальных интересов субъекта. Авторам представляется перспективным построение компьютерных систем, реализующих с возможной на практике степенью приближения ту модель знания о предметной области, с кото-рой непосредственно работает сознание специалиста. Для реализации данного подхода важно выделить и по возможности полно реализовать на машинном

Page 44: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  44

уровне аналогию ассоциативному полю знаний мыслящего субъекта. На основе такой аналогии могут быть построены обучающие электронные системы, отра-жающие совокупность связей внутри предметной области с учетом характера этих связей, возможностью избирательного выделения связей и возможностью инте-рактивной навигации по выбранным типам связей. Работа студента с такой систе-мой, отражающей структуру понятийного поля специалиста предметной области, может обеспечить форсированное формирование системного представления о предметной области и более высокого уровня компетенций.

К числу важнейших характеристик понятийной системы относится ее иерар-хичность. Современным инструментом представления иерархии понятий пред-метной области являются онтологии. При построении онтологии модель предмет-ной области создается на основе формального представления структуры понятий и системы связей между сущностями данной предметной области. Онтологиче-ская модель должна отражать согласованную точку зрения специалистов на се-мантику понятий в этой области знаний. В качестве базового варианта построения обучающей системы на основе онтологии может рассматриваться модель иерар-хии понятий учебного курса, в которой каждое понятие сопровождается развер-нутой аннотацией, раскрывающей его содержание. Информационное наполнение такой системы может выполняться в редакторах онтологий (например, Protégé [2], OntoEdit и др.). Однако сами редакторы онтологий, являясь инструментом проек-тировщика, не предоставляют удобный интерфейс для пользовательского доступа к информации из онтологии. Дело в том, что стандартные онтологии используют-ся, как правило, совместно с программными агентами, запрашивающими и интер-претирующими информацию из онтологии. Поэтому построение обучающих сис-тем на базе онтологий требует разработки специализированных программных продуктов для удобного визуального представления содержания онтологии и на-вигации по ней. В частности, такие системы должны обеспечивать графическую визуализацию системы связей между понятиями, включающую возможности ин-терактивной навигации по системе понятий.

Важной задачей при формировании онтологий для обучающих систем явля-ется корректное, полное и непротиворечивое наполнение онтологии информаци-ей. Проектирование онтологии предполагает совместную (в том числе и перма-нентную) работу группы специалистов по выделению базовых концепций пред-метной области и постепенному наполнению онтологии понятиями. По мере роста объема онтологии увеличивается и сложность задачи по объективному оп-ределению места нового понятия в общей системе и корректировке структуры он-тологии. Ручное решение этой задачи, традиционное для широко используемых редакторов онтологий, при работе с объемной онтологией сопряжено с высокой трудоемкостью и риском принятия субъективных решений. Инструментом, обес-печивающим повышение качества и интенсивности разработки онтологий, могут стать средства автоматизации онтологического инжиниринга.

Авторы предлагают метод поэтапного автоматизированного формирования онтологии, позволяющий расширить функциональность существующих редакто-ров онтологий и повысить меру объективности и полноты при дополнении онто-

Page 45: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  45

логии новыми понятиями. После ввода экспертом модели нового понятия предла-гаемый метод позволяет автоматически определить место включения понятия в онтологическую иерархию и автоматически сформировать обобщенные понятия, порождаемые при вводе нового понятия. Основная идея предлагаемого метода построения онтологии изложена в [3] и заключается в том, чтобы для вводимого концепта найти тот концепт в существующей онтологии, которому он непосред-ственно наследует.

Модель онтологии можно представить кортежем

><= RMCQ ,, ,

где }{ icС = – множество понятий (концептов), образующих онтологию Q ,

},...,{ 1 ii di mmM = – множество атрибутов концепта ic ( d – количество атрибу-

тов, описывающих данный концепт); CCR ×⊆ – отношение непосредственного наследования. Отношение R удобно задавать матрицей размером II × : если концепт kc в данной онтологии непосредственно наследует концепту ic , т.е.

Rcc ki ∈),( , то элемент 1=ikr , в противном случае, если Rcc ki ∉),( , то .0=lir Эксперт формирует модель нового понятия, указывая набор определяющих

понятие атрибутов },...,{ 1 xx dx mmM = .

Из корневого концепта онтологии и непосредственно наследующих ему кон-цептов для вводимого концепта формируется множество потенциальных концеп-тов-родителей },...,,{

10 fjj cccP = таких, что 1:),..,{( 01 =∈∀ jf rjjjj . Корне-

вой концепт 0c также вводится в формируемое в процессе процедуры отношение RP (его элементы определяют потенциально возможные места размещения вво-димого концепта): RPcc x ∈),( 0 , т.е. 10 =xrp .

Опишем последующие шаги предлагаемой процедуры. 1. Организуется просмотр потенциальных концептов-родителей. Если 0=P

(все потенциальные концепты-родители рассмотрены), то переходят к п.5. Иначе к п.2.

2. Из P выбирают следующий по порядку элемент. Пусть из P выбран кон-цепт jc | ),..,{ 1 fjjj ∈ . Тогда возможны три варианта:

2.1. jxxj MMMM ⊄∧⊄ . В этом случае концепт jc и все его наследники

признаются не перспективными и jc исключается из множества P ( Pс j ∉ ) (заме-

тим, что данное обстоятельство свидетельствует о том, что данный алгоритм «быст-рее», чем полный перебор). Для выбора следующего кандидата переходят к п. 1.

2.2. jxxj MMMM ⊂∧⊄ . Это тот случай, когда вводимый концепт дол-

жен быть вставлен между kc и jc , где 1: =kjrk . В этом случае концепт jc и все

его наследники признаются не перспективными и jc исключается из множества

Page 46: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  46

P ( Pс j ∉ ) (заметим, что данное обстоятельство свидетельствует о том, что дан-

ный алгоритм «быстрее», чем полный перебор). Существовавшее в онтологии от-ношение )( jk Rcс исключается, т.е. 0=kjr и водятся новые два отношения

)( xk Rcс и )( jxRcс , 1=kxr и 1=xjr . Далее необходимо проверить, является ли

введенный концепт обобщенным. Для этого процедура просто должна быть про-должена, переходят к п.1.

2.3. xj MM ⊂ . Это означает, что xc наследует jc . Вводим в множество RP

новый элемент: RPcc xj ∈),( , т.е. 1=jxrp (зафиксировано потенциальное место

для вводимого концепта) и jc исключается из множества P ( Pс j ∉ ). Очевидно,

что в таком случае корневой концепт также исключается из множества P ( Pс ∉0 ) и, что важно, из множества RP 10 =xrp .

3. Из потенциальных мест размещения вводимого концепта (т.е. RP ) исклю-чают, если таковой имеется, менее перспективный концепт kc , а именно:

RPccRPccRcck xkxkjk ∉→∈∧∈∃ ),(),(),(: , т.е. 0=kxrp

4. Для jc формируется множество V – множество непосредственно насле-

дуемых ему концептов },...,{1 gvv ccV = таких, что 1:},..,{( 1 =∈∀ jvg rvvvv .

Множество V объединяют с множеством P : VPP ∪= и переходят к п.1. 5. Место для включения вводимого концепта найдено ( 0≠RP ) и он вклю-

чаться в состав онтологии. В том случае, если найдено лишь одно потенциальное место ( 1=RP ), то: 1),( =∧∈→∈ jxxxj rCcRPcc .

Если же в множестве временно образованного отношения RP находится бо-лее одного элемента, то соответствующий ему концепт онтологии является обоб-щением. Тогда

RccCcRPccj xjxxj ∈∀∧∈→∈∀ ),(),(: , т.е. 1),(: =→∈∀ jxxj rRPccj

После определения места нового понятия в иерархии могут быть автоматиче-ски определены новые понятия более высоких уровней на основе выявления об-щих для различных понятий наборов атрибутов:

CcCcMMMMMMMMk nnnknxnkxn ∈→∉≠≠≠=∀ ,0,,,: ∩ , где

nc – новое понятие верхнего уровня по отношению к понятиям xc и kc , имею-

щее набор атрибутов nM . В настоящее время общепризнанным стандартным языком формального опи-

сания онтологий является язык OWL (Web Ontology Language) [4]. Применительно к рассмотренным выше задачам по созданию электронных обучающих систем, вы-разительные средства языка OWL имеют достаточно серьезные ограничения. В языке не предусмотрена возможность описывать какие-либо отношения между по-нятиями онтологии за исключением отношения наследования. В OWL существует

Page 47: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  47

возможность задать отношение только между конкретными объектами (экземпля-рами), создаваемыми на основе понятий онтологии. В то же время, задача машин-ного представления научных и технических знаний, безусловно, требует возможно-сти представления отношений использования, включения, зависимости, тематиче-ской близости, следования и других отношений между понятиями. Только в том случае, если машинная модель системы знаний будет учитывать и отображать се-мантические отношения различного типа, она сможет в достаточной мере прибли-зиться к той модели, которая должна формироваться в сознании студента при под-готовке специалиста какого-либо направления. В качестве решения указанной про-блемы, обеспечивающего совместимость со стандартными инструментами работы с онтологиями, авторы предлагают использовать OWL-онтологию как средство опи-сания общей для любых предметных областей универсальной структуры учебных материалов, а понятия предметной области и отношения между ними, специфич-ные для изучаемой предметной области, реализовывать на основе отдельных объ-ектов онтологии. Такое решение позволит описать на языке OWL связи между по-нятиями моделируемой области знаний. Стандартная онтология при этом принима-ет на себя роль метаонтологии, задавая универсальные шаблоны структуры отдельных информационных элементов системы знаний («Понятие», «Тема», «Раз-дел», «Лекция», «Пример», «Литература» и т.д.).

Литература

1. Хокинс Дж, Блексли С. Об интеллекте. // М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. – 240 с.

2. Муромцев Д.И. Онтологический инжиниринг знаний в системе Protégé. // СПб: СПб ГУ ИТМО, 2007.

3. Воронов М.В. Разработка вполне гибких открытых информационных систем. // Тру-ды 4 Международной конференции Новые информационные технологии. Минск –2000. 5–7 декабря, 2000. – С. 20–28.

4. OWL Web Ontology Language Overview // http://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-features-20040210/

Page 48: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  48

Воронин Ю.Ф., Камаев В.А., Сухоносова В.Ю. (г. Волгоград)

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПРИ СОЗДАНИИ ТРЕНАЖЕРА ДЛЯ ВЫРАБОТКИ НАВЫКОВ

БЕЗДЕФЕКТНОГО ИЗГОТОВЛЕНИЯ ОТЛИВОК У СТУДЕНТОВ ВУЗОВ И РАБОТНИКОВ

ЛИТЕЙНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Анализ работы литейных цехов показывает, что в России имеется достаточно высокий уровень бракованного литья. В результате заводы несут многомиллион-ные убытки, которые в масштабе России составляют более 200 миллиардов руб. Причина трудности ликвидации дефектов состоит в бессистемном подходе к раз-работке технологических проектов изготовления отливок, ликвидации брака ли-тья и организации его производства.

Одной из мер, способствующей повышению качества подготовки и перепод-готовки инженерных кадров, является создание и использование в практике обу-чения виртуальных тренажеров. Это – непростая проблема, требующая органич-ного соединения современных информационных технологий и опыта профессио-налов литейщиков. Такая задача сформулирована и последовательно решается в Волгоградском ГТУ силами сотрудников кафедр «САПР и ПК» и «Литейное про-изводство».

Основой будущего виртуального тренажера служит созданная в университете методология выявления и ликвидации дефектов литых заготовок [1-10]. Эта мето-дология, широко использующая методы моделирования САПР и компьютерной анимации [10-15], в течение 2 лет используется при обучении бакалавров, магист-рантов, аспирантов ВолгГТУ. Одновременно в течение 6 лет методология исполь-зовалась для переподготовки работников предприятий (Уралвагонзавод, ВАЗ, Курганмашзавод, Воронежский сталелитейный, Альметьевский насосный, Бежец-кий сталелитейный, Пензадизельмаш, Ярославский моторный, Нижнетагильский радиаторный, Новочеркасский электровозостроительный и другие заводы.)

Методология, которая основой входит в создаваемый тренажер для обучения студентов, представлена в виде схемы на рис. 1. Она базируется на методиках ло-гического и эмпирического выявления, анализа и ликвидации дефектов, а также комплексе автоматизированных моделирующих систем. Рассмотрим методики более подробно.

Методика логического определения дефектов содержит: • дерево систематизации дефектов, позволяющее по характерным отличиям

точно определить разновидность дефектов;

Page 49: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  49

Рис. 1. Дерево компонентов методологии выявления дефектов

и снижения брака отливок • граф цепочек причинно-следственных связей, который создается при ис-

следовании этапов процесса • формирования дефекта. По графу можно определить истинную причину

возникновения дефекта; • граф способов ликвидации дефектов, способствующий определению наи-

более эффективного способа устранения дефекта. Описанная методика предназначена, в первую очередь, студентам для вве-

дения их в системное построение рассматриваемых разновидностей дефектов,

Page 50: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  50

выявления этапов их возникновения, а также технологам, которые в недостаточ-ной степени владеют информацией о протекающих в литейной форме процессах формирования дефектов. При затруднении в использовании логической методи-ки, можно применить методику эмпирического определения и ликвидации де-фектов.

Рассмотрим этапы проведения методики логического выявления и ликвида-ции дефекта.

Первый этап. Определение разновидности дефекта. Это довольно не сложно выполнить по разработанному многоуровневому де-

реву, где на каждом уровне приводятся характерные отличительные особенности дефектов. Проходя по дереву, которое состоит из фотографий дефектов отливок и описания их особенностей, пользователю будет указан путь для определения светлых газовых раковин. В «Тренажере» определение разновидности дефекта осуществляется в автоматизированном режиме. На рис. 2–3 представлены два по-следовательных фрагмента из серии экранов «Тренажера» по определению разно-видности дефектов. Далее приводятся контрольные вопросы по пройденному ма-териалу, оценка полученных знаний и предоставление ответов на контрольные вопросы.

Второй этап – определение причин возникновения светлых газовых раковин. На экране приводится анимационное представление возникновения светлой под-корковой раковины в непрерывном показе происходящих в форме изменений (рис. 4). Это выполняется для полного ознакомления студентов с протекающими в литейной форме процессами. Затем идет более подробное поэтапное представле-ние процесса с описанием происходящих в форме изменений для обучения прие-мам определения этапов формирования дефектов. Два таких последовательных экрана с анимационными представлениями приведены на рис. 5–6. Таким обра-зом, у студентов вузов (или работников литейного производства) вырабатываются реальные представления о формировании литейных дефектов.

Рис. 2. Экран визуально-логического определения

разновидности светлой газовой раковины

Page 51: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  51

Рис. 3. Экран продолжения визуально-логического определения

разновидности светлой газовой раковины

Рис. 4. Экран анимационного представления процесса

формирования подкорковых газовых раковин После изучения и усвоения поэтапного анимационного представления про-

цесса возникновения светлых газовых раковин, студенту предлагается проверить свои знания на конкретной отливке, имеющей рассматриваемый вид дефекта.

Рис. 5. Экран второго этапа

формирования газовых раковин Рис. 6. Экран третьего этапа

формирования газовых раковин

Page 52: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  52

Рис. 7. Отливка «Крышка» и ее фрагменты с мелкими светлыми свищевидными газовыми раковинами

Для этого предлагается выбрать в каждом этапе формирования дефекта один из четырех представленных ответов по определению процесса возникновения дефек-та, в частности отливки «Крышка», имеющей светлые гладкие свищеобразные га-зовые раковины (рис. 7). Система определяет правильность выбранных ответов, выдает положительные оценки или рекомендации по изучению конкретной ин-формации по для правильного ответа.

По результатам определения этапов формирования дефектов строятся цепочки причинно-следственных связей следующего вида: → выдержка собранной влажной формы более 2-х часов → увлажнение стержневого знака из гигроскопичной смеси от влажной формовочной смеси → проникновение влаги через знак стержня на его рабочий участок → испарение влаги при контакте заливаемого металла с увлаж-ненным участком стержня → проникновение паровоздушной смеси через корку металла в полость отливки → образование светлой подкорковой раковины.

Созданные цепочки располагаются в графе, где также размещены цепочки свя-зей других отливок с аналогичными дефектами. Графы с фотографиями рассматри-ваемых светлых раковин помещаются в базу данных для пополнения информации о ликвидации аналогичных дефектов. Способы ликвидации рассматриваемых рако-вин размещены в других графах, которые также помещаются в базу данных для по-следующего использования при выявлении и ликвидации новых дефектов.

В состав «Тренажера» входят экспертные системы по выявлению разновид-ности дефектов, причин их возникновения и способов ликвидации без использо-вания логического анализа протекающих в литейной форме процессов. Определе-ние разновидности дефекта выполняется по дереву дефектов. После ввода в про-грамму технологических параметров на день возникновения брака отливок, информация поступает в матрицу парных связей причин возникновения дефектов, где после математической обработки строится трехмерный график причин воз-никновения пороков отливок. На графике можно увидеть влияние введенных па-раметров на возникновение дефекта. Параллельно приводится таблица с причи-нами возникновения дефектов и вероятностная оценка их величины, определен-

Page 53: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  53

ная по матрице парных связей. Приводятся краткие и расширенные рекомендации по ликвидации причин возникновения дефектов.

В «Тренажере» предусмотрено использование автоматизированных систем для решения вопросов оптимизации газового режима литейной формы, объемного и направленного затвердевания отливки, расчета литниковых систем для чугуна и стали и др.

Начало

Визуально-логическое определение разновидности дефекта с использованием

дерева дефектов

Определение причин возникновения дефекта с использованием поэтапного анимационного

представления

Построение цепочек причинно-следственных связей возникновения дефекта на конкретных

отливках

Определение способов ликвидации дефекта при помощи экспертных систем

Комплекс АС длярасчета литейного процесса

АС расчета «Газовый режим литейной формы»

АС расчета «Объемное и направленное затвердевание»

АС расчета литниковых систем

Конец

Рис. 8. Общая схема работы с тренажером. Общая схема работы тренажера и ее основные этапы представлены на рис. 8. Этап 1. Визуально-логическое определение разновидности дефекта с исполь-

зованием дерева дефектов. Контрольные вопросы по этапу; Этап 2. Определение причин возникновения дефекта с использованием по-

этапного анимационного представления. Контрольные вопросы по этапу; Этап 3. Построение цепочек причинно-следственных связей возникновения

дефекта на конкретных отливках; Этап 4. Определение способов ликвидации дефекта при помощи экспертных

систем. Контрольные вопросы по этапу;

Page 54: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  54

Этап 5. Применение комплекса автоматизированных систем для расчета ли-тейного процесса. В состав комплекса входят автоматизированные системы «Оп-тимизация газового режима литейной формы», «Объемное и направленное за-твердевание отливки», «Расчет литниковых систем для чугуна и стали» и др.

На используемые в «Тренажере» материалы трех учебных пособий, получены положительные отзывы «Литейных кафедр»: Южно-Уральского государственного университета, Санкт-Петербургского государственного политехнического уни-верситета, Алтайского государственного технического университета, Сибирского государственного индустриального университета и др.

Литература

1. Воронин Ю.Ф., Камаев В,А. Синтез процессов повышения качества литья. Моногра-фия – М., Машиностроение, 2 тома, формат А4, цветная, 2009. – 317с.

2. Воронин Ю.Ф. Повышение качества литья. Системный подход. Монография. – М.: Машиностроение – 1, 2007. – 263 с.

3. Воронин Ю.Ф., Камаев В.А. Атлас литейных дефектов. Чёрные сплавы. Монография. – М.: Машиностроение – 1, 2005. – 328 с.

4. Воронин, Ю.Ф. Экспертная оценка качества литья. Черные сплавы: Монография. – М.: Машиностроение – 1, 2006. – 180 с.

5. Воронин Ю.Ф. Матричный метод определения причин возникновения дефекта // Оборудование. Технический альманах. – 2005. – № 4. – С. 76–81.

6. Воронин Ю.Ф., Воронин С.Ю. Ликвидация окисленных газовых раковин // Оборудо-вание. Технический альманах. – 2007. – № 1. – С. 46–49.

7. Воронин Ю.Ф. Системный анализ и экспертная оценка светлых газовых раковин в отливках // Литейное производство. – 2006. – №9. – С. 9–12.

8. Воронин, Ю.Ф. Эффективность ликвидации горячих трещин // Литейщик России. – 2006. – №8. – C. 15-19.

9. Воронин, Ю.Ф. Методология снижения брака отливок // Литейщик России. – 2008. – № 12. – C. 22–27.

10. Воронин, Ю.Ф., Камаев В.А., Бойко Н.А. Эмпирическая методика снижения брака отливок // Управление техническими системами и технологическими процессами : сб. науч. тр. / Ин-т проблем управления РАН. – 2008. – № 23. – C. 137–155.

11. Воронин Ю.Ф., Матохина А.В. Моделирование влияния причин возникновения де-фектов на качество отливок // Литейщик России. – 2004. – № 8. – С. 33–37.

12. Воронин Ю.Ф., Лосев А.Г., Матохина А.В. и др. Моделирование газового режима литейной формы// Литейщик России. – 2004. – № 4. – С. 35–41.

13. Куликов, Д.Ю., Воронин Ю.Ф. Моделирование процесса остывания отливок в ли-тейной форме // Программные продукты и системы : прилож. к междунар. журналу «Проблемы теории и практики управления». – 2007. – №3. – C. 61–63.

14. Воронин, Ю.Ф., Куликов Д.Ю. Моделирование условий снижения или ликвидации усадочных дефектов // Оборудование. Технический альманах. – 2006. – №3. – C. 34–39.

15. Воронин Ю.Ф., Камаев В.А. Матохина А.В. и др. Управление процессом снижения усадочных дефектов отливок // Литейщик России. – 2004. – №12. – C. 37–40.

Page 55: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  55

Гайсинский И.Е., Еременко Н.Н. (г. Ростов-на-Дону)

ДЕЯТЕЛЬНОСТНЫЙ ПОДХОД КАК ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ РАЗВИТИЯ

КРЕАТИВНОСТИ СТУДЕНТОВ

В Концепции модернизации российского образования были определены цели и задачи, стоящие перед учебными заведениями страны, направленные на удовле-творение потребности общества в квалифицированных специалистах с высшим образованием, обладающих навыками и компетенциями, которые позволят им проявить в полной мере свои способности в профессиональной деятельности, бы-стро адаптироваться к изменяющимся внешним условиям. «Развивающемуся об-ществу нужны современно образованные, нравственные, предприимчивые люди, которые могут самостоятельно принимать ответственные решения в ситуации вы-бора, прогнозируя их возможные последствия, способны к сотрудничеству, отли-чаются мобильностью, динамизмом, конструктивностью»1.

Уровень подготовки студентов во многом зависит от того, насколько в про-цессе обучения был реализован один из важнейших дидактических принципов – овладение навыками выполнения конкретной работы. При обучении в вузе орга-низовать тренинговый режим технологически бывает достаточно сложно. Однако если подключить к этому процессу весьма эффективный и положительно себя за-рекомендовавший организационно-деятельностный игровой подход (ОДИ-технология), то преподавание становится способом предметной активизации сту-дентов на уровне приобретения навыков, необходимых для их профессионального становления. Как показал опыт проведения таких занятий в Северо-Кавказской академии государственной службы (СКАГС), результативность этих методов су-щественно возрастает, если они базируются на информационно-коммуника-ционных технологиях (ИКТ).

Подтверждение этому – опыт преподавания на кафедре информационных технологий дисциплины «Экспертные информационные технологии», изучающей процессы выявления, идентификации и анализа проблем объектов социально-экономической природы в условиях ограниченного временного ресурса и непол-ноты информации.

Экспертиза, как информационная технология, реализуется через систему дей-ствий, операций и приемов, которые, как правило, накапливаются и усваиваются по мере приобретения опыта. Многообразие и богатство структуры объектов ис-следования, а также индивидуализированный подход эксперта к каждому из них                                                             1 Концепция модернизации российского образования на период до 2010 года. Распоряжение Пра-вительства РФ от 29 декабря 2001 года № 1756-р.

Page 56: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  56

усложняют возможность формализации (структуризации) методических элемен-тов экспертной деятельности.

Особую актуальность это приобретает при подготовке специалистов для ор-ганов местного самоуправления. Как показывает опыт, в их информационной на-грузке существенное место занимает экспертная составляющая: работа по кон-сультированию организационного развития, что отражает один из подходов к технологии регионального управления. Муниципальный служащий может быть представлен как потенциальный консультант по оргразвитию. Причем, это отно-сится к его деятельности как в рамках внутренней организационной структуры органа местного самоуправления, так и к работе с объектами подведомственной территории. И такая тенденция в работе органов местного самоуправления в бли-жайшем будущем может усиливаться.

На основании вышеизложенного можно сделать обоснованный вывод об ал-горитмическом сходстве регионального управления и функциональной состав-ляющей технологии управленческого консультирования, где основной стадией является диагностика.

Преподавание информационных технологий управленческого консультиро-вания как одной из разновидностей экспертных информационных технологий имеет ту особенность, что потребителями знаний являются студенты – люди, ап-риорно не имеющие опыта практической работы. Тем более в сфере приложения своих знаний, умений и навыков в будущей профессии. Поэтому к дидактическо-му процессу предъявляются особые требования, способствующие обеспечению сближения тезауруса студентов с информационным обеспечением современной экспертной деятельности.

Существенно облегчает работу то, что многие процедуры, формирующие экс-пертные навыки, могут быть в той или иной степени технологизированы. Педаго-гические приемы, создающие основу для приобретения таких навыков студентами, содержатся как в методологии современных организационно-деятельностных игр, так и разработанных на кафедре информационных технологий СКАГС программ-ных средств их поддержки2. Благодаря этому создаются реальные предпосылки для учебно-практической имитации многих операций экспертизы. К их числу можно отнести генерирование и обновление базы знаний, диагностику объектов социаль-но-экономической природы, системный анализ экспертной информации, эксперти-зу функциональной нагрузки персонала управления.

При этом методической основой обучения является организационно-деятельностная технология, позволяющая выполнить анализ функционирования моделируемых предприятий, организаций, учреждений путем «погружения» и «самоопределения» (по П.Г. Щедровицкому) студентов в среду игровой дискус-сии. Стержнем этого подхода является методология, реализуемая по итеративной циклической схеме: индивидуальная работа – групповая работа – рефлексия.                                                             2 БД «Компьютерная поддержка деловых игр». Свидетельство РОСПАТЕНТа № 2000620093 от 8 декабря 2000 г. БД «Информационное обеспечение кадровой работы». Свидетельство Федеральной службы по ин-теллектуальной собственности, патентам и товарным знакам № 2005620172 от 29 июня 2005 г.

Page 57: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  57

Поскольку эти игры носят учебных характер, и реализовать в полной мере методику «погружения» не представляется возможным, при проведении занятий используется технология «мозгового штурма». Это означает, что студенты-эксперты на этапе индивидуальной работы за сравнительно короткий промежуток времени должны принять аргументированное решение по поводу предложенного им информационного массива проблем, мобилизуя весь арсенал накопленных знаний, умений, навыков, используя интуицию и, наконец, здравый смысл. В про-цессе групповой работы осуществляется жесткое интерактивное «противостоя-ние» по поводу оптимизации консолидированного проблемного поля.

ОДИ-технология предполагает равноправие каждого из членов экспертной команды, поэтому «противостояние», а затем поиск согласованных решений дает студентам навыки ведения конструктивной дискуссии, умения слушать друг дру-га, анализировать аргументы и приходить к интегрированному решению как обя-зательному условию завершения работы. Преподаватель, выполняя игротехниче-скую функцию, прежде всего, организовывает совместную работу членов коман-ды, поддерживая системомыследеятельное противостояние. Это обеспечивает достаточную креативность студентов для того, чтобы генерировать новые знания и систему аргументации. При этом преподаватель-игротехник осуществляет мо-ниторинг реализации установки на консолидацию в принятии окончательного решения и, при необходимости, проводит корректировку.

На этапе рефлексии студенты выполняют анализ завершенной работы, ее эф-фективности, а также своего места в системомыследеятельном процессе. Эта ин-формация используется игротехником-преполавателем в канале обратной связи общего управления игрой.

Опыт использования ОДИ-технологии в инструментальном обеспечении об-разовательного процесса на кафедре информационных технологий, при поддерж-ке авторских программных средств (БД), доказал возможность повышения уровня креативности студентов при изучении дисциплин, развивающих инновационные компетенции.

Page 58: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  58

Головкина В.Б., Мокрецова Л.О., Дохновская И.В. (г. Москва)

ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛГИЯ КАК ИНСТРУМЕНТ СТУДЕНТОЦЕНТРИРОВАННОГО ПОДХОДА ПРИ ИЗУЧЕНИИ ИНЖЕНЕРНОЙ ГРАФИКИ

На кафедре Инженерной графики и дизайна НИТУ МИСиС ведется система-

тическая научная работа по поиску подходов и методов организации учебного процесса, способствующих стимулированию самостоятельной деятельности сту-дентов при изучении графических дисциплин с использованием информацион-ных технологий (ИТ)

В работе [1] рассматривалось применение студентоцентрированного подхода при освоении раздела дисциплины «Инженерная графика», суть которого заклю-чается в том, что студента надо считать не «потребителем образовательных ус-луг», а активным участником учебного процесса, в первую очередь, заинтересо-ванного в конечном результате своего обучения.

В соответствии с анализом прогнозируемых целей обучения, коллективом кафедры был подготовлен и внедрен в учебный процесс базовый раздаточный ма-териал, на основе которого каждый студент в течение семестра, должен был раз-работать личное портфолио (папку учебных достижений) по дисциплине «Инже-нерная графика».

Разработка портфолио рассматривается нами как один из современных инстру-ментов обучения и оценивания работы студентов в процессе освоения курса, связы-вая это понятие с новым пониманием сути учебного процесса и целями образования.

Внедрение раздаточного материала позволило решить несколько серьезных задач по интенсификации учебного процесса, но показало, что студент по-прежнему зависим от преподавателя в вопросах: получения задания, выбора вари-анта, оформления работ и пр. Раздаточный материал был перегружен определе-ниями и методическими пояснениями, что не давало возможности учащимся в полной мере проявлять инициативу.

Незнание терминов и определений у студентов приводило к снижению моти-вации изучения дисциплины. Отсутствие разных уровней сложности заданий не по-зволяло первокурснику в полной мере оценить свою базовую подготовку и выбрать собственную траекторию обучения. «Размытые» временные критерии сдачи до-машних заданий приводили к срыву учебного графика, снижению качества работ и физической «перегрузке» как студентов, так и преподавателей в конце семестра.

Проведенный анализ разработанных мероприятий показал, что требуется внесение коррекции в созданный методический материал.

В 2009 году на основе имеющегося опыта нами был разработан «Комплекс ма-териалов для студентоцентрированного подхода при изучении курса «Инженерная

Page 59: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  59

графика», предназначенный для организации работы студентов первого курса тех-нических направлений в рамках освоения общеуниверситетской дисциплины.

Отличие разработанного учебно-методического материала от УМКД состоит в том, что «Комплекс» ориентирован на самостоятельную работу студента (ауди-торную и внеаудиторную) и позволяет ему осваивать разделы дисциплины «Ин-женерия графика», выполняя упражнения и задания разного уровня сложности, получая при этом необходимые консультации у преподавателя. УМКД, как из-вестно, предполагает наличие учебно-методического комплекта документов, в первую очередь, разработанного для преподавателя.

В содержание «Комплекса» вошли следующие документы: 1. Описание «Комплекса»; 2. Рабочая тетрадь по дисциплине «Инженерная графика», для создания

портфолио студентами; 3. Методические указания по разработке студентами портфолио; 4. Презентации по каждому модулю дисциплины (вся графическая часть

слайдов анимирована в определенной последовательности); 5. Глоссарий (толковый словарь) по курсу «Инженерная графика»; 6. Критерии оценки графических работ. «Комплекс материалов для студентоцентрированного подхода при изучении

курса Инженерная графика» разработан в электронном варианте и в полном объеме соответствует числу часов, предусмотренных на изучение разделов дис-циплины: «Эскизирование», «Разъемные и неразъемные соединения», «Деталиро-вание», «Сборочный чертеж». Отметим, что возможное сокращение часов ауди-торной нагрузки не повлечет за собой снижения качества образовательного про-цесса при работе с данным учебным материалом.

Изучение дисциплины «Инженерная графика» с использованием «Комплек-са» организовано по модульному принципу по всем разделам дисциплины. Каж-дый модуль содержит задания различных уровней сложности:

1) низкий уровень сложности (А), 2) средний уровень сложности (Б), 3) высокий уровень сложности (В). Описание «Комплекса» в краткой форме знакомит студентов с учебным пла-

ном освоения дисциплины и перечнем документов, которые входят в состав «Комплекса», а также с содержанием каждого документа. В доступной для сту-дентов форме разъясняются такие понятия как студентоцентрированный подход и портфолио, приводятся примеры портфолио.

Рабочая тетрадь по «Инженерной графике» содержит пять модулей по всем разделам дисциплины. Каждый модуль представляет самостоятельную информа-ционную единицу, которая включает в себя: упражнения и задания, как теорети-ческого, так и практического (графического) плана; вопросы для самопроверки; примеры наиболее часто повторяющихся ошибок при выполнении заданий. Рабо-чая тетрадь – единственный документ, входящий в «Комплекс», который студент должен распечатать и на его основе сформировать личное портфолио.

Page 60: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  60

В «Методических указаниях по разработке студентами портфолио» содер-жится информация о том, какие базовые знания, умения и навыки, необходимые для усвоения специальных дисциплин, формируются при изучении дисциплины «Инженерная графика»; детально рассмотрены модули, на которые «дробится» дисциплина и учебные достижения студентов при освоении каждого модуля. Там же содержится подробная информация о том, где находятся задания, как выбрать вариант, в какие сроки задания должны быть сданы (пример табл.1).

Таблица 1

№ Модуля

№ Задания

№ тем дисциплины

Срок выдачи (№ недели)

Срок сдачи (№ недели)

Модуль1 Задание № 1 1 1 4 Модуль2 Задание № 2 1; 2 2 4 Модуль3 Задание № 3 1; 3; 4 5 8 Модуль4 Задание № 4 1; 3; 4 9 12 Модуль5 Курсовая работа 1 – 5 9 16

В Методических указаниях представлены алгоритмы (последовательность)

выполнения упражнений и заданий в рабочей тетради (рис.1); рассмотрены во-просы по организации защиты выполненных заданий, сообщаются основные све-дения по оформлению чертежей, приведены примеры контрольных работ, даны задания для самостоятельной (внеаудиторной) работы.

Рис. 1 Блок – схема по разработке эскиза в прочерчивании «от руки»

и с помощью ПК Компас 3D V11 Наличие требований к защите заданий, перечень контрольных вопросов для

самопроверки и при подготовке к защите работ способствуют формированию у студентов знаний об уровне их подготовленности по различным разделам дисци-

Page 61: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  61

плины. Анализ возможных ошибок мотивирует их к самостоятельной проверке и внесению исправлений в свои чертежи. Инвариантность заданий для самостоя-тельной работы развивает у первокурсников, наряду с теоретической подготов-кой, практические навыки построения изображений.

Подавляющее большинство рисунков, чертежей, таблиц и образцов выполне-ния заданий (рис. 2), отнесены в Приложение к данному раздаточному материалу, с тем, чтобы не допустить перегрузки основной части и поддерживать учебно-познавательную деятельность студентов. Материал дополнен сводной таблицей результатов работы студента по каждому модулю.

Рис. 2 Пример выполнения контрольного эскиза в ПК «Компас 3D V11»

В ознакомительной (вводной) презентации по дисциплине прослеживается

взаимосвязь (порой, повторяемость) с информацией в Методических указаниях. В ней сообщается: о плане освоения дисциплины; о модульном принципе по-строения дисциплины; о последовательности выполнения самостоятельной рабо-ты студентами на занятиях и во внеаудиторное время; о том, что потребуется сту-денту для успешного освоения дисциплины; о проведении полусеместровой атте-стации и контрольных мероприятий. Представлен график работы студентов на каждом занятии, даны критерии оценки графических работ по каждому модулю. Взаимосвязь информации в документах «Комплекса» исключает возможность ут-верждения студентом факта не знания требований к работе в семестре при освое-нии дисциплины «Инженерная графика».

В презентациях по каждому модулю дисциплины теоретический материал широко дополнен графическими построениями (рис. 3).

Отсутствие правил и определений компенсируется развернутым Глоссарием, что позволяет студенту вести самостоятельную работу по поиску информации об отдельных понятиях и терминах, с целью использования полученных знаний в практических ситуациях.

В конце семестра студенту необходимо предоставить на окончательную про-верку Рабочую тетрадь по дисциплине «Инженерная графика», где выполнены «вручную» или с применением чертежных инструментов все задания, подписан-ные преподавателем, а также контрольные и самостоятельные работы (с оценкой

Page 62: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  62

преподавателя). К Рабочей тетради прилагается сброшюрованный «Альбом гра-фических работ», в который входят распечатки чертежей, выполненных в про-граммных комплексах (ПК) «КОМПАС 3D V11» или «Auto CAD».

Рис. 3 Слайд анимированной презентации по теме «Резьба. Резьбовые соединения»

В «Комплексе» использованы приемы, призывающие студентов к изучению

основных стандартов по графическому оформлению чертежей, систематизирова-ны указания по организации, последовательности построения и оформления чер-тежей, которыми студенты должны руководствоваться при освоении разделов дисциплины: «Эскизирование», «Разъемные и неразъемные соединения», «Дета-лирование», «Сборочный чертеж».

Наличие в «Комплексе» заданий различного уровня сложности дает студен-там возможность выбора, что повышает их мотивацию к обучению. При этом процесс усвоения знаний и формирования умений становится посильным для сту-дентов, имеющих разный уровень начальной графической подготовки. Предос-тавление возможности самостоятельно принимать решения по выбору уровня ос-воения дисциплины и перехода от изучения предыдущей темы к освоению нового материала способствует лучшему усвоению материала. [2].

Вместе с тем, система зачетов по каждому модулю, включающая тестовые и контрольные задания, дисциплинирует работу, не позволяя переходить к после-дующим модулям не освоив предыдущие.

Надо отметить, что развивать положительное отношение студентов к само-стоятельной работе следует на каждом ее этапе, разъясняя цели работы, контро-лируя понимание этих целей студентами, постепенно формируя у них умения са-мостоятельной постановки задач и выбора цели. На этом этапе возрастает творче-

Page 63: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  63

ская активность преподавателя, главной задачей которого становится не передача знаний и опыта студентам, а способность организовывать учебный процесс, обес-печив его всем необходимым. Современный преподаватель – это, прежде всего организатор процесса познания, координатор и консультант.

Необходимость разработки данного «Комплекса» связана тем, что участие вузов России в Болонском процессе требует перехода к системе кредитов, учиты-вающей трудозатраты студентов не только в аудиториях, но и в их самостоятель-ной работе. Кроме этого, общемировая тенденция перехода от предметоцентриро-ванного к студентоцентрированному обучению вызывает необходимость переда-чи студентам «поддерживающих» материалов, облегчающих им возможность самостоятельной работы.

Организация описанного подхода к изучению дисциплины «Инженерная гра-фика» была бы в принципе невозможна без использования информационных тех-нологий. На кафедре Инженерной графики и дизайна НИТУ МИСиС имеются три аудитории, оснащенные компьютерами, имеющими выход в Интернет, современ-ные программные комплексы Компас и Auto Сad, сайт кафедры на портале уни-верситета. Проведена большая работа по повышению квалификации преподавате-лей. Информационные технологии стали главным инструментом организации и проведения учебного процесса на кафедре.

Литература

1. Головкина В.Б., Мокрецова Л.О., Соломонов К.Н. Портфолио как инструмент управ-ления качеством образования на кафедре (на примере кафедры Инженерной графи-ки). Материалы XV международной конференции «Современное образование: со-держание, технологии, качество», Санкт- Петербург 2009. – 119 с.

2. Тарасова О.А. Особенности индивидуализации самостоятельной графической дея-тельности студентов колледжа, Межвузовский сборник научных трудов «Теория и практика графических изображений, Магнитогорск, 2008. – 53 с.

Page 64: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  64

Мазеин П.Г., Панов С.С. (г. Челябинск)

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ТВОРЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА

СТУДЕНТОВ-МАШИНОСТРОИТЕЛЕЙ

Высокого уровня подготовки машиностроителей, предполагающего наличие развитых творческих способностей можно достичь только в полной мере исполь-зуя в учебном процессе достижения информатики и числового программного управления для виртуального и реального моделирования процессов и машино-строительного оборудования. Профессиональная подготовка машиностроителей осуществляется в несколько этапов, желательно методически взаимосвязанных: начальная подготовка (профориентация) в школах и лицеях, подготовка операто-ров и наладчиков в профессиональных учебных заведениях, подготовка в коллед-жах и вузах преподавателей технологии, конструкторов, технологов и организа-торов производства. На всех этапах необходимо применение специальных учеб-ных средств, обеспечивающих высокий, не уступающий мировому, уровень профессионализма и конкурентоспособности. В Южно-Уральском государствен-ном университете разработаны [1, 2]:

– компьютерные имитаторы токарного и фрезерного станков с числовым программным управлением (ЧПУ) (рис.1,2),

– компьютерные имитаторы гибких производственных систем, – компьютерные имитаторы роботизированных сборочных систем, в том

числе с техническим зрением и транспортно-накопительной системой, – компьютерные имитаторы устройств автоматизированной смены инстру-

ментов в шпинделе станка, – система моделирования и визуализации технологических станочных при-

способлений, – компьютерные имитаторы-тренажеры крановщика (рис. 2, 3), – анимационные фильмы по технологии конструкционных материалов (то-

карная обработка, сверление, растачивание, резьбонарезание, фрезерование кон-цевыми и цилиндрическими фрезами, шлифование, зубофрезерование прямозу-бых и косозубых колес, зубодолбление, зубострогание конических колес, процесс отливки заготовки, процесс штамповки) (рис. 5, 6),

– анимационные фильмы по станкам с ЧПУ (автоматизированный зажим ин-струмента в шпинделе станка, автоматизированная смена заготовок, работа ГПС),

– 3D модели узлов станков с ЧПУ (шариковинтовая пара, токарный и фре-зерный станки с ЧПУ, многоцелевые станки) (рис. 7–9) и инструментов с СМП (рис. 10),

Page 65: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  65

– минигабаритные учебные настольные фрезерные станки с компьютерной системой ЧПУ (класса PCNC) с тремя и четырьмя управляемыми координатами (рис. 11),

– настольные учебные токарные станки с компьютерной системой ЧПУ (класса PCNC) с двумя управляемыми координатами,

– учебно–производственные токарные станки с компьютерной системой ЧПУ (класса PCNC) (рис. 12),

– гибкий производственный модуль на базе настольного токарного станка с ЧПУ,

– гибкий производственный модуль на базе настольного фрезерного станка с ЧПУ и гибкая производственная система на базе настольного и фрезерного стан-ков и робота с ЧПУ,

– серия роботизированных сборочных и сортировочных стендов с компью-терной системой управления (рис.13),

– серия роботизированных сборочных стендов с техническим зрением с ком-пьютерной системой управления,

– роботизированный сборочная линия с техническим зрением, транспортно–накопительной системой и компьютерной системой управления,

– серия учебных роботов с различными зонами обслуживания с набором схватов,

– мобильная автоматизированная транспортная тележка. Преимущества разработанных специальных учебных обучающих средств от-

носительно традиционных основывается на: – отработанности серийного производства, постоянном обновлении и рас-

ширении номенклатуры учебной продукции, соответствии международному стан-дарту ISI–7bit,

– использовании разработок ученых университета, – наличии сертификатов соответствия и паспортов на оборудование, – более 20 патентах на оборудование и свидетельствах о государственной

регистрации программного обеспечения, малых сроках поставки, гибкости соста-ва и комплектации оборудования и программного обеспечения, обучении пользо-вателей, выполнении пусконаладки оборудования у пользователя,

– сопровождении и обновлении программного обеспечения, консультациях по e–mail,

– наличии виртуальных вариантов оборудования, – 2D и 3D визуализации технологических процессов и устройств, – наличии универсальной системы тестирования знаний. – оснащенности методическими и учебными пособиями, – предоставлении дополнительного (бесплатного) методического обеспе-

чения, – наличии имитаторов, тренажеров и анимационных фильмов, – техническом уровне, соответствующем мировым стандартам, – управлении от персональных компьютеров, доступности интерфейса,

Page 66: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  66

Рис.1. Компьютерный имитатор фрезерного станка

Рис. 2. Компьютерный имитатор токарного станка

– возможности изучать и применять современные сквозные – автоматизированные системы проектирования (CAD/CAM/CAE системы),

Page 67: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  67

Рис. 3. Компьютерный имитатор крана

Рис. 4. Визуализация окружения в имитаторе крана

Page 68: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  68

Рис. 5. Анимационный ролик «Обработка конического зубчатого колеса на зубострогальном станке» (фрагмент)

Рис. 6. Анимационный ролик «Обработка цилиндрического зубчатого колеса на зубодолбежном станке» (фрагмент)

Page 69: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  69

Рис. 7. Анимационный ролик «Автоматизированный зажим-разжим инструмента в шпинделе многоцелевого станка» (фрагмент)

Рис. 8. Анимационный ролик «Работа шариковинтовой пары» (фрагмент)

Page 70: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  70

Рис. 9. Анимационный ролик «Работа многоцелевого станка» (фрагмент)

Рис.10. 3D модель торцовой фрезы с СМП

Page 71: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  71

Рис. 11. Фрезерный станок с компьютерной системой ЧПУ и четырьмя управляемыми координатами

Рис. 12. Учебно-производственный токарный станок с компьютерной системой ЧПУ

Page 72: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  72

Рис. 13. Модель автоматизированного склада

– возможности изучать наладку и программирование станков с ЧПУ, робо-тов, комплексов оборудования, автоматизированных сборочных систем, в том числе, с техническим зрением, транспортно-накопительных систем,

– компактности, малоэнергоемкости, комплектации поставок с разными уровнями стоимости.

Созданные средства обучения позволяют всем студентам: – принимать участие в разработке новых вариантов оборудования и про-

граммного обеспечения на уровне оригинальных курсовых, дипломных работ и магистерских диссертаций,

– проявить свои возможности выполнять творческие разработки, – реализовать творческие разработки в металле и довести их до уровня вне-

дрения, – научиться работать в контакте со специалистами смежных специальностей, – освоить новые методики обучения, – найти новые приемы повышения эффективности освоения и тренажа навы-

ков оператора, наладчика и технолога программиста.

Литература

1. Мазеин, П.Г. Оборудование с компьютерными системами ЧПУ/П. Г. Мазеин, А.В. Гор-дейко// Теоретические и прикладные вопросы современных информационных техноло-гий: материалы Всероссийской н/т конф. в 2 ч. – Улан-Удэ Изд-во ВСГТУ, 2009. – Ч.1.

2. Мазеин, П.Г. Виртуальное оборудование для подготовки машиностроителей/ П.Г. Мазе-ин, С.С. Панов, А.М. Швайгер//Дистанционное и виртуальное обучение. – 2009. – № 9.

Page 73: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  73

Сысоева Л.А. (г. Москва)

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ WEB-ПОРТАЛА КАК ПЛАТФОРМЫ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ

УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ

Введение В настоящее время перед многими вузами стоит задача создания портальных

приложений, начиная от функционально-ориентированных порталов и завершая общеуниверситетскими порталами.

К числу причин, обусловивших появление подобных задач, можно отнести: – использование целого спектра различных автоматизированных систем,

связанных с поддержкой и администрированием основных процессов образова-тельного учреждения;

– накопление достаточно большого объема распределенных электронных образовательных ресурсов, которые различны по форме представления информа-ции, по средствам организации и методам доступа;

– необходимость обеспечения нового качества высшего образования на основе использования современных информационных и коммуникационных технологий;

– повышение требований к оперативности доступа к информации и ее акту-альности, к средствам обмена информацией среди участников рабочих групп и координированности действий их участников;

– повышение требований к персонификации информации, которая связана не только с необходимостью распределения прав доступа пользователей к информа-ционным ресурсам и авторизованностью их действий, но и в заинтересованности самого пользователя за минимальное число обращений получать информацию, ориентированную на его «профиль» и др.

Классификация порталов Слово «портал» (от англ. portal) пришло в Интернет из архитектуры в значе-

нии «главный вход». Существует множество определений термина web-портал, приведем некото-

рые из них. Портал – это интегрированный и персонифицированный web-интерфейс для

доступа пользователей к информации, приложениям и средствам сотрудниче- ства [1].

Портал – это инструмент для управления интеллектуальной собственностью компании: это может быть различного рода информация и данные. Портал соби-рает в себе большое количество различной разрозненной информации и организу-

Page 74: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  74

ет ее, категоризирует и персонализирует, чтобы представить ее пользователям в правильно виде, в правильное время, в правильном месте [1].

Порталы – это web-сайты, ориентированные на определенные аудитории и сообщества, которые обеспечивают контент-агрегирование – доставку информа-ции соответствующей аудитории, совместную работу и сервисы поддержки со-обществ (сотрудников, клиентов, акционеров); сервисы и приложения – доступ целевой аудитории. Все это доставляется в высшей степени персонифицирован-ным образом [4].

Основными функциональными возможностями портала являются: – хранение и классификация разнородной информации; – сбор информации из различных источников; – поддержка совместной работы и обеспечение взаимодействия людей; – проведение релевантного полнотекстового поиска по различным информа-

ционным ресурсам; – осуществление персонифицированной доставки информации конечным

пользователям. Отличие Web-страниц сайта от Web-страниц портала 1. Web-страница портала, как правило, состоит из отдельных, автономных

окон, которые называются портлетами. Каждое окно служит для доступа к от-дельному информационному контенту, услугам или приложениям.

2. Персонализация Web-страниц портала. Каждый портлет может быть пер-сонализирован таким образом, что вся страница оказывается настроенной на кон-кретного пользователя.

3. Наличие на Web-страницах портала двунаправленных, ориентированных на самообслуживание, транзакционных средств, которые являются необходимым условием того, чтобы портал был порталом.

Виды классификаций порталов. По целевой аудитории: – порталы публикации информации для больших разнородных сообществ

пользователей; – коммерческие порталы, предоставляющие узконаправленную информацию

определенной целевой аудитории; – корпоративные порталы, координирующие контент в рамках относительно

узкого сообщества пользователей, объединенных общими целями и задачами; – персональные порталы, обеспечивающие доставку информации, отфильт-

рованной для специфических потребностей конкретных пользователей. По типам контента и средствам предоставления информации: – информационные порталы, основной функцией которых является обеспе-

чение доступа пользователей к информационным ресурсам; – порталы для сотрудничества (совместной работы), основной функцией ко-

торых является поддержка внутренних и внешних бизнес-процессов; обеспечива-ют все возможные средства взаимодействия людей с использованием компьютер-ных технологий;

Page 75: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  75

– порталы сообществ (экспертизы), основная функция – соединение людей с другими людьми на основе таких критериев, как опыт, область экспертизы и ин-тересы;

– порталы знаний, которые комбинируют все перечисленные выше типы и обеспечивают доставку персонифицированной информации с учетом конкретной работы, которую выполняет каждый пользователь в определенный момент вре- мени.

По способам реализации порталов: – вертикальные порталы строятся для обслуживания конкретных приложе-

ний или структурных подразделений (по соответствующей узкой тематике); – горизонтальные порталы предоставляют соединение с большим количест-

вом разнородных источников информации, а также общие службы для поддержки и интеграции вертикальных порталов.

К вертикальным порталам относятся корпоративные порталы, которые пре-доставляют внешним и внутренним пользователям возможности персонифициро-ванного доступа ко всем корпоративным данным и приложениям; предназначен-ных для сотрудников, клиентов и партнеров одного предприятия или учреждения.

Использование портала для поддержки учебной деятельности студентов Образовательный портал РГГУ – это часть корпоративной информацион-

ной системы университета, основной целью которого, является повышение каче-ства образовательного процесса за счет использования современных информаци-онных и коммуникационных технологий.

Основными задачами портала, как компонента корпоративной информаци-онной системы, являются:

– создание единого средства доступа ко всем информационно-образовательным ресурсам университета;

– сведение в единую управляемую систему разнородных служебных и обра-зовательных информационных потоков и ресурсов;

– создание интегрирующей информационной среды для реализации основ-ных процессов вуза, связанных с образовательной деятельностью;

– создание интегрированной среды для мониторинга и контроля качества об-разовательного процесса;

– ведение образовательной деятельности средствами e-Learning и др. Поскольку Образовательный портал РГГУ является компонентом корпоратив-

ной информационной системы, то были выделены следующие группы пользовате-лей: административно-управленческий персонал; учебно-вспомогательный персо-нал; профессорско-преподавательский состав; обучающиеся; ИТ-сотрудники.

Один из разделов образовательного портала используется для задач элек-тронного тестирования. В РГГУ применяется рейтинговая система контроля зна-ний учащихся. В течение всего семестра проводятся различные формы контроля знаний студентов, в том числе текущее, тематическое и рубежное тестирование. В ходе семестра результаты тестирования накапливаются и вычисляется сумма бал-лов, которая может быть добавлена к общему рейтингу студента.

Page 76: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  76

Основные этапы организации электронного тестирования средствами образо-вательного портала представлены в таблице 1.

Таблица 1. Основные этапы организации электронного тестирования

Этап Содержание и результаты работ Средство доступа 1 2 3

Этап 1. Подготовка банка тестовых зада-ний

Спецификация тестовых заданий БД «Банк тестовых за-даний»

Этап 2.Формирование тестов

Спецификация тестов БД «Тесты»

Этап 3. Подготовка инструктивных мате-риалов

Инструкции по проведению тестирова-ния для каждой дисциплины

Портлет «Инструкции» в разделе «Электронное тестирование» (портал)

Этап 4.Планирование тестирования

Составление рабочего учебного плана с указанием использования формы элек-тронного тестирования для контроля знаний студентов и максимального ко-личества баллов за тест

Портлет «План тестиро-вания» в разделе «Элек-тронное тестирование» (портал)

Этап 5.Составление графика тестирования

График тестирования составляется по каждой дисциплине и учебной группе и включает: - период тестирования (дата начала и дата окончания); - максимальное количество баллов за тест; - форма доступа - свободный (самотестирование) и фиксированный (контроль знаний); - методические материалы

Портлет «График тести-рования» в разделе «Электронное тестиро-вание» (портал)

Этап 6.Проведение тестирования

Проведение тестирования: - мониторинг статуса теста (заблоки-рован или разрешен запуск); - количество возможных запусков тес-та (попыток); - мониторинг количества выполнен-ных попыток; - просмотр параметров теста (время выполнения, количество тестовых за-даний, уровень сложности, вид теста и т.д.); - дата и время следующего доступа к тесту после выполненной попытки

Портлет «Тестирование» в разделе «Электронное тестирование» (портал)

Этап 7. Сведения о результатах тестиро-вания (персональные)

Сведения о результатах тестирования: - количество набранных баллов; - выполнен или не выполнен тест; - просмотр ответов.

Портлет «Результаты тестирования» в разделе «Электронное тестиро-вание» (портал)

Этап 8. Статистика по результатам тестиро-вания в учебной груп-пе

Статистика результатов тестирования по учебным группам: - по дисциплинам - по каждому виду теста;

Портлет «Результаты по группе» в разделе

Page 77: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  77

Окончание табл. 1 2 3

- суммарная оценка всех результатов тестирования по каждой дисциплине

«Электронное тестиро-вание» (портал)

Этап 9. Статистика по результатам тестиро-вания по образова-тельной программе

Статистика результатов тестирования по специальностям или направлениям обучения: - по дисциплинам - по каждому виду теста; - суммарная оценка всех результатов тестирования по каждой дисциплине

Портлет «Результаты по образовательной про-грамме» в разделе «Электронное тестиро-вание» (портал)

Этап 10. Анализ ре-зультатов тестирова-ния

Статистический анализ тестов Статистический анализ тестовых заданийКорректировка параметров тестовых заданий Корректировка параметров тестов

БД«Банк тестовых зада-ний» БД «Тесты»

Рис. 1. Раздел портала: Электронное тестирование Выполнение мониторинга результатов процесса обучения средствами пор-

тальных решений предоставляет каждому студенту следующие возможности: - персонифицированный доступ к рейтинговой системе оценки его образова-

тельной деятельности (каждый студент видит только показатели своего рейтинга); - выполнение мониторинга собственного рейтинга по различным срезам:

рейтинг по каждой дисциплине на уровне учебной группы и на уровне курса, об-щий рейтинг по результатам всех текущих дисциплин и др.;

 

Page 78: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  78

- - прозрачность компонент, из которых формируется рейтинг.

Рис. 2. Раздел портала: Рейтинг студента

Литература

1. Герасимов В.В., Гридина Е.Г., Кривошеев А.О., Курмышев Н.В., Попов С.В. Учебный курс «Технологии построения Интернет-порталов»/ Интернет-порталы: содержание и технологии. Сб. науч. Ст. Вып. 4/[редкол.: А.Н. Тихонов и др.]; ФГУ ГНИИ ИТТ «Ин-формика». – М.: Просвещение, 2007. – 606 с.: ил.

2. Гуруге А. Корпоративные порталы на основе XML и Web-служб/Пер. с англ. – М.: Ку-диц-Образ, 2004., – 368 с.

3. Иванов А.В. Технология построения служб представления и персонализации корпора-тивного Web-портала на основе технологии Microsoft.net / А.В. Иванов, К.В. Балаба-нов: Сборник научных трудов «Современные технологии в информационном обеспе-чении науки». – М., 2003. – С. 127–133.

4. Технологии IBM для электронного бизнеса/Годовой отчет. IBM, 2003. 238 c.

Page 79: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  79

Хабибуллин Р.Г., Макарова И.В., Ахметзянова Г.Н. (г. Набережные Челны)

IT-ТЕХНОЛОГИИ В КОМПЕТЕНТНОСТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ ПОДГОТОВКЕ

СПЕЦИАЛИСТОВ АВТОМОБИЛЬНОГО ПРОФИЛЯ

Современный уровень развития общества связан с глобальной информатиза-цией, при которой владение современными методами обработки информации ста-новится не только признаком профессиональной компетентности специалиста, но и залогом его успешного карьерного роста.

Профессиональная деятельность специалиста связана с необходимостью ре-шения различного рода задач как инженерного, так и управленческого характера. Существует множество программных средств как общего, так и специализиро-ванного назначения, которые не только помогают быстро получить адекватное решение, исключая влияние субъективных факторов, но и делают процесс приня-тия решений научно-обоснованным, повышая его эффективность.

Для всех инженерных специальностей, связанных с автомобилестроением и в целом с автомобильной отраслью, необходимый минимум знаний и компетенций в области IT-технологий может обеспечиваться следующим набором программ-ных средств:

1. При изучении дисциплин общематематического и естественнонаучного цикла:

• при изучении информатики расширяется спектр изучаемых базовых про-граммных продуктов, кроме Windows и офисных приложений (в расширенном ва-рианте Word, Excel, PowerPoint);

• при изучении математики расширяется использование специализирован-ных программных продуктов, таких как Maple, Mathematica, MATLAB, MathCAD, STATISTICA, SPSS;

• при изучении физики предполагается использование виртуальных лабора-торных практикумов, разработанных для технических вузов фирмой PHYSICON;

• при изучении химии – использование ChemOffice – комплекса приложений для химиков;

• при изучении экологии – использование программных продуктов фирмы «ЛОГОС» для экологов, включая программу «Отходы автотранспорта».

2. При изучении дисциплин общепрофессионального цикла: начертательной геометрии и инженерной графики – использование пакетов трехмерной графики «КОМПАС», AutoCAD, SolidEdge;

• теоретической механики, сопротивления материалов, теории машин и ме-ханизмов, деталей машин – программных продуктов PLM-технологий, в частно-

Page 80: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  80

сти CAD/CAE -систем, таких как PRO/Engineer, APM WinMachine, Unigraphics So-lutions, Ansys;

• гидравлики, гидро-пневмоавтоматики, теплотехники – CosmosFloWorks, EFD.Lab (аэрогидродинамика, гидродинамика и теплопередача);

• электротехники и электроники – Multisim – системы, предназначенной для конструирования электронных схем; УМК «Аналоговая и цифровая электроника» фирмы hps System Technik;

• материаловедения и теории конструкционных материалов – анализаторы изображений с программным обеспечением «ВидеоТесТ-Структура», аппаратно-программный комплекс М-СТРУКТУРА;

• информационных технологий – расширенное изучение средств обработки и анализа информации и обзорное изучение программных разработок в соответст-вии с родом профессиональной деятельности в рамках специальности.

Такой подход позволит обеспечить общий уровень подготовки в области ИКТ и возможность изучения дисциплин специальных циклов на современном уровне.

Информационная компетентность как составляющая профессиональной ком-петентности специалиста автомобильного профиля формируется при изучении дисциплин специального цикла и неразрывно связана с предметно-ориентированными информационными технологиями, используемыми для реше-ния научно-исследовательских, проектно-конструкторских, производственно-технологических и организационно-управленческих задач.

Таким образом, при изучении дисциплин специального цикла обеспечивается ориентация на конкретный вид профессиональной деятельности [1] (рис. 1):

проектно-конструкторский – предусматривается выполнение курсовых и дипломных проектов с использованием современных программных продуктов для проведения инженерного анализа – CALS-технологий (CAD/CAМ/CAE-систем, например, APM WinMachine, Unigraphics Solutions, Ansys и т.д.);

производственно-технологический – предусматривается выполнение курсо-вых и дипломных проектов с использованием программных средств управления жизненным циклом продукции PLM (Production Life cycle Management), включая как CAD/CAМ/CAE-системы, так и системы управления данными продукции – PDM (Production Data Management) и системы управления ресурсами предприятия ERP (Enterprise Resource Planning);

эксплуатационный, включая обеспечение рациональной организации до-рожного движения, безопасности дорожного движения, надежной эксплуатации автомобильной техники, соблюдение экологических требований. Предусматри-вается изучение и практическое использование оптимизационного и имитацион-ного моделирования (системы имитационного моделирования GPSS, AnyLogic), изучение GIS-систем (ArcView GIS, «GeoDraw/ГеоГраф» и MapInfo, Network Engine (NetEngine) для создания функций сетевого моделирования, нахождения пути (маршрута), включая Network Analyst, для определения кратчайшего пути (маршрута), программные продукты для проведения экологического монито- ринга);

Page 81: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  81

сервисный, включая исследование рынков сбыта, организацию продаж, тех-ническое обслуживание и ремонт (выбор оборудования для технического обслу-живания и ремонта, определение оптимального количества постов обслуживания и т.п.), обеспечение запасными частями и комплектующими. Предусматривается изучение и практическое использование оптимизационного и имитационного мо-делирования (системы имитационного моделирования GPSS, AnyLogic – для реа-лизации моделей массового обслуживания); систем статистического анализа (SPSS, STATISTICA), программного обеспечения фирмы KonSi – для проведения SWOT-анализа, бенчмаркинга, сегментации рынка, анализа эффективности и по-вышения конкурентоспособности предприятия, проведения кластерного и фак-торного анализа (KonSi-Data Envelopment Analysis for Benchmarking, KonSi-Segmentation&Positioning, Brand Price Trade Off и т.д.).

ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТА

ИССЛЕДОВАНИЕ РЫНКА

КОНСТРУКТОРСКИЕ РАЗРАБОТКИ

ПРОЧНОСТНЫЕ РАСЧЕТЫ

РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИЙ, ПРОИЗВОДСТВО

ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОДАЖ И СЕРВИСА

ЭКСПЛУАТАЦИЯ, ПЕРЕВОЗКИ

РЕНОВАЦИЯ, УТИЛИЗАЦИЯ

З А Д А Ч И , Р Е Ш А Е М Ы Е В П Р О Ц Е С С Е О Б Е С П Е Ч Е Н И Я Ж И З Н Е Н Н О Г О Ц И К Л А А В Т О М О Б И Л Ь Н О Й Т Е Х Н И К И

И С П О Л Ь З У Е М Ы Е М А Т Е М А Т И Ч Е С К И Е М Е Т О Д Ы И М О Д Е Л И

* КЛАСПЕРНЫЙ АНАЛИЗ ;

* ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ;

* СЕГМЕНТИРОВАНИЕ РЫНКА ;

* БЕНЧМАРКИНГ ;* SW OT-анализ

ИНЖЕНЕРНЫЙ АНАЛИЗ С

ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ CALS-технологий

ИНЖЕНЕРНЫЙ АНАЛИЗ С

ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ CALS-технологий

(МЕТОД КОНЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ И Т .П .)

* УПРАВЛЕНИЕ ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ ПРОДУКЦИИ, * УПРАВЛЕНИЕ РЕСУРСАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ

* СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ;* ТЕОРИЯ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ;*ОПТИМИЗАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ

*ОПТИМИЗАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ;* СЕТЕВОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ;* ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ

ИНЖЕНЕРНЫЙ АНАЛИЗ С

ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ CALS-технологий

П Р И М Е Н Я Е М Ы Е I T - Т Е Х Н О Л О Г И И И П Р О Г Р А М М Н Ы Е С Р Е Д С Т В А

Программное обеспечение фирмы KonSi

CAD/CAМ/CAE –системы (APM

WinMachine, Unigraphics Solutions,

Ansys)

CAD/CAМ/CAE –системы (APM WinMachine, Unigraphics Solutions,

Ansys)

PLM-СИСТЕМЫ, PDM-СИСТЕМЫ, ERP-СИСТЕМЫ

SPSS, STATISTICA,

GPSS, AnyLogic

GPSS, AnyLogic,

GIS-системы,Network Analyst

CAD/CAМ/CAE – системы

(APM WinMachine, Unigraphics Solutions,

Ansys)

РАЗРАБОТКА ДИЗАЙНА

ГЕОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

3D-МОДЕЛИРОВАНИЕ:

AutoStudio

Рис. 1. Применение информационных технологий в подготовке специалистов автомобильного профиля

Такой подход в сочетании с разработкой и внедрением индивидуальных про-грамм обучения по договорам с работодателями и проведением производствен-ных практик на местах будущей производственной деятельности позволит сокра-тить сроки адаптации специалиста на конкретном рабочем месте, повысит его компетентность как в профессиональной сфере, так и в области высоких техноло-гий, что обеспечит его конкурентоспособность на рынке труда.

Литература

1. Хабибуллин Р.Г. Создание информационной среды для подготовки специалистов ав-томобильного профиля / Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Г.Н. Ахметзянова, Р.Е. Ди-лебашвили // Новые информационные технологии в образовании: Материалы между-нар. науч.-практ. конф., Екатеринбург, 26–28 февраля 2008 г.: В 2 ч. // Рос. гос. проф.-пед. ун-т. Екатеринбург, 2008. Ч. 1. – С. 266–269.

Page 82: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  82

Игнатьев Ю.Г., Самигуллина А.Р. (г. Казань)

СОЗДАНИЕ БИБЛИОТЕКИ ПРОГРАММНЫХ ГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕДУР ПО КУРСУ АЛГЕБРЫ

И АНАЛИТИЧЕСКОЙ ГЕОМЕТРИИ В ПАКЕТЕ MAPLE

Описана авторская библиотека программных графических процедур по курсу алгебры и аналитической геометрии в пакете Maple, предназначенная как демон-страционного сопровождения курса, так и для самостоятельной работы студента. Программные процедуры библиотеки позволяют с помощью простых команд на-ходить решения системы линейных алгебраических уравнений и автоматически давать графическую иллюстрацию решений, проводить аналитическое исследова-ние взаимного расположения прямых и плоскостей с представлением ответа в языковой и графической формах и т.п.

Рассмотрим пример создания графической исследования процедуры взаимно-го расположения прямых в пространстве graph3d(M1, q1, M2, q2, a, b, A, B, c1, c2, c3), где q1 и М1 – направляющий вектор и опорная точка первой прямой, q2 и М2 – направляющий вектор и опорная точка второй прямой, а – коэффициент, кото-рый показывает во сколько раз увеличивается базовый отрезок в отрицательном направлении, b – коэффициент, который показывает во сколько раз увеличивается базовый отрезок в положительном направлении, А,В – обозначения прямых, с1 – цвет первой прямой, с2 – цвет второй прямой, с3 – цвет взаимного перпендикуля-ра прямых в случае их скрещивания:

>graph3D:=proc(M1,q1,M2,q2,a,b,A,B,c1,c2,c3) local gd1,gd2, M3,MM3,m3,GM3,q3,gdcr,M4,MM4,m4,GM4,GM5,GM6: gd1:=graph_d(M1,q1,a,b,c1): gd2:=graph_d(M2,q2,a,b,c2):

M3:=cross_par(M1,q1,M2,q2)[1]: M4:=cross_par(M1,q1,M2,q2)[2]: MM3:=convert(M3,list): MM4:=convert(M4,list): m3:=convert(M(op(MM3)),name):

m4:=convert(N(op(MM4)),name): q3:=cross_par(M1,q1,M2,q2)[3]: gdcr:=graph_d(M3,q3,0,1,c3):

GM3:=plots[textplot3d]([op(MM3),m3],align = {ABOVE,RIGHT}, color=NAVY, font=[TIMES,ROMAN,8]); GM4:=plots[textplot3d]([op(MM4),m4], align =

{ABOVE,RIGHT}, color=NAVY,font=[TIMES,ROMAN,8]); GM5:=plots[textplot3d] ([M1[1]+0.2,M1[2]+0.2,M1[3]+0.2,`A`], align =

{ABOVE,LEFT},color=c1,font=[TIMES,ROMAN,10]); GM6:=plots[textplot3d]([M2[1]+0.2,M2[2]+0.2,M2[3]+0.2,`B`],align =

{BELOW,RIGHT},color=c2,font=[TIMES,ROMAN,10]);

Page 83: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  83

plots[display](gd1,gd2,gdcr,GM3,GM4,GM5,GM6,axes=BOXED,labels=[X,Y,Z],title=`Скрещивающиеся прямые a и b;

прямая MN – кратчайший перпендикуляр`): end proc:

Результатом применения этой процедуры с параметрами: [0,1,-2],[-2,0,1],[-1,-1,2],[1,2,-1],-2,2,blue,green,red является приведенный ниже

трехмерный графический объект.

Созданные таким образом стандартные процедуры Maple удобны тем, что по-

зволяют преподавателю, не знакомому с тонкостями программирования, легко получить результат и необходимую сопутствующую информацию. Это дает ему возможность, во-первых, простыми средствами создать качественный и индиви-дуальный пакет заданий по данной теме, а, во-вторых, оперативно осуществлять контроль над правильностью решения задач студентами и проверять результаты контрольных работ.

Литература

1. Дьяконов В., Maple7. Учебный курс. СПб.: Питер, 2002. 2. Самигуллина А.Р. Создание компьютерных средств сопровождения курса линейной

алгебры и аналитической геометрии для нематематических факультетов с помощью СКМ Maple. Материалы международной научной конференции «Системы компьютер-ной математики и их приложения». – Смоленск: СмолГУ, 2009.

3. Игнатьев Ю.Г., Самигуллина А.Р. Библиотеки пользовательских программных процедур для методического сопровождения курса высшей математики. Материалы Восьмой мо-лодежной научной школы-конференции «Лобачевские чтения – 2009». – Казань: КГУ, 2009.

Page 84: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  84

Сачкова О.А. (г. Казань)

ПРОГРАММНЫЕ И ГРАФИЧЕСКИЕ ПРОЦЕДУРЫ ПО ТЕМЕ «ВЕКТОРНАЯ АЛГЕБРА» В СРЕДЕ MAPLE

В работе рассматриваются вопросы создания интерактивных электронных

методических материалов по курсу векторной алгебры с помощью системы ком-пьютерной математики Maple. Описанные авторские программные процедуры осуществляют графические иллюстрации основных векторных операций, таких как: сложение векторов, умножение вектора на число, векторное и двойное век-торное произведения и т.п. В большинстве случаев эти понятия и процедуры включают множество параметров, позволяющих демонстрировать конкретные за-дачи данного курса. Заметим при этом, что ряд встроенных в библиотеки Maple процедур неоднозначно взаимодействуют со средой proc, используемых при соз-дании авторских процедур. Простейшим примером такого конфликта является создание процедуры на основе linalg[matadd]. Поэтому при создании авторских программных процедур рекомендуется проверять их взаимодействие с встроен-ными в Maple процедурами и при необходимости создавать свои собственные.

В работе приведены примеры применения пользовательских процедур, объе-диненных в специализированную библиотеку программных процедур по теме «Векторная алгебра». К таким процедурам относятся процедуры графического сложения векторов, отображения трехмерных векторов с проекциями на коорди-натные плоскости, векторного произведения векторов и т.п. Рассмотрим пример создания пользовательской процедуры графического сложения векторов:

sv:=proc(x1,x2) local nn,F: nn:=nops(x1):

F:=[seq(x1[i]+x2[i],i=1..nn)]:F: end proc:

strelka:=proc(A,a,c) local aa: aa:=plottools[arrow](vector(A), vector(a), 0.02, 0.1, 0.1, cylindrical_arrow):

plots[display](aa, color=c,scaling=CONSTRAINED,axes=BOXED):end proc: Sum_vec:=proc(A,a,b) local f,a1,b1,c1,ab:

f:=sv(a,b): ab:=sv(A,a):

a1:=strelka(A,a,blue): c1:=strelka(A,f,red):

b1:=strelka(ab,b,green): plots[display](a1,b1,c1):

Page 85: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  85

end proc:, где strelka – процедура рисования стрелки; Sum_vec – процедура сложения двух векторов.

Далее строим графическое представление сложения этих векторов (рис.1): Sum_vec([1,2,1],[1,1,-1],[2,3,2]);

Рис. 1 Сложение векторов

Созданные стандартные процедуры удобны тем, что позволяют студенту лег-

ко получать результат и необходимую информацию, а также дают возможность преподавателю создать качественный и индивидуальный пакет по теме векторных операций и осуществлять контроль над правильностью решаемых студентами задач.

Литература

1. Дьяконов В.П. Maple 9.5/10 в математике, физике и информационных технологий в математическом образовании М.: СОЛОН-Пресс, 2006. – 720 с.

2. «Системы компьютерной математики и их приложения» Материалы международной конференции. – Смоленск: Изд-во СмолГУ, 2009.

Page 86: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  86

Яковлев В.И., Пенский О.Г. (г. Пермь)

СПОСОБ РАНЖИРОВАНИЯ СТУДЕНТОВ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ

ПО УСПЕВАЕМОСТИ

В настоящее время в российской системе вузовского образования возможно, как бюджетное, так и внебюджетное обучение студентов. Однако эта особенность нашего образования для повышения качества получаемых знаний обучаемыми используется не полностью. В силу существующих нормативных актов абитури-ент, поступивший в университет на бюджетную форму обучения, как бы плохо он ни учился, не может быть переведен на внебюджетную форму получения знаний, а студент-внебюджетник переводится на бюджетное обучение только при нали-чии свободных бюджетных мест. В результате этого студенты теряют материаль-ный стимул в качественной учебе в вузе.

Одним из путей решения задачи улучшения успеваемости студентов является введение рейтинга успеваемости. На основе построения этого рейтинга возможно динамичное распределение обучаемых по бюджетным и внебюджетным местам по результатам каждой сессии: в случае попадания студента в первое число мест рейтинга, соответствующее количеству бюджетных мест, он остается в числе обучаемых за счет государства или переводится из внебюджетных студентов в бюджетные. Не попавшие в лидеры рейтинга переводятся на внебюджетную фор-му обучения или продолжают обучаться на внебюджетной форме.

Введение рейтинга позволит вселить в студентов дух здоровой конкуренции в получении знаний, обусловленный необходимостью платы за обучение или воз-можностью в результате хорошей учебы избежать ее.

Ниже предлагается один из математических способов построения рейтинга успеваемости студентов высших учебных заведений по результатам сданной эк-заменационной сессии.

Представим результаты сдачи экзаменов и зачетов студента в виде вектора оценок и зачетов: ( )mRRR ,...,1= , где на места элементов вектора, соответст-вующие экзаменам выставляются оценки студента за сданный экзамен, в векторе R сданный зачет кодируется единицей, не сданный зачет – нулем.

Целью будем называть вектор ( )maaA ,...,1= , характеризующий желаемое конечное состояние сдачи экзаменов и зачетов.

Для определения величины достижения поставленной цели студентом при сдаче сессии воспользуемся правилами векторной алгебры.

Page 87: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  87

Очевидно, что уклонение результатов сданной сессии студентом от направ-ления цели будет характеризовать угол β , равный углу между целью и вектором R. Косинус этого угла можно вычислить по формуле [1]

( )RARA,)cos( =β , (1)

Можно определить величину δ , характеризующую близость к конечной це-ли. Формула, определяющая значение δ , является отношением численного зна-чения проекции вектора R на вектор A к длине A, умноженной на 100%.

Таким образом, соотношение для вычисления δ примет вид

( ) ( ) ( ) %100,%100,%100cos

2A

RARARA

AR

AR

===β

δ . (2)

Легко видеть, что величина δ может принимать любые значения, и цель дос-тигается полностью, если %100≥δ .

Способ оценки достижения цели можно применять для ранжирования сту-дентов по успеваемости, например в убывающем порядке. Для правильного ран-жирования, прежде всего, необходимо поставить максимально возможную цель и ранжирование производить согласно численным величинам достижения цели. Ес-ли эти численные величины для некоторых студентов оказываются равными, то вперед в рейтинге необходимо ставить студента с наименьшим уклонением от на-правления цели.

Рассмотрим случай, когда численные значения элементов вектора цели неиз-вестны, но необходимо ранжировать векторы оценок согласно достижению этой цели в порядке близости к ней. Не нарушая общности, будем предполагать, что целью действий студента является получение наилучших результатов. Тогда цель A можно охарактеризовать вектором с m единичными элементами: )1,...,1(=A . Дав каждому элементу набора векторов успеваемости студентов номер, соответ-ствующий его близости к единице, получим для каждого воспитания вектор

( )jmjj bbB ,,1 ,...,= , −

= nj ,1 .

Легко видеть, что в этом случае величины проекций jδ каждого вектора jB

на вектор цели A будет удовлетворять соотношению

%1001,

m

Bm

iji

j

∑==δ , (3)

а угол отклонения от достижения цели jΨ определится из формулы

Page 88: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  88

mB

B

m

iji

m

iji

j

=

==Ψ

1

2,

1,

cos .

Согласно формуле (3) векторы jB будут тем ближе к цели, чем меньше ве-

личина jδ . Поэтому эти векторы можно ранжировать в порядке возрастания jδ .

Если при этом окажется kiki ≠= ,δδ , то вперед необходимо ставит вектор, соответствующий большему значению cos jΨ .

В качестве примера вычисления достижения цели поставим и решим сле-дующую простую задачу.

Пусть в начале семестра студент принял решение по результатам грядущей сессии стать отличником. В сессии ему предстоит сдать 4 экзамена. Таким обра-зом, цель А имеет вид А = (5, 5, 5, 5). В результате сдачи экзаменов во время сес-сии студент получил оценки, которые можно записать в виде вектора R = (4, 5, 5, 4). Баллы за экзамены в векторе R расположены согласно номерам экзаменов в цели.

Выясним, на какое количество процентов студент достиг своей цели и как он уклонился от нее. Для этого воспользуемся соотношениями (1) и (2).

Несложные вычисления дают следующий результат: δ = 90%, β=18,5°. Иными словами, студент достиг цели на 90%, уклонившись от ее направления на 18,5 градусов.

Cтудентом механико-математического факультета Пермского государствен-ного университета Муравьевым А.Н. разработана компьютерная программа, по-зволяющая на основе описанного выше математического способа оценки дости-жения цели ранжировать студентов по результатам каждой сданной экзаменаци-онной сессии [2]. Результаты компьютерного ранжирования планируется использовать при премировании студентов, переводе их из внебюджетной на бюджетную форму обучения и учитывать при отчислении нерадивых из вуза за неуспеваемость.

Литература

1. Кочин Н.Е. Векторное исчисление и начала тензорного исчисления. – 9-е изд. / Н.Е. Кочин – М.: Наука, 1965. – 350 с.

2. Муравьев А.Н. Автоматизированная система построения универсального рейтинга ус-певаемости студентов SRS (System of the Rating Students) / А.Н. Муравьев / Свидетель-ство Роспатента об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009612449 – 15 мая 2009 г.

Page 89: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  89

Самойло И.В., Сумкин К.С., Морозова Т.Ю., Жуков Д.О.

(г. Москва)

МЕТОД НЕЧЕТКОЙ ГИПЕРРЕЗОЛЮЦИИ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ОРИЕНТАЦИИ

При построении функций моделирования профессионального отбора можно выделить следующие основные этапы:

Выбор и смысловое определение переменных и групп переменных, входящих в функции профессиональной ориентации и отбора.

Шкалирование или задание возможных значений этих переменных на неко-тором числовом множестве.

Непосредственное построение функций профессионального отбора с помощью определения логических операций над переменными и группами переменных.

После окончания данных этапов, полученные результаты могут быть исполь-зованы для создания экспертных систем, позволяющих ЛПР (лицу принимающе-му решение) давать рекомендации по профессиональному отбору.

Определим переменные и группы переменных, которые нужно использовать для построения функций профессиональной ориентации и отбора, описывающей данное состояние обучаемого.

Группа переменных (O) – оценки. Одними из переменных, которые более или менее адекватно могут описывать состояние обучаемого на данный момент вре-мени являются его учебные достижения, выраженные в оценках. В общем случае для группы переменных O можно записать:

},....,,,{ 321 nOOOOO =

В свою очередь эта группа переменных может быть разделена на подмноже-ства ( iO ).

Группа переменных (C) – психологические тесты, направленные на выявление способностей, связанных с обучением и интеллектом.

},....,,{ 21 kyyyC =

Следует заметить, что kyyy ,....,, 21 такие же переменные функций профес-сиональной ориентации, как и переменные для функций оценок и могут прини-мать на заданном множестве точно такие же целочисленные значения.

Группа переменных (L) – характеристики личности учащегося.

Page 90: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  90

Для определения личностных характеристик учащихся можно использовать различные психологические тесты. Например, можно выбрать оксфордский тест способностей личности.

},,,,,{ 654321 zzzzzzL =

После того, как произведен выбор и смысловое определение переменных и групп переменных, входящих в функции профессионального отбора, и перед тем, как вводить логические операции над этими переменными необходимо осущест-вить их шкалирование и задать множество числовых значений, которые они могут принимать.

Данный вопрос является неоднозначным, и его решение подразумевает раз-личные трактовки. Например, можно использовать линейные шкалы различной величины (5-ти балльную, 20-ти балльную, 100-балльную и т.д.) либо нелиней-ные (например, логарифмические). Однако следует отметить, что в любом слу-чае, значения, которые будут принимать переменные, должны округляться до целого.

Возникает резонный вопрос: а насколько является правомерным сравнение и логические операции над такими разнородными переменными как, например учебные оценки и результаты психологических тестов.

Поэтому одной из главных задач является построение модели профессио-нального отбора не по суммарному набору компетенций в отдельных областях (или по сумме показателей компетенций), а на основе логических взаимосвязей и сравнения различных показателей не в линейной, или аддитивной, а в сенергети-ческой модели. При этом качества объекта могут не находиться в отношении до-минирования или даже иметь трудно сравнимый характер (т.е. быть принадлежа-щими множеству Эджворта-Парето).

Значения функций профессиональной ориентации и отбора, которые необхо-димо построить в данной модели, будут давать не дифференциальную оценку, а интегральную оценку компетенции, и таким образом учитывать внутренне взаим-ное влияние различных показателей, что невозможно осуществить при использо-вании линейных моделей.

В российской системе образования общепринятой является пятибалльная система оценок (которая на самом деле является 4-х балльной: 2 – неудовлитво-рительно, 3 – удовлетворительно, 4 – хорошо, 5 – отлично). Некоторые препода-ватели для увеличения уровней градации вводят дополнительнительные оценки: три с плюсом, четыре с минусом и т.д. Причем оценка «три с плюсом» является более низкой, чем «четыре с минусом».

Надо отметить, что увеличение уровней градации оценок с каждым годом на-ходит все большее и большее применение, примером чего является, например, введение ЕГЭ (единый государственный экзамен) со 100-балльной шкалой.

При шкалировании величин переменных, относящихся к группам C и L, вы-берем в качестве примера результаты IQ тестов.

Page 91: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  91

Как правило, результаты IQ–тестов представляют в числовом диапазоне от 80 до 150 баллов и для их сопоставления с другими показателями необходимо все переменные привести к единой 100-бальной шкале.

Общая формула для расчета результатов IQ – тестов yi* приведенных к 100 –

бальной шкале будет иметь вид:

100yy

yyy

min,max,

min,* ⋅−

−=

ii

iii

где yi,min – нижняя граница баллов IQ – теста, yi,max – верхняя граница баллов IQ – теста, y5 – балл испытуемого, набранный в традиционной для IQ–теста шкале.

Аналогичным образом можно поступить и с результатами остальных психо-логических тестов, если они не представлены в 100 – бальной шкале.

Для решения задачи разработки эффективных моделей профессиональной ориентации можно использовать методы логического вывода, принятые в дедук-тивных рассуждениях, оценивая полученные результаты в рамках нечетких мето-дов, т.е. вне двоичной логики. В частности, применить принципы резолюции (ги-перрезолюции) в условиях неопределенности с оценкой степени истинности или ложности полученного результата. В рамках данной модели любой элемент, вхо-дящий в состав формального описания конкретной задачи, должен иметь эксперт-ную оценку истинности (достоверности), или степени принадлежности некоторо-му значению лингвистической переменной, характеризующей этот элемент.

Логический вывод в правдоподобных рассуждениях предполагает использо-вание (так же, как и в аксиоматических системах) метода доказательства от про-тивного. Однако, следует отметить, что при этом механизм оценки истинных и ложных высказываний недостаточно разработан, что собственно говоря и необхо-димо сделать для того, чтобы можно было реализовать автоматизированную сис-тему. Достоверность вывода определяется значениями истинности, которые при-надлежат замкнутому интервалу [0, 1].

Сложность применения хорошо разработанного в аксиоматических системах методов вывода в правдоподобных рассуждениях, в том числе и в нечетких сис-темах, определяется природой нечетких систем:

в нечетких системах степень истинности может принимать бесконечное чис-ло значений из интервала [0, 1];

в нечетких системах мы имеем дело со спектром лингвистических значений высказываний, которые принадлежат нечеткому множеству.

Значения лингвистических переменных могут быть сформированы с помо-щью модификаторов, которые придают переменной различный смысл. Между тем, каждое из значений лингвистической переменной образует нечеткое множе-ство степеней принадлежности на ограниченном множестве значений независи-мой переменной, принадлежащей универсуму.

Например, высказывание о сдаче экзамена ЕГЭ как об «отлично», «хорошо», «удовлетворительном», «неудовлетворительном» могут иметь степени истинно-сти (степени принадлежности лингвистическому значению « отлично «) 0.95, 0.73,

Page 92: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  92

0.45, 0.3. С другой стороны, каждое из этих значений лингвистической перемен-ной характеризуется функцией принадлежности.

Пусть высказывание " " ЕГЭсдачауспешнаяP = имеет степень истинности

0.95. Мы можем представить это высказывание как предикат с конкретизирован-ным значением сдаче экзамена ЕГЭ, соответствующим понятию «отлично». От-рицание высказывания )(xP

есть )(xP¬ представляет подмножество значений

лингвистической переменной «отлично» за исключением значения «отлично»: }”ворительно“ннеудовле рительно”,“уудовлетв,"{")( хорошоxP =¬

Высказывание ixP α=)( можно интерпретировать как предикатную форму, определенную на множестве Х, ],[ maxmin αα=X

– интервал действительных чи-

сел. Если принять значение степени истинности высказывания 95,095),( ==xxPμ , где " " ЕГЭсдачауспешнаяP = , x – численное значение балов, соответствующее экспертному представлению об очень успешной сдаче, то степень истинности от-рицания высказывания )(xP есть:

05,01 )()( =−=¬ xPxP μμ Для успешного резолютивного вывода на множестве дизъюнктов необходимо

наличие в двух дизъюнктах контрарных литералов P и P¬ . Тогда степень ис-тинности противоречивого высказывания 05,0),min()( )()( ==¬∩ ¬ xPxPPP μμμ .

Если степень истинности высказывания P обозначить )(Pμ , а степень дос-товерности этого высказывания )(Pcd – (certainty degree), зависимость )(Pcd от

)(Pμ может иметь вид, представленный на рис. 1.

Рис. 1. Зависимость степени истинности высказывания Р (μ(P)) от достоверности этого высказывания cd(P)

Значение неопределенности 0,5 является границей между истинной (true) и

ложной (false) областями. Отношение степени доверия )(Pcd некоторого высказывания на множестве

степеней истинности ))(( ixP αμ = в простейшем случае может имеет линейную

форму. Иные формы могут соответствовать более тонким требованиям, опреде-

Page 93: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  93

ленным условиями решаемой задачи. Различные практические приложения могут быть обеспечены функциями вида:

qPcd )(μ= , q – действительное число.

Так, при 21

=q функция приобретает форму параболы. Такая форма соответ-

ствует понятию «более или менее» и может обеспечить «нечувствительность» принимаемых решений для значений степеней достоверности, например, 0.93, 0,98, 1.0.

Функции, соответствующие значениям 2≥q , могут быть использованы для принятия решений, относящихся к наиболее точным.

Из приведенного на рисунке 1 отношения следует, что все высказывания, степень истинности которых превышает 0.5, следует считать истинными. Это оз-начает, что при нечетком резолютивном выводе в число истинных могут попасть и другие конкретизации.

В зависимости от требований конкретной задачи точка неопределенности может трансформироваться в область неопределенности. Например, если степень истинности не может оказаться ниже некоторого определенного экспертом значе-ния 5.0inf >τ , то область неопределенности соответствует интервалу ],1[ infinf ττ− (рис. 2):

Можно сузить область решения, ограничив нечеткое множество значений лингвистической переменной только антонимными.

Пусть в данной интерпретации I степень противоречивости ii

PP αα ¬∩ есть и

]1,0[)( ∈i

Pαξ :

))()(()(iii

PPP ααα μμξ ¬−=

Рис. 2. Область неопределенности для функции степени доверия cd(P)

Заметим, что значение достоверности резольвент зависит от исходных значе-

ний степеней истинности высказываний. Так, при степени истинности высказыва-ния равной 0.75 степень достоверности резольвенты принимает значение 0,5, т.е. достигает степени индифферентности. Поэтому при решении задач, связанных с

Page 94: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  94

нечетким выводом, по крайней мере следует задать некоторую нижнюю границу )(inf Pτ степени истинности, достаточно высокую для получения надежного ре-

зультата (рис. 2). Высокий уровень граничного значения должен соответствовать высокому уровню выполнения принимаемого решения. В соответствии с рисун-ком 2 следует считать для )()(:)( inf PPP τμμ >∀ соответствующими истинным значениям, а для )()(:)( inf PPP τμμ <∀ соответствующими ложным. Напомним, областью неопределенности является интервал ],1[ infinf ττ− .

Литература

1. В.В. Борисов, В.В. Круглов, А.С. Федулов. Нечеткие модели и сети. М: Горячая линия – Телеком, 2007 – 284с.: ил.

2. Ашинянц Р.А. Логические методы в искусственном интеллекте. – М.: МГАПИ, 2001 – 224 с.

3. Ашинянц Р.А. Логические методы в искусственном интеллекте. – М.: МГАПИ, 2001 – 224 с.

4. Сумкин К.С., Морозова Т.Ю. Об использовании нечетких множеств для разграниче-ния прав доступа информационной сети // Наукоемкие технологии, 2008, №7, т. 9. – С. 12–14.

5. Искусственный интеллект, – В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник. // Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Радио и связь, 1990. – 304 с.

6. Аверкин А. Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта // А.Н. Аверкин, И.3. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов, В.Б. Тарасов; Под ред. Д.А. По-спелова – М.: Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1986. – 312 с.

Page 95: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  95

Евстигнеев Д.В., Ионов Ю.Г., Лохин В.М. (г. Москва)

ОПЫТ РАЗРАБОТКИ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ КАФЕДРЫ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматизации

(технического университета)

Модель выпускаемого кафедрой специалиста по направлению подготовки «Мехатроника и робототехника» определяют так называемые критические техно-логии, а также сегодняшние тенденции развития средств мобильной робототехни-ки: коммуникации, восприятия и ориентирования, навигации, планирования траектории, умения и навыки обучаться (адаптироваться), взаимодействовать с оператором (другим роботом), повышение ресурса автономного бортового энер-гопитания и др.

В наше время стало очевидным, что без информатизации, т.е. без создания научно-образовательной информационной среды с электронным образовательным ресурсом и технологий его использования невозможно качественно обучать бу-дущих специалистов столь наукоемкого направления.

Многолетний опыт нашего коллектива связан в основном с реализацией учебных планов и НИР. Ниже описаны некоторые результаты.

Важно заметить, что начиная с первого курса, наши студенты ориентируются на задачи приобретаемой специальности. Так, например, в рамках раздела «Осно-вы технологии программирования на Си» дисциплины «Информатика» рабочая программа второго семестра в основном ориентирована на задачи программного управления движением робота учебного робототехнического комплекса (УРТК) [1] и (или) его симулятора [2], являющегося программной средой и тренажером. Материалы методического обеспечения практикума в виде электронного интерак-тивного учебного пособия интегрированы в систему дистанционного обучения [3], созданную и используемую студентами кафедры. Для них введен санкциони-рованный доступ.

Симулятор позволяет работать с различными конфигурациями роботов в ци-линдрической и декартовой системах координат, с тремя и четырьмя звеньями. В нем моделируется работа реальной системы управления. Для синтеза динамиче-ской модели использованы данные экспериментов с электроприводами из систе-мы управления УРТК, что позволило моделировать движение звеньев наиболее

Page 96: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  96

близко к реальности. Его интерфейс позволяет студентам писать и компилировать программы на языке Си не выходя из симулятора. В программе есть возможность использования удалённого доступа.

Научно-образовательная информационная среда кафедры непрерывно разви-вается. Так, в текущем учебном году были завершены работы по созданию вирту-альных лабораторных стендов (ВЛС), предназначенных для обеспечения лабора-торного практикума и самостоятельной работы студентов по дисциплинам «Ком-пьютерное управление мехатронными и РТС» и «Управление роботами и РТС». Стенды разработаны на базе симуляторов роботов РМ-01 и РОБАС-3 и позволяют в интерактивном режиме: отрабатывать решение прямой и обратной задач кине-матики; управлять угловыми положениями звеньев робота; управлять позицией схвата в декартовой системе координат робота; отрабатывать движение звеньев робота по скорости и положению; отрабатывать заданную траекторию движения. Визуализация действий робота и удобный интерфейс программ создают пользова-телю комфортные условия работы.

Программы обоих ВЛС были написаны на Borland C++ Builder 6. Графические модели роботов созданы при помощи 3-D Studio Max 7 (геометрические модели пол-ностью адекватны реальным роботам). Для визуализации моделей применена графи-ческая библиотека OpenGL, которая обеспечивает отображение 3-х мерных объектов на плоскость экрана. Кроме этих инструментальных программ был использован раз-работанный графический «движок», позволяющий корректно загружать в симулято-ры и обрабатывать объекты из файлов ASE, содержащих текстовую информацию о 3D-объектах, а так же информацию об иерархии и материалах объектов. Методиче-ские указания по лабораторному практикуму находятся в стадии разработки.

Совершенствование содержания и технологий образования по направлению «Мехатроника и робототехника» на кафедре связано также с учебными ВЛС ГАП (гибкое автоматизированное производство) и мини ГПС (гибкая производствен-ная система). Первая из них создана на базе УРТК, вторая – на базе различного типа роботов [4].

Интерфейс симулятора мини-ГПС поддерживается функциями специально созданной библиотеки Sos Lib. Для программирования в среде симулятора техно-логических задач (циклограмм) разработан робото – ориентированный язык про-граммирования. В языке доступно 10 команд. Синтаксис языка похож на синтаксис низкоуровневого языка Ассемблера. Этот язык используется технологом (операто-ром) для написания программ управления ГПС. Примеры технологических опера-ций в циклограммах: Снять деталь со склада, Погрузить на склад, Погрузить на транспорт, Разгрузить транспорт, Переместиться к роботу, Вернуться назад и др. Они реализуются командами языка: «ROBO», «TIME», «POSI», «TURN» и др.

Программные системы ВЛС совместимы практически с любым персональ-ным компьютером типа Intel Pentium 3 и выше или AMD k-7 и выше с операци-онной системой Windows 98/2000/XP/Vista или Linux с симуляцией Windows. В компьютере должна быть видеокарта с поддержкой OpenGL версии 1.1 и выше.

Page 97: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  97

Дистанционное управление сложными динамическими объектами на основе со-временных сетевых технологий имеет важнейшее значение в системе подготовки специалистов по направлению «Мехатроника и робототехника» [5]. Благодаря НИР в условиях кафедры удалось создать ряд систем удаленного управления роботами по проводным (Internet) и беспроводным (радио) каналам. В частности, это эксперимен-тальная система удаленного управления по сети Internet реальным УРТК [2, 3]. Она использует клиент-серверную архитектуру сети. При этом одна и та же программа, исходный код которой написан на алгоритмическом языке Си загружается в ЭВМ системы управления (СУ) комплекса УРТК, подключенного к серверу сети, и в си-мулятор УРТК, установленный на клиентской машине. Клиент (оператор) может управлять роботом в реальном времени. Реализована возможность управления как в ручном, так и в автоматическом режимах с визуализацией действий робота.

Ниже представлен экспериментальный образец робототехнической системы на базе автономного мобильного робота R.A.D.ТМ с интеллектуальной СУ и с развитым естественно-языковым интерфейсом [6]. Она также создана на кафедре. Ее основными элементами являются: робот на гусеничной платформе, оснащен-ный специализированным захватным устройством и бортовой радиопередающей телекамерой; компьютер c процессором Celeron-850 128 Kb FC PGA и материн-ской платой GigaByte GA-60XET (со встроенной звуковой картой AC’97), RAM 256 Mb и видеокартой GeForceII MX-400 32 Mb, а также картой видеозахвата с телекамеры (DigitEye-18) и сетевой картой (LAN) для организации дистанционно-го управления с удаленного терминала (удаленный мобильный терминал реализо-ван на базе персонального компьютера Pocket PC Mitac MIO 528 со специализи-рованной картой Radio Ethernet 802.11b стандарта Compact Flash); пульт управле-ния роботом, выступающий в роли передатчика командных данных по радиоканалу; блок сопряжения компьютера (задействован параллельный порт) и пульта управления; ТВ – приемник с антенной; разработанное программное обес-печение СУ. СУ состоит из 4-х подсистем: естественно-языкового интерфейса; планирования целесообразного поведения и управления движением; управления приводами; информационно – измерительной. Интеллект СУ позволяет роботу достигать целевого положения с обходом (в случае необходимости) препятствий. Робот понимает звуковые команды и отрабатывает их.

Разработанные на кафедре другие робототехнические системы с дистанцион-ным управлением, как и описанные выше, используют в основном сетевые прото-колы семейства TCP/IP, что позволяет осуществлять управление в реальном мас-штабе времени. Эксперименты по управлению роботом R.A.D.ТМ по каналам Internet были успешно осуществлены из ЦНИИРТК (г. Санкт-Петербург), а робота УРТК – из выставочного комплекса Манеж (г. Москва). Публичная демонстрация управляемого движения роботов с их визуализацией явилась убедительным дока-зательством эффективности разработанных подходов к реализации дистанцион-ного управления роботами.

Потребность в программах для моделирования сложных физических про-цессов и систем, динамических сцен с возможностью их 3-D отображения по-стоянно растет. На кафедре совместно с ИТУЦР НИКИМТ (инженерно-техни-

Page 98: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  98

ческий и учебный центр робототехники научно-исследовательского и конструк-торского института монтажной технологии) и по инициативе этого центра соз-дан RobSim [7]. RobSim – это комплекс для программной симуляции моделей сложных мехатронных систем (роботов) и людей в трехмерной среде, а также для обучения операторов дистанционно-управляемых мобильных роботов, отра-ботки действий нескольких операторов в различных условиях, в том числе с участием людей. Программный комплекс позволяет помещать на трехмерную сцену одну или несколько моделей роботов, назначать для каждой из них опера-тора и провести совместную тренировку коллектива роботов. При совместной тренировке каждый оператор работает за отдельной машиной, а взаимодействие производится по локальной сети или по сети интернет. В процессе тренировки возможен захват отдельных объектов сцены, их перемещение и транспортиров-ка. Отрабатывается взаимодействие робота и поверхности земли, а также столк-новение объектов.

RobSim – это тренажер, пользуясь которым оператор получает навыки управ-ления роботом, привыкая осматривать сцену, используя только телекамеры робо-та. При не умелых действиях оператора, как и в реальности, можно потерять ро-бота, уронив его, например, со склона горы. При приобретении средств разработ-ки у пользователя появляется возможность самостоятельно разрабатывать полигоны для тренировки, а также самих роботов.

Важно отметить, что модель динамики робота не задается разработчиком, а автоматически просчитывается программным комплексом. Это позволяет макси-мально упростить процесс разработки новых роботов и модификации конструк-ции существующих. Важной особенностью программного комплекса является возможность автоматического обновления с сайта. Это всегда дает возможность пользователю иметь последнюю версию данного программного продукта.

В течение последних лет RobSim интенсивно используется в учебном процес-се кафедры. Студенты имеют возможность в любое время самостоятельно исполь-зовать RobSim в процессе курсового и дипломного проектирования, в лаборатор-ном практикуме и на семинарских занятиях. Минимальные требования к аппарат-ному и программному обеспечению компьютера:

1. Процессор Pentium-III, тактовая частота не менее 900 МГц. 2) Видеокарта с видеоакселератором. 3) Рабочее разрешение монитора не менее 1024x768. 4) Мышь. 5) Операционная система Windows 95/98/Me/NT/2000/XP/2003 server. 6) DirectX 6.1 и выше. Как следует из предыдущего текста, опыт коллектива нашей кафедры связан

с разработкой электронных информационных образовательных ресурсов (ЭИОР) разнообразного типа. Это текстовые, а также аудио- и видеоматериалы (учебные пособия, нормативные и справочные материалы, материалы для контроля и само-контроля знаний и др.); оборудование лабораторий с удаленным через сеть досту-пом (стенды, тренажеры, а также их элементы); виртуальные объекты и простран-ства, включая помещения и прототипы реального оборудования, которое доступ-

Page 99: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  99

но из сети; программные инструментальные средства (интегрированные среды для программирования, моделирования и проектирования, а также открытые ис-ходные коды программ и др.).

Здесь не затрагивались вопросы разработки и использования системы дис-танционного обучения, созданной на кафедре для поддержки традиционной сис-темы о обучения. Они были освещены в различных публикациях и, в том числе в данном сборнике нашим коллегой сотрудником кафедры М.Ю. Смирновым.

Развитие научно-образовательной информационной среды в вузах на совре-менном этапе немыслимо без внедрения технологий на базе средств видеоконфе-ренцсвязи (ВКС). Поэтому нами начаты работы по освоению различных техноло-гий с использованием соответствующих средств ВКС. Первой успешной попыт-кой стала видеоконференцсвязь между МИРЭА и выставочным комплексом Манеж (г. Москва, 2009 г.). В этом сеансе посетителям выставки «вживую» были показаны лаборатории кафедры. Присутствующие в это время на кафедре сотруд-ники и студенты ознакомились с обстановкой на выставке.

Приобретенный опыт убедил нас в том, что в условиях ограниченных кадро-вых и материальных ресурсов ЭИОР должен стать объектом проектирования и внедрения по направлениям подготовки на корпоративных началах. Тем самым будет сформирована научно-образовательная информационная среда сначала по отдельным направлениям подготовки, а затем в целом в системе образования.

В заключение отметим, что без активного участия студентов и аспирантов в работе коллектива наш опыт был бы более скромным. Что касается студентов, то они выполняли работу в рамках НИРС, практик и дипломного проектирования.

Литература

1) Техническое описание и инструкция по эксплуатации. Учебный модульный робот УМР-2.Учебный интеллектуальный роботизированный центр УИРЦ-1.Учебная гиб-кая производственная система УГПС-1. Роботизированный сборочный центр ДОСЦ-1. Разработчики А.В. Штыков, П.Э. Трипольский, И.Б. Гарцеев и др., М.: РосУчПри-бор-МИРЭА, 2002.

2) Ю.Г. Ионов, Н.В. Черунков, М.Ю. Шелухин. Симулятор для отработки управляю-щих алгоритмов и программ учебного робототехнического комплекса Приложение к журналу «Мехатроника, автоматизация, управление». №12, 2007 – С. 20 – 24.

3) Учебное пособие по программированию в среде симулятора УРТК\ http://www.cpd-sdo.ru 4) Ионов Ю.Г., Сосновиков Н.Г. Интерактивные виртуальные модели в лабораторном

практикуме \\Инновационные и наукоемкие технологии в высшем образовании Рос-сии: Межвузовский сборник научно-методических трудов \ГОУ ВПО «Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет)». – М., 2008. – С. 54–58.

5) Макаров И.М., Лохин В.М., Манько С.В., Романов М.П., Белькович А.А., Гарцеев И.Б., Киор С.В. Дистанционное управление сложными динамическими объектами на основе современных сетевых технологий // Микросистемная техника, 2002, № 5, 6.

6) Макаров И.М. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления \ И.М. Макаров, В.М. Лохин, С.В. Манько, М.П. Романов; [отв. ред. И.М Макарова]; Отделение информ. технологий и вычисл. систем РАН. – М.: Наука, 2006. – 333 с.

7) Евстигнеев Д.В. Официальный сайт технической поддержки программного комплек-са RobSimhttp. //www.robsim.dynsoft.ru/

Page 100: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  100

Лисавол Л.А. (г. Пятигорск)

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ КАК МЕТОД ФОРМИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ СТУДЕНТА

В целях экономии времени и сил человек, в основном студент, ищет инфор-

мацию необходимую ему для подготовки к парам, к семинарским занятиям, к за-четам и экзаменам с помощью многочисленных ресурсов Интернет.

Студенту, очень важно знать, как и где можно найти информацию, которая нужна в образовательном процессе. Большая часть населения пользуется Интер-нет-ресурсами регулярно. Сейчас даже появились курсы для людей, которые по-могают обучиться компьютерной грамотности и правилам пользования Интернет. В связи с такой быстро возрастающей популярность Интернет желательно понять, как рационально использовать его блага, как правильно использовать его много-численные ресурсы во благо, а не во вред. Следует так же отметить, что в настоя-щее время стало использоваться очень интересное слово «информатизация», хотя смысл его, понятен всем, лишь некоторые знают истинные задачи этого процесса. А ведь именно она (информатизация) является причиной изменения содержания, методов и организационных форм образовательной деятельности и использования принципиально новых инструментов и ресурсов в развитии творческого потен-циала студентов.

В настоящее время уже никто не оспаривает тот факт, что использование ин-формационных технологий оказывает заметное влияние на содержание, формы и методы обучения.

Считается, что основной целью информатизации является повышение качест-ва образования через повышение информационной культуры всех участников об-разовательного процесса и активное использование информационных технологий. Но не надо забывать и о чтении. Ведь огромное количество информации можно взять из книг, которые во многом лучше, чем компьютеры.

Однако, все-таки, деятельность отдельных людей, групп, коллективов и орга-низаций сейчас все в большей степени начинает зависеть от их информированно-сти и способности эффективно использовать имеющуюся информацию. Прежде чем предпринять какие-то действия, необходимо провести большую работу по сбору и переработке информации, ее осмыслению и анализу. Отыскание рацио-нальных решений в любой сфере требует обработки больших объемов информа-ции, что подчас невозможно без привлечения специальных технических средств.

Постиндустриальное состояние человеческой цивилизации правомерно свя-зывают с развитием информационного общества – общества, уровень которого в решающей степени определяется количеством и качеством накопленной инфор-мации, ее свободой и доступностью. Возникновение информационного общества

Page 101: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  101

неразрывно связано с осознанием фундаментальной роли информации в общест-венном развитии, рассмотрением в широком социокультурном контексте таких феноменов, как информационные ресурсы, новые информационные технологии, информатизация.

Становление информационного общества потребовало обеспечить адекват-ность образования динамичным изменениям, происходящим в природе и общест-ве, всей окружающей человека среде, возросшему объему информации, стреми-тельному развитию новых информационных технологий. Особое значение в информационном обществе приобретает организация информационного образо-вания и повышение информационной культуры личности.

Сегодня есть все основания говорить о формировании новой информацион-ной культуры, которая может стать элементом общей культуры человечества. Ею станут знания об информационной среде, законах ее функционирования, умение ориентироваться в информационных потоках. Информационная культура пока еще является показателем не общей, а, скорее, профессиональной культуры, но со временем станет важным фактором развития каждой личности.

Понятие «информационная культура» характеризует одну из граней культу-ры, связанную с информационным аспектом жизни людей. Роль этого аспекта в информационном обществе постоянно возрастает; и сегодня совокупность ин-формационных потоков вокруг каждого человека столь велика, разнообразна и разветвлена, что требует от него знания законов информационной среды и умения ориентироваться в информационных потоках.

В противном случае он не сможет адаптироваться к жизни в новых условиях, в частности, к изменению социальных структур, следствием которого будет зна-чительное увеличение числа работающих в сфере информационной деятельности и услуг.

Овладение информационной культурой – это путь универсализации качеств человека, который способствует реальному пониманию человеком самого себя, своего места и своей роли. Большую роль в формировании информационной культуры играет образование, которое должно формировать нового специалиста информационного сообщества.

Необходимо выделить некоторые критерии информационной культуры чело-века:

• умение адекватно формулировать свою потребность в информации; • эффективно осуществлять поиск нужной информации во всей совокупно-

сти информационных ресурсов; • перерабатывать информацию и создавать качественно новую; • вести индивидуальные информационно-поисковые системы; • адекватно отбирать и оценивать информацию; • способность к информационному общению и компьютерную грамотность. Всё выше перечисленное должно базироваться на осознании роли информа-

ции в обществе, знании законов информационной среды и понимании своего мес-та в ней, владении новыми информационными технологиями.

Page 102: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  102

Понимая информационную культуру как часть общей культуры, следует иметь в виду, что эта часть весьма специфична. Под информационной культурой обычно понимают, прежде всего, область культуры, связанную с функционирова-нием информатизации в обществе и формированием информационных качеств личности. Это, с одной стороны, определенный уровень знаний, позволяющий че-ловеку свободно ориентироваться в информационном пространстве и способство-вать информационному взаимодействию. Это новый тип мышления, который формируется в результате освобождения человека от рутинного информационно-интеллектуальной работы. Вместе с тем это – новый тип общения, дающий воз-можность свободного выбора личности в информационном пространстве. С дру-гой стороны, информационная культура представляет собой информационную деятельность, качественную характеристику жизнедеятельности человека в об-ласти получения, передачи, хранения и использования информации.

Существует множество способов формирования информационной культуры студентов. Вот лишь некоторые из них: информатизация; проведение лекционных и семинарских занятий, посвященных информационным технологиям и информа-ционной культуре; создание исследовательских работ и выполнение творческих заданий с использованием информационных технологий; выполнение домашних заданий в электронной образовательной системе ВУЗа.

Рассмотрим подробнее информатизацию, как один из главных методов фор-мирования и развития информационной культуры студентов. Информатизация – это изменение содержания, методов и организационных форм образовательной деятельности; изменение форм и методов управления образовательным учрежде-нием; использование принципиально новых инструментов и ресурсов.

В настоящее время уже никто не оспаривает тот факт, что использование ин-формационных технологий оказывает заметное влияние на содержание, формы и методы обучения.

Работа по информатизации процесса обучения и воспитания может осущест-вляется по следующим направлениям:

• Совершенствование материально-технической и ресурсной базы учебно-воспитательного процесса;

• Внедрение информационно-коммуникационных технологий в управление учебно-методическим процессом в школе;

Повышение педагогического мастерства; Освоение инновационных технологий; • Внедрение информационно-коммуникационных технологий в учебно-

воспитательный процесс; • Повышение интереса к чтению. «Необходимость комплексной модернизации в России обусловлена тем, что-

бы в условиях глобализации качество жизни в нашей стране соответствовало об-щепризнанным мировым стандартам, и Россия могла успешно конкурировать в рамках мировой политики и экономики с другими странами и в то же время кон-структивно взаимодействовать с ними. Реализации этих целей препятствует не-

Page 103: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  103

достаток конструктивных идей, знаний и информации, циркулирующей во всех слоях российского общества, а сравнительно низкий уровень общекультурной компетентности всего населения недостаточен для успешного решения накоплен-ных сложных проблем»[1].

В настоящее время принято считать, что Интернет является одной из главных и популярных компонентов информационной культуры, поэтому необходимо уделять рассмотрению этого вопроса особое внимание.

Результатом процесса информатизации является создание информационного общества, где манипулируют не материальными объектами, а символами, идеями, образами, интеллектом, знаниями. Для каждой страны ее движение от индустри-ального этапа развития к информационному определяется степенью информати-зации общества.

Литература

1. Электронный ресурс: Национальная программа поддержки и развития чтения.

Page 104: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  104

Макаров Г.Н., Федоров М.Е. (г. Смоленск)

ЛЕКСЕМАТИЧЕСКОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ ЗНАНИЙ

Современное состояние отечественной системы образования характеризуется достаточно высокой насыщенностью высших и других учебных заведений сред-ствами вычислительной техники, что заставляет задуматься над эффективностью ее применения в учебном процессе.

В педагогике долгое время тест не считался методом педагогического иссле-дования, а поэтому тестология не могла развиваться ни как самостоятельная нау-ка, ни как ее прикладное направление. В результате в отечественном образовании сложилась такая ситуация, когда отстающее от требований времени и нужд прак-тики научное обеспечение процесса тестового контроля знаний стало одной из причин низкого качества тестов. Тестовые материалы не могли обеспечить тре-буемого уровня оценки и контроля знаний. Это явилось следствием того, что тео-рия и технология разработки и использования тестовых материалов и методик проведения тестирования не получали должного развития.

Можно утверждать, что процедуры «традиционного классического» тестиро-вания, основанные на парадигме «один абсолютно правильный ответ n абсолютно неправильных ответов» и выводе итоговой оценки из соотношения количества правильных ответов и заданных вопросов, неадекватны представлениям боль-шинства преподавателей о процессе оценивания знаний. Для многих дисциплин, знания в которых носят принципиально нечеткий характер и не могут быть сведе-ны к однозначным формулировкам (например, дисциплины гуманитарного или общественного циклов), они вообще оказываются неприменимыми [1].

Предлагается подход к организации тестирования, связанный с применением принципа интеллектуального автоматизированного тестирования знаний по текстам.

Компьютерная обработка текста и человеческой речи, в прикладном смысле, сталкивается со многими проблемами, связанными с многозначностью слов. Од-ним из аспектов этой проблемы является тестирование знаний учащихся по пись-менно оформленным текстам на задания из гуманитарных или технических дис-циплин.

Человек при распознавании смысла текста использует, как правило, контекст, чтобы исключить двусмысленность. Если задачу распознавания смысла текста возложить на персональный компьютер (ПК),то и он также должен быть способен решать подобные задачи.

Цель статьи. Разработать для ПК программный продукт (ПП) и реализовать на его основе безвариантное тестирование знаний по письменно-оформленным текстам на задания из гуманитарных, общественных и технических дисциплин с оценкой остаточных знаний тестируемых по десятибалльной шкале.

Page 105: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  105

Состояние проблемы и задача программного продукта. На заданную тему ученик (тестируемый) в письменной форме описывает содержательную часть за-дания. ПК, предварительно обученный элементам знания на соответствующую тему задания, анализирует смысловое содержание текста ученика по результатам сопоставления эталонной модели с моделью, построенной по ответам тестируемо-го, и выдает оценку в баллах по десятибалльной шкале.

1. Известно,что для описания предмета на заданную тему с помощью естест-венного языка необходимо по крайней мере два элемента- это алфавит и набор правил(синтаксис), необходимый для однозначного построения предложений, ко-торые образуют грамматику языка.

Формально грамматику языка определяют как совокупность объектов, обра-зующих:

– множество терминальных (основных) лексем грамматики-Vt; – множество нетерминальных (вспомогательных) лексем грамматики-Vn и – набор правил грамматики, определяющих синтаксис языка-P. Множества Vt и Vn ,как правило, не пересекаются, а их объединение состав-

ляет алфавит языка. Каждому предложению, построенному по правилам синтак-сиса, может быть приписан некоторый смысл, отражающий семантику языка.

При этом, семантику предложения можно оценить только в контексте терми-нальных лексем (ключевых слов), допустимых в грамматике языка. Под контек-стом здесь следует понимать некий блок (кластер) окружающего слово текста.

С одной стороны, естественный язык многозначен, и часто с его помощью одну и ту же мысль можно выразить несколькими синтаксически разными пред-ложениями.

Например, глаголы в противовес именам числительным ,чрезвычайно много-значны, т.е.их употребление возможно во множестве значений и контекстов. Это является одним из обстоятельств существенно усложняющим разработку техни-ческих средств и программного обеспечения при обработке текстов.

С другой –одному означаемому предмету, явлению может соответствовать одно и более означающих слов. Это явление естественного языка носит название синонимия.

Учитывать это явление возможно, если предварительно создать группу (кла-стер) синонимов для вероятных терминальных лексем исходного текста как класс условных эквивалентностей.

В общем плане терминальные лексемы естественного языка представляют некоторую открытую систему, которая готова принимать или «изобретать»

группу новых слов, семантическое содержание которых остается неизменным. Таким образом, можно констатировать, что возможности обнаружения смыс-

ла текста через его терминальные лексемы весьма ограничены. Однако, из извест-ных к настоящему моменту возможностей наилучшими по выявлению смысла считаются возможности семантических сетей. При описания объектов и событий в семантической сети из событий обычно выделяют действия, которые описыва-ются глаголами. Определяются объекты, которые действуют и над которыми эти

Page 106: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  106

действия производятся. Этот шаблон объектов и действий образует структуру ориентированного графа с помеченными дугами, определяющими причинно-следственные связи между вершинами графа.

Задача состоит в том, чтобы семантическое пространство, содержащее тер-минальные и нетерминальные лексемы с набором правил грамматики исходного текста, отобразить на пространство с ограниченным набором терминальных лек-сем, образующих кластер острого восприятия смысла по теме задания, созданный на основе знаний и опыта учителем. Проверка на совпадение терминальных лек-сем кластера с терминальными лексемами исходного текста определит полноту восприятия смысла на заданную тему со стороны тестируемого.

Таким образом, из полной семантической сети, представляющей всю семан-тику конкретного текста, всегда можно выделить некоторый участок сети, кото-рый охватывает ограниченный набор достаточно необходимых смысловых харак-теристик исходного задания, определяемых и устанавливаемых учителем.

Для пространства понятий, в котором существуют терминальные лексемы отдельного кластера, создадим искусственную нейронную сеть (ИНС). Структура ИНС представлена на рис. 1, где каждый вход Xi соответствует терминальной лексеме кластера 1, нейрон обозначен символом «ne», а элемент Z-1 осуществляет задержку сигнала на один шаг. Тогда отношения между объектами и событиями семантической сети попытаемся оценить количественной мерой через весовые ко-эффициенты (ИНС).

Рис. 1. Структурная схема искусственной двухслойной нейронной сети Весовые коэффициенты ИНС определим с учетом линейной функции актива-

ции нейронов. Сформулируем аксиому тестирования семантики текста.

х1

х2

х3

х10

х9

.

.

.

ne1

ne2

ne3

ne4U[k]

х11

Page 107: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  107

2. Программный продукт безвариантного тестирования. Аксиома. Для понимания (восприятия) семантики содержания исходного

текста, состоящего из совокупности правильно составленных предложений, необ-ходимо и достаточно выделить из него ограниченный набор терминальных лек-сем, с сохранением их падежных окончаний. Объем набора терминальных лексем эталонной семантической сети определит уровень требований к контролю знаний. Смысловая связь между понятиями предложения выявляется глаголом-предикатом, аргументами которого выступают понятия семантической сети.

Построение структуры программного продукта базируется на данной аксио-ме, которая реализуется в эталонной модели семантической сети. Структурная схема программного продукта приведена на рис. 2.

Рис. 2. Структурная схема программного продукта безвариантного тестирования Работа программы начинается посредством передачи требований на выпол-

нение случайно выбранного n-го задания в кластере 1, где хранятся данные стро-кового типа эталонной семантической сети по каждому из заданий. При этом за-пускается процедура, перевода данных эталонной семантической сети в новый типовой строковый формат, который затем преобразуются в целочисленный тип данных. По завершении преобразований запускается процедура обучения искус-ственной нейронной сети (ИНС) по данным эталонной семантической сети. После выполнения этих процедур программа готова к анализу текста.

Программой сканера считывается текст, из которого выделяются терминаль-ные лексемы, образующие полную семантическую сеть, построенную по ответу тестируемого лица.

В блоке 2 по результатам сопоставления эталонной семантической модели с полной семантической моделью текста выделяются и при необходимости коррек-тируются терминальные лексемы, по которым вычисляется итоговая оценка в ИНС.

Дополнительно кластер 1 структуры хранит синонимы для отдельных терми-нальных лексем этого же кластера. Для реализации режима наибольшего благо-

ТЕКСТ 

СКАНЕР  1 

ИНС 

Балл оценки

 Выбор варианта 

Page 108: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  108

приятствования набор терминальных лексем в кластере1, корректируется блоком 2 соответствующими синонимами, если они обнаруживаются в тексте тестируе-мого, и исправляются падежные окончания существительных, глаголов, числи-тельных и т.д. при их записи в кластер1.

По скорректированным исходным данным в эталонной семантической сети производится новое обучение ИНС. В результате этой процедуры весовые коэф-фициенты ИНС наилучшим образом приспосабливаются к структуре полной се-мантической сети.

Программой выделяются терминальные лексемы текста, совпадающие с от-корректированными терминальными лексемами кластера 1. Набор обнаруженных совпадений служит исходными данными для определения размера области вос-приятия смысла, содержащегося в ограниченном количестве терминальных лек-сем тестируемого текста.

ИНС выдает результат в виде балла с оценкой по десятибалльной шкале. 3.Практика и принцип тестирования. Программный продукт позволяет: – перейти от оценок ответа в категориях двоичной логики к более общей и

универсальной схеме оценивания знаний, учитывающей неполные или не совсем точные ответы;

– итоговую оценку знаний тестируемого определять по результатам сопос-тавления эталонной модели с моделью, построенной по ответам обучаемого;

– стимулировать правильность ответов путем многократной коррекции, ис-правления и уточнения ранее сформулированных ответов;

– разбить множество тестовых заданий на тематические подмножества. Оценка знаний по десятибалльной и пятибалльной системам зависит от про-

цента допущенных ошибок при тестировании. Соотношения между ними отраже-ны в таблице.

Таблица

% ошибок БАЛЛ по 10-балльной системе ОЦЕНКА по 5-балльной системе 10 9.6–10 5 33 7.6–8.4 4 41 5.6–6.4 3 60 3.8–4.2 2

На рис. 3.приводен пример распределения усреднённых баллов безвариант-

ного тестирования среди учащихся одной группы.

Рис. 3. Гистограмма распределения баллов среди тестируемых учащихся вуза

Page 109: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  109

Таким образом, эталонная семантическая сеть выполняет некоторую функ-цию семантического фильтра, содержащего в себе перечень ключевых понятий конкретного учебного материала. Тогда назначение семантического фильтра – ос-тавить в ответе тестируемого на данный вопрос только те ключевые понятия, ко-торые соответствуют перечню ключевых понятий фильтра. Соотношение между полнотой понятий фильтра и полнотой понятий ответа определяет в автоматиче-ском режиме степень усвоения изучаемого материала со стороны тестируемого.

Выводы: 1. Метод безвариантного тестирования позволяет объективно оценить знания

учащихся. 2. Большая часть аттестуемых учащихся не проявила желание в письменной

форме кратко и корректно изложить семантическое содержание тематического задания.

3. Метод безвариантного тестирования позволяет контролировать не только правильность, но и оценивать грамотность изложения на естественном языке об-щения.

4. Семантическая сеть, представляющая модель тематики предметной облас-ти, используется для фильтрации информации в потоке текста, выделяя в нём упоминания о семантике предметной темы из текста тестируемого.

Литература

1. Рудинский И.Д. Принципы интеллектуального автоматизированного тестирования знаний. Конгресс конференции: Информационные технологии в образовании, ИТО-2001. http://www.ito.su/2001/ito/VI/VI-0-16,html.

Page 110: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  110

Поспелов И.Г., Хохлов М.А. (г. Москва)

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

ЭКОНОМИКИ ЭКОМОД3

Каноническая форма математической модели экономики Необходимость систематически пересматривать и создавать новые модели

вызывает потребность в инструменте, который бы проверял модели, а также по-зволял корректно заимствовать использованные ранее в другом контексте описа-ния отдельных процессов. Такого рода проверка, разумеется, невозможна, если модель представлена просто системой абстрактных математических соотношений (или программных модулей). Однако модель – это не просто система уравнений. Уравнения и соотношения модели имеют определенный смысл, группируются в естественные блоки. Все это – информация о модели, не содержащаяся в системе ее соотношений, и именно эту информацию необходимо использовать, чтобы су-дить о правильности модели [4].

В отделе математического моделирования экономичеких систем ВЦ РАН бы-ла предложена форма записи модели, названная канонической, сохраняющая всю необходимую информацию для проверки [1]. Модель в канонической форме представляет собой систему неравенств, уравнений (конечных или динамиче-ских), а также, возможно, локальных оптимизационных задач, разделенную на блоки двух типов: блоки описания поведения экономических агентов – ЭА и бло-ки описания взаимодействий экономических агентов – ВД.

Состояние агента задается запасами (количествами) материальных и финан-совых активов и обязательств, находящимися в его распоряжении. Запасы изме-няются вследствие производства и потребления благ, а также вследствие обменов между агентами.

При обменах и передачах между агентами материальных благ, денег, финан-совых обязательств выполняется свойство аддитивности: сколько один агент от-дал, столько другой получил. В результате уравнения, описывающие изменение запасов данного блага или финансового актива у разных агентов, образуют систе-му балансов, связывающую описание действий различных агентов в единое целое. В канонической форме требуется указывать явно, какие из уравнений следует считать балансовыми.

Поведение агента описывается, как выбор значений переменных модели, от-носящихся к «компетенции» этого агента. Такие переменные называются плани-                                                            3 Работа выполнена при поддержке РФФИ 09-01-13534-офи_ц, гранта Президента РФ по государ-ственной поддержке ведущих научных школ (проект № НШ – 2982.2008.1).

Page 111: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  111

руемыми переменными агента. Как правило, планируемые переменные представ-ляют собой материальные и финансовые потоки, отвечающие процессам произ-водства, потребления и обмена. Выбор агента может быть описан как явными правилами, так и принципами оптимальности. В последнем случае значения пе-ременных агента определяются как точка максимума некоторой функции цели (прибыли, полезности и т. п.).

Выбор агента стеснен ограничениями (равенствами или неравенствами) двух типов: внутренними и внешними. Внутренние ограничения связывают между со-бой только планируемые переменные агента. Часто это – технологические огра-ничения, такие как производственная функция. Технологические ограничения ес-тественно связываются с балансами материальных благ, поскольку описывают источники и стоки этих благ.

Более важны и интересны внешние (институциональные) ограничения, ти-пичным примером которых служит бюджетное ограничение. Кроме планируемых агентом величин объемов покупок и денежных затрат, в бюджетное ограничение входят величины цен, агенту не подконтрольные. Таким образом, цены влияют на выбор агента.

Неподконтрольные агенту переменные в ограничениях и/или в функции цели этого агента называются информационными переменными. Выбор агента, опи-санный в соответствующем блоке, оказывается функцией информационных пере-менных. Фактически это не окончательный выбор, а план вида: «если цены будут такими-то, я куплю или продам столько-то». В экономике такие условные планы агентов называются функциями спроса или предложения.

Значения информационных переменных определяются в блоках, описывающих взаимодействия агентов. В процессе взаимодействия агенты согласовывают свои пла-ны. Согласование планов необходимо для выполнения балансов. Это согласование происходит за счет фиксации подходящих значений информационных переменных.

Типичным примером взаимодействия является конкурентный рынок, на ко-тором спрос (план покупателя) и предложение (план продавца) выравниваются за счет установления цены (информационной переменной). Однако каноническая форма допускает и другие виды взаимодействия. Например, монопольный рынок, где цена является планируемой переменной монополиста, неравновесные рынки, где спрос и предложение выравниваются лишь в среднем, или планы одной из сторон систематически не выполняются. К взаимодействиям относятся и одно-сторонние передачи активов в связи с отношениями собственности (дивиденды), власти (налоги), социальной ответственности (пособия). В каноническую форму укладывается, например, модель плановой экономики [5]. В качестве информаци-онных переменных в этой модели выступают не цены, а планы, и еще уровни де-фицитности и качества продукции.

Перечисленные выше структурно-классификационные характеристики: раз-биение соотношений на блоки, описывающие агентов и взаимодействия; разделе-ние переменных на планируемые и информационные; выделение внутри блоков модели балансовых уравнений и групп ролевых ограничений, каждая из которых

Page 112: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  112

связана с определенным взаимодействием, – все это представляет собой инфор-мацию о модели, не содержащуюся в системе ее математических соотношений.

Каноническая форма – это строго определенный формальный объект. Допус-тимый синтаксис соотношений и заголовков групп описан в нотации Бэкуса-Наура, а возможные способы размещения групп соотношений и наименования переменных задаются системой аксиом [3].

Система поддержки математического моделирования экономики Экомод

Для работы с моделями в канонической форме была создана инструменталь-ная система Экомод [1, 2]. Система Экомод реализована в среде компьютерной алгебры Maple и надежно поддерживает все этапы работы с моделью: от написа-ния соотношений до расчетов и анализа результатов. Структурно-классифи-кационные характеристики канонической формы задаются в системе Экомод либо специальным способом обозначения переменных, либо особыми записями в заго-ловках групп соотношений. Записи соотношений и заголовки групп могут пере-межаться многострочными текстовыми комментариями, не выделенными ника-кими специальными знаками. Поэтому модель, представленная в системе Экомод, внешне выглядит почти как обычная статья или руководство, подробно описы-вающее модель по блокам.

Система Экомод содержит 4 уровня контроля правильности записи модели в канонической форме. Контроль 1–3 уровней проводится строго формализовано путем проверки выполнения аксиом построения канонической формы.

1. Контроль балансов. Уравнение, объявленное балансовым, должно иметь вид: Скорость изменения запаса = алгебраическая сумма потоков. Согласно упомянутому выше свойству аддитивности поток, описывающий

передачу, должен встретиться еще в одном и только одном балансовом уравне-нии, причем с противоположным знаком.

Подсистема балансовых уравнений, связанных потоками передач, описывает движение некоторого актива. Графический образ этой подсистемы уравнений об-разует обычную потоковую схему, которой традиционно сопровождается описа-ние моделей экономики. Благодаря выделению балансовых уравнений система Экомод строит такие потоковые схемы автоматически.

2. Контроль размерности основан на простом соображении, что складывать или сравнивать величины разных размерностей, (например, вес и стоимость) бессмысленно, поскольку результат существенно зависит от произвольно вы-бранных единиц измерения (граммы или тонны, рубли или копейки). С более общей математической точки зрения правильная размерность системы соотно-шений означает ее инвариантность относительно некоторой группы преобразо-ваний подобия [6].

В прикладных системах контроль размерности, по не вполне понятным нам причинам, применяется довольно редко, а если и применяется, то сводится к тре-бованию задавать для всех величин единицы измерения в некоторой фиксирован-

Page 113: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  113

ной системе основных единиц. Однако, в экономике, в отличие от физики, нет фиксированных основных независимых единиц измерения, кроме времени. Вало-вый внутренний продукт России может измеряться и в долларах по курсу, и в рублях в ценах 2003 г., и в рублях в текущих ценах, а коэффициенты пересчета этих единиц друг в друга совсем не однозначны. Кроме того, разные модели со-циально-экономических систем оперируют существенно различными наборами переменных, иногда довольно необычных. Поэтому мы допускаем, что в каждой модели может быть свой набор независимых базовых единиц измерения.

В рамках канонической формы наиболее естественно задавать независимые (базовые) размерности для активов, движение которых описывается балансовыми уравнениями. Размерности остальных переменных и коэффициентов могут быть вычислены через базовые в силу соотношений модели. Если в процессе вычисле-ния размерностей возникает противоречие – сложение или сравнение величин разных размерностей – система сигнализирует об ошибке.

3. Контроль информационных связей. Каноническая форма модели рассматри-вает агента как лицо, принимающее решения. Эти решения он принимает на основе определенной ограниченной информации. Например, один агент, как правило, не знает планов другого. Если мы хотим описать случай, когда он эти планы знает, то должны явно описать передачу информации, введя соответствующую информацион-ную переменную. Контроль таких информационных ограничений осуществляется в системе Экомод благодаря специальному соглашению об индексации переменных.

4. Семантический контроль. Проводя по команде пользователя перечисленные выше проверки, система Экомод одновременно формирует оперативную базу дан-ных о параметрах, переменных, функциях, балансах, активах и блоках модели. В эту базу также заносятся названия переменных, отражающие их содержательный смысл, а также исходный вид и класс соотношений. На основании собранной ин-формации система строит блок-схему модели, на которой отображаются агенты и взаимодействия, связанные ролями, а также потоковые схемы движения активов.

Семантический контроль опирается уже не на формальную структуру моде-ли, а на конкретную содержательную интерпретацию ее переменных и блоков.

Технология разработки математических моделей экономики Технология создания и исследования моделей в системе Экомод объединяет

и автоматизирует следующие этапы разработки модели [1]. 1. Блоки модели, описывающие поведение агентов, записываются в обычной

математической нотации в среде Maple с соблюдением специальных требований выделения балансовых уравнений, институциональных и технологических огра-ничений. Уравнения затем автоматически упрощаются, но вся семантика исход-ной записи сохраняется. Если поведение агента в модели описывается унифици-рованной задачей максимизации капитализации, то для этой задачи автоматиче-ски записываются достаточные условия оптимальности, которые затем можно упростить с использованием специально приспособленных для этого случая про-цедур исключения переменных.

Page 114: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  114

2. Блоки, описывающие агентов, собираются в единую систему, причем спе-циальными процедурами автоматического переобозначения исключается возмож-ность контаминации имен.

3. Описания поведения агентов дополняются описанием их взаимодействий, т.е. согласования их планов за счет фиксации подходящих значений информаци-онных переменных.

4. Проводится автоматический контроль системы балансов, причем автома-тически выводятся вытекающие из балансов первые интегралы системы уравне-ний модели.

5. Система автоматически или вручную упрощается и исследуется аналити-ческими методами. Существенно, что система помнит исходный вид соотноше-ний, так, что после всех преобразований можно легко установить происхождение результирующих неравенств и при необходимости модифицировать модель. Важ-но, что после модификации можно повторить выкладки автоматически.

6. Одним из важных этапов исследования модели является изучение сбалан-сированного роста. Вычисленные размерности переменных позволяют записать условия существования и автоматизировать поиск решений типа сбалансирован-ного роста [6].

7. В той же системе можно проводить численные эксперименты с моделью. Су-щественно, что расчет производится прямо по уравнениям без предварительного руч-ного переписывания их на язык программирования. Последний процесс не только очень трудоемок, но и чреват многочисленными трудно контролируемыми ошибками.

Описанная технология успешно применяется в отделе математического мо-делирования экономических систем ВЦ РАН при создании моделей современной экономики России, а также на кафедре математического моделирование сложных процессов и систем (МФТИ) и на кафедре математического моделирования в эко-номике (ВятГУ) при обучении студентов.

Литература

1) Андреев М.Ю., Поспелов И.Г., Поспелова И.И., Хохлов М.А. «Технология моделирова-ния экономики и модель современной экономики России». – М.: МИФИ, 2007. – 262 с.

2) Завриев Н.К., Поспелов И.Г., Поспелова Л.Я., Хохлов М.А. Уроки эксплуатации сис-темы Экомод и новые перспективы. ВЦ РАН. – М., 2004. – 72 с.

3) Завриев. Н.К., Поспелов И.Г., Поспелова Л.Я., Чуканов С.В. Развитие системы под-держки математического моделирования экономики Экомод. Сообщения по приклад-ной математике. – М.: ВЦ РАН, 1999.

4) Комаров С.И., Петров А.А., Поспелов И.Г., Поспелова Л.Я. Представление знаний, со-держащихся в математических моделях экономики // Теория и системы управления. 1995. № 5.

5) Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А. От Госплана к неэффективному рынку: Математический анализ эволюции российских экономических структур. The Edvin Mellen Press. Lewiston, NY, USA.

6) Поспелов И.Г., Хохлов М.А., «Метод проверки размерности для исследования моде-лей экономической динамики» // Математическое моделирование. 2006. №10. т. 18. – С. 113–122.

Page 115: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  115

Мальшаков В.Д. (г. Москва)

КОМПЬЮТЕРНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ДЕЛОВЫХ ИГР

Обучение необходимая составляющая жизни любого человека. Смысл обучения

состоит в совершенствовании качеств человека как процесса жизнедеятельности, т.е. в позитивной эволюции (с точки зрения целого) его: энергии, структуры, сознания. Целостный подход к обучению предполагает, что учащийся не выбрасывает задачу осознанной трансформации себя из контекста любой дисциплины, т.к. конечная цель образования – гармоничное развитие личности. Ниже понятия по рассматриваемому вопросу раскрываются в виде [1] последовательной детализации представления про-цесса взаимодействия (W ) учащегося и предмета обучения без утраты его целостно-сти по координатам: аспектов (качеств); состава элементов; уровней управления (слоёв детализации); критерия эффективности (достоверности).

Это подобно росту дерева из семени единства: ветка за веткой, кленка за клеткой, кольцо за кольцом.

На первом этапе детализации существует только одно, целое, абсолют. Про-цесс, который осознаёт единство, обозначим через W0, а тот процесс, который осознаётся как единство, обозначим через W1. Нижний индекс W1обозначает но-мер этапа детализации процесса взаимодействия. Тогда первый этап детализации можно представить соотношением:

D1 = (W0 / W1).

В настоящий момент W0 это автор (либо читатель) работы, а отражением пе-реживания автором (либо читателем) единства 1W служит текст этапа детализа-ции. При этом существуют два варианта установок отождествления себя в про-цессе концентрации внимания на единстве в составе W0: Я есть Всё (1); Я есть Ничто (0).

На втором этапе детализации в составе появляются двое: Субъект и Объект. Представим его соотношением:

D2 = ((W0 / W1) / W1

2),

где (W0 / W1) это автор (либо читатель), настоящей работы, наделённый пережива-

нием единства W1, а в качестве W1

2, служит текст пункта второго этапа детализа-

ции. Верхний индекс W1

2 указывает на количество уровней управления в составе

Page 116: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  116

результата детализации взаимодействия. Процесс W1

2 представляется как взаимо-

действие Субъекта и Объекта – истинный предмет обучения. Под субъектом в данной работе подразумевается источник проблемных ситуаций (ПС) и внутрен-них средств их устранения. То, что с точки зрения ПС не входит в состав субъек-та, относится к объекту. Объект является тем, на что направлено действие Субъ-

екта для разрешения проблемной ситуации. Рис. 1. иллюстрирует процесс W1

2

взаимодействия субъекта и объект с целью устранения ПС.

Рис. 1. Схема результата второго этапа детализации W В табл. 1 приведены результаты «Отождествление себя» в составе управления

взаимодействием. Первая и вторая колонки таблицы соответствуют Субъекту и Объекту на рис. 1.

Таблица 1

Субъект Объект Отождествление себя 0 0 Я – Ничто 0 1 Я – Объект 1 0 Я – Субъект 1 1 Я – Всё

Какой смысл понятия «отождествить себя»? Отождествить себя значит: иг-

рать роль предмета отождествления как свою. Отождествление себя – основа для принятия решений, реализации поведения и действий. Если для варианта отожде-

ствления (1,1) актуальны все связи взаимодействия W1

2 = (Субъект / Объект), то

для (0,1) только связи 2, 3 в части: восприятие Объектом Субъекта и воздействие Объекта на Субъект; воздействие Субъекта на Объект и восприятие Объектом Субъекта. При этом в составе каждой связи могу быть реализованы отдельно или

Всё

Результат W 12

 

Субъект 

 

Объект 3

14

0

Всё-D1

2

Основа (W0 / W1)  

Page 117: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  117

в комбинации три вида отношений: передача энергии; передача структуры; пере-дача управления (сознания).

Индивидуальное отождествление (1,0) частично охватывает только связи 2–4. Полная гармония W при отождествлении (1,0) не достижима. Полная гармония W достижима при отождествлении (1,1) или (0,0).

Итак, по итогам детализации W определены четыре варианта отождествлении субъектом себя в составе системы: Я-субъект (1,0); Я-объект (0,1); Я-система (1,1); Я-основа взаимодействия (0,0). Перечисленным вариантам отождествления соответствуют четыре цели обучения. Сущность целостного подхода состоит в том, что, отождествляя себя с системой (1,1), обучаемый в качестве предмета обу-чения рассматривает совокупность: себя, дисциплины и процесса обучения. Фи-налом целостного подхода является возвращение к источнику (началу детализа-ции) отождествление себя с основой взаимодействия (0,0), истинным Я (смотри связь 1 на рис. 1), универсальным источником и законом бытия как основы гар-моничного развития личности.

На третьем этапе детализации из состава Субъекта выделяется «Память субъекта» как отдельный элемент и взаимодействие 1

3W включает уже три эле-

мента: Память, Субъект и Объект. В работе [1] в результате третьего этапа детализации

)/)/)/((( 13

12103 WWWWD = получено (см. рис. 2.) представление про-

цесса взаимодействия учащегося и предмета обучения как совокупность трёх эле-ментов: Объект, Память, Субъект.

)//( 33313 YСубъектРПамятьSОбъектW −−−= (1)

С другой стороны, любая ПС содержит три компонента: – состояние текущей ситуации S; – отражение желаемого состояния, потребности P; – оценка степени соответствия Δ= (S – P). Если соотнести: S – с состоянием Объекта, P – с состоянием Памяти, Δ – с

Субъектом, то на данном этапе детализации возможны три альтернативных на-правления принятия решения: воздействие; восприятие; возврат к вопросу акти-визации взаимодействия (возвращение на второй этап детализации).

При этом в ходе (воздействия / восприятия) возможны три направления уст-ранения ПС: изменение P; изменение S; изменение P& S. Указанные направления могут быть связаны со второй координатой специализации – координатой состава элементов. Кроме того, при формулировке целей может быть использована спе-циализация по аспектам (характеристикам ПС как критерия оценки), т. е. третей координате детализации системы.

Степень соответствия потребности P текущему состоянию S является крите-рием эффективности взаимодействия. Характеристики процесса W определяются как его качества, т.е. характер поведения. Как было показано на втором этапе де-

Page 118: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  118

тализации, качества W решающим образом зависят от варианта отождествления Субъекта (см. табл.2.) в составе системы

(Память/Субъект/Объект) )//( 33313 YPSW = .

Таблица 2 Отождествление себя

0 0 0 Я-Ничто (Основа) 0 0 1 Я-Субъект 0 1 0 Я-Память 0 1 1 Я-Память & Субъект 1 0 0 Я-Объект 1 0 1 Я-Объект & Субъект 1 1 0 Я-Объект & Память 1 1 1 Я-Всё

Преимуществом целостного подхода является отождествление себя с основой

взаимодействия или целым (1,1,1), истинным Я, универсальным источником и за-коном бытия как основы гармоничного развития личности.

Другими словами гармоничное развитие личности с использованием схемы второго этапа детализации W (рис. 1.), если сделать подстановку: Субъект – «Студент»; Объект – «Дисциплина»; Всё-D1 – «Системы обучения», в терминах общечеловеческих ценностей выглядит следующим образом:

В качестве критерия эффективности процесса «Обучение = (Студент/ Дисцип-лина)» выступает степень соответствия студента его предназначению (Ненасилие).

В качестве характеристик критерия «Ненасилие» процесса «Обучение» высту-пают: правильное восприятие «Дисциплины» и «Системы обучения» (связи 2 и 1) (Мир); правильное решение в процессе «Обучение» (связи 4 и 1) (Истина); пра-вильное действие в отношении процесса «Дисциплина» с учётом требований про-цесса «Система обучения» (связи 3 и 1) (Праведность); согласованность своего по-ведения с процессом операционной среды «Система обучения» (связь 1) (Любовь).

В итоге Ненасилие определяется как проявление Любви на всех фазах процес-са взаимодействия, то есть постоянное использование связи 1 в качестве руково-дящей со стороны операционной среды «Система обучения».

Если сделать подстановку в рис.1: Субъект–«Программа»; Объект–«Данные»; Всё-D1 – «Дисциплина»,то «Дисциплина» (ВС) выступает в роли создателя про-цесса взаимодействия «Задача»–(Программа/Данные). Критерий эффективности взаимодействия (Программа/Данные) определяется как степень соответствия за-дачи своему предназначению.

Критерий эффективности выражается через совокупность характеристик та-ких, как: характер связи с «Данными» по входу (связь 2) с учётом требований процесса «Дисциплина» (связь 1); характер выполнения внутренних функциональ-ных обязанностей (связь 3) с учётом требований процесса «Дисциплина» (связь 1); характер связи с «Данными» по выходу (связь 3) с учётом требований процесса «Дисциплина» (связь 1).

Page 119: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  119

Рис. 2. Модель процесса обучения и структура УДИ

Связи в составе процесса обучения

№ Содержание связей 0 Проявление / Растворение 1 Восприятие Субъектом Основы 2 Восприятие Субъектом Объекта / Воздействие Объекта на Субъект 3 Воздействие Субъекта на Объект / Восприятие Объектом Субъекта 4 Воздействие Субъекта на себя 5 Воздействие Субъекта на Память / Восприятие Памятью Субъекта 6 Воздействие Памяти на Субъекта / Обращение Субъекта к Памяти

Организационная структура УДИ Схема организации УДИ приведена на рис. 3. Входящие в состав УДИ: Организатор, Заказчик, Управляющий, Аналитик,

Разработчик и Объект обучения образуют иерархическую многослойную струк-

))/(/)/(( 12102 ОбъектСубъектWWWD ==  

13W

 Субъект:  Ял , Разум, Ум, Чувства, Органы действия

 

Объект 

Вс

3

1

Память Субъекта

P

S

2

5

0

Яи

Аналитик Управляющий

Заказчик

Организатор-Личность

Организатор-Основа

P – потребность S – состояние Яи – я истинное Ял – я личностное 

Разработчик

43

Page 120: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  120

туру. Ролевое участие участников УДИ при проведения практических занятий и лабораторных работ в форме учебной деловой игры приведено в табл.3-8.

Таблица 3

Ролевое участие Организатора в составе УДИ Этапы УДИ

Теоретические (семинары) занятия Лабораторные занятия

Подготовка 1. Разработка методического обеспе-чения по УДИ

1. Подготовка методического обес-печения по ЛР

Проведение

1. Распределение ролевого участия студентов по темам; 2. Управление проведением УДИ; 3. Подведение итогов.

1. Распределение ролевого участия студентов по вариантам ЛР 2. Управление проведением. 3. Итоги ЛР.

Отчёт 1. Передача отделу Управления про-токола для отчёта по УДИ. 2. Оценка качества и полноты отчёта.

1. Оценка качества и полноты от-чётов.

Таблица 4

Ролевое участие Заказчика в составе УДИ Этапы УДИ Теоретические (семинары) занятия Лабораторные занятия

Подготовка

1. Разработка реферата по теме ПЗ; 2. Подготовка к оценке качества резуль-татов по теме УДИ включая подготовку перечня потребностей по трансформа-ции учащихся в процессе реализации УДИ по теме ПЗ.

1. Подготовка к выполнению вариантов ЛР с учётом вариан-тов

Проведение

1. Постановка задачи УДИ; 2. Оценка качества реализации УДИ; 3. Формирование раздела в отчёт. 4. Ведение протокола.

1. Реализация вариантов ЛР.

Отчёт 1. Передача Управляющему протокола для отчёта 2. Оценка качества отчёта.

1. Оформление отчёта по ЛР.

Таблица 5

Ролевое участие Управляющего в составе УДИ Этапы УДИ Теоретические (семинары) занятия Лабораторные занятия

Подготовка

1. Управление подготовкой УДИ в части работы Аналитиков и Разработчиков. 2. Подготовка перечня вопросов по теме УДИ. 3. Подготовка реферата по теме УДИ.

1. Подготовка к выполнению вариантов ЛР.

Проведение

1. Управление процессом проведения УДИ с ведением протокола для отчёта. 2. Включение новых вопросов в перечень.4. Ведение протокола.

1. Реализация вариантов ЛР.

Page 121: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  121

Окончание табл. 5 1 2 3

Отчёт

1. Сбор материалов к отчёту от соис-полнителей; 2. Оформление и передача Организатору отчёта в бумажном и электронном виде.

1. Оформление отчёта по ЛР.

Рис. 3. Схема организации УДИ

Таблица 6

Ролевое участие Аналитика в составе УДИ Этапы УДИ

Теоретические (семинары) занятия Лабораторные занятия

Подготовка 1. Разработка реферата по теме УДИ; 2. Подготовка доклада по теме УДИ.

1. Подготовка к выполнению вариантов ЛР.

Проведение 1. Реализация доклада по теме УДИ и от-ветов на поставленные вопросы. 2. Ведение протокола.

1. Реализация вариантов ЛР.

Отчёт 1. Передача Управляющим в оформленном виде реферата и доклада по теме УДИ

1. Оформление отчёта по ЛР.

Связи по управлению, Связи по информации

Организатор (U2)

Заказчик (U3)

Управляющий (U4)

Аналитик (U5; U6)

Разработчик (U5; U6)

Объект обучения (U7) (База данных)

Page 122: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  122

Таблица 7

Ролевое участие Разработчика в составе УДИ Этапы УДИ Теоретические (семинары) занятия Лабораторные занятия

Подготовка 1. Подготовка примеров практического ис-пользования теоретических знаний по теме УДИ на практике

1. Подготовка к выполнению вариантов ЛР.

Проведение 1. Демонстрация использования теоретиче-ских знаний по теме УДИ на практике. 2. Ведение протокола.

1. Доклад по содержанию те-мы ЛР; 2.Ответы на вопросы по ЛР

Отчёт 1. Оформление и передача Управлению от-чета о практическом использовании знаний по теме УДИ

1. Оформление отчёта по ЛР.

Таблица 8

Фаза Ролевое участие Объекта обучения в составе УДИ Теоретические (семинары) занятия Лабораторные занятия

Подготовка

1. Формирование внутреннего и внешнего информационного обеспечения, необходи-мого для реализации УДИ. 2. Подготовка внутреннего и внешнего но-сителя, способного к трансформации в соот-ветствии с потребностью процесса накопле-ния теоретического материала и практиче-ских умений в ходе УДИ.

1. Формирование внутренне-го и внешнего информаци-онного обеспечения, необ-ходимого для реализации ЛР. 2. Подготовка носителя, спо-собного к трансформации в соответствии с потребно-стью процесса накопления практических умений.

Проведение Трансформация внутреннего (памяти участ-ника) и внешнего (черновика для отчёта) носителей.

Трансформация внутреннего (памяти участника) и внеш-него (черновика для отчёта) носителей.

Отчёт Трансформация внешнего носителей отчёта (печать, CD-R).

Трансформация внешнего носителей отчёта (печать, CD-R).

Обоснование организационной структуры УДИ, приведённой на Рис. 3 и в

Табл. 4–8. Любой процесс взаимодействия между субъектом и объектом (см. рис. 2) по

разрешению ПС в составе УДИ и её участников содержит семь фаз своей реали-зации [3]:

1) Наличие совокупности предпосылок W или существование основы процес-са (Для участника это Первопричина, личность обучаемого как целое);

2) Восприятие (ощущение) текущего состояния S и внутренней потребности P из памяти (Для участника это Чувства);

3) Сравнение состояния S с потребностью P и формирование отклонения же-лаемого от действительного (Для участника это Ум);

4) Постановка задачи, различение, выбор направления устранения противоре-чия между текущим состоянием и потребностью (Для участника это Разум);

Page 123: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  123

5) Управление локальными целями, или желаниями, устранением отклонения через воздействия на основу S и P (Для участника это Ум);

6) Использование сил и средств трансформации процесса (Объект/Субъект) (Для участника это Органы воздействия);

7) Реализация (поглощение) полученных на этапах 2-6 результатов процесса W, созревание и проявление обновлённой причины на первом уровне взаимодей-ствия.

Учитывая выделенные выше семь фаз взаимодействия, сформируем много-слойное структурное представление процесса взаимодействия W для: личности участников УДИ, организации УДИ, вычислительной системы (ВС). Результаты выявления аналоги в многослойных представлений процессов личности, УДИ и ВС приведены в табл. 9. Через Ui в табл.9 обозначается процесс взаимодействия, соответствующий слою с номером i.

С учётом введённых выше обозначений многослойный процесс семиуровне-вого взаимодействия D7 представим в виде соотношения:

)))))))//(//(//(//(//(//(/(

777666555

4443332221107

YPSYPSYPSYPSYPSYPSYSYD

⊃⊃⊃⊃⊃⊃⊃=

(2)

В соотношении (2) при детализации уровней Ui используется соотношение (1)

)//( iiii YPSU = . Символ ⊃ обозначает то, что субъект внутреннего слоя iY раскрывается (формирует в качестве средств), образуя 11, ++ ii PS и )1+iY как сово-купность элементов внешнего слоя процесса взаимодействия. Фрагмент

⊃⊃= 110 /( YSY выражения (2) соответствует результату второго шага детализа-

ции, рассмотренного в работе [2] ))/(/)/(( 12102 СубъектОбъектWWWD == .

Таблица 9

Ui

Слой личности на этапе реализации УДИ

Слой УДИ на этапе реали-зации УДИ

Слой ВС на этапе реализации вычислительного процесса

U1 Основа человека Учебное заведение Информационные технологии U2 Потребность Организатор (Потребность

в знаниях) Потребность вычислений

U3 Разум Заказчик Пользователь U4 Ум Управляющий Операционная система U5 Чувства Аналитики и Разработчики Драйверы ввода и вывода U6 Физическое тело Участники УДИ Технические средства ВС. U7 Среда

(Объект) Дисциплина с её базой дан-ных и техническими сред-ствами

Пользователи, прикладные про-граммы и данные.

Итак, установлено подобие организационных структур процессов, связанных

с информационными технологиями, технологиями личности и УДИ. Это под-тверждает то, что положительная обратная связь между процессом учащегося и процессом предмета обучения «Информационные технологии» внутренне зако-

Page 124: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  124

номерна и может быть использована для повышения эффективности обучения и самосовершенствования личности. Выявленные аналогии способствуют реализа-ции целостного подхода к обучению, т.е. гармоничному развитию личности как носителя совершенного процесса жизнедеятельности.

В Московском Государственном Институте Радиотехники, Электроники и Автоматики (Технический Университет) на кафедре Интеллектуальных Техноло-гий и Систем в течение 2005, 2006, 2007, 2008,2009 учебных лет использовалась, рассмотренная выше УДИ, как форма обучению на третьем курсе дневного отде-ления по дисциплинам: «Организация ЭВМ и систем», «Операционные системы» и четвёртом курсе вечернего отделения по дисциплине «Технология программи-рования». Для компьютерной поддержки УДИ в настоящее время спроектированы опытные образцы программных средств автоматизации аудиторного и дистанци-онного взаимодействии её участников.

Литература

1. Мальшаков В.Д., Степанов В.С. Целостный подход к обучению. 55 Научно-техническая конференция. МИРЭА. Сборник трудов. Ч.4. Гуманитарные науки. Учеб-но-методические проблемы. – М.: МИРЭА, 2006. – С. 29–33.

2. Мальшаков В.Д. Учебная деловая игра «Целостный подход к обучению» 56 Научно-техническая конференция. МИРЭА. Сборник трудов. Ч.4. Гуманитарные науки. Учеб-но-методические проблемы. – М.: МИРЭА, – 2007. – С. 79–84.

3. Мальшаков В.Д. Аналогии в организации информационных процессов в вычислитель-ной системе, личности и системе обучения. Информационные и коммуникаци-онные технологии в образовании: Сб. матер. X Международной научно-практической конфе-ренции / Сборник материалов в 2-х томах. Т.1. – Борисоглебск: ГОУ ВПО «БГПИ». – 2009. – С. 183–187.

Page 125: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  125

Тарханова О.В. (г. Тюмень)

ФОРМИРОВАНИЕ ТВОРЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА СТУДЕНТОВ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

КАК ВАЖНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ СОВРЕМЕННОГО ИНЖЕНЕРА

Задача о воспитании в стенах вуза из каждого студента специалиста, на твор-

ческом уровне выполняющего свои профессиональные обязанности в настоящее время становится все актуальнее. Часто молодой специалист, вчерашний выпуск-ник технического вуза, овладев в процессе обучения определённым запасом про-фессиональных знаний, вместе с тем, как правило, испытывает некоторую расте-рянность, попадая в условия реального производства, в реальный производствен-ный коллектив, где от молодого специалиста ежедневно требуется проявление его личностных и профессиональных качеств, компетентности, подтверждающих квалификацию «инженера». Проблемы выпускника вуза связаны не только с от-сутствием у него необходимого профессионального опыта и мастерства, но и умения мыслить и действовать самостоятельно, творчески, нестандартно в слож-ных, производственных ситуациях; способности успешно, оригинально, без по-сторонней помощи решать инженерные и изобретательские задачи. В социальном заказе профессиональной подготовки специалистов, отражённом в Государствен-ных образовательных стандартах высшего профессионального образования по специальностям строительного профиля, фрагментарно формулируются требова-ния к минимуму содержания и уровню подготовки инженера по избранной специ-альности в виде перечисления определённых знаний, умений, навыков, способно-стей, которые выпускник технического вуза должен уметь использовать в буду-щей профессиональной деятельности, но к сожалению, не нашло отражения, что будущего инженера надо готовить, прежде всего, к самостоятельной творческой деятельности. В связи с этим возрастает роль высшего образования, призванного, вооружив вчерашнего выпускника школы, а ныне студента вуза углубленными фундаментальными знаниями, практическими умениями и навыками, формиро-вать у каждого студента в процессе обучения его творческую самостоятельность как целостное качество личности.

В настоящее время вряд ли можно найти человека, который бы не понимал важность использования ЭВМ, информационных технологий, как в современном производстве, так и во многих сферах человеческой жизнедеятельности. Это осо-бенно обуславливает важность формирования творческого потенциала будущих специалистов в этих областях. Приведём два примера, направленных на развитие творческого потенциала студентов в области информационных технологий. Пер-

Page 126: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  126

вый пример показывает возможность формирование творческих навыков в произ-водственной сфере.

Современное производство, куда попадает вчерашний выпускник, молодой инженер невозможно представить как без использования ЭВМ, информационных технологий, так и грамотно организованного рабочего места его сотрудников. Для обеспечения этого очень важно увидеть, где и что можно автоматизировать, как ускорить, упростить, облегчить человеческий труд и сократить фактор человече-ской ошибки, увеличив тем самым производительность труда. Способность к этому непосредственно связано с наличием творческого потенциала у молодого специалиста. Студенты, обучающиеся на таких специальностях как «автоматиза-ция управления», «информатика и информационные системы» и другие должны научиться, легко справляются с подобного рода задачами. Для формирования данного типа навыков в качестве технического задания на производственную практику, курсовое проектирование и т.п. могут быть предложены задачи связан-ные с разработкой программы, направленной на автоматизацию рабочего места, сотрудника какого либо предприятия.

Одним из таких мест является рабочее место диспетчера службы такси. Ра-бота диспетчера данного предприятия заключается в многократно повторяю-щейся определенной последовательности действий, причем во время рабочего дня ему приходиться неоднократно запоминать и использовать большие объёмы информации: о расположении автомобилей в конкретный момент времени, про-должительности занятости автомобиля, заказах, адресах и многом другом. В конце смены необходимо подсчитывать количество заказов, доходы, прибыль и т.д. Избежать всего этого можно, если автоматизировать данный процесс дея-тельности.

С этой целью нами проведена работа в трёх направлениях: 1. Сбор материала о деятельности диспетчера службы такси (на примере

службы «Ладья» города Тобольска, Тюменской области). 2. Анализ существующих программных средств, позволяющих реализовать

поставленную задачу. В ходе, которого выяснилось, что программ, решающих по-ставленную задачу полностью, не нашлось: есть либо только базы данных, либо просто программы-составители карт.

3. Разработка собственной программы. Основными аспектами программы являются: - хранение и обработка информации об автомобилях, водителях, заказах; - возможность отслеживать положение автомобилей по карте городских

районов; - показ статистики в виде графиков о работе службы такси за определенный

промежуток времени (доходы, расходы, прибыль, рейтинг водителей); - вывод (в том числе на печать) информации о работе такси. В результате была создана программа в среде программирования C++ Builder.

В качестве баз данных были выбраны Paradox 7, а языка запросов язык SQL. Со-временные базы данных обусловили надежность, а язык запросов SQL – гибкость

Page 127: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  127

предоставляемой информации и сокращение кода программы. Использование объектно-ориентированной среды программирования обеспечило простой и по-нятный графический интерфейс.

Рис. 1. Пример программы в работе

В настоящий момент программа используется в двух службах такси города То-

больска (службы «Ладья» и «Барс»). После первой недели использования программы было замечено увеличение прибыли службы примерно на 10%, в основном за счет оперативности обработки информации, которую получает диспетчер такси и как следствие уменьшение простоя автомобилей и сокращения времени реагирования.

Программа защищена от несанкционированного копирования методом ска-нирования аппаратной части с последующим MD5 кодированием в уникальный идентификационный номер компьютера. Для регистрации покупается серийный номер, соответствующий этому идентификационному номеру компьютера.

Дальнейшее развитие программы видится нами в следующих направлениях: - увеличение параметров статистики, более детальный их анализ и представ-

ление в таком виде, в котором они могли бы подсказать наиболее грамотное и экономически выгодное управление службой;

- повышение удобства пользования программой: создание «горячих» соче-таний клавиш вызова основных функций, изменение функции настройки про-граммы;

- добавление других шаблонов отчетов для печати.

Page 128: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  128

Безусловно, многие знают и то, что ЭВМ, информационные технологии прочно вошли практически во все сферы жизнедеятельности человека. Второй пример показывает возможность формирование творческих навыков в использо-вании информационных технологий в бытовой сфере.

Оплата коммунальных услуг является одной из важнейших необходимостей быта каждого человека. Рутинное заполнение квитанций, постоянная смена тари-фов оплаты, банковских реквизитов, хранение квитанций и так далее, отнимает у каждого из нас значительную часть времени и сил.

Для удовлетворения этих потребностей возникла идея автоматизировать дан-ный вид деятельности. А именно разработать программу для домашнего исполь-зования, которая бы стала помощником в заполнении к оплате квитанций по ком-мунальным услугам, а также ведение их архива.

Для написания программы была выбрана среда Borland Delphi 7 Enterprice. В программе использована линейка компонентов, таких как FastReport ver 3.10 (соз-дание отчётности), DevExpress (интерфейс программы). Для обмена данными с базами данных, в программе используется BDE (Borland Database Engine).

Коротко опишем работу программы: 1. Программа имеет оконный режим работы, при запуске программы появля-

ется окно-заставка (Logo), где происходит инициализация приложения и открытия всех баз, которые используются в программе, а также проверка необходимых тре-бований.

2. Далее появляется главная форма программы, на которой по умолчанию отображается:

• панель статуса (StatusBar), где отображается текущая дата, время и день недели;

• пользователь, который работает с программой (по умолчанию он не вы-бран). Для более удобной работы с программой, рекомендуется выбрать пользо-вателя, указав при этом его Ф.И.О. и адрес проживания. После выбора пользова-теля, в программе по умолчанию в полях ввода информации о плательщике, будет подставляться нужная информация.

В качестве примера рассмотрим, заполнение квитанции об оплате за воду (холодная, горячая вода и водоотведение). На рис. 1 представлен образец основ-ного окна, для введения необходимой информации по определённому виду воды (горячая, холодная). Если пользователь был выбран, то поля Ф.И.О. и адрес будут заполнены. Далее, для «Горячей воды» выбирается период оплаты, затем вводятся показания водомера, осуществляется переход на заполнение «Холодной воды», где также указывается месяц оплаты и показания водомера. После ввода всей не-обходимой информации, нажимается на кнопку «Рассчитать». Если все показания были введены правильно, то будут выведены расчеты, в противном случае будет выдана ошибка с описанием её возникновения. После расчетов, можно вывести готовый отчёт, нажав на кнопку «Отчёт». После нажатия на кнопку «ОК», все данные будут добавлены в архив, которые потом можно будет просмотреть в лю-бое время.

Page 129: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  129

Рис. 2. Пример программы в работе. Заполнение квитанции по оплате за воду

Программа была размещена на специальном сайте Интернета. Где преду-

смотрены возможности: - обязательного фиксирования каждого человека просмотревшего програм-

му за определённый день (общее количество смотревших); - ведения статистики по положительным отзывам о работе и необходимости

использования программы; - отправки отзывов и рекомендаций на наш адрес в электронной почте. Анализ работы сайта позволяет констатировать, что по истечении двух дней

рейтинг программы поднялся до четырёхсот шестнадцати человек. А именно, из пятисот пользователей просмотревших данную программу, четыреста шестна-дцать положительно оценили её).

В перспективе программа может дорабатываться с учётом получаемых отзы-вов, а также наших идей, среди которых можно отметить следующие:

1) учёт статистики по оплате; 2) подготовка отчёта по закрытию года; 3) возможность заполнения банковских реквизитов по оплате любым пользо-

вателем; 4) добавление новых отчётов и форм заполнения квитанций по оплате за дру-

гие виды услуг (газ, свет и т.д.); Опыт показывает, что выполнение заданий такого рода позволяет: - активизировать учебную деятельность студента;

Page 130: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  130

- повысить интерес студента к предмету; - сформировать умения самостоятельной работы с информацией; - развивать творческий потенциал студента; - определить связи между дисциплиной и производством; - оценить место и значимость дисциплины в инженерной подготовке спе-

циалиста; - найти индивидуальный подход к студенту через его интерес к предмету.

Page 131: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  131

Алфеева Е.Л. (г. Орел)

ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННО- АНАЛИТИЧЕСКОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ

В НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ СТУДЕНТОВ

Актуальность вопроса. В условиях развития информационного и инноваци-онного общества необходимы специалисты способные к непрерывному профес-сиональному росту, научно-исследовательской и инновационной деятельности, принятию рациональных и оптимальных решений, широкого применения инфор-мационных технологий во всех сферах профессиональной деятельности. На конку-рентоспособном развивающемся производстве, в науке, образовании особенно вос-требованы специалисты, способные ставить и эффективно решать новые нетиповые задачи профессиональной деятельности, а также способные к самостоятельным действиям в условиях недостатка и неполноты информации, дефицита времени.

Успешность формирования и развития всех перечисленных функций специа-листов во многом зависит от их готовности к работе в информационной среде профессиональной деятельности. Эффективная работа в информационной среде профессиональной деятельности обеспечивается готовностью специалиста к по-иску, отбору, переработке и структурированию больших объемов информации, т.е. его информационно-аналитической компетентностью, а также готовностью к автоматизации этих процедур и операций средствами современной вычислитель-ной техники и методами информационных технологий, т.е. информационно-технологической компетентностью. В связи с этим необходимо обосновать и раз-работать структуру информационно-аналитической компетенции/компетентности во взаимосвязи с другими компонентами профессиональной компетен-ции/компетентности. В связи с тем, что компетентностный подход находится в стадии формирования как в российском, так и зарубежном образовании, необхо-димо обозначить рабочие определения и положения, применяемые в данной рабо-те. Будем опираться на публикации в электронной и периодической печати таких известных российских разработчиков компетентностного подхода как П.В. Беспа-лов, М.Т. Громкова, И.А. Зимняя, В.В. Краевский, В.Д. Магазанник, В.М. Мона-хов, А.В. Могилев, А.В. Хуторской, Е.Н. Перевощикова, В.Н Софьина, [1–7] и за-рубежных, таких как Дж. Равен, Ж. Делор [8, 9]. С учетом того, в науке, произ-водстве и образовании работают специалисты разных поколений необходимо поддерживать преемственность между подходами на основе оценки знаний, уме-ний, навыков и компетентностным.

Основные положения компетентностнго подхода. Компетентностный подход, согласно Концепции модернизации российского образования на период

Page 132: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  132

до 2010 г. и далее, а также материалам по долгосрочной перспективе развития системы образования «Российское образование-2020: модель образования для ин-новационной экономики» [10, 11] является одним из наиболее значимых компо-нентов модернизации содержания образования.

Компетентность и компетенцию различают по принадлежности и соответст-вию субъекту или личности и профессиональной деятельности. Под компетен-циями понимают требования конкретной профессиональной деятельности к её субъекту или личности. Компетенции определяются по отношению к определен-ному кругу объектов и процессов некоторой предметной области. Компетенции рассматривают как круг полномочий, предоставленных законодательно-нормативными актами, уставом и другими актами конкретному органу или долж-ностному лицу, а также знания и опыт, которые необходимо приобрести личности в процессе профессиональной деятельности.

Компетентность – это соответствие личности требованиям профессиональной деятельности. Профессиональная компетентность специалиста, обеспечивающая получение высоких результатов в работе, основывается на теоретических знаниях, практических умениях, устойчивых навыках, опыте профессиональной деятель-ности, способности выстраивать цели и ценности. Компетентность личности, как результат образования и приобретаемого производственного опыта, проявляется в способности качественного и продуктивного решения профессиональных про-блем и задач [3].

Компетентность основывается на интеллектуальных, коммуникативных, эмо-циональных и волевых качествах личности. Ряд специалистов акцентирует вни-мание на следующих профессионально значимых качествах личности, от которых существенно зависит успешность профессиональной деятельности: ответствен-ность, целеустремленность, настойчивость, инициативность, добросовестность, исполнительность, толерантность, лояльность, объективность, социальная прони-цательность и др. [2]. Поэтому воспитание и самовоспитание будущих специали-стов должно предусматривать концентрацию их внимания на этих качествах.

А.В.Хуторской предлагает трехуровневую иерархию компетенций примени-тельно к общему образованию [4]. Рассмотрим её по отношению к профессио-нальному образованию. Подчеркиваем, что с позиций выстраивания рациональ-ной понятийно-терминологической системы на основе законов логики все рас-сматриваемые компетенции целесообразно именовать профессиональными компетенциями, т.е. использовать это понятие как обобщающее.

1) Ключевые компетенции – относятся к общему или метапредметному со-держанию образования и должны реализовываться во всех дисциплинах. Эти компетенции универсальны и являются общепрофессиональными, т.е. приме-нимы для всех специальностей и направлений. Они основываются на общенауч-ном знании, философских основах науки, системном подходе.

2) Общепредметные или базовые компетенции – относятся к определен-ному кругу взаимосвязанных учебных дисциплин и образовательных областей с устойчивыми межпрежметными связями. Эти компетенции являются межпро-

Page 133: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  133

фессиональными, они применимы для смежных специальностей и направ- лений.

3) Специальные или предметные компетенции – частные по отношению к двум предыдущим уровням компетенций, имеющие конкретное описание и воз-можность формирования в рамках отдельных учебных дисциплин. Они являются узкопрофессиональными и реализуются в конкретной области профессиональ-ной деятельности и определенных профессиональных функциях.

Целесообразность именно трехуровневой иерархии компетенций обусловлена на наш взгляд, с одной стороны, соответствием уровневой системе образования. При этом ключевые компетенции осваиваются на всех образовательных уровнях, базовые доминируют на уровне бакалавриата, а специальные – на уровне магистратуры.

С другой стороны, необходимо иметь ввиду, что практическая значимость этой стратификации направлена на повышение взаимопонимания и эффективно-сти взаимодействия представителей как смежных так и несмежных специально-стей и направлений при решении научных, образовательных, производственных проблем и задач. Решающее влияние на это для представителей неродственных специальностей и направлений оказывают именно ключевые общепрофессио-нальные компетенции. Бесспорно, что общекультурные компетенции необходимы современному человеку, но ограничиваться только ими в профессиональной дея-тельности недостаточно. Это подтверждается сложностями во взаимодействии и отсутствием взаимопонимания специалистов несмежных профессий при решении междисциплинарных задач. Многочисленные примеры можно приводить из опы-та информатизации образования, внедрения инновационных педагогических тех-нологий в профессиональном (непедагогическом) образовании и, в частности, компетентностного подхода и др.

Учитываем также, что при получении профессионального образования осваи-вается подготовка по профильным и непрофильным дисциплинам и курсам. В профильных дисциплинах обучающийся знакомится с компетенциями и обретает компетентность по отношению к объектам и процессам, которыми он в дальней-шем будет управлять, преобразовывать и т.д. В профессиональной деятельности приходится взаимодействовать с непрофильными объектами и процессами. Неко-торые непрофильные объекты и процессы образуют среды, являющиеся источни-ками ресурсов профессиональной деятельности. Например, природная среда, ин-формационная среда, образовательная среда и др. Другие непрофильные объекты являются инструментами, моделями, методами профессиональной деятельности. Например, математические методы, информационные технологии, аналитико-синтетические методы и др. Использование таких сред, инструментов, методов требует по меньшей мере общепрофессиональной подготовки, общекультурный уровень явно недостаточен.

Формирование перечня ключевых компетенций для организации научно-исследовательской работы студентов. Внедрение компетентностного подхода в образовательную систему осложняется, на наш взгляд, следующим. Концепту-альные основы современного образования, гуманистически ориентированные и

Page 134: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  134

компактно представленные Жаком Делором интуитивно понятные, бесспорные и принятые мировым научным сообществом, гласят: научиться познавать, научить-ся делать, научиться жить вместе, научиться жить [9]. Их можно рассматривать как метакомпетенции, требующие детализации. Вместе с тем, разработанные на их основе многочисленные детализированные списки компетенций, насчитываю-щие десятки позиций, трудны для практического использования в силу того, что они имеют слишком большой объемы и не структурированы [8]. В тоже время эти списки компетенций отличаются содержательной неполнотой. Их неполнота обу-словлена тем, что представлены преимущественно социально-личностные компе-тенции. Предложения по формированию упорядоченного перечня ключевых ком-петенций излагаются в работах И.А. Зимней, Е.Н. Перевощиковой, В.В. Краевского, А.В. Хуторского в общем и начальном профессиональном обра-зовании, В.А. Сластенина в высшем педагогическом образовании. Исходя из того, что спи-сок ключевых компетенций нуждается в систематизации и структурированию не только по уровням обучения, но и в соответствии с типологией предметных об-ластей, сформулируем его применительно к формированию информационно-аналитических компетенций в высшем профессиональном образовании (непро-фильном информационно-технологическом образовании) для использования в на-учно-исследовательской работе студентов.

1. Ключевые компетенции в предметных областях «Социальные и гумани-тарные системы» или социально-личностные компетенции.

1.1. Социально-трудовые компетенции отражают способности к понима-нию сущности и социальной значимости своей профессии.

1.2. Ценностно-смысловые компетенции состоят в способности выстраи-вать цели и ценности, соотносить и координировать личные, коллективные, об-щечеловеческие цели и ценности.

1.3. Системно-аналитические компетенции состоят в способности к систем-ному, абстрактному, алгоритмическому, критическому, аналитическому мышлению.

1.4. Компетенции личностного самосовершенствования отражают устой-чивое стремление к самосовершенствованию (самопознанию, самоконтролю, са-мооценке, саморегуляции и саморазвитию), стремление к творческой самореали-зации, готовность к приобретению новых знаний, готовность к постоянному про-фессиональному росту, способность к профессиональной рефлексии, готовность вести здоровый образ жизни.

1.5. Организационно-управленческие компетенции отражают способности применения системного подхода к решению производственных проблем и управ-лению ресурсами; организаторские способности; готовность к командной работе и позитивному взаимодействию и сотрудничеству с коллегами; готовность прояв-лять ответственность за выполняемую работу, готовность к принятию решений, толерантность.

1.6. Коммуникативные компетенции отражают способности к деловому общению; получению, восприятию и предоставлению необходимой и достаточ-ной информации для эффективного разделения труда в командной работе.

Page 135: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  135

1.7. Компетенции передачи социального и профессионального опыта от-ражают способности анализировать, адекватно оценивать, эффективно распро-странять личный опыт собственной профессиональной деятельности.

1.8. Исследовательские и инновационные компетенции отражают способ-ности к выдвижению идеи и формулированию темы исследования, постановке за-дачи, разбиению её на подзадачи; выбору методов решения, форм и методов кон-троля результатов исследований; готовность к применению результатов научных исследований для создания новых продуктов и технологий, их внедрению в обра-зование, науку, производство.

2. Ключевые компетенции в предметных областях «Знаковые системы» или семиотические компетенции.

2.1. Лингвистические компетенции, т.е. компетенции владения нескольки-ми (более, чем одним) естественными языками.

2.2. Компетенции управления знаниями, т.е. освоение методов создания структурированных информационных ресурсов для постановки и решения про-блем и задач профессиональной деятельности, отражают способности качествен-ного отбора, освоения передового и перспективного знания, производства и вне-дрение нового знания.

2.3. Информационно-аналитические компетенции отражают способности к информационно-аналитической деятельности, т.е. умению собирать, структури-ровать, перерабатывать, анализировать информацию в информационной среде общества и на реальных объектах предметной области по специальности или на-правлению своей профессии, интерпретировать информацию и адаптировать её к профессиональным задачам, представлять её в адекватных знаковых моделях (ло-гико-лингвистических, математических и программных), умению составлять сис-темное описание объектов и процессов предметной области в знаковых моделях естественных, математических и искусственных языков.

2.4. Компетенции аналитико-синтетической переработки информации отражают готовность к свёртыванию и развёртыванию научных текстов, построе-нию рефератов, библиографического описания документов, построению тезауруса предметной области, аналитико-критических обзоров и докладов о состоянии и перспективах развития предметной области; обеспечивают готовность установле-ния полноты, точности, непротиворечивости, достоверности, актуальности ин-формации, а также понимание проблемы, её структурирование, документальное обеспечение профессионального взаимодействия и коммуникации при постановке задач и подготовке принятия решений.

2.5. Нормативно-правовые и морально-этические компетенции инфор-мационного общества, т.е. знание и применение нормативно-правовых и мо-рально-этических норм работы с информацией в информационной среде общества и профессиональной деятельности.

3. Ключевые компетенции в предметных областях «Информационная техно-сфера» или информационно-технологичечкие компетенции отражают устойчи-вое стремление к освоению и развитию информационной техносферы, как одного

Page 136: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  136

из системообразующих компонентов информационной среды общества и профес-сиональной деятельности.

3.1. Компетенции в тенденциях развития информационной техносферы в том числе архитектуры вычислительных систем, компьютерных сетей, операци-онных систем и др.

3.2. Компетенции в тенденциях развития информационных систем, в том числе, технологий баз данных, баз знаний, информационно-поисковых систем, технологий электронного документооборота, интеллектуальных информационных систем, Web-технологии, и др.

3.3. Компетенции в технологиях автоматизации переработки информа-ции текстов на естественном языке, в том числе, реферирования текста на есте-ственном языке и составления ранжированного словаря ключевых терминов (на-пример, TextAnalyst), технологии автоматизации перевода текстов на естествен-ном языке (например, Promt), технологии создания структурированных электронных коллекций документов (например, Greenstone), технологии и серви-сы для установления автора документа (например, AntiPlagiat.ru) и др.

Ключевые профессиональные компетенции взаимосвязаны и взаимообуслов-лены. Семиотические компетенции, в частности, информационно-аналитические и аналитико-синтетической переработки информации, обеспечивают развитие соци-ально-личностных компетенций, освоению информационных ресурсов предметной области по специальности или направлению. Информационно-технологические компетенции обеспечивают освоение методов автоматизированного управления информационными потоками, что также благотворно влияет на развитие социаль-но-личностных и семиотических компетенций. Адекватное представление структу-ры взаимосвязанных компетенций, обоснование системообразующих функций компетенций информационно-аналитической и аналитико-синтетической перера-ботки информации способствует разработке научно-методического сопровождения и информационного обеспечения развития компетенций и формирования компе-тентностей обучающегося. Оно предусматривает акцентирование внимания не только на отдельных компонентах, но в большей степени ориентировано на по-этапное формирование взаимосвязанных комплексов интегративных знаний, уме-ний и навыков информационно-аналитической деятельности, аналитико-синтетической переработки информации, их автоматизации и широкого примене-ния информационных технологий в профессиональной деятельности, приобретения самостоятельного и коллективного опыта этой деятельности.

Формирование и развитие информационно-аналитической и аналитико-синтетической компетенций/компетентностей в информационной среде ву-за. Информационно-аналитические компетенции необходимы для выполнения основных процедур и операций информационно-аналитической деятельности как системообразующего компонента в составе научно-исследовательской и иннова-ционной деятельности. Информационно-аналитические компетенции проявляют-ся в способности организации и развития информационной среды профессио-нальной деятельности [12, 13]. Наиболее компактная трехкомпонентная модель

Page 137: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  137

информационной среды профессиональной деятельности отражает кадровые структуры необходимой квалификации (специалисты); информационную техно-сферу; объекты прикладных предметных областей (как источники и приёмники информации), информационные потоки I1-I10. Информационной среда профессио-нальной деятельности поддерживает профессиональную коммуникацию, органи-зационно-управленческую работу и обеспечивает необходимые и достаточные информационные потоки взаимодействия руководящего и исполнительского со-става I1-I2, а также управление объектами и процессами предметных областей I7-I8, I5-I6. Информационной среда профессиональной деятельности поддерживает процессы сбора научно-технической информации, её аналитико-синтетическую переработку, что является обязательным этапом научных исследований и иннова-ционной деятельности I3-I4, I9-I10.

Развитие и формирование информационно-технологической компетентности, информационно-аналитической и аналитико-синтетической компетентности обу-чающихся наиболее успешно происходит в условиях информационной среды об-разовательного учреждения, содержащей комплекс моделей информационной среды профессиональной деятельности в соответствии с направлениями и специ-альностями вуза. Развитие и формирование как информационно-технологической, так и информационно-аналитической компетентности требует системной специ-ально организованной образовательной деятельности в течение всего периода обучения, опирающейся на обязательные курсы информатики, информационных технологий, междисциплинарные курсы по выбору (в соответствии с учебным планом дисциплин), самостоятельную и научно-исследовательскую работу сту-дентов. Мотивация обучающихся основывается на том, что информационно-технологическая и информационно-аналитическая компетентности послужат им в качестве методов, средств, инструментов эффективной реализации профессио-нальной деятельности. В социально-личностном плане при таком подходе обу-чающимся предоставляются возможности раскрыть и развить свои способности анализа и синтеза информации и знаний. Работа в информационной среде вуза по-зволяет получить опыт командной работы по организации информационных ре-сурсов по специальности или направлению, в том числе:

• осваивать информационные технологии как инструмент организации и развития информационного обеспечения профессиональной деятельности;

• обращаться к профессиональному опыту и электронным ресурсам по спе-циальности или направлению обучения;

• создавать структурированные информационные ресурсы по специальности или направлению обучения, которые можно использовать для изучения дисцип-лин учебного плана, продолжения научно-исследовательской работы, выполнения курсовых и дипломной работ;

• обеспечивать развитие профессиональной рефлексии, формировать навыки самодиагностики и самооценки результатов работы;

• получить опыт решения социально-значимой задачи по организации и раз-витию информационного обеспечения профессиональной деятельности в ходе командной работы.

Page 138: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  138

Одной из наиболее продуктивных форм методической реализации развития информационно-аналитической компетентности является проектная деятель-ность студентов по преобразованию и развитию информационной среды образо-вательного учреждения. Это достигается путём включения новых или преобра-зования имеющихся моделей информационной среды профессиональной дея-тельности в информационную среду вуза. Для организации научно-исследовательской работы студентов, а также повышения её результативности и качества, сокращения времени на оформление отчетной документации в локаль-ной сети вуза студентам предлагается рабочая тетрадь на бумажных и электрон-ных носителях [14]. Рабочая тетрадь содержит описание и рекомендации для выполнения процедур и операций мягкого алгоритма разработки модели инфор-мационной среды профессиональной деятельности и включает следующие блоки: организационный и постановка задачи (ПЗ), рефлексии, аналитико-синтетической переработки информации, оценки результатов научно-исследовательской работы студентов. В наборе прототипных электронных до-кументов для организации и составления отчётов НИРС содержатся: схема мо-дели информационной среды профессиональной деятельности, формализован-ный реферат текста (ФРТ), формализованное описание рефлексии обучающегося (ФОРО), а также списки литературы (СЛ) и адресов сайтов (САС). Эти инфор-мационные ресурсы позволяют организовать командную работу, ускорить и по-высить эффективность поиска и сбора информации, её сжатие и структурирова-ние. Основные блоки мягкого алгоритма разработки модели информационной среды профессиональной деятельности отражены в табл. 1–4. В таблицах уста-новлено соответствие между опрециями мягкго алгоритма разработки модели информационной среды профессиональной деятельности и доминирующими на каждом из этапов ключевыми компетенциями.

Дальнейшее развитие предлагаемого подхода необходимо вести в направле-нии построения эффективного оценивания сформированности информационно-аналитической и аналитико-синтетической компетенции/компетентности, что обеспечивается возможностью выделения их существенных признаков. К сущест-венным отнесем следующие признаки: предметно-содержательный, который от-ражает знание информационных аспектов управления объектами и процессами предметной области по специальности или направлению; методологический, ко-торый представляет теоретические основы и практическое применение информа-ционных технологий и методов для решения профессиональных задач, эффектив-ной реализации информационно-аналитической и аналитико-синтетической дея-тельности; мотивационный, который характеризует осознание семантического (смыслового) и прагматического (оценка полезности) аспектов информационно-аналитической и аналитико-синтетической деятельности в составе профессио-нальной деятельности; оценочный, позволяющий выполнить объективный анализ и контроль результатов информационно-аналитической и аналитико-синтети-ческой деятельности.

Page 139: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  139

Таблица 1. Мягкий алгоритм разработки модели информационной среды профес-сиональной деятельности. Организационный блок. Постановка задачи

Наименование операций Наименова-ние компо-нента ИСПД

Прототипные элек-тронные документы для составления от-

чёта НИРС

Номер доми-нирующей ключевой

компетенции Организовать микроколлектив, выбрать лидера.

Специалист, I7, I8, I9, I10

Шаблон протокола круглого стола

1.5, 1.6.

Выделить объект наблюдения и изучения.

Объект I9, I10

ПЗ 1.3.

Установить макро-, мезо-, микро-цели изучения объекта и сопоста-вить их с системой общечелове-ческих и личных ценностей.

Специалист ПЗ 1.1, 1.2.

Обосновать предмет изучения (существенные свойства или ин-тересующую грань в соответст-вии со специальностью объекта изучения).

Объекты и процессы предметной области

ПЗ 1.3.

Выбрать тему исследования в со-ответствии со своими научными и практическими интересами.

Объект ИТ-сфера

ПЗ 1.2, 1.8.

Выбрать руководителя исследо-вания. Согласовать и обосновать условия взаимодействия с руко-водителем исследования.

Специалист I7 , I8

1.5.

Согласовать тему исследования с руководителем (преподавателем).

I7 , I8 ПЗ 1.5, 1.8.

Оценить имеющиеся в распоря-жении информационные ресурсы об объекте и предмете исследо-вания в соответствии макро-, ме-зо-, микро-целями изучения объ-екта и темой исследования.

ИТ-сфера (ИР) I7 , I8, I5, I6

ФРТ 1.2, 2.2.

Распределить обязанности в мик-роколлективе.

Специалист I9, I10

Шаблон протокола круглого стола.

1.5.

Таблица 2. Мягкий алгоритм разработки модели информационной среды профес-сиональной деятельности. Аналитико-синтетическая переработка информации

Наименование операций Наименование компонента

ИСПД

Прототипные электрон-ные документы для со-ставления отчёта НИРС

Номер доминирую-щей компе-тенции

1 2 3 4 Построить микрословарь темы на основании своих знаний и имеющихся в распоряжении ин-формационных ресурсов.

ИТ-сфера (ИР)

ФРТ 2.4.

Page 140: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  140

Окончание табл. 2 1 2 3 4

Провести поиск и изучить научные тексты, рекомендованные препо-давателем в электронной библио-теке, локальной сети вуза или сети Интернет, руководствуясь списка-ми литературы (СЛ) и адресов сай-тов (САС) рабочей тетради.

ИТ-сфера (ИР) I3-I4

СЛ, САС, ГОСТ7.1-2003

2.4., 3.2., 3.3.

Выполнить самостоятельный до-полнительный поиск источников информации по ссылкам, фами-лиям авторов, ключевым терми-нам и др.

ИТ-сфера (ИР) I5, I6

СЛ, САС, ГОСТ 7.1-2003

2.3.

Установить релевантные, перти-нентные и прототипные источни-ки информации.

ИТ-сфера (ИР) ФРТ 2.4.

Составить библиографические карточки и списки первоисточ-ников научной информации.

ИТ-сфера (ИР) ГОСТ 7.1-2003 2.4.

Выполнить системное описание объекта изучения по каждому тексту, руководствуясь формали-зованным рефератом научного и учебного текста.

Объект ФРТ 2.3, 2.4.

Выполнить аналитико-критический анализ каждого тек-ста об автоматизации управления объектом предметной области по специальности, специалистах, информационной техносфере.

ИТ-сфера ФРТ 2.4., 3.

Установить сходство и различия в позициях авторов по отноше-нию к объекту изучения.

Объект ФРТ 2.3., 2.4.

Составить связные тексты рефе-ратов, аналитико-критического обзора.

ИТ-сфера (ИР) ФРТ, ГОСТ 7.1-2003 2.4., 3.3.

Таблица 3. Мягкий алгоритм разработки модели информационной среды профес-сиональной деятельности. Блок рефлексии

Наименование операций Наименование компонента

ИСПД

Прототипные электронные документы для составления отчёта НИРС

Номер доминирую-щей компетенции

1 2 3 4 Оценить свои знания и уста-новить уровень понимания исследуемой проблемы, ру-ководствуясь формализован-ным описанием рефлексии обучающегося.

Специалист ФОРО 1.4.

Page 141: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  141

Окончание табл. 3 1 2 3 4

Выполнить анализ своей ин-формационной и познава-тельной деятельности, руко-водствуясь формализован-ным описанием рефлексии обучающегося.

Специалист ФОРО 1.4.

Наметить пути и перспекти-вы дальнейшего развития темы исследования и своего профессионального развития

Специалист ФРТ, ФОРО, шаблон прото-кола «мозгово-го штурма».

1.4., 1.8.

Таблица 4. Мягкий алгоритм разработки модели информационной среды профес-сиональной деятельности. Оценка результатов НИРС.

Наименование операций Наименование компонента

ИСПД

Прототипные электронные документы для составления от-чёта НИРС

Наименование до-минирующей ком-

петенции

Оформление результатов ра-боты на бумажных и элек-тронных носителях.

ИР Примеры сту-денческих работ на сайте и в ло-кальной сети вуза

1.6., 3.3.

Предъявление результатов работы на бумажных и элек-тронных носителях в устных сообщениях, докладах, дис-куссиях.

ИСПД, ИР I3-I4 I7-I8

Шаблон прото-кола конферен-ции

1.6., 3.3., 1.8.

Подведение итогов поиско-вой и информационной дея-тельности, формирование рекомендаций для совер-шенствования ИСПД вуза.

ИСПД, ИР, I3-I4 I7-I8

Шаблон резо-люции конфе-ренции

1.5., 1.8., 3.

Использование мягкого алгоритма разработки модели информационной сре-

ды профессиональной деятельности позволяет формировать устойчивое стремле-ние обучающихся к освоению и развитию информационной культуры, информа-ционной среды общества и профессиональной деятельности. Представление ком-пактной иерархической структуры взаимосвязанных ключевых компетенций, выявление системообразующих функций информационно-аналитических компе-тенций и компетенций аналитико-синтетической переработки информации позво-ляет разрабатывать и совершенствовать научно-методического сопровождение и информационное обеспечение формирования профессиональных компетентно-стей обучающегося. Мотивация студентов в направлении активного освоения ме-тодов автоматизации и информатизации предметной области по специальности или направлению обучения позволит в дальнейшем широко применять информа-

Page 142: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  142

ционные технологии как в научно-исследовательской и инновационной деятель-ности, так и в профессиональной деятельности в целом. Поэтапное формирование взаимосвязанных комплексов интегративных знаний, умений и навыков инфор-мационно-аналитической деятельности и аналитико-синтетической переработки информации, приобретения самостоятельного и коллективного опыта этой дея-тельности также способствует формированию и развитию профессиональных компетентностей обучающегося.

Литература

1. Беспалов, П.В. Акмеологическая концепция развития информационно-техноло-гической компетентности государственных служащих / [Текст] П.В. Беспалов // Ав-тореферат диссертации на соискание ученой степени доктора педагогических наук. – М.: 2006. – 66 с.

2. Софьина, В.Н. Психолого-акмеологические основы формирования профессиональ-ной компетентности специалистов в системе учебно-научно-производственной инте-грации / [Текст] // Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора психологических наук. – С.-Пб.: 2007. – 47 с.

3. Хуторской, А.В. Дидактическая эвристика. Теория и технология креативного обуче-ния / А.В. Хуторский. – М.: Изд-во МГУ, 2003.

4. Хуторской, А.В. Ключевые компетенции и образовательные стандарты // Интернет-журнал «Эйдос». – 2002. – 23 апреля. Режим доступа: http://eidos.ru/journal/2002/0423.htm – В надзаг: Центр дистанционного образования «Эйдос», e-mail: [email protected].

5. Зимняя, И.А. Ключевые компетенции – новая парадигма результата современного образования // Интернет-журнал «Эйдос». – 2006. – 5 мая. Режим доступа: http://www.eidos.ru/journal/2006/0505.htm. – В надзаг: Центр дистанционного образо-вания «Эйдос», e-mail: [email protected].

6. Громкова, М.Т. Подготовка преподавателей к реализации электронного обучения// Инновации в образовании № 9, 2009. – С. 47–64.

7. Краевский, В.В. Методология педагогики: прошлое и настоящее // Педагогика. 2002. №1. – С. 3–10.

8. Равен, Дж. Компетентность в современном обществе. Выявление, развитие и реали-зация. – М., 2002.

9. Делор, Ж. Образование: сокрытое сокровище. UNESCO, 1996. 10. Концепция-2020: развитие образования [Электронный ресурс] // Учительская газета.

Режим доступа: http://www.ug.ru/issues07/ 11. Концепция модернизации российского образования на период до 2010 года. – М.:

АПКиПРО, 2002. – 24 с. 12. Алфеева, Е.Л. Аналитико-синтетическая переработка информации в профессиональ-

ном образовании [Текст]//Образование и общество, 2009, № 4. – С. 76–82. 13. Алфеева Е.Л. Модель информационной среды профессиональной деятельности в об-

разовании [Текст]//Информационные технологии, 2006, №10. – С. 65–71. 14. Алфеева Е.Л. Поисково-исследовательский практикум по информатике. Рабочая тет-

радь для самостоятельной и научно-исследовательской работы студентов, аспиран-тов, слушателей курсов повышения квалификации [Текст]: Учеб. пособие. – Орел, Орел ГАУ, 2007. – 80 с.

Page 143: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  143

Борисов О.С. (г. Санкт-Петербург)

КОГНИТИВНЫЙ СОСТАВ ЦЕННОСТНО-НОРМАТИВНОЙ ТРАНСМИССИИ,ФОРМИРУЮЩЕЙ КРЕАТИВНОСТЬ

ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ, ОРИЕНТИРОВАННОЙ НА ЗАДАЧУ

Любая культура (социальная группа, организация, объединение, институт и

т.д.) может рассматриваться как интегративная система, элементы которой со-ставляют ценности (позитивные и негативные), нормы (правила игры) и знания (информация), обладающие такой социально-регулятивной функцией отношений с устойчивой обратной связью, какая обеспечивает ей конкурентоспособность и адаптивность в сравнении с системами со слабыми связями. К сожалению, ставя перед собой глобальные задачи, этим важным, если не единственным фактором эффективности, пренебрегают, предполагая, что сама по себе экономическая мо-тивация может решить сложные вопросы общественной модернизации. Но эко-номическое стимулирование, взятое в отдельности от других вопросов, скорее окажет деструктивное влияние в контексте общего дела на требуемый на выходе результат, чем ожидаемое, поскольку обладает дезинтегрирующим свойством. Комплексное решение вопроса предполагает выстраивание такой системы отно-шений и стимулов, которая детерминируется указанной выше ценностно-нормативной структурой, что, собственно, и составляет культуру чего бы то ни было в целом или корпоративную культуру в частности.

Если обратиться к истории вопроса, то один из создателей науки о культуре (культурологии) американский антрополог Лесли Уайт придавал культурному де-терминизму в культурной эволюции человечества фундирующее значение. Де-терминантом культурного развития всегда была технология (технологическая система), на ней основывались социальные отношения (социальная система), а из них складывалось философское осмысление действительности (идеологическая система): «Технологическая система фундаментальна и первична. Социальные системы являются функциями технологий, а философии являются выражениями технологических сил и социальных систем» [1, 391]. В культуролгии Л. Уайта системообразующим элементом является энергетическая теория. Первостепенной функцией культуры, обеспечивающей человека средствами поддержания сущест-вования, защиты и нападения, становится получение дополнительного, помимо собственного тела, источника энергии и технологический контроль над нею с по-мощью определенного рода орудий. Энергетическая теория предполагает сле-дующие этапы экстрасоматической конфигурации культурного развития: от энер-гийности собственного тела (собирательство, охота) до земледелия и скотоводст-

Page 144: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  144

ва, при которых энергетическим источником, запускающим культурную эволю-цию, оказываются зерновые – «великая движущая сила цивилизации» (Э. Тайлор), а технология производства зерна является ее контролирующим ору-дием. Урожайность растений на единицу человеческого труда существенно воз-растает благодаря тому, что культивирование заменяет собой собирательство, а одомашнивание животных, в том числе использование их в качестве тягловой си-лы, приводит к значительному увеличению энергии, которая контролировалась культурой и была необходима для культурного строительства. Требования этой технологии (Земледельческой революции) влекут за собой построение и конст-рукцию таких социальных отношений, которые оптимально со-ответствуют и способствуют организации эффективного производства и высвобождают челове-ческие ресурсы для других целей, а также выражают себя в когнитивной ценност-но-нормированной картине мира и философии. Увеличение количества энергии на душу населения в год становится пусковым механизмом культуры и ее эволю-ции (запускает великие цивилизации древности). Но в своем развитии культуре не удается подняться выше тех вершин, где достигается предел развертывания ее творческих сил на основе однажды найденного источника энергии и принципа ее использования. Экстенсивный прогресс культуры, проявляющийся в численности населения, укрупнении политических образований, накоплении богатства, быст-ром развитии искусств и наук останавливается, требуя интенсивного переустрой-ства социальных отношений в качестве поискового механизма для продолжения развития. Как говорит Л. Уайт, «при данном количестве энергии культурное раз-витие может прогрессировать лишь до определенных пределов – до пределов эф-фективности орудий» [1, 402].

Конфликт между прежней организацией социальных отношений аграрного общества и ее несоответствием истощившимся энергийным потенциям делает со-циальную конструкцию формальной в том смысле, что она больше не заключает в себе символьно-вербальной и невербальной наполненности разделяемого смысла и влечет за собой брожение социальных сил в целях высвобождения человеческо-го ресурса из тенет навязчивых и непродуктивных, но таких взлелеянных косных форм. Высвобожденный человеческий ресурс ищет в прошлом силы идеального переустройства, а находит в настоящем энергию самого себя.

Пройдя возобновляющиеся циклы и попутно совершая открытия, человечест-во встало на пороге Топливной революции. Следующий этап развития культуры опирался уже на использования сил природы в иной форме: энергия от сжигания каменного угля, позднее, нефти и газа стала добываться при помощи паровых двигателей и двигателей внутреннего сгорания (первая фаза, промышленная ре-волюция), а затем на службу человеку были поставлены энергетические ресурсы атомного ядра (вторая фаза). Социальная дифференциация и специализация, на-чавшиеся после Земледельческой революции, привели от клана и племени перво-бытной организации к сословиям и профессиональным гильдиям – от личностных отношений кровно-родственных связей к отношениям собственности и новому типу социальной организации (государству), которые фундируют дальнейшее развитие вплоть до классовой структуры индустриального общества. Топливная

Page 145: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  145

революция повлекла за собой социальные, политические и экономические пере-мены вследствие резкого увеличения энергетических ресурсов для культурного строительства. Э. Тоффлер выделяет систему ценностей, образующих код этого общества: стандартизация, специализация, синхронизация, концентрация, макси-мизация, централизация и направления разрушения кода [2, 92–117 и далее]. Так же как прежде Земледельческая, Топливная революция, пройдя определенные фа-зы, дошла до своего предела, чему свидетельствует глобальный экономический кризис, который является не чем иным, как переформатированием социальных отношений, построенных на основе индустриального общества, но вступивших в противоречие с зародившейся в его недрах новой технологией – информацион-ной. Прежний энергетический источник индустриального общества не успел ис-черпать себя, как когда-то не успела исчерпать себя земледельческая технология, как на гребень истории вышла социальная сила, поскольку технологическая ока-залась запруженной и не могла дальше развиваться сама из себя. Как и раньше земледельческая, технология оказалась в тупике по причине отсутствия стимулов для своего развития, поскольку богатые плоды ее оставались в руках пресытив-шихся, а элементы культурной эволюции всегда требуют дальнейшего отбора своих лучших признаков, т.е. свободного, ничем не приостановленного движения. Поэтому сконцентрированные в одном месте, но не использованные в полной ме-ре энергетически-объективированные в артефактах культуры ресурсы, не получив сами в себе равномерного распределения для продолжения практики свободного функционирования и отбора, стали перераспределяться не за счет логики своего собственного развития, а посредством бесконтрольных для этой логики человече-ских ресурсов социального брожения. Оно, ища оснований в справедливом рас-пределении, находит всегда не то, что искало, начав всегда с того, что должно быть в конце: не новую философию, идеологию и социальные смыслы, а то, что, находясь в субстрате этих брожений самих по себе, выкристаллизовывается как эпифеномен – новую технологию. Она становится точкой развертывания сил, ге-нерирующих энергию Новой революции для следующего этапа культурного строительства – информационного.

Итак, новая технология была найдена – эта технология интернет. Здесь, по-жалуй, впервые может раскрыться в полной мере человеческий потенциал. Во-первых, источником энергии становится сам Человек, его креативность, аккуму-лированная всем ходом развития культурной эволюции, которая привела в ре-зультате технического прогресса к сокращению расстояний, к мгновенной пере-дачи сообщения и к ускорению обменных процессов, что, в свою очередь, откры-вает доступ к огромному количеству культурных пластов, кодов и смыслов, которые при определенных условиях могут предстать в предъявленном виде как то, что активирует интеллектуальные процессы и позволяет оперировать различи-ем культурных ценностей.

Теперь посмотрим на те социальные процессы и социальные отношения, ко-торые запускает Информационная революция при помощи интернета.

Опосредованные естественной средой обитания коммутации создали искус-ственную среду, где «Бог клана, – как говорил Э. Дюркгейм, – это сам клан», он

Page 146: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  146

создал такую информационную среду, где Бог был системообразующим средст-вом клановой коммуникации. Имея разные лица или став невидимым, он был коррелятом вождя, не случайно секуляризация сопутствовала развенчанию его фигуры, сакрализация поднимала на пьедестал, тогда как забвение – на эшафот. Позиция сверхчеловека умертвляла Бога (дестабилизировала «клан», разрушая единство ценностно-нормативных определенностей), но короновала человека-массу [3]. Что могло развенчать его? Прежде всего, он сам. Но требовалось сред-ство, которое подтверждало бы ежемгновенно его несостоятельность. И такое средство было найдено: свободное, безапелляционное, незнающее внутренних барьеров и внешних преград со-общение, ни к чему не обязывающее, но вбрасы-вание и позиционирование пропозиции, которая раскрывает данность «габитуса» как подвижного сегмента наличествующего социального поля [4] в его многооб-разии секвентированных информационных потоков.

Во-вторых, из виртуальной реальности человек уже переходит в социальное поле, но в нем он определяется иначе, чем до виртуальной пропозиции. Флешмоб есть первый выход из виртуальной реальности в социальное поле, которое орга-низуется на основаниях виртуальной пропозиционной договоренности и внедря-ется в социальную реальность как сегмент, в котором к ней нет никакой отсылки. Эта виртуальная ценностно-нормативная конструкция, осмысленно значимая сама в себе, но абсурдная относительно пространства коннотаций, попадая в первич-ный поток структурированной до-реальности, не разрушает ее, но внедряется, разрушая ее культурный детерминизм и на фоне ее – культурную определенность самого субъекта флешмоба. Разрушая сети социального поля, она деконструирует его по такой же модели, как некогда внедрялось в профанное бытие чудо. Если бы мы хотели знать, как оно (чудо) работает, нам надо было б обратиться к флешмобу.

Другой пример выхода в социальную реальность на основе иного принципа согласований, чем в самой социальной реальности, являются перенесенные из виртуальной социальные игры типа Дозора: поиск каких-то мест, прохождение каким-то неизвестным маршрутом, инстанцирование (шифрование и управление) и декодирование, но все это ради одного – разрушения прежней культурной де-терминанты. Сюда можно отнести и новые способы построения шоу-бизнеса, ко-гда собравшаяся группа играет свою музыку, располагает ее в сети, получает при-знание пользователей, потом объявляется в социальной реальности, собрав по-клонников на живой концерт. Здесь и мистерия, и раз-облачение великой простоты. – Здесь уже нет нужды в поиске продюсера, который предложит играть на чужой, но востребованный манер; сложные схемы доступа к зрителю через барьеры и лабиринты конструктивно отсталых и нетворческих по своей сути со-циально-иерархических отношений здесь ломаются простым кликом. Иными сло-вами, здесь совершаются первые пробы построения социальной организации на горизонтальной основе. Здесь, снизу, организуются реальные группы отношений, сегменты гражданского общества, детерминирующие друг друга, влияющие друг на друга, открытые друг другу, позиционирующие друг другу, как в жизни, но с той лишь разницей, что здесь, снизу, определяются реальные группы интересов,

Page 147: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  147

не имеющие и не желающие иметь точки доступа к той последней инстанции, ко-торая как печать пророка санкционирует проявления чувств, мыслей и поступков. Иными словами, информационная культура, не представляя собой единого целого и не имея одного центра влияния, сегментирует группы, составленные по норма-тивам, которые складываются из свободного творческого порыва игроков соци-ального процесса, ориентированного на решение задачи. Каждый из них, имея культурную детерминанту, вносит свой интеллектуальный вклад в реализацию кооперативной цели, выставляемой ситуативной процедурой и привлекаемой адептами своих интересов.

Рассматривая этапы культурной эволюции и в связи с прогнозируемым по-строением социальных отношений на основе новой технологии взаимодействия в социальном пространстве, можно предположить:

1) форматирование культурных групп (и по этой модели корпоративной куль-туры) на основе конструирования информационной среды,

2) в информационной среде субъекты функционального и конфликтного взаимодействия ориентированы на решение креативной задачи,

3) в результате определения проблемных полей и через дискуссионные прак-тики субъекты, в доверии друг к другу и в совместном продвижении вперед, реа-лизуют кооперативные цели,

4) субъекты детерминированы тем составом ценностно-нормативных кон-стант, которые были выработаны самим процессом дискуссионного обсуждения.

И последнее, социальная мобильность адептов современной культуры позволяет вписываться в структуры ценностно-нормативной значимости, исходя из тех целе-вых установок, которые вырабатываются корпоративной культурой, что не отменяет коррекции и улучшения адаптивности ее самой за счет креативной процедуры, нали-чествующей в составе провозглашаемых ценностно-нормативных констант.

Литература

1. Уайт Л. Избранное: Наука о культуре / Пер. с анг. – М.: РОССПЭН, 2004. 2. Тоффлер Э. Третья волна / Пер. с англ. – М.: Аст, 2004. 3. Ортега-и-Гассет Х. Восстание масс // Ортега-и-Гассет Х. Дегуманизация искусства и

другие работы: Эссе о литературе и искусстве: Сборник / Пер. с исп. – М.: Радуга, 1991. С. 40 – 228.

4. Социоанализ Пьера Бурдьё: Альманах Российско-французского центра социологии и философии Института социологии Российской Академии наук. – М.: Институт экспери-ментальной социологии; СПб.: Алетейя, 2001.

Page 148: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  148

Касеева Н.А. (г. Ульяновск)

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОРГАНИЗАЦИИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КУРСАНТОВ

Аннотация

Издавна человек применяет модели. Это полезно при изучении сложных про-цессов или систем, конструировании новых устройств или сооружений. Обычно модель более доступна для исследования, чем реальный объект. Реальные процес-сы и системы можно исследовать с помощью двух типов математических моде-лей: аналитических и имитационных.

Суть компьютерного моделирования состоит в следующем: на основе мате-матической модели с помощью ЭВМ проводится серия вычислительных экспери-ментов, т.е. исследуются свойства объектов или процессов, находятся их опти-мальные параметры и режимы работы, уточняется модель. Имитационные модели – это проводимые на ЭВМ вычислительные эксперименты с математическими мо-делями, имитирующими поведение реальных объектов, процессов или систем.

В нашем высшем учебном заведении широко используется имитационное мо-делирование в учебной деятельности курсантов. Метод построение имитационных моделей реализован с помощью программы AnyLogic. В данной работе предложен метод внедрения перспективной информационной технологии в УВАУГА (И).

Введение

Имитационное моделирование – это совокупность методов алгоритмизации функционирования объектов исследований, программной реализации алгоритми-ческих описаний, организации, планирования и выполнения на ЭВМ вычисли-тельных экспериментов с математическими моделями, имитирующими функцио-нирование реальных процессов и систем в течение заданного периода. Основное достоинство имитационного моделирования:

1. возможность описания поведения компонент (элементов) процессов или систем на высоком уровне детализации;

2. отсутствие ограничений между параметрами имитационной модели и со-стоянием внешней среды;

3. возможность исследования динамики взаимодействия компонент во вре-мени и пространстве параметров системы;

Для создания имитационных моделей могут применяться различные про-граммы и методы. Наилучших результатов можно достичь, используя программ-ное обеспечение для имитационного моделирования сложных систем и процессов. В нашем эксперименте решили использовать AnyLogic, потому что он поддержи-вает все три известных метода моделирования:

Page 149: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  149

• системная динамика; • дискретно-событийное (процессное) моделирование; • агентное моделирование. А также любую комбинацию этих подходов в пределах одной модели. Имен-

но данный подход позволяет достигать наилучших результатов.

Описание алгоритма и обработка результатов

На основе модели, созданной в программе AnyLogic, можно организовать учебную деятельность курсантов. Для обеспечения непрерывного учебного про-цесса необходимо создать локальную вычислительную сеть с целью усовершен-ствования и разработки эффективных средств контроля качества работы. Будем следовать следующим этапам проекта по имитационному моделированию логи-стической системы:

1. Концептуальная постановка задачи и анализ: 1.1. первичное ознакомление с объектом исследования; 1.2. разработка перечня необходимых данных для выполнения проекта.

2. Составление технического задания 2.1. Сбор и обработка исходных данных: 2.2. формирование исходной информационной базы – сбор и обработка

статистических данных; 2.3. исследование и анализ имеющейся информации.

3. Построение имитационной модели. 4. Проверка и согласование имитационной модели. 5. Проведение численных экспериментов, анализ результатов. 6. Выдача рекомендаций по усовершенствованию производственной системы. 7. При необходимости выдача рекомендаций по внедрению автоматизиро-

ванной системы. Эксперимент был проведен для различных технологий построения локально-

вычислительных сетей. Сравнение производилось в основном на классических величинах, используемых для характеристики, такие как интенсивность поступ-ления и обработки заявок, вычисление эффективной и реальной скорости переда-чи данных в канале. Полученные данные приведены в таблице 1.

Таблица 1. Результаты исследования технлогий построения локальных компьютер-ных сетей

техно-логия

U, Мб/с

L-длина по-ля данных кадра, байт

Cэ, Мб/с � λ U,

Мб/с μ Cр, Мб/с Kисп

1497 9,83 1,000E-07 6,88 10 820,74 3,75 0,38 46 6,39 1,000E-07 145,63 17361,11 3,46 0,54

Ether-net 10

1000 9,75 1,000E-07 10,22 1218,32 1,36 0,14 1497 982,93 1,000E-09 6,88 1000 82074,85 567,29 0,58

46 638,89 1,000E-09 145,63 1736111,11 120,96 0,19 Ether-

net 1000 1000 974,66 1,000E-09 10,22 121832,35 198,22 0,20

Page 150: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  150

На основе этих данных была построена имитационная модель в среде Any-Logic.

Рис. 1: Создание имитационной модели в среде AnyLogic

Рис. 2. Линейные зависимости количе-ства переданных и полученных пакетов

данных На основе полученной результатов мы получаем наглядное представление о

производительности каждой из исследуемых технологий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной статье рассмотрены способы организации учебной деятельности курсантов, позволяющий получить как аналитическое, так и графическое пред-ставление об эффективности каждой технологии. На основе созданной модели и экономических исследований можно выбрать оптимальный вариант для качест-венной организации рабочих мест курсантов. Данный метод облегчает выбор тех-нологии для построения локальной сети. В дальнейшем планируется усовершен-ствовать эту модель за счет введения других характеристик, влияющих на качест-во производительности сети.

Литература

1. Губарь Ю.В.Введение в математическое моделирование: Курс лекций. – М.: Дело, 2007. – 230 с.

2. Имитационное моделирование http://www.eskovostok.ru/solutions/simulations 3. Компьютерное моделирование // http://pcmodel.narod.ru/ 4. Компьютерное моделирование// http://www.ucheba.ru/referats/4945.html

Page 151: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  151

Кемер О.В., Яманчев В.А., Назаров А. С.

(г. Ульяновск)

РЕАЛИЗАЦИЯ МЕЖПРЕДМЕТНЫХ СВЯЗЕЙ ЕСТЕСТВЕННО-НАУЧНЫХ ДИСЦИПЛИН

ПРИ ИЗУЧЕНИИ ИНФОРМАТИКИ

В настоящее время перед современной педагогической наукой стоит пробле-ма, как повысить интерес курсантов к естественно – научным предметам. Извест-но, что межпредметные связи, раскрываемые преподавателем в ходе изучения любого предмета, позволяют значительно повысить качество обучения, особенно это важно при изучении естественно- научных предметов, например информатики и химии. «Родственная» связь здесь наблюдается в техническом оснащении пре-подавания информатики и элементарной базы ЭВМ, в основе которой лежат хи-мические приборы, явления и законы.

Внедрение информационно-коммуникационных технологий помогает решить эту проблему. Поэтому, сегодня необходимо проводить занятия с использованием информационно-коммуникационных технологий. Необходимо, потому что заня-тие с использованием информационно-коммуникационных технологий – это на-глядно, красочно, информативно, интерактивно, экономит время, позволяет рабо-тать каждому курсанту (студенту) в своем темпе, позволяет преподавателю рабо-тать с курсантом дифференцированно и индивидуально, дает возможность оперативно проконтролировать и оценить результаты обучения.

Сегодня курсанты готовы к занятиям с использованием информационно-коммуникационных технологий. Для них не является новым и неизвестным ни работа с различными редакторами и процессорами, ни использование ресурсов Интернета, ни компьютерное тестирование. Со всем этим даже школьники знако-мятся на занятиях информатики в средних учебных заведениях.

Основная задача внедрения информационно-коммуникационных технологий в процесс обучения естественно-научных дисциплин – это овладение курсантами компьютером в качестве средства познания химических процессов и явлений, происходящих в природе и используемых в практической деятельности. Трудное восприятие курсантами теоретических основ базовых наук связано с изучением процессов, скрытых от непосредственного наблюдения. Использование информа-ционно-коммуникационных технологий позволяет визуализировать эти процессы; предоставляет возможность многократного повторения и продвижения в обуче-нии со скоростью, благоприятной для каждого курсанта в достижении понимания того или иного учебного материала.

Page 152: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  152

Поэтому поиск взаимодополняющих факторов при изучении информатики актуален, особенно в содержательном аспекте с предметами химия, экология. Экологические требования, регламентирующие деятельность гражданской авиа-ции, как и всей мировой экономики, возрастают с течением времени.

Эффективность практических мер, принимаемых в системе обеспечения эко-логической безопасности, в значительной мере зависит от совершенства контроля экологической деятельности предприятий и правильности его использования для регулирования результатов производственных процессов. Достижение высокого уровня экологической безопасности в деятельности авиапредприятий и организа-ций гражданской авиации по охране окружающей среды возможно только при правильной организации этой деятельности [3].

Таким образом, исследования, посвящённые разработке научных основ орга-низации контроля и регулирования экологической безопасности в сфере органи-зации производства на транспорте, являются актуальными, а также имеют важное государственное и международное значение.

Эти экологические проблемы напрямую или косвенно связаны с исследова-нием водородного показателя данной среды и методами его экспресс-анализа с помощью автоматизированных средств. Благодаря переносному или стационар-ному ph-метру люди могут измерят кислотность среды и по полученным данным принимать действия адекватные создавшейся ситуации, то есть повышать или по-нижать кислотность среды любой системы. Для предоставления рекомендаций о нейтрализации сред требуется разработка автоматизированных программ, а также средств считывания, передачи и обработки информации.

Показания рН-метра выражаются величиной водородного показателя pH, ко-торый определяется как отрицательный логарифм активности ионов водорода. С помощью этих показаний можно определить кислотность исследуемой среды. В качестве среды могут выступать: почва, вода, воздух и др. [1]. Каждая среда мо-жет находиться в нормальном состоянии или быть загрязнённой различными компонентами: кислотами, щелочами, солями, насыщенными различными видами газов. Загрязнённая среда отрицательно влияет на здоровье человека. Показатели кислотности для различных видов почв показаны в таблице 1.

Таблица 1

Кислые почвы Нейтральные почвы

Щелочные почвы

сильнокислые рН 4 и менее слабощелочные рН 7–8 среднекислые рН 4–5 среднещелочные рН 8–8,5 слабокислые рН 5–6

рН 6–7

сильнощелочные рН 8,5 и более Чтобы качественно и своевременно производить экспресс-анализ почв, раз-

работана схема передачи, обработки и хранения информации, представленная на рис. 1, 2.

Page 153: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  153

Рис. 1. Устройство передачи, обработки

и хранения информации по экспресс-анализа почв

Рис. 2. Схема передачи, обработки и хранения информации по экспресс-анализа почв

По значению рН определяется концентрация вещества, загрязняющего среду.

Количество нейтрализатора будет равно количеству вещества загрязнителя и рав-но произведению концентрации вещества на площадь загрязнения. Стоимость нейтрализатора для извести (кислая среда) определяется формулой (1):

,X*C*)p5,6(A −= (1)

А для компоста (щелочная среда) – по формуле (2):

,X*C*)5,6p(A −= (2)

где p – измеренное значение pH почвы, С – стоимость одного килограмма извести, X – площадь почвы, нуждающаяся в удобрении [2].

Для получения рекомендаций о способах отчистки среды была разработана программа на языке VBA, код программы – в листинге 1.

Private Sub CommandButton1_Click() Ph = Worksheets("list1").Cells(5, 5).Value C1 = Worksheets("list1").Cells(5, 9).Value C2 = Worksheets("list1").Cells(6, 9).Value X = Worksheets("list1").Cells(5, 4).Value If Ph < 7 Then A = (7 – Ph) * C1 * X

Значение pH Считывание и обработка

информации программными средствами

Рекомендации и экономическая составляющая

Page 154: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  154

A1 = "" + Ph * X + "" + Worksheets("list1").Cells(5, 8).Value Worksheets("list").Cells(10, 8).Value = A1 End If Ph >= 7 Then A = (7 – Ph) * C2 * X A1 = "" + Ph * X + "" + Worksheets("list1").Cells(6, 8).Value Worksheets("list1").Cells(10, 8).Value = A1 End End Sub Листинг 1. Программа определения количества нейтрализатора. Таким образом, применяя метод рН-метрии и экспресс-анализа автоматизи-

рованными средствами, мгновенно определяется степень закисления (защелачи-вания) почв. Совместно эти методы позволяют осуществлять контроль за состоя-нием окружающей среды и предлагать действия адекватные данной ситуации. А также, через развитие познавательного интереса к предмету, выяснение при-кладного характера изучаемых тем, можно добиться решения ранее перечислен-ных проблем.

Литературы 1. Коровин, Н.В. Общая химия / Н.В. Коровин. – М.: Высш. шк., 2005. – 357с. 2. Яманчев, В.А. Проведение научных исследований в области обработки, хранения, пе-

редачи и защиты информации: сборник научных трудов. В 4 т. Т.1. / В.А. Яманчев – Ульяновск: УлГТУ, 2009. – 214 с.

3. Николайкина, Н.Е. Промышленная экология: Инженерная защита биосферы от воз-действия воздушного транспорта: учеб. пособие / Н.Е. Николайкина, Н.И. Николай-кин, А.М. Матягина. – М.: ИКЦ «Академкнига», 2006. – 239 с.

Page 155: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  155

Пегова Е.П. (г. Москва)

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЦИФРОВЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ

В УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ НА ПРИМЕРЕ ПРЕПОДАВАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ «ИНФОРМАТИКА»

На сегодняшний день создано большое количество обучающих программ и

тестов для оценки знаний по разным дисциплинам, но современные условия под-сказывают новые идеи в использовании компьютерных технологий в учебном процессе. Например, тема «Двоичная система счисления» подразумевает отработ-ку навыков двоичного счета путем многократного решения примеров студентами как дома, так и на практических занятиях. Дома, решая примеры на бумаге, сту-дент не может проверить свои знания (инженерный калькулятор Windows опери-рует только с целыми двоичными числами) . На практических же занятиях препо-даватель не в состоянии опросить всех студентов, оценить знание темы каждого. Для проверки правильности перевода можно использовать программу, переводя-щую дробные числа из одной системы в другую (разработчик Серж), размещен-ную на сайте http://www.mylenefan.org/progs/index.shtml. Но эта программа не вы-полняет арифметических действий и не является обучающей, т.е. не показывает хода решения. Поэтому общая оценка знаний выносится на контрольное домаш-нее задание или рубежный контроль знаний, на которых нередко выясняется, что половина группы не освоили тему.

Рис. 1

Page 156: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  156

В качестве помощи студентам и преподавателям в освоении и оценке знаний по этой теме мною создана программа «Двоичная система счисления». При запус-ке программы предлагается ввести имя тестируемого студента (рис. 1).

Затем следует выбрать раздел: перевод из двоичной системы в десятичную, перевод из десятичной в двоичную или какое либо арифметическое действие в двоичной системе счисления (рис. 2).

Рис. 2

После выбора раздела в появляется задание, например на деление (рис. 3).

Задание генерируется с помощью функции случайных чисел RND, и поэтому примеры все непредсказуемы. В случае деления примеры создаются такие, что всегда делимое делится на делитель без остатка. Тестируемый решает пример в тетради, а результат вносит в окно ввода. По окончании ввода нужно нажать Enter. Если студент не знает как решать, он может просто нажать Enter.

Рис. 3

Page 157: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  157

Затем идет анализ введенного значения. Если решение правильное, то появ-ляется сообщение «Правильно» и добавляется балл в счетчик правильных реше-ний. В противном случае появляется сообщение «Неправильно» (рис. 4), добавля-ется балл в счетчик неправильных решений, а также предлагается посмотреть решение данного примера (рис. 5).

Рис. 4

Рис. 5

Окно программы занимает менее половины экрана, поэтому одновременно за

одним компьютером может тестироваться два студента. Во время тестирования сразу можно понять, у каких студентов плохо получается решение, а у кого легко, и у преподавателя появляется возможность объяснить материал каждому отстаю-щему студенту.

Преподавателю вначале занятия ставит перед студентами задание – сколько примеров и на какую тему нужно решить правильно, чтобы получить положитель-ную оценку за работу на практическом занятии, а в конце занятия смотрит резуль-таты на компьютерах и ставит оценки. В подтверждение того, что студент решал примеры самостоятельно, он должен предоставить свои записи с решениями.

Идея написания другой программы возникла также в результате многолетне-го преподавания в компьютерном классе – это легкость, с которой в настоящее время можно воспользоваться результатами чужого труда. Преподаватели ком-пьютерных технологий наверняка сталкивались с ситуацией, когда после первого

Page 158: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  158

выполнившего задание на компьютере студента, работы большинства других сту-дентов как две капли воды похожи на первую, даже ошибки те же. Конечно, опытный преподаватель всегда найдет средства уличить студента в плагиате, но на это придется потратить время. Поэтому мною написана программа «Кон-троль», которая отслеживает действия студента во время выполнения задания. Программа еще не столь отработана, как предыдущая, но я рассчитываю, что она должна с первых занятий приучить студентов, привыкших сначала подумать, от-куда можно что-то нужное скачать или скопировать, а только потом подумать, как это сделать самим, не рассчитывая на других все делать самим.

Контроль осуществляется по трем направлениям (рис. 6) : 1. Контроль внешних носителей (диска А (флоппи), лазерного дисковода,

флешь карт и сетевых дисков). При подключении какого-либо из этих носителей, имя этого диска появляется в окне «Контроль дисков», в результате чего можно судить о возможном плагиате.

Рис. 6

2. Контроль активных окон. В определенные промежутки времени (примерно

раз в 30 сек) снимается активное окно и его заголовок вносится в список актив-ных окон. Если в списке оказываются сетевые папки, браузеры или почтовые ящики, то это также говорит о недобросовестной работе студента.

3. Контроль приложения. Для Excel и Access, в силу специфики работы этих приложений, программа следит за количеством экземпляров приложения – дол-жен быть загружен только один экземпляр приложения. В загруженном экземпля-ре программа отслеживает открываемые документы и даты их создания. Если да-та создания открытого документа более ранняя, чем время начала работы, то это также позволяет полагать, что студент воспользовался чужим трудом.

Преподаватель может в любой момент оценить ход выполнения работы. По завершении работы можно нажать кнопку «Закончить», после чего предлагается создать отчет и сохранить его в отдельном текстовом файле (рис. 7).

Обе программы небольшие по объему – менее 1 Мбайта, требуют незначи-тельной оперативной памяти во время работы.

Page 159: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  159

Рис. 7

В дальнейшем предполагается добавить в список контролируемых приложе-ний программы, изучаемые по дисциплине «Инженерная графика» – AutoCad и Компас 3D.

Page 160: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  160

Тимошина И.Р. (г. Санкт-Петербург)

РАЗРАБОТКА АДАПТИВНЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТРЕНАЖЁРОВ ПО МАТЕМАТИКЕ

В Выборгском филиале СПбГУСЭ для преподавания математики автором

данной статьи был разработан ЭУМК по математике, ориентированный на сту-дентов экономических специальностей. Получен практический опыт обучения математике студентов специальности «Экономика и управление на предпри-ятии» на базе разработанного курса. Одним из элементов ЭУМК являются ком-пьютерные тренажёры, реализующие идеи адаптивного подхода к обучению студентов.

При разработке курса использовался модульный принцип, сущность которого заключается в том, что учебный материал разбит на образовательные модули, в основном соответствующие дидактическим единицам ГОС ВПО.

В состав каждого модуля входят следующие элементы: − электронные конспекты лекций, выполненные в формате Word-документа,

снабжённые гиперссылками для удобства навигации по материалу лекции; − презентации лекций, выполненные в программе PowerPoint, отражающие в

наглядной форме графический материал, математические формулы, иллюстрации к материалу;

− компьютерные практикумы, в состав которых входит по 25 вариантов практических заданий по изучаемой теме как обязательных для выполнения, так и заданий повышенной сложности, направленных как на освоение теоретического материала, так и на решение математических задач;

− компьютерные тренажёры, нацеленные на приобретение практических на-выков;

− лучшие творческие работы студентов, посвящённые истории возникнове-ния разделов математики, решению прикладных экономических задач изученны-ми методами, подготовке учебных материалов в наглядной и интересной для изу-чения форме.

Подготовка компьютерных тренажёров ведётся средствами программы eAu-thor. Сделана попытка реализации алгоритмов адаптивного обучения с учётом способностей студента.

Ряд заданий, содержащих трудоёмкие расчёты, ориентирован на использова-ние возможностей пакета MathCad. Тестовые материалы по каждому модулю под-готовлены в форме, пригодной для проведения тестирования средствами пакета TestOfficePro как в обучающем, так и в контролирующем режимах. Тестовые ма-териалы по каждой теме подготовлены средствами программы eAuthor.

Page 161: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  161

На занятиях по математике используются следующие специализированные пакеты:

− система NetOpSchool для осуществления дистанционного контроля и обу-чения с преподавательского компьютера;

− математический пакет MathCad; − программа eAuthor для подготовки учебных материалов и тренажёров; − профессиональный тестирующий комплекс TestOfficePro. Состав модулей постоянно корректируется и пополняется. Перечислим основные принципы, которыми автор руководствовался при раз-

работке компьютерного курса. − Акцент на историю возникновения тех или иных разделов математики,

проблемы, которые стимулировали развитие этих разделов. − Анализ экономических задач, которые решаются на основе изученных ма-

тематических методов. − Использование возможностей прикладных математических пакетов (Math-

Cad, Математика–5) для эффективного графического представления информации и проведения трудоёмких расчётов.

− Использование возможностей профессиональных тестирующих комплек-сов (к примеру, TestOfficePro) как в обучающем режиме, так и для организации контроля знаний студентов.

− Размещение всех электронных учебных материалов в сетевой папке, дос-туп к которой возможен с любого компьютера филиала, объединённого в локаль-ную сеть. Использование при обучении возможностей сетевого пакета NetOp-School.

− Применение элементов балльно-рейтинговой системы для стимулирования мотивации студентов к обучению, поддержания духа соревновательности, гласно-сти.

− Вовлечение наиболее способных и активных студентов в творческую дея-тельность по разработке образовательных ресурсов.

Опыт обучения студентов математике на базе образовательных компьютер-ных модулей выявил как сильные стороны внедряемых технологий, так и пробле-мы, связанные с тем, что новые технологии требуют разработки новых методик обучения. К примеру, доступность лекционного и справочного материала в элек-тронном виде делает обычное записывание текста лекции вслед за преподавате-лем лишённым всякого здравого смысла. Для проведения лекционных занятий требуется разрабатывать методики, ориентированные на активное усвоение имеющегося в электронной форме материала. Важными составляющими таких методик являются подготовка лекций в форме презентаций, снабжённых качест-венным иллюстративным материалом, возможность проводить компьютерную диагностику усвоенного материала в течение последних 10–15 минут лекционных занятий, подготовка преподавателем проблемных вопросов по теме лекции, вве-дение элементов балльно-рейтинговой системы, а также обучение с использова-нием компьютерных тренажёров.

Page 162: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  162

По завершении лекции студенты получают задание для самостоятельной под-готовки к практическому занятию по электронным методическим материалам. Каждый электронный компьютерный практикум содержит 25 вариантов заданий, поддерживающих лекционный материал. Выполнение каждого задания оценива-ется в баллах. Суммарная оценка за практикум выставляется в электронный рей-тинг-лист, который также размещён в доступной сетевой папке. Студентам пред-ставляется минимальный объём заданий, которые необходимо выполнить для по-лучения положительной оценки за практикум. Для сильных студентов предлагаются необязательные задания повышенной сложности, которые имеют более высокий рейтинг. Стимулирование самостоятельной работы на опережение также организуется с помощью рейтинговых оценок. Студенты, досрочно выпол-нившие свои задания, становятся консультантами. Преподаватель во время прак-тических занятий выступает в роли консультанта, а также оценивает в баллах вы-полненные задания.

Описанная методика организации практических занятий создаёт атмосферу сотрудничества. Кроме этого, сильным студентам предлагаются творческие зада-ния, связанные с разработкой электронных образовательных ресурсов. О резуль-татах своей работы студенты делают доклады на студенческой конференции. Лучшие студенческие работы размещаются в электронном модуле.

Опыт проведения практических занятий по описанной методике показал, что сильные студенты, занимающие первые места в рейтинге, мотивированы на ак-тивную работу, стараются выполнять задания заранее, выполняют, по возможно-сти, задания повышенной сложности. Однако мотивация к активному освоению материала у слабых студентов оказывается недостаточной.

Изучение образовательного модуля завершается компьютерным тестировани-ем, организованным на базе профессионального тестирующего комплекса. Созда-на значительная база тестовых материалов для текущего контроля знания, итого-вого тестирования с использованием профессионального тестирующего комплек-са. База тестовых материалов также размещена в сетевых папках и постоянно пополняется. Организовать групповое и индивидуальное тестирование студентов возможно с любого компьютера, объединённого в локальную сеть. Результаты можно получить сразу же по завершении тестирования в виде индивидуальной или групповой ведомости с подробными данными о правильных и неправильных ответах.

Наиболее способные студенты подключаются к разработке образовательных ресурсов в рамках НИРС. К примеру, совместно со студентами изучались воз-можности пакетов MathCad, TestOfficePro, велась подготовка базы тестовых мате-риалов. Благодаря различным настройкам программы тестирование можно прово-дить как в обучающем, так и в контролирующем режимах. Студенты разрабаты-вают обучающие презентации, образовательные WEB-ресурсы, подбирают материалы по истории вопроса и по решению экономических задач математиче-скими методами.

Если разработки студентов заинтересовывают руководство филиала, то их привлекают к работе на платной основе. Так, работа по созданию базы тестовых

Page 163: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  163

материалов была частично профинансирована администрацией филиала. В на-стоящее время двое студентов, которые занимались разработкой образовательных WEB-ресурсов, работают в информационно-вычислительном центре.

Литература

1. Морев, И.А. Образовательные информационные технологии. Часть 2. Педагогические измерения: Учеб. пособие / И.А. Морев. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2004. – 174 с.

2. Зимина, О.В. Дидактические аспекты информатизации высшего образования / О.В. Зи-мина // Вестн. Моск. ун-та Сер. 20. Педагогическое образование. – 2005. – №1. – С. 17–64.

3. Тимошина, И.Р. Методическое обеспечение, методика и опыт проведения занятий на базе образовательных компьютерных модулей / И.Р. Тимошина // Изв. вузов России. Сер. Радиоэлектроника. – 2008. – № 2. – С. 73–76.

Page 164: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  164

Гибадуллина А.И. (г. Казань)

ВНЕДРЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОЙ МАТЕМАТИКИ И ДРУГИХ ПРИКЛАДНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

В СТРУКТУРУ ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ В КАЧЕСТВЕ ИНСТРУМЕНТА РАЗВИТИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ

В условиях непрерывного развития технологий возникает острая необходи-

мость в высококвалифицированных прикладных специалистах, которые способны адаптироваться к усложняющейся информационной среде. Требуется принципи-ально новый подход к информационному обслуживанию, к программированию. В современном мире персональный компьютер, являясь инструментом исследо-вания и обработки информации, влияет на стратегию выбора адекватного реше-ния в конкретной ситуации. А это, в свою очередь, требует воспитания нового по-коления прикладных специалистов, а также простых пользователей. Принципи-ально новые требования вынуждают существенно модернизировать систему образования. Очевидно, что эффективное внедрение информационных техноло-гий в образование является ключом к решению проблем, связанных с переходом к новой экономике, к новым отношениям в обществе. При этом должны быть ин-тегрированы лучшие методы традиционного обучения и новое понимание образо-вания. Это, в свою очередь, требует и принципиально новых подходов к проблеме информатизации образования, как высшего, так и среднего. Основу такого про-цесса закладывает среднее образование, которое вместе с высшим должно состав-лять единую систему. Главными направлениями формирования перспективной системы образования являются [2]: фундаментализация образования на всех его уровнях; реализация концепции опережающего образования; широкое внедрение методов инновационного и развивающегося образования, ориентированного на раскрытие творческого потенциала личности; повышение доступности качествен-ного образования для широких слоев населения путем развития систем дистанци-онного обучения на основе современных информационных и телекоммуникаци-онных технологий.

В настоящее время использование качественно новых возможностей для об-разования сильно отстает от существенного увеличения мощности компьютеров. Все более актуальным становится не столько оснащение компьютерами школ и вузов, сколько стратегия их практического использования. Особое значение име-ют физико-математические дисциплины, для которых центральной идеей должно стать моделирование. В таком контексте огромное значение приобретает выбор программного обеспечения. Отвечающими новым принципам являются компью-

Page 165: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  165

терные средства, имеющие возможность построения и исследования математиче-ских моделей, численного анализа, визуализации получаемых результатов, а так-же вставки текстовых и иных комментариев. Универсальными средами, обла-дающими всеми перечисленными возможностями, являются системы символьной (компьютерной) математики (СКМ), что позволяет рассматривать их в качестве эффективного учебно-методического средства современного образования. Наибо-лее оптимальным для среднего образования является пакет Maple. Понятный ин-терфейс, интерактивный режим работы, мощная графика, естественный для мате-матика язык и удобная справочная система делают Maple доступным для широко-го круга пользователей, не являющихся профессиональными программистами. Мощные средства системы Maple дают принципиально новые возможности ис-пользования компьютера в сфере образования. Необходимо исследование этих возможностей и разработка стратегии внедрения компьютерной математики в структуру образования, в том числе среднего.

Одним из центров осуществления такой деятельности является Казань. На протяжении более десятка лет на базе кафедры геометрии ТГППУ функциониро-вала научно-исследовательская лаборатория информационных технологий в обра-зовании (НИЛИТ МО) под руководством профессора Игнатьева Ю.Г. Накопился огромный опыт использования пакета Maple и других компьютерных программ как в преподавании, так и в научной исследовательской деятельности преподава-телей и студентов. Возникла потребность распространения этого опыта и адапта-ции его к системе среднего образования. Под руководством кафедры на базе не-которых школ Казани ведется экспериментальная деятельность по внедрению па-кета Maple и других компьютерных программ в структуру математического образования. Одной из них является школа 57, которая с 2007 года Министерст-вом образования и науки Татарстана утверждена базовой экспериментальной площадкой. Основной идеей экспериментальной работы является внедрение в структуру школьного математического образования методов информационных технологий на основе пакета компьютерной математики Maple и других про-граммных средств с целью исследования возможностей их применения в учебно-воспитательном процессе и влияния на формирование математического мышле-ния, развитие исследовательских навыков и научного творчества школьников. Уже в начальный период работы с пакетом можно было сформулировать влияние компьютерной математики на результаты преподавания [1]. К положительным образовательным и воспитательным результатам можно отнести: развитие мысли-тельных процессов; углубление знаний предмета, прежде всего теоретических ос-нов, что обеспечивает осознанное их применение и расширяет круг задач; форми-рование математической грамотности; формирование и развитие модельного мышления; расширение возможностей научного творчества; заинтересованность учащихся в конечном результате своей работы, ответственное отношение к кон-кретным этапам деятельности. Наиболее важными методическими и профессио-нальными возможностями использования пакета являются: иллюстрация резуль-татов математического моделирования и исследования построенной модели; точ-ное и качественное графическое отображение аналитически полученных

Page 166: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  166

результатов; наглядное представление наиболее сложных тем курса; создание собственных пособий, в том числе интерактивных; перспективное преподавание предмета. В последствии в ходе эксперимента появились новые результаты на-блюдения влияния компьютерной математической среды на школьников:

1) подростку нравится интерактивность Maple – возможность мгновенно уви-деть результат заданного действия;

2) привлекает возможность создавать свои объекты и преобразовывать их по своему усмотрению – вместо традиционных жестко неизменяемых конструкций;

3) в результате даже небольшого опыта работы с системой перестают пугать новые незнакомые результаты – становится привычным, что неожиданное не зна-чит неверное;

4) довольно быстро приходит понимание, что программу не обмануть, невоз-можно использовать ее вслепую, не будучи математически грамотным;

5) особенно притягивает графика, возможность ее форматировать, изменять, анимировать, эта работа может занимать много времени и приносит эстетическое удовлетворение;

6) в целом, активизируется работа мысли, концентрируется внимание; фор-мируются навыки программирования;

7) по неосознанным пока признакам различается работа мальчиков и девочек (мальчики более способны к поиску, быстро воспринимают новые знания, девоч-ки более консервативны, детальны). При всем этом особенно ценным является то, что учащийся имеет дело с математическими знаками и математическими моде-лями. Привыкание к ним происходит ненавязчиво, естественно, органично в ходе работы с ними. Перечисленные наблюдения позволяют сделать определенные вы-воды:

– можно утверждать о наличии творческого потенциала (в большей или мень-шей степени) в каждом ребенке и огромного желания его реализовать, задача учи-теля – направить его в нужное русло;

– компьютерная математическая среда позволяет контролировать мыслитель-ный процесс, тогда как основная масса компьютерных средств только фиксирует результат;

– математическое мышление – мышление, оперирующее знаковыми объекта-ми, которыми оперирует и символьная математика, следовательно, опыт работы с ней способствует становлению математического мышления;

– наблюдения показывают, что «тугодумы» не имеют навыка (в силу разных причин) работы с объектом-образом, возможно, именно компьютерные символь-ные системы, в частности Maple, помогут решению проблемы. Вообще, кроме решения сложнейших образовательных задач, Maple, предположительно, является инструментом психической коррекции и психологического воздействия, поэтому может найти применение не только в сфере математического образования.

В целом можно выделить следующие аспекты эффективности внедрения Ma-ple как инструмента физико-математического образования: цели образования и математического, в частности; акцент на теоретическое образование; моделирова-ние и исследование; логический язык; пространственное мышление, развитие во-

Page 167: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  167

ображения; навыки программирования; дифференциация и индивидуализация учебного процесса; перспективное преподавание, преемственность высшего и среднего математического образования; развитие творческих способностей, ис-следовательских навыков; аналитическое мышление; математическое мышление; психическая коррекция. Опыт экспериментальной исследовательской деятельно-сти позволяет выработать стратегию внедрения компьютерной математики и при-кладных информационных технологий. Идея стратегии внедрения – развитие ма-тематического мышления посредством овладения методом математического мо-делирования, одним из инструментов которого является компьютерная математика. Составляющие компоненты процесса внедрения:

1) создание и совершенствование материально-технической базы, позволяю-щей реализовывать эффективное использование новых форм организации учебно-го процесса;

2) подготовка информационного обеспечения учебного процесса; 3) создание демонстрационного сопровождения различных типов уроков; 4) встраивание компьютерных вычислений в структуру практических занятий; 5) ведение дополнительных специальных курсов; 6) работа обучаемых над индивидуальными творческими проектами; 7) систематическое накопление и распространение нового опыта; 8) формулирование рекомендаций по методике и о целесообразности исполь-

зования современных информационных технологий в учебном процессе. По мнению авторов идеи (Игнатьева Ю.Г., Гибадуллиной А.И.), формирование

математического мышления наиболее способствует формированию аналитического мышления. В свою очередь, формирование математического мышления осуществ-ляется посредством овладения математическими методами. Из них метод матема-тического моделирования является одним из ведущих методов научных исследова-ний. Таким образом, метод математического моделирования является не только ис-следовательским, но и обоснованным способом развития мышления обучаемых. Эффективным инструментом математического моделирования является символь-ная математика, в частности, пакет Maple. Это позволяет рассматривать компью-терную математику в качестве учебно-методического средства современного обра-зования, как высшего, так и среднего. Метод математического моделирования по-зволяет в сжатом виде изучать информацию, видоизменять ее, проектировать новые исследования. В настоящее время эти процессы эффективно осуществляются с помощью компьютерных технологий. С преобразованием математической модели в компьютерную появилась уникальная возможность, отвлекаясь от рутинных гро-моздких вычислений, сосредоточиться на принципиально важных, узловых, момен-тах исследования. Возможно, один из путей достижения поставленных целей обра-зования заключается в реализации синтеза двух умений – математического модели-рования и представления модели в компьютерном виде.

Литература

1. Гибадуллина А.И. «Компьютерная математика как учебно-методическое средство обу-чения в среде школьного образования» // Системы компьютерной математики и их

Page 168: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  168

приложения: материалы международной конференции / Мин-во образования и науки РФ; Смоленский гос. ун-т. – Смоленск: Изд-во СмолГУ, 2008.

2. Колин К. Информатизация образования: новые приоритеты // Alma mater. – М., 2002. – N 2. – С. 16–22].

3. Шапцев В.А. Информационная экология информационного общества // Информаци-онная экология / Сборник ст. – М.: Изд-во Высш. хим. колл. РАН, 2003. – C.33-44. – (Материалы семинара «Информационная кампания по пропаганде экологических зна-ний в информационном обществе»).

4. Мартыненко Ю.Г. «Применение новых информационных технологий в преподавании фундаментальных наук» / Соросовский образовательный журнал, № 3, 1997 (С. 130–138).

5. Игнатьев Ю.Г. Отзыв на автореферат диссертации Бушковой О.А. «Методические ас-пекты изучения курса геометрии в педагогическом вузе с использованием компьютер-ной системы Mathematica» (24.10.2007).

6. Атаханов Р.А.: К диагностике развития математического мышления 92'1. – С. 60 – Во-просы психологии.

Page 169: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  169

Казиев В.М., Казиева Б.В., Казиев К.В. (г. Нальчик)

ОБОБЩЕННАЯ ШКАЛА ОЦЕНОК УЧЕБНЫХ ДОСТИЖЕНИЙ СТУДЕНТА

Традиционное обучение обычно построено на так называемых хорошо фор-

мализованных, структурированных («модельных») задачах и хорошо структури-руемых или алгоритмизируемых репродуктивных процедурах их рассмотрения и оценки учебных достижений. В реальной жизни человек часто имеет дело с плохо формализуемыми, плохо структурируемыми («жизненными») задачами и проце-дурами, системами, а также нечеткими и малоформализуемыми критериями оце-нок достижений.

Рассмотрим, например, актуальную в последнее время проблему тестирова-ния студентов. Тестирование должно учитывать следующие факторы:

• качество закрепления материала; • качество и структурированность нового учебного материала; • структурированность знания и релевантность поиска; • эффективная обратная связь; • визуализация и виртуализация; • создание новых операционных возможностей или актуализация «старых»

новыми структурами; • связность нового и старого знания; • обеспечение перехода на новый продуктивный уровень деятельности; • снижение стоимости и времени; • повышение интеллектуальной поддержки процесса принятия решений; • качество обеспечения коммуникативности и другие. Как известно [1–3, 5], существуют два основных типа аттестационных тестов.

Нормативно-ориентированные педагогические тесты используются для получе-ния надежных и нормально распределенных тестовых баллов. После выполнения нормативно-ориентированного теста (комплекса тестов), всем справившимся с тестом выставляются тестовые баллы (по некоторой заранее определенной систе-ме оценивания заданий), а затем на основе анализа распределения тестовых бал-лов испытуемых (выборки) определяется норма. Далее тестовые баллы оценива-ются (например, по пятибалльной системе) и каждому тестированному выставля-ется оценка. Критериально-ориентированные педагогические тесты используются для интерпретации результатов тестирования (принятия решений) и оценки уров-ня учебных достижений относительно некоторого образа полного или достаточ-ного овладения этими знаниями, умениями и навыками. Критериально-ориенти-рованные тесты ориентированы на определенный критерий оценки испытуемых,

Page 170: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  170

на предварительно определенную шкалу измерения, в соответствии с которой ка-ждому тестируемому выставляется оценка.

Оба подхода важны и взаимосвязаны, имеют много общих свойств. В то же время, у них различные цели, уровни детализации содержания, мощность выбо-рочного пространства, технология составления и оценивания тестов (в том числе и используемая шкала оценивания), методы анализа и принятия предтестовых и послетестовых решений.

Таким образом, тест должен соответствовать необходимым и измеряемым знаниям, умениям и навыкам, стандартам и программам обучения, должен обес-печивать одинаковые права и близкие показатели для каждой группы тестируе-мых (независимо от той или иной группы тестируемых), отображать результаты учебных достижений в задаваемой системе оценок, учитывать самостоятельную работу студента и его мотивационные установки. Последние можно учитывать с помощью так называемых тестов мотивации.

Использование пятибалльной оценки недостаточно объективно, так как не обладает необходимой разрешающей способностью оценивания достижений.

Рассмотрим используемую нами систему смешанных, количественно-качественных оценок (в скобках, соответственно, оценочные эквиваленты по классической отечественной пятибалльной, точнее, четырехбалльной шкале):

0 баллов (2) – уровень полной (безусловной) неподготовленности, теоретиче-ские знания на минимально необходимом уровне требований учебной программы дисциплины не сформированы, все выполненные текущие задания содержат ошибки, причем процент грубых ошибок или невыполненных заданий контроль-ных мероприятий (например, тестовых заданий) превышает максимально допус-тимый, самостоятельная работа не осуществлялась, мотивация отсутствовала;

1 балл (2) – сильно выраженный отрицательный уровень подготовки, теоре-тические знания на минимально необходимом уровне требований учебной про-граммы дисциплины не сформированы, все выполненные текущие задания со-держат ошибки, причем процент грубых ошибок в заданиях или невыполненных заданий контрольных мероприятий превышает максимально допустимый, само-стоятельная работа осуществлялась в недостаточной мере (недостаточна для из-менения оценки при повторном выполнении аналогичной работы), но есть спо-собность к её выполнению, мотивация была слабо выражена;

2 балла (2) – выраженный отрицательный уровень подготовки, теоретические знания на минимально необходимом уровне требований учебной программы дис-циплины не сформированы, все выполненные текущие задания содержат ошибки, причем процент грубых ошибок или невыполненных заданий контрольных меро-приятий превышает максимально допустимый, самостоятельная работа осуществ-лялась в недостаточной мере, мотивация была выражена;

3 балла (2) – отрицательный уровень подготовки, теоретические знания на минимально необходимом уровне требований учебной программы дисциплины не сформированы, текущие задания содержат ошибки, причем процент грубых оши-бок или невыполненных заданий контрольных мероприятий близок к минимально

Page 171: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  171

допустимому уровню (например, 40%), самостоятельная работа осуществлялась в достаточной мере (при повторном выполнении аналогичной работы возможен пе-реход на следующий уровень шкалы), мотивация была выражена в достоточ- ной мере;

4 балла (2) – слабо выраженный отрицательный уровень подготовки, теоре-тические знания на минимально необходимом уровне требований учебной про-граммы дисциплины не сформированы, но близки к нему, имеются невыполнен-ные учебные текущие задания, а остальные оценены невысокими баллами (менее 60% от максимума нормы) по проведенным контрольным мероприятиям, само-стоятельная работа осуществлялась в достаточной мере, мотивация была выраже-на в достаточной мере;

5 баллов (3) – слабо выраженный положительный уровень подготовки, теоре-тические знания на минимально необходимом уровне требований учебной про-граммы дисциплины сформированы, имеются невыполненные учебные текущие задания, а остальные оценены невысокими баллами (но не менее 60% от макси-мума нормы) по проведенным контрольным мероприятиям, самостоятельная ра-бота осуществлялась в достаточной мере, мотивация выражена в достаточной мере;

6 баллов (3) – положительный уровень подготовки, теоретические знания на минимально необходимом уровне требований учебной программы дисциплины сформированы, сопровождаются основными необходимыми практическими уме-ниями и навыками, достаточными баллами (не менее 70% от максимума нормы) по проведенным контрольным мероприятиям, самостоятельная работа осуществ-лялась в достаточной мере, мотивация была выражена в достаточной мере;

7 баллов (4) – хороший уровень подготовки, теоретические знания в полном объеме требований учебной программы дисциплины сформированы, но с не-большими, легко устраняемыми самостоятельно (по указаниям преподавателя) пробелами и сопровождаются почти всеми необходимыми практическими уме-ниями и навыками, хорошими баллами (не менее 75% от максимума нормы) по проведенным контрольным мероприятиям, самостоятельная работа осуществля-лась в достаточной мере, мотивация была выражена в достаточной мере;

8 баллов (4) – очень хороший уровень подготовки, теоретические знания ос-воены в полном объеме учебной программы дисциплины, сопровождаются почти всеми необходимыми практическими умениями и навыками, высокими баллами (не менее 85% от максимума нормы) по всем проведенным контрольным меро-приятиям, самостоятельная работа осуществлялась в достаточной мере, мотива-ция была выражена сильно;

9 баллов (5) – высокий уровень подготовки, теоретические знания освоены в полном объеме учебной программы дисциплины, сопровождаются всеми необхо-димыми практическими умениями и навыками, высокими баллами (близкими к максимальным баллам, но не менее 90% от максимума нормы) по всем проведен-ным контрольным мероприятиям, самостоятельная работа осуществлялась в дос-таточной мере, мотивация была выражена сильно;

Page 172: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  172

10 баллов (5) – очень высокий уровень подготовки, теоретические знания ос-воены в полном объеме учебной программы дисциплины, сопровождаются всеми необходимыми практическими умениями и навыками, наивысшими баллами по всем проведенным контрольным мероприятиям, самостоятельная работа осущест-влялась эффективно и в достаточной мере, мотивация была выражена очень сильно.

Можно указать также соответствующие примерные (верхние границы) оце-ночные эквиваленты по пятибалльной европейской системе ECTS – European Credit Transfer System (в скобках – обозначение оценки): 0 баллов (F) – безуслов-но неудовлетворительно; 1 балл (F) – безусловно неудовлетворительно; 2 балла (F) – безусловно неудовлетворительно; 3 балла (F) – безусловно неудовлетвори-тельно; 4 балла (Fx) – неудовлетворительно; 5 баллов (Fx) – неудовлетворительно; 6 баллов (E) – посредственно; 7 баллов (D) – удовлетворительно; 8 баллов (С) – хорошо; 9 баллов (B) – очень хорошо; 10 баллов (A) – отлично.

Отсюда видно, что система ECTS является несколько более «строгой» оце-ночной системой (мы здесь не имеем в виду уровень и глубину знаний, оценивае-мых по этой системе).

Предложенную выше систему можно привести, при желании, в полное соот-ветствие со шкалой ECTS.

Распределение баллов зависит от процента правильных ответов и может ле-жать в различных границах, например, часто встречаются следующие границы: «отлично» – более 95% правильных ответов, «хорошо» – 80–94%, «удовлетвори-тельно» – 60–79%, «неудовлетворительно» – менее 60%.

К сожалению, такое распределение недостаточно информативно, в частности, не классифицирует последнюю, достаточно разнообразную по составу и стремле-ниям, группу. В связи с этим и приведена вышеуказанная система классификаци-онных оценок.

Кроме того, эта шкала оценок позволяет описывать обучающее воздействие для каждого фактора через его амплитуду и важность. Амплитуда – это мера об-щего уровня обученности, а важность – мера значимости данного тестирования в конкретном случае. Это позволяет отделить фактические данные об амплитудах от субъективных оценок важности и сделать оценки в некотором смысле относи-тельно независимыми от экспертов. Это важно для разработки экспертной систе-мы, которая позволит оценивать социо-экономико-психологическое состояние среды обучения (тестирования) по задаваемым пользователем (экспертом) коли-чественным оценкам тех или иных параметров среды (выбираемых из базы зна-ний системы). Для каждого входного фактора задаются относительные (от 0 до 1) оценки влияния этого фактора (вес фактора). После анализа этих данных (обу-чающей обстановки) система принимает, на основе базы знаний, решение о со-стоянии социо-экономико-психологической среды, используя количественную оценку (от 0 до 1) и одинацатибальную (0–10) качественную систему оценок, приведенную выше.

Такая экспертная система реализуема аналогично, как и соответствующая со-цио-экономико-эколого-ориентированная система, рассмотренная в [4].

Page 173: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  173

В проблемах оценки учебных достижений часто необходим сложный и доро-гостоящий мониторинг (хода обучения, усвоения и т.д.), поэтому на практике, на-пример, при ситуационном моделировании по определённым гипотезам учебных достижений и моделям испытуемого, полезно иметь простые и технологичные процедуры, позволяющие обходиться без такого мониторинга (или же минимизи-ровать его необходимость и использование).

Рассмотрим один такой подход, основанный на достаточно общих статисти-ческих гипотезах, в силу чего он имеет широкую область применения.

Пусть имеются различные группы экспертов (тестологов, технологов, мето-дистов, психологов и др.), оценивающие среду тестирования. Они дают оценки трёх типов: оптимистическая оценка а, пессимистическая оценка b и наиболее ве-роятная оценка с, соответствующая нормальным (среднестатистическим) услови-ям тестирования.

Основная гипотеза в предлагаемом подходе опирается на центральную пре-дельную теорему, согласно которой нормальный закон распределения оценок не зависит от исходного распределения оценок отдельных экспертов и, следователь-

но, это распределение в общем случае можно считать β – распределением. При таком допущении средняя ожидаемая оценка оценивается по формуле

m = (а + 4с + b) / 6, а среднеквадратичное отклонение этой оценки по формуле: σ = (b – a) 2 /36.

Основной вопрос, на который теперь необходимо ответить: как найти оценки a, b, c?

Для ответа на этот вопрос можно использовать различные процедуры стати-стики и экспертного оценивания. Простая процедура – на основе среднестатисти-ческих оценок. Наиболее объективны же в таких случаях методы, основанные на многократном обсуждении позиции экспертов: метод комиссии, метод суда, ме-тод мозговой атаки, метод Дельфи.

Для улучшения качества прогноза необходимо использовать процедуры фор-мирования экспертных групп и оценки качества (согласованности и точности) экспертных оценок. Согласованность экспертов оценивается с помощью коэффи-циентов ранговой корреляции и конкордации.

Коэффициенты ранговой корреляции оценивают, какой из сравниваемых аль-тернатив эксперт отдал предпочтение. Коэффициент конкордации показывает со-гласованность ранжирований всех членов экспертной группы. Если число оцени-ваемых (сравниваемых, ранжируемых) альтернатив равно n, а число экспертов в экспертной группе равно m, то характеристикой согласованности экспертов мо-жет стать коэффициент конкордации:

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−

=)(

1232 nnmSW

,

∑=

−=n

i

li

ki rrS

1

2)()( )(,

Page 174: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  174

где )()( , l

ik

i rr – ранги альтернативы номер i, соответственно, в ранжированиях номер k и номер l.

Если W=1, то мнения экспертов полностью совпадают (экспертная группа полностью согласована), если же W=0, – то мнения экспертов полностью несогла-сованны. В остальных случаях: 0<W<1.

Предлагаемая процедура имеет важный положительный момент, – она позво-ляет оценить дисперсию оценок априори, осуществить ситуационное моделиро-вание и принимать решения, стимулирующие развитие среды тестирования.

Для решения таких задач также полезна приведённая выше система оценок.

Литература 1. Аванесов В.С. Научные основы тестового контроля знаний. – М.: Исследовательский

центр проблем качества подготовки специалистов, 1994. 2. Васильев В.И., Тягунова Т.Н. Культура компьютерного тестирования. Программно-

дидактическое тестовое задание. – М.: МГУП, 2002. 3. Казиев В.М., Казиева Б.В., Казиев К.В. Правила практического педагогического тес-

тирования. «Информатика и образование», 2009, № 6. 4. Казиев В.М. Введение в анализ, синтез и моделирование систем. – М.: Бином. Лабора-

тория знаний. Интуит.ру, 2-е издание, 2007. 5. Переверзев В.Ю. Критериально-ориентированные педагогические тесты для итоговой

аттестации студентов. – М.: НМЦ СПО Минобразования РФ, 2004.

Page 175: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  175

Калмыкова О.В. (г. Москва)

ОСОБЕННОСТИ ПОДДЕРЖКИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ РАЗНЫХ ФОРМ ОБУЧЕНИЯ

С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Учебная деятельность – один из видов деятельности человека, направленный на усвоение теоретических знаний и способов деятельности в процессе решения учебных задач. Под обучением понимается совместная целенаправленная дея-тельность преподавателя и студента, в ходе которой осуществляется развитие личности, ее образование и воспитание [1].

Термин «дистанционное обучение» означает такую организацию учебного процесса, при которой преподаватель разрабатывает учебную программу, глав-ным образом базирующуюся на самостоятельном обучении студента. Такая среда обучения характеризуется тем, что учащийся в основном, а зачастую и совсем от-делен от преподавателя в пространстве или во времени, в то же время, студенты и преподаватели имеют возможность осуществлять диалог между собой с помощью средств телекоммуникации [4].

Полат Е.С. в своих работах [3] рассматривает дистанционное обучение в ка-честве самостоятельной системы, одной из форм обучения, обращаясь к возмож-ным вариантам организации дистанционного обучения, их специфике, чтобы оп-ределить, во-первых, для каких целей тот или иной вариант может быть наиболее приемлем и при каких условиях, во-вторых, какова специфика компонентов каж-дого из возможных вариантов, а именно: какое влияние оказывает тот или иной вариант на организацию учебного процесса, отбор содержания, методов, органи-зационных форм и средств обучения.

В настоящее время в связи с постоянным и неуклонным развитием средств информационных коммуникаций системы дистанционного обучения (СДО, LMS) включаются в учебный процесс студентов разных форм обучения. Как известно, в России существует очное обучение, очно-заочное (вечернее), заочное и экстернат. Под СДО понимаются программно-технические средства, обеспечивающие воз-можность самостоятельного обучения и проверки полученных знаний, удобный способ представления учебных материалов, поддерживающие общение между студентами и преподавателями, а также студентов между собой.

Рассмотрим распределение часов, отводимых на изучение дисциплин учебно-го плана по видам учебных занятий. При очном обучении часы делятся примерно поровну между аудиторными занятиями и самостоятельной работой студента. При смешанной модели обучения аудиторная работа проводится в виде лекций, практических занятий вместе с аудиторными контрольными работами, и меро-

Page 176: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  176

приятий текущей аттестации – зачетов (итогового тестирования) и экзаменов. Са-мостоятельная работа, в свою очередь, включает домашние задания, домашние контрольные работы, лабораторные работы, индивидуальные задания, тематиче-ские форумы, тесты для самопроверки и др. Кроме того, есть семестровые кон-сультации или консультационный форум.

При очной форме обучении, когда студенты ежедневно посещают учебное заведение в соответствии с расписанием, системы электронного обучения имеют вспомогательное значение, хотя и обеспечивают определенное удобство – воз-можность изучения электронного учебника из любого места, где имеется доступ в интернет, общения с преподавателем в промежутке между занятиями в форуме, обмена файлами. В течение уже нескольких лет студенты очного обучения обяза-тельно используют электронную образовательную среду – в МЭСИ это Кампус, в ЕАОИ – СДО Прометей.

Качество образования – соответствие полученного образования определен-ным потребностям, требованиям, стандартам, ожиданиям. Главным критерием оценки качества образования специалиста является соответствие его личностных, профессиональных и деловых характеристик потребности жизни, включая по-требности самого специалиста, производства и общества [2].

В России заочное обучение получило широкое распространение. Заочно можно получить высшее образование (например, в МЭСИ, ЕАОИ, ВЗФЭИ и др.), изучить иностранный язык, подготовиться к поступлению в вуз и т.д. Однако ка-чество подобного обучения зачастую оказывается хуже того, что можно получить при очном обучении в связи с плохо налаженным взаимодействием между препо-давателями и студентами и отсутствием контроля за учебной деятельностью сту-дентов-заочников в периоды между экзаменационными сессиями [3].

В случае заочного обучения роль самостоятельной работы студента резко возрастает, т.к. на лекции отводится существенно меньше времени, по сравнению с очным обучением. Студент самостоятельно изучает материал дисциплины, вы-полняет предусмотренные учебным планом контрольные работы и встречается с преподавателем только 1–2 раза в год в период сессий. При такой форме обуче-ния, соответственно, резко возрастает необходимость использования системы электронного обучения, которая не только предоставляет студенту учебные мате-риалы, но и поддерживает средства взаимодействия между студентом и препода-вателем, а также между студентами одной группы. Возможность общения с пре-подавателем, пусть даже письменного по электронной почте или в форуме, в пе-риод самостоятельного изучения курса активизирует и направляет работу студента.

В случае онлайн-обучения (экстернат) студент полностью самостоятельно изучает учебный материал, выполняет индивидуальные задания, тесты и др. При этом система электронного обучения становится единственной возможностью общения с преподавателем и одногруппниками. Для экстернов наличие СДО жиз-ненная необходимость и благо, которое трудно переоценить. Не надо приобретать литературу, ездить в учебное заведение для поиска преподавателей с целью полу-чения консультации или сдачи текущей аттестации, т.к. эти процессы переносятся

Page 177: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  177

в электронную среду. Даже сдача экзамена или зачета, когда требуется обязатель-ная идентификация личности студента, возможна с помощью коммуникационных средств в режиме видеоконференции, например, через Skype.

При использовании среды электронного обучения возникает необходимость выработки методики обучения в зависимости от характера изучаемой дисципли-ны. Естественно, что каждый преподаватель сам определяет количество и порядок использования инструментария, предоставляемого системой. Но можно опреде-лить некоторые общие рекомендации по планированию учебного процесса с ис-пользованием СДО.

Программа учебной дисциплины обычно состоит из некоторого количества тем. Календарный план должен предусматривать последовательное изучение этих тем. Изучение каждой темы должно завершаться каким-либо контрольным меро-приятием: это может быть тест, индивидуальное задание – подготовка эссе, вы-полнение домашних заданий и т.д., участие в форуме. Прежде чем приступить к изучению темы студент проходит предварительный тест. Предварительный тест показывает, готов ли студент воспринять материал темы. По желанию студент сразу может пройти и тест, завершающий изучение соответствующей темы. Тест, завершающий изучение темы обычно имеет статус самопроверки, т.е. студент может ознакомиться с результатами прохождения теста и узнать вопросы, в кото-рых были допущены ошибки, и правильные ответы. Если же преподаватель не хочет использовать режим самопроверки, то тесту присваивается статус экзамена, и студент в этом случае не видит правильные ответы на вопросы. Это обычно де-лают в том случае, если количество тестовых заданий небольшое и велика веро-ятность повторения вопросов при следующих прохождениях теста. Хотя ознаком-ление студента с верными ответами также имеет смысл, т.к. способствует запо-минанию основных понятий, определений и тех моментов, которые он неправильно понял или не запомнил.

Если тест пройден положительно, то студент может выполнять практические лабораторные работы, которые передаются преподавателю для проверки и фикса-ции факта овладения навыками, предусмотренными соответствующей темой. Если же тест по теме не пройден или не проходился, студент изучает теоретический ма-териал, пользуясь календарным планом, руководством по изучению дисциплины и структурированным учебным пособием. Во время изучения теории есть возмож-ность консультирования в форуме по теме. После изучения соответствующей темы он проходит тестирование (при этом результаты прохождения тестов доступны ему и преподавателю) и выполняет индивидуальные практические (лабораторные) за-дания, которые передаются преподавателю для проверки и обсуждения обнаружен-ных ошибок. Если результаты тестирования и выполнения индивидуальных зада-ний удовлетворительны, студент может переходить к изучению следующей темы. В противном случае, либо система, либо преподаватель возвращают студента к нача-лу изучения текущей темы. Для всех тем, кроме первой, предварительный тест пе-ред темой – это итоговый тест предыдущей темы. После прохождения всех тем дисциплины, студент получает допуск к зачету или экзамену.

Page 178: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  178

В результате анализа календарных планов отдельных дисциплин были полу-чены следующие результаты по количеству используемых инструментов СДО в процессе обучения, при этом не учитывается консультационный форум и итого-вое тестирование, которые являлись обязательными для всех дисциплин табл.1.

Таблица 1

Количество инструментов (форум, тест, инд.задание)

Процентное отношение от всех дисциплин

3–5 25 6–8 50

9–11 25 Как видно из представленных данных, в половине дисциплин количество ме-

роприятий составляет 6-8, включая индивидуальные задания, тематические фору-мы и тесты. При этом не было выявлено какой-либо зависимости количества ис-пользуемых инструментов от группы дисциплин по учебному плану (ГСЭ, ЕН, ОПД, СД или ДС).

Таким образом, модель обучения с использованием различных педагогиче-ских и информационных технологий позволяет получить качественное образова-ние при условии грамотной ее организации, одним из ключевых моментов кото-рой является подготовка и поддержка преподавателей, обеспечивающих работу со студентами.

Востребованность такой модели обучения по данным ЮНЕСКО уже сейчас в России достаточно высока, как среди взрослого населения, так и детей, особенно подростков. Эта востребованность будет с годами расти, поскольку все большее количество людей желают получить полноценное образование или углубить свои знания по отдельным предметам, не имея возможности посещать очные учебные заведения, или будучи не удовлетворены качеством образования на местном уровне [3].

Литература 1. Интернет-обучение: технологии педагогического дизайна Под ред. канд. пед. наук

М.В. Моисеевой. – М.: Изд. дом. «Камерон», 2004. – 224 с. 2. Основы деятельности тьютора в системе дистанционного образования: Спец. учеб. курс /

С.А. Щенников, А.Г. Теслинов, А.Г. Чернявская и др. – М.: ГОУ ИРДПО, 2005. – 608 с. 3. Полат Е.С. Модели дистанционного обучения. http://www.distant.ioso.ru/for%20teacher/25-

11-04/model.htm 4. В.П. Кашицин Дистанционное обучение в высшей школе: модели и технологии.

http://is.tstu.tver.ru/3/article/art0007.htm

Page 179: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  179

Комлева Н. В. (г. Москва)

ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА И ТЕХНОЛОГИИ РЕАЛИЗАЦИИ АДАПТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ

В ОТКРЫТОЙ СРЕДЕ

Наличие высокого спроса на сетевое обучение привело к накоплению значи-тельных объёмов учебных материалов, хранящихся в электронном виде и доступ-ных через Интернет. Однако перенос традиционных принципов построения обра-зовательного процесса в информационную среду в ряде случаев привел к тому, что временные затраты преподавателя на обучение одного студента порой воз-росли. Сейчас, когда уже сделаны первые шаги и накоплен определенный опыт в создании и применении электронных курсов, наибольшую актуальность приобре-тают задачи разработки качественного контента, использующего мировые ин-формационные ресурсы и современные информационные технологии. Решение данной проблемы связано с реализацией компетентностного подхода в образова-нии, заключающегося в переносе акцента с содержания обучения на его резуль-тат. Это может быть достигнуто с помощью интеллектуальных технологий под-держки учебного процесса, обеспечивающих достижение требуемых компетенций за счет введения адаптивности в процесс обучения. Основная задача заключается в обеспечении оптимальной траектории движения обучаемого к цели на основе управляемого усвоения учебного материала в обучающей системе. Использование объектной концепции позволяет реализовать адаптивность учебного материала с учетом знаний и предпочтений каждого студента и сократить нагрузку на препо-давателя, работающего с большим количеством студентов дистанционно, по-скольку такие курсы сами содержат элементы обучения [1].

Адаптивный алгоритм может потребовать повторного изучения обучаемым объектов (может быть, содержащихся в других курсах). Объект, в этом случае, может быть представлен в более развернутом виде, включая ссылки на дополни-тельные источники, демонстрационные примеры, подробные схемы. Интерактив-ные адаптивные курсы характеризуются следующими преимуществами:

Реализация индивидуальной траектории обучения; Возможность навигации в учебных планах путем формирования цепочки

объектов таким образом, что входной информацией к следующему служит уро-вень компетенции обучаемого по окончании изучения предыдущего.

Создание качественных электронных курсов требует обеспечения непре-рывной актуализации образовательного контента с использованием открытых образовательных ресурсов и других источников сети Интернет. Возникает необ-ходимость автоматизировать процесс получения новой информации, её анализа и

Page 180: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  180

включения в состав существующих учебных курсов. Это позволит значительно сократить расходы на обработку новых данных и даст возможность получать ка-чественный контент практически сразу после его опубликования в сети Интернет. Использование инструментов Web 2.0 (вики, блоги, социальные сети, миры вир-туальной реальности и многое другое) стирает границы между пользователями и создателями образовательного контента. Основным преимуществом здесь являет-ся то, что обучаемый находится в on-line не один на один с преподавателем, а ра-ботает в группе, находится в среде обучения. Он является не только пользовате-лем, но и создателем учебных материалов, принимая активное участие в их обсу-ждении и решении заданий [2]. На смену технологии, подразумевающей разработку электронного курса отдельным преподавателем, приходит идея созда-ния «профессиональных сообществ» – технологии, объединяющей усилия про-фессионалов не только в области самого предмета (экспертов), но и в сфере эф-фективного использования информационных систем, служб поддержки, включая информационно-технологическую поддержку, управление базами данных, под-держку обучения и развития. Технология предусматривает совместную работу команды заинтересованных увлеченных людей. Причем их общение носит не од-носторонний характер, а квалифицированное обсуждение всей командой, каждый из участников которой является носителем определенных знаний. Таким образом, инструментом быстрого и эффективного импорта новых знаний в существующую систему хранения учебного контента может служить профессиональное сообще-ство, развернутое в сети Интернет или Интранет, созданное для накопления, оце-нивания и сортировки информации, полученной из всемирной сети или от непо-средственного участника сообщества [3].

Основой новой концепции становится объектный принцип построения учеб-ных материалов. В соответствии с этой концепцией учебный материал разбивает-ся на части – учебные объекты [4]. Учебный объект обладает свойством много-кратного использования и является независимой частью учебного материала. Многократно используемые объекты обучения характеризуются следующими важнейшими атрибутами: доступность, модульность, возможность взаимодейст-вия и повторного использования. В результате происходит переход от больших негибких курсов к многократно используемым отдельным учебным объектам дос-тупных для поиска и включения. При этом появляется возможность одинаковой интерпретации объектов, композиции (агрегирования) из мелких компонентов более крупных объектов, включения объектов в логические последовательности учебного материала, которые, в свою очередь, строятся как объекты. На макси-мальном уровне абстракции курс – это объединение объектов между собой таким образом, что входной информацией к следующему объекту служит уровень ком-петенции обучаемого по окончанию изучения предыдущего объекта.

В основу технологии разработки электронного курса должен быть положен механизм реализации видимости объектов, используемый в объектно-ориентиро-ванном программировании. Объекты, принадлежащие классам, могут объеди-няться в курсы путем реализации механизма множественного наследования, при

Page 181: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  181

котором производный класс наследует более одного базового класса. Наследова-ние, как и в объектно-ориентированном программировании, означает, что свойст-ва и методы базового класса равно применимы к его производным объектам. Ре-позитарий объектов портала – это базовые объекты, производные объекты, курсы. Переменные объекта – учебные единицы (текст, картинки, видеоролики), а мето-ды – функции, их обрабатывающие (публикация, обсуждение, оценка уровня компетентности, повторное обучение). Портал профессионального сообщества можно рассматривать как модель класса, все члены которого первоначально за-крыты (private). Это пространство для работы руководителей программ дисцип-лин и преподавателей. Все новые материалы, поступающие по RSS-каналам с от-крытых образовательных ресурсов, из других источников, публикуются в откры-той части портала (public), а при наследовании осуществляется управление доступом, при этом в производном классе метод включает базовый, если материал получил высокий рейтинг или выбран руководителем программы дисциплины, т.е. действует событийно управляемый механизм. Такая технология позволяет управлять доступом к членам класса (public, private, protected).

В основе реализации компетентностного подхода и формировании ключевых компетенций важное место занимает оценка и мониторинг компетенций. Однако классические системы электронного тестирования, предназначены для оценки «знаний», но не «компетенций», а потому не могут решить новые задачи образо-вания. Подобная система должна выявлять знания и подготовленность учащегося, его способность ориентироваться и находить решения в новых проблемных си-туациях, требующих творческой деятельности. При оценке испытуемый должен попадать в ситуации, требующие практического применения знаний, навыков, иметь возможность предложить разные способы решения задачи, а также проде-монстрировать понимание сложных взаимосвязей и сути поставленной задачи.

Унифицированная процедура тестирования является залогом объективной оценки, однако имеет один серьезный недостаток – она не учитывает индивиду-альных различий в уровне подготовки. Это, в свою очередь, может привести к серьезному снижению точности исследований в случае, если средняя сложность заданий теста не соответствует уровню подготовленности испытуемых. Устра-нить данный недостаток и существенно повысить надежность и точность оценки может использование алгоритмов адаптивного тестирования [5]. Данный под-ход позволяет шаг за шагом для каждого испытуемого моделировать свой собст-венный адаптивный тест, обладающий максимальной эффективностью по сравне-нию со всеми остальными тестами для оценки компетентности данного испытуе-мого.

Нами разработана модель интерактивной системы по созданию авторских сетевых учебных курсов. В основе модели лежит использование специальной программы-конструктора, которая предоставляет лишь визуальные методы разра-ботки учебного материала с возможностью использования гипермедиа средств. В соответствии со спецификацией IMS Content Packaging, учебный курс представля-ется в виде некоего независимого «пакета», внутри которого содержатся непо-

Page 182: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  182

средственно содержимое (ресурсы) и манифест (описание). Учебный курс хранит-ся в нескольких файлах, которые содержат всю необходимую информацию для их использования. Информация об организации учебных материалов позволяет на основе одних и тех же ресурсов создать различные способы проведения учебного курса. Такая возможность достигается за счет раздельного хранения ресурсов и информации об их использовании. В качестве ресурсов в «пакете» могут содер-жаться самые разнообразные виды файлов – начиная от аудио и видео форматов, и заканчивая HTML-страницами или простыми текстовыми файлами. Целевой программной платформой в разработке адаптивных курсов является использова-ние технологии Adobe Flash.

В качестве инструментального средства для разработки электронных адап-тивных открытых ресурсов, основанных на технологии Flash, нами выбран про-граммный комплекс Adobe Captivate 4 [6]. Данный инструмент является новой версией известного программного пакета для создания интерактивных презента-ционных и обучающих материалов профессионального качества в формате Macromedia Flash. Решение Captivate 4 представляет пользователям широкие воз-можности по удобному созданию и редактированию учебного контента.

Материалы, созданные в программе Captivate 4, в виде роликов Macromedia Flash (SWF) и звуковым сопровождением в формате MP3 могут быть:

переданы обучающимся по электронной почте; опубликованы в глобальной сети и просмотрены за счет поддержки проиг-

рывателя Flash® Player современными Интернет-обозревателями; загружены в различные системы управления электронным обучением

(LMS); использованы разработчиками контента в любых приложениях Adobe.

Но существуют некоторые ограничения, так редактор SCORM, встроенный в Adobe Captivate 4, не позволяет добавлять в пакет дополнительные материалы и, по сути, делает только обертку для одного единственного flash приложения. Та-ким образом, хотя Adobe Captivate 4 и является удобным средством разработки электронных курсов, его возможности не являются исчерпывающими. Тем не ме-нее, использование Adobe Captivate 4 существенно повышает наглядность учеб-ных курсов за счет презентационных материалов, а так же повышает скорость разработки курсов.

Применение новейших информационных технологий и реализация инноваци-онных идей позволят осуществлять построение гибких персонифицирующих об-разование технологий и изменить содержание педагогической работы преподава-телей. Одновременно появляется возможность принципиального улучшения каче-ства образования путем органичного встраивания в образовательные процессы системы мониторинга, анализа получаемых компетенций и коррекции алгоритма учебного процесса для достижения оптимальных результатов.

Литература 1. N.Komleva. New OER Technologies for enhanced learning. // 23rd ICDE World Conference

on Open Learning and Distance Education including the 2009 EADTU Annual Conference

Page 183: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  183

«Flexible Education for All: Open – Global – Innovative», on 7-10 June 2009 in Maastricht // http://www.ou.nl/Docs/Campagnes/ICDE2009/Papers/Final_Paper_318Komleva.pdf

2. Тельнов Ю.Ф., Комлева Н.В. Использование открытых образовательных ресурсов но-вого поколения в дистанционном обучении. Дистанционные образовательные техно-логии. Проблемы, опыт, перспективы развития. ФИРО. – М., 2008.

3. Комлева Н.В., Хрипков Д.В. Модель и инструментальные средства информационного пространства профессионального сообщества // Международная научно-практическая конференция «Технологии электронного обучения (e-Learning): возможности и пер-спективы»: 10-11 октября 2007 г. Сборник научных трудов. – М.,2007.

4. Феданов А. Адаптивные обучающие системы: современное состояние и перспективы развития // Открытое Образование. 2003. № 6.

5. Комлева Н.В., Макаров С.И. Инновационная технологическая среда оценки компе-тентности в образовании // Открытое Образование. – 2008. – № 5.

6. Инструмент создания интерактивных курсов Adobe Captivate // http://www.adobe.com/ products/captivate

Page 184: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  184

Котова Е.Е., Писарев А.С. (г. Санкт-Петербург)

МОНИТОРИНГ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ

В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ С УЧЕТОМ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ОБУЧАЕМОГО

Разработка прогрессивных технологий обучения и их внедрение в образова-

тельные структуры относится к важнейшим задачам инновационного развития образовательного процесса.

Несмотря на то, что широко тиражируются дистанционные формы образова-ния, компьютерное тестирование знаний, оценка уровня образования и профес-сиональной подготовки студентов и выпускников Вузов представляет собой сложную задачу. Организация методического мониторинга процесса обучения, обеспечивающего единство контроля, анализа и прогноза является необходимой при нынешнем этапе информатизации высшего образования. В настоящее время достаточно широкое распространение получают системы мониторинга на уровне образовательных учреждений. С помощью мониторинга помимо результатов обу-чения возможно исследовать вопросы эффективности той или иной технологии обучения, определить факторы, влияющие на обучение, уровень квалификации преподавателей, и др.

В последнее время в связи с ориентировкой на подготовку и обучение ком-петентностного специалиста, что согласовывается и с требованиями работодате-лей, меняется и структура модели специалиста на компетентностно-ориенти-рованную.

Компетентностные модели ориентированы на подготовку специалистов, об-ладающих помимо высокого уровня профессиональных компетенций, высоким уровнем когнитивных компетенций, а именно способности к саморазвитию, го-товности к изменениям и профессиональной мобильности восприятия инноваций, обучаемости, креативности, способности к генерации новых идей, высоким уров-нем сформированности индивидуальных понятийных структур и т.п. Поскольку главными ресурсами мировой экономики являются образование, информация и знания, то одной из отличительных особенностей учебной деятельности стано-вится ведущая роль познавательных процессов в ее реализации. Существует дос-таточное количество публикаций на тему моделей компетенций, классификаций компетенций и определений данных понятий. Например, в [1] предлагается сле-дующее определение: «под компетенцией мы понимаем наперед заданное соци-альное требование (норму) к образовательной подготовке специалиста, необхо-димое для его качественной продуктивной деятельности в соответствующей сфе-

Page 185: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  185

ре. Компетентность – уже состоявшееся личностное качество (совокупность ка-честв) специалиста и минимально необходимый опыт деятельности в заданной сфере».

Нами были выделены и проанализированы компетенции, которые имеют принципиальное значение для успешного выполнения работы интеллектуального характера и оценки потенциала становления и дальнейшего развития профессио-нала. Формирование компетенций, относящиеся к параметрам когнитивной сфе-ры, необходимо для высококачественного выполнения интеллектуальной деятельности. Учебная деятельность в современных условиях подготовки специа-листа с высшим образованием, характеризующаяся специфическими особенно-стями, которые соответствуют изменениям, происходящим в высшей школе, не-сомненно относится к интеллектуальным видам деятельности.

На основе проведенного анализа компетентностных моделей разработана ин-тегрированная компетентностная модель, в которую входят когнитивные, регуля-тивные и социально-коммуникативные параметры, составляющие основу струк-туры профессиональной деятельности.

Группа параметров включает: познавательные стратегии (сенсорные пред-почтения восприятия информации, умение осуществлять выбор релевантной-иррелевантной информации, организацию познавательных процессов, критиче-ское отношение к информации, управление информационными потоками); харак-теристики мыслительных процессов (методы формирования умозаключений, ар-гументированность суждений); параметры сформированности понятийных струк-тур (особенность организации метакогнитивного опыта, сформированность индивидуальных понятийных структур, метакогнитивную осведомленность); па-раметры когнитивных стилей («полезависимость-поленезависимость» и др.), ин-дивидуальных стилей обучения.

Задачей мониторинга профессиональных компетенций является получение информации о текущем уровне сформированности компетенций как интегральной характеристики специалиста и его потенциальных возможностях с целью предос-тавления информации рекомендательного характера для его дальнейшей учебной и профессиональной деятельности, информационно обоснованных решений отно-сительно управления процессом формирования профессиональных компетенций. В результате формируется интегрированный комплексный показатель уровня сформированности профессиональных компетенций в виде профиля. По показа-телям потенциальных компетенций специалистов на определенном функциональ-ном уровне (уровне обучения, например, для студента – будущего специалиста, или на определенном профессиональном уровне специалиста-профессионала вы-сокого класса) возможно определить, соответствует ли уровень сформированно-сти профессиональных компетенций специалиста уровню, требуемому для ус-пешного выполнения определенной работы, в частности в сфере интеллектуаль-ного труда.

Экспериментальные данные были получены на исследовании студентов СПбГЭТУ «ЛЭТИ» во время учебной деятельности, что позволило определить

Page 186: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  186

набор исследуемых когнитивных параметров, значимых для успешного выполне-ния интеллектуальной деятельности.

Фрагмент реализации модели на примере параметров: принятия решений (ра-циональности и готовности к риску) и прогнозирования представлен на рисунке.

1 класс: CEVLZHKM2 класс: ABCDYTIH

Рис. Фрагмент реализации модели диагностики параметров

В модели используются методы кластерного анализа, дискриминантного ана-лиза, интеллектуального анализа данных, которые позволяют соотнести получен-ные индивидуальные когнитивные профили с соответствующими классами инди-видуальных моделей. Основная цель получения индивидуальных профилей – дальнейшая направленность на индивидуализацию траектории получения образо-вания студентами. Необходимость направленности образовательных технологий именно на индивидуализацию обучения отмечается многими авторами [2].

Мониторинг отличается от обычной оценки и контроля знаний тем, что обес-печивает оперативную обратную связь с преподавателем с возможностью адап-тивного внесения корректировок в процесс обучения. Система мониторинга включает в себя инструменты контроля знаний, методики внесения коррекций процесса обучения, направленных непосредственно на личность студента с уче-том его индивидуальной модели и профиля сформированности профессиональ-ных компетенций.

Основной целью разработки системы мониторинга формирования профес-сиональных компетенций является повышение эффективности преподаватель-ской деятельности и обучения студентов посредством постоянного мониторинга процесса обучения, анализа результатов, управления процессом контроля зна-ний и обучения на основе индивидуальной модели обучаемого. Функциональное назначение разрабатываемой системы: контроль качества обучения студентов и определение путей его дальнейшего совершенствования; текущий тестовый кон-троль знаний; тренировочный контроль; итоговый контроль по дисциплинам;

Page 187: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  187

предварительное тестирование знаний студентов в ходе занятий с выставлением окончательной оценки с учетом текущей успеваемости; контроль усвоения сту-дентами практических умений и навыков и их самостоятельной работы; управ-ление процессом обучения на основе обработки полученных в ходе мониторин- га данных; отражение индивидуальных результатов; отражение рейтинговых ре-зультатов (по группе); анализ результатов с целью получения выводов (выявле-ние слабоизученных модулей дисциплины, корректировка изучаемого мате- риала).

Программный комплекс диагностики когнитивных параметров индивидуаль-ной модели специалиста (ОнтоМАСТЕР-Диагностика) реализует 9 модифициро-ванных диагностических методик и позволяет диагностировать когнитивные па-раметры специалиста в виде комплексной модели. Назначение: оценка парамет-ров когнитивной модели специалиста на основе опроса и выполнения заданий по 9 модифицированным методикам и последующей обработки результатов.

Технология диагностики предусматривает предъявление опросной информа-ции пользователю (изображений специального вида, заданий и текстов); сохране-ние ответов для последующего анализа; фиксацию и оценку затраченного време-ни; ограничение времени некоторых заданий тестирования; авторизацию и раз-граничение прав доступа к тестам и результатам; анализ, обработку и представление результатов пользователю в виде профиля. Программный ком-плекс отличается полнотой когнитивного диагностирования специалистов, реали-зацией блока тестов по 9 методикам, адаптирован за счет эргономического интер-фейса, в использовании не требует специальных знаний. Многопользовательский режим работы позволяет значительно повысить производительность и сократить временные затраты на проведение диагностики. Комплекс реализован на языках программирования PHP, Java Script в клиент-серверной архитектуре, что позволя-ет проводить диагностическое тестирование одновременно нескольких десятков специалистов как в локальной ИНТРАНЕТ сети, так и в ИНТЕРНЕТЕ. Области применения: – диагностика когнитивных параметров модели специалистов в мно-гопользовательском режиме.

Выводы. Система позволяет получать в некотором формальном виде значе-ния показателей, характеризующих различные аспекты учебной деятельности студентов, отслеживать успешность изучения студентами учебного материала и выполнения различных заданий в течение семестра, предоставлять индивидуаль-ную информацию каждому студенту, статистическую информацию, отражать ди-намику учебного процесса, уровень сформированности профессиональных компе-тенций с учетом индивидуальной модели обучаемого.

Разрабатываемая система мониторинга входит в состав автоматизированного рабочего места (АРМ) преподавателя.

Система реализована в виде демонстрационного прототипа. В дальнейшем предполагается доработка системы до версии действующего прототипа АРМ с расширением функций мониторинга учебного процесса и интеллектуальной под-держкой.

Page 188: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  188

Литература

1. Тришина С.В., Хуторской А.В. Информационная компетентность специалиста в сис-теме дополнительного профессионального образования // Интернет-журнал «Эйдос». – 2004. – 22 июня. – Режим доступа: http://www.eidos.ru/journal/2004.

2. Чудинов В.Н., Соловьев М.А., Ботыгин И.А., Каликин К.А. Технология информацион-ной поддержки инновационного управления учебной деятельностью вуза // Высшее образование сегодня. – 2008. – №7.

Page 189: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  189

Поспелова Л.Я., Чуканова О.В. (г. Москва)

ОСНОВАННАЯ НА ЗНАНИЯХ СИСТЕМА СОПРОВОЖДЕНИЯ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ

в Московском физико-техническом институте

Постановка задачи Особенность образовательной технологии, развиваемой в МФТИ, заключается в нацеленности на получение знаний, умений и навыков, обеспечивающих выпускнику эффективный творческий труд без длительной про-фессиональной адаптации. Целью исследования является разработка системы ин-теллектуальной поддержки процессов накопления, анализа и интерпретации ин-формации по сопровождению подготовки специалистов-исследователей в области естественных наук [1–3]. При выработке оценок, советов, рекомендаций и про-гнозов система использует богатый фактический материал, накопленный в храни-лище данных. Система позволяет наставникам довузовского обучения, руководи-телям олимпиад, приемной комиссии, деканатам, преподавателям:

• Проводить анализ текущего состояния процесса многоступенчатого отбора специалистов в рамках довузовского образования, приемных испытаний, обуче-ния в бакалавриате, магистратуре, аспирантуре.

• Проводить мониторинг знаний студентов в образовательном процессе в рамках факультета, курса, группы, конкретного индивида.

• Прогнозировать динамику целевых показателей, отражающих качество выпуска специалистов. Другими словами, при отборе приемной комиссией кон-кретных школьников по именам их наставников, по результатам олимпиад, собе-седований или экзаменов, по их интересу и успехам в той или иной гуманитарной или спортивной области можно прогнозировать выпуск специалистов-теоретиков или специалистов по компьютерному моделированию, специалистов в области управления сложными системами.

• Классифицировать процессы по степени успешности, по степени перспек-тивности, по степени сходства и различия с типовым процессом-стандартом в данной профессиональной отрасли.

• Группировать процессы по результативности деятельности. • Исчислять агрегированные показатели состояния процесса отбора. • Выявлять наиболее существенные слабые и сильные стороны в исследуе-

мом процессе. • Оперативно корректировать пробелы и недостатки в обучении. • Тестировать, модифицировать, добавлять и удалять эмпирические правила

получения прогнозных оценок.

Page 190: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  190

Объектом исследования выступили процессы отбора обучаемых и управлен-ческие процессы в довузовских системах, олимпиадной практике, приемных ис-пытаниях и в образовательном процессе в МФТИ.

Предметом исследования явились системы мониторинга процесса отбора, реализуемые основанными на знаниях информационными технологиями.

Методы исследования. Использовалась традиционная технология разработки систем искусственного интеллекта (представление знаний, классификация знаний, обучение по прецедентам, выявление логических закономерностей в базах дан-ных, логический вывод на нечетких знаниях). Динамический и объектно-ориентированный подходы позволили реализовать эффективные методы логиче-ского вывода, оригинальные методы тестирования систем продукций, методы многооконного интерфейса.

Способ решения. Чтобы создать систему сопровождения, нужно было решить следующие задачи:

• Выполнить работу по сбору и анализу статистических данных [1–2], в пол-ной мере отражающих специфику непрерывной многоуровневой подготовки спе-циалистов на 5 этапах: «Довузовское обучение», «Приемные испытания», «Обу-чение в бакалавриате», «Обучение в магистратуре», «Обучение в аспирантуре». Выверить базы индивидуальных данных в части отношения хронологического следования. Получить эмпирические данные о влиянии обязательного учета ре-зультатов испытаний ЕГЭ при начислении вступительных баллов на уровень под-готовки специалиста в бакалаврском и магистерском циклах.

• Создать информационную модель процесса в виде базы фактов и базы пра-вил [2] (по обучающимся и преподавателям, по специфике подготовки и достиже-ниям каждого специалиста на этапах обучения, побед на олимпиадах, получения ученых степеней и званий, свершения открытий, руководства и участия в круп-ных исследовательских проектах, или схода с любого этапа дистанции). База зна-ний должна быть актуальной и опираться на выявленные эвристические тенденции и закономерности, полученные за время вплоть до 2009 г. (по выпускам и приемам бакалавров, магистров, аспирантов, новым данным по проводимым олимпиадам).

• Для процедурной части модели управления, представленной системой продукций, получить эмпирические оценки значений «коэффициентов уверенно-сти» [2], предназначенных для использования в процедурах «нечеткого» логиче-ского вывода.

• Автоматизировать весь процесс сопровождения подготовки специалистов, от конкурсных вступительных испытаний до заключительных проверок. При этом кроме многоаспектной базы данных с формами и отчетами проектируемая систе-ма оснащается системой интерпретации данных. Для этой цели должна быть соз-дана эффективная машина логического вывода, а также открытая, ориентирован-ная на генерацию рекомендаций, база знаний, содержащая проверенные временем «рецепты» подготовки специалистов в наукоемких областях человеческой дея-тельности. Сформированная информационная модель становится основой для создания советующей, консультирующей, подсказывающей, прогнозирующей

Page 191: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  191

экспертной системы, которая на любом этапе может растолковать и оправдать по-лученный результат.

• Разработать эффективный алгоритм поиска в глубину, базирующийся на динамическом подходе [4].

• Разработать и включить в состав редактора баз знаний эффективный алго-ритм поиска противоречий [4–5], алгоритм тестирования на неполноту и избы-точность.

• Создать многоуровневую непротиворечивую продукционную базу знаний, содержащую проверенные временем «рецепты» подготовки специалистов в нау-коемких областях человеческой деятельности, полученных на основе анализа данных хранилища «Физтех».

• Разработать методы генерации прогнозов определяющих характеристик будущего специалиста (качество подготовки) с учетом как предыстории его инди-видуального образовательного процесса, так и накопленных прецедентов. Для принятия решений использовать как методику логического вывода на основе на-копленных прецедентов и рецептов, используемую в экспертных системах, так и опыт использования систем с самообучением, систем моделирования с неполной информацией.

Результаты. Как следует из обзора отечественных и зарубежных источни-ков, традиционные технологии оценки качества подготовки специалистов ограни-чиваются автоматизацией последнего этапа – оценки качества подготовки, кото-рая сводится к многоуровневому тестированию будущих специалистов и оценки знаний, которые они получили в той или иной области. Предлагаемая технология [1–3] заключается в автоматизации полного процесса сопровождения подготовки специалистов, от конкурсных вступительных испытаний до заключительных про-верок; формирования базы фактов, построения алгоритма выявления правил для построения базы правил, а на их основе и базы знаний. Выявлены из реальной статистики эмпирические зависимости результатов обучения в бакалавриате на разных факультетах от довузовской предыстории студентов (территориальной принадлежности, школы, спецшколы, курсов, наставников, показателей олимпи-адного отбора, оценок ЕГЭ).

Получены эмпирические данные о влиянии обязательного учета результатов испытаний ЕГЭ при начислении вступительных баллов на уровень подготовки специалиста в бакалаврском и магистерском циклах. Например, анализ данных по отчислениям за 2004-2008 гг. (начало эксперимента с ЕГЭ) показал, что в группе отсеявшихся сильнейших абитуриентов (вступительный балл 23-24) значительное количество (почти 30%) − это студенты, поступившие по конкурсу ЕГЭ. Из полу-чивших красный диплом бакалавра сильнейших абитуриентов только 8% − это студенты, использовавшие высокие результаты ЕГЭ. В более слабых группах аби-туриентов такой резкой разницы между ЕГЭ-шниками и прочими студентами уже не наблюдается.

В рамках работ по модификации и накоплению процедурной части модели управления, представленной системой продукций, получены эмпирические оцен-

Page 192: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  192

ки значений «коэффициентов уверенности», предназначенных для использования в процедурах «нечеткого» логического вывода.

Выявленные эвристические тенденции и закономерности процесса отбора специалистов в МФТИ представлены продукциями. Значения коэффициентов уверенности по выпускам двух лет в большинстве случаев мы оцениваем, исходя из пессимистических ожиданий, в остальных случаях берем среднее значение. Ниже приведены примеры эмпирических правил прогнозирования результатов обучения в МФТИ участников олимпиадного движения.

• Если студент МФТИ и «олимпиадник» и был в Финале России, то он за-кончит бакалавриат либо с «красным» дипломом, либо на 4 и 5 (с коэффициентом уверенности 0.95).

• Если студент МФТИ и «неолимпиадник» и набрал менее 17 баллов, то он может быть отчислен (с коэффициентом уверенности 0.9).

• Если студент МФТИ и прошел по баллам ЕГЭ, то он может быть отчислен (с коэффициентом уверенности 0.3).

• Если студент МФТИ и прошел по баллам ЕГЭ, то он закончит без троек (с коэффициентом уверенности 0.5).

Используемый и пропагандируемый динамический подход к описанию систем продукций [4] по мнению авторов является передовым и продуктивным, поскольку позволяет практически решать те задачи логического вывода и поиска противоречий, который традиционно в мировой практике считаются практически неподъемными, упирающимися в «проклятие размерности – полный перебор».

Для случая, когда продукции задаются с помощью интервалов в логике пре-дикатов первого порядка, разработан эффективный алгоритм поиска в глубину, базирующийся на динамическом подходе. Суть подхода – продукция рассматри-вается как оператор, переводящий систему в новое состояние, описываемое сло-вом состояния. Под эффективностью авторы понимают как скорость логического вывода, так и его полноту (отработку всех правил всех конфликтных наборов). В общем случае система продукций в конкретном сеансе обратного вывода имеет не единственную траекторию в пространстве характеристик, а семейство траекторий (или параллельные пространства вывода). Для предотвращения повторных вы-числений алгоритм использует стеки целей, правил, конфликтных наборов, вари-антов слова состояния. При поиске противоречий в системе продукций алгоритм показывает трассировку слова состояния, динамику состояний стека конфликтов, рисует дерево логического вывода. При обнаружении конфликтного правила в стек заносится номер этого правила, а также набор указателей для модификации слова состояния (для осуществления backtracking’а после завершения вывода в очередном пространстве логического вывода).

В разработанном и запрограммированном на языке C++ на платформе MSVS .NET 2008 многооконном графическом редакторе продукционных баз знаний предложена оригинальная эффективная стековая архитектура проекта, поддержи-вающего множество немодальных диалогов с древовидными элементами управ-ления.

Page 193: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  193

Литература

1. Поспелова Л.Я., Чуканова О.В. Разработка методов и инструментальных средств соз-дания систем сопровождения подготовки специалистов. – М.: ВЦ РАН, 2007. 70 с.

2. Поспелова Л.Я., Чуканова О.В. Технология поддержки систем сопровождения подго-товки специалистов на примере МФТИ. – М.: ВЦ РАН, 2008. 108 с.

3. Поспелова Л.Я., Пустовойтов Н.Ю., Чуканова О.В. Разработка интеллектуальной ин-формационной системы прогнозирования качества подготовки специалистов в науко-емких областях деятельности. Современные информационные технологии и ИТ-образование. Сб. докладов научно-практической IV международной конференции. – М.: ИНТУИТ.РУ, 2009, С. 211–217. http://2009.it-edu.ru/docs/2/2%204%20P%20 Pospelov.doc

4. Поспелова Л.Я., Поспелов И.Г. Динамическое описание систем продукций и проверка непротиворечивости продукционных экспертных систем // Изв. АН СССР. Техниче-ская кибернетика. 1987. № 1. – С. 184–192.

5. Поспелова Л.Я., Чуканова О.В. Поиск противоречий в продукционных базах знаний // Научн. сессия МИФИ-2009. Сб. научн. трудов. Т. V. Информационнотеле-ком-муникационные системы. – М.: НИЯУ МИФИ, 2009. – С. 23–27.

 

Page 194: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  194

Медведева И.Н., Гаврилов А.А., Мартынюк О.И., Панькова С.В., Соловьева И.О.

(г. Псков)

ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ

В УСЛОВИЯХ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА

Переход на федеральные государственные образовательные стандарты ставит перед вузами актуальную задачу разработки новых основных образовательных программ, основанных на компетентностном подходе, на использовании кредит-но-модульной системы обучения, предоставляющих студентам возможность по-строения индивидуальных образовательных траекторий. Необходимы новые под-ходы к информационной поддержке учебной деятельности студентов, в частно-сти, необходимо разработать информационную систему, позволяющую фиксировать и отслеживать формирование и развитие индивидуальной компе-тентностной модели студента, сравнивать ее с компетентностной моделью выпу-скника, положенной в основу основной образовательной программы.

В течение последних шести лет в Псковском государственном педагогиче-ском университете ведутся исследования в области компетентностного подхода в образовании. В частности, построена модель выпускника физико-математиче-ского факультета [1, 2], которая содержит планируемые результаты образования с точки зрения компетентностного подхода (на основе ФГОС ВПО, с учетом мне-ния работодателей, академического персонала, наиболее успешных выпускников). Построенная модель легла в основу разработки вузовской компетентностно-ориентированной основной образовательной программы [3], реализующей ФГОС ВПО по направлению подготовки «Педагогическое образование», профиль «Ма-тематическое образование».

На факультете на протяжении ряда лет ведутся мониторинговые исследова-ния уровня подготовки студентов:

- тестирование первокурсников по математике для диагностирования уровня подготовки, корректировки образовательной программы, прогнозирования ре-зультатов обучения,

- анкетирование первокурсников для определения уровня их мотивации к обучению в вузе и готовности к реализации компетентностного подхода,

- анкетирование студентов с целью самооценки ими уровня сформированно-сти разных компетенций,

- мониторинг формирования профессиональных компетенций студентов при прохождении ими педагогической практики [4],

- анкетирование выпускников с целью самооценки ими уровня сформиро-ванности разных компетенций,

Page 195: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  195

- компьютерное тестирование студентов (ФЭПО, комплексное тестирование выпускников и др.).

Для эффективного использования полученных результатов необходима ин-формационная система, предоставляющая возможность наблюдения состояния и изменений, оценки и прогноза на уровне студента, преподавателя, администра-ции.

Успешная реализация компетентностно-ориентированных основных образо-вательных программ ВПО, разработанных на основании ФГОС ВПО, невозможна без мотивированного и заинтересованного участия студентов. Необходимо спо-собствовать освоению студентами идей компетентностного подхода, содейство-вать их включению в проектирование индивидуальной компетентностной модели выпускника, умению планировать и осуществлять процесс формирования компе-тенций, способности проводить самодиагностику и презентовать достигнутые ре-зультаты.

Концептуальная модель предлагаемой нами информационной системы, кото-рая позволит усилить степень индивидуализации обучения, оперативно получать информацию о формировании компетенций, прогнозировать промежуточные и конечные результаты их формирования, вносить коррективы в процесс обучения, будет способствовать развитию творческого потенциала студентов, представлена на рис. 1.

Рис. 1. Концептуальная модель информационной системы формирования специалиста

Формирование компетенций у студентов происходит в течение всего перио-

да обучения в университете. Однако в развитии и становлении компетенций студента можно выделить ряд этапов, на каждом из которых преобладает фор-мирование и развитие определенного набора компетенций. Это позволяет про-

Page 196: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  196

вести декомпозицию компетентностной модели выпускника, получив тем самым возможность диагностики и коррекции развития студента в условиях непрерыв-ного образовательного процесса, и построить компетентностные модели студен-та для каждого этапа (рис.1, блок «Компетентностная модель выпускника на ос-нове ООП»).

Управление качеством результатов образования осуществляется на основе системного мониторинга образовательного процесса [5]. В предоставляемых ин-формационной системе первичных данных о студенте могут быть выделены сле-дующие составляющие (рис.1, блок «Мониторинг формирования и развития ком-петенций»):

- базовая: общие сведения об успеваемости по отдельным предметам (на-копленные зачетные единицы, рейтинговые баллы, экзаменационные оценки и т.п.),

- компетентностная: результаты оценивания компетентностной составляю-щей результатов обучения по отдельным дисциплинам и различным видам дея-тельности студентов, формирующим его как профессионала,

- экспертная: информация об обучающемся от внутренних и внешних экс-пертов (характеристики, отзывы с мест прохождения практики, портфолио и т.п.).

Результаты формирования компетенций фиксируются в информационной системе матрицей, заполняемой в процессе мониторинга для каждого студента. Каждый элемент aij матрицы (рис. 2) есть показатель формирования j-й компетен-ции в ходе освоения i-й дисциплины ООП.

Рис. 2. Приведенная матрица формирования индивидуальных компетенций студента на первом курсе

В рамках одного этапа значение каждого элемента изменяется, предоставляя

пользователю системы возможность следить за ходом его формирования. По ре-зультатам мониторинга система позволяет составить текущий компетентност-ный портрет каждого студента развернутый в рамках дисциплин ООП и сопос-тавляя его с разработанной ранее моделью для данного этапа (рис.1, блок «Оценка уровня сформированности компетенций студента»). Анализ данных может быть осуществлен на основе лепестковых диаграмм, построенных для общекультурных, профессиональных и компетенций, добавленных вузом в рам-ках ООП (рис. 3).

Приведенная матрица компетенций для первого курсаКод компетенции ОК1 ОК2 ОК3 … …Код предметаБ1.Б1 а11 а12 а13 … a1nБ1.Б2 а21 а22 а23 … a2n… а31 а32 а33 … а3n…. … … … … ……. аn1 an2 an3 … ann

Page 197: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  197

Система открывает для студента возможность строить свой индивидуальный план и заранее «программировать» результаты обучения в условиях реализации компетентностной модели выпускника для данной ООП на каждом этапе обуче-ния. Система представляет студенту полную информацию о профессиональных и общекультурных компетенциях, которые будут у него формироваться и разви-ваться не только в рамках отдельных предметов, но и в рамках учебной и воспи-тательной деятельности в целом, позволяя тем самым задать вектор его развития на определенном этапе обучения.

Рис. 3. Анализ данных, полученных в ходе мониторинга На начальном этапе в информационную систему заносятся общие сведения

об абитуриенте и результаты вступительных испытаний. В период адаптационной недели фиксируется входной уровень сформированности компетенций каждого первокурсника.

В рамках специально разработанного наддисциплинарного курса [6] студен-ты (первокурсники) знакомятся с идеями компетентностного подхода, компетент-ностной моделью выпускника в целом и моделью на первый этап обучения, раз-рабатывают индивидуальную компетентностную модель, учатся проектировать индивидуальную образовательную программу, проводить самодиагностику сфор-мированности компетенций, презентовать результаты обучения и др.

В информационную систему заносятся индивидуальная образовательная про-грамма каждого студента, программа формирования и самооценки компетенций. В течение года фиксируются как общие данные (накопление зачетных единиц,

ОК1ОК2

ОК3ОК4

ОК5ОК6

ОК7ОК8ОК9

ОК10ОК11ОК12

ОК13ОК14

ОКВ2

Результат развития общекультурных компетенций 

студента первого курса

Модель 1 курса

Результаты мониторинга

Результат развития профессиональных компетенций 

студента первого курсаПК1

ПК3

ПК4

ПК5

ПК6

ПК7

ПК8

ПК10

ПК11

ПК13

Модель 1курса

Результатымониторинга

ОКВ2

ПКВ1

ПКВ2ПКВ5

ПКВ10

Результат развития вузовских компетенций студента первого 

курса

Модель 1 курса

Результаты мониторинга

Page 198: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

  198

рейтинговые баллы, экзаменационные оценки и т.п.), так и сведения о ходе фор-мирования компетенций (результаты мониторингов, тестирований, самооценки, экспертных оценок преподавателей, результаты по компетентностным состав-ляющим результатов обучения по отдельным дисциплинам и т.п.) и экспертные оценки.

Разработанная информационная система позволит проводить мониторинг уровня сформированности компетенций студентов в течение всего периода обу-чения, обеспечивая качество высшего образования в условиях современных ре-форм высшей школы и повышения требований к уровню подготовки выпускников вузов.

Одной из важных проблем, которую необходимо решить: разработать и уни-фицировать шкалы измерения компетенций различных преподавателей, количест-венные и качественные оценки компетенций, значимость компетенции.

Литература

1. Мартынюк О.И., Медведева И.Н., Панькова С.В., Соловьева И.О. Опыт формирования компетентностной модели выпускника педагогического вуза как нормы качества и ба-зы оценки результатов образования / Одиннадцатый симпозиум «Квалиметрия в обра-зовании: методология, теория, практика». – М.: Исследовательский центр проблем ка-чества подготовки специалистов, 2006. – 48 с.

2. Медведева И.Н., Мартынюк О.И., Панькова С.В., Соловьева И.О. Компетентностная модель выпускника физико-математического факультета. – Псков, 2008. – 160 с.

3. Формирование компетентностно-ориентированной основной образовательной про-граммы по направлению «Педагогическое образование». Опыт Псковского государст-венного педагогического университета / Руководитель авторского коллектива и науч. ред. канд. физ.-мат. наук, доцент И.Н. Медведева // Материалы XIX Всероссийской научно-методической конференции «Проблемы качества образования. Проектирова-ние образовательных программ высшего профессионального образования». – М., Уфа: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2009. – 78 с.

4. Медведева И.Н., Мартынюк О.И., Панькова С.В., Соловьева И.О. Общепрофессио-нальные компетентности будущего педагога: формирование и оценка // Материалы XVII Всероссийской научно-методической конференции «Проектирование федераль-ных государственных образовательных стандартов и образовательных программ выс-шего профессионального образования в контексте европейских и мировых тенден-ций». – М., Уфа: Исследовательский центр проблем качества подготовки специали-стов, 2007. – 70 с.

5. Гаврилов А.А. Системный мониторинг формирования профессиональных компетен-ций у выпускников вузов // Материалы XVIII Всероссийской научно-методической конференции. Проблемы качества образования. Книга 4. – М., Уфа: Исследователь-ский центр проблем качества подготовки специалистов, 2008. – С. 63–65.

6. Медведева И.Н., Мартынюк О.И., Панькова С.В., Соловьева И.О. Участие студентов в реализации компетентностного подхода к результатам их образования в вузе // Компетентностный подход в интеллектуально-развивающем образовательном про-странстве региона: Материалы международной научно-методической конференции 23–24 апреля 2009 г. – Псков: ПГПУ, 2009. – 432 с. – С. 422–424.

Page 199: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПОДДЕРЖКИ ПРЕПОДАВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

И ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ РАБОТНИКОВ ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ

Page 200: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 200

Page 201: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 201

Зернов В.А., Минаев В.А., Хренов В.П. (г. Москва)

УЧЕБНИКИ ПО МАТЕМАТИКЕ И ИНФОРМАТИКЕ ПОРА КОРРЕКТИРОВАТЬ?

Актуальность коррекции учебников математики и информатики, справоч-

ной литературы по математике и информатике, математическим и информаци-онным разделам энциклопедий продиктована тем обстоятельством, что в Рос-сийском новом университете (РосНОУ) открыты законы образования чисел на-турального ряда [1–10], которые позволяют воспринимать натуральный ряд в качественно новом свете. Этим определяется мировоззренческая значимость со-бытия и его влияние на качество естественнонаучного образования и становле-ние мировосприятия (и не только в области математических наук) у вступающих в жизнь поколений.

Дело в том, что за всю историю развития математики не было найдено ни од-ной формулы, по которой можно вычислять простые числа (ПЧ) без ограничения интервала вычислений. Это заставило даже Эйлера однажды произнести: «В по-следовательности простых чисел есть тайна непостижимая человеком». Поэтому в научном сознании до последнего времени они олицетворяли объективное сущест-вование Хаоса в Природе.

Главным препятствием постижению ПЧ служило отсутствие понимания ка-чественных отличий между самими ПЧ.

Авторы показали, что множество ПЧ состоит из трёх качественно отличных подмножеств.

Первые два ПЧ качественно отличаются от всех остальных ПЧ механизмом своего образования, что является основанием назвать их фундаментальными ПЧ1 и выделить в отдельное подмножество 1Р = {2, 3}.

Авторами показано, что все остальные числа, кроме нефундаментальных ПЧ (т.е. 5, 7, 11, 13, …), образуются с помощью р – аддитивных прогрессий, которые представляют собой арифметические прогрессии с общим множителем (ОМ), равным конкретному ПЧ, обозначим его pi.

Общая формула всех р – аддитивных прогрессий выглядит так: РiС = pi·k + pi·m·n, где n = 0, 1, 2, …; i = 0, 1, 2, …; k и m – константы, принимающие различ-ные значения в зависимости от подмножества, к которому принадлежат числа.

Простейшие примеры реализации р – аддитивных прогрессий, которые обра-зуются при k = 1; m = 1, 2 и простых числах 2 и 3 в качестве ОМ:

1) у чётных чисел при p1 = 2, k = 1 и m = 1; 2C = 2 + 2·n = 4, 6, 8, 10, …; при n = 1, 2, 3...                                                             1 Новые понятия выделены косым шрифтом.

Page 202: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 202

2) у нечётных2 чисел при p2 = 3, k = 1 и m = 2; 3C = 3 + 3·2n = 9, 15, 21,..; при n = 1, 2, 3...

Все остальные ПЧ, в отличие от фундаментальных, образуются иначе. Качественные отличия остальных ПЧ определяются теоремой 1 «Все про-

стые {Р} (за исключением 2 и 3) и все составные числа {С}3 принадлежат множествам:

-РU-C = {6n – 1} (1) +РU+C = {6n + 1}, (2)

где n = 1, 2, 3….; U – знак объединения множеств. ПЧ и СЧ, принадлежащие множеству -РU-C (с единицей, недостающей для де-

лимости на 6), назовём отрицательными, и отметим левым верхним символом «–». ПЧ и СЧ, принадлежащие множеству +РU+C (с единицей, избыточной для де-

лимости на 6), назовём положительными, и отметим левым верхним символом «+».

Доказательство. Далее прямым шрифтом будут выделены ПЧ, а косым – СЧ, чётные и нечёт-

ные. Начиная с 6, натуральный ряд обретает цикличность, которая позволяет «на-

резать» его на элементарные циклы – интервалы от 6n до 6(n + 1). Все чётные числа (6n, 6n + 2, 6n + 4 и 6(n + 1)) не могут быть ПЧ и СЧ по определению. Чис-ла 6n + 3 также не могут быть ПЧ и СЧ, так как принадлежат к подмножеству не-чётных (кратных 3) чисел.

Для образования ПЧ и СЧ в интервалах от 6n до 6(n + 1) остаются только по-зиции подмножеств чисел вида 6n + 1 и 6(n + 1) – 1.

Таким образом, все ПЧ (за исключением 2 и 3) и все СЧ (как уже отмечено, четные и нечетные числа не включаются в данной работе в СЧ) принадлежат множествам -РU-C = {6n – 1}, +РU+C = {6n + 1}. ▐

В рамках введенных определений ряд натуральных чисел выглядит следую-щим образом:

1, 2, 3, 4, -5, 6, +7, 8, 9, 10, -11, 12, +13, 14, 15, 16, -17, 18, +19, 20, 21, 22, -23, 24, +25, 26, 27, 28, -29, 30,+31, 32, 33, 34, -35, 36, +37… На основании аксиомы 1 и теоремы 1 можно вывести лемму 1: «Множество всех простых чисел Р состоит из трёх подмножеств: фундаментальных 1P = {1+1·n} = {2, 3};

                                                            2 Обращаем внимание читателя, что множество нечётных чисел, введённых в настоящей работе, отли-чается от традиционно определяемого множества нечётных чисел, включающего ещё 3, 6, 12, 18 и т.д. 3 Таким образом, и определение СЧ отличается от традиционно принятого. В настоящей работе к СЧ не относятся чётные и нечётные числа, они определяются отдельно.

Page 203: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 203

отрицательных -Р = {6n – 1}; положительных +Р = {6n + 1}, то есть

P = 1PU-PU+P. (3)

Таким образом, ряд простых чисел выглядит следующим образом: 1, 2, 3, -5, +7, -11, +13, -17, +19, -23, -29, +31, +37, -41, …

Нетрудно показать, что попарные произведения ПЧ также приводят к CЧ ви-да либо 6n – 1, либо 6n + 1:

(6m – 1)·(6m – 1) = 36m2 – 2·6m + 1 = 6(6m2 – 2m) + 1 = 6n + 1, где n = (6m2 – 2m); (6m – 1)·(6m + 1) = 36m2 – 1 = 6·6m2 – 1 = 6n – 1, где n = 6m2; (6m + 1)·(6m + 1) = 36m2 + 2·6m + 1 = 6(6m2 + 2m) + 1 = 6n + 1, где n = (6m2 + 2m) Исходя из этого свойства, сформулируем теорему 2: «Произведение не-

скольких ПЧ дает положительные СЧ при четном количестве отрицатель-ных ПЧ и отрицательные СЧ – при ином количестве отрицательных ПЧ. Количество положительных ПЧ в произведении не влияет на знак СЧ».

Доказательство, исходя из вышеприведенного свойства попарных произведе-ний, достаточно очевидно.

Применяя теорему 2 ко всем возможным произведениям ПЧ (кроме фунда-ментальных){-5, +7, -11, +13,…}, мы должны учитывать закон правила знаков, ко-торому подчиняются образуемые ими СЧ. Напомним, что каждое из этих СЧ, в зависимости от знаков сомножителей, входит либо в последовательность 6n – 1, либо в 6n + 1.

Для того, чтобы утверждать, что множество отрицательных либо положи-тельных СЧ содержат все СЧ, образованные всеми возможными произведениями всех отрицательных и всех положительных ПЧ, необходимо:

начинать формирование последовательности СЧ с наименьших значений ПЧ и не пропускать ни одного ПЧ, следующего друг за другом по индексу во всех со-четаниях знаков ПЧ;

учитывать, что существуют четыре возможных сочетания произведений ПЧ «–»·«–», «–»·«+», «+»·«–» и «+»·«+», которые должны быть размещены в 2-х каче-ственно отличных – отрицательных или положительных областях существования СЧ {6n – 1} и {6n + 1}.

Учитывая данные правила, получим следующую формулу образования отри-цательных СЧ:

-C=ΣPi-C={-p1·+р1+-p1·6n}U{+р1·-p2++p1·6n}U{-p2·+p2+-p2·6n}U{+р2·-p3 + +p2·6n}U …

U{-pi·+pi + -pi·6n}U{+pi·-pi+1 + +pi·6n}U{-pi+1·+pi+1 + -pi+1·6n}U … (4)

и формулу образования положительных СЧ: +C=ΣPi

+C={-p12+-p1·6n}U{+p1

2++p1·6n}U{-p22+-p2·6n}U{+p2

2+ +p2·6n}U …

…U{-pi2+-pi·6n}U{+pi

2++pi·6n}U{-pi+12+-pi+1·6n}U{+pi+1

2++pi+1·6n}U…, (5)

Page 204: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 204

Теперь, когда мы знаем формулы образования всех СЧ, просто составить со-отношения для образования ПЧ. Для этого, исходя из теоремы 1, необходимо из множества {6n – 1} исключить (\ – знак исключения множеств) подмножества всех отрицательных СЧ ∑Рi

-С (формула 4), а из множества {6n + 1} исключить подмножества всех положительных СЧ ∑Рi

+С (формула 5) и получить: Закон формирования простых чисел: «Множество простых чисел состоит из подмножества фундаментальных

ПЧ1Р, подмножества отрицательных ПЧ -P, равного множеству {6n – 1} за исключением совокупности всех р – аддитивных прогрессий отрицательных СЧ ΣPi

-С и подмножества всех положительных ПЧ +P, равного множеству {6n + 1} за исключением совокупности всех р – аддитивных прогрессий по-ложительных СЧ ΣPi

+С и выражается соотношениями:

Р = 1Р U -Р U +Р, (6)

где 1Р = {2, 3}; -Р = {{6n – 1}\ ∑Рi –С}; +P ={{6n + 1}\ ∑Рi

+С} Теперь мы знаем законы образования всех чисел натурального ряда и можем

сформировать натуральный ряд из 7 подмножеств чисел, однозначно иденти- фицируемых (символами «–», «+», подчёркиванием и наклоном шрифта) по их качеству,

Закон формирования натурального ряда чисел: «Натуральный ряд N состоит из 0, 1, фундаментальных простых чисел

1Р={2, 3}; подмножеств отрицательных -Р и положительных +Р ПЧ; р – ад-дитивных прогрессий чётных чисел 2C, нечетных чисел 3C, отрицательных ∑Pi

-C и положительных ∑Pi +C СЧ и выражается формулой:

{N} = 0, 1 U Р U С = 0, 1, 1Р U -Р U +Р U 2С ⊃ 6C U 3С U ∑Pi

-с U ∑Pi +с =

0, 1, 2, 3, 4, -5, 6, +7, 8, 9, 10, -11, 12, +13, 14, 15, 16, -17, 18, +19, 20, 21, 22, -23, 24, +25, 26, 27, 28, -29, 30, +31, 32, 33, 34, -35, 36, +37, 38, 39, 40, -41, 42, +43, 44, 45, 46, -47, 48, +49, 50, 51, 52, -53, 54, +55, 56, 57, 58, – 59, 60, +61, 62, 63, 64, -65, 66, +67, 68, 69, 70, -71, 72, +73, 74, 75, …. Продолжая тему, заявленную в статье, вспомним о педагогике. А именно, о

необходимости наглядного и образного представления учебного материала о том, как образуются числа.

Открытые законы и с этой задачей прекрасно справляются, если представить натуральный ряд чисел в виде своеобразного библейского «Древа чисел» (см. рис.).

Начинается дерево с 1, несущей в себе «геном» всей числовой системы при-роды. Присоединение 1 к 1 образует первое фундаментальное ПЧ, равное 2. Ли-ния 1–2 разделяет всё числовое поле вокруг 1-точки (по Пифагору) на две равные половины (по 180○): снизу по формуле 2+2n все числа, имеющие множителем хо-тя бы одну 2 (их 50% от всех чисел), а сверху – все остальные числа.

Page 205: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 205

Рис. «Древо чисел» Присоединение к 2 ещё одной 1 образует другое фундаментальное ПЧ 3 и на

числовом поле сектор с углом 120○ чисел, кратных 3 (их одна треть от всех чи-сел). При этом возникает сектор с углом 60○ – подмножество чисел одновременно кратных 2 и 3, то есть 6, которые будем называть циклическими, выступающими как природная мера времени.

Так наглядно отображается самоорганизация натурального ряда: все чётные и нечётные числа образуют «почву», а циклические (кратные 6) образуют корне-вую систему «дерева чисел».

Каждое циклическое число (6, 12, 18, …) взаимодействуя с 1, может образо-вать либо отрицательное ПЧ (с недостающей 1), либо положительное ПЧ (с из-быточной 1), которые образуют «ствол» дерева.

От каждого ПЧ отходят по две «ветки» отрицательных и положительных СЧ «листиков». Такое образное представление чисел переводит учащихся от фор-мального восприятия к осознанию неразрывной связи чисел с Природой.

Page 206: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 206

Качественный переход к пониманию числа как средства отображения коли-чества материи в Природе приходит после осознания великого изречения Пифа-гора: «Всё есть число» атомов или амеров – наименьших элементов материи, её «первокирпичиков».

Вот здесь возникает переход в сознании от взаимодействия атомов и других элементов материи к взаимодействию чисел, к математике Природы, к её объек-тивной возможности отображать в качественно – количественном единстве все проявления Природы.

К философии и синтезу её с математикой Природы мы ещё вернёмся, а сейчас пронаблюдаем за «ростом» дерева чисел.

«Растёт» это дерево в соответствии с эволюционными законами натурального ряда, отображающими циклически эволюционное существование математики Природы в бесконечном пространстве Вселенной.

Посмотрим как «вырастает» дерево чисел на подготовленной чётными (крат-ными 2) и нечётными (кратными 3) питательной «почве», в которой циклические числа (кратные 6) образуют «корневую систему» дерева.

Так, первое циклическое число 6, взаимодействуя с 1, образует первое отри-цательное ПЧ -р1= 5 путём вычитания 1 и первое положительное ПЧ +р1 = 7 пу-тём присоединения 1.

Каждое отрицательное ПЧ и каждое положительное ПЧ образуют по две «вет-ви» р – аддитивных прогрессий отрицательных и положительных СЧ – «листиков».

На концах «ветвей» созрели «плоды» – формулы, позволяющие только опе-рациями сложения продлить в бесконечность каждую «ветвь» СЧ, которые рань-ше получали умножением.

Например, возьмем общий множитель, равный -5. При n = 0, 1, 2, 3… – по формуле 5

-С = -5·+7 + -5·6·n = {-35, -65, -95, …} получаем последовательность от-рицательных СЧ – «листиков»; по формуле 5

+С = -5·-5 + -5·6·n = {+25, +55, +85, …} – последовательность положительных составных чисел – «листиков».

Если возьмем общий множитель +7, то при n = 0, 1, 2, 3… – по формуле 7

-С = +7·-11 + +7·6·n = {-77, -119, -161, …} получаем последовательность отрица-тельных составных чисел – «листиков»; а по формуле 7

+С = +7·+7 + +7·6n = = {+49, +91, +133, …} – последовательность положительных составных чисел – «листиков».

Точно так же образуются другие «стволовые» ПЧ до бесконечности (формула 6) и отходящие в бесконечность «ветки» аддитивных прогрессий СЧ – «листи-ков» (формулы 4, 5).

Открытые законы формирования натурального ряда и его образное представ-ление в виде «живого» дерева чисел отражают теснейшую связь и синтез филосо-фии и математики, позволяя с помощью математики количественно описывать за-коны философии.

Так, Закон единства и борьбы противоположностей проявляется в том, что натуральный ряд содержит ПЧ с противоположными свойствами, каждое из кото-рых, «борясь» за существование в области СЧ, поддерживает баланс, образуя по ветви отрицательных и положительных СЧ.

Page 207: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 207

Закон перехода количественных изменений в качественные проявляется, например, в последовательном изменении качества положительного ПЧ +5. Так, при умножении на +5 получаем первое СЧ +25. Далее, при умножении на 2 – +25·2 = 50 (получаем чётное число), 50·3 = 150 (циклическое число), 150 – 1 = -149 (отрица-тельное ПЧ) и 150 + 1 = +151 (положительное ПЧ); -149 даёт ветвь положительных и отрицательных СЧ, как и +151.

Нетрудно проследить дальнейшую эволюцию любого из вновь полученных чисел и убедиться в объективности существования перехода количества в качест-во новых чисел.

Наконец, Закон отрицания отрицания проявляется, например, в том, что на эволюционном пути число +25 стало СЧ, отрицая свойство неделимости образо-вавшего его отрицательного ПЧ -5, а затем число -149 стало снова отрицатель-ным ПЧ, последовательно отрицая положительность СЧ +25 умножением на 2 и 3 и цикличность числа 150 вычитанием 1.

Как видим, все CЧ, получаемые умножением, можно получить сложением путем применения р – аддитивной прогрессии, что позволяет создать линейный генератор всех ПЧ подряд. И он создан В.П. Хреновым [3].

В отличие от «Асимптотического закона распределения простых чисел», представленные здесь законы формирования простых чисел и натурального ряда позволяют абсолютно точно вычислить как количество ПЧ в произвольно зада-ваемых диапазонах чисел натурального ряда, так и ПЧ по задаваемому индексу, что применительно к математике Природы однозначно решает философскую про-блему соотношения Хаоса и Порядка.

В заключение авторы выражают надежду, что ещё многие исследователи, размышляя у «Древа чисел», смогут сделать потрясающие открытия – ведь Мате-матика Природы делает только первые шаги, и уже сделаны прорывные работы в области факторизации чисел, улучшения методов защиты информации. Что пред-ставленная работа вызовет живой интерес учёных и преподавателей не только ма-тематики и информатики, но философии и других естественнонаучных наук и по-служит развитию цивилизации через постижение и развитие единого языка науки, начала которому положены открытыми законами натурального ряда.

Литература

1. Хренов В.П. Новая парадигма мировосприятия // Журнал Российской народной акаде-мии наук «Академические записки». 2005. № 4 и 5.

2. Хренов В.П. Проблемы и перспектива создания систем защиты информации нового поколения // Журнал «Глобальная безопасность». 2005. № 3.

3. Свидетельство № 2005613012 от 22.09.2005 г. о регистрации программы «Линейный генератор простых чисел подряд».

4. Хренов В.П. Начала натуральной математики. Материалы Международной научной конференции «Цивилизация знаний: инновационный переход к обществу высоких технологий». – М.: РосНОУ, 2008.

5. Хренов В.П. Исторические аспекты кризиса математики и, соответственно, естество-знания. Материалы Международной научной конференции «Образование, наука и экономика в вузах. Интеграция в международное образовательное пространство». – Плоцк, Польша, 2008.

Page 208: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 208

6. Хренов В.П. Новый взгляд на теорию чисел. Материалы Международной научной конференции «Образование, наука и экономика в вузах. Интеграция в международное образовательное пространство». – Плоцк, Польша, 2008.

7. В.А. Минаев, В.П. Хренов. Открытие и прикладные аспекты использования закономер-ности формирования ряда простых чисел. Материалы XXVII научно-технической кон-ференции «Системы безопасности». –М.: Академия ГПС МЧС РФ, 2008.

8. В.А. Минаев, В.П. Хренов. Открытые закономерности образования простых чисел и некоторые прикладные аспекты открытия. Вестник РосНОУ. Вып. 3. – Управление, вычислительная техника и информатика, 2008.

9. В.А. Минаев, В.П. Хренов. Безопасность в сфере конфиденциальной информации и за-кон формирования простых чисел // Спецтехника и связь. Ноябрь–декабрь. 2008. №3.

10. Khrenov V. P., Minaev V.A., Zernov V.A. Discovery of the Natural Number Laws and Some Applied Aspects of Discovery. /Recent Advanced in Management and Information Security/ 1st International Conference On Management of Technologies & Information Secu-rity, 21st–24th January, 2010. New Delhi, Shree Publishers & Distributors, 2010.

Page 209: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 209

Соловьев В.П., Золотарева Н.М., Ягодкин Ю.Д. (г. Москва)

АЛГОРИТМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ БАКАЛАВРСКИХ И МАГИСТЕРСКИХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ

НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ

В данной работе мы предлагаем обсудить некоторые подходы к формированию ООП магистров, которые могут быть положены в основу алгоритма, реализуемого информационной системой проектирования содержания образования бакалавра на примере направления подготовки «Материаловедение и технологии материалов».

Основой реформирования высшего образования нашей страны в ближайшее деся-тилетие станет внедрение в практику работы вузов компетентностного подхода. Учи-тывая разнообразие образовательных программ в вузах, необходимо заранее проду-мать информационную систему проектирования компетентностных моделей разного уровня и анализа междисциплинарных связей содержания учебных дисциплин.

Качество подготовки выпускников будет оцениваться по достигнутым ре-зультатам образования в виде сформированных и продемонстрированных компе-тентностей. А это значит, что содержание основной образовательной программы по любому направлению должно обеспечивать формирование соответствующих компетентностей [1].

В образовательных стандартах третьего поколения в каждом направлении оп-ределяются область, объект и виды деятельности. Это относится как к бакалав-риату, так и к магистратуре. Необходимо также учитывать, что в бакалавриате есть еще обязательные профили. В связи с этим возникает проблема формирова-ния образовательных программ: какова должна быть траектория обучения бака-лавра и магистра?

В большинстве случаев выпускники уровня бакалавра заранее не «привяза-ны» к определенному должностному месту. Поэтому, на наш взгляд, бакалавры должны готовиться по общей образовательной программе без разделения по ви-дам деятельности. Например, в направлении «Материаловедение и технологии материалов» это будет означать подготовку в области наноматериалов или угле-родных материалов, а может быть в области композиционных и гибридных мате-риалов (всего материаловеды предполагают ввести 9 профилей). Конечно, при выполнении дипломных проектов или дипломных работ проявится направлен-ность на вид деятельности: производственно-технологическая или исследователь-ская. Но это можно отнести к исключению, чем к правилу.

Наверное, было бы ошибкой готовить бакалавров только под один конкрет-ный вид деятельности. Чаще всего, они до этого нигде не работали и еще не «на-шли» себя в профессиональной деятельности. Им желательно овладеть большим «объемом», а не узкой «глубиной». На этапе становления это даст преимущества.

Page 210: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 210

Совсем другой подход к формированию образовательной программы магист-ра. В этом случае должны быть учтены все аспекты ФГОСа: область, объект и ви-ды деятельности.

Рассмотрим формирование образовательной программы магистра на примере направления «Материаловедение и технологии материалов». Мы выделили две области деятельности:

− материалы (исследование структуры, свойств, разработка новых материалов); − процессы получения материалов, заготовок, деталей и изделий. Выделили шесть объектов профессиональной деятельности в этом направлении: − металлические неорганические материалы; − неметаллические неорганические материалы; − органические материалы; − композиционные, гибридные и нано материалы; − пленки и покрытия; − сверхтвердые материалы. В стандарте определены три вида деятельности: − научно-исследовательская; − технологическая; − управленческая. На наш взгляд, при подготовке магистра необходимо как ключевые выделить два

вида деятельности: научно-исследовательскую и производственно-технологическую, а организационно-управленческая будет осуществляться и в той и другой области.

В качестве результатов образовательного процесса в стандартах третьего по-коления определены компетентности выпускника.

В связи с этим основная образовательная программа (ООП) вуза по конкрет-ному направлению должна включать компетентностную модель выпускника.

Образование – длительный, последовательный процесс, в котором у обучае-мого как надстройки будут формироваться компетентности. Но это не «механиче-ское» сложение знаний, умений и навыков, а развитие таких свойств и характери-стик, которые сформируют его как личность и профессионала. Поэтому компе-тентностная модель магистра – это продолжение модели бакалавра.

Этап 1. Анализ конкретной компетентностной модели подготовки бакалавра. Модель бакалавра разработана на основе требований государственного стандар-

та, но она более конкретна. Профессиональные компетентности структурированы на инструментальные, общепрофессиональные и специальные профессиональные, что, на наш взгляд, более точно отражает специфику инженерной деятельности.

Базовые компетентности, сформированные при обучении в бакалавриате и закрепленные в период профессиональной деятельности:

Общекультурные компетентности (ОК): владеть культурой мышления (ОК-1); логически верно, аргументировано и

ясно строить устную и письменную речь (ОК-2); использовать иностранный язык (ОК-3); использовать методы социальных и гуманитарных наук в межличностном общении и профессиональной деятельности (ОК-4); использовать принципы ме-

Page 211: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 211

неджмента качества (ОК-5); использовать нормативно правовые документы в сво-ей деятельности (ОК-6); использовать основные законы естественнонаучных дис-циплин в профессиональной деятельности (ОК-7).

Социально-личностные компетентности (СЛ) [2]: ответственность (СЛ-1); способность к самосовершенствованию (СЛ-2); ком-

муникативность (СЛ-3); социальное взаимодействие (СЛ-4); гражданственность (СЛ-5); здоровьесбережение (СЛ-6);

1 - инициативность (СЛ-7); организованность (СЛ-8); самостоятельность (СЛ-9).

Инструментальные компетентности (ИК): Способность: пользоваться приборами и оборудованием (ИК-1); проанализировать процесс и

определить области его улучшения (ИК-2); находить и перерабатывать информа-цию (ИК-3); использовать информационные средства и технологии (ИК-4); прово-дить расчеты и делать выводы (ИК-5); осуществлять литературный и патентный поиск, находить необходимую информацию в банках и базах данных (ИК-7).

Общепрофессиональные компетентности (ОПК): Способность: применять методы математического анализа и моделирования (ОПК-1); вы-

полнять экономический анализ разработки и применения материалов и техноло-гий их получения (ОПК-2); выбирать средства измерений в соответствии с тре-буемой точностью и условиями эксплуатации (ОПК-3); моделировать физические, химические и технологические процессы (ОПК-4); использовать принципы про-изводственного менеджмента и управления персоналом (ОПК-5); выявлять объек-ты для улучшения в технике и технологии (ОПК-6); обрабатывать и представлять экспериментальные результаты (ОПК-7).

Специальные профессиональные компетентности (СПК): Способность: управлять операциями технологического процесса получения материалов

(СПК-1); корректировать технологические процессы (СПК-2); применять принци-пы и методики комплексных исследований, испытаний и диагностики материалов (СПК-3); обеспечивать безопасность и охрану окружающей среды (СПК-4); оце-нивать риски и определять меры по обеспечению безопасности разрабатываемых и используемых технических объектов и технологий (СПК-5); анализировать тех-нологический цикл получения и обработки материалов (СПК-6); обосновывать выбор оборудования для осуществления технологических процессов (СПК-7); разработать нормативную и технологическую документацию (СПК-8); осуществ-лять контроль качества продукции (СПК-9).

Для конкретной программы магистратуры желательно выбрать компетентно-сти бакалавра, которые необходимо совершенствовать на уровне магистратуры.

В результате появится набор компетентностей из модели бакалавра, которые мы обозначили индексом БМ.

Этап 2. Разработка компетентностной модели магистра по направлению под-готовки.

Page 212: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 212

Компетентности, приобретенные при обучении в магистратуре: Общекультурные компетентности (ОКМ): Способность: свободно пользоваться русским и иностранным языками (ОКМ-1); формиро-

вать и аргументировать собственные суждения и научную позицию (ОКМ-2); критически анализировать научно-техническую информацию (ОКМ-3); совер-шенствовать и развивать интеллектуальный и общекультурный уровень и профес-сионализм (ОКМ-4); самостоятельно приобретать новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний (ОКМ-5);

способность адаптироваться к новым ситуациям (ОКМ-6). Специальные профессиональные компетентности (СПКМ): Способность: организовывать выполнения исследовательских и проектно-технологических

работ (СПКМ-1); выдвигать, обосновывать и внедрять инновации в области раз-работки и получения новых материалов (СПКМ-2); осуществлять моделирование для оценки и прогнозирования свойств материалов (СПКМ-3); осуществлять оценку результативности и эффективности технологических процессов получения материалов (СПКМ-4); внедрять и использовать современные методы исследова-ний структуры и свойств материалов (СПКМ-5); владеть методами защиты интел-лектуальной собственности (СПКМ-6); проектировать новые технологические процессы получения материалов и изделий с заданными характеристиками (СПКМ-7); владеть основами системы управления качеством продукции и ее вне-дрения (СПКМ-8); оформлять и представлять результаты разработок в виде отче-тов, статей, докладов, нормативно-технической документации (СПКМ-9); осуще-ствлять испытания веществ и материалов (СПКМ-10); систематизировать и обоб-щать производственные и научные результаты (СПКМ-11);

обосновывать и принимать решения (СПКМ-12); управлять технологически-ми процессами получения материалов (СПКМ-13).

Развиваемые в магистратуре компетентности (в качестве примера): Способность: пользоваться приборами и оборудованием (ИК БМ-1); использовать инфор-

мационные средства и технологии (ИК БМ-2); проводить расчеты и делать выво-ды (ИК БМ-3); использовать принципы менеджмента качества (ОК БМ-7).

Этап 3. На основе требований ФГОСа и компетентностной модели формиру-ется перечень учебных дисциплин, практик, стажировок.

Этап 4. Разрабатываются рабочие программы учебных дисциплин, практик, стажировок в компетентностном формате.

Этап 5. По каждой частной компетентности формируется «дерево» дисцип-линарных компетенций [3].

Этап 6. Структурирование характеристик профессиональной деятельности (по ФГОСу).

1. Определение области профессиональной деятельности магистра 1.1 исследование и разработка материалов; 1.2 разработка процессов получения материалов;

Page 213: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 213

1.3 управление их качеством (соответствие требованиям). 2. Выбор объекта профессиональной деятельности 2.1 металлические неорганические материалы; 2.2 неметаллические неорганические материалы; 2.3 органические материалы; 2.4 композиционные, гибридные и нано материалы; 2.5 пленки и покрытия; 2.6 сверхтвердые материалы. 3. Определение вида профессиональной деятельности 3.1 научно-исследовательская; 3.2 технологическая; 3.3 управленческая. 4. Задачи профессиональной деятельности 4.1 научно-исследовательская и расчетно-аналитическая; 4.2 производственная и проектно-технологическая; 4.3 организационно-управленческая. Этап 7. Разработка алгоритма проектирования содержания магистерских

ООП (см. рис. 1).

Рис. 1 – Алгоритм проектирования содержания магистерских программ

Этап 8. Определение траектории подготовки магистра Траектория выбирается из алгоритма общей модели подготовки. Рассмотрим пример:

Page 214: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 214

Область деятельности – 1.1 исследование и разработка материалов. Объекты деятельности – 2.1 металлические неорганические материалы и 2.6

сверхтвердые материалы. Вид деятельности – 3.1 научно-исследовательская и 3.3 управленческая. Представление результатов обучения Общекультурные компетентности формируются для всех траекторий под-

готовки. Специальные профессиональные компетентности для 1.1;2.1; 3.1 и 3.3. Способность: 1 - организовывать выполнения исследовательских и проектно-технологи-

ческих работ (СПКМ-1); 2 - выдвигать, обосновывать и внедрять инновации в области разработки и

получения новых материалов (СПКМ-2); 3 - осуществлять оценку результативности и эффективности технологиче-

ских процессов получения материалов (СПКМ-3); 4 - внедрять и использовать современные методы исследований структуры

и свойств материалов (СПКМ-4); 5 - владеть методами защиты интеллектуальной собственности (СПКМ-5); 6 - оформлять и представлять результаты разработок в виде отчетов, статей,

докладов, нормативно-технической документации (СПКМ-6); 7 - осуществлять испытания металлических неорганических и сверхтвер-

дых материалов (СПКМ-7); 8 - осуществлять синтез металлических неорганических и сверхтвердых

материалов (СПКМ-8); 9 - анализировать функциональные свойства металлических неорганиче-

ских и сверхтвердых материалов (СПКМ-9); 10 - планировать и организовывать работу научного коллектива по выполне-

нию исследований (СПКМ-10); 11 - ИК БМ-1; 12 - ИК БМ-4; 13 - ИК БМ-5. Конкретная образовательная программа теперь будет разрабатываться под

эту компетентностную модель. Представленный алгоритм позволяет выбрать любую траекторию подготовки

магистра, сформировать конкретную компетентностную модель выпускника и ос-новную образовательную программу.

Литература

1. Соловьев В.П., Азарова Р.Н., Золотарева Н.М. Разработка компетентностной модели выпускника: Матер. конф. «Проблемы разработки учебно-методического обеспечения перехода на двухуровневую систему в инженерном образовании», 2008. – С. 211–219.

2. Перескокова Т.А., Соловьев В.П., Крахт В.Б., Курдо О.А. Воспитание в системе про-фессионального образования // Высшее образование сегодня № 7, 2007. С. 72–77.

3. Соловьев В.П. Компетентностная модель выпускника // Высшее образование сегодня. 2007. № 9. – С. 76–78.

Page 215: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 215

Матвеева Т.А. (г. Екатеринбург)

ИННОВАЦИОННАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ПРЕПОДАВАНИЯ ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКИ

В ТЕХНИЧЕСКОМ ВУЗЕ

Инновационная образовательная технология системного формирования уни-версальных компетенций студентов с помощью инструментария ИКТ (СНК), раз-работана и апробирована автором в Уральском государственном техническом университете – УПИ. Аббревиатура СНК разворачивается в триаду: системность– непрерывность–комплексность.

Системность – формирование отдельной компетенции в систему знаний, умений, владений первого и второго уровня; формирование системы взаимосвя-занных компетенций.

Непрерывность – непрерывное использование ИКТ во времени и в простран-стве формирования компетенций (непрерывные содержательные линии внутри отдельных дисциплин, отдельных содержательных модулей).

Комплексность – комплекс компетенций: технология СНК нацелена на фор-мирование не только математической культуры будущего инженера, но и ряда та-ких базовых компетенций, как способность и готовность к самообучению, спо-собность и готовность применять знания и навыки работы с предметными инфор-мационными системами для повышения эффективности процессов образования, самообразования и профессиональной деятельности, способность и готовность применять знания об информации (информационных процессах) как одной из фундаментальных составляющих современной картины мира для собственного позиционирования в информационном обществе; комплекс средств: дидактиче-ские ресурсы, средства представления и доставки учебной информации, средства интерактивной связи, средства контроля, средства анализа результатов обучения.

Суть инновационной образовательной технологии – унифицированные рабо-чие программы, построенные по модульному принципу, с новым углубленным содержанием, реализуются в новой схеме проведения аудиторных занятий и но-вых дидактических условиях.

Главной организационной единицей новой структуры учебного процесса яв-ляется учебная неделя. Для каждой учебной недели выстраивается следующая по-следовательность аудиторных занятий: одна потоковая лекция (2 часа); одно по-токовое практическое занятие (2 часа); одно непотоковое практическое занятие (2 часа) с каждой студенческой группой отдельно.

Новые дидактические условия определяются информационной образователь-ной средой университета и связаны с разработкой и системным использованием

Page 216: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 216

дидактического потенциала ИКТ. Приведем краткое описание основных компо-нентов технологии:

• Модернизированное на решение задач формирования универсальных ком-петенций полное цифровое программно-методическое обеспечение всех видов аудиторных занятий и самостоятельной работы студентов находится в открытом доступе в корпоративной сети университета и выдается студентам в начале семе-стра на компакт-дисках.

• Универсальный программный комплекс «Айрен», построенный на основе распределенной сетевой архитектуры, для реализации автоматизированной про-верки учебных достижений студентов (компьютерное тестирование). На сего-дняшний день информационная система ««Айрен» находится в открытом доступе по ссылке с титульной страницы сайта http://umc.ustu.ru.

Потоковые занятия проводятся в специализированной аудитории с автомати-зированными рабочими местами преподавателя и студентов, подключенными к локальной аудиторной и корпоративной сети университета. Рабочее место препо-давателя включает компьютер, связанный с мультимедиа-проектором, микрофон, текстовую камеру, экран, маркерную доску. Рабочее место студента оборудовано персональным компьютером.

Во время лекции студенты получают информацию с большого экрана через управляемую преподавателем мультимедийную презентацию, имея возможность па-раллельно работать с более подробной версией электронного конспекта лекции со всеми гиперссылками, цветовыми и шрифтовыми акцентами на своем рабочем месте. Ведение традиционного письменного конспекта в таком случае не является обяза-тельным, студенту рекомендуется лишь фиксировать в тетради структуру лекции и отмечать проблемные места, свои вопросы, дополнительные примеры и пр. За счет этого увеличивается содержательная плотность лекции, в большей степени удается добиваться понимания излагаемого материала, тем более что для этого на каждой лекции используется дополнительный мотивирующий элемент технологии – компь-ютерное 10–15-минутное микротестирование по материалу прослушанной лекции. Анализ результатов проводится в начале следующего занятия – потоковой практики.

На потоковом практическом занятии в той же аудитории преподаватель ис-пользует весь аппаратный арсенал, где лидирующая роль отводится текстовой ка-мере, для разбора типовых, опорных задач изучаемой темы, задач повышенной сложности, тонких теоретических положений. В течение семестра во время по-точных практических занятий проводится четыре–пять рубежных компьютерных контрольных работ по 90 минут каждая.

На групповых практических занятиях рассматриваются задачи из еженедель-ного домашнего задания, вызвавшие затруднения у студентов при самостоятель-ной работе, разбираются ошибки, сделанные при выполнении рубежных тестов, решаются дополнительные задачи.

По окончании семестра – компьютерный экзамен продолжительностью 90 минут одновременно для всего потока.

Остановимся на некоторых преимуществах описанной инновации.

Page 217: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 217

Представленная технология обеспечивает условия, позволяющие устранить главные причины слабой сформированности универсальных компетенций: недос-таточность программно-методического обеспечения образовательного процесса и недостаточность обратной связи со студентами. Обратная связь усиливается за счет системного характера объективного автоматизированного текущего контро-ля, который помимо диагностической, обладает и обучающей, и мотивационной функциями, развивает способность и готовность к самостоятельной работе, само-реализации, к углубленному изучению основных дисциплин образовательной программы с использованием инструментария ИКТ. Особое содержание кон-трольно-измерительных материалов, сознательный отказ от стандартных заданий, выполнение которых требует лишь простых действий в рамках алгоритмов рецеп-турного характера, способствуют формированию у студентов целостного воспри-ятия изучаемого курса, развитию особого мышления современного работника, ко-торому в будущей профессиональной деятельности не обойтись без наукоемких информационных технологий.

Результаты контроля накапливаются в автоматическом режиме в рейтинго-вых таблицах, что позволяет осуществлять мониторинг учебных достижений студентов и составлять рейтинговые портреты отдельных студентов, групп, по-токов.

Эти данные являются основой для принятия тех или иных управленческих решений, для коррекции содержания курса и акцентов на текущих занятиях по предмету.

При рассмотренной работе со студентами очень быстро происходит их диф-ференциация по интеллектуальным способностям. Вследствие этого становится возможным осуществление индивидуализации обучения за счет рациональной ор-ганизации самостоятельной работы студентов, проведения консультаций макси-мально приближенно к уровню учебных достижений каждого студента.

Подчеркнем, что система непрерывного контроля практически полностью решает проблему пропуска занятий студентами. Отмечается повышение активно-сти студентов в процессе учебной деятельности. Тем самым осуществляется вы-полнение одного из основных принципов высшего образования: студент является не обучаемым, а обучающимся, в полной мере разделяющим ответственность за конечные результаты своей подготовки.

Помимо сказанного, повышение эффективности образовательной деятельно-сти с использованием предлагаемой технологии происходит за счет более рацио-нального использования аудиторного фонда и высвобождения времени препода-вателя для методической и научной деятельности, для индивидуальной работы с одаренными студентами. Новая технология позволила добиться экономии учебно-го времени примерно на три недели за один семестр.

На современном этапе развития профессионального образования одними из основных показателей эффективности учебного процесса являются уровень и ди-намика формирования компетенций, заявленных в модели выпускника. Препода-вателю необходимо организовать процесс обучения таким образом, чтобы каж-дый обучаемый был обеспечен необходимыми дидактическими ресурсами, был

Page 218: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 218

вовлечен в активную познавательную деятельность во время аудиторных занятий, имел условия для продуктивной индивидуальной самостоятельной работы под руководством преподавателя, получал оперативную информацию об уровне своих текущих учебных достижений, о позиционировании себя по отношению к другим участникам образовательного процесса. Организация непрерывного, систематиче-ского контроля позволяет управлять формированием у обучаемых системы всех групп компетенций и в итоге – профессиональной компетентности.

Преподаватели (34 специалиста из различных вузов) в беседах и интервью выразили следующее мнение:

1. Одной из причин снижения качества обучения является сокращение часов, выделяемых на изучение базовых дисциплин, вследствие чего отсутствует время на проведение достаточного количества контрольных мероприятий.

2. Вследствие недостатка времени, загруженности преподавателей и студен-тов отсутствует возможность проверки установления внутри-, и тем более, меж-предметных связей.

3. Преподаватели отмечают необходимость разработки содержательной базы, методики, технологии проведения компьютерной контрольно-обучающей дея-тельности, программного обеспечения соответствующими специалистами.

4. Несмотря на то, что многие преподаватели сходятся во мнении о необхо-димости применения современных средств и методов обучения, выявилась кате-гория преподавателей, высказывающих резко отрицательное мнение по поводу использования компьютерных технологий в процессе контрольно-оценочной дея-тельности, аргументирующих это тем, что самым результативным является лич-ное общение преподавателя со студентами.

Естественно, что возможность личного общения преподавателя со студента-ми является весьма значимой, но в реальных условиях, особенно в больших пото-ках студентов младших курсов, для постоянного личного общения не хватит ни временных, ни физических ресурсов преподавателя. Применение же постоянного тестирования позволяет перевести личное общение в консультационном варианте на прицельный точечный режим, без лишних повторов, с большим охватом целе-вой аудитории.

Преподаватели по специальным дисциплинам отмечают у многих студентов низкий уровень владения общенаучными и инструментальными компетенциями, что не позволяет в должной мере добиваться необходимого конечного результата.

Выявленные положения легли в основу теоретического обоснования и прак-тической разработки инновационной образовательной технологии. Использование в предлагаемой системе метода тестирования на основе компьютерных техноло-гий позволяет проводить контрольные мероприятия с любой необходимой часто-той, своевременно диагностировать полученные студентами знания и проводить их корректировку, дифференцировать обучаемых по уровням учебных достиже-ний для более плодотворной дальнейшей работы, оказания необходимой помощи, осуществлять объективный контроль.

Наиболее важной составляющей инновации является разработка содержания дидактических и тестовых материалов по учебной дисциплине, реализующая на-

Page 219: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 219

правленность на овладение не только знаниями и умениями, но и на установление внутри- и межпредметных связей, то есть на освоение компетенций.

Разработанная методика непрерывного тестирования обладает свойством технологичности, позволяя использовать ее любому преподавателю.

При компьютерном экзамене, по словам самих студентов, реализуется «объ-ективность и удобство проведения». Такая аргументация свидетельствует об удовлетворенности учащихся компьютерной формой проведения экзамена в срав-нении с традиционными формами.

При отрицательной оценке высказываются мнения о более высоком уровне сложности относительно содержательного наполнения (что опровергает распро-страненное мнение о тестовых заданиях, ограничивающихся вопросами низкого уровня сложности, требующих мало мыслительных операций, провоцирующих угадывание правильного ответа). Фактически такая оценка отражает недовольство полным устранением факторов, работающих на неподготовленных студентов. Нужно отметить, что в начале практики проведения компьютерного экзамена был единственный случай, когда студент высказал неудовлетворенность оценкой, вы-ставленной по результату выполнения экзаменационного теста, аргументировав свое недовольство тем, что многие из предложенных заданий на занятиях не ре-шались. Получив традиционный билет, состоящий из двух теоретических вопро-сов и трех задач, подобных решенным на практических занятиях, студент ответил на оценку «хорошо». Этот прецедент подтверждает достаточно высокий процент содержания в тесте заданий, проверяющих понимание учащимися пройденного материала, их умение применять полученные знания в нестандартных ситуациях, что является необходимым условием формирования профессиональной компе-тентности специалиста. Кроме того, студенты, проходившие подготовку с приме-нением системы непрерывного тестирования, при опросе показали высокий уровень понимания необходимости математики для изучения дисциплин по спе-циальности, а, следовательно, и в своей дальнейшей профессиональной деятель-ности.

Отношение студентов к применению системы непрерывного тестирования определяет более высокий уровень качества образования, если последнее рас-сматривать как образовательную услугу. Положительное отношение преподавате-лей подтверждает факт увеличения числа желающих приобщиться к такой форме организации контроля.

Для доказательства состоятельности предложенной технологии рассмотрим некоторые количественные показатели, определенные для контрольных и экспе-риментальных групп студентов пяти факультетов.

Сравнение результатов подготовки студентов различных факультетов являет-ся возможным благодаря условиям эксперимента: все работают в одинаковых ус-ловиях учебного графика, на единой содержательной базе, структурированной на программно-методические единицы для каждой учебной недели.

Рубежный контроль по завершению изучения раздела математики «Вектор-ная алгебра» показал, что в экспериментальных группах средний процент верных ответов составил 34,5%, в то время как в контрольных группах – 21,6%. Заверше-

Page 220: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 220

ние раздела математического анализа «Пределы» показало соответственно 53% и 33%. Разрыв существенно увеличился.

Результаты годового экзамена демонстрируют те же показатели в той же по-следовательности: 51,5%, 30%.

Проигрыш студентов контрольных групп связан с недостаточным владением внутрипредметными связями, установление которых является одной из основных задач представленной технологии.

Наблюдение в ходе эксперимента за работой студентов на аудиторных заня-тиях показало заметное возрастание их активности во всех видах аудиторных за-нятий, демонстрацию у части студентов готовности изучать учебный материал с опережением плана, самостоятельно, приходить на очередную лекцию подготов-ленными, настроенными на диалогическое взаимодействие с преподавателем, проявляющими потребность в проблемном изложении нового материала. Широ-кое распространение получила идея формирования собственного электронного портфеля, как среди студентов, так и среди преподавателей. Заметно увеличилось число студентов, использующих разнообразные формы сетевого общения с пре-подавателями, друг с другом. При равноправном участии преподавателя и студен-тов в познавательной деятельности удалось без избыточной авторитарности добиться снижения молодежного увлечения «слэнгом», повышения культуры устной и письменной речи, формирования определенной культуры интеллекту-ального труда, способности и готовности работать на качественный результат с первого предъявления.

Page 221: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 221

Склярова И.В. (г. Пятигорск)

УРОВНИ ИКТ-КОМПЕТЕНТНОСТИ ПЕДАГОГОВ

Информационно-коммуникационная компетентность понятие многоплановое, так как для того, чтобы выработать соответствующие способности требуется зна-чительное интеллектуальное развитие, абстрактное мышление, алгоритмическое понимание, саморефлексия и многое другое. Поэтому необходимо уметь действо-вать автономно, использовать интерактивные режимы.

Информационно-коммуникационная компетентность (ИКТ-компетентность) современного преподавателя, определяющая его готовность к работе в новых ус-ловиях информатизации образовании, это:

− способность педагога решать профессиональные задачи с использованием современных средств и методов информатики и информационно-коммуника-ционных технологий (ИКТ);

− его, уже состоявшееся, личностное качество, характеристика, отражающая достигнутый уровень подготовки в области использования средств ИКТ в про-фессиональной деятельности;

− особый тип организации предметно-специальных знаний, которые позво-ляют правильно оценивать ситуацию и принимать правильные и эффективные решения в профессионально-педагогической деятельности, используя ИКТ.

Причем, следует заметить, что понятие «ИКТ-компетентность» не является однозначно определенным. Это понятие рассматривают с разных сторон, и как составляющую профессиональной компетентности, и как составляющую инфор-мационной культуры личности. К числу значимых признаков относят знание ин-форматики как предмета, использование компьютера как необходимого техниче-ского средства, активной социальной позиции и мотивации субъектов образова-тельного пространства, совокупность знаний, умений и навыков по поиску, анализу и использованию информации

Обычно при исследовании проблем формирования конкретной компетентно-сти выделяются три уровня владения ИКТ-компетенциями:

базовый – на данном уровне накапливаются базовые знания, умения и навы-ки, необходимые педагогу для знакомства с компьютерной грамотностью; приме-нение информационно-коммуникационных технологий на данном уровне мини-мально (владение общими приемами создания, редактирования, сохранения, ко-пирования и переноса информации в электронном виде, представление информации средствами презентационных технологий, освоение навыков поиска информации в сети Интернет и т.д., выбор способа сетевого взаимодействия (или их комбинации), наиболее соответствующего характеру проблемы и позволяюще-го выработать пути ее решения наиболее оптимальными способами);

Page 222: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 222

технологический – на данном уровне информационно-коммуникационные технологий становятся инструментом в осуществлении прикладной деятельности оценка потенциала интернет-ресурсов, степени их интерактивности и информа-тивности с позиций целевой предметной области; анализ программных средств и ресурсов сети глобальной компьютерной сети с учетом основных технологиче-ских, экономических, эргономических и технических требований; оценка качест-ва, средств и форм представления в глобальной сети Интернет программно-технологического и информационного обеспечения и др.;

практический (профессиональный) – на данном уровне целесообразно гово-рить о создании новых инструментов для осуществления информационной дея-тельности.

В соответствии с трехуровневой моделью ИКТ-компетенции у преподавате-ля-предметника можно выделить:

базовый уровень – инвариант знаний, умений и опыта, необходимый препо-давателю-предметнику для решения образовательных задач средствами ИК-технологий общего назначения;

предметно-ориентированный уровень – освоение ИКТ и формирование го-товности к внедрению в образовательную деятельность специализированных тех-нологий и ресурсов, разработанных в соответствии с требованиями к содержанию и методике того или иного учебного предмета;

педагогический (психолого-педагогический, методический, творческий) уро-вень – разработка собственных электронных средств учебного назначения, ис-пользование средств ИКТ для решения профессиональных и личных задач.

На сегодняшний день четко определенной и единообразной системы показа-телей ИКТ-компетенций нет, как и самого перечня ИКТ-компетенций, которые характерны для конкретных преподавателей.

Например Елизаров А.А. давая определение ИКТ компетенции педагога-предметника выделяет два уровня: базовый и предметно-ориентированный.

Под базовым уровнем понимается инвариант знаний, умений и опыта, необ-ходимый педагогу-предметнику для решения образовательных задач, прежде всего, средствами технологий общего назначения. Предметно-ориентированный уровень предполагает освоение и формирование готовности к внедрению в обра-зовательную деятельность специализированных технологий и ресурсов, разрабо-танных в соответствии с требованиями к содержанию того или иного учебного предмета.

В свою очередь Цветкова М.С. предлагает более достаточно сложную струк-туру уровней формирования ИКТ-компетентности. Она выделяет две ступени: «Базовые ИКТ-компетенции педагогических кадров» и «Профессиональные ИКТ-компетенции педагогических кадров», и в каждой из ступеней предусматривается несколько уровней.

Согласно данной структуры базовые ИКТ-компетенции педагогических кад-ров включают два уровня: уровень (А1) «Пользовательские ИКТ-компетенции педагога и уровень (А2) «Специальные ИКТ-компетенции педагогических работ-

Page 223: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 223

ников». Для ступени «Профессиональные ИКТ-компетенции педагогических кад-ров» характерно формирование профессиональных компетенций в области ИКТ так же на двух уровнях: формирование умения использовать в работе автоматизи-рованное рабочее место (АРМ) педагогического работника (уровень Б); регуляр-ное использование ИКТ в образовательном процессе (уровень С).

Причем, уровни Б и С могут быть представлены несколькими профильными направлениями. Так для уровня Б предлагается рассматривать пять профилей под-готовки педагогических работников: учебно-предметный (Б1), дистанционно-методический (Б2), информационно-методический (Б3), учебно-административ-ный (Б4), медиатечный (Б5). А для уровня С – предлагается выделять еще четыре специализации обучения: С1 «Проектирование очного учебного процесса с по-мощью ИКТ», С2 «Проектирование дистанционной поддержки конкретного учебного процесса», С3 «Стратегическое планирование процессов и программ информатизации образования», С4 «Основы педагогического дизайна».

В соответствии с этим набор базовых ИКТ-компетенций для преподавателя может включать в себя следующие группы: наличие общих представлений в сфе-ре ИКТ; наличие представлений об электронных образовательных ресурсах; вла-дение интерфейсом операционной системы; наличие общих представлений в сфе-ре мультимедиа; владение техникой подготовки графических иллюстраций на ос-нове растровой графики; владение навыками пользователя офисных технологий в контексте подготовки дидактических средств по предметной области и рабочих документов; владение базовыми Интернет-сервисами и технологиями; владение основами технологии построения web-сайтов.

Таким образом, в данном перечне указаны большинство возможных умений и навыков в использовании средств ИКТ, которые педагог может использовать в своей профессиональной деятельности. При выделении набора базовых ИКТ-компетенций педагога и их формирования очень важно не отождествлять данный процесс с «компьютерным всеобучем», так как ключевым моментом формирова-ния компетентности является именно опыт деятельности, освоение преподавате-лем ИКТ общего назначения, что в свою очередь должно предполагать реализа-цию контекстного обучения, позволяющего преподавателю отработать различные приемы и навыки деятельности. При этом следует подчеркнуть, что общего пе-речня требуемых ИКТ-компетенций в настоящее время нет, исследователи и уче-ные в своих работах предлагают только некоторый набор этих компетенций, в за-висимости от решаемых педагогом задач.

Не менее важной проблемой после выделения конкретного перечня ИКТ-компетенций для педагогов является проблема формирования компетентности в области ИКТ у педагогических работников. Причем, варианты решения этой про-блемы для обучающихся уже представлены в ряде научных исследованиях (Ю.Г. Плаксина, Н.А. Войнова, А.В. Хуторской, К.В. Коробкова, Т.А. Гудкова и др.), то для уже работающих педагогов таких решений очень мало.

На сегодняшний день наиболее распространенной моделью формирования ИКТ-компетентности педагога, является последовательная реализация процессов

Page 224: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 224

формирования базовой, повышенных и специальных ИКТ-компетенций, вписан-ных в контекст формирования профессионально-педагогической компетентности, и в итоге представляет их целостное единство.

Кроме того, в целом процесс формирования у педагогов ИКТ-компетенций должен представлять собой комплексную систему регулярной методической под-держки педагогов в области применения ИКТ в образовательном процессе, вклю-чая сетевую инфраструктуру поддержки инновационной деятельности педагогов и учебной деятельности обучающихся, которая могла бы объединить (координи-ровать) следующие процессы: непрерывное повышение квалификации педагогов в области использования ИКТ в обучении, поддержка их мотивации к образова-нию и самообразованию средствами ИКТ; программно-аппаратное обновление и сопровождение функционирования оборудования и информационных ресурсов учреждений профессионального образования, предоставление доступа к Интерне-ту; информационно-методическое сопровождение педагогической деятельности учителей с использованием ИКТ.

Литература

1. Дылян Г.Д. Ратобыльская Э.С. Цветкова М.С. Модели управления процессами ком-плексной информатизации общего среднего образования [Текст] / Г.Д. Дылян. – М.: Бином, 2005. – 111 с.

2. Хеннер Е.К. Формирование ИКТ-компетентности учащихся и преподавателей в сис-теме непрерывного образования [Текст] / Е.К. Хеннер. – М.: Бином, 2008. – 188 с.

Page 225: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 225

Белопольская Н.М. (г. Челябинск)

ТЕСТИРОВАНИЕ В СИСТЕМЕ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА

В России, как и в других странах мира, в последнее время уделяется много вни-

мания вопросам повышения качества образования. Однако ученые пока не пришли к общему мнению по вопросу, что же вкладывается в понятие «качество образования». Одни под качеством образования понимают качество обучения, сводя его к процент-ному количеству учащихся, закончивших отчетный период без троек. Другие же под качеством образования понимают процент трудоустроенных выпускников вузов. Третьи, сводят качество образования к степени развития личности. Четвертые видят качество в количестве доцентов и профессоров, обучающих студентов.

Научные толкования данного понятия также разнятся. Но в широком смысле под качеством образования понимают сбалансированное соответствие высшего образования многообразным потребностям, целям, требованиям и нормам.

Контроль качества необходим повсеместно, так как он позволяет вовремя вы-явить ошибки, чтобы затем оперативно исправить их с минимальными потерями. Контроль качества должен охватывать все этапы работ по оказанию образова-тельной услуги: от планирования образовательного процесса до выпуска специа-листов.

Одной из наиболее трудоемких и ответственных операций в обучении явля-ется процесс контроля. С другой стороны, его правильная постановка способству-ет улучшению качества подготовки специалистов. Систему контроля образуют экзамены, зачеты, опросы, контрольные, курсовые работы и другие. Но такие ме-тоды, используемые в большинстве учебных заведений, имеют определенные не-достатки [3]:

• Влияние человеческого фактора на выставление оценки, т.е. присутствие определенного субъективизма в оценке, несовпадение требований разных препо-давателей, различный уровень строгости и т.д.;

• Принятая, преимущественно, методика приема экзаменов по 2–3 вопросам в билете не позволяет оценить полноту освоения материала.

На современном этапе при оценке знаний студентов перечисленные и другие проблемы в большей степени решаются с использованием такой формы контроля, как тестирование. Тесты – это достаточно краткие, стандартизированные пробы, испытания, позволяющие за сравнительно короткие сроки оценить преподавате-лями и студентами результативность познавательной деятельности студентов, т.е. оценить степень и качество достижения каждым студентов целей обучения.

Существует только две основные формы тестовых заданий:

Page 226: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 226

1. Задания закрытой формы – задания с выбором из вариантов ответа, задание на установление соответствия и задания на конструирование правильной после-довательности;

2. Задания открытой формы – задания, ответ на которые набирается или фор-мулируется самим испытуемым, т.е. в постановке задания нет возможных вариан-тов ответа.

При составлении заданий теста следует соблюдать ряд правил, которые необ-ходимы для создания надежного инструмента оценки успешности овладения оп-ределенными учебными дисциплинами [2]:

• Для начала, необходимо проанализировать содержание заданий на предмет наличия в тесте разных учебных тем, понятий.

• Тест не должен быть перегружен второстепенными терминами, несущест-венными деталями.

• Задания теста, равно как и варианты ответа, должны быть сформулированы четко и недвусмысленно.

• Важно проследить, чтобы ни одно задание теста не служило подсказкой для ответа на другое.

• Варианты ответа на каждое задание должны подбираться таким образом, чтобы исключались возможности простой догадки или отбрасывания заведомо ложного ответа.

Задачи для тестов должны быть информативными, отрабатывать одно или не-сколько понятий, формул, определений. При этом тестовые задачи не должны быть слишком громоздкими, либо слишком простыми.

Вариантов ответа на задачу должно быть не менее четырех. Для того, чтобы тест был валидным, в качестве неверных ответов желательно использовать наибо-лее типичные ошибки.

По форме проведения тесты могут быть различными: индивидуальными и групповыми, устными, письменными и компьютерными и др.

Активное использование образовательными учреждениями средств информа-тизации обеспечило предпосылки к созданию и использованию автоматизирован-ных тестовых средств для контроля знаний обучаемых на всех этапах обучения. Актуальность таких систем очевидна не только для целей измерения уровня под-готовленности, но и для проведения рейтинга обучаемых, мониторинга учебного процесса, а также для организации дистанционного обучения.

Поскольку уровень знаний обучаемых является латентным параметром, для получения его значения необходимо использовать современные научные методы составления тестов и статистический анализ результатов тестирования. Главным препятствием на этом пути является слабое владение авторами-предметниками методами и средствами анализа результатов тестирования. Для того, чтобы сис-тема тестирования отвечала современным требованиям, проблема решается путем создания автоматизированных систем статистической обработки и анализа ре-зультатов тестирования [2].

Одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических ме-тодов контроля качества являются контрольные карты. Принято считать, что идея

Page 227: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 227

контрольной карты принадлежит известному американскому статистику Уолтеру Л. Шухарту и была обстоятельно описана в 1931 г. Первоначально они использо-вались для регистрации результатов измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости ос-тановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего производством. Это давало информацию о том, когда кто, на каком оборудовании получал брак в прошлом [1].

Контрольная карта состоит из центральной линии, двух контрольных преде-лов (над и под центральной линией) и значений характеристики (показателя каче-ства), нанесенных на карту для представления состояния процесса.

Контрольные карты имеют вид, представленный на рисунке 1. Они отображают характер изменения показателя качества во времени.

Рис. 1. Общий вид контрольной карты

В нашем же случае, при анализе результатов тестирования, на карте можно

показать количество (или процент) правильных ответов испытуемых на тот или иной вопрос теста. Тогда в качестве средней линии возьмем уровень порядка 50%. Обозначим верхнюю и нижнюю границы, например 95% и 5% соответственно.

В зависимости от полученной кривой принимается решение о корректировке во-просов теста, либо же о продолжении проведения тестирований без корректировки.

Page 228: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 228

Вопросы теста подвергаются обязательной корректировке в случае (рис. 2): 1) выхода точки за верхний контрольный предел (точки 6, 16, 19) – все или

абсолютное большинство ответили на данный вопрос теста. Такой результат го-ворит о том, что вопрос достаточно простой и не показателен при проверке зна-ний. В этом случае, данный вопрос рекомендуется удалить из теста;

2) расположения группы последовательных точек около одной контрольной границы, но не выход за нее (11, 12, 13, 14), что свидетельствует о недостаточном овладении одной дидактической единицей, т.к. вопросы одной тематики, как пра-вило, идут последовательно друг за другом. В таком случае преподавателю следу-ет уделять больше внимания на данную тему в ходе прочтения лекций и проведе-ния практических занятий, семинаров;

3) выхода точки за нижний контрольный предел (точки 17, 20) – все или аб-солютное большинство не ответили на данный вопрос теста. Такой результат го-ворит о том, что вопрос слишком сложный и не показателен при проверке знаний. Данный вопрос также рекомендуется удалить из теста.

Рис. 2. Контрольная карта

Таким образом, контрольные карты используются для выявления определен-

ной причины, но не случайной. Под определенной причиной следует понимать существование факторов, которые допускают изучение и корректировку.

В настоящее время существует огромное количество тестовых оболочек раз-ного рода. Но, как правило, программисты каждого учебного заведения разраба-тывают свою систему, обеспечивающую проведение тестовых контрольных ме-роприятий, которая бы отвечала всем требованиям и установленным стандартам учебного заведения.

Page 229: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 229

Обобщая все выше сказанное, можно сделать вывод, что наиболее объектив-ной системой оценки качества знаний является тестирование. В XXI веке проце-дура тестирования приняла вид диалога студента с компьютером, в результате которого за короткое время испытуемый получает информацию об уровне подго-товленности по той или иной дисциплине. Студент получает дифференцирован-ную по десяти-, пятидесяти-, либо сто бальной шкале оценку, а преподаватель – обработанные результаты тестирования всех студентов, иногда даже с возможно-стью их анализа. Что может быть лучше!

Литература

1. Donald J. Wheeler, David S. Chambers. Understanding Statistical Process Control // 1992 SPC Press, Inc.

2. Садовничий В.А. Компьютерная система проверки знаний студентов // Высшее обра-зование в России. 1994. №3.

3. Смирнов С.Д. Педагогика и психология высшего образования: От деятельности к лич-ности: Уч. пособие. – М., 1995.

Page 230: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 230

Брыксина О.Ф. (г. Самара)

О ПОВЫШЕНИИ КВАЛИФИКАЦИИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ ВУЗА В ОБЛАСТИ

ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Учитывая потребности общества, новые образовательные инициативны в об-ласти школьного и вузовского образования, информационно-коммуника-ционные технологии (ИКТ) должны стать необходимой составляющей обра-зовательного процесса педагогического вуза.

Для подготовки учителя «нашей новой школы», отвечающего современным требованиям, необходимо, чтобы информационно-образовательная среда педаго-гического вуза была, прежде всего, профессионально-ориентированной, на-правленной на формирование у выпускника вуза осознанного позитивного отно-шения к своей профессии, творческого подхода к решению задач, связанных с реализацией профессиональных функций, навыков использования инновационно-го потенциала информационно-коммуникационных технологий.

Понимая важность этого, руководство вуза приняло ряд эффективных управ-ленческих решений: в академии открыта межфакультетская кафедра информаци-онно-коммуникационных технологий в образовании, создано новое структурное подразделение – Центр информатизации и мониторинга.

В ноябре 2006 года Ученый совет ПГСГА утвердил «Концепцию создания и развития информационно-образовательной среды (ИОС) ПГСГА», целью которой является формирование высокоразвитой информационно-образовательной среды педагогического вуза, необходимой для подготовки высокопрофессиональных специалистов, обладающих качественно новым уровнем информационно-коммуникационной компетентности, отвечающей современным требованиям об-щественного и социального развития; удовлетворение потребностей студентов, преподавателей и сотрудников вуза в информационных услугах и сервисе при проведении учебных занятий, научных исследований, организационном управле-нии и обслуживании инфраструктуры вуза.

С учетом специфики вуза основополагающими обозначены следующие принципы:

• приоритетность разработки и внедрения информационных технологий и объектов учебного и учебно-методического назначения;

• системная интеграция информационных объектов и технологий в учебный процесс;

• поэтапность и модульность формирования информационно-образова-тельной среды;

Page 231: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 231

• открытость для интеграции ИОС вуза в информационную среду региона, отрасли, страны и международное информационное пространство;

• динамичность, предполагающая, что ИОС вуза создается с учетом возмож-ности постоянного пополнения и обновления функций среды и видов ее обеспе-чения;

• непрерывность, предполагающая послевузовское сопровождение профес-сиональной деятельности выпускников, повышение квалификации и переподго-товку работников образования в области ИКТ и др.

За последние годы предметом активного обсуждения на заседаниях Ученого совета академии, ректората и учебно-методического совета стали вопросы, свя-занные с различными аспектами реализации этой программы, а именно: формиро-вание ИКТ-компетенций выпускника педагогического вуза, внедрение системы компьютерного тестирования как элемента системы менеджмента качества обра-зования, формирование предметно-ориентированного контента ИОС вуза, созда-ние корпоративной сети вуза, внедрение средств ИКТ в управление образователь-ным процессом и др.

Очевидно, что системная интеграция информационных объектов и техноло-гий в образовательный процесс академии может дать необходимый социальный и экономический эффект только при условии, что создаваемые и внедряемые ин-формационные объекты и технологии станут не инородными элементами, а будут естественным способом интегрированы в процесс функционирования вуза. А это возможно лишь при соответствующей подготовке профессорско-преподавательского состава.

Именно поэтому в академии инициирован процесс планомерного повыше-ния квалификации преподавателей, обеспечивающий подготовку преподавате-лей вуза к применению инновационных технологий на основе средств ИКТ (дис-танционного обучения, проектной методики, технологий компьютерного тестиро-вания и т.п.).

На основе детального анализа объективных потребностей и возможных тех-нологий организации обучения (прежде всего, наиболее распространенных в анд-рагогике), в качестве наиболее приемлемой модели выбрано внутрифирменное (внутривузовское, корпоративное) обучение на основе модульного подхода. Данная технология позволяет каждому из преподавателей выбрать индивидуаль-ный образовательный маршрут, включающий набор модулей, освоение которых приведет к оптимизации его профессиональной деятельности.

Таким образом, базовыми принципами реализуемого подхода обозначены: • модульность процесса обучения; • ориентация модуля на отдельное направление использования ИКТ в про-

фессиональной деятельности преподавателя; • свобода выбора преподавателем набора модулей и последовательности их

прохождения; • эффективное сочетание очной групповой и заочной индивидуальной дея-

тельности;

Page 232: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 232

• результативность; • публичность анализа и оценки результатов. Специалистами кафедры информационно-коммуникационных технологий в

образовании и Центра информатизации и мониторинга разработан набор модулей, ориентированых на технологические и методические аспекты внедрения ИКТ в образовательный процесс, целью реализации которых является:

• дать актуальную информацию о современных информационно-коммуника-ционных технологиях (ИКТ), тенденциях их развития;

• сформировать представление о методико-дидактических особенностях ор-ганизации учебного процесса с использованием ИКТ;

• сформировать навыки работы с практическими инструментами преподава-теля – программными комплексами, образовательными информационными техно-логиями и ресурсами.

Таблица 1. Перечень учебных модулей

Модуль Цель обучения 1 2

Организация самостоятель-ной работы студентов на ос-нове проектной деятельности с использованием ресурсов ИКТ (18 часов)

- практическое освоение проектной деятельности с ис-пользованием средств ИКТ как педагогической технологии, в основе которой лежит развитие познавательных навыков обучаемых, умений самостоятельно конструировать новые знания, ориентироваться в информационном пространстве, развитие критического и творческого мышления, умений увидеть, сформулировать и решить проблему.

Среда MS PowerPoint как ин-струментальное средство пе-дагога (14 часов)

- формирование комплексной культуры представления пе-дагогической информации средствами мультимедийных презентационных технологий; - формирование навыков прогнозирования эффективности организации образовательного процесса на базе презента-ционных технологий и выбора адекватных форм его по-строения.

Технологии компьютерного тестирования (18 часов)

- освоение технологии компьютерного тестирования как формы объективного контроля знаний, умений и навыков обучаемых и одного из способов повышения качества обра-зования; - сравнительный анализ особенностей тестовых техноло-гий, видов и типов тестов, форм тестовых заданий, различ-ных методов оценивания результатов тестирования; - изучение особенностей проектирования структуры и со-держания контрольно-измерительных материалов с исполь-зованием технологий АСТ-Тест и основных подходов к их экспертной оценке; - формирование навыков проведения тестирования и ана-лиза полученных данных в соответствии с современными положениями тестологии.

Использование интерактив-ных средств обучения в учеб-ном процессе современного вуза

- формирование представлений о существующих и пер-спективных интерактивных информационных технологиях, используемых в образовании; - изучение возможностей аппаратного обеспечения и про-граммной поддержки для построения учебных курсов с

Page 233: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 233

Окончание табл. 1 1 2

(16 часов) - использованием интерактивных технологий, на примере интерактивной доски; - освоение (в режиме решения творческих образователь-ных задач) практических навыков работы с аппаратным и программным комплексом интерактивной доски SmartBoard.

Средства сетевого взаимо-действия как способ форми-рования активного субъекта образовательного процесса (16 часов)

- формирование навыков выбора способа сетевого взаимо-действия (или их комбинации), наиболее соответствующий характеру проблемы и позволяющий выработать пути ее оптимального решения; - освоение подходов обеспечения содержательной и орга-низационной подготовки участников к сетевому взаимодей-ствию, умений следить за развитием дискуссии на форумах, в чатах и телеконференциях, отслеживая ее центральную ветвь и спонтанно возникшие ветви, управлять этим про-цессом; вести блоги и обеспечивать психологически ком-фортную атмосферу для участников дистантного полилога и т.п.

MS EXCEL как средство об-работки педагогической ин-формации (18 часов)

- формирование устойчивых навыков структурированного представления информации и применения стандартных средств статистического анализа табличного процессора MS Excel для автоматизации обработки текущей отчетной документации и интерпретации результатов психолого-педагогических исследований и представление их в графи-чески наглядной форме. - освоения инструментария повышения эффективности пе-дагогического мониторинга за счет быстроты обработки данных и освобождения от трудоемких и рутинных опера-ций (в частности в процессе реализации балльно-рейтинговой системы) и т.п.

Основы проектирования электронных учебных посо-бий (18 часов)

- расширение спектра информационных умений педагога, связанных с освоением средств и способов представления педагогической информации в виде гипертекстовых при-ложений, ориентированных на личностно-ориентированное обучение и организацию самостоятельной работы учащихся на базе информационных технологий.

Логика процесса обучения выстроена следующим образом: • вводное занятие в составе группы слушателей, включающее теоретическое

и практическое обучение, ориентированное на изучение базовых принципов рабо-ты с различными программными средствами;

• индивидуальное проектирование электронных образовательных ресурсов при консультировании специалиста Центра (технологическое обучение);

• апробация обучаемым методических приемов и разработанных электрон-ных образовательных ресурсов;

• анализ результатов с точки зрения повышения эффективности образова-тельного процесса (публичная презентация в составе группы);

• рабочий режим использования ресурсов и технологий.

Page 234: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 234

Каждый преподаватель в зависимости от профессиональных интересов и спе-цифики предметной области может выстроить индивидуальный маршрут повы-шения квалификации.

За последние 2 года 263 преподавателя вуза (63% от общего числа преподава-телей вуза) приняли участие в работе таких семинаров. При выполнении про-граммы в объеме не менее 72 часов слушателям курсов выдается удостоверение о краткосрочном повышении квалификации государственного образца.

Организованная таким образом система повышения квалификации препода-вателей вуза ориентирована прежде всего на качественное изменение всего спек-тра теоретических и практических умений, составляющих основу профессиональ-ной компетентности педагога, способного проектировать образовательный про-цесс с использованием электронных ресурсов и формировать систему средств обучения на основе информационно-коммуникационных технологий. И это при-несло определенные результаты, среди которых высокая востребованность про-граммы со стороны профессорско-преподавательского состава вуза, значительный рост внутренней мотивации профессорско-преподавательского состава к повыше-нию квалификации в области ИКТ.

Уже сегодня на кафедрах академии работают временные творческие коллекти-вы по формированию электронных учебно-методических комплексов учебных дис-циплин, банков тестовых заданий; широкое распространение получила практика организации самостоятельной работы студентов в форме проектной деятельности с использованием средств ИКТ; в учебный процесс вуза введены такие формы орга-низации учебной деятельности, как on-line семинары, способствующие формирова-нию у будущих педагогов устойчивых навыков сетевой коммуникации.

Указанные дидактические возможности средств информационно-коммуника-ционных технологий потребовали:

• глубокого содержательного анализа дисциплин учебного плана; • оценки эффективности используемых форм, методов и приемов и прогнозиро-

вания возможностей повышения качества обучения за счет внедрения средств ИКТ; • проектирования и организации образовательного процесса на качественно

новом уровне, используя инновационный потенциал ИОС вуза. В настоящий момент усилия преподавателей академии направлены на созда-

ние электронного банка педагогической информации, обеспечивающего взаимо-связь и взаимообусловленность процессов обучения и учения, самообучения, формирования и развития творческой личности. Идет активное формирование предметно-ориентированного контента, обеспечивающего полноту представления конкретных предметных областей, эффективность используемых педагогических технологий и методических приемов, реализующих принцип вариативности и дифференцированный подход.

Таким образом, подготовка педагогических кадров ориентирована на качествен-ное изменение всего спектра теоретических и практических умений, составляющих основу профессиональной компетентности педагога, способного проектировать об-разовательный процесс с использованием электронных ресурсов и формировать сис-тему средств обучения на основе информационно-коммуникационных технологий.

Page 235: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 235

Еремеев А.П., Глаголев В.Б. (г. Москва)

МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОГО КУРСА «ИНФОРМАТИКА»

в Московском энергетическом институте (техническом университете) В НОВЫХ УСЛОВИЯХ

Методическое обеспечение учебной дисциплины всегда имело большое зна-

чение для ее качественного освоения студентами. В последние годы в условиях активной информатизации образовательного процесса и внедрения в учебный процесс электронных образовательных ресурсов значение методического обеспе-чения явно возрастает. Для этого имеются, по крайней мере, две причины:

1. Существенно увеличилась часть студентов, владеющая собственными ком-пьютерами. Так, уже в первом семестре обучения подавляющее большинство сту-дентов имеют собственные компьютеры. Это позволяет вузу переносить центр тяжести задачи выполнения учебных заданий с вузовских компьютерных классов на личные компьютеры студентов. Но если студент выполняет задание дома, ко-гда рядом нет преподавателя, то требуется иной подход к методическому обеспе-чению. Оно должно быть более подробным, дружественным, и эстетичным, а также должно предостерегать студентов от совершения типичных ошибок.

2. Появилась дистанционная форма обучения, когда с самого начала предпо-лагается индивидуальная работа студентов без преподавателя.

В то же время появились новые информационные технологии, позволяющие поднять методическое обеспечение на более высокий содержательный и эстетиче-ский уровень. В первую очередь, это реальная возможность для любого продви-нутого в области информационных технологий преподавателя создать сайт своей учебной дисциплины. Кроме того – это возможность отказаться от бумажного но-сителя методического обеспечения, применив вместо него CD с одновременным использованием преимуществ гипертекста.

Преподаватели кафедры Прикладной математики МЭИ (ТУ) уже более 30 лет обеспечивают базовую компьютерную подготовку студентов семи институтов, входящих в состав технического университета.

Курс Информатика, как правило, содержит следующие блоки: 1. Основы работы в Internet. 2. Основы работы с приложениями Microsoft Office (Word, Excel) 3. Основы информатики (необходимые сведения о компьютере, системах

счисления, способах представления символов и чисел, организации памяти ком-пьютера и т.д.).

4. Основы алгоритмизации (понятие алгоритма, блок-схема, базовые струк-туры алгоритмов, структурирование алгоритма, разработка типовых алгоритмов).

Page 236: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 236

5. Основы программирования на языке высокого уровня c возможными включениями следующих модулей:

• Программирование на языке Фортран. • Программирование на языке Паскаль + Delphi. • Программирование на языке Visual Basic 2008. • Программирование на языке C. Ведущие лекторы имеют и применяют в учебном процессе собственные учебно-

методические пособия, а также сайты своих учебных дисциплин [1–9]. Так в учебном процессе в текущем учебном году используется доступный студентам на CD учебно-методический комплекс (УМК) «Информатика» на основе Visual Basic 2008.

На кафедре Прикладной математики проведена работа по обобщению накоп-ленного методического опыта на основе создания УМК «Информатика» для всех институтов, где кафедра обеспечивает учебный процесс по этой дисциплине.

В состав этого УМК входят следующие компоненты: 1. Учебный план 2. Учебная программа 3. Конспект лекций 4. Презентации лекций 5. Задания для лабораторных занятий 6. Расчетные задания 7. Задания для самостоятельного выполнения 8. Примеры экзаменационных билетов и экзаменационных задач 9. Методические указания 10. Учебная и методическая литература 11. Обучающий курс «Объектно-ориентированное программирование на

Delphi» Этот УМК «Информатика» доступен студентам на CD, а также на сайте

учебной дисциплины.

Литература 1. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих

систем. – М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2003. – 616 с. 2. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии:

Учеб. пособие. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. – 304 с. 3. Батасова В.С. Начальный курс программирования на основе алгоритмического языка

Паскаль. Учебное пособие по курсу «Высокоуровневые методы информатики и програм-мирования» для студентов, обучающихся по специальностям «Прикладная информатика», «Математические методы в экономике». – М.: Издательство МЭИ, 2006. – 112 с.

4. Батасова В.С. Введение в MATLAB. Лабораторный практикум: Учеб. пособие по кур-су «Информатика» для студентов МЭИ (ТУ), обучающихся по всем направлениям подготовки. – М.: Издательский дом МЭИ, 2007. – 52 с.

5. Глаголев В.Б. Программирование на языке Visual Basic. Сборник заданий для лабора-торных занятий в первом семестре. Методическое пособие по курсу «Информатика» для студентов, обучающихся по направлению «Теплоэнергетика» – М.: Издательский дом МЭИ, 2007. – 128 с.

Page 237: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 237

6. Глаголев В.Б. Информатика: Сборник заданий для лабораторных занятий 2-го семест-ра. Visual Basic. Методическое пособие по курсу «Информатика» для студентов, обу-чающихся по всем направлениям техники и технологий. – М.: Издательство МЭИ, 2003. – 92 с.

7. Глаголев В.Б., Деньщикова Е.В. Информатика: Сборник заданий для лабораторных за-нятий 2-го семестра.Word, Excel. Методическое пособие по курсу «Информатика» для студентов всех направлений обучения в МЭИ (ТУ). – М.: Издательство МЭИ, 2004. – 108 с.

8. Маран М.М. Delphi. Начальный курс. – М.: Издательство МЭИ, 2002. – 100 с. 9. Информатизация инженерного образования: электронные образовательные ресурсы

МЭИ. Выпуск 3 / сост.: Ю.В. Арбузов, Т.И. Болдырева, А.И. Евсеев и др.; Под общ. ред. С.И. Маслова. – М.: Издательский дом МЭИ, 2008. – 424 с.

Page 238: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 238

Ивушкина Е.Б., Кузнецов А.Е. (г. Шахты)

ЭЛЕКТРОННЫЕ РЕСУРСЫ В ОБУЧЕНИИ

Поиск новых форм и методов обучения предполагает расширенное примене-ние вычислительной техники в процессе обучения. Одним из инновационных ме-тодов подготовки студентов является дистанционное обучение, ориентирующееся на самостоятельную работу студента. В контексте этого метода по каждой изу-чаемой дисциплине должен быть разработан комплект методических пособий, ав-томатизирована процедура контроля знаний.

Одним из основных достоинств применения компьютера в подготовке сту-дентов является то, что обучаемый видит в компьютере доброжелательного инст-руктора, персонального ассистента.

Разработка электронного учебного материала стала актуальной задачей в ус-ловиях развития системы дистанционного образования и широкого внедрения средств новых информационных технологий в учебный процесс. Представляется целесообразным разработать электронное учебное пособие, как компонент дис-танционного обучения. Доступ к ресурсам и сервисам создаваемой информацион-ной среды может осуществляться через специализированный Web-сайт.

Современные информационные технологии позволяют создавать новые ин-формационные ресурсы в электронном виде.

Создание электронных библиотек обеспечивает новый уровень получения и обобщения знаний, их распространения и использования. Электронные библиоте-ки – это средства обеспечения интеллектуального доступа к распределенным хра-нилищам информации на основе создания информационных сред. Электронная библиотека обеспечивает доступ к большим объемам мультимедийной информа-ции и знаний. Однако, не следует отождествлять электронные библиотеки с сово-купностью оцифрованных коллекций и инструментария управления ими. Это сре-да, объединяющая коллекции, сервисы и людей для поддержки полного жизнен-ного цикла создания, распространения, использования и сохранения данных, информации и знаний. В нашей стране разработки в области электронных биб-лиотек начались в 1998 г.

В последние годы разработки и исследования в области электронных библио-тек стали одним из актуальных и весьма привлекательных направлений развития информационных систем. Многочисленными исследовательскими проектами и реализацией конкретных электронных библиотек занимаются специалисты различ-ного профиля. Сотрудники образовательных учреждений совместно с библиотеч-ными специалистами ведут большую работу по созданию новой технологии инте-рактивного обучения, основанной на новой информационной инфраструктуре обра-зовательного процесса, центром которой должны стать электронные библиотеки.

Page 239: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 239

В нашем вузе разработана и внедрена электронная библиотека, созданная в среде АИБС МАРК-SQL 1.10. Эта библиотека размещена в сети Internet по адре-су: http: // libdb.sssu.ru (рис. 1).

Рис. 1. Окно поиска материалов в электронной базе библиотеки ЮРГУЭС

Научных сотрудников, занимающихся исследованиями в различных областях

знаний, технологии электронных библиотек привлекают возможностью обеспече-ния эффективного распространения результатов исследований в среде научного сообщества и поддержки научного сотрудничества коллективов исследователей. Специалисты в области информационных систем рассматривают электронные библиотеки как новый класс информационных систем, базирующихся на самых передовых достижениях информационных технологий и технологий телекомму-никаций. Разработки таких систем порождают разнообразные сложные теорети-ческие и технологические проблемы, требующие своего исследования.

Функциональные возможности электронных библиотек очень обширны. Предполагается, что с помощью различного рода сервисов в среде Web они пре-доставляют пользователю глобальный доступ к информационным ресурсам, кото-рые могут быть распределенными и в различных аспектах неоднородными. При этом могут обеспечиваться разнообразные возможности их интеграции на техни-ческом уровне, развитые средства каталогизации и индексирования (рис. 2).

Разнообразный характер могут иметь и информационные ресурсы электрон-ных библиотек – от традиционных библиотечных электронных каталогов до сложных интегрированных коллекций информационных ресурсов, включающих

Page 240: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 240

полнотекстовые документы, числовые данные, графические, аудио- и видео-ресурсы.

Рис. 2. Результат поиска по запросу

Формы хранения пособий в электронных библиотеках можно разделить на

две категории. Первая категория – пособия для чтения оффлайн. Такая форма изучения по-

собия наиболее комфортна, т.к. читатель (предварительно скачав пособие) не привязан к библиотеке и может изучать пособие в любое свободное время. Посо-бия для чтения оффлайн хранятся в форматах .txt; .rtf; .doc. Пособия, имеющие большое количество математических формул и схем, после сканирования, пере-водить в текстовый формат намного сложнее, поэтому их часто хранят в графиче-ском формате – DjVu и PDF. DjVu – технология сжатия изображения, разработан-ная специально для хранения отсканированных документов. Такой способ хране-ния является эффективным решением, если необходимо передать все нюансы оформления, например, исторических документов, где важное значение имеет не только содержание, но и цвет и фактура бумаги.

Вторая категория – пособия для чтения текста онлайн, т.е. для изучения по-собия читатель должен находиться на сайте библиотеки. Пособия, хранящиеся в такой форме, в основном, имеют формат HTML (от англ. Hyper Text Markup Language — «язык разметки гипертекста»). Использование HTML делает пособие более обширным, добавляя к обычному тексту видео-уроки и ссылки на другие

Page 241: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 241

пособия или Интернет-ресурсы, схожие по тематике. HTML является основным форматом для электронных учебных пособий, т.к. с помощью гипертекстовой разметки появляется динамичная навигация по документу. Это упрощает и уско-ряет процесс работы с документом. HTML позволяет внедрять в документы муль-тимедийный контент, который в последнее время стал основным атрибутом элек-тронного учебного пособия.

Интернет в России становится более доступным именно интеллигентной и образованной части населения – работникам сферы образования, студентам. По-этому к научной коммуникации можно отнести общение посредством сети Inter-net. Наблюдается рост популярности виртуальной коммуникации, увеличивается число пользователей Сети, улучшается качество связи, появляется большое коли-чество новых средств коммуникации в Сети. Разработанное программное обеспе-чение облегчает обмен информацией не только в виде текста, но и в виде аудио- и видео-ряда. В частности к электронным ресурсам, применяемым в обучении, можно отнести видеоконференции. Видеоконференция – это компьютерная тех-нология, которая позволяет людям видеть и слышать друг друга, обмениваться данными и совместно их обрабатывать в реальном режиме времени.

Применение видеоконференций в дистанционном обучении приносит огром-ную пользу. Видеоконференции никогда не заменят личного общения, но они по-зволяют добиться принципиально нового уровня общения людей, подчас разде-ленных многими тысячами километров.

Развитие современных информационно-коммуникационных технологий спо-собствует расширению границ образовательного пространства, формируется спе-цифическая, принципиально новая форма обучения, основанная на обмене ин-формацией посредством глобальной всемирной компьютерной сети.

Page 242: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 242

Игнатьев Ю.Г., Ерёмова Л.И. (г. Казань)

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

В СОЗДАНИИ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНЫХ МАТЕРИАЛОВ ПО КУРСУ «АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ

УПРАВЛЕНИЯ НА АВТОМОБИЛЬНОМ ТРАНСПОРТЕ»

Рассматривается в этой работе такой вопрос, как создание интерактивных электронных методических материалов для предмета «Автоматизированные сис-темы управления на автомобильном транспорте» (АСУ на АТ) с помощью систе-мы компьютерной математики Maple. Одной из центральных тем этой дисципли-ны является решение задач оптимизации транспортных оборотов. При решении задач данного типа в условиях среднего профессионального образования, на пер-вый план выдвигается проблема выбора простейшего программного обеспечения (ПО), позволяющего достаточно эффективно и наглядно решить поставленные за-дачи. На наш взгляд, таким эффективным ПО, позволяющим адекватно решать образовательные задачи, является OpenOffice.org Calc в OpenOffice.org при выбо-ре Linux в качестве операционной системы.

В работе рассматриваются примеры решения стандартных задач оптимизации применительно к транспортным проблемам на основе OpenOffice.org Calc. Как показывают эти примеры, ввод условий таких задач и оформление ответа произ-водятся в простой наглядной форме, доступной для уровня специального техни-ческого образования. Выбор программы OpenOffice.org Calc в качестве базовой для изучения предмета АСУ на АТ обусловлена так же тем обстоятельством, что ко времени прохождения данного предмета, студенты имеют достаточно полное представление об этой программе, полученное ими на курсе информатики. Реше-ние задач рассматриваемого класса требует использования лишь арифметических операций и простейших понятий о графах.

В работе представлена электронная версия курса АСУ на АТ с обучающими материалами по решению задач оптимизации на АТ. Основными средствами соз-дания электронного учебника являются OpenOffice.org Calc в OpenOffice.org при выборе Linux в качестве операционной системы, СorelDraw, HTML, а также про-грамма создания самозапускающихся меню компакт-дисков.

Литература

1. Дьяконов В. Maple7: Учеб. курс. – СПб.: Питер, 2002. 2. Николаев А.Б. Автоматизированные системы обработки информации и управления на

автомобильном транспорте. – М.: Изд. центр «Академия», 2003. – 224 с. 3. Елизаров В.А. Автоматизированные системы управления на автомобильном транспор-

те. – М.: Транспорт, 1983. – 144с.

Page 243: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 243

Лескина О.Н. (г. Москва)

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПРЕПОДАВАНИИ БАЗОВЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ДИСЦИПЛИН

В настоящее время происходит активная трансформация всей системы обра-

зования РФ, так как традиционные формы и методы обучения уже не удовлетво-ряют потребностям, целям новой экономики. И как следствие этого, в высшей школе активно идет разработка новых педагогических технологий, в том числе и информационных.

При обучении и формировании профессиональных навыков экономистов но-вого поколения крайне необходимо использовать информационные технологии на основе электронных баз знаний, электронных мультимедийных учебников и учебных пособий, электронных библиотек, компьютерных презентаций, Интернет технологий и проч.

При изучении базовых дисциплин экономического профиля, к каким отно-сятся экономическая теория, микроэкономика, макроэкономика, мировая эконо-мика, важно сформировать у студентов базовый понятийный аппарат, понимание основных экономических принципов, экономических законов развития общества, заложить основы успешного освоения выбранной специальности в будущем пу-тем развития заинтересованности студентов в процессе обучения, навыков освое-ния необходимой литературы, самостоятельного поиска новой информации. С этой нелегкой задачей преподавателю помогают справляться новейшие инфор-мационные технологии, которые все чаще применяются в процессе обучения.

Наиболее простым и самым распространенным способом использования ин-формационных технологий на сегодняшний день является использование ссылок на бесплатные информационные Интернет-ресурсы [1]. Такие ссылки обычно включаются в списки основной или дополнительной литературы, рекомендуемой для самостоятельного использования слушателями при подготовке к занятиям.

Среди открытых сетевых ресурсов для дисциплин экономического профиля можно рекомендовать общедоступные серверы Государственной думы и Совета Федерации РФ http://www.duma.ru, Правительства РФ http://www.gov.ru, Феде-ральной службы государственной статистики РФ http://www.gks.ru, Центрального банка РФ http://www.cbr.ru, предоставляющие различную статистическую, право-вую и бизнес-информацию, касающуюся экономического развития нашей страны.

При изучении курса мировой экономики целесообразнее использовать первоис-точники статистической информации официальных международных организаций, например, таких как Всемирная торговая организация (ВТО) http://www.wto.org, Всемирный банк http://www.worldbank.org, Международный валютный фонд (МВФ) http://www.imf.org, Организация ООН по промышленному развитию

Page 244: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 244

(ЮНИДО) http://www.unido.org, Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) http://www.oecd.org/, Организация объединенных наций (ООН) http://www.un.org/russian/, а также интеграционных группировок, например, Евро-пейского Союза http://www.europa.eu.int и других. Кроме того, можно использовать данные Федеральной службы государственной статистики РФ http://www.gks.ru по разделу «Международные сопоставления».

Важным средством поддержки преподавательской деятельности является чте-ние лекций с использованием компьютерных презентаций в программе Power Point, что позволяет наглядно визуализировать ту информацию, которую студенты полу-чают устно от преподавателя. Этот метод значительно облегчает восприятие и ус-воение новых знаний, так как позволяет задействовать не только слуховую, меха-ническую, но и зрительную память студентов при освоении информации. Кроме того, презентация всегда вносит элемент новизны в учебный процесс, вызывая до-полнительную заинтересованность в лекции. Возможности программы Power Point позволяют использовать рисунки, фотографии, различные цветовые решения слай-дов, объемные схемы, таблицы и проч. Однако здесь важно соблюдать визуальную логику и ритм подачи материала, дозировку, стиль общения с аудиторией.

Внедрение информационных образовательных технологий важно не только на лекциях, но и в сфере организации процесса образования, в самообразовании, инди-видуальной подготовке студентов, особенно обучающихся по заочной форме. По-этому презентация может быть создана и использована также самими студентами, например, при выступлении на студенческой научно-практической конференции.

Применение компьютерных обучающих программ (КОПР) в ненавязчивой форме способствует лучшей усвояемости основных понятий, законов экономиче-ской теории и мировой экономики. Одним из основных достоинств КОПР являет-ся лаконичность изложения программы курсов. Основное содержание изучаемых дисциплин, представленное кратко, тезисно, в КОПР можно закрепить путем вы-полнения практических, контрольно-тестовых заданий и итогового задания по всем изученным разделам. В КОПР студентам, как правило, доступно пользова-ние электронным словарем, который также повышает качество самостоятельного образовательного процесса.

В условиях новой экономики, стремительного развития и расширения дос-тупности открытых информационных сетей передача «готовых» знаний перестает быть главной задачей учебного процесса, снижая привлекательность традицион-ной организации обучения. В новой системе обучения применимо использование электронных библиотек.

Электронная библиотека – любые собрания (коллекции) книг, учебников, по-собий и т.д., размещенные на электронных носителях. Значительная часть элек-тронных библиотек размещена в свободном доступе в сети Интернет, например, электронная библиотека экономической и деловой литературы http://www.aup.ru/ library/, библиотека экономической и управленческой литературы http://eup.ru/ Catalog/All-All.asp, финансовая электронная библиотека Миркин.Ру http://www. mirkin.ru, экономическая библиотека Economics http://www.economics.com.ua/lib/i, библиотека Воеводина http://enbv.narod.ru/, электронная библиотека по бизнесу,

Page 245: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 245

финансам, экономике и смежным темам http://www.finbook.biz/, электронная биб-лиотека учебного центра «Бизнес-класс» http://www.classs.ru/library/, экономиче-ская библиотека онлайн http://www.elobook.com/ и другие источники.

Электронные издания, библиотеки разрабатываются на основе гипер- и муль-тимедиа-технологий, которые позволяют структурировать и связывать между собой различные элементы изучаемого материала, которые могут быть не только в форме текста, но и в форме неподвижных и движущихся изображений, речи, видеороли-ков и проч. Гипермедиа–технологии предоставляют широкие возможности для ор-ганизации педагогического процесса на качественно новом уровне. Набор обычных учебников и учебно-методических пособий при этом существенно дополняется.

Применение информационных технологий позволяет реализовать дифферен-цированный подход к обучающимся с разным уровнем готовности к обучению. Интерактивные обучающие программы, основанные на гипертекстовой структуре и мультимедиа, дают возможность организовать одновременное обучение студен-тов, обладающих различными способностями и возможностями, создать адаптив-ную систему обучения [2].

Однако трудности в использовании данных технологий связаны с необходи-мостью владения профессиональными навыками для их создания и организации, что зачастую неподвластно преподавателям с ученой степенью в области эконо-мических наук и требует специальной поддержки сторонних лиц.

Индивидуальная работа студентов в рамках учебного и внеучебного процес-сов, а также научно-исследовательская деятельность, как известно, могут быть более эффективными при наличии возможности поддерживать постоянный кон-такт с преподавателем. Для этого следует организовывать активную работу сту-дентов на центральном форуме образовательного учреждения, как, например, во Всероссийском заочном финансово-экономическом институте http://www.vzfei.ru, а также активно использовать электронные почтовые ящики преподавателя.

Таким образом, в современном мире существует большое многообразие по-лезных для процесса обучения информационных технологий и со временем появ-ляются все новые и новые их виды. Использование современных информацион-ных технологий не только повышает эффективность и качество образовательного процесса, облегчая труд преподавателей, но и содействует его привлекательности в глазах учащихся, стимулируя дополнительную работу студентов.

Литература

1. Красильников О.Ю. Этапы использования интернет-технологий в преподавании эко-номической теории http://www.polemics.ru/articles/

2. Требунских П.В. Использование информационных технологий в преподавании эконо-мики. http://festival.1september.ru/authors/

Page 246: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 246

Сингатулин Р.А., Грищенко Е.А. (г. Саратов)

ПРИМЕНЕНИЕ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ВИРТУАЛЬНОЙ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ

Применения технологий виртуальной реальности (Virtual Reality, VR) в обра-зовании связано с очевидным прогрессом в области создания высокопроизводи-тельных компьютерных систем. На сегодняшний день в мире созданы самые раз-личные научные лаборатории для изучения возможностей VR. В то же время соз-дание виртуальных систем для образования является отдельным направлением в научно-образовательном процессе. Нетрудно прогнозировать, что введение тех-нологий VR в образование может повлечь за собой существенное изменение в об-разовательной программе. Вместе с тем, период использования виртуальных сис-тем в образовании с начала 90-х гг. по настоящее время можно характеризовать как экспериментально-игровой, в большинстве своём направленном на популяри-зацию возможностей собственно виртуальных технологий, их применению в ин-дустрии игр и тренажёров. Хотя за этот период не было создано что-то карди-нально нового, успехи в развитии основных элементов и комплектующих изделий в сочетании с широким их использованием не только в компьютерных играх, но и в разнообразных промышленных, военных и авиационных симуляторах привели к существенному росту параметров уже созданных виртуальных систем. Несмотря на значительный технологический прогресс системы VR всё же остаются экзоти-ческими высокотехнологичными «игрушками», чем инструментарием для полно-ценного использования в образовании.

Основные достижения в использовании систем VR приходятся на долю зару-бежных научно-исследовательских и образовательных учреждений, активно со-трудничающих с фирмами-производителями, определяющих современный уро-вень виртуальных технологий [1]. В то же время отставание отечественных тех-нологий связано с известной экономической обстановкой, когда разработчики не в состоянии обеспечить необходимый «зарубежный» уровень параметров и вы-нуждены искать технико-экономические «ниши» для упрощённых систем VR. К этому добавляется и другие негативные аспекты, например повсеместный копи-райт и использование уже отработанных зарубежных, отнюдь не самых лучших методик. В создавшемся положении нередко используется главный российский аргумент: «лучше купить что-то иностранное, чем создать что-то новое, но своё». В итоге, приобретаются дорогостоящие интегрированные комплексы (например, в клинической медицине), «эксплуатация» которых больше напоминает экспози-цию музейного раритета или чаще, превращается в элемент PR-компании отдель-ных личностей или организаций.

Page 247: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 247

На самом деле для использования систем VR в учебно-образовательном про-цессе покупать ничего не надо, всё уже есть. Достаточно правильно организовать всё многообразие программного и аппаратного обеспечения с требованиями учебно-образовательного процесса. Ведь формально комплекс учебных про-граммно-аппаратных средств: мультимедийный проектор, интерактивная доска, виртуальный шлем, другие вспомогательные аудио и видеосредства, специализи-рованные учебные аудитории, учебные и образовательные программы и пр. – соб-ственно и создают виртуальную образовательную среду [2]. Принципиальное раз-личие между такой интегрированной программно-аппаратной средой и специали-зированным виртуальным комплексом (например, авиационным симулятором), не столь существенно. Вопрос в другом, как наиболее эффективно распорядится этим технологическим багажом? Ведь не секрет, что эффективность применения той или иной технологии напрямую зависят от усвоения тех или иных знаний. Формальной атрибутикой эффективности усвоения знаний обычно служат раз-личные диагностические методы и средства оценки особенностей развития позна-вательных функций и физиологических процессов, обеспечивающих их реализа-цию. В рамках данной статьи не будет рассматриваться весь спектр современных диагностических образовательных технологий, приведём лишь те концепции, ко-торые были апробированы при создании виртуальной образовательной среды в проектах «Виртуальный Укек» и «Кырык-Оба» [3, 4].

Особенностью технологии данных проектов, которая базировалась на стан-дартном и доступном мультимедийном оборудовании, заключалось в «погруже-нии» пользователя в виртуальную среду соответствующей исторической эпо-хи.Технология наложение трёхмерных археологических моделей на современную окружающую обстановку с идентификацией опорных признаков (использовались цифровые тематические базы данных) применялась не только в образовательных целях, но и предоставляла возможность проводить совместные исследования в режиме реального времени и переходить к способам одновременного изучения объектов с помощью «метода погружения». Важно отметить, что в рамках обоих проектов использовался неинвазивный метод обратной связи пользователей (пре-жде всего, для диагностики состояния биообъекта) системы виртуального «по-гружения» с помощью мультиспектрального анализа. Анализирующее устройство учитывало особенности выражения лица, динамики движения глаз и интенсивно-сти (насыщенности) цвета тела каждого пользователя. Результаты обрабатывались как статистически с использованием дискриминационного анализа, так и на осно-ве усовершенствованных методик оптико-геометрического анализа. Существенно, что работа над проектом позволило отработать принципиально новую техноло-гию, связанную с синхронным переходом от коллективной виртуальной среды к индивидуальной, направленную на реализацию личностных потребностей, сфор-мированную пользователем в результате взаимодействия с общей (коллективной) образовательной средой. Пользователь, будучи помещенный в коллективную вир-туальную среду имел возможность самостоятельно осуществлять навигацию в виртуальном пространстве и взаимодействовать с виртуальными объектами (рис. 1). Благодаря включению в систему VR механизма обратной связи (неинва-

Page 248: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 248

зивной диагностики), происходил постоянный контроль и коррекция психофизи-ческого состояния (путём регулирования блока входных информационных дан-ных), как отдельного пользователя, так и коллектива в целом, позволяя гибко ни-велировать различные особенности программного сценария.

Мультиспектральная диагностическая система конструктивно представляло собой подвижную стереокамеру работающей как в обычном, видимом, так и в об-ласти ИК (инфракрасного) диапазонов электромагнитных волн. Некоторые из этих диагностических систем могут быть построены из недорогих компонент, ко-торые вполне доступны образовательным учреждениям. Возможна адаптация не-которых известных моделей интернет-камер (например, фирм D-Link, Logitech) и соответствующего программного обеспечения.

Очевидно, что наличие подобной мультиспектральной диагностики в системе VR может стать ключевой, особенно при рассмотрении перспективы значимого повышения дидактического потенциала процедур педагогической диагностики, основанного на использовании специальных условий для обеспечения наиболее полного раскрытия потенциала обучаемого.

Рис. 1. Структурная схема виртуальной образовательной среды с использованием мультиспектральных технологий

Можно прогнозировать дальнейшую тенденцию использования средств био-

физического контроля в системах VR в особенности наработок из области косми-ческой медицины. Существенное значение приобретает соединение мультиспек-тральных технологий и современных психолого-педагогических методов в систе-мах VR.

Page 249: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 249

Литература

1. Eckel G., Gobel M., Hasenbrink F., Heiden W., Lechner U., Tramberend H., Wesche G., Wind J. Benches and Caves. In: Bullinger H.J., Riedel O. (eds.) Proc. 1st Int. Immersive Pro-jection Technology Workshop. Springer-Verlag, London, 1997.

2. Никитина Л.Д. Исследование и разработка общедоступных крупномасштабных систем виртуального окружения для научных и образовательных целей / Фраунгоферовский Институт Медиакоммуникаций, Санкт Августин, Германия. – <lialia.nikitina@imk. frauhofer.de>

3. Singatulin R.A., Prohorov D.V., Shestakova A.G. IT In the «VIRTUAL UKEK» PROJECT // International Conferences EU EVA 2006 Florence Electronic Imaging & the Visual Arts. – Florence, 2006. – <http://vasari.co.uk/eva/florence>

4. Sdykov M.N., Sdykova A.M., Singatulin R.A., Golybtsov V.N. Researches, protection, re-construction and visualization of the archaeological complexes of the Volgo-Ural region (In-formation technologies of the project «Virtual Ukek») // EU EVA 2009 Florence Electronic Imaging & the Visual Arts. – Florence, 2009. – <http://vasari.co.uk/eva/florence>

Page 250: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 250

Бисеров А.Г., Асадулина Н.Д. (г. Краснотурьинск)

О РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ ФУНКЦИИ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БИБЛИОТЕКИ ВУЗА

Актуальность главной темы конференции определяется происходящими в

стране экономическими и политическими изменениями, которые выдвигают но-вые требования к модернизации общего и высшего образования. Изменение соци-ально-экономических условий, лавинообразный рост научно-технической инфор-мации, информационных технологий, техники и другие особенности ускорения научно-технического прогресса требуют творческой подготовки человека к жизни и работе в столь сложных условиях.

Такие качества, как способность к самовыражению посредством генерирова-ния оригинальных идей, способность оперировать комплексом вариантов достиже-ния поставленной цели, способность сопротивляться негативным и кризисным при-родным и социальным явлениям и обстоятельствам, умение системно мыслить – яв-ляются необходимыми качествами для будущего специалиста технического профиля.

Необходимо учитывать и различные условия, в которых действуют и развива-ются образовательные учреждения. Филиал Уральского государственного техниче-ского университета – УПИ имени первого Президента России Б.Н.Ельцина в городе Краснотурьинске находится на севере Свердловской области, на расстоянии 400 километров от Екатеринбурга, где расположен головной вуз. Уже само геогра-фическое местонахождение, даже при наличии Интернета, хорошо развитой до-рожно-транспортной и коммуникационной инфраструктуры, связывающей Красно-турьинск и Екатеринбург, определяет условия и особенности образовательного процесса в нашем филиале, которому в декабре 2010 года исполняется 55 лет.

Две выпускающие кафедры: «Металлургия алюминия» и «Оборудование и эксплуатация газопроводов», свыше десятка других специальностей, по которым обучаются студенты сначала в Краснотурьинске, а потом в Екатеринбурге, – это немалый потенциал с позиций развития системы высшего образования и произ-водственно-хозяйственного комплекса на Северном Урале. Но это развитие не-возможно осуществить без определения современной идеологии высшего образо-вания, без ответа на вопрос «Каким должно быть новое качество высшего образо-вания?».

На наш взгляд, кратко эту идеологию можно сформулировать так: «Это раз-витие творческого потенциала студента, которое должно вести к повышению ка-чества выпускника вуза».

При этом следует отметить, что наблюдаемое в настоящее время существен-ное увеличение учебного материала, интенсификация учебного процесса при сла-

Page 251: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 251

бом взаимодействии между предметами в недостаточной степени ведут к ожи-даемому росту профессионального мастерства выпускников технических вузов.

Выход из сложившейся практики, имеющей в определённой степени негатив-ный оттенок, нам видится в использовании информационных технологий, цен-тром и сосредоточением которых в условиях филиала технического вуза должна быть библиотека.

С этих позиций полезно выяснить, в чём же заключается роль вузовской биб-лиотеки в продвижении и использовании информационных технологий в образо-вательном процессе.

Информационная функция библиотеки – это одно из фундаментальных понятий библиотековедения. В начале 1990-х гг. на роль единственной сущностной социаль-ной функции библиотеки выдвигалась именно она. Взгляд на информационную функцию как главную получил широкое распространение. Однако если задать во-прос, что же она собой представляет, то мы получим самые разнообразные ответы.

Если рассматривать библиотеку с системных позиций, то под функцией сле-дует понимать действие системы или ее элементов. «Именно действие, произво-димое библиотекой как системой в ряду других документных учреждений, явля-ется наиболее яркой характеристикой, отличающей ее в системе учреждений, имеющих один и тот же объект деятельности» [2, с. 30]. Документ, как один из системных компонентов разных документных учреждений, может быть идентич-ным в книжном магазине, типографии, музее книги, архиве, органе НТИ и т. д., но производимые с ним действия различны и потому различны функции этих учреж-дений. Именно особенность производимых с документом действий отличает биб-лиотеку от других социальных учреждений.

Предлагаемое значение термина «функция» подходит как для характеристики внутренних функций библиотеки, так и для характеристики ее внешних, социаль-ных функций. Говоря о социальной функции, следует иметь в виду действие, ко-торое производит библиотека в обществе, то есть что она делает для общества.

Прилагательное «информационный» также многозначно в современных биб-лиотековедческих исследованиях. Можно выделить три его основных значения: первое – «информационный» – значит содержащий информацию («информацион-ный массив», «информационный поток», «информационный взрыв», «информа-ционный банк» и т. д.). Второе значение слова используется, когда речь идет о переработке информации («информационная работа библиотеки», «научно-информационная деятельность», «информационный отдел», «информационное обслуживание» и т. д.) Третье значение связано с использованием электронных технологий («информационная техника», «информационные языки», «информа-ционная сеть»).

Если функция – это действие системы или ее элементов, то «информационная функция библиотеки» может означать действие, производимое библиотекой над информацией: сбор, хранение, организация доступа к ней, идентификация и т.д. [1, с. 31], в этом случае происходят действия с самим содержанием информации, причем действия вполне определенные, связанные с постижением сути информа-ции, и трансляцией информации в другом, сконцентрированном виде.

Page 252: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 252

Об информационной функции библиотеки стали говорить на определенном этапе. Да и сами словосочетания с прилагательным «информационный» наиболее популярны стали именно в последние десятилетия.

Информационная функция выходит из общего перечня библиотечных функ-ций, по какому бы критерию он ни строился. Эта функция изначально присуща библиотеке как социальному институту. Как учреждение, организующее общест-венное пользование публикациями, «библиотека имеет три родовые производст-венные функции: фондообразования, библиографической информации и обслужи-вания» [3, с. 5]. Ими обеспечиваются три обязательных и взаимосвязанных усло-вия, без которых библиотека немыслима, а именно – наличие материалов (фондообразование), знание потребителя об их существовании (библиографиче-ская информация), удовлетворение потребности в них (обслуживание). Но эти же условия обязательны для выполнения информационного процесса: ведь сведения становятся информацией лишь при возможности использования, для чего необхо-димы соответствующие источники и механизм предоставления их потребителю: студенту, преподавателю, сотруднику филиала.

Данная функция основополагающая по отношению к остальным социальным функциям библиотеки – образовательной, воспитательной, досуговой и другим. В свою очередь эти функции в сопоставлении с информационной выполняют целе-полагающую роль, придавая ей ту или иную направленность, ведь потребность в информации не может существовать вне определенной цели – образования, про-изводственной или научной работы, воспитания, отдыха. Эти цели обусловливают и состав библиотечного фонда, и структуру справочно-библиографического аппа-рата, и формы обслуживания.

Исключение представляет коммуникативная функция, связывающая доку-мент и сведения о нем с потребителями. Она, как и информационная функция, обязательна для реализации остальных функций и может в данном случае рас-сматриваться как ее часть, обеспечивающая возможность зафиксированной на но-сителе информации преодолевать временные, территориальные, структурные и иные барьеры.

Аналогичную основополагающую роль информационная функция библиоте-ки играет по отношению к таким видам информации, как реферативная, аналити-ческая, фактографическая. Для их создания нужны публикации, которые библио-тека не только собирает, но и сообщает о них заинтересованным лицам. Итак, «в информационной функции библиотеки заложены потенциальные возможности осуществления других форм информации» [3, с. 8].

Таким образом, библиотека высшего учебного заведения является родона-чальницей информационного процесса, в ее производственных функциях посте-пенно зародились основы тех принципов управления информационным потоком, которые применяются в современных средствах хранения, поиска и использова-ния информации.

Сегодня мы отмечаем, что информационная функция библиотеки получила значительное развитие в условиях информатизации общества. Компьютеризация библиотек, внедрение новых информационных технологий, выход в систему Ин-

Page 253: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 253

тернет обеспечивают пользователям доступ к национальным и зарубежным ис-точникам информации, библиотеки выполняют запросы пользователей по эконо-мике, политике, истории, социальным проблемам, деловым и житейским ситуаци-ям на основе научной и правовой баз данных. Они информируют и обучают поль-зователей информационному поиску и информационной культуре [1].

В библиотековедении в одних случаях информационная функция понимается как информирование пользователя об имеющихся в библиотеке или за ее преде-лами документах, фактах, событиях. В других – используется для обозначения деятельности по аналитико-синтетической переработке информации. Существует и более широкое ее понимание, когда к ней относят процессы, связанные с дви-жением информации в библиотеке, представляя их все как единую информацион-ную функцию. Иногда информационная функция напрямую связывается с нали-чием в библиотеке информации.

Реализация информационной функции «выражается в виде процесса удовле-творения информационных потребностей пользователей библиотеки за счет мас-сива информации, накопленного в ней, а также других источников информации» [4, с. 15]. Как правило, библиотека в соответствии с запросом выдает пользовате-лю информацию в виде публикации (книга, статья, журнал, дискета, компактный оптический диск и т. д.). Но в то же время значительную часть работы библиотеки по обслуживанию студентов, преподавателей, сотрудников составляет выдача библиографической информации, адресов информации, или информации об ин-формации (библиографические справки, библиографические пособия, каталожные данные, коды доступа к удаленным банкам данных и т. п.). Выполняя указанную функцию, библиотека выдает также пользователю и информацию, не связанную непосредственно с документом (публикацией). Таковы, например, устные факто-графические справки, содержащие хронологические, биографические, статисти-ческие сведения, данные о параметрах различных процессов, характеристики ма-шин, аппаратов и т. п.

Формы осуществления информационной функции библиотеки носят доволь-но разнообразный характер. «Все многообразие деятельности библиотеки по ее выполнению можно свести к созданию и выдаче пользователю одного-единственного вида продукции, а именно такого вида, который называется ин-формационным продуктом» [4, с. 20]. Отсюда и основной результат деятельности любой библиотеки – это информационный продукт или услуга, которые по сво-ему содержанию, форме, качеству и другим характеристикам должны отвечать запросу пользователя.

Информационная функция пронизывает все элементы библиотечного труда, поскольку любое действие, включающее работу с документом на уровне его со-держания, предполагает выделение его смысла, создание преобразованной ин-формации. Независимо от того, закреплена она в знаковой форме или нет, сам процесс ее создания представляет собой информационную функцию. Безусловно, эта функция присуща каждому читателю. При чтении текста он выделяет его смысл. Для библиотекаря выделение смысла является его профессиональной функцией, которую он осуществляет всякий раз, работая с содержанием докумен-

Page 254: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 254

та. Информационная функция проявляется при классификации и систематической расстановке фонда, составлении списков, каталогов и картотек, при комплектова-нии фонда. Она всегда сопровождает библиографическую деятельность, присут-ствует и при обычной выдаче документа по запросу пользователя, поскольку для того, чтобы предоставить пользователю именно те документы, которые соответ-ствуют его потребности, необходимо провести анализ содержания документа, то есть обратиться к его семантике [1]. Информационная функция сопровождает все процессы, связанные с обращением к содержанию документа.

Количественные накопления информации и ограниченная пропускная спо-собность человеческого мозга создали противоречие, разрешение которого про-изошло путем действий, производимых с самой информацией. Различные преоб-разования происходили и ранее, но в последнее время их масштабы резко изме-нились. Трансформация осуществляется с помощью специальных технических средств. Поэтому в большинстве словосочетаний со словом «информационный» предполагается не наличие информации, а действия по ее преобразованию, кото-рые могут осуществляться и путем простого перевода из одной знаковой формы в другую, например, в машиночитаемую форму, в какую-либо символьную форму. Но в библиотеке такие преобразования играют лишь вспомогательную роль. В этом учреждении информацию трансформируют, главным образом, для того, чтобы сделать ее более компактной, обозримой, то есть происходит ее свертыва-ние. Наибольшая степень свертывания – передача смысла базовой информации одним словом. Предметные рубрики, ключевые слова, разделы систематического каталога – все это результат информационной функции библиотеки.

Наличие преобразованной, новой информации, отражающей содержание ба-зовой, и является отличительным признаком информационной функции. Другими словами, «критерием обнаружения информационной функции является не нали-чие информации вообще, а наличие информации преобразованной» [1, с. 31].

Для такой преобразованной информации еще нет единого термина. Предлага-лись такие варианты: «метаинформация», «информография», «смыслография», «фак-тография», «концептография». В исследованиях по информатике подобное явление называется вторичной информацией. Поэтому мы считаем, что существует необхо-димость в том, чтобы определить, как называть преобразованную информацию.

Общественная потребность в информационной функции привела к тому, что для ее выполнения была создана специальная сеть учреждений – органы НТИ. Наряду с ними эту функцию активно стали осуществлять и библиотеки. Много-летний опыт работы библиотеки в нашем филиале показал, что осуществление информационной функции библиотекой не только возможно, но и рационально, так как библиотека оказалась более жизнестойкой структурой, она располагает базовой информацией, на основе которой и выполняет свои функции. Библиотека более сложная система по сравнению с органами НТИ: как по набору функций, так и по разнообразию используемой информации. Наличие в библиотеке не только научной, но и художественной, эстетической информации расширяет функции библиотеки, а, следовательно, и информационная функция приобретает специфические черты и требует специального изучения [1].

Page 255: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 255

Библиотека располагает возможностями для оказания помощи в построении информационного общества. Полнота раскрытия таких возможностей зависит в большей мере от соответствия информационных ресурсов библиотек информаци-онным потребностям общества и от наличия эффективного механизма их беспре-пятственного использования. Чтобы репертуар информационных ресурсов соот-ветствовал информационным потребностям, необходимо знать эти потребности по состоянию на сегодня, следя за динамикой их изменений, уметь прогнозиро-вать их дальнейшее развитие.

Таким образом, «будущее информационной функции библиотеки оказывает-ся в прямой связи с библиотечной наукой» [3, с. 9]. И добавим к этому определе-нию: «в прямой связи с исследованиями информатизации учебно-познавательного процесс в высшем учебном заведении и его структурных подразделениях.»

Решающее значение научной базы для развития информационной функции библиотеки дает нам основание рассматривать эту базу как непременный компо-нент информационных ресурсов библиотеки, в едином ряду с фондами, кадрами, технологией и финансами. Современная библиотека высшего учебного заведения как информационное учреждение может и должно существовать только в единст-ве всех указанных ресурсных слагаемых.

Литература

1. Акилина, М. Информационная функция как понятие / М. Акилина // Библиотека. – 1999. – №10. – С. 30–32.

2. Пашин, А.И. Библиотека как социально-культурный институт общества / А.И. Пашин // Библиотека как социально-культурная система: вопросы управления: Учеб.-метод. по-собие / А.И. Пашин. – М., 2005. – С. 15–18.

3. Тюлина, Н.И. Информационная функция библиотеки / Н.И. Тюлина // Библиотекове-дение. – 1993. – №1. – С. 3–11.

4. Хорошилов, А.В. Мировой рынок информационных услуг / А.В. Хорошилов, С.Н. Се-летков // Мировые информационные ресурсы / А.В. Хорошилов, С.Н. Селетков. – СПб., 2004. – С. 10–43.

Page 256: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 256

Адамов В.Р., Нечаев В.В. (г. Махачкала)

ИНТЕРФЕЙС КОМПЬЮТЕРНОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ

Информатизация современного общества на постиндустриальной стадии его развития и широкое внедрение информационных технологий в учебный процесс делают актуальными вопросы построения оптимальной обучающей среды на базе персональных ЭВМ. Анализ показывает, что эффективность работы компьютер-ных обучающих программ во многом определяется интерфейсом, обеспечиваю-щим взаимодействие обучаемого с компьютером. Дизайн программных интер-фейсов оказывает самое непосредственное влияние на мотивацию обучаемых, скорость восприятия материала, утомляемость и ряд других важных показателей. Поэтому дизайн интерфейса обучающей среды не должен разрабатываться на ин-туитивном уровне – что у нас наблюдается почти повсеместно. Для его коррект-ной реализации требуется научно обоснованный, взвешенный и продуманный системный подход. Особенности развития дизайна автоматизированных обучаю-щих систем позволяют говорить о нём как об особом виде творческой деятельно-сти, основная часть которой – функциональная организация коммуникативной обучающей среды. Извечная проблема дизайна рассматриваемого класса систем – это соотношение утилитарного: эффективность, экономичность, комфорт, безо-пасность и прекрасного: эстетическая выразительность, образность, способность вызывать положительные эмоции и ассоциации [1].

Принципы проектирования. При проектировании интерфейсов компьютер-ных обучающих систем (КОС) необходимо соблюдать общие принципы построе-ния удобных и качественных пользовательских интерфейсов. Перечислим неко-торые наиболее важные из этих принципов.

• Любая задача должна решаться минимальным числом действий; • Логика этих действий должна быть очевидной для пользователя; • Движения курсора и даже глаз пользователя должны быть оптимизированы. Лучший пользовательский интерфейс – это такой интерфейс, при работе с кото-

рым пользователь не должен уделять ему много внимания, желательно почти не за-мечать его. Пользователь просто работает, вместо того, чтобы размышлять, какую кнопку нажать или где щелкнуть мышью. Такой интерфейс называют прозрачным – пользователь как бы смотрит сквозь него на свою работу. Таким образом, при созда-нии пользовательского интерфейса основной задачей дизайнера становится органи-зация не единого целостного статичного пространства, а целой ряда пространств, не-разрывно связанных и взаимодействующих между собой. Аналогия с по кадровым и по сюжетным созданием фильмов представляется здесь очень уместной.

Современный подход к созданию пользовательских интерфейсов КОС пред-полагает совместную работу специалистов из разных предметных областей дея-

Page 257: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 257

тельности, в частности таких как: психологи, эргономисты, дизайнеры, инженеры (программисты). Разработка качественного интерфейса компьютерной обучаю-щей системы – это творческий процесс, состоящий из нескольких этапов. Струк-тура такого процесса представлена на рис 1. Следует отметить, что некоторые этапы имеют итерационный характер и могут повторяться, до тех пор, пока не бу-дут удовлетворены требования, определяемые принципами проектирования, а также обучаемыми и разработчиками

Рис. 1. Этапы разработки интерфейса КОС Как показывает опыт, обучаемые, освоившие интерфейс с компьютерными

обучающими программными средствами, самостоятельно преодолевают затрудне-ния, возникающие при работе с ними, и без труда осваивают программные средства другого целевого назначения с аналогичным интерфейсом. Наоборот, средства одинакового целевого назначения с разными интерфейсами осваиваются каждый раз как неизвестные (новые). Обучение работе с интерфейсом – это обучение взаи-модействию с компьютером, т.е. один из способов коммуникации человека в учеб-ной и профессиональной деятельности. Коммуникация между людьми может быть эффективной только при соблюдении двух условий: при реальном представлении об объекте коммуникации и при существовании симпатии к нему. Перенося эти ус-ловия на взаимодействие с компьютером, можно сформулировать основные требо-вания, определяющие условия успешного обучения интерфейсу:

1. формирование у обучаемого реального представления о работе компьюте-ра вообще и конкретного программного средства в частности;

Page 258: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 258

2. формирование у обучаемого положительного отношения к компьютеру и конкретному программному средству.

Темп подачи информации. Далеко не всегда главной задачей при разработке компьютерных обучающих программ является уменьшение темпа подачи и со-кращение потока информации. В некоторых случаях главной как раз может ока-заться задача преодоления недостатка информации. Поэтому, создавая обучаю-щие программы, надо ориентироваться на некоторую оптимальную скорость по-дачи информации обучаемому, которая не превышала бы «темпа усвоения»с одной стороны, но в то же время была достаточной для того, чтобы поддерживать активность обучаемого на высоком уровне – с другой. Качественная иллюстрация изложенных условий представлена на рис. 2.

Рис. 2. Онтологический темп подачи информации

Адаптация интерфейса. В процессе обучения пользователь постепенно раз-

вивает свои навыки взаимодействия с обучающей средой, поэтому со временем в процессе обучения необходимо адаптировано усложнять доступные функции ин-терфейса оболочки в зависимости от уровня подготовленности пользователя. На первых этапах обучения, пользователю должна быть предоставлена мощная про-граммная поддержка (подсказки, экранные помощники и т.д.). На завершающих этапах обучения, пользователю необходимо предоставить весь арсенал интер-фейсных возможностей для взаимодействия со средой (инструменты, функции).

Адаптивность интерфейса к обучаемому переходит в разряд наиболее важ-ных его свойств, в значительной степени определяющих эффективность работы компьютерных обучающих систем и как следствие их репутацию. Психологами должны быть выделены важные аспекты поведения пользователя (в контексте конкретной тематики обучения), на основе которых можно сделать определённые выводы, полезные при адаптации среды. Разработчики встраивают методы сбора такой информации в процессе взаимодействия (обучения) пользователя с обу-чающей системой. Накапливая различную статистическую информацию об ис-пользовании приложения, необходимо обновлять версии как психологических,

Page 259: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 259

так и информационных портретов пользователя («модель пользователя»), храня-щиеся на сервере в базе знаний. Приложение на основе экспертных методов, де-лает заключения о необходимости внести те или иные изменения в среду обуче-ния. Проведение предварительных тестирований обучаемых на этапе ознакомле-ния со средой позволяет выявить необходимую для анализа информацию о пользователе. Кроме того, возможно создание игровых ситуаций, в ходе которых выявляются поведенческие стереотипы человека.

Для повышения качества процесса обучения, используя информацию, полу-ченную в ходе тестирования и взаимодействия (обучения), происходит адаптация интерфейса оболочки к конкретному обучаемому. При построении адаптивного интерфейса используется три вида адаптации: фиксированная, полная и космети-ческая.

Удалённый интерфейс. Развитие интернет технологий открывает новые возможности в создании интерфейсов обучающих систем. Человек склонен быст-ро забывать полученную информацию, если она не была закреплена (отложена) в долговременной памяти. Одним из способов закрепления полученных знаний яв-ляется многократное повторение и использование. Помимо проведения коллек-тивных занятий в аудиториях, необходимо проводить индивидуальные занятия дома и даже на рабочем месте, если пользователь совмещает процесс обучения с работой, т.е. если обучение и работа связаны. Современные технологии позволя-ют реализовать данную концепцию, пользуясь персональным компьютером с дос-тупом в интернет. Человек находясь в пути, может выходить в сеть и, подключа-ясь к серверу приложения, продолжать обучение. Вся информация о ходе процес-са обучения сохраняется в сети. Таким образом, после подключения пользователь обновляет файлы и работает с последней версией приложения. После того как в процессе обучения версии синхронизированы, информационные пакеты, содер-жащие сведения о ходе процесса обучения, отправляются на сервер. Для удобства их использования, возможно, предусмотреть несколько вариантов.

• Обучающая среда целиком (динамически) загружается через сеть посред-ством браузера или тонкого клиента; обработка информации осуществляется на стороне сервера и т.д.

• Среда устанавливается в виде отдельного приложения на ПК обучаемого. Информация необходимая для работы (системные файлы небольшого объема) за-гружается через сеть.

• Разрабатывается специализированное обучающее устройство, обладающее спецификой получаемых знаний (к примеру, для обучения управления роботом, возможно наличие манипуляторов).

Структура комплексной обучающей системы, отражающая перечисленные требования к КОС, представлена на рис 3.

Проведение совместных аудиторных (удалённых) занятий с домашних или рабочих терминалов, позволяет сформировать гибкий курс обучения с индивиду-альным планом (графиком) обучения для каждого конкретного человека. Так же существенно повышается скорость усвоения информации, благодаря тому, что

Page 260: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 260

пользователь имеет возможность «освежать» полученные знания в свободное вре-мя в любом удобном месте. В случаях возникновения чрезвычайных ситуаций, по такой программе возможна ускоренная подготовка специалистов. В качестве при-мера рассмотрим некоторую обобщённую ситуацию. Человек проводит часть дня в аудитории, участвуя в групповом тренинге, общаясь непосредственно с преподавателем. Следующую часть дня, отправляясь на рабочее место с внедрён-ной системой обучения, человек продолжает работу, одновременно получая но-вые знания и навыки, закрепляя полученный материал, общаясь по аудиовизуаль-ным каналам связи с преподавателем (тьютером). Далее дома, в свободной обста-новке, он подключается к системе с домашнего ПК и в сжатой форме освежает полученные за день знания, что способствует их закреплению, а следовательно и наиболее быстрому и уверенному обучению.

Рис. 3. Структурная схема комплексной обучающей системы

В процессе обучения у человека накапливается утомление. Интерфейс, ана-

лизируя психофизиологическое и другие состояния пользователя, в интерактив-ном режиме напоминает ему о необходимости делать перерывы. В аудиовизуаль-ной форме предъявляет пользователю различные упражнения для снятия утомле-ния, а также физические упражнения для развития кровообращения. К примеру, каждые 50 минут делается напоминание о необходимости встать, подойти к окну, 10 раз перевести взгляд с дальней точки (дерево за окном) на метку на окне (чер-ная точка), таким образом можно снимать напряжение и поддерживать зрение. В коллективе для снятия напряжения и развития мотивации необходимо преду-смотреть подвижные игры по теме обучения.

Page 261: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 261

Известно, что человек не может долго фокусировать внимание на одном и том же объекте. Утомление накапливается, а желание отвлечься проявляется всё в большей степени. Анализируя состояние пользователя, его интересы, социальный круг и т.д., в процессе обучения интерфейс создаёт естественные перерывы, ото-бражая различную тематическую информацию, для снятия напряжения и повы-шения концентрации на обучении.

Подведём итоги. Принимая во внимание изложенное выше, перечислим ключевые моменты, которым должен удовлетворять пользовательский интерфейс КОС с сетевой архитектурой:

• обучение происходит везде, где есть ПК и доступ в Интернет; • информация о ходе процесса обучения, а также информационный образ

обучаемого хранятся в сети; • индивидуальный курс для каждого обучаемого формируется и корректиру-

ется в соответствии с целями и задачами обучения; • возможность дистанционного (индивидуального) и коллективного обучения. Для создания удобного (совершенного) интерфейса КОС, необходимо про-

вести целый комплекс исследований направленных на: • изучение специфики процесса обучения по конкретной тематике; • установление требований, предъявляемых интерфейсу КОС; • привлечение специалистов из разных областей знаний для определения и

реализации комплекса функций интерфейса КОС, направленных на его адапта-цию к пользователю;

• использование новых интерфейсных технологий, например таких как: рас-познание речи, силовая обратная связь, управление взглядом, трёхмерные среды, управление с помощью жестов, виртуальная реальность и т.п.;

• обеспечение объективного высокопрофессионального контроля при созда-нии рабочих прототипов интерфейсов КОС, при этом уделять повышенное вни-мание на тестирование и корректирование выявленных недостатков.

Человек в современном обществе каждый день взаимодействует с множест-вом различных типов интерфейсов. Интерфейс КОС должен вовлекать пользова-теля в новый мир, мотивировать к целенаправленной активной деятельности каж-дого обучаемого персонально, осуществлять контроль и управление процессами умственной (интеллектуальной), психологической и физиологической нагрузки и разгрузки, обеспечивать комфортность общения. Используя всю мощь современ-ных компьютерных, информационных и организационных технологий, интерфейс должен создавать возможности для обеспечения эффективного и качественного компьютерного обучения, соответствующего требованиям инновационной эконо-мики информационного общества.

Литература

1. Кречетников К.Г., Черненко Н.Н. Системный дизайн при построении интерфейса ком-пьютерных обучающих программ // Интернет-журнал «Эйдос». 2001, 19 марта.

2. Тео Мандел. Разработка пользовательского интерфейса. – М.: ДМК-Пресс, 2001. – 409 с. 3. Донской М. Пользовательский интерфейс. – М.: СК-Пресс, 1996. – 100 с.

Page 262: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 262

Панченко В.М., Комаров А.И., Ларина Д.А. (г. Москва)

СТАНДАРТИЗАЦИЯ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ КАЧЕСТВА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ

В 1946 году создана международная организация по стандартизации (ISO).

Сейчас она включает в себя более 70 национальных организаций по стандартиза-ции. В частности, ISO-9000 – это техническая группа бизнес – стандартов, связан-ных с качеством продукции. Особенность данного стандарта в том, что он опреде-ляет требования к общим методам построения самой системы качества (СК), гаран-тирующим удовлетворение потребностей клиента. И именно к СК, а не качеству конечного продукта или услуги [1]. Стандарт СК должен быть динамически разви-вающимся механизмом, адаптируемым по отношению требований пользователя.

Внедрение СК зависит не столько от руководства организации, сколько от со-гласия каждого сотрудника и всего коллектива работать по предлагаемым прави-лам и понятным законам.

Серия стандартов ИСО-9000 представляет пакет документов, подготовленных и одобренных «Международной делегацией ИСО / технический комитет 176» (ISO/TC 176). Стандарты ИСО-9000 и ИСО-9004 образуют систему справочников. Краткую информацию о компонентах ИСО можно получить, например, из словаря [2].

Стандартам электронного обучения посвящена глава 22 книги Уильям Хор-тон и Кэтрин Хортон [3, c. 523–556].

Стандарты, связанные с информационными технологиями в образовании, с разработкой компьютерных учебников и обучающих систем, нашли отражение в книгах Ю.П. Норенкова, А.М. Зимина, А.И. и И.А. Башмаковых [1, 4].

Комплексное развитие информационного обеспечения для технических вузов заложено правилами по созданию интерактивных электронных технических руко-водств, так называемых IETM (Interactive Electronic Technical Manual)(в русской транскрипции ИЭТР).

«Технология ИЭТР представлена в ряде стандартов в AECMA (Association of European Constructors and Manufactories in Aerospace), DOD (Department of Defense – министерства обороны США и международной организации по стандартизации (ISO)).

Первый вариант стандарта AECMA S1000D был разработан в 1989 году на базе языка разметки SGML (ISO 8879)»[1, с. 161].

Стандарты ИЭТР подразделяются на пять классов руководств. Нулевой класс – документы в электронном виде, начальная фаза для архива-

ции и формирования электронной базы библиотеки (репозитория).

Page 263: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 263

Класс первого уровня – «документы частично индексированные, доступные по ссылкам из перечня документов, например, оглавления».

Класс второго уровня – трансформация нулевого уровня в файловый (код ASCII, разметка тегами, межфайловая навигация).

Класс третьего уровня связан с применением языков гипертекстовой раз-метки (от SGML до HTML и XML).

Просмотр материала в ИЭТР классов (с нулевого до третьего уровней) после-довательный (постраничный), линейный, как и в известной схеме линейного про-граммированного обучения по Скинеру.

К нелинейным классам относятся четвертый и пятый уровень представления ЭМ (электронных материалов) ИЭТР.

Класс четвертого уровня предназначен для интерактивных презентаций; структура просмотра иерархическая.

Класс пятого уровня отличается альтернативной структурой построения мате-риала, обеспечиванием определенной адаптации к организации учебного процесса, стилем и ссылками на приложения учебно-тренировочные задачи, примеры и упраж-нения), использованием элементов мультимедийных компонент; направлен на дос-тижение определенных педагогических целей обучения. Включает цепочки выводов, доказательств, справочный материал. Ориентирован на формирование мышления и творческий подход при решении типовых и нестандартных задач обучения.

К пятому уровню можно отнести в качестве примера информационное обес-печение системы БиГОР, имеющей средства формирования учебных пособий, от-вечающих заданному уровню исходной подготовки обучаемых.

Дискретной основой формирования «ЭУМ» (электронных учебных материалов) является ТРЕК (технология разделяемых единиц контента (содержания)). Энцикло-педические издания (энциклопедии, толковые и энциклопедические словари) [2, 5]. В подобных изданиях в качестве единицы контента используют понятие «статья». Каждая статья может включать ссылки на другие статьи. Образуется энциклопеди-ческая сеть понятий, отражающая систему накопленных человечеством знаний.

В прикладных предметно – направленных электронных энциклопедиях (ПЭЭ) вместо понятия статья используется понятие «модуль», как самостоятельная единица контента. Модуль может быть представлен технически электронными страницами, параграфами, главами, книгой; содержит ссылки и определения ключевых понятий, на базе которых формируется тезаурус выделенной предметной области знаний.

Новое качество системы модулей контента создается выделением связей по-нятий тезауруса с модулями. В этом случае онтология семантической сети тезау-руса служит каркасом для построения покрывающего его множества модулей.

Редактирование и перекомпиляция системы предметно-ориентированных мо-дулей открывает качественно новый конструктивный подход к оперативному созданию и совершенствованию компьютерных учебников и пособий.

Тенденции развития качества информационного обеспечения КСО тесно свя-занны с развитием технологии SCO (Sharable Content Object – совместно используе-мых объектов), отраженной в форме промышленного стандарта SCORM (ссылочной модели совместно используемых объектов контента), усиленной идеей совместного

Page 264: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 264

использования системы из модулей и тезаурусов, как, например, в систем БиГОР (ба-зе и генераторе образовательных ресурсов)(http://www.bigor.bmstu.ru).

Совокупность модулей в SCORM образует библиотеку ПЭЭ (предметно-ориентированную электронную энциклопедию)(web-репозиторий). Сервер управле-ния контентом формируется как система управления обучением (LMS-Learning Man-agement System). В функции LMS входит: управление контентом, визуализация и упорядочение контента, администрирование и тестирование, моделирование профи-ля обучаемых, формирование траекторий обучения и коммуникация со средой.

Использование интернет-ресурсов в составе образовательного федерального портала (http://ep.informika.ru) позволили уменьшить стоимость обучения на 30-60%, время обучения сократить на 20–40%, способствовало общему повышению уровня усвоение материала [6].

По данным И.П. Норенкова затраты времени на создание 1-го часа занятий в системе электронного обучения требуют около 18 часов работы составителя.

Если издавать коммерческие интеллектуальные продукты (КУ или КОС), трудоемкость затрат значительно возрастет за счёт привлечения к работе профес-сионалов – компьютерщиков, методистов, системотехников, редакторов, автор-ских и издательских групп, специалистов по мультимедиа и компьютерной гра-фике, программистов, дизайнеров, менеджеров [4, с. 83].

В заключении к данному обзору полезно ориентироваться на мысль К.Д. Ушинского (1824-1970/71):

«Научное и педагогическое в изложении науки – две вещи разные. Педа-гоги всех стран деятельно трудятся над переработкой научных систем в пе-дагогические».

Литература 1. Норенков И.П., Зимин А.М. Информационные технологии в образовании. – М.: изд-во

МГТУ им.Н.Э.Баумана,2004. – 352 с. 2. Мостицкий И.Л. Англо-русский энциклопедический словарь: Компьютеры, интернет,

связь, аудио-, видео-, теле- и радиотехника / Сот. и ред. И.Л. Мостицкий. 4-е изд. – М.: Додэка XXI, 2008. – 752 с.

3. Хортон У., Хортон К. Электронное обучение: инструменты и технологии / Пер. с англ. – М.: КУДИЦ – ОБРАЗ, 2005. – 640 с.

4. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. – М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2003. – 616 с.

5. Крысин Л.П. Толковый словарь иноязычных слов. – М.: Изд-во ЭКСМО, 2005. – 944 с. 6. Булгаков М.В., Виотченко С.С., Гридина Е.Г. Реализация каталога образовательных

интернет- ресурсов федерального портала «Российское образование»//интернет-порталы: содержание и технологии. – М.: Просвещение, 2003.

Page 265: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 265

Панченко В.М., Комаров А.И., Семенов А.И. (г. Москва)

ИМИТАЦИЯ ПЛАНОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОБУЧАЕМЫХ В СИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА

УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА

Выполнение учебного плана в рамках утвержденной рабочей программы кур-са определяет «планируемую деятельность» обучаемых. В планируемую деятель-ность входит посещение занятий (лекций, практикумов, лабораторных работ, се-минаров), выполнение индивидуальных самостоятельных работ и лабораторно – практических заданий, своевременная сдача контрольных и защита лабораторных, курсовых работ.

Реально результаты плановой деятельности можно оценить на конечной ста-дии их выполнения. И это общепринятая практика, однонаправленностью вре-менных процессов

Правда в вузах существует административная система контрольных недель. В основном, сбор сведений для деканатов. И в этом случае студент непосредственно не участвует в процессе самоконтроля своей деятельности.

На кафедре ИТС МИРЭА предложена аддитивно-мультипликативная оценка критерия качества учебной деятельности на основе следующей базовой модели [1].

W = 0,25 y + 1,25 x + 0,5 y ⋅ x , (1)

где W – базовая оценка, как модель оператор (функция, функционал) динамики средних априорных оценок ( y ) обучаемого, определяемых из зачетной книжки, и

динамики апостериорных данных выполнения плановых работ ( x ) обучаемым, получаемых при обучении по каждому предмету согласно текущего расписания проводимых занятий.

Прогностические возможности критерия W позволяют применять имитаци-онные модели построения WM, т.е. строить имитацию динамики базовых оценок в зависимости от субъективно закладываемой имитационной модели формирования последовательностей x и y : по анализу ретроспективных интегральных данных и имитации выполнения предусмотренного расписания учебного процесса и его составляющих (посещение лекций, посещение и выполнение контрольных и ла-бораторных работ, самооценки знаний по вопросам для самоконтроля знаний, оп-ределяемым по рабочей программе дисциплины).

В основу имитации закладываются субъективные оценки возможностных па-раметров из систем данных обучаемого. Это могут быть средние оценки обучае-мого y (по всем дисциплинам или выборки по отдельным циклам дисциплин: ГСЭ, ЕН, ОПД, СД; субъективные оценки графа состояний и переходов для моде-

Page 266: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 266

ли «Расписание» занятий по предусмотренному учебному плану (в целом, только по лекциям, только по лабораторно-практическим работам)).

В пособии [2] в главе 3 приведен подробный анализ моделей сопровождения системы мониторинга качества обучения, включающий:

• Мониторинг динамики средних значений на основе адекватной статистики и критерия качества выборки оценок;

• Формированное описание критерия модели (1) и ее прогностических свойств; • Функциональный анализ критерия эффективности W и графо-аналитиче-

ская форма представления функции (1); • Ситуационные анализ и синтез формирования параметра x , как критерия

оценки коэффициента доверия и деятельности обучаемого; • Учет меры нечеткости интегральных данных в зависимости от циклов мо-

ниторинга. Для примера на рис. 1 показана графо-аналитическая форма представления

модели (1), применяемая для решения прямой и обратной задач оценки W в зави-симости от KД соответственно.

Оценки (1), который обозначим через WM (модель) в отличие от WР (реальной итоговой базовой самооценки).

Система данных и системы порождаемых данных (в системологической ин-терпретации Дж. Клира) формируются в виде таблиц средствами, например, про-грамм электронных таблиц.

Для заполнения таблицы данными, обучаемый проводит имитационное моде-лирование для получения модельных значений y (м) и x (м) Здесь y – это по-

следовательность оценок y, ведущих к условно заданному значению yср= y (n), где n – длина выборки оценок. Если воспользоваться данными зачетной книжки, то уже на этом начальном этапе можно заложить реальную систему оценок в систе-му данных. Данные имитации x коэффициента доверия по выделенному виду деятельности позволяют рассчитать WM.

Психолого-педагогический эффект от практики применения данных WM сво-дится к формированию представления процесса отражения коэффициента доверия (например, посещения занятий) на итоговую оценку обучаемого.

Динамика реального процесса отражения плановых заданий в базовую оцен-ку W(р) становится прерогативой обучаемого. Итоговый результат является отра-жением степени оценки метакомпетентности, достигнутой обучаемым при вы-полнении учебного процесса.

Важно, что уже на первых неделях занятий обучаемых путем имитационного моделирования им строится образ своей базовой

Вопрос: «Кто, у кого и как учился?» – получает конкретный ответ в виде функционалов WM и WР. Итоговую оценку WР готовит сам обучаемый. Преподава-тель на стадии итоговой аттестации по предмету может согласиться с этой оцен-кой и/или проверить ее правильность с помощью рис. 1 оперативно графически.

Page 267: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 267

оценки (1), который обозначим через WM (модель) в отличие от WР (реальной ито-говой базовой самооценки).

-0,5 -0,4 -0,3 -0,2 -0,1 0,20,1 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 10

-1

1

2

3

4

5

ОДР

ОНР

Ф (-0,5; -0,625)

4,25

5,0

3,5

nYW;

дK

-0,52-0,42

-0,29-0,16

0,180,38

0,63

0,91

1,67

1,25

2,19

2,86

3,75

W

y

дK

A B

C

DE

T

F

Рис. 1. Графо-аналитическая форма модели

Система данных и системы порождаемых данных (в системологической ин-

терпретации Дж. Клира) формируются в виде таблиц средствами, например, про-грамм электронных таблиц.

Page 268: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 268

Для заполнения таблицы данными, обучаемый проводит имитационное моде-

лирование для получения модельных значений y (м) и x (м) Здесь y – это по-

следовательность оценок y, ведущих к условно заданному значению yср= y (n),

где n- длина выборки оценок. Если воспользоваться данными зачетной книжки, то уже на этом начальном этапе можно заложить реальную систему оценок в систе-

му данных. Данные имитации x коэффициента доверия по выделенному виду

деятельности позволяют рассчитать WM. Психолого–педагогический эффект от практики применения данных WM сво-

дится к формированию представления процесса отражения коэффициента доверия (например, посещения занятий) на итоговую оценку обучаемого.

Динамика реального процесса отражения плановых заданий в базовую оцен-ку W(р) становится прерогативой обучаемого. Итоговый результат является отра-жением степени оценки метакомпетентности, достигнутой обучаемым при вы-полнении учебного процесса.

Вопрос: «Кто, у кого и как учился?» – получает конкретный ответ в виде функционалов WM и WР. Итоговую оценку WР готовит сам обучаемый. Преподава-тель на стадии итоговой аттестации по предмету может согласиться с этой оценкой и/или проверить ее правильность с помощью рис.1 оперативно графически.

Ведь известно, что из ложного утверждения следует, что угодно, а из истин-ного можно строить истинно правильные отношения и обоснованную предвари-тельную оценку качества подготовки обучаемого по {KД}. Тем более обучаемый сам принимает участие в оценки мониторинга качества своего труда.

Литература

1. Панченко В.М. Теория систем: задачи и примеры: Учеб. пособие. Часть 1. – М.: МИРЭА, 2005. – 80 с.

2. Панченко В.М., Шорохов М.И. Компьютерные технологии обучения. Мониторинг ка-чества обучения в техническом вузе на основе ретроспективного экспертного ком-плекса. – М.: МИРЭА, 2006. – 156 с.

Page 269: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 269

Тихомирова Е.В. (г. Москва)

ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ ЛИЧНЫМИ ЗНАНИЯМИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ

С развитием информационных технологий во всех сферах деятельности чело-

века изменилась и деятельности преподавателей всех типов учебных заведений. Поменялись и ожидания слушателей – они хотят, чтобы преподаватели использо-вали те технологии, которые используют они сами, чтобы были электронные ис-точники, онлайн общение и многое другое.

Для начала любому, кто хочет обучать с использованием ИКТ, нужно, как минимум, получить базовые навыки работы с компьютером, освоить интернет и научиться пользоваться электронной почтой и мгновенными сообщениями. И вроде поначалу кажется, что этого достаточно. Но проходит какое-то время и мы попадаем в ловушку – в обилии всех возможных источников информации от писем до крупных порталов нам становится совсем не просто найти то, что нуж-но, но еще более трудно все сохранить, упорядочить и повторно использовать.

Успешная работа в новых условиях возможна только при освоении техноло-гий управления личными знаниями. Для этого потребуются различные инстру-менты, в основном размещенные в бесплатном доступе в сети, которые позволят собирать различные источники в одном месте, классифицировать их и обмени-ваться с коллегами и студентами.

Блог Это веб-сайт, основное содержимое которого – регулярно добавляемые запи-

си, изображения или мультимедиа. Для блогов характерны недлинные записи вре́менной значимости. Бло́ггерами называют людей, ведущих блог. Совокуп-ность всех блогов Сети принято называть блогосферой.

По авторскому составу блоги могут быть личными, групповыми (корпора-тивными, клубными…) или общественными (открытыми). По содержанию – те-матическими или общими. Отличия блога от традиционного дневника обусловли-ваются средой, то есть его «сетёвостью»: блоги обычно публичны или доступны хотя бы определённому множеству пользователей Сети. Это определяет и отличия блоговых записей от дневниковых: первые обычно предполагают сторонних чита-телей, которые могут вступить в публичную полемику с автором (в отзывах к блог-записи или своих блогах).

Для блогов характерна возможность публикацией отзывов (т. н. «коммента-риев», комментов) посетителями. Она делает блоги средой сетевого общения,

Page 270: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 270

имеющей ряд преимуществ перед электронной почтой, новостными группами, веб-форумами и чатами.

Технические возможности и ограничения блогов целиком определяются об-щими технологиями Сети. Ведение блога предполагает наличие программного обеспечения, позволяющего обычному пользователю добавлять и изменять запи-си и публиковать их во Всемирной паутине. Такое ПО чаще всего предлагается поставщиком блогов в режиме онлайн, но можно также установить дополнитель-ные инструменты на личный компьютер. По принципу действия такие системы – простейшие системы управления содержанием.

Помимо основополагающей функции блога — добавления автором записей и вывода их по порядку — стандартными для блоговых движков ныне являются функции создания автоматически обрабатываемых списков обновлений RSS и Atom, форматирования текста (в формате HTML или иных) и вставки мультиме-диа в записи и, как упоминалось, функция добавления читательских отзывов.

Блоги в сети: http://elearningtime.blogspot.com/ http://clive-shepherd.blogspot.com/ http://www.elearningservice.com/blog/?PHPSESSID=ae36283bd4a06ec85bac96ab

aabd2926

Wiki Ви́ки – гипертекстовая среда (обычно веб-сайт) для сбора и структурирова-

ния письменных сведений. Характеризуется такими признаками: Возможность многократно исправлять текст посредством самой вики-среды

(сайта), без применения особых приспособлений на стороне редактора. Особый язык разметки – так называемая вики-разметка, которая позволяет

легко и быстро размечать в тексте структурные элементы и гиперссылки; форма-тировать и оформлять отдельные элементы.

Проявление изменений сразу после их внесения. Как правило, окно для ре-дактирования и добавления текста можно увидеть сразу после текста, таким обра-зом можно сразу изменить текст или дописать недостающую информацию.

Разделение содержимого на именованные страницы. Множество авторов. Некоторые вики могут редактировать все посетители,

некоторые вики закрыты для большинства, а доступ для чтения и авторства име-ют только отдельные люди.

Учёт изменений (учёт версий) текста: возможность сравнения редакций и восстановления ранних.

Самое распространенное применение вики – широко известная Wikipedia. Без этой энциклопедии, созданной при участии десятков тысяч пользователей, сего-дня трудно себе представить сеть. Там можно найти определения и описания, от-носящиеся ко всем областям науки и техники. Wkipedia породила множество спо-ров: «А можно ли доверять информации, собранной обычными пользователями сети, а не исследователями и учеными?». Никто так и не ответил на этот вопрос, а популярность Wikipedia только выросла. Естественно, что Wikipedia имеет редак-

Page 271: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 271

торов, которые защищают ресурс от вандализма и следит за содержанием с точки зрения дискриминации по каким-либо признакам.

Для создания вики-среды необходимо особое ПО – «движок» вики. Это один вид систем управления содержанием, довольно простой в своём устройстве и функциональности, так как почти все действия по структурированию и обработке содержимого делаются пользователями вручную.

Из примеров использования вики в обучении, как в корпоративном секторе, так и в академическом, самым популярным является формирование совместных книг, хрестоматий и справочников. Авторский коллектив заранее формирует структуру работы, а затем каждый наполняет свою часть, одновременно наблюдая за тем, как идет работа по другим направлениями. Получается согласованно, можно вносить правки уже в процессе работы и не нужно много раз пересылать готовые тексты. (вставить ссылку на пример RUSMECO).

Вики в сети: http://ru.wikipedia.org – Wikipedia собственной персоной http://cas100b.pbwiki.com/- вики учебной группы по дисциплине

Подкастинг Способ публикации медиа-потоков (как правило – звуковых или видео-

передач) в сети (обычно, в формате MP3), при котором они анонсируются особым образом, позволяющим автоматизировать загрузку новых выпусков на устройство воспроизведения.

Наиболее частыми пользователями подкастинга являются владельцы ПК, имеющие портативные проигрыватели и всевозможные мобильные устройства. Для удобного воспроизведения подкастов создано программное обеспечение, ре-гулярно запрашивающее веб-сайт на предмет появления новых записей, которые потом загружаются на компьютер пользователя. Пользователь же дальше решает, как и где он будет использовать полученные записи.

Подкастинг – это выгодная альтернатива радиовещанию и телевидению, по-скольку не требует лицензирования частоты и доступен в любое удобное для слушателя время. Ныне некоторые радиостанции – (Свобода, Немецкая волна) и телестанции (НТВ) публикуют подкасты наряду с обычным, эфирным вещанием.

Применение подкастинга в обучении достаточно быстро прослеживается из основных функций этого инструмента. В первую очередь, мы можем записывать преподавателей, выкладывать записи в сеть, а наши слушатели смогут их скачи-вать и прослушивать на своих многочисленных портативных устройствах. Если мы внимательно присмотримся к сегодняшним слушателям, то увидим провода от наушников практически на каждом из них – они постоянно что-то слушают. Так почему мы же мы не можем использовать этот канал для передачи им учебной информации.

Во-вторых, мы можем использовать подкастинг для обучения языкам. Опять же, преподаватель может записывать то, что слушатель должен выучить, а он, слушатель, в свою очередь будет это слушать и учить правильное произношение. Выучив, он может записать себя, отправить преподавателю, который проверить

Page 272: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 272

его устную речь. В обучении иностранным языкам очень полезно будет просто использование подкастингов с сайтов западных телеканалов и радиостанций. Речь дикторов правильная и в большинстве своем имеет разговорный стиль. При пра-вильном подборе записей можно отказаться от дорогостоящих аудио-курсов и обучать людей на актуальной и интересной информации.

Хостинги медиа-объектов Сервис YouTube сегодня знаком практически всем. Найдется мало людей, ко-

торые в последнее время не получали от друзей ссылку на веселый видеофраг-мент. Сегодня все фотографии, видеозаписи и презентации можно разместить в бесплатных базах в сети. Каждому объекту присваивается одно или несколько ключевых слов (тегов), по которым другие пользователи в дальнейшем могут их найти. Здесь размещаются как чьи-то записи, так личные творения. Фотографии с отпуска можно опубликовать находясь в отпуске, займет это не более пяти минут. Большинство сервисов хостинга позволяют пользователям комментировать объ-екты, поэтому пользователи получают возможность высказать свое мнение и по-лучить рецензию окружающих на свое творчество.

Для обучения эти сервисы имеют большое значение. Начнем с того, что ог-ромных уже существующих баз медиа-объектов можно выбрать те, которые будут иллюстрировать изучаемый в данный момент материал. И эти объекты не нужно скачивать – достаточно передать слушателям ссылку. Можно также в качестве за-дания попросить найти объекты. Это будет не только интересно, но полезно.

Слушатели могут также самостоятельно создавать объекты, публиковать их в сети и комментировать друга. При этом на открытых хостингах они получат ре-цензии не только своих соучеников, но многих других пользователей сети. Это позволит им сформировать более объективное мнение о своих действиях.

И конечно, нельзя не отметить, что подобный способ обмена данными не пе-регружает наши почтовые ящики и наши учебные сервера. Мы можем просто пе-редавать ссылки, а не сами объекты.

В сети: www.youtube.com www.slideshare.com Социальные закладки Аналог «Избранного» в вашем браузере. Только теперь вы независимы от то-

го, на каком компьютере вы работаете – все ссылки на самое интересное хранятся в сети. Перечень хороших источников можно сгруппировать по тематикам и пока-зать друзьям и коллегами. На большинстве сайтов социальных закладок можно посмотреть, что используют другие по аналогичным тематикам. Также можно уз-нать, как много людей уже рекомендовало эту ссылку.

Существуют специальные сервисы академических закладок, которые позво-ляют вам установить надстройку для браузера, среди возможностей которой ав-томатическое сохранение выделенного текста в вашей области на сайте с указани-ем ссылки на источник материала.

Page 273: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 273

В обучении преподаватели и студенты могут создавать группы ссылок по ма-териалам изучаемого курса, собирать новые и интересные источники совместно. Преподаватели таким образом могут отследить, что используют слушатели для изучение дисциплины, а студенты младших курсов могут посмотреть, что исполь-зовали их старшие коллеги.

В сети: http://del.icio.us/ Количество инструментов, которое сегодня доступно для управления личны-

ми знаниями, постоянно растет. Сервисы постоянно развиваются, появляется но-вый, интересный функционал. При выборе инструментов для личной работы важ-но руководствоваться собственным удобством и потребностями. Прежде чем вы найдете нужный инструмент вам потребуется много всего попробовать и понять, что именно вам удобно. Но всегда важна именно цель использования, потому что сам по себе инструмент, без понятной задачи, которую он должен решить, будет не эффективен.

Page 274: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 274

Подлесных Д.А. (г. Москва)

ПРОВЕДЕНИЕ ПРАКТИЧЕСКИХ И КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ ПО ИНФОРМАТИКЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

АВТОМАТИЧЕСКИХ ПРОВЕРЯЮЩИХ СИСТЕМ

При преподавании информатики (в частности, алгоритмов и языков програм-мирования) в высших учебных заведениях преподаватели часто сталкиваются с необходимостью быстрой и полной проверки работ студентов, выполненных как на занятиях, так и дома. Под быстрой проверкой подразумевается возможность студента узнать свой результат не через неделю на следующем занятии, а через несколько минут. Под полной проверкой подразумевается:

1) проверка работоспособности программы на различных наборах входных данных;

2) проверка эффективности используемого алгоритма путём ограничения времени работы программы и входных данных большого размера;

3) проверка эффективности реализации программы и экономии оперативной памяти.

Требуется также идентичность критериев проверки работ всех студентов, обеспечить хранение информации о сданных заданиях и предоставить студентам возможность дополнительно проявить себя.

Все эти задачи крайне трудно решать при проверке работ вручную. К сча-стью, существуют автоматические проверяющие системы. Изначально они были разработаны для проведения олимпиад по программированию и подготовки к ним. По мере развития систем и накопления архива задач они становились всё бо-лее удобны для применения на практических занятиях по информатике на млад-ших курсах.

Одна из таких систем – ElJudge (http://acm.mipt.ru/judge) используется при преподавании курса «Алгоритмы: построение и анализ», а также для практиче-ских занятий по информатике на 1 курсе МФТИ. Студент отправляет через web-интерфейс исходный код своей программы на одном из поддерживаемых языков программирования (в настоящее время их 12). Система компилирует исходный текст и запускает программу на закрытом от студентов наборе тестов, ограничи-вая используемое процессорное время и оперативную память, проверяет коррект-ность ответа. Задача считается принятой, если она выдаёт верные ответы на всех тестах. В условиях задач явно описаны ограничения и формат ввода. Гарантиру-ется корректность входных данных и существование решения, то есть программы, проходящей все тесты за указанное время. Администратор системы может про-смотреть отправленные задания любого участника, а также входные данные и то, что вывела программа студента.

Page 275: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 275

Аналогичная система – ejudge (http://ejudge.ru) используется для проведения контрольных работ и олимпиад по программированию, в том числе четвертьфи-нала Международного студенческого командного чемпионата по программирова-нию (ACM International Collegiate Programming Contest). В МФТИ с 2007 года почти все студенты 1 курса пишут контрольную работу по информатике с исполь-зованием ejudge.

Автоматические проверяющие системы могут быть весьма полезными для обучения студентов с временно или постоянно ограниченными возможностями. В моей практике один из студентов решал задачи одновременно со своей группой, находясь в больнице. Благодаря доступности ElJudge через интернет он не отстал от сокурсников.

 

Page 276: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 276

Свиридов А.П. (г. Москва)

СТАНДАРТИЗИРОВАННЫЕ (ТЕСТОВЫЕ) МЕТОДЫ КОМПЬЮТЕРНОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ПЛАНОВ КОНТРОЛЯ

И ДИАЛОГОВАЯ СИСТЕМА ИХ РЕАЛИЗАЦИИ

Существенной составляющей обеспечения надежности и эффективности электронных средств и систем является высокий уровень профессиональной под-готовки специалистов по их проектированию, технологии, монтажу и эксплуата-ции. От специалистов данного направления требуются глубокие знания норма-тивных документов, типовых технических решений, основных требований к обес-печению энергобезопасности и надежности. Для контроля качества подготовки указанных специалистов целесообразно использовать различные планы контроля знаний.

Под контролем знаний (КЗ) будем понимать – контроль знаний, умений и навыков, включая умения учиться, самостоя-

тельно приобретать знания [1–3, 5, 6], – контроль сформированности компетенций при компетентостном подходе,

включая и пять основных ключевых социальных компетенций (здравоохранения, гражданственности, социального взаимодействия с обществом, компетентность в общении, информационно-технологическая компетентность) [1–3, 5],

– контроль интеграции квалификаций и компетентностей при культуроцен-трично ориентированном подходе [4].

Компетентность определяется как «новое качество субъекта деятельности, проявляющееся в способности системного применения знаний, умений, ценност-ных установок и позволяющее успешно разрешать различные противоречия, про-блемы, практические задачи в социальном, профессиональном и личностном кон-тексте» [2, с. 22].

Компетентность связывается с успешным поведением в нестандартных ситуа-циях неформализованного взаимодействия с партнерами, с обработкой противоре-чивой информации, решением запутанных и не полностью определенных задач.

Отметим, что любая система образования, усиливая одни стороны развития, ограничивает другие. Так, ориентация на результативность, предприимчивость, социальную мобильность выпускников, что диктуется рынком, может привести к утрате фундаментальных целей воспитания и обучения, установки на поиск об-щих способов решения познавательных, эстетических и этических задач.

Посредством обучающих и поддерживающих систем проводятся двух-, четы-рех- и многобалльный контроль . В первом случае по результатам контроля при-

Page 277: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 277

нимается одна из двух гипотез: H1 («зачтено») или H2 («не зачтено»), в во втором – одна из четырех гипотез: H5 («отл.»), H4 («хорошо»), H3 («удовл.») и Н2 («не-удовл.»).

Примеры применения систем тестирования и сертификации качества подготовки специалистов: MCSE (Microsoft Certified Systems Engineer=MCSE), IBM, Cisco Systems, Oracle, SAP, Novell (CNE=Certified NetWare, ECNE= Enter-prise Certified NetWare Enginee, CNI=Certified NetWare Instructor, CNA= Certified NetWare Administrator), Europäischer Computer-Führerschein (ECDL= European Computer Driving Licence), Sylvan Prometric с 1500 центрами во всем мире для тес-тирования/сертификации по заданию фирм Oracle, Microsoft, Intel, Borland, HP, Novell, Sun и др. [9].

Подходы к синтезу эквивалентных и ε- эквивалентных простых (одно-

ступенчатых) планов контроля знаний. В рассматриваемой ниже диалоговой системе используются следующие способы: 1) задание двух точек оперативной характеристики (ОХ) (P 1 , 1 – α) и (P 2 ,β),

где P 1 – максимальное значение вероятности неправильного ответа, когда еще выставляется оценка «зачтено», P 2 – минимальное значение вероятности непра-вильного ответа, когда уже выставляется оценка «не зачтено», α – риск недооцен-ки, β – риск переоценки знаний; 2) с учетом экономических показателей.

1. Синтез одноступенчатого плана двухбалльного ККЗ по двум точкам

оперативной характеристики Безошибочное распознавание ответов. Необходимо так определить объем

выборки n и максимальное число ошибок с для получения оценки «зачтено”, что-бы соответствующая ОХ проходила примерно через две заданные точки. Для этой цели представим требования к ОХ следующим образом:

Ln,c*(P) ≥ 1 – α* для всех P ≤ P1,

Ln,c*(P) ≤ β* для всех P ≥ P2,

где α* и β* – риски недооценки переоценки знаний обучаемого при безошибочном распознавании истинности ответов. Условия (1) эквивалентны следующим усло-виям для двух точек ОХ:

L*(P1) ≥ 1 – α* и L*(P2) ≤ β*,

ибо ОХ L*(P) – монотонно убывающая функция относительно Р. Если установить L*(P1)=1-α* и L*(P2)=β*, то ОХ должна пройти через две точки (P1, 1 – α*) и (P2, β*).

Решение для ОХ биномиального типа. Численное решение задачи в этом случае существенно упрощается на основе обратной функции F-распределения. Условие (2) можно преобразовать в равносильные условия:

))1(2),(2;()(11

11 +−−+++

≤ ∗− ccnFcnccPα

Page 278: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 278

,))(2),1(2;1()1(

))(2),1(2;1()1(1

1

2 cncFccncncFcP

−+−++−−+−+

≥ ∗−

∗−

ββ

где F-1(.) – квантиль F-распределения: F-1(1 – α*; 2(n – c), 2(c + 1)) – квантиль уровня (1 – α*) со степенями свободы 2(n – c) и 2(c + 1) и F-1(1-β*; 2(c + 1), 2(n – c)) – кван-тиль уровня (1 – β*) со степенями свободы 2(c + 1) и 2(n – c).

Распознавание ответов с искажениями (напр., при выборочном способе ввода, когда каждый вопрос сопровождается в среднем S возможными ответами). Условия для двух точек ОХ имеют вид:

Ln,c(P1) ≥ 1-α и Ln,c(P2) ≤ β, (5)

где α и β – риски недооценки и переоценки знаний при наличии ошибок в распо-знавании истинности ответов. Установив Ln,c(P1) = 1 – α и Ln,c(P2) = β, ОХ Ln,c(P) проходит через две точки (P1, 1–α) и (P2, β). Эти условия (5) относительно ОХ Ln,c(P) при наличии искажений в распознавании ответов и учете связи между L(P) и L*(P) равносильны условиям относительно ОХ Ln,c

*(P) при безошибочном рас-познавании ответов [7–9]:

Ln,c*( Ρ~ 1) ≥ 1 – α и Ln,c

*( Ρ~ 2) ≤ β,

где

Ρ~ i ≅ Pi (1 – 1/S), i = 1,2,

где S – среднее число ответов для вопроса программы.  2. Двойные (двухступенчатые) и последовательные планы контроля знаний Целью здесь является сокращение затрат на контроль. Применение двойных

(двухступенчатых) планов обеспечивает существенное сокращение времени кон-троля по сравнению с простыми планами, ибо для хорошо и плохо подготовлен-ных обучаемых или пользователей обычно достаточно лишь одной первой выбор-ки вопросов/задач.

Последовательные планы контроля – это дальнейшее развитие простых и двойных планов, когда после каждого ответа (каждого измерения признака) при-нимается решение об оценке («зачтено»–«не зачтено») или продолжении контроля.

3. Четырех- и пятибалльный контроль знаний Многобалльный контроль знаний рассмотрим в основном на примере четы-

рехбалльного контроля (ЧКЗ). Для этого могут быть использованы те же одно-, двухступенчатые и последовательные планы. Мы ограничимся одноступенчатыми планами. В случае одноступенчатого плана оценки выставляются на основе сле-дующего правила:

m ≤ c5 → H5 , c5 < m ≤ c4→ H4 c4 < m ≤ c3 →H3, m > c3 →H2,

где с5,с4,с3 – максимальные числа неправильных ответов для оценок Н5 («отлич-но»), Н4 («хорошо»), Н3 («удовл.»).

Page 279: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 279

При этом могут быть использованы и усеченные одноступенчатые планы. При справедливости биномиального распределения числа неправильных от-

ветов и отсутствии искажений в оценке ответов ОХ одноступенчатого и усечен-ного одноступенчатого плана ЧКЗ с учетом правил (8) определяются так:

))()()((1)(

)1() ()(

)1() ()(

)1()()(

3452

1343

1454

055

3

4

4

5

5

PLPLPLPL

PPCcmcPPL

PPCcmcPPL

PPCcmPPL

c

сm

mnmmn

c

cm

mnmmn

с

m

mnmmn

∗∗∗∗

+=

−∗

+=

−∗

=

−∗

++−=

−=≤<=

−=≤<=

−=≤=

ОХ Li(P) при наличии искажений в оценке ответов определяются на основе связи Li(P) = Li

*( Ρ~ )

для i 2, 3, 4, 5, где Ρ~ ≅ P(1 – 1/S) (7)

Если ОХ Li*(P) и Li(P) для i = 2, 3, 4, 5 известны, то можно определить завуи-симости средней оценки от P – реализации М*(y/P) и М(y/P) психометрической функции адаптивной обучающей или поддерживающей системой при отсутствии или наличии искажений в оценке ответов:

М*(y/P)= ∑=

5

2i

iLi*(P), М(y/P) = ∑

=

5

2i

iLi(P)

Итак, рассмотрен ЧКЗ. Аналогично можно рассмотреть и M – балльный кон-троль знаний. Напр., простой план пятибалльного контроля знаний может быть представлен в виде (n,c1,c2,c3,c4), где ci, i = 1, 2, 3, 4 – максимальные числа непра-вильных ответов (или ошибок) для оценок 1, 2, 3, 4. Если обучаемый допускает с4+1 неправильных ответа (ошибки), то он получает оценку 5 («недостаточно»).

Для решения задач анализа и синтеза планов ККЗ разработана диалоговая система «Анализ и синтез планов контроля» (авторы – проф. Свиридов, аспиран-ты Лапин В.А., Немсцверидзе З.Ш.). Методы анализа и синтеза планов ККЗ, реа-лизованные в ней, отмечены в табл. 1 плюсом (+), а разработанные, но не реали-зованные – минусом (–).

Таблица 1. Реализация методов анализа и синтеза планов ККЗ в диалоговой системе

ОП ДП ПП ДКЗ ЧКЗ ПКЗ ДКЗ ДКЗ

Анализ + + + + – Не экономичные Синтез + – – – +

Экономичные Синтез + – – – + В табл. 1 обозначено: ОП, ДП, и ПП – одно -, двухступенчатый и последова-

тельный план, ДКЗ, ЧКЗ и ПКЗ – двух-, четырех- и пятибалльный КЗ. Синтез эконо-

Page 280: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 280

мичных планов осуществляется на основе учета экономических показателей. «Язык»: русский (по умолчанию), немецкий. Вид главного меню приведен на рис. 1.

 Рис. 1. Вид меню программы.

 

a)

b)

Рис. 2: a – ОХ Li*(P) и Li(P), i = 2, 3, 4, 5; b – реализации M*(y/P) и M(y/P) психометрической функции

Page 281: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 281

Приведем примеры ее использования для анализа планов ККЗ. На рис. 2a приведены ОХ Li*(P) и Li(P) (сдвинуты вправо относительно

Li*(P)), i=2,3,4,5 усеченного одноступенчатого плана (10,0,2,4)у ЧКЗ при отсутст-вии и наличиии ошибок в определении истинности ответа, а на рис. 2b – реализа-ции M*(y/P) и M(y/P) психометрической функции педагога/эксперта (зависимость средней оценки y от вероятности неправильного ответа P) с помощью интеллек-туальной обучающей или поддерживающей системы, реализующей план (10,0,2,4)у, при отсутствии (нижняя кривая) и наличии (верхняя кривая) ошибок в измерении признаков.

 

Литература 1. О реализации положений Болонской декларации в системе высшего профессионально-

го образования // Официальные документы Минобрнауки Российской Федерации. – М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2005.

2. Федеральный государственный стандарт общего образования: макет. Вариант N 2, 2007. http://www.standart.edu.ru

3. Байденко В.И., Селезнева Н.А. Государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования нового поколения как комплексная норма качества высшего образования: общая концепция и модель. – М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2005.

4. Григорьев С.И. К вопросу о базовых критериях качества образования и ключевых соци-альных компетенциях в современной России // Вестник Учебно-методического объеди-нения вузов России по образованию в области социальной работы. – М.: Изд-со РГСУ «Союз», 2006, N 2. – С. 19–28.

5. Зимняя И.А. (ред.). Становление ключевых социальных компетентностей на разных уровнях образовательной системы (дискутивная характеристика как база оценива-ния). – М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006.

7. Свиридов А.П. Введение в статистическую теорию обучения и контроля знаний. Часть 1. Стандартизированные методы контроля знаний. -М МЭИ 1974

8. Свиридов, А.П.: Основы статистической теории обучения и контроля знаний. – M.: Высшая школа, 1981. – 262 с.

9. Sviridov A.P. Rechnergestützte Kenntnis-Prüfung: zur Modellierung der Mensch-Mensch-Beziehungen (Компьютерный контроль знаний: к моделированию отношений чело-век-человек). – Düsseldorf: Superbrain-Verlag, 2006. – 434 S.

10. Свиридов А.П. Статистическая теория обучения: Монография. – М.: РГСУ, 2009. –577 с.

Page 282: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 282

Свиридов А.П., Алкадарский С.А., Слесарева Н.А. (г. Москва)

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ, НЕЧЕТКИЕ И НЕЙРО-НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОТНОШЕНИЙ ПЕДАГОГ–ОБУЧАЕМЫЙ

И ЭКСПЕРТ–ИСПЫТУЕМЫЙ

Исследование проводилось на основе результатов компьютерного контроля зна-ний (ККЗ) студентов по двум дисциплинам: «Нейронные сети и нейрокомпьютеры» и «Нейро-нечеткие системы и технологии», а также на основе результатов теста Ай-зенка для определения типа темперамента. При экспериментальном исследовании эффективности нечетких систем, нейронных сетей и нейро-нечетких систем исполь-зовались одинаковые обучающие и контролирующие последовательности студентов.

Сравнивались 3 технологии: нейронные сети, нечеткие и нейро-нечеткие сис-темы. В табл. 1 приведены достоинства и недостатки нейронных сетей и нечетких систем, а также свойства гибридных нейро-нечётких систем.

Для анализа нейросетевой технологии был выбран многослойный персептрон с обучением на основе алгоритма обратного распространения ошибки. Нейросеть была разработана в нейросетевом пакете Java NNS v.1.1. Нейросеть содержала 3 слоя: входной, скрытый и выходной.

Нечеткая система реализовывала нечеткий вывод Такаги-Сугено. База нечет-ких правил формировалась на основе правил типа:

где cij, i=1,..,n; j=1,…,m – коэффициенты компонентов вектора; ci0 – смещение. Система нечеткого вывода была реализована в системе MatLab 2008a.

В качестве примера нечеткой продукционной нейросети была выбрана адап-тивная сетевая нечеткая система вывода ANFIS, реализующая нечеткий вывод Такаги-Сугено. Такая сеть состоит из пяти слоёв [5]:

Слой 1. Элементы данного слоя представляют собой функции принадлежно-сти лингвистических значений входных лингвитсических переменных.

Таблица 1

Нейронные сети Достоинства Недостатки

1 2 1. Способность к обучению; 2. Возможность работы с неточными и не-определенными данными; 3. Возможность прогнозирования и быст-рой корректировки прогноза при получении новых данных.

1. Непрозрачность системы; 2. Большое время обучения; 3. Неопределенность в формировании то-пологии сети; 4. Необходимость достаточно большой обучающей последовательности студентов.

Page 283: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 283

Окончание табл. 1 1 2

Нечеткие системы Достоинства Недостатки

1. Простота представлений знаний 2. Возможность задания нечетких парамет-ров исследуемого объекта Возможность использования знаний экс-перта

1. Отсутствие возможности обучения; 2. Трудность формирования правил и функций принадлежности экспертом; 3. Трудность проверки объективности и непротиворечивости базы знаний.

Нейро-нечеткие системы 1. Повышение скорости и качества обучения 2. Построение логически понятной системы 3. Автоматические формирование функций принадлежности 4. Реализация нечетких отношений 5. Снижение трудоемкости формирования базы знаний

Слой 2. Элементы данного слоя выполняют агрегирование степеней истинно-сти предпосылок каждого правила.

Слой 3. Элементы данного слоя вычисляют нормализованные значения. Слои 4 и 5. Элементы этих слоев позволяют формировать на выходе сети де-

фаззифицированные значения.

Таблица 2

Обучающая и контролирующая выборки Нейросеть Нечеткая система

Нейро- нечеткая система

Контроль знаний по учебной дисциплине «Нейросети и нейрокомпьютеры» 93,84% 95,38% 93,84% Контроль знаний по учебной дисциплине «Нейро-нечеткие системы и технологии» 97,7% 100% 97,7% Тест Айзенка 79,6% 89,1% 96,8%

В табл. 2 приведены степени совпадения оценок нечеткой, нейросетевой и

нейро-нечеткой систем с оценками испытуемых (студентов), выставленных пре-подавателем/экспертом.

 

Литература 1. Свиридов А.П. Обучение и самообучение обучающих и контролирующих машин. –

М.: МЭИ, 1976. – 178 с. 2. Свиридов А.П. Статистическая теория обучения и контроля знаний. – М.: Высшая

школа, 1981. – 252 с. 3. Sviridov A. Rechnergestützte Kenntnis-Prüfung: zur Modellierung der Mensch-Mensch-

Beziehungen (Компьютерный контроль знаний: к моделированию отношений человек-человек). – Düsseldorf: Superbrain-Verlag, 2006. – 424 S.

4. Нечеткие гибридные системы. Теория и практика / Под ред. Н.Г. Якушкиной – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007.

5. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. – М.:Горячая ли-ния – Телеком, 2007, – 284 с.: ил.

6. Информатизация образования: направление, средства, технологии: Пособие для сис-темы повышения квалификации / Под общ. ред. С.И. Маслова. – М.: Издателство МЭИ, 2004 – 868 с.

Page 284: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 284

Котов С.С. (г. Пермь)

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПРОЕКТИРОВАНИЯ УЧЕБНЫХ ПЛАНОВ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ

НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ

Одной из самых трудоемких составляющих основной образовательной про-граммы (ООП) является учебный план (УП), обеспечивающий формирование пе-речня заявленных компетенций выпускника ВПО. Разработка учебного плана ООП – достаточно сложная и не всегда прозрачная процедура, выполняемая ве-дущими специалистами выпускающей кафедры вуза. При разработке необходимо учитывать требования и ограничения ФГОС ВПО, доступность в вузе образова-тельных ресурсов, кадрового состава преподавателей, современные требования к качеству образования выпускаемых специалистов. При этом учебный план обяза-тельно должен согласовываться со всеми преподавателями дисциплин, задейство-ванными в нем. Процедура разработки и согласования учебного плана в совре-менных условиях проходит обязательно раз в пять лет, и чаще, в случае внесения изменений в учебный план. Согласно ФГОС ВПО корректировка целей ООП ВПО должна осуществляться ежегодно, что, соответственно, обусловливает необходи-мость обновления учебного плана не реже одного раза в год. В этом может по-мочь автоматизированная система, которая по желанию разработчика ООП про-верит выполнение всех важных ограничений, определит точки пересечения суще-ствующего учебного плана и новых требований, рассчитает различные варианты составления учебного плана.

Формирование учебного плана ООП с помощью автоматизированной систе-мы разделяется на несколько этапов.

В первую очередь необходимо определить перечень компетенций выпускни-ка, формируемых ООП, и список дисциплин, входящих в учебный план. Для ре-шения задачи формирования перечня компетенций выпускника с учетом мнений основных региональных работодателей, выпускников вуза, а также преподавате-лей университета может быть предложена методика, подробно изложенная в [1].

Далее экспертным советом выпускающей кафедры определяется список дис-циплин, необходимых для формирования заявленного перечня компетенций вы-пускника, устанавливаются связи между компетенциями и дисциплинами и структурно-логические связи дисциплин.

На следующем этапе решается задача распределения ограниченного объема общей трудоемкости ООП по всем компетенциям и дисциплинам, включенным в учебный план, с учетом требований ФГОС ВПО, имеющихся образовательных

Page 285: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 285

ресурсов вуза, величины и важности вклада каждой дисциплины в формирование заявленных компетенций выпускника.

После окончания распределения трудоемкости по компетенциям и дисципли-нам решается задача упорядочивания последовательности изучения дисциплин с учетом заданных структурно-логических связей. При этом проверяется отсутствие замкнутых контуров и противоречивых связей. Для решения этих задач необхо-димо использовать методы теории графов и матричные преобразования. Наиболее полные алгоритмы поиска замкнутых контуров и нарушений логики связей дис-циплин приведены в монографии И.Б. Моргунова [2]. Простейший алгоритм фор-мирования последовательности изучения дисциплин, основанный на «матрицах учебного процесса» был предложен С.Ю. Либерманом в [3]. В данной работе ис-пользуется расширение этого алгоритма, предложенное в [4], и адаптированное к условиям компетентностного подхода к формированию учебных планов. Резуль-татом выполнения данного этапа является логически непротиворечивая последо-вательность изучения дисциплин.

После решения двух первых задач для выполнения процедуры распределения дисциплин по семестрам все множество дисциплин разделяется на три группы:

1. Начальные дисциплины – не опираются ни на какие другие, следовательно могут изучаться в первую очередь. При этом существуют дисциплины, опираю-щиеся на них в своем изучении.

2. Зависимые дисциплины – основная группа дисциплин, при изучении опи-раются на другие.

3. Свободные дисциплины – не требуют для своего изучения информации из других дисциплин, при этом на них также не опирается ни одна другая дисципли-на. Обычно к этой группе относятся элективные дисциплины.

Процесс формирования календарного графика учебного плана выполняется снизу вверх по построенной на предыдущем этапе непротиворечивой последова-тельности изучения дисциплин, начиная с начальных дисциплин. При размеще-нии дисциплин в каждом из семестров приоритет отдается дисциплинам, имеющим наибольший вес. При этом для каждой дисциплины, размещаемой в некотором се-местре, производится анализ выполнения всех ограничений, накладываемых на УП ФГОС ВПО и матрицей структурно-логических связей дисциплин. Если ка-кое-либо из ограничений не выполняется, размещение дисциплины в данный се-местр откладывается и производится попытка размещения следующей по очереди дисциплины. Для выяснения порядка заполнения семестров дисциплинами вво-дится понятие веса дисциплины, который отражает ее важность. Чем больше вес дисциплины, тем раньше ее следует поставить в УП.

Для вычисления веса дисциплин применяются различные эвристические ал-горитмы, каждый из которых отражает различные способы формирования учеб-ного плана. Поскольку заранее неизвестно какая из эвристик позволит составить наиболее оптимальный УП, предлагается использовать все эвристики и сформи-ровать несколько различных вариантов учебного плана. В дальнейшем для каждо-го из них проводится оценка оптимальности и выбирается лучший по некоторому

Page 286: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 286

критерию. На рис. 1 приведены примеры вычисления весов дисциплин с исполь-зованием различных эвристик. Вес каждой дисциплины изображен в затемненном квадрате.

 

Рис. 1. Примеры использования эвристик

Рассмотрим эвристики более подробно: 1. Эвристика вычисления минимального номера семестра (рис. 1а.) Данная эв-

ристика основывается на ограниченном числе семестров, выделенных на освоение образовательной программы. Для каждой дисциплины можно вычислить ее вес, ис-ходя из минимального номера семестра, в котором она должна быть изучена, чтобы все последующие дисциплины, базирующиеся на данной, поместились в УП без нарушения структурно-логических связей. Другими словами, вес – это число дис-циплин в длиннейшем пути между данной дисциплиной и терминальной дисцип-линой, завершающей изучение данной цепочки дисциплин. В приведенном на рис. 1а. примере дисциплина Д4 имеет вес 2, т.к. после нее в цепочке есть еще дисцип-лины Д2 и Д1, а Д3 имеет вес 1, т.к. от нее зависит только одна дисциплина Д1.

2. Эвристика вычисления максимальной трудоемкости цепочки дисциплин (рис. 1б.). Данная эвристика основывается на ограничении общей трудоемкости дисциплин в одном семестре. Для каждой дисциплины можно вычислить ее вес, как суммарную трудоемкость всех дисциплин, зависящих от данной плюс трудо-емкость самой дисциплины. Объясняется такой подход тем, что чем раньше такая дисциплина будет изучена, тем легче будет распределить зависящие от нее дис-циплины по оставшимся семестрам. В примере на рис. 1б. трудоемкость дисцип-лин указана в белом квадратике. Так, дисциплина Д4 имеет вес 8 (сумма трудоем-костей дисциплин Д1, Д2 и Д4).

Д1 

Д2 

Д4 

К1 

Д3 

2  1 

а)

Д1 

Д2 

Д4 

К2 

Д3 

3

7

8 5

Д1 

Д2 

Д4 

К3 

Д3 

11

2

3

б) в)

4

1 2

3

Page 287: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 287

3. Эвристика вычисления максимального количества дисциплин в цепочке дисциплин (рис. 1в.). Данная эвристика основывается на ограничении числа дис-циплин одного цикла, изучаемых в семестре. Для каждой дисциплины можно вы-числить ее вес, как суммарное число всех дисциплин, зависящих от данной. В приведенной эвристике предполагается, что, если дисциплины зависят друг от друга, то они принадлежат к одному циклу. Таким образом, для изучения остав-шихся дисциплин в цепочке остается больше семестров, в которых их будет легче распределить. Так, в приведенном на рис. 1в, примере дисциплина Д3 имеет вес 3 (от нее зависят дисциплины Д1, Д2 и Д4).

Алгоритм автоматизированного распределения дисциплин по семестрам со-стоит в следующем:

1. Вычисляем вес дисциплин по одной из предложенных эвристик. 2. Выбираем наименьший вес учитываемых структурно-логических связей.

Изначально берется минимальный вес связи, при котором удалось составить не-противоречивую последовательность изучения дисциплин на предыдущем этапе. В дальнейшем при рассмотрении возможности размещения дисциплины в семест-ре будут учитываться только структурно-логические связи с весом равным или большим минимального.

3. Разделяем все дисциплины на группы начальных, зависимых и свобод- ных.

4. Распределяем дисциплины из группы начальных по первым семестрам в порядке убывания их веса, с учетом ограничений трудоемкости по семестрам.

5. Распределяем дисциплины из группы зависимых по оставшимся семестрам в порядке убывания их веса, с учетом структурно-логических связей и ограниче-ний трудоемкости по семестрам.

6. Распределяем дисциплины из группы свободных по оставшимся свобод-ным окнам в семестрах. При этом если не удалось распределить несколько сво-бодных дисциплин существует возможность вручную зафиксировать номера се-местров, в которых они должны изучаться, после чего процедура распределения дисциплин повторяется.

7. Если не получилось распределить все дисциплины в требуемое число се-местров, возможны два варианта:

a. Увеличиваем наименьший вес учитываемых структурно-логических связей на единицу и переходим к пункту 3.

b. Если минимальный вес больше нельзя увеличивать (минимальный вес уже равен 4, а в предлагаемой методике вес связи задается целым числом в интервале от 1 до 4), тогда предпринимается попытка искусственно увеличить вес тех дис-циплин, которые не удалось распределить по семестрам. Это можно сделать тремя способами: 1-й. Увеличить вес одной дисциплины, которую не удалось распределить. 2-й. Увеличить вес данной и всех дисциплин, на которой основано ее изучение. 3-й. Увеличить вес всех дисциплин в цепочке, которую завершает данная дис-циплина.

Page 288: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 288

Выбор одного из способов предоставляется разработчику ООП. После чего, заново выполняется распределение дисциплин по семестрам с учетом измененных весов, начиная с пункта 3.

8. Если удалось распределить все дисциплины в требуемое число семестров, считаем полученный вариант учебного плана допустимым и запоминаем его для дальнейшего анализа его показателей качества.

9. Если дисциплины не удается распределить по семестрам, несмотря на вмешательство разработчика ООП, считаем, что допустимый план по данной эв-ристике составить невозможно. В этом случае можно воспользоваться другой эв-ристикой, либо изменить некоторые исходные данные. В большинстве случаев неудача при формировании допустимого учебного плана означает наличие слиш-ком большого числа связей, обладающих высоким весом, которые не позволяют автоматизированной системе сформировать календарный график с учетом всех ограничений.

В предлагаемой методике предполагается, что процедура формирования ка-лендарного графика учебного плана может быть повторена несколько раз с неко-торыми изменениями исходных данных (матрицы структурно-логических связей дисциплин, матрицы связей дисциплин и компетенций) с целью получения опти-мального учебного плана ООП. Процедура выбора оптимального УП основана на оценке удовлетворенности различных социальных групп каждым вариантом УП по некоторому интегральному критерию оптимальности. Этот метод разрешения многокритериальной неопределенности путем составления иерархического кри-терия оптимальности подробно описан в [5, 6].

На основе описанных выше методик и алгоритмов разработан АРМ «Разра-ботка компетентностно ориентированного учебного плана», предназначенный для автоматизации процесса проектирования компетентностно ориентированных учебных планов основных образовательных программ нового поколения в рамках ФГОС ВПО. Пользователями данного АРМ могут быть зав. кафедрами и ведущие преподаватели университета, занимающиеся разработкой учебных планов ООП в компетентностном формате. АРМ позволяет:

1. Распределять общую трудоемкость ООП по дисциплинам и практикам с учетом их вклада в формирование заданных компетенций выпускника.

2. Строить непротиворечивую последовательность изучения дисциплин с учетом заданных структурно-логических связей.

3. Формировать допустимый календарный график освоения дисциплин по семестрам с применением различных эвристических алгоритмов.

4. Проверять соответствие построенного учебного плана требованиям ФГОС ВПО.

5. Сравнивать оптимальность построенных вариантов учебных планов по различным критериям, учитывающим интересы работодателей, преподавателей и обучаемых.

Для работы системы на рабочем месте должна быть установлена операцион-ная система семейства Windows. Все основные данные хранятся в базе данных под

Page 289: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 289

управлением СУБД MySql. Для вывода результатов работы на печать необходимо наличие на рабочем месте пакета Microsoft Office.

 

Литература 1. Столбова И.Д., Симонов Ю.Н., Коковякина С.А. Проектирование целей и результатов

основных образовательных программ высшего профессионального образования в компетентностном формате / Под ред. проф. Н. Н. Матушкина. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2008. –89 с.

2. Моргунов И.Б. Оптимизация некоторых задач упорядочения (на примере упорядочения учебного материала): Монография. – М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2007. – 228 с.

3. Либерман С.Ю. Научная организация учебного процесса: методические рекомендации для слушателей ФПК. – М.: МИСИС, 1982. – 67 с.

4. Роменец В.А., Моргунов И.Б., Нерсесов Т.В. Автоматизированная система проектиро-вания содержания обучения по специальностям вузов: Учеб.-метод. Пособие. – М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. – 148 с.

5. Гилязов Р.Л. «Математическое моделирование и многокритериальная оптимизация мультисервисных сетей связи с учетом нечетких предпочтений пользователей» // диссертация канд. техн. наук. – Пермь. 2009.

6. Котов С.С., Столбов В.Ю. Управление структурой образовательных программ компетентностного содержания с учетом нечетких социальных предпочтений // Системы управления и информационные технологии.– 2009. – №1.3 – С. 411–416.

Page 290: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 290

Слышкин С.Н., Ермолова Г.А. (г. Михайловка)

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ В СИСТЕМЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

Образование – это индустрия, направленная в будущее.

С.П. Капица

Цель статьи описать особенности и современные компьютерные технологии, доступные для дистанционного обучения в высших учебных заведениях.

В настоящее время телекоммуникационные технологии проникли практиче-ски во все сферы образовательной деятельности. С одной стороны, это связано с постоянным расширением возможностей сети Интернет, ее сервисов, размещен-ной с ее помощью информации, значимой с точки зрения образования. С другой стороны, современные средства телекоммуникаций, используемые в процессе подготовки студентов, делают возможным появление новых форм обучения, без которых становится невозможным решение постоянно расширяющегося спектра задач, стоящих перед образованием.

Развитие интернет-технологий заложили основы современного качественного дистанционного образования. На сегодняшний день ведущие европейские вузы используют в учебном процессе современные информационно-образовательные интернет-технологии, позволяя сделать более доступным высшее образование. В настоящее время и в России все больше и больше учебных заведений предлага-ют такую форму образования как дистанционное. Для того что бы позволить себе дистанционное обучение необходимы технические ресурсы и высококвалифици-рованный профессорско-преподавательский состав для разработки авторских учебных программ.

Система дистанционного обучения имеет свои особенности, которые опреде-ляются тем, что преподаватели и студенты находятся на расстоянии (дистанции) друг от друга. Но благодаря использованию Интернета обеспечивается качество и интенсивность, сопоставимые с дневной формой обучения. Эти особенности не-обходимо учитывать при разработке материалов для дистанционных курсов.

Особенности дистанционного обучения: • Больший акцент на самостоятельную работу. Дистанционные курсы в Ин-

тернет включают в себя, как правило, инструкции по выполнению заданий, кото-рые требуют от учащихся внимательного прочтения и неукоснительного следова-ния им.

• Для работы с дистанционными курсами является обязательная компьютер-ная грамотность учащихся.

• Местожительство каждого из учащихся, а также и преподавателя, не играет никакой роли, равно как и время занятий.

Page 291: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 291

Следует обратить внимание, что перечисленные особенности дистанционного образования свидетельствуют в пользу этой формы обучения. Учитывая тот факт, что к самостоятельному усвоению материала способны студенты с более или ме-нее высоким уровнем интеллекта. Это позволит производить отбор работоспособ-ных студентов. А также даст возможность людям, имеющим хорошие способно-сти, но по тем или иным причинам не имеющим доступ к московским или другим учебным заведениям, которые находятся далеко от их местожительства, получить образование. В этом случае государство получит хороших специалистов, которые могли быть потеряны для страны, не будь этой прогрессивной формы обучения.

Для организации дистанционного обучения необходимы три основные со-ставляющие: техническая, программная и организационная.

• Техническая составляющая подразумевает наличие компьютера, средств подключения к сети Интернет.

• Программная часть требует не меньших затрат. Сюда входит не только на-личие компьютерного программного обеспечения, но также создание информаци-онных ресурсов в виде курсов дистанционного обучения, специализированных сайтов и порталов, методическая поддержка.

• Организационная часть предусматривает педагогическое сопровождение студентов в процессе обучения, т.е. организацию и проведение учебного процесса.

Средства связи между студентами и преподавателями при дистанционном обучении:

1. Электронная почта. На сегодняшний день электронная почта – это самое удобное средство связи. Адрес электронной почты на визитной карточке является необходимым атрибутом современного делового человека. Электронная почта выполняет те же функции, что и обычная почта, только в разы быстрее, что по-зволяет корреспондентам обходиться без пространных вступлений и вводных и вести разговор в диалоговом режиме.

Другими словами электронная почта – это стандартный сервис Internet, реа-лизующий аналог обычной почты; а также множество дополнительных удобств. Превосходит обычную почту по скорости на несколько порядков. Во всех отно-шениях удобнее и предпочтительнее традиционной.

Специалисты определяют ЭП как совокупность программно-аппаратных средств, обеспечивающих передачу сообщений между компьютерами. Сообщения могут быть представлены как в форме обычных текстов, так и в нетекстовой фор-ме (программы, графика, видео, звук), в открытом или зашифрованном виде. Вре-мя доставки письма может составлять от нескольких секунд до десятков минут и зависит, главным образом, не от расстояния, а от количества переходов из одной сети в другую в процессе доставки, а также от организации службы ЭП в той или иной сети на пути передачи сообщения. Получение электронных сообщений, а также подготовка и отправка ответов на них могут производиться в удобное для любого участника переписки время. По этой причине электронную почту относят к неинтерактивным технологиям, реализуемым в режиме «off-line», поскольку между отправлением письма и получением ответа на него обычно проходит ка-кое-то время (несколько минут, часов, дней и т.п.).

Page 292: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 292

В методике ЭП используется для организации общения преподавателя и сту-дента или группой студентов, а также студентов межу собой; для доставки учебных материалов (печатных графических, звуковых, видео). Для этой цели используется разновидность ЭП – списки рассылки. Список рассылки создается в том случае, ес-ли сообщение адресуется большой группе получателей, при этом состав группы ха-рактеризуется относительной стабильностью. Список группы формируется в ад-ресной книге программы путем создания одного адреса, который включает в себя список электронных адресов участников группы. Это облегчает процесс подготов-ки сообщения: не нужно указывать адреса каждого члена группы, достаточно на-брать один адрес списка рассылки. В целях борьбы со спамом, списки рассыпки модерируются (то есть контролируются). Это означает, что один член группы (на-пример, преподаватель) является ответственным за рассылку сообщений по списку рассылки. Сообщение сначала попадает к нему, а он уже принимает решение, по-зволить ли этому сообщению отправиться далее или отклонить его как ошибочное или чужое, то есть не принадлежащее данному сообществу.

Чат. Существует несколько разновидностей интернет-услуги, под названием ЧАТ: просто ЧАТ, голосовой чат, аудио-видео чат. Приведем несколько определений:

Чат. Общение пользователей по сети в режиме реального времени, а также программное обеспечение, позволяющее организовывать такое общение.

Чат. Система общения, при которой два или более участника, подключенные к Интернет, в реальном времени обмениваются текстовыми сообщениями, от-правляя их со своих компьютеров.

Таким образом, ЧАТ – (англ. chat – беседа) – это текстовый диалог в сети Ин-тернет, который можно вести в реальном времени. Это средство оперативного об-щения людей через Интернет. Текстовый вариант чата позволяет вашему собесед-нику видеть на экране своего компьютера то, что вы печатаете на клавиатуре ваше-го. Чаты по характеру общения разделяются на групповые и приватные. То есть, можно беседовать большой общей группой (практика показывает, что максималь-ное количество участников беседы не должно превышать 10 человек); а также ма-ленькими по количеству командами, выделив для них «отдельную комнату», не-доступную для других участников чата. Это делается тогда, когда нужно быстро обсудить несколько разных проблем параллельно, чтобы на «общем собрании» найти одно общее решение задачи. Большинство ПО интернет-чатов позволяет вес-ти «протокол» беседы (то есть запись), которую можно просмотреть впоследствии. Ведущий чата может переходить из комнаты в комнату, наблюдая за ходом обсуж-дений. В некоторых чатах есть опция прикрепления и пересылки участникам чата фотографий, аудио-файлов и видео-клипов. Все подобные чаты предоставляют ус-луги по поиску тематических чатов и отдельных пользователей сети.

По характеру и количеству предоставляемых услуг чаты могут быть просты-ми и «сложными». Пример «сложного» чата описан выше.

В простом чате не требуется регистрация, там нет возможности «уединения», прикрепления и пересылки файлов, текст сообщений поступает в соответствии с временем нажатия клавиши «отправить», поэтому ответы на опубликованные во-

Page 293: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 293

просы поступают через значительное количество реплик других участников бесе-ды на другие темы, что усложняет ориентацию в дискуссии.

Иногда можно встретить использование термина ЧАТ-ФОРУМ. Чат-форум – это конференция в онлайновой системе, позволяющая многим участникам одно-временно вести обсуждение интересующих их тем. Для корпоративных целей ис-пользуются интернет-чаты, которые работают в локальных сетях.

Опыт эффективного использования данного сервиса в образовательных целях нам не известен, хотя дидактические свойства и функции голосового чата, как средства обучения, очевидны особенно для обучения иностранным языкам (для развития навыков говорения и аудирования).

ПО для интернет-чатов можно бесплатно скачать в Сети. Например, про-граммы: Skype, ICQ, mail – Агент, QIP Infium.

Сайты. Существуют большое количество сайтов (как правило, университет-ских), предлагающих получить как первое, так и второе высшее образования с по-лучением диплома государственного образца. Но больше всего предлагается раз-личных курсов и отдельных модулей.

В настоящее время, практически каждое высшее учебное заведение имеет свой сайт. Сайт можно использовать для размещения информации для студентов, обучающихся дистанционно.

Примером подобного сайта является INTUIT.RU – Интернет-университета информационных технологий, который содержит огромное количество различных курсов, доступных всем желающим учиться on-line. Также большое количество электронных учебников, которые можно приобрести по доступной цене. В Интернет-университете можно приобрести на DVD- дисках один или несколько курсов за определённую плату и изучать самостоятельно, без выхода в Интернет.

Создатели этого сайта позволяют всем зарегистрированным пользователям изучать лекции и проходить тестирование по каждой теме. Также, каждый поль-зователь, если хочет, может предоставлять свои разработанные курсы, разместив их на сайте. Материалы курсов разрешается использовать преподавателям соот-ветствующих дисциплин в своей работе.

Каждый курс включает в себя цикл лекций, практических работ и тестов. По окончании курса, учащийся сдаёт тест-экзамен и получает удостоверение об окончании соответствующего курса.

4. IP-телефония – это технология передачи голоса по сетям передачи данных. Другими словами IP-телефония позволяет использовать Интернет для ведения международных и междугородных телефонных разговоров в режиме реального времени. Существует два способа использования IP-телефонии:

Подключение с использованием обычного телефона, который поддерживает тональный набор. Данный способ подключения не требует использования специ-ального оборудования

Подключение через Интернет. Данный тип подключения очень экономичен. Для использования необходимо наличие шлюза IP-телефонии.

Итак, IP-телефония – это технология, объединяющая преимущества телефо-нии и Интернет. Совсем недавно телефонные сети и IP-сети существовали незави-

Page 294: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 294

симо друг от друга и использовались для различных целей. Телефонные сети ис-пользовались только для передачи голосовой информации, а IP-сети – для переда-чи данных. Технология IP-телефонии объединяет эти сети посредством устройст-ва, называемого IP-шлюз или gateway. Шлюз представляет собой устройство, в которое с одной стороны включаются телефонные линии, а с другой стороны – IP-сеть (например, Интернет). Для того, чтобы побеседовать с другом с использо-ванием IP-телефонии, необходимо установить на своем компьютере соответст-вующее программное обеспечение, например, SKYPE.

5. Форум (от лат. forum) – это площадь для массового тематического обще-ния. Веб-форум (или веб-конференция) – это также специальное программное обеспечение для организации общения на форуме сайта.

По доступности форумы бывают открытыми и закрытыми. В открытых фо-румах доступ разрешен всем желающим. Есть открытые форумы, где нужно реги-стрироваться, а есть форумы, не требующие регистрации. В закрытых форумах регистрация обязательна и допуск к темам осуществляет администратор форума или локальной сети.

В образовании данный интернет-сервис используется очень широко. В дистан-ционном образовании в настоящее время форум – самая распространенная форма общения преподавателя и учащихся. Возможность создания структуры «большого форума» позволяет систематизировать текущий учебный материал \ обсуждения, организовывая сбор ученических работ в одной из подтем форума, их обсуждение; ответы на вопросы слушателей; сбор материалов и коллекции ссылок малых сту-денческих групп в ходе выполнения проектов, «горячую линию» и т.д.

Например, на портале дистанционного обучения ОРТ России (http://dlc.ort.ru/ index_rus.html) размещены около 30 различных курсов: «002 – Работа с текстовым редактором «MS-Word»; «025 – Допечатная подготовка учебных материалов»; «Оп-тическое распознавание текста» и т.д. Однако, используемая версия Learning Space не позволяет организовывать активное общение студентов и преподавателей прямо в оболочке. Поэтому к каждому из этих курсов создается форум (на базе бесплатно рас-пространяющегося ПО), который действует в период обучения конкретной группы.

6. Блог – сетевой дневник. За последние несколько лет в сети появилось ог-ромное количество блогов, материалы которых создаются их читателями. Читате-ли публикуют новости и комментарии к новостям. Кроме возможностей обсужде-ния у читателей есть возможность оценить качество самой публикации и качество комментариев. Эта общественная экспертиза накладывает на авторов определен-ную ответственность за качество размещаемых материалов. Простотой интуитив-ный интерфейс, легкий доступ к своим и чужим дневникам обеспечили приток новых пользователей этой замечательной технологии. Ясность и доступность бло-га вызывают интерес многих исследователей, которые рассматривают его как ва-риант индивидуального образовательного пространства.

Дистанционное обучение может сочетать рассмотренные нами способы орга-низации в разных сочетаниях.

В системе высшего образования дистанционное обучение имеет большие перспективы.

Page 295: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 295

Ахмедова З.Х. (г. Махачкала)

НАПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЯ ДИСТАНЦИОННЫХ ФОРМ ОБУЧЕНИЯ

В Дагестанском государственном университете

«Дистанционное обучение – это комплекс образовательных услуг, предос-тавляемых широким слоям населения в стране и зарубежом с помощью специали-зированной информационно-образовательной среды, базирующийся на средствах обмена учебной информацией на расстоянии (компьютерная связь, спутниковое телевидение и т.п.).» Особенностью дистанционного обучения является, во-первых, обособленность (удаленность) учащегося от преподавателя; во-вторых, самостоятельность – это некий вариант заочного обучения; и, в-третьих, активная интеграция информационных средств и ресурсов в процесс обучения. Так, напри-мер, система Tandem позволяет найти партнера по изучению одного из европей-ских языков и выступает посредником в обучении, предлагая определенную ме-тодику организации процесса общения.

Какое же значение могут выполнять в дистанционном обучении психолого-педагогические технологии? В виртуальном пространстве они также могут вы-полнять функцию активизации процесса обучения, но на качественно ином уров-не: они должны отвечать требованиям виртуальной среды и сочетаться с инфор-мационными технологиями. Последнее утверждение вызывает острую полемику среди специалистов тех стран, где новейшие технологии давно интегрированы в образовательный процесс. Для них важным является вопрос, какое влияние ока-зывает использование современных технических и информационных средств на учащихся.

Новейшие технологии, по нашему мнению, имеют следующие преимущества: способствуют повышению мотивации обучения; являются источником информации, стимулируют самообразование, фор-

мируют навыки самостоятельной, сосредоточенной деятельности; повышают информативность, интенсивность, результативность образования; способствуют его диверсификации, использованию игрового и скоростного

обучения. Вместе с тем, многие специалисты далеки от идеализации роли новейших

технологий и даже ставят их использование под сомнение. Так, например, япон-ский педагог С. Судзуки считает, что ЭВМ, с одной стороны, помогают развивать интеллект учащихся, но, с другой стороны, не обеспечивают прочного закрепле-ния знаний. Французский педагог Л. Легран, рассматривая феномен мотивации учащихся при работе с компьютером, предлагает проанализировать, является ли

Page 296: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 296

возникающая при этом игра учебной. Кроме того, компьютерные занятия имеют и негативные последствия – невроз, снижение зрения и др.

В целом специалисты сходятся во мнении, что необходим комплексный под-ход к анализу новейших средств обучения, подразумевающий качественную под-готовку/переподготовку учителей, а также сотрудничество ученых, педагогов и специалистов в области новейших технологий.

Все эти проблемы являются актуальными при анализе дистанционного обра-зования, поскольку оно выступает сферой, полностью связанной с применением информационных технологий.

Одним из главных принципов дистанционного обучения является его доступ-ность – каждый желающий может при определенных условиях стать «виртуаль-ным студентом». Однако, здесь возникает еще одна проблема: как оптимально со-четать доступность с высоким качеством? Вот некоторые возможные пути реше-ния этой проблемы.

Для совершенствования качества в сравнении с традиционными формами обучения программа дистанционного образования должна включать следующие принципы:

Баланс системы «качество – доступность» может быть достигнут при соче-тании эффективного финансирования, при котором средства идут на создание об-разовательного пространства (информационных ресурсов и учебного материала), с оптимальной организацией процесса обучения.

Учебно-методическая работа преподавателей предполагает выход на но-вый уровень – сотрудничество со специалистами по психологии и информацион-ным технологиям, а также со студентами и пользователями Интернет.

В виртуальном пространстве особое значение имеет постоянное совершен-ствование и обновление ресурсов, поэтому образование «on-line» должно быть в некотором смысле универсальным. Это требует использования в обучении акти-визирующих методов и технологий.

Важной проблемой виртуального обучения является критерий оценки знаний. Дистанционное образование во многом самостоятельный процесс, поэтому в задачи преподавателей входит формирование активного отношения молодежи к учению.

Вопросам внедрения компьютерной техники и информационных технологий в учебный процесс и научные исследования в ДГУ уделяется много внимания. Дагестанский Государственный университет, совместно с ведущими вузами горо-да, активно ведет работы по созданию Единой информационной образовательной среды (ЕИОС) Махачкалы и региона.

В настоящее время работы по созданию ЕИОС ведутся по следующим основ-ным направлениям:

– развитие системы открытого образования и технологий дистанционного обучения;

– использование ПК и Web-сервера в целях усовершенствования учебного процесса.

– внедрение программированного обучения в учебный процесс по опреде-ленной обучающей программе.

Page 297: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 297

Информационный взрыв породил множество проблем, важнейшей из которых является проблема обучения. Программированное обучение появилось в результате заимствование педагогикой рациональных принципов и средств управления слож-ными системами кибернетики, математической логики и вычислительной техники.

Программированное обучение предусматривает расчленение учебного мате-риала и деятельности обучаемого и обучающего на небольшие порции и шаги, поручение информации о выполнении обучаемыми каждого шага и использова-ние ее для изменения стратегии обучения. Обучающая программа, по которой осуществляется программированное обучение, закладывается или в специальное обучающее устройство, или в программированные учебники.

Даггосуниверситет по уровню оснащения компьютерной техникой и информаци-онным услугам, представляемым сотрудникам и студентам стоит на самых передовых позициях не только в Северо-Кавказском регионе, но и среди Вузов России. Общее ко-личество компьютеров составляет около 1000 единиц. Основная масса техники сосре-доточена в Университетском центре Интернет, в 15 компьютерных сетевых классах, в лабораториях, на кафедрах факультетов, подразделениях управления университетом и в библиотеке ДГУ. Основной состав компьютерной техники составляет оборудование класса IBM PC на базе Pentium с современным программным обеспечением. Сущест-вующая техническая база способствует внедрению новых информационных техноло-гий, как в управленческую деятельность, так и в учебный процесс. Составление обу-чающих программ связанно с алгоритмизацией учебного процесса. Однако в условиях массового обучения преподаватель не может реализовать одновременно несколько обучающих программ, учитывающих индивидуальные возможности учащихся; препо-даватель не может также обеспечивать систематическую обработку, связь с каждым обучаемым. Поэтому программированное обучение всегда связано с использованием обучающих машин и программированных учебников.

Сложность учебного процесса, недостаточная изученность его закономерно-стей не позволяют заранее предусматривать все ситуации, которые могут возник-нуть при его осуществлении. Следовательно, полная автоматизация обучения не-возможна и на определенных этапах необходимо вмешательство преподавателя, который должен уметь выйти за пределы известных ему предписаний.

В заключении следует отметить, что обучение студентов по программам, составленным в соответствии с требованиями кибернетики и деятельностной теории учения, показало высокую эффективность этого пути программирования учебного процесса и возможность управлять процессом учения по ходу его осу-ществления.

Необходимо, что бы каждый ученик выстраивал свое собственное представ-ление и знание изучаемого предмета через свой личный опыт, что бы большая часть учебного времени программы отводилась на самостоятельные наблюдения и экспериментальные работы, обработку полученного материала, его оформление и обсуждение полученных результатов.

Эти умения и навыки вырабатываются постепенно, в течение двух лет и со-вершенствуются при переходе в старшие профильные классы.

Page 298: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 298

Алексеев Г.В., Бриденко И.И., Верболоз Е.И. (г. Санкт-Петербург)

ВОЗМОЖНОСТИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ

ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Учитывая современные тенденции развития отечественного образования,

вектор которых задан Болонскими соглашениями, на факультете Техника пище-вых производств нашего университета предпринимаются попытки формирования компетенций путем активизации процесса обучения за счет использования одного из видов учебных занятий (лабораторных работ) в виртуальном исполнении. Та-кая реализация одного из традиционных методов наработки практических навы-ков позволяет выстраивать индивидуальную для каждого студента траекторию получения знаний, с точки зрения оптимального (с его точки зрения) расходова-ния времени затрачиваемого на обучение. Обеспечивая доступ к выполнению та-ких работ на специализированном сайте университета, мы делаем возможным их многократную реализацию вне зависимости от места и времени выбранных сту-дентом.

Среди актуальных проблем моделирования физических процессов выделяет-ся проблема наглядности их представления без потери адекватности реализуемых закономерностей, что особенно важно при использовании моделирования в обра-зовательных целях.

Современные возможности интернет-технологий дистанционного обучения позволяют интегрировать в курс обучения большое количество вспомогательных элементов, которые помогают усваивать новый материал быстрее и формировать более качественные знания. Такими элементами являются видео и аудио ролики, анимации, иллюстрированные графики и схемы, интерактивные обучающие игры, тренажеры, ссылки на ресурсы Интернет и всевозможные инструменты для обще-ния, групповой работы или обмена информацией.

При этом учебные дисциплины весьма существенно отличаются в части раз-работки и использования специального оборудования для лабораторных практи-кумов, в том числе и виртуальных. Если дисциплины связанные с программными, математическими, электрическими и электронными процессами уже давно имеют широкий арсенал виртуальных лабораторий, то дисциплины основу которых со-ставляют механические, химические, биологические, технологические и прочие процессы, часто весьма далеки от виртуальных возможностей стандартных ком-пьютерных технологий, ибо всякий раз требуют проектирования очень специфич-ного иллюстративного, технологического и измерительного оборудования. При

Page 299: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 299

этом использование таких виртуальных аналогов в сети сильно затрудняется не-избежным ростом размеров соответствующих исполняемых файлов.

В качестве иллюстрации широких возможностей проектирования виртуаль-ных практикумов в среде Flash достаточно перечислить уже разработанные в на-шем университете. Например, на кафедре «Процессы и аппараты пищевых произ-водств» используется 10 виртуальных лабораторных работ по «Гидравлике», а по курсу «Процессы и аппараты пищевых производств» применяются такие вирту-альные лабораторные работы как «Исследование гидродинамики псевдосжижен-ного слоя», «Определение энергозатрат при перемешивании» и «Исследование процесса распылительной сушки». На кафедре «Технологии молока и молочных продуктов» – виртуальная лабораторная работа «Определение кислотности моло-ка методом титрования». На кафедре «Теоретической механики» – виртуальная лабораторная работа «Определение коэффициента полезного действия винтовой кинематической пары». На кафедре «Деталей машин и основ инженерного проек-тирования» – виртуальная лабораторная работа «Исследование болтового соеди-нения с контролируемой затяжкой». На кафедре «Технической механики и проч-ности» по курсу «Сопротивление материалов» – виртуальная лабораторная работа «Определение механических характеристик при осевом растяжении стержня из малоуглеродистой стали». На кафедре «Технологии металлов и материаловеде-ния» – виртуальная лабораторная работа «Термическая обработка и подготовка образцов для испытаний», в которой, в частности, проводится закаливание, нор-мализация и все виды отпуска образцов стали марки Ст. 45.

Рис. 1. Виртуальный лабораторный стенд для исследования гидродинамики псевдосжиженного слоя

На сайте Университета, например, кафедра «Процессов и аппаратов пищевых

производств» по адресу: http://www.spbgunpt.narod.ru разместила учебный терми-нал для выполнения лабораторных работ по «Гидравлике» и три работы по «Аэ-ромеханике», содержащие необходимые тестирующие программы и методическое сопровождение. Издано учебное пособие с грифом УМО для подготовки студен-

Page 300: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 300

тов, обучающихся по программам бакалавров и магистров техники и технологии направления подготовки «Машины и агрегаты пищевой промышленности» и «Процессы и аппараты пищевых производств», под названием «Виртуальный ла-бораторный практикум по курсу «Механика жидкости и газа».

В качестве примера приведем несколько кадров из указанных виртуальных практикумов.

Рис. 2. Виртуальный лабораторный стенд для определения расхода мощности при перемешивании

Рис. 3. Виртуальный лабораторный стенд для определения КПД винтовой кинематической пары

Page 301: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 301

Рис. 4. Виртуальный лабораторный стенд для построения и измерения эвольвентных зубьев

Рис. 5. Виртуальный лабораторный стенд для определения механических характеристик при осевом растяжении стержня

из малоуглеродистой стали

Page 302: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 302

Рис. 6. Виртуальный лабораторный стенд для исследования болтового соединения

с контролируемой затяжкой

Литература 1. Алексеев Г.В., Бриденко И.И., Головацкий В.А., Верболоз Е.И. Компьютерные техно-

логии при проектировании и эксплуатации технологического оборудования: Учеб. по-собие. – СПб.: ГИОРД, 2006. –296 с.

2. Алексеев Г.В., Бриденко И.И.Виртуальный лабораторный практикум по курсу «Меха-ника жидкости и газа»: Учеб. пособие: – СПб.: ГИОРД, 2007. – 152 с.

3. Алексеев Г.В., Бриденко И.И., Верболоз Е.И., Дмитриченко М.И. Основы разработки электронных учебных изданий: Учеб. пособие: – СПб.: Проспект Науки, 2010. – 144 с.

Page 303: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 303

Адиятуллина Г.Р. (г. Казань)

СОЗДАНИЕ СИСТЕМЫ АНАЛИТИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ В ФОРМЕ МАПЛЕТОВ

НА ПРИМЕРЕ ТЕМЫ «ИССЛЕДОВАНИЕ ФУНКЦИИ ДЕЙСТВИТЕЛЬНОЙ ПЕРЕМЕННОЙ»

Для реализации идеи аналитического тестирования [1] предлагается исполь-

зование пакета Maplets СКМ Maple. Ранее в работе была описана система анали-тического тестирования, включающая несколько специализированных библиотек [2]. В данной работе эта идея обобщена с учетом возможностей маплетов (рис.1).

Рис. 1. Схема взаимосвязей пользовательских библиотек

Библиотека PartResearch содержит процедуры, каждая из которых является

одним шагом в решении задачи изучаемой темы. [ExtremeCoorX, QuantExtreme, ExtremeCoorY, ExtremeCoorXY, QuantMin, QuantMax,

CoorMin, CoorMax, SegmentMin, SegmentMax, CoorPosInflectX, QuantPosInflect, CoorPosInflectY, CoorPosInflectXY, QuantInflect, CoorInflect, ConcavInterval, MonotonyInterval, SignConstInterval, CrossOX, EvenOddFunc, TopY, BottomY, TopX, BottomX, DrawMax, DrawMin, DrawInflect, DrawAsymptote, Graph, CompleteResearch]

Библиотека CheckResult содержит процедуры, позволяющие проверить реше-ние, полученное студентом.

[CheckQuantExtreme, CheckQuantMax, CheckQuantMin, CheckQuantInflect, CheckCo-orMax1, CheckCoorMax, CheckCoorMin, CheckCoorInflect]

Библиотека Tasks содержит индивидуальные задания студентов по вариан-там: [T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9, T10].

Библиотека MarkScale содержит процедуры, позволяющие определить вес за-дачи, а также задать систему оценивания.

Маплет играет роль связующего звена между библиотеками и пользователя-ми (преподавателями, студентами). Главное окно маплета позволяет осуществить переход к получению готовых решений, проверке решений студентов, получению

PartResearch CheckResult

MarkScale Tasks

Page 304: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 304

заданий. Перемещение в следующее окно происходит по нажатию соответствую-щей кнопки в главном окне (рис. 2).

Рис. 2. Главное окно системы

В окне получения готовых решений представлены на выбор шаги исследо-вания функции. Таким образом, можно найти только ту информацию, которая необходима на данный момент, – например, координаты точек максимума. Пе-реход к нужному элементу задачи происходит по нажатию соответствующей кнопки (рис. 3).

Рис. 3. Окно получения готовых решений

В окне проверки решений имеется возможность проверить полученные сту-дентом результаты. Каждый шаг исследования проверяется отдельно. Для пере-хода к нужному элементу нужно нажать на соответствующую кнопку (рис. 4).

Page 305: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 305

Рис. 4. Окно проверки решения задачи Для того чтобы получить задание, необходимо ввести вариант и нажать

кнопку задание (рис. 5, 6).

Рис. 5. Окно ввода варианта. Рис. 6. Окно с предлагаемым заданием

На основе описанных идей можно создать систему аналитического тестиро-вания по математическим дисциплинам для высших учебных заведений. Пре-имуществом данной системы является то, что возможно тестирование результа-тов, представленных в формульном виде. Данная возможность позволяет более объективно оценивать знания студентов по математическим дисциплинам. Кроме этого, система позволяет оценивать студентов по балльно-рейтинговой системе оценивания знаний.

Литература

1. Проблемы информационных технологий в математическом образовании: Учеб. посо-бие / Под ред. Ю.Г. Игнатьева. – Казань: ТГГПУ, 2005.

2. «Системы компьютерной математики и их приложения»: Материалы международной конференции. – Смоленск: Изд-во СмолГУ, 2009.

3. Дьяконов В.П. Maple 9.5/10 в математике, физике и образовании – М.: СОЛОН-Пресс, 2006.

Page 306: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 306

Фионова Л.Р. (г. Пенза)

РАЗРАБОТКА КОМПЕТЕНТНОСТНЫХ УЧЕБНЫХ МОДУЛЕЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Организация работы современной образовательной системы (ОС) в контексте

европейских стандартов и компетентностного подхода [1] требует пересмотра принципов разработки информационно-методического обеспечения каждого учебного модуля и специальности или направления подготовки в целом.

Это, в первую очередь, приводит к необходимости использования современ-ных инструментальных средств, электронных носителей для организации и хра-нения традиционных компонентов методического обеспечения, а также использо-вания новых правил их создания.

На кафедре «Информационное обеспечение управления и производства» Пензенского государственного университета, например, разработан электронный информационно-методический комплекс (ИМК) специальности 032001 «Доку-ментоведение и ДОУ» [2].

Важнейшую роль в ИМК специальности и в организации работы ОС играет разработка учебно-методического комплекса (УМК) для каждого учебного моду-ля из БД ОС. Причем внедрение компетентностного подхода требует, чтобы учебные модули были именно компетентностными.

В электронный УМК входит [3]: • рабочая программа с указанием исходных (знаниевых (ЗК), навыковых

(НК) и деятельностных (ДК)) и целевых (ЗК, НК и ДК) компетенций, • перечень нормативных актов, литературы и электронных источников по

дисциплине, • электронный конспект лекций, подготовленный с учетом сети понятий и

сети работ (действий) в изучаемой (осваиваемой) сфере и определенной последо-вательности освоения ДК

• наборы обучающе-контролирующих презентаций по теоретическим моду-лям, отражающие фрагменты сети понятий, декомпозиционные модели НК и т.д.;

• описание лабораторных работ с указанием компетенций, освоению кото-рых они посвящены, и примеры оформления отчетов,

• темы практических и семинарских занятий, с указанием компетенций, на освоение которых они нацелены;

• темы для самостоятельной работы студентов, с указанием ЗК, НК и ДК, на освоение которых они нацелены;

• методические указания по курсовому проектированию, • темы курсовых проектов или работ с указанием компетенций, на освоение

которых они нацелены, примеры оформления,

Page 307: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 307

• перечень заданий для контрольных работ с указанием компетенций, на ос-воение которых они нацелены (для студентов заочного факультета),

• перечень теоретических вопросов и практических заданий к экзамену или зачету,

• описание ситуационных задач с указанием компетенций, которые нужны для их решения;

• критерии оценивания и их пороговые значения; • компьютерный тест для самостоятельной оценки ЗК и НК, • электронный модуль для самостоятельного изучения дисциплины с эле-

ментами обучения. • интернет-ресурсы: глоссарий основных понятий, нормативные акты, пе-

риодика, материалы конференций Docflow, сайтов фирм – разработчиков совре-менных автоматизированных систем, опыт их внедрения и др.;

• практикум с MS Word- и Excel-шаблонами и примерами документов; • контрольно-измерительные материалы (планы и задания для практики и

аттестации); • разноуровневое ПО (от игр до демо, урезанных и полных локальных или

клиент-серверных версий) для практических занятий с соответствующими пре-зентациями или флэш-анимациями для сравнения возможностей и анализа тен-денций развития изучаемой сферы деятельности.

Состав электронного УМК полностью соответствует Письму Рособрнадзора от 17.04.2006 N 02-55-77ин/ак. Таким образом, качество образовательных ресур-сов будет гарантировано.

Каждый учебный модуль образовательной программы описывается [4] двумя оригинальными множествами: Рвх = {р1,…рm} и Рвых = {p1, …рk}. Элементы мно-жества Рвх являются необходимыми условиями для обучающегося, желающего изу-чить данный модуль (они включают исходные компетенции). Элементы множества Рвых являются целевые компетенции (ЦК), которыми обучаемый должен овладеть после завершения обучения, они входят в результаты обучения (РО).

При разработке конкретного модуля нужно будет определить его цели, описать планируемые РО (ЦК или Рвых) и подготовить паспорта на все ЦК (табл. 1).

Целесообразно проектировать небольшое число РО, а не множество поверх-ностных и малосодержательных результатов. Рекомендуют формулировать от че-тырех до восьми РО для каждого модуля [5].

Таблица 1– Структура паспорта ЦК

Содержание ЦК 1 2

Вид деятельности, в рамках которой данная ЦК востребована Задачи, для решения которых владение данной ЦК необходимо ЗК, на базе которых формируется данная ЦК НК, которые являются необходимыми для овладения данной ЦК Нормативные акты, необходимые для овладения (освоения) данной ЦК

Page 308: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 308

Окончание табл. 1 1 2

Название предмета (дисциплины), для которого эта ЦК является исходной компетенцией

Название предмета (дисциплины), для которого эта ЦК является целевой ком-петенцией

Критерии эффективности Компетентностная модель каждого модуля и образовательной программы в

целом может быть представлена графом специального вида, показывющим взаи-мосвязь целевых ДК (di) с ЗК (zi) и НК (hi) на которых они базируются (рисунок 1), без освоения которых овладение ДК невозможно.

При этом каждый модуль программы подготовки с точки зрения компетен-ций, должен быть представлен как единство: компетенций/РО; содержания; под-ходов к оцениванию.

Предлагаемые паспорт каждой ДК и компетентностные модели модуля и программы обучения позволяют облегчить как освоение, так и тестирование ком-петенций на основе применения ИТ.

Рис. 1. Компетентностная модель образовательного пространства

Электронный модуль является важнейшим элементом УМК. Необходимо от-

метить, что электронное пособие, как продукт новых ИТ, предоставляет уникаль-ные возможности при организации учебного процесса.

При создании электронного учебного модуля необходимо учитывать некото-рые особенности [2, 6], отличающие его от обычных учебников. При разработке компетентностных электронных учебников ставятся следующие задачи:

• построение теоретического материала в соответствии с предусмотренным порядком освоения ДК на основе их паспортов;

Page 309: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 309

• реализация различных режимов (маршрутов) обучения: а) необходимость только последовательного освоения ЗК, НК и ДК или б) возможность самостоя-тельного выбора последовательности освоения компетенций и изучаемого мате-риала в целом;

• создание дружественного интерфейса, особенно для начинающего пользо-вателя;

• наличие глоссария – словаря терминов; • наличие перечня нормативных актов, полученного на основе паспортов со-

ответствующих ДК; • использование иллюстраций или примеров при освоении конкретной ЗК; • наличие методических указаний к лабораторным и практическим работам с

указанием компетенций, на освоение которых они нацелены (возможно, с приме-рами отчетов о выполнении этих работ);

• наличие оценочных заданий для проведения входного, промежуточного и итогового контроля освоения ЦК соответствующего учебного модуля.

Электронный учебный модуль должен быть своеобразной электронной обу-чающей системой, а не просто электронной копией лекций или существующего «бумажного» учебника.

Предлагается методика создания электронных пособий, которая не требует специальных знаний в области программирования [7], и использует БД ОС.

БД построена на базе СУБД MS SQL Server 2000. Она включает библиоте-ки учебных модулей (с описанием Рвх и Рвых), УМК по каждому модулю, нормативных актов, паспортов компетенций, фрагментов семантической сети понятий.

Все таблицы компетенций являются древовидными, они описывают постро-енную компетентностную модель изучаемой предметной области. Данные этих таблиц позволяют рассчитывать необходимые параметры связности компетенций и учебных модулей и реализовать алгоритмы формирования программ обучения и управления обучением.

Все алгоритмы построения моделей и адаптивного управления обучением реализованы непосредственно в БД (технология – реализация на стороне сервера) в виде хранимых процедур и функций пользователя. Хранимые процедуры по-строены на базе динамических запросов. Это позволяет в контексте одной проце-дуры реализовать множество сходных операций и, кроме того, обеспечивается возможность наращивания процедуры без особых усилий.

В качестве функций пользователя используются различные dll-модули, кото-рые, благодаря возможностям MS SQL Server, могут быть созданы в различных средствах разработки приложений, что обеспечивает высокую скорость разработ-ки всевозможных надстроек системы (потому что различные разработчики, в силу своих индивидуальных предпочтений выбирают разные средства разработки).

Система настраивается на пользователя по принципу структурной адаптации, в качестве механизма которой применяются динамические запросы хранимых процедур базы данных.

Page 310: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 310

Таким образом, серверная часть системы построена по довольно гибкой схе-ме, позволяя в любой момент вносить изменения в существующие алгоритмы и производить наращивание системы без особых усилий и затрат.

Предлагаемая методика основывается на простых программных средствах, что позволяет заострить внимание на преподнесении учебного материала для ос-воения соответствующих компетенций, т.е. на первый план выходит сам учебный материал, а не процесс создания программного продукта.

Обычно, к электронным пособиям предъявляются два основных требования – удобное предоставление информации и легкость в использовании, как уже отме-чалось, особенно для начинающих пользователей. Создание таких пособий с по-мощью современных Web-технологий (способов представления и публикации информации в Интернете) помогает достичь этих требований и обеспечить необ-ходимое качество образовательных ресурсов.

Методика обучения и контроля освоения компетенций на основе применения электронных модулей уже апробирована на будущих специалистах разных специ-альностей.

Опыт применения показал их достаточно высокую эффективность. Подтвер-ждено повышение качества подготовки, как студентов, так и практических работ-ников при прохождении соответствующей переподготовки. Абсолютное боль-шинство обучающихся предпочитает автоматизированную форму и текущего и итогового контроля, как более комфортную и объективную по сравнению с тра-диционной. При выделении достаточного времени на самоподготовку обучаю-щиеся получают возможность добиться высоких результатов при итоговом тести-ровании. В целом, тестирующая часть каждого учебного модуля может быть ис-пользована при проведении самообследования вуза в период подготовки к внешней проверке работы системы гарантии качества образования.

Литература

1. На пути к европейскому пространству высшего образования: ответы на вызовы глоба-лизованного мира: Коммюнике европейских министров, ответственных за высшее об-разование, г. Лондон, 18 мая 2007г. // Лицензирование и государственная аккредитация образовательных учреждений профессионального образования: сборник законода-тельных и нормативных правовых документов: в 3 ч. – Ч.3. Болонский процесс. Гаран-тия качества образования. – Йошкар-Ола: Учебно-консультационный центр, 2008. – С. 123–133.

2. Фионова, Л. Р. К вопросу внедрения информационных технологий в сферу ДОУ и подготовки специалистов-документоведов / Л. Р. Фионова // Педагогическая информа-тика. – М., 2005. – № 3. – С. 79–84.

3. Фионова, Л.Р. Адаптивная система непрерывного образования в сфере ДОУ на основе компетентностного подхода : монография / Л. Р. Фионова. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2009. – 172 с.

4. Фионова, Л.Р. Технология разработки компетентностных учебных модулей / Л.Р. Фионова // Проблемы проектирования образовательных стандартов и программ. Тру-ды Международной научно-практической конференции «Проблемы стандартизации в образовании и пути их решения» (Москва, 10–11 ноября 2009 г.). – М.: Исследователь-ский центр проблем качества подготовки специалистов, 2009. – С. 81–92.

Page 311: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 311

5. Байденко, В.И., Оскарссон Б. Базовые навыки (ключевые компетенции) как интегри-рующий фактор образовательного процесса / В.И. Байденко, Б.Оскарсон // Профес-сиональное образование и формирование личности специалиста: Науч.-метод. сб. – М., 2002.

6. Савельев, А.Я. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем : метод, пособие для преподавателей и студентов вузов / А.Я. Савельев, В.А. Новиков, Ю.И. Лобанов / Под ред. А.Я. Савельева. – М.: Высш. шк. 1986. – 176 с.

7. Фионова Л.Р. Электронный (мультимедийный) курс «Обучение профессиональным компетенциям в сфере ДОУ»/ Л.Р. Фионова, Ю. Ю. Фионова // Свидетельство о реги-страции № 00112. – М.: ИИО РАО ОФЭРНиО, 2009.

Page 312: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 312

Гайфутдинова К.Р. (г. Набережные Челны)

ВНЕДРЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРЕПОДАВАНИЕ

ХИМИИ КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТА

 В настоящее время большое внимание уделяется совершенствованию качест-

ва подготовки специалистов. В системе высшего профессионального образования химия – одна из наук,

которая формирует грамотное, сознательное поведение личности в окружающем мире. Она важна для студентов, выбравших различные профессии и специаль- ности.

Для успешного усвоения химии студенты должны обладать прочными зна-ниями и умениями в объеме школьной программы (т.е. общеобразовательного стандарта), а также уметь решать различные расчетные задачи и самостоятельно работать с литературой.

Но, подавляющее большинство абитуриентов профессиональных учебных за-ведений не имеют необходимых для дальнейшего обучения знаний, интеллекту-альных умений и навыков, что выливается в общее негативное отношение к об-щему химическому образованию.

Для разрешения этой проблемы, в процессе преподавания химии нами ис-пользуются различные формы деятельности студентов: лекции, беседы, лабора-торно-практические занятия, зачетные задания, разнообразные виды самостоя-тельной работы, научно-исследовательская деятельность, внеаудиторная работа.

Основными формами являются: – лекция, видеолекция; – электронный учебник; – лабораторно-практические работы; – самостоятельная работа студентов; – научно-исследовательская работа. В связи с внедрением дистанционного обучения актуальной становится такой

вид учебного процесса как видеолекция. Это один из видов лекций, опирающийся на современные аудио-, видеосредства и коммуникационные технологии обуче-ния. Лекция записывается в полнообъемном медиа формате с изображением пре-зентации на компьютере и звуком.

В результате внедрения этой формы студенты и преподаватели, заинтересо-ванные в повышении эффективности и качестве учебного процесса, получают следующие преимущества:

Page 313: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 313

Для студентов: – полный или частичный просмотр занятий с удобной скоростью; – акцент на понимание и усвоение материала – а не быстрой записи кон-

спектов; – возможность просмотра пропущенных занятий; – мобильный доступ к просмотру учебных материалов. Для преподавателя: – повышение качества обучения студентов – они лучше понимают и запоми-

нают учебный материал именно в том виде, в котором его доносит преподаватель; – возможность повторного просмотра учебного материала с целью его по-

следующего совершенствования; – практическая реализация дистанционного обучения. Кроме того, для администрации учебного заведения – это привлечение луч-

ших студентов за счет внедрения дополнительного для них сервиса, повышение успеваемости, реализация индивидуального подхода в обучении, создание элек-тронной библиотеки.

В библиотеке нашего института имеется электронный учебник, по курсу физ-коллоидной химии.

На первой лекции рассматриваем вопросы введения в физколлоидную хи-мию, основных понятий и терминов.

Студенты самостоятельно прорабатывают этот материал и составляют кон-спект. На следующих лекциях студентами разбираются основные теоретические вопросы темы, выясняются непонятные моменты, делаются обобщения и выводы. В процессе этого активизируется познавательная деятельность, формируется культура речевого общения, аналитические, интеллектуальные умения.

Самостоятельная работа – это поиск творчески эффективных подходов к ов-ладению той или иной наукой.

Актуальной в настоящее время остается организации самостоятельной рабо-ты. Она требует от преподавателей значительной творческой деятельности, осно-ванной на знании будущей деятельности молодого специалиста.

Самостоятельная работа должна прививать студентам стремление к система-тическому пополнению своих знаний и использованию их при изучении других дисциплин и в практической деятельности.

Данная форма работы студентов осуществляется в форме самостоятельных занятий по изучаемому теоретическому материалу и выполнению различных за-даний и систематическим контролем со стороны преподавателя.

Разработано методическое пособие, которое содержит подробные программы изучения дисциплины, содержащие требования ко всем видам учебной деятельно-сти. В них входят также графики промежуточного и рубежного контроля, темати-ка лекций и лабораторных работ, список рекомендуемой литературы и вопросы к рубежным и итоговому контролю.

Самостоятельная работа студентов оценивается, и эта оценка учитывается на рубежном контроле. При выполнении заданий по графику самостоятельной рабо-

Page 314: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 314

ты студенты имеют возможность пользоваться электронными вариантами лекций и контролирующими компьютерными программами (компьютеры имеются в биб-лиотеке, специальных компьютерных классах).

Контроль знаний осуществляется по модульно-рейтинговой системе. Все эти виды деятельности способствуют как удовлетворению требований

заинтересованных сторон (студентов, родителей, работодателей, общество) в ка-честве обучения, так и совершенствованию всего образовательного процесса в учебном заведении.

Page 315: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 315

Киреев С.В., Гусева А.И., Шнырев С.Л. (г. Москва)

ОПЫТ НАЦИОНАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ЯДЕРНОГО УНИВЕРСИТЕТА «МИФИ» ПО ПОВЫШЕНИЮ

КВАЛИФИКАЦИИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Для успешного решения задачи модернизации и развития российской эконо-

мики преподаватели вузов обязаны обеспечить качественную подготовку квали-фицированных кадров по целому ряду приоритетных направлений науки и техно-логий. Важная роль в образовательном процессе принадлежит применению со-временных информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), существенно расширяющих возможности преподавателя в эффективном обучении студентов.

В данной статье кратко изложен опыт работы трех последних лет факультета повышения квалификации и переподготовки кадров (ФПКПК) Национального ис-следовательского ядерного университета МИФИ (НИЯУ МИФИ) по повышению квалификации преподавателей как нашего университета, так и других российских вузов в области ИКТ. Важно подчеркнуть, что данная работа проводилась в рам-ках реализации инновационной образовательной программы МИФИ в 2007– 2008 годах и Программы создания и развития НИЯУ МИФИ в 2009 г.

Ректором университета Стрихановым М.Н. была поставлена задача масштаб-ного повышения квалификации преподавателей и сотрудников МИФИ, сущест-венно влияющее на развитие кадрового потенциала университета. При разработке программ повышения квалификации основное внимание уделялось направлениям, связанным с новой технологической платформой атомной отрасли, реформой высшего образования, инновационной деятельностью. Особую значимость имели программы обучения преподавателей современным ИКТ. Выбор данных приори-тетов обусловлен тем, что НИЯУ МИФИ является базовым университетом атом-ной науки и промышленности, поддерживает основные специальности Росатома по профильным научным направлениям и критическим технологиям. Поскольку атомная отрасль вступает в период интенсивного развития, перед университетом поставлена задача ее кадрового обеспечения. Это требует качественно нового «человеческого капитала», который должен быть восприимчив к новациям, иметь современную профессиональную подготовку, обладать компетенциями в сфере информационных технологий, экономики и менеджмента. Именно такие специа-листы способны существенно повысить эффективность отрасли и создать тот ре-сурсный потенциал, который необходим для актуальных структурных преобразо-ваний. Решить эту задачу могут только высококлассные преподаватели и научные сотрудники, владеющие современными профессиональными знаниями и метода-ми преподавания, основанными на использовании ИКТ.

Page 316: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 316

Среди разработанных программ, связанных с ИКТ, можно выделить следующие: «Информационное пространство преподавателя высшей школы», «Подготовка элек-тронных учебных материалов для студентов университета», «Системы управления жизненным циклом продукции», «Инженерные пакеты проектирования», «Совре-менные средства программирования», « Система электронного документооборота в вузе», «Организация вычислительного процесса по технологии GRID», «Тестовые технологии в инженерном образовании», «Система менеджмента качества в исследо-вательском университете», «Автоматизация физического эксперимента. Программ-но-аппаратный комплекс LabView», «Программирование в системе LabView для объединения возможностей сетевых приложений SW, HW», и др.

В период 2007–2009 годы ФПКПК НИЯУ МИФИ организовал и провел обуче-ние более 1850 преподавателей и сотрудников университета, организовал проведе-ние зарубежных стажировок примерно для 100 научно-педагогических кадров.

Данная работа позволила существенно повысить качество учебного процесса, в частности, за счет использования преподавателями мультимедийных средств, разработанных электронных учебных материалов, применения для самостоятель-ной работы студентов университета созданного портала «МИФИСТ» и др.

Полученный опыт был использован нами для повышения квалификации пре-подавателей других вузов России, в частности, в области ИКТ. Рассмотрим более подробно эту работу.

Проведенный анализ в [1] показал, что в 2008 году из 9 приоритетных на-правлений повышения квалификации (в соответствии с приказом от 10.12.2007 № 2270) наиболее востребованными оказались «Современные технологии в обра-зовании (22%) и «Информационная компетентность в профессиональной деятель-ности преподавателя вуза» (17%).

Поэтому для обеспечения качества подготовки особо актуальным является создание модели профессиональных ИКТ-компетенций для преподавателя выс-шей школы и разработка программ повышения квалификации по соответствую-щим направлениям в рамках целевого финансирования. Системный анализ, ис-пользованный для формирования модели профессиональных компетенций, позво-лил интегрировать подходы, основанные на параметрах личности, выполнении задач и деятельности, выполнении производственной деятельности и управлении результатами деятельности и выделить следующие ключевые профессиональные компетенции специалистов в области ИТ-технологий [2]:

• информационная компетенция, связанная с возрастанием информатизации общества (в том числе владение новыми информационными и коммуникацион-ными технологиями, понимание возможностей их применения, способов к крити-ческому суждению в отношении информации, распространяемой массмедийными средствами и рекламой);

• социально-коммуникативная компетенция (в том числе способность к со-трудничеству, работе в «команде»);

• способность к самоуправлению деятельностью (в том числе в области са-мосовершенствования, способность учиться на протяжении жизни в качестве ос-

Page 317: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 317

новы непрерывного обучения в контексте как личной профессиональной, так и социальной жизни);

• способность к эффективному поведению на рабочем месте (навыки само-презентации, трудоустройства, адаптации на рабочем месте и т.д.).

Именно анализ ключевых профессиональных компетенций дал возможность доработать и актуализировать программы повышения квалификации для работни-ков образования по направлению «Информационная компетентность в профес-сиональной деятельности преподавателя вуза».

В рамках этого направления были разработаны следующие программы: • Подготовка электронных учебных материалов для студентов технических ву-

зов, • Информационное пространство преподавателя высшей школы, • Тестовые технологии в образовании. Анализ результатов реализации приказа Рособразования от 01.12.2008 г.

№1780 показал, что в 2009 г. в НИЯУ МИФИ (базовый вуз по повышению квали-фикации преподавателей) повысили квалификацию преподаватели из 72 высших учебных заведений России (были представители из всех федеральных округов), при этом количество слушателей превысило план на 12%. Наиболее востребован-ными оказались две программы – «Информационное пространство преподавателя высшей школы» (41%) и «Подготовка электронных учебных материалов для сту-дентов технических вузов» (49%) (рис. 1).

Рис. 1. Количество слушателей ФПК на различных программах

Такая востребованность в первую очередь обусловлена, на наш взгляд, тремя принципами формирования программ:

• использованием модульной технологии, при которой под модулем понима-ется структурная часть программы обучения, которая включает в себя содержание обучения и организацию познавательной деятельности обучаемых,

• полной информационной поддержкой учебного курса с помощью портала МИФИСТ, включающего в себя все виды электронных учебных элементов,

Page 318: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 318

• личностно-деятельностным подходом при проведении занятий. Принципы, на которых базируется модульная технология: • ориентация на деятельность, • гибкий характер, • постоянная обратная связь преподавателя и обучающихся, • активная роль обучающегося, • новая роль преподавателя. Модульный принцип был использован для разработки электронных учебных

материалов, размещенных на информационно-образовательном портале МИФИСТ. По всем трем учебным курсам в состав каждого электронного модуля входил набор презентаций, сценарии практических занятий, примеры электронных учебных эле-ментов и тест. Каждый слушатель в процессе обучения получал свой личный логин, пароль и информационное пространство, в котором выполнялись все практические задания и выпускная работа.

Использование портала МИФИСТ [3], ядро которого представляет собой сво-бодно-распространяемое программное обеспечение Moodle, настолько наглядно демонстрировало слушателям возможности информационных и телекоммуника-ционных технологий, что по результатам повышения квалификации в восьми рос-сийских вузах была развернута система Moodle.

Помимо информационной поддержки, ходе реализации образовательной про-граммы по каждому учебному курсу использовалось все многообразие форм и ме-тодов учебной работы: лекции, семинары, практические, в том числе индивиду-альные занятия, ознакомление с опытом коллег, обсуждение и анализ ситуаций, работу в малых группах, консультации. Учитывая специфику взрослой аудитории, форма изложения материала предполагала предоставление возможности слушате-лям в ходе обучения адаптировать содержание к собственной практике, апроби-ровать полученные умения при выполнении специальных упражнений.

Виды учебных элементов были ориентированы на теоретическое занятие, практическое занятие (с тестами в виде открытых ответов), лабораторное занятие (в виде эмулятора программной среды), контролирующее мероприятие – тест (возможно с эмуляторами и открытыми ответами), практическое задание (как не-большой проект для малых групп).

Положительный опыт будет использован нами в дальнейшей работе, в том числе, при повышении квалификации преподавателей других вузов в соответст-вии с приказом Рособразования от 23.11.2009 г. № 2142.

Литература

1. Итоговый отчет по выполнению работ по приказу 10.12.2007 № 2270. – М.:, МИРЭА, 2009. – 119 с.

2. Гусева А.И., Киреев В.С., Тихомирова А.Н., Филиппов С.А. Компетенции работников образования в области информационных и коммуникационных технологий: Моногра-фия. – М.: МИФИ, 2009. – 256 с.

3. Гусева А.И., Киреев В.С., Тихомирова А.Н., Филиппов С.А., Цыплаков А.С. Про-граммные продукты и системы, № 3, 2009. – С. 57–62.

Page 319: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 319

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ

АДАМОВ Василий Романович

инженер Московского института радиотехники, электро-ники и автоматики (технического университета)

АДИЯТУЛЛИНА Гульшат Рафисовна

программист отдела разработки и внедрения информаци-онных систем Татарского государственного гуманитарно-педагогического университета

АЛЕКСЕЕВ Геннадий Валентинович

заведующий кафедрой Санкт-Петербургского государст-венного университета низкотемпературных и пищевых технологий, доктор технических наук, профессор

АЛКАДАРСКИЙ Селим Аллиискандерович

аспирант Российского государственного социального университета

АЛФЕЕВА Елена Львовна

доцент Орловского государственного аграрного универ-ситета, кандидат технических наук

АНТОНОВ Игорь Вадимович

старший преподаватель Псковского государственного по-литехнического института

АСАДУЛИНА Наталья Дмитриевна

библиотекарь филиала Уральского государственного тех-нического университета им. первого Президента России Б.Н. Ельцина

АХМЕДОВА Зухра Халипаевна

доцент Дагестанского государственного университета, кандидат физико-математических наук

АХМЕТЗЯНОВА Гулия Наильевна

доцент Камской государственной инженерно-экономическая академии, кандидат педагогических наук

БЕЛОПОЛЬСКАЯ Надежда Моисеевна

преподаватель Всероссийского заочного финансово-экономического института

БИСЕРОВ Александр Георгиевич

директор филиала Уральского государственного техниче-ского университета им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, кандидат технических наук

БОРИСОВ Олег Сергеевич

профессор Санкт-Петербургского государственного уни-верситета информационных технологий, механики и оп-тики, доктор философских наук, доцент

БРИДЕНКО Игорь Иосифович

доцент Санкт-Петербургского государственного универ-ситета низкотемпературных и пищевых технологий

Page 320: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 320

БРЫКСИНА Ольга Федоровна

заведующая кафедрой Поволжской государственной со-циально-гуманитарной академии, кандидат педагогиче-ских наук, доцент

ВЕРБОЛОЗ Елена Игоревна

декан Санкт-Петербургского государственного универси-тета низкотемпературных и пищевых технологий, доктор технических наук, профессор

ВОРОНИН Юрий Федорович

профессор Волгоградского государственного техническо-го университета, доктор технических наук

ВОРОНОВ Михаил Владимирович

ведущий научный сотрудник Центра новых информаци-онных технологий Московского государственного уни-верситета им. М.В. Ломоносова, доктор технических наук, профессор

ГАВРИЛОВ Алексей Алексеевич

начальник отдела качества Псковского государственного педагогического университета им. С.М. Кирова

ГАЙСИНСКИЙ Илья Ефимович

заведующий кафедрой Северо-Кавказской академии госу-дарственной службы, кандидат экономических наук, до-цент

ГАЙФУТДИНОВА Кадрия Расулевна

старший преподаватель Торгово-технологического инсти-тута, г. Набережные Челны

ГИБАДУЛЛИНА Алсу Идрисовна

учитель математики Средней общеобразовательной шко-лы № 57, г. Казань

ГЛАГОЛЕВ Виктор Борисович

профессор Московского энергетического института (тех-нического университета), кандидат технических наук, до-цент

ГЛУЩЕНКО Антон Игоревич

ассистент кафедры Старооскольского технологического института (филиала) НИТУ «МИСиС», кандидат техниче-ских наук

ГОЛОВКИНА Валерия Борисовна

доцент НИТУ «МИСиС»

ГРИЩЕНКО Елена Александровна

научный сотрудник Саратовского государственного уни-верситета им. Н.Г. Чернышевского

ГУСЕВА Анна Ивановна

профессор Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ», доктор технических наук

ДОХНОВСКАЯ Ирина Владимировна

ассистент НИТУ «МИСиС»

ЕВСТИГНЕЕВ Дмитрий Валерьевич

заведующий кафедрой Московского института радиотех-ники, электроники и автоматики (технического универси-тета), кандидат экономических наук, профессор

Page 321: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 321

ЕРЕМЕЕВ Александр Павлович

профессор Московского энергетического института (тех-нического университета), доктор технических наук, про-фессор

ЕРЕМЕНКО Наталья Николаевна

старший преподаватель Северо-Кавказской академии го-сударственной службы

ЕРЁМОВА Лейсан Инсафовна

аспирант Татарского государственного гуманитарно-педагогического университета

ЕРМОЛОВА Галина Александровна

старший преподаватель Себряковского филиала Волго-градского архитектурно-строительного университета

ЖУКОВ Дмитрий Олегович

директор Центра новых информационных технологий Московского государственного университета приборо-строения и информатики, доктор технических наук, про-фессор

ЗЕРНОВ Владимир Алексеевич

ректор Российского нового университета, доктор техниче-ских наук, профессор

ЗОЛОТАРЕВА Наталия Михайловна

начальник отдела координации проектов Управления стратегического развития НИТУ «МИСиС», кандидат пе-дагогических наук, доцент

ИВУШКИНА Елена Борисовна

заведующая кафедрой Южно-Российского государствен-ного университета экономики и сервиса, доктор философ-ских наук, профессор

ИГНАТЬЕВ Юрий Геннадиевич

заведующий кафедрой Татарского государственного гу-манитарно-педагогического университета, доктор физико-математических наук, профессор

ИОНОВ Юрий Григорьевич

профессор Московского института радиотехники, элек-троники и автоматики (технического университета), док-тор технических наук

КАЗАНЦЕВ Александр Геннадьевич

профессор Бийского технологического института (филиала) Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова кандидат технических наук, доцент

КАЗИЕВ Валерий Муаедович

доцент Кабардино-Балкарского государственного универ-ситета, кандидат физико-математических наук

КАЗИЕВ Кантемир Валерьевич

старший преподаватель Кабардино-Балкарского государ-ственного университета

КАЗИЕВА Бэлла Валерьевна

старший преподаватель Кабардино-Балкарского государ-ственного университета, кандидат экономических наук

КАЛМЫКОВА Ольга Вениаминовна

доцент Московского института радиотехники, электрони-ки и автоматики (технического университета), кандидат экономических наук

Page 322: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 322

КАМАЕВ Валерий Анатольевич

заведующий кафедрой Волгоградского государственного технического университета, доктор технических наук профессор

КАСЕЕВА Наталья Андреевна

курсант Ульяновского высшего авиационного училища гражданской авиации

КЕМЕР Ольга Васильевна

доцент Ульяновского высшего авиационного училища гражданской авиации

КИРЕЕВ Сергей Васильевич

и.о. декана Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ», доктор физико-математических наук, профессор

КОМАРОВ Алексей Игоревич

аспирант Московского института радиотехники, электро-ники и автоматики (технического университета)

КОМЛЕВА Нина Викторовна

заведующая кафедрой Московского государственного университета экономики, статистики и информатики, кан-дидат экономических наук, доцент

КОСАРЕВ Виктор Андреевич

профессор НИТУ «МИСиС», доктор технических наук

КОТОВ Сергей Сергеевич

аспирант Пермского государственного технического уни-верситета

КОТОВА Елена Евгеньевна

доцент Санкт-Петербургского государственного электро-технического университета «ЛЭТИ», кандидат техниче-ских наук

КРАПУХИНА Нина Владимировна

заведующая кафедрой НИТУ«МИСиС», кандидат техни-ческих наук, профессор

КУЗНЕЦОВ Александр Евгеньевич

студент Южно-Российского государственного универси-тета экономики и сервиса

ЛАРИНА Диана Алексеевна

специалист Московского института радиотехники, элек-троники и автоматики (технического университета)

ЛЕБЕДЕВ Сергей Анатольевич

аспирант Бийского технологического института (филиала) Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова

ЛЕСКИНА Ольга Николаевна

доцент Всероссийского заочного финансово-экономического института, кандидат экономических наук

ЛИСАВОЛ Людмила Алексеевна

доцент Кавминводского института сервиса (филиала) Южно-Российского государственного университета эко-номики и сервиса, кандидат педагогических наук

Page 323: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 323

ЛОХИН Валерий Михайлович

заместитель заведующего кафедрой Московского инсти-тута радиотехники, электроники и автоматики (техниче-ского университета), доктор технических наук, профессор

МАЗЕИН Петр Германович

профессор Южно-Уральского государственного универси-тета, доктор технических наук, профессор

МАКАРОВ Геннадий Николаевич

профессор Смоленского гуманитарного университета, доктор технических наук

МАКАРОВА Ирина Викторовна

директор Автомеханического колледжа, профессор Кам-ской государственной инженерно-экономической акаде-мии, доктор технических наук, доцент

МАЛЬШАКОВ Виктор Данилович

старший научный сотрудник Московского института ра-диотехники, электроники и автоматики (технического университета), кандидат технических наук, доцент

МАРТЫНЮК Оксана Ивановна

заместитель декана по учебной работе Псковского госу-дарственного педагогического университета им. С.М. Ки-рова, кандидат педагогических наук, доцент

МАТВЕЕВА Татьяна Анатольевна

заведующая кафедрой Уральского государственного тех-нического университета им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, доктор педагогических наук, профессор

МЕДВЕДЕВ Павел Михайлович

аспирант НИТУ«МИСиС»

МЕДВЕДЕВА Ирина Николаевна

декан Псковского государственного педагогического уни-верситета им. С.М. Кирова, кандидат физико-математических наук, доцент

МИНАЕВ Владимир Александрович

проректор по инновационно-образовательной деятельно-сти Российского нового университета, доктор техниче-ских наук профессор

МОКРЕЦОВА Людмила Олеговна

заведующая кафедрой НИТУ «МИСиС», кандидат техни-ческих наук, доцент

МОРОЗОВА Татьяна Юрьевна

профессор Московского государственного университета приборостроения и информатики, доктор технических на-ук, доцент

НАЗАРОВ Артем Сергеевич

курсант Ульяновского высшего авиационного училища гражданской авиации

НЕЧАЕВ Валентин Викторович

профессор Московского института радиотехники, элек-троники и автоматики (технического университета), док-тор физико-математических наук

ПАНОВ Сергей Сергеевич

инженер Южно-Уральского государственного универ- ситета

Page 324: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 324

ПАНЧЕНКО Виктор Михайлович

профессор Московского института радиотехники, элек-троники и автоматики (технического университета), кан-дидат технических наук

ПАНЬКОВА Светлана Витиславовна

заместитель декана Псковского государственного педаго-гического университета им. С.М. Кирова, кандидат физи-ко-математических наук, доцент

ПЕГОВА Елена Петровна

старший преподаватель Московского государственного технического университета гражданской авиации

ПЕНСКИЙ Олег Геннадьевич

профессор Пермского государственного университета, доктор технических наук, доцент

ПИСАРЕВ Андрей Сергеевич

старший преподаватель Санкт-Петербургского государст-венного электротехнического университета «ЛЭТИ», кан-дидат технических наук

ПИЯВСКИЙ Семен Авраамович

декан, заведующий кафедрой Самарского государствен-ного архитектурно-строительного университета, доктор технических наук, профессор

ПОДЛЕСНЫХ Дмитрий Артурович

ассистент Национального исследовательского универси-тета Московского физико-технического института (госу-дарственного университета)

ПОСПЕЛОВ Игорь Гермогенович

главный научный сотрудник Вычислительного центра им. А.А. Дородницына РАН, доктор физико-математических наук, чл.-корр. РАН

ПОСПЕЛОВА Людмила Яковлевна

старший научный сотрудник Вычислительного центра им. А.А. Дородницына РАН, кандидат технических наук

САМИГУЛЛИНА Алсу Ринатовна

аспирант Татарского государственного гуманитарно-педагогического университета

САМОЙЛО Ирина Владимировна

инженер-программист Центра новых информационных технологий Московского государственного университета приборостроения и информатики

САЧКОВА Ольга Алексеевна

преподаватель Татарского государственного гуманитарно-педагогического университета

СВИРИДОВ Александр Петрович

профессор Московского государственного института ра-диотехники, электроники и автоматики (технического университета), доктор технических наук

СЕМЕНОВ Александр Иванович

доцент Московского института радиотехники, электрони-ки и автоматики (технического университета), кандидат технических наук, доцент

СИНГАТУЛИН Рустам Адыгамович

доцент Пединститута Саратовского государственного университета им. Н.Г. Чернышевского, кандидат наук

Page 325: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 325

СКЛЯРОВА Ирина Владимировна

старший преподаватель Пятигорского государственного лингвистического университета

СЛЕСАРЕВА Надежда Алексанровна

младший научный сотрудник Российского государствен-ного социального университета

СЛЫШКИН Сергей Николаевич

программист Себряковского филиала Волгоградского ар-хитектурно-строительного университета

СОЛОВЬЕВ Виктор Петрович

заместитель директора Старооскольского технологиче-ского института НИТУ «МИСиС», кандидат технических наук, профессор

СОЛОВЬЕВА Ирина Олеговна

заведующая кафедрой Псковского государственного педа-гогического университета им. С.М. Кирова, кандидат пе-дагогических наук, доцент

СТОЛБОВА Ирина Дмитриевна

доцент Пермского государственного технического уни-верситета, кандидат технических наук, профессор

СУМКИН Константин Сергеевич

преподаватель Московского государственного универси-тета приборостроения и информатики

СУХОНОСОВА Виктория Юрьевна

магистрант Волгоградского государственного техниче-ского университета

СЫСОЕВА Леда Аркадьевна

директор Центра дистанционных технологий обучения Российского государственного гуманитарного универси-тета, кандидат технических наук, доцент

ТАРХАНОВА Ольга Васильевна

доцент Тюменского государственного архитектурно-строительного университета

ТИМОШИНА Ирина Робертовна

заведующая кафедрой Санкт-Петербургского государст-венного университета сервиса и экономики, кандидат фи-зико-математических наук

ТИХОМИРОВА Елена Владимировна

директор Научно-исследовательского института управле-ния знаниями Московского государственного универси-тета экономики, статистики и информатики

ТРИГУБ Наталья Александровна

заместитель начальника отдела образовательно-информационных технологий НИТУ «МИСиС»

УВАРОВА Ирина Викторовна

доцент НИТУ «МИСиС», кандидат педагогических наук

ФЕДОРОВ Михаил Евгеньевич

доцент Смоленского гуманитарного университета, канди-дат технических наук

Page 326: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 326

ФИОНОВА Людмила Римовна

заведующая кафедрой Пензенского государственного университета, кандидат технических наук, профессор

ХАБИБУЛЛИН Рифат Габдулхакович

декан Камской государственной инженерно-экономической академии, кандидат технических наук, до-цент

ХОХЛОВ Михаил Александрович

ассистент Московского физико-технического института, кандидат физико-математических наук

ХРЕНОВ Владимир Пантелеймонович

заместитель директора Института систем и технологий безопасности Российского нового университета

ЧУКАНОВА Ольга Владимировна

преподаватель Московского физико-технического инсти-тута, кандидат технических наук

ШНЫРЕВ Сергей Львович

доцент Национального исследовательского ядерного уни-верситета «МИФИ», кандидат физико-математических наук

ЯГОДКИН Юрий Дмитриевич

профессор НИТУ «МИСиС», директор Московского ин-формационно-аналитического центра «Наноматериалы и нанотехнологии», доктор технических наук

ЯКОВЛЕВ Вадим Иванович

декан Пермского государственного университета, доктор физико-математических наук, профессор

ЯМАНЧЕВ Вадим Александрович

курсант Ульяновского высшего авиационного училища гражданской авиации

 

 

Page 327: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

Труды Всероссийской научно-практической конференции с международным участием

«àçîéêåÄñàéççõÖ íÖïçéãéÉàà Ç éÅÖëèÖóÖçàà çéÇéÉé äÄóÖëíÇÄ ÇõëòÖÉé éÅêÄáéÇÄçàü»

— 14–15 ÄèêÖãü 2010 É., åéëäÇÄ, çàíì «åàëàë» —

ëÅéêçàä çÄìóçõï ëíÄíÖâ

КНИГА 2

Корректор Н.В. Егорова Компьютерная верстка М.В. Королевой Ответственные за выпуск: А.Н. Скляренко, Г.М. Дмитриенко, Н.М. Амбросимова

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБЕСПЕЧЕНИИ НОВОГО КАЧЕСТВА

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

Page 328: Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей

 210

Подписано в печать 30.03.2010 Бумага «Снегурочка». Формат 60х84/16. Гарнитура Times New Roman.

Усл. печ. л. 19,06. Тираж … экз. Заказ № …

Издательство: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов,

105318, Москва, Измайловское шоссе, 4. тел. (499) 369-42-83, 369-42-84, fax: (499) 369-58-13

E-mail: [email protected]