Модели планирования учебной деятельности вуза в условиях рынка тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Садовский, Александр Алексеевич

• Садовский, Александр Алексеевич
• кандидат технических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат технических наук Садовский, Александр Алексеевич

Введение

Глава 1. Математические модели планирования набора слушателей

1.1. Модель объемного планирования 11 - я

1.2. Модель формирования плана набора в условиях возможной 18 *„ трансформации ресурсов

1.3. Модель объемно-номенклатурного планирования

1.4. Модели планирования с дополнительными требованиями к об- 23 ласти допустимых значений параметров управления

1.5. Учет дополнительных ограничений на план набора

1.6. Общая структурно-технологическая схема подсистемы оптамизационного планирования

1.7. Информационная поддержка подсистемы формирования плана 31 набора V .•■'•.^^-Ihv-'.

1.8. Пример использованием математической модели в технологии 35 автоматизированного планирования

1.9. Краткие выводы по главе

Глава 2. Влияние неопределенности данных в задачах планирования набора в вуз

2.1. Концепция абсолютной реализуемости плана

2.2. Вероятностная концепция реализуемости плана

2.2.1. Прогнозная схема планирования

2.2.1.1. Модель планирования

2.2.1.2. Численное исследование влияния неопределённости на по- 49 казатели доходности плана

2.2.2. Директивная модель планирования

2.3. Задача формирования набора как задача портфельного инве- 57 стирования

2.3.1. Формальная постановка задачи

2.3.2. Выбор оптимального плана

2.4. Краткие выводы по главе

Глава 3. Оценка и выбор ресурсов на основе концепции полезности 69 ресурсов

3.1. Проблема выбора решений по многим критериям

3.2. Оценка и выбор решений (аппаратных и программных средств) 71 по многим критериям

3.3. Оценка и выбор рабочих станций по многоуровневой системе 81 критериев

3.4. Краткие выводы по главе

Глава 4. Организационное моделирование и информационная система управления вузом

4.1. Проектирование организационных структур

4.1.1. Предпосылки создания единой информационной системы ву- 89 за

4.1.2. Представление о бизнес-моделировании

4.1.3. Использование референтных моделей

4.1.4. Программное обеспечение классов Groupware и Workflow

4.1.5. Программное обеспечение класса Orgware

4.2. Создание модели ВУЗа с помощью пакета "БИГ- 97 структуризатор"

4.2.1. Возможности программного обеспечения фирмы БИГ

4.2.2. Построение матрицы ответственности

4.2.3. Пример создания классификаторов для модели вуза

4.3. Информационная система управления вузом (ИСУВ)

4.3.1. Требования к ИСУВ

4.3.2. Принципы построения ИСУВ

4.3.2.1. Информационная модель управления вузом

4.3.2.1.1. Концепция развивающегося объекта

4.3.2.1.2. Информационная стратегия CALS

4.3.2.1.3. Единый язык информационного моделирования

4.3.2.1.4. Жизненный цикл развивающегося объекта

4.3.2.2. Архитектура ИСУВ

4.3.2.2.1. Корпоративная информационная система

4.3.2.2.2. Реализация ИСУВ

4.3.2.2.3. Хранилище данных

4.3.2.2.4. Оперативные БД и другие компоненты второго уровня

4.3.2.2.5. Клиентские части 115 4.3.3. Ядро оперативной БД ИСУВ 115 4.3 АПодсистемы ИСУВ

4.3.4.1. Подсистема управления процессом обучения в вузе

4.3.4.1.1. Требования к подсистеме

4.3.4.1.2. Прототип подсистемы управления процессом обучения в 120 вузе

4.3.4.1.3. Прототип с возможностью формирования выписки для 124 диплома

4.3.4.1.4. Прототип с поддержкой жизненных циклов объектов

4.3.4.2. Подсистема управления информационной структурой вуза

4.3.4.2.1. Требования к подсистеме

4.3.4.2.2. Прототип подсистемы управления информационной 130 структурой вуза

4.4. Краткие выводы по главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели планирования учебной деятельности вуза в условиях рынка»

Задачами применения вычислительной техники для информатизации учебного процесса в вузах, а также задачами автоматизации управления деятельностью вуза, как частично так и комплексно, занимаются практически все вузы, начиная с 60-х годов. Постановка и разработка задач базировалась на имеющейся в распоряжении вычислительной технике, а также существующих операционных системах и языках программирования. Участки для автоматизации деятельности и формы представления выходных документов выбирались с учётом специфики работы конкретного вуза.

В условиях плановой социалистической экономики со стороны государства делались неоднократные попытки унифицировать существующие АСУ высшей школы, предложить типовые подсистемы, сделать их совместимыми, основываясь на однотипном аппаратном и программном обеспечении. Наиболее широкое распространение в 80-х годах получила система, разработанная НИИ ВШ на базе АСОД «Марс», ориентированная на работу с семейством ЕС ЭВМ. Однако бурное развитие вычислительной техники, особенно персональных ЭВМ, предоставило ряд качественно новых 4 возможностей для информатизации учебного процесса и создания АСУ вуза.

Преобразования последних лет в общественной жизни страны затронули и сферу высшего образования. В условиях недостаточного государственного финансирования вузов и расширения рыночных отношений на сферу образования перед вузами возникла задача «выживания» и закрепления на рынке образовательных услуг.

Экономические отношения, складывающиеся как в сфере образования, так и в её взаимодействии с другими областями социально-экономической деятельности общества, поставили перед руководством вузов ряд новых проблем по обеспечению его функционирования. Сфера образования перестала быть полностью планируемой и финансируемой только государством. Она рассматривается как часть национального хозяйства, функционирующая по общим экономическим законам. Продуктом основной деятельности вузов являются образовательные услуги, обеспечивающие одно из социально значимых общественных благ. Свойства общественного блага [53] определяют необходимость и возможность взаимодействия рыночных и нерыночных механизмов регулирования производства образовательных услуг. Рыночный механизм исключает возможность для посторонних лиц извлекать пользу и выгоду иЗ внешнего эффекта образования, не оплачивая его. Долгосрочный же характер и огромная масштабность внешнего эффекта образования приводит к необходимости государственного вмешательства и регулирования образовательного процесса. Государственное регулирование образовательного пространства обеспечивается государственными образовательными стандартами (ГОС), а также системой лицензирования, аттестации и аккредитации вузов.

В этих условиях руководство вуза вынуждено выбирать экономическую стратегию и оптимизировать принимаемые решения с учётом имеющегося ресурсного обеспечения. Большинство решений принимается в условиях высокого уровня неопределённости, который увеличивается с удалением предполагаемого события во времени. Образовательный же процесс в вузе растянут по времени от 4-х до 6-и лет, что придаёт исключительную важность анализу неопределённости данных в процессе принятия решений. Задачу в условиях неопределённости практически невозможно решить, используя строго формализованные методы и процедуры. Для решения таких задач применяется системный подход, в котором тесно переплетены элементы науки и практики. Конкретизация целей, условий ограничения, задействованных ресурсов, выбор альтернативных решений и пр. основывается на личном опыте и интуиции. После чего строится информационно-аналитическая модель принятия решений.

Сам типовой объект управления - высшее учебное заведение - является сложной системой с большим количеством «элементов»: студентов и преподавателей с многообразными связями между собой. В вузе есть специальности и направления подготовки. Специальности подразделяются на специализации, что заставляет делить учебные группы на подгруппы. Подготовка по направлению предусматривает бакалавриат и магистратуру. Студенты и преподаватели объединяются на лекционные, лабораторные и практические занятия с учетом ограничений на пропускную способность аудиторного фонда. Кроме аудиторных занятий есть еще зачеты и экзамены, курсовые и дипломные проекты, приемные экзамены и итоговая аттестация. Есть также ряд других ресурсоёмких позиций по обеспечению учебного процесса.

Учебный процесс невозможен без учебно-вспомогательного персонала, без мебели, ремонта помещений, освещения, отопления и телефона, без обслуживающих все это хозяйственных подразделений. Координация учебного процесса, а точнее, всей деятельности учебного заведения, осуществляется администрацией, на содержание которой также требуются средства.

Успешное решение возникших задач невозможно без привлечения современных математических моделей и методов, современных информационных технологий. Актуальной становится разработка автоматизированных информационно-аналитических систем, которые удовлетворяли бы потребности учебных заведений в современных средствах как планирования и управления их деятельностью, так и формирования содержания подготовки. Эти средства должны также позволять органам управления образованием контролировать соответствие учебных планов требованиям ГОС.

При составлении учебной программы должны учитываться возможности учебного заведения по ресурсному обеспечению учебного процесса. Основными ресурсами выступают преподавательские кадры, аудиторный фонд (площади), а также стремительно развивающиеся программные и технические средства современных информационных технологий. Ресурсный потенциал учебного заведения существенно влияет не только на планируемое 'содержание учебной программы, но и на объем набора. Стесненные материальные условия большинства учебных заведений заставляют их весьма ответственно подходить к проблеме пополнения весьма дорогостоящих ресурсов, какими являются средства информационных технологий. Для учебных заведений, имеющих платные формы подготовки, появляются новые аспекты этой проблемы, а именно, возможность формировать набор и ресурсный потенциал одновременно. А так как компьютеры пронизали практически все процессы деятельности вуза, являясь сами по себе дорогостоящим оборудованием, то в условиях различных ограничений (чаще финансовых) задача информатизации деятельности вуза становится тем более актуальной.

Целью работы является исследование и разработка методов и моделей планирования учебной деятельности вуза, а также информационных систем управления и поддержки учебного процесса в условиях рынка образовательных услуг.

Для достижения этой цели решаются следующие задачи:

1. Разработка математических моделей планирования набора с учётом имеющихся ресурсов и возможности их трансформации.

2. Анализ влияния неопределённости данных на эффективность плана в задачах планирования набора в вуз.

3. Оценка и выбор ресурсов на основе концепции их полезности.

4. Организационное моделирование деятельности вуза.

5. Разработка информационной системы управления вузом.

6. Разработка подсистемы управления процессом обучения.

7. Разработка подсистемы управления информационной структурой вуза.

Методы исследования. В работе используется системный подход к решению задач с применением методов линейного, целочисленного и динамического программирования, а также теории вероятностей и математической статистики.

Научная новизна работы состоит в следующем:

- разработана и исследована оптимизационная математическая модель объёмно-номенклатурного планирования набора в вуз с учётом имеющихся ресурсов и возможностью их трансформации;

- исследовано влияние неопределённости данных в задачах планирования набора в вуз;

- исследованы функции перевода физических критериев в относительные, а также операторы агрегирования критериев в скаляр;

- предложен подход к созданию подсистем управления вузом как к совокупности функциональных бизнес-процессов;

- понятие жизненного цикла развивающегося объекта адаптировано на процессы деятельности вуза;

Практическая ценность полученных в работе результатов заключается в следующем:

- создана и отлажена математическая модель формирования объёмно-номенклатурного плана подготовки специалистов в условиях возможной трансформации ресурсного потенциала;

- разработана методика и проведены расчёты по учёту неопределённости данных в задачах планирования набора в вуз;

- разработана методика выбора решения по многим критериям для оптимизации компьютерного обеспечения вуза на основе концепции полезности ресурсов;

- разработан подход к построению организационной модели вуза и принципы создания информационной системы управления деятельностью вуза;

- разработаны прототипы подсистем управления процессом обучения и управления информационной структурой вуза.

Автор защищает;

- оптимизационную математическую модель планирования набора в вуз с учётом имеющихся ресурсов и возможности их трансформации;

- методику учёта влияния неопределённости данных в задачах планирования набора в вуз;

- метод оценки и выбора ресурсов на основе концепции полезности ресурсов;

- подход к построению организационной модели деятельности вуза и принципы построения информационной системы управления вузом;

- реализацию прототипов подсистем управления процессом обучения и управления информационной структурой вуза.

Реализация результатов работы. Научные и практические результаты, изложенные в диссертации, внедрены и использованы в организациях: Снежинский физико-технический институт МИФИ; Московский государственный инженерно-физический институт; Озёрский технологический институт МИФИ; Московский институт повышения квалификации, на что имеются соответствующие акты внедрения.

Апробация работы. Основные положения результатов работы доложены на: НАУЧНОЙ СЕССИИ МИФИ-99 (Москва, 1999); И-й Межвузовской отраслевой научно-технической конференции «Автоматизация и прогрессивные технологии» (Новоуральск, 1999).

Публикации. Полученные в работе результаты опубликованы в трёх статьях и по результатам работы выпущен научно-технический отчёт.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложения. Содержит 162 страницы, в том числе 30 рисунков и 32 таблицы. Список использованных источников состоит из 66 наименований.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Садовский, Александр Алексеевич

Заключение

На основании проведённых исследований и разработок сформулируем следующие результаты и выводы по диссертационной работе:

1. Рассмотрены особенности деятельности вуза в условиях рыночных отношений. Отмечены важность и необходимость создания информационной системы управления вузом Разработана математическая модель формирования объёмно-номенклатурного плана подготовки специалистов по критерию максимума доходности, в которой учитываются имеющиеся в вузе ресурсы.

2. Создана оптимизационная математическая модель планирования набора с возможностью трансформации ресурсов. Модель позволяет избыток ресурсов одного вида преобразовывать в ресурсы другого вида, при этом учитываются затраты на преобразование.

3. Разработана и отлажена структурно-технологическая схема подсистемы оптимизационного планирования на базе пакета линейного программирования " Linprog". Проведены расчёты для различных моделей планирования набора.

4. Исследовано влияние неопределённости данных в задачах планирования набора в вуз и оптимизации эффективности плана для случаев безрискового и вероятностного подходов к реализуемости планов. Проведено сравнение задачи планирования набора с задачей портфельного инвестирования.

5. Разработана схема вычислительного эксперимента анализа влияния неопределённости данных на показатели доходности и риска. Результаты эксперимента показали, что неопределённость в удельных затратах ресурсов и в имеющихся ресурсах может приводить как к завышенным, так и к заниженным оценкам.

6. Предложен многокритериальный подход к оценке и выбору ресурсов на основе концепции полезности ресурсов. В работе рассмотрен пример выбора рабочих станций по соотношению «качество-цена».

7. Предложен подход к построению организационной модели вуза в виде совокупности бизнес-процессов. Организационная модель получается в результате совмещения двух моделей: функциональной и структурной.

Затем функциональная модель преобразуется в процессную модель (каждой функции присваиваются входные и выходные параметры) и осуществляется количественное описание бизнес-процессов.

8. Разработаны принципы построения информационной модели вуза на основе концепции жизненного цикла развивающегося объекта и информационной стратегии CALS. Определена архитектура информационной системы по принципу корпоративной информационной сети

9. Разработаны прототипы подсистемы управления процессом обучения в вузе и подсистемы управления информационной структурой вуза.

Практическая ценность полученных в работе научных и практических результатов подтверждается внедрением и использованием их в Снежинском физико-техническом институте МИФИ, непосредственно в МИФИ, в Московском институте повышения квалификаци, Озёрском технологическом институте МИФИ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Садовский, Александр Алексеевич, 2000 год

1. Айзерман М.А., Вольский В.И., Литваков Б.К. Элементы теории выбора, псевдокритерии и псевдокритериальный выбор. М. 1994.

2. Альперович Михаил. Введение в OLAP и многомерные базы данных. PC Week/RE, #28/1999.

3. Артемьев В. Методы и средства автоматизации учрежденческой деятельности/ Системы безопасности связи и телекоммуникаций N6, 1996.

4. Васильев В.Н., Рузанова Н.С., Насадкина О.Ю. Создание информационной среды вуза, http://src.nsu.ru/conf/nit/95/sect3/b3l.html

5. Введение в нелинейное программирование. / Эльстер К.Х., Рейнгардт Р., Шойбле М., Донат Г. / Пер. с нем. под ред. И.И. Ерёмина. М.: Наука, 1985.

6. Ведешенкова В. Internet-технологии в управлении бизнесом. Банковские технологии. 1997.

7. Воронов М.В., Личман В.А., Суздалов Е.Г. Информационная инфраструктура управления вузом. http://www/university.kherson.ua/conf/html/voronov.htm

8. Денисов О., Назаров С. Русский ноутбук. Компьютер пресс. № 1 1999.

9. Елтаренко Е.А. Оценка и выбор решений по многим критериям. М., МИФИ, 1995.

10. Елтаренко Е.А., Садовский А.А. Применение многоуровневой системы критериев для выбора аппаратных средств. Сб. тр. науч.-практ. конференции «Снежинск и наука». Снежинск: СФТИ МИФИ, 2000.

11. Жаров А.Н. Железо IBM. М.: МИКРОАРТ, 1994. - 198 с.

12. Инвестиции, «ИНФРА-М», М.:1998.

13. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях. Предпочтения и замещения. М., Радио и связь, 1981.

14. Козан Лайза. В поисках оптимального интерфейса для ERP-систем. PC Week/RE, #26-27/1999.

15. Колесниченко О.В., Шарыгин М.Е., Шишигин И.В. Лазерные принтеры. СПб.: BHV - Санкт-Петербург, 1997. - 272 с.

16. Колесниченко О.В., Шишигин И.В. Аппаратные средства PC. / 3-е изд.,перераб. и доп. СПб.: БХВ - Санкт-Петербург, 1999. - 780 с.

17. Костяков С. Стратегия информационной поддержки систем качества, PC WEEK N22,1999.

18. Кумсков Михаил. UML, Rose98i далее везде. PC Week/RE, #29-30/1999.

19. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения М., Наука. 1987.

20. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М., Наука, Физматгиз, 1996.

21. Леонов А.А., Садовский А.А. Математическая модель формирования объёмно-номенклатурного плана подготовки специалистов в условиях возможной трансформации ресурсного потенциала. Сб. науч. тр. науч. сессии МИФИ-99. Т. 2. М: МИФИ, 1999.

22. Материалы журнала "Эксперт" (№№ 14, 17, 19, 21, 23) 1998.

23. Материалы журнала "Эксперт" N44, 1997

24. Материалы сайта ассоциации Бизнес Сервис-группа БИГ-Петербург (http://www.big.spb.ru ).

25. Материалы сайта компании BAAN (www.baan.ru, www.baan.com).

26. Материалы сайта фирмы Optima (http://inetserv.optima.ru).

27. Международный стандарт ISO 10303 STEP.

28. Монахова Елена, Никитина Наталья, Бобровский Сергей. КИС и ИСУП: найдите шесть различий. PC Week/RE, #33/1999.

29. Мушик Э. Мюллер П. Методы принятия технических решений. М., Мир, 1990.

30. Неруш Ю.М. Коммерческая логистика. / Учеб. пособие для вузов. М.: Банки и Биржи, 1997.-271 с.

31. Низаметдинов Ш.У., Садовский А.А. Неопределённость данных в задаче объёмного планирования. Сб. науч. тр. науч. сессии МИФИ-99. Т. 2. М: МИФИ, 1999.

32. Норенков И.П. Международные стандарты информационной поддержки этапов жизненного цикла промышленной продукции./ Информационные технологии №4, 1999.

33. Пантелеев Е.Р. Метамодель распределения ресурсов в задаче проектирования учебного расписания вуза. / Информационные технологи. № 7, 1999.

34. Паронджанов С.Д. Методология создания корпоративных ИС. http://www.citforum.elcat.kg/database/kbd96/43 .shtml.

35. Первозванский А.А., Первозванская Т.Н. «Финансовый рынок: Расчет и Риск». ИНФРА-М, М.1994.

36. Первозванский А.А. Математические методы в управлении производством. «Наука», М.-.1975.

37. Полковников А.А. Информационная система управления проектом. Вводный курс. Материалы фирмы A-Project, 1997.

38. Проблемы коммерциализации науки и управления интеллектуальным продуктом: Сб. науч. тр./ Редкол.: Ан.А. Никонов (отв. ред.) и др. -- СПб. : СПбГИЭА, 1995- 138 с.

39. Пройдаков Эдуард. Что такое Data Mining? PC Week/RE, #26-27/1999.

40. Родников А.Н. Логистика. / Терминолог. словарь М.: Экономика, 1995 - 250 с.

41. Румянцев В.П., Низаметдинов Ш.У. Проектирование сетевых моделей планирования и управления. М.:МИФИ, 1987.

42. Рынок программных средств. Насколько устойчиво положение SAP на рынке бизнес-приложений N4496 стр 29-31.

43. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М., Радио и связь, 1993.

44. Садовский А.А., Сковпень В.М. Оптимизация процесса компьютерного обеспечения вуза. / Сб.тр.науч.-тех. конф АПТ-99. Т.1.10-с.Новоуральск: НПИ МИФИ, 1999.

45. Системный анализ и основы биосферного мышления. : Сб. избр. трудов/ Под ред. Р.П. Чапцова

46. Сумароков С.В. Информационное обеспечение жизненного цикла развивающегося объекта. // Дипломная работа. Москва, МИФИ, Кафедра системного анализа, 1999 год.

47. Таха X. Введение в исследование операций. / В 2-х книгах. Кн. 1. Пер. с англ. -М.: Мир, 1985 -479 с.

48. Таха X. Введение в исследование операций. / В 2-х книгах. Кн. 2. Пер. с англ. -М.: Мир, 1985 -496 с.

49. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М., Синтег, 1998.

50. Чекмарёв В.В. Природа и характер экономических отношений в сфере образования. / Педагогический вестник. http://www.yspu.yar.ru:8100/vestnik/.

51. Черняк Леонид. Корпоративный портал. PC Week/RE, #29-30/1999.

52. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, расчет и приложения. М., Радио и связь. 1987.

53. Юдин Д.Б., Гольдштейн Е.Г. Линейное программирование. / Теория и конечные методы. М.: Гос. изд-во физ.-мат. литературы, - 1963.-776 с.

54. Brans J.P., Vincke Ph., Mareschal В. How to select and how to rounk projects: The PROMETHEE method. European Journal of Operational Research. Vol. 24, N2, 1986, pp. 228-238.

55. Buchanan J.T., Daellenbach H.J. A comparative evaluation of interactive solution methods for multiple objective decision models. European Journal of Operational Research. Vol. 29, N3,1987, pp. 353-359.

56. C. Chewh. Generation ahead: Michael Huhns on cooperative information system, IEEE Expert Intellegent Systems & their applications, September/October 1997

57. J.P. Morgan/Reuters, "RiskMetrix Technical Document", 4th ed, 1996

58. Pastun M., Leysen J. Constraction an outranking relathion with ORESTE. Math. Comput. Modelling. Vol. 12, N10, 11, 1989, pp. 1255-1268.

59. S. A. Ross, R. W. Westerfield, J. Jaffe, "Corporate finance", 4th ed., the McGraw-Hill Companies Inc., 1996

60. Vanderpooten D., Vincke Ph. Descripshion and analysis of some representative multicriteria procedures, Math. Comput. Modelling. Vol. 12, N10, 11, 1989. pp. 1221-1238.64. www.cai.com65. www.cals.ru66. www.niiip.org