ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ

ИНСТИТУТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ (ФГУ ГНИИ ИТТ «ИНФОРМИКА»)

STATE RESEARCH INSTITUTE OF INFORMATION TECHNOLOGIES AND TELECOMMUNICATIONS

(SIIT&T INFORMIKA) ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРОНИКИ И

МАТЕМАТИКИ» (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) MOSCOW STATE INSTITUTE OF ELECTRONICS AND MATHEMATICS (TECHNICAL UNIVERSITY)

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ ОБРАЗОВАНИЯ RUSSIAN ACADEMY OF EDUCATION

ТОРГОВО-ПРОМЫШЛЕННАЯ ПАЛАТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ RUSSIAN CHAMBER OF COMMERCE AND INDUSTRY

ЕВРОПЕЙСКИЙ ЦЕНТР ПО КАЧЕСТВУ THE EUROPEAN CENTRE FOR QUALITY

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ФОНД ПОДГОТОВКИ КАДРОВ NATIONAL TRAINING FOUNDATION

АВТОНОМНАЯ НЕКОММЕРЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ «МЕЖДУНАРОДНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ И НАУКА»

INTERNATIONAL SCIENCE AND EDUCATION АМЕРИКАНСКИЙ БЛАГОТВОРИТЕЛЬНЫЙ ФОНД ПОДДЕРЖКИ

ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ AMERICAN CHARITABLE FOUNDATION ‘INFORMATION TECHNOLOGY’

Международный симпозиум International Symposium

«НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

И МЕНЕДЖМЕНТ КАЧЕСТВА» «NEW INFORMATION TECHNOLOGIES AND

MANAGEMENT QUALITY»

NIT&MQ

16-23 мая 2008 г., Турция (May 16th-23th, 2008, Turkey)

СПОНСОРЫ КОНФЕРЕНЦИИ SPONSORS OF CONFERENCE

Редакционная коллегия:

А.Н. Тихонов (председатель), В.Н. Азаров, В.Н. Васильев, Е.Г. Гридина, А.Д. Иванников, Ю.Л. Ижванов,

А.Ф. Каперко, В.П. Кулагин, О.В. Мурашева, Б.М. Синельников

Editorial Board:

A.N. Tikhonov (Chairman), V.N. Azarov, V.N. Vasiliev, E.G. Gridina, A.D. Ivannikov, Y.L. Izhvanov,

A.F. Kaperko, V.P. Kulagin, O.V. Murasheva, B.M. Sinelnikov

Новые информационные технологии и менеджмент качества (NIT&MQ’2008). Материалы международного симпозиума/Редкол.: А.Н. Тихонов (пред.) и др.; ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика».- М.: ЭГРИ, 2008. – 291с.: ил. – ISBN 978-5-9901036-2-7

Сборник содержит тезисы докладов участников Международного симпозиума «Новые информационные технологии и менеджмент качества», в рамках которого проходят три конференции: «Информационные технологии и телекоммуникации в образовании и науке»; «Качество. Инновации. Образование»; «Датчики и преобразователи информации систем контроля, измерений и управления». Сборник содержит работы ведущих ученых и специалистов России, Турции, Болгарии и США, а также представителей ведущих IT-компаний, занимающихся вопросами повышения эффективности использования информационных технологий в науке и образовании; вопросами повышения качества подготовки специалистов в области информационных технологий и телекоммуникаций. New Information Technologies and Management Quality (NIT&MQ’2008). Materials of the International Symposium/edited by A.N. Tikhonov (chair.) and others; SIIT&T Informika – Moscow: EGRI, 2008. – 291 pp.: illustr. – ISBN 978-5-9901036-2-7

The Digest contains theses of papers delivered at the International Symposium “New Information Technologies and Management Quality” in which frameworks pass three conferences: «Information Technologies and Telecommunications in Science and Education»; «Quality. Innovations. Education»; «Gauges and converters of the information of monitoring systems, measurements and management». The Digest contains articles by top-level Russian, Turkish, Bulgaria and USA scientists and specialists, as well as by representatives of IT-companies, dealing with enhancement of IT application efficiency in science and education, and with issues of quality improvement of IT&T specialists training.

ISBN 978-5-9901036-2-7 © ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», 2008 (© SIIT&T Informika, 2008) © ООО «ЭГРИ», 2008 (© EGRI Ltd, 2008)

3

Участникам Международного симпозиума

«НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И МЕНЕДЖМЕНТ КАЧЕСТВА» (NIT&MQ'2008)

Корпорация ORACLE, мировой лидер в области разработки программного обеспечения для управления предприятиями, считая для себя сферу образования и науки одной из приоритетных, инвестирует ежегодно в образование около 2 млрд. долл. через свои «образовательные инициативы». Корпорация прилагает значительные усилия, чтобы студенты обладали знаниями в области современных информационных технологий и навыками их практического использования. Потребность в квалифицированных специалистах в области ИТ ежегодно растет, при этом собственных ресурсов для их подготовки у вузов недостаточно. Этот разрыв все увеличивается, причем как количественный, так и качественный: содержание образовательных стандартов «не догоняет» содержание стандартов профессиональных, определяемых

ИТ-сообществом. Соответственно, качество профессионального образования как высшего, так и тем более начального и среднего не устраивает потребителя – государственные учреждения и бизнес. Без содействия ведущих ИТ-компаний вузам сложно добиться повышения ИТ-компетентности выпускников вузов. Поддержка, которую крупные ИТ-компании оказывают образовательным учреждениям, в различных формах дает возможность обеспечить дополнительное качество образования и подготовить будущую успешную карьеру молодым людям выпускникам вузов. Продукты и технологии ORACLE с 90-х годов успешно используются многими вузами России и СНГ, региональными Департаментами образования, Институтами повышения квалификации работников образования, федеральным Министерством образования и науки для решения задач комплексного управления образовательными системами и предоставления сервисов академическому сообществу. Корпорация ORACLE предлагает колледжам и вузам набор учебных программ и ресурсов под общим названием «Академическая инициатива (ORACLE Academy)». Они рассчитаны на студентов и преподавателей колледжей и вузов. Количество вузов-участников нашей программы «ORACLE Academy» за два года выросло более чем в десять раз. Открыта специализированная кафедра «ORACLE» в ГУ ВШЭ. В ряде вузов создаются учебно-методические «центры компетенции». В декабре 2007 года успешно прошла 1-ая Олимпиада по СУБД Oracle, в которой участвовало около 20 команд из 6 городов России, и мы намерены совместно с ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» сделать это соревнование ежегодным и всероссийским. О большом интересе вузов к обучению передовым технологиям и правильной стратегии корпорации на партнерство с учреждениями профессионального образования свидетельствует также большое количество участников научно-практической конференции «Опыт и перспективы обучения бизнес-приложениям Oracle», который компания провела в Государственном университете управления. Создание «Всероссийской Ассоциации вузов – пользователей Oracle» становится еще одним полезным шагом в деле эффективного использования программных продуктов и технологий Oracle, а также распространения опыта обучения студентов.

4

Руководители и сотрудники, преподаватели и студенты учреждений высшего профессионального образования получают возможность работать с самой современной из существующих технологий, тем самым им гарантируется наивысшее качество работы и поддержки при обработке больших информационных потоков. Мировой опыт показывает, что сотни вузов, внедрившие информационные системы на базе продуктов и технологий Oracle, получили от этого значительный эффект. Мы полагаем целесообразным и поддерживаем усилия вузов по координации и развитию работ, направленных на совершенствование технологической платформы и информационных систем управления в университетах. Приветствую участников Международного симпозиума «НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕНХНОЛОГИИ И МЕНЕДЖМЕНТ КАЧЕСТВА» (NIT&MQ'2008), проведение которого корпорация ORACLE поддерживает, и желаю успехов в деле подготовки квалифицированных российских специалистов для различных отраслей российской экономики и в использовании наиболее эффективных технологий в управлении образованием. Вице-Президент ORACLE, Глава Представительства ORACLE в России и СНГ Борис Иванович Щербаков

5

Уважаемые коллеги!

От имени всего коллектива Microsoft Россия, разрешите поприветствовать участников Международного симпозиума «Новые информационные технологии и менеджмент качества». Образование является приоритетным направлением деятельности, как для российского государства, так и для Microsoft. Мы стремимся к стратегическому партнерству с российским государством в этом вопросе. Деятельность и инициативы Microsoft носят системный подход и полностью соответствуют усилиям и инициативам российского государства. Более чем за пятнадцатилетний период работы российского офиса компании был заключен ряд долгосрочных стратегических соглашений с государственными органами управления страны по развитию современных информационных технологий в сфере образования. Инновации Microsoft во многом определяют развитие мировой

ИТ-индустрии. Нашей целью является привнесение передовых решений, методик и бизнес-моделей в образовательный процесс. Мы считаем своей первоочередной задачей способствовать эффективному развитию системы образования России. Наши действия в этой области носят характер конкретных программ, учитывающих особенности сложившейся системы, и для нас крайне важной является их эффективность применительно к каждому учебному учреждению, каждому преподавателю и каждому учащемуся. Microsoft способствует формированию и развитию российского экспертного сообщества в области образования. Роль данного сообщества – разработка и внедрение инновационных идей, определяющих перспективы развития российского образования в долгосрочной перспективе с точки зрения повышения качества и содержания образовательных услуг, новых бизнес-моделей и методик. Microsoft активно помогает талантливой молодежи в разработке и реализации инновационных проектов, обеспечивая таким образом возможность применить на практике полученные знания и планомерно перейти от учебы к работе. Microsoft уже сегодня успешно реализует ряд совместных программ с российскими учреждениями высшего профессионального образования по формированию и развитию новых ИТ-профессий, модернизации учебных программ в соответствии с требованиями российского ИТ-рынка, организации взаимодействия с работодателями. Мы уверены, что только использование самых современных технологий позволит готовить высококвалифицированных специалистов для решения задач, которые будут стоять перед нашей страной в будущем. Мировой опыт показывает, что для успешного развития образования необходима эффективная система управления. Мы уверены, что с помощью современных технологий можно эффективно управлять учреждениями образования как самостоятельными хозяйствующими субъектами, а также повысить инвестиционную привлекательность системы образования в целом. Использование ИТ в образовании также способствует созданию и развитию сообществ преподавателей, учащихся и образовательных учреждений для обмена опытом, инновационными методиками и работы над совместными проектами. Данные сообщества помогают каждому реализовать свой потенциал, а также приобрести новые профессиональные знания и опыт. Одной из главных задач Microsoft является адаптация современных технологий и решений для их успешного использования в России. Мы уважаем традиции и обычаи России и делаем все для того, чтобы наши решения полностью соответствовали ожиданиям и потребностям российских пользователей. Мы способствуем переходу традиционной системы образования на новый современный уровень, не навязывая своих стандартов. В наших программах мы стремимся реализовать концепцию непрерывного обучения, благодаря которой различные целевые аудитории получают возможность приобретать новые знания и совершенствовать имеющиеся на протяжении всей жизни. Желаю участникам симпозиума успешной работы! Руководитель отдела по работе с образовательными учреждениями Microsoft в России Игорь Эдуардович Баландин

6

Уважаемые коллеги!

Компания Softline рада приветствовать участников симпозиума и желает всем плодотворной работы. Группа компаний Softline работает на IT-рынке с 1993 года и занимает ведущие позиции в сфере дистрибуции программного обеспечения, обучения и консалтинга. Softline – авторизированный партнер более 300 известных мировых производителей: Microsoft, Citrix, Autodesk, Symantec, Check Point, IBM, Oracle, Borland, Dr.Web, CA, Adobe, ABBYY, ПРОМТ, «Лаборатории Касперского» и многих других. Softline имеет региональные представительства во всех крупнейших городах России и СНГ.

Softline второй год является спонсором и информационным партнером Международной научной конференции «Информационные технологии и телекоммуникации в образовании и науке» (IT&T ES), мы поддерживаем и организуем проведение в рамках конференции специальной секции, ориентированной на развитие и укрепление тесного взаимодействия и сотрудничества между IT-вендорами и учебными заведениями России. Мы надеемся, что вопросы, связанные с подготовкой высокопрофессиональных IT-кадров, c внедрением в учебный процесс качественного авторизованного обучения и сертификации будут актуальны для многих участников конференции и работа секции будет содействовать углублению этих процессов. Компания Softline тесно сотрудничает с учреждениями высшего профессионального образования и предлагает следующие продукты, решения, услуги и сервисы:

• поставка широкого спектра лицензионного программного обеспечения от основных компаний-производителей ПО;

• поставка и внедрение инфраструктурных решений для IT-инфраструктуры вуза; • поставка и внедрение решений для управления учебным процессом; • поддержка подписчиков проекта MSDN Academic Alliance; • интернет-проекты – www.Exponenta.ru, Soft.Mail.ru, Edu.Allsoft.ru; • техническая поддержка вуза, а также внедрение службы технической поддержки в

вузе; • обучение преподавателей и специалистов вузов; • развитие сети авторизованных центров тестирования в вузах; • поддержка академических программ вендоров, и, в первую очередь, программы Microsoft

IT Academy; • маркетинговые акции для студентов и учащихся; • всероссийский академический проект – Softline Academy Alliance (www.IT-Academy.ru); • Softline IT Graduate - трудоустройство студентов в ведущие российские и

международные компании. Softline – один из лидеров IT-рынка. В компании сегодня работает более 1000 сотрудников, а представительства компании открыты в 33 городах России и стран СНГ. Деятельность Softline во многом опирается на многочисленных партнеров. Нас связывает сотрудничество с сотнями компаний-производителей ПО, и эти связи подтверждены наивысшими партнерскими статусами, подтверждающими наши компетенции. Мы успешно работаем и не останавливаемся на достигнутом. Компания Softline открыта для взаимодействия со всеми потенциальными партнерами и клиентами. Мы прилагаем все усилия, чтобы сотрудничество с нами было взаимовыгодным и плодотворным. Председатель совета директоров группы компаний Softline Игорь Павлович Боровиков Директор по развитию образовательных проектов Softline Андрей Игоревич Степанов

7

Уважаемые коллеги! Информационные технологии и телекоммуникации несомненно играют все большую роль в развитии образования и науки. Невозможно представить современный мир без такого источника информации и средства общения как Интернет. Однако вместе с новыми возможностями возникают и новые угрозы. Одна из них – контакты с незаконным, агрессивным контентом. Уже более 5 лет наша компания занимается созданием и внедрением решений для защиты различных категорий пользователей от нежелательного интернет-контента. Одним из наших решений является Система Контентной Фильтрации,

внедренная в более чем 50 тысяч образовательных учреждений Российской Федерации и ограничивающая доступ учащихся к нежелательному контенту, делая процесс обучения более эффективным и безопасным. Особо нужно отметить, что полноценное решение проблемы безопасного использования сети Интернет возможно только при совместных усилиях государства, общества и бизнеса. И проведение Международного симпозиума «Новые информационные технологии и менеджмент качества» является еще одним шагом в консолидации международного сообщества в деле развития Интернет как безопасной среды, дружественной ко всем пользователям. Генеральный директор Центра анализа интернет-ресурсов Игорь Евгеньевич Поляков

Уважаемые коллеги! Группа компаний Arbyte рада приветствовать участников Международного симпозиума «Новые информационные технологии и менеджмент качества» (NIT&MQ). Работая с ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», компания Arbyte принимает участие в развитии и продвижении новейших технологий адаптивного управления, а также информационных технологий в сфере образования и науки России. Это позволяет нам, как коммерческой организации, быть на передовых рубежах нашей науки. Разрабатываемые совместные решения позволяют создать инновационные продукты для эффективного управления современным предприятием, в частности гетерогенными территориально распределенными инфраструктурами учебных заведений в России. Компания Arbyte открыта для сотрудничества в деле подготовки высококвалифицированных специалистов и управленцев в области информационных технологий для отечественных предприятий и организаций. Мы ценим вклад, который симпозиум вносит в развитие образования и науки, и желаем организаторам и участникам симпозиума плодотворной работы, новых знакомств и дружеского общения. Управляющий директор группы компаний Arbyte Олег Владимирович Кукушкин

8

Уважаемые участники симпозиума!

Мне приятно поздравить вас с началом его работы и выразить уверенность в успешном проведении. Симпозиум в таком формате проводится впервые, однако нельзя не отметить, что он базируется на трех традиционных и уже апробированных временем конференциях: в области информационных технологий и телекоммуникаций в сфере образования и науки; по проблеме качества; по датчикам и преобразователям информации широкого применения. В названных конференциях участвовали известные специалисты страны, ведущие работники Министерства образования и науки РФ и его агентств, зарубежные ученые и представители крупных корпораций мира в этой области, и кроме этого, что очень важно, аспиранты и молодые учёные. Уверен, что эта традиция будет

продолжена и усилена в рамках нового симпозиума. Проблемы, планируемые к обсуждению на симпозиуме, безусловно актуальные и ёмкие по содержанию. Надеюсь, что в процессе его работы будут усилены и найдены новые общие составляющие, позволяющие осуществлять решение названных проблем с большей эффективностью. По опыту предыдущих лет, особенно хочется отметить исключительно комфортную обстановку на всех конференциях-предшественниках, в которой непримиримые дискуссии жили вместе с дружелюбным общением. Уверен, что этот климат, умноженный на турецкое гостеприимство, будет и в этот раз. Американский благотворительный фонд поддержки информатизации образования и науки, представляющий прежде всего корпорацию Access Industries Ink., с удовольствием поддерживает симпозиум и желает ему успехов. Президент фонда доктор технических наук, профессор Вилен Григорьевич Домрачев

Уважаемые коллеги!

Информационные технологии и образование всегда были тесно связаны. С одной стороны, отсутствие на рынке труда высококвалифицированных кадров тормозит развитие сферы IT, с другой, сложно представить современный образовательный процесс без применения новейших технологических разработок. Таким образом, на первый план выходит конструктивный диалог и четкое понимание необходимости укрепления сотрудничества между учебными и научными учреждениями России и ведущими IT-компаниями. От оперативного решения вопросов, которые нам предстоит обсудить – создание и поддержка научных интернет-порталов, информационных баз и коммуникационных сетей для открытого образования; информатизация управления образованием и контроля его качества; организация информационной защиты интеллектуальных ресурсов; повышение качества подготовки IT-специалистов и мн. др. - в значительной мере зависит общий успех инновационного пути развития нашей страны в XXI веке. Первый заместитель Генерального директора Kraftway Ренат Рафаэлевич Юсупов

9

I ЧАСТЬ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ

В ОБРАЗОВАНИИ И НАУКЕ PART I

INFORMATION TECHNOLOGIES AND TELECOMMUNICATIONS IN EDUCATION AND SCIENCE

ЭЛЕКТРОННЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ РЕСУРСЫ ELECTRONIC EDUCATIONAL RESOURCES

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СИСТЕМА ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ: ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ

ПАРАДИГМА КАЧЕСТВА В СФЕРЕ ОБРАЗОВАНИЯ

М.В. Булгаков bul@informika.ru, Е.Г. Гридина gridina@informika.ru, А.Д. Иванников adi@informika.ru, В.А. Старых vstar@informika.ru,

А.Н. Тихонов ant@informika.ru Федеральное государственное учреждение «Государственный научно-исследовательский

институт информационных технологий и телекоммуникаций» (ФГУ ГНИИТТ «Информика»)

FEDERAL SYSTEM OF INFORMATION-EDUCATIONAL RESOURCES: THE TECHNOLOGICAL PARADIGM OF QUALITY IN

THE EDUCATION`S SPHERE

M.V. Bulgakov, E.G. Gridina, A.D. Ivannikov, V.A. Starykh, A.N. Tikhonov State Institute of Information Technologies and Telecommunications

(SIIT&T «INFORMIKA»)

Информатизация является одним из важнейших условий реформирования и модернизации системы отечественного образования. В рамках мероприятий национального проекта «Образование», целого федеральных целевых программ обозначены такие важные проблемы, как:

• формирование информационно-технологической инфраструктуры системы образования, включая:

o создание федеральной системы информационного обеспечения развития образования; o предоставление образовательным учреждениям открытого доступа к хранилищам информационно-образовательных ресурсов; • использование информационных и телекоммуникационных технологий в учебном процессе, включая: o создание и внедрение в учебный процесс наряду с традиционными учебными материалами современных электронно-образовательных ресурсов;

10

o разработку средств информационно-технологической поддержки и развития учебного процесса; o обеспечение качества электронных средств поддержки и развития учебного процесса на основе их стандартизации и сертификации. Для решения проблем такого масштаба требуется единый взгляд, системный подход в

создании интегрированной федеральной отраслевой системы в масштабах государства. Стратегической и основополагающей целью целого ряда крупных проектов,

выполняемых ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», в течение достаточно длительного периода, является создание и внедрение в сферу образования территориально-распределённой интегрированной системы информационно-образовательных ресурсов, являющейся единой открытой средой доступа и взаимодействия.

В основу подхода были положены следующие методологические подходы и принципы формирования системы:

• интеграция информационно-образовательных ресурсов в единую среду и обеспечение открытости доступа к ним;

• рубрикация информационных ресурсов по уровням образования, предметным областям, типам представляемых материалов для различных категорий пользователей;

• реализация распределенных схем создания, актуализация и хранения информационных ресурсов;

• информационное взаимодействие компонентов системы. Анализ информационных технологий и бизнес-процессов создания, размещения и

доступа информационно-образовательных ресурсов в сфере образования позволил сформулировать основные технологические требования к создаваемой системе, на которых базируется ее проектирование и развитие. Данные требования касаются поддержки базовых технологических решений, соответствующих основным свойствам открытости информационных систем.

Федеральная система информационно-образовательных ресурсов (ФСИОР) является системообразующим компонентом единой образовательной информационной среды, который обеспечивает практическую реализацию сервис-ориентированной модели информатизации сферы образования, доступность и эффективность использования, интеграцию и унификацию разрозненных информационно-образовательных ресурсов для всех уровней системы образования Российской Федерации. Составные части и подсистемы ФСИОР обеспечивают единую схему технологической реализации механизмов приемки, хранения, сопровождения и унифицированного доступа к информационно- образовательным ресурсам различных типов.

Базовые функциональные элементы ФСИОР: • информационная система «Единое окно доступа к образовательным ресурсам» http://window.edu.ru, включающий интегральный каталог образовательных интернет-ресурсов http://window.edu.ru/window/catalog и открытую полнотекстовую библиотеку учебных и учебно-методических материалов для общего и профессионального образования http://window.edu.ru/window/library; • ресурсы и информационные разделы федеральных образовательных порталов: «Российское образование» www.edu.ru, Российского общеобразовательного портала www.school.edu.ru, ряда профильных порталов http://www.edu.ru/db/portal/sites/portal_page.htm; • хранилище Единой коллекции цифровых образовательных ресурсов для

общего образования http://school-collection.edu.ru; • хранилище интерактивных электронных образовательных ресурсов по основным

предметам общего образования для открытой мультимедиа среды http://fcior.edu.ru; При разработке ФСИОР определены и реализованы следующие требования: – обеспечение интеграции и распространения образовательной, научной и научно-

популярной информации, создаваемой высококвалифицированными специалистами;

11

– содействие учебному и научному процессу путем повышения эффективности доступа к качественным информационным ресурсам;

– удовлетворение потребностей общества в различных информационных ресурсах в сфере образования, науки и культуры.

Реализация ФСИОР в соответствии с вышеперечисленными требованиями решает следующие основные задачи:

• создание условий для комплексного использования информационных технологий по всем направлениям деятельности системы образования, включая учебную и научную;

• обеспечение свободного доступа к качественным информационным и учебно-методическим ресурсам, востребованным различными представителями системы образования;

• обеспечение актуальности и достоверности предоставляемой информации; • организация эффективного, оперативного и надежного доступа к информации, а

также удобства интерфейса пользователя; • создание унифицированной системы навигации и доступа к ресурсам; • интеграция подсистем ФСИОР на компонентах различных производителей; • обеспечение эффективности реализаций и разработок, благодаря точности

спецификаций и соответствию заложенным унифицированным решениям; • использование стандартизованных интерфейсов и прозрачности механизмов

реализации сервисов для переноса прикладного программного обеспечения. Практическая реализация всех компонентов и подсистем ФСИОР строится на основе

соблюдения ряда базовых принципов, составляющих научную новизну реализованного подхода: 1. Унификация как методологическая основа реализации ФСИОР, определяющая

единые требования к совместимости технологических стандартов, форматов и технологий функционирования с техническими решениями, действующими как внутри создаваемой системы, так и вне ФСИОР.

2. Централизация хранения, предполагающая создание на федеральном уровне хранилищ информационно-образовательных ресурсов.

3. Открытость доступа к информационно-образовательным ресурсам вне зависимости от территориальной принадлежности пользователей или временного аспекта.

В заключении можно сформулировать основные итоги. ФСИОР спроектирована как расширяемый и постоянно пополняемый набор отраслевых хранилищ, реализованных по единым технологическим принципам на различных аппаратно-программных платформах, использующих единую модель метаданных и рубрикаторов, и импортирующих метаданные своих ресурсов в единый интегральный каталог. Научная и практическая ценность подхода состоит в реализации комплексной модели распределенной системы доступа к информационно-образовательным ресурсам.

Реализация концепции ФСИОР обеспечивает унифицированный доступ, сквозной поиск и навигацию по объединенному каталогу образовательных ресурсов, системно интегрированных и физически размещенных в территориально распределенных хранилищах системы.

Разработанная система полностью оригинальна. Она не имеет аналогов в России и соответствует лучшим образцам мировой практики интеграции информационно-образовательных ресурсов в единую среду и организации доступа к ним.

В рамках представляемой системы для информационного, организационного и технического взаимодействия при решении задач унификации технологических решений в ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» разработаны спецификации метаданных информационных ресурсов сферы образования, совместимые с международными стандартами, которые утверждены как стандарты организации. Данные стандарты приняты Техническим комитетом по стандартизации «Информационно-коммуникационные технологии в образовании (ИКТО)» в качестве основы для разработки нормативных документов по стандартизации образовательных сред и информационных ресурсов, одновременно с этим

12

ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» получило право на сертификацию в системе Европейского Фонда менеджмента качества (EFQM).

Полученные результаты позволяет отнести ФСИОР к сетевым структурам, не только обеспечивающим открытый доступ к информационно-образовательным ресурсам, содействующим учебно-воспитательному и научному процессу учреждений системы образования, но и динамично развивающейся средой коммуникации участников образовательного процесса, определяющей новый качественный уровень развития в парадигме образования.

13

О ПЕРСПЕКТИВАХ РАЗВИТИЯ ЕДИНОЙ КОЛЛЕКЦИИ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ

(АДРЕС HTTP://SCHOOL-COLLECTION.EDU.RU) А.Н. Тихонов ant@informika.ru, А.Д. Иванников adi@informika.ru, Е.Г. Гридина gridina@informika.ru, В.А. Сажин sva@informika.ru,

И.И. Чиннова chinnowa@informika.ru Федеральное государственное учреждение “Государственный научно-исследовательский

институт информационных технологий и телекоммуникаций” (ФГУ ГНИИ ИТТ “Информика”)

ON THE DEVELOPMENT PROSPECTS OF THE UNITED COLLECTION

OF DIGITAL EDUCATIONAL RESOURCES (HTTP://SCHOOL-COLLECTION.EDU.RU)

A.N. Tikhonov, A.D. Ivannikov, E.G. Gridina, V.A. Sagin, I.I. Chinnova State Institute of Information Technologies and Telecommunications (SIIT&T «INFORMIKA»)

Приоритетными направлениями работ по развитию Единой Коллекции цифровых

образовательных ресурсов (ЦОР) для систем общего и начального профессионального образования на 2008 год являются следующие: - пополнение Коллекции закупленными и разрабатываемыми цифровыми образовательными ресурсами в рамках проекта “Информатизация системы образования”, - наполнение Коллекции методическими материалами, - формирование хранилища нормативных материалов, - вовлечение конечных пользователей в работы по улучшению качества содержания и функционирования Коллекции (тестирование, замечания и предложения, методические материалы), - интеграция с другими федеральными программами и проектами с целью максимально полного обеспечения потребностей системы образования в ЦОР (инструменты, нормативные документы, культурно-исторические ресурсы), - развертывание системы управления региональными хранилищами, - разработка информационных и учебно-методических материалов, обеспечивающих популяризацию ресурсов Коллекции.

В 2008 г. планируется обновление и доработка наборов ЦОР к учебникам Федерального перечня, рекомендованных (допущенных) Минобрнауки России к использованию в учебном процессе в общеобразовательных учреждениях; пополнение Коллекции за счет тематических и предметных коллекций (например, информационный геокомплекс, предназначенный для использования в процессе обучения географии в общеобразовательной школе и включающий программный инструмент для работы с цифровыми географическими картами, а также комплект цифровых географических карт и снимков, полученных с искусственных спутников Земли; коллекция биографий русских художников и фильмов из цикла «История одного шедевра»; коллекция цифровых копий произведений искусства из собраний Бруклинского музея; комплекс виртуальных лабораторий и вспомогательных обучающих средств по темам «Молекулярная физика, теплота и основы термодинамики» и т.д.), инструментальных средств поддержки и организации учебного процесса, электронных изданий.

В ближайшее время планируется пополнение Единой Коллекции такими ресурсами, как инновационные учебно-методические комплексы (ИУМК) и информационные источники сложной структуры (ИИСС). Так, например, ведется разработка ИУМК по русскому языку, физике, математике, английскому языку, естествознанию, биологии, экологии, истории, географии, искусству, а также ИУМК для начальной школы. «Учебный модуль «Биология. Человек. Анатомия и физиология», «Анимационные карты России и мира с древнейших

14

времен до конца 19 века», «Информатика плюс» и ряд других уже завершены, прошли экспертизу и находятся в стадии апробации.

В Единой Коллекции планируется разместить как отдельные элементы ИУМК, так и полные версии ИУМК.

На рисунке 1 представлена динамика наполнения Единой Коллекции ЦОР на период выполнения проекта.

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

350000

400000

450000

500000

Количество

ЦОР

январь2006г

ноябрь2006г

июнь2007г

сентябрь2007г

декабрь2007г

апрель2008г

июнь2008г

Период проекта

Рисунок 1. Динамика наполнения Единой Коллекции ЦОР

Система региональных хранилищ сегодня включает в себя следующие регионы России: Красноярский край, Хабаровский край, Пермская край, республика Карелия, Челябинская область, Ставропольский край, Калужская область, Ивановская область. Учитывая большой интерес пользователей к Единой Коллекции ЦОР на всей территории России, предполагается расширение числа региональных хранилищ (рис. 2)

Рисунок 2. Система региональных хранилищ

15

В результате создания и развёртывания системы управления Единой Коллекцией ЦОР создан инструмент для подключения и обслуживания новых и уже введённых в действие региональных хранилищ, своевременного обновления их ПО, упрощения регламентированного взаимообмена информационными образовательными ресурсами между всеми компонентами Единой Коллекции ЦОР, оптимизации коммуникационного трафика при передаче информационных массивов, оперативного контроля за работоспособностью компонентов системы и состоянием информационных ресурсов, своевременного реагирования на возникающие проблемы и неполадки, оперативного устранения ошибок и восстановления компонентов системы после сбоев.

Ресурсы Единой Коллекции уже сейчас представляют интерес для широкого круга пользователей и используются всеми участниками образовательного процесса: учителями при подготовке и ведении занятий, учащимися на уроках и для самостоятельных занятий, методистами, разработчиками учебно-методических материалов, родителями.

Содержание Единой Коллекции и в дальнейшем будет соответствовать потребностям массовой российской школы, образовательным стандартам, возможностям активного использования информационно-коммуникационных технологий.

16

О ПОСЕЩАЕМОСТИ САЙТА ЕДИНОЙ КОЛЛЕКЦИИ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ

И.И. Чиннова chinnowa@informika.ru, Д.С. Лысенко lysenko@informika.ru Федеральное государственное учреждение “Государственный научно-исследовательский

институт информационных технологий и телекоммуникаций” (ФГУ ГНИИ ИТТ “Информика”)

ABOUT ATTENDANCE OF THE UNITED COLLECTION OF DIGITAL

EDUCATIONAL RECOURCES I.I. Chinnova, D.S. Lysenko

State Institute of Information Technologies and Telecommunications (SIIT&T «INFORMIKA»)

По данным статистики Rambler's Top100 и LiveInternet посещаемость Коллекции стабильно растет и за последнее время достигает 2 000 посетителей в день.

Посещаемость сайта (с момента регистрации/очистки счетчика, данные просуммированы по месяцам)

Период Уникальные адреса (хосты) Посетители Показы страниц

(хиты) Апрель 2007 25 676 27 716 102 914

Май 2007 62 149 67 966 241 096Июнь 2007 45 542 49 202 181 624Июль 2007 27 409 28 509 127 971Август 2007 26 498 28 216 136 964

Сентябрь 2007 53 887 59 472 240 091Октябрь 2007 85 736 97 941 377 047Ноябрь 2007 89 760 103 941 451 048Декабрь 2007 77 051 87 444 342 761Январь 2008 50 293 55 443 243 167Февраль 2008 56 929 66 341 324 933

17

По данным внутренней статистики сайта Коллекции в ноябре 2007 г. и марте 2008 г. отмечались ситуации, когда количество обращений (хитов) превышало 10 000 просмотров в час. Наблюдаются также периоды пиковых нагрузок - до 150 одновременно выполняющихся динамических запросов.

Падение посещаемости в декабре-январе объясняется новогодними праздниками и следующими за ними каникулами. Падение посещаемости из года в год в этот период характерно для всех ресурсов, не только образовательных.

Процент новых посетителей составляет более 80%, но за прошедший год количество постоянной аудитории (посетители, которые бывают несколько раз в месяц) возросло на 10%.

Статистика по точкам входа – страницам, с которых пользователи начинают путь по сайту, говорит об увеличении популярности и известности Коллекции как Интернет-ресурса, а именно: все больше пользователей напрямую набирает адрес ресурса в строке браузера. Это отражается и в росте посещаемости Коллекции через поисковые системы по имиджевым запросам - запросам, в которых непосредственно указано название Интернет-ресурса или его URL-адрес.

Динамика роста переходов из поисковых систем по имиджевым запросам

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

апр.0

7

май.0

7

июн.0

7

июл.0

7

авг.0

7

сен.0

7окт.0

7

ноя.0

7

дек.0

7

янв.0

8

фев.0

8

мар.0

8

Время

Коли

чество

переход

ов

Большинство переходов на сайт Коллекции осуществляется из поисковых систем

напрямую на страницы разделов каталога и карточек ресурсов. Если говорить о переходах на страницы сайта Коллекции из поисковых систем, то по

статистике LiveInternet, большая часть переходов осуществляется из Яндекс – самой популярной поисковой системы российского Интернет.

18

Яндекс Google Mail.ru Rambler Nigma апр-07 12108 1533 1844 557 155май-07 41803 5116 6207 1277 569июн-07 28806 3538 3703 228 394июл-07 12669 4929 1426 128 262авг-07 14050 7310 1610 393 185сен-07 33967 9189 5048 1072 364окт-07 53937 13052 8286 1035 676ноя-07 52853 15852 8390 1096 756дек-07 49512 11831 7548 1038 852янв-08 31873 8081 4718 807 493фев-08 35109 9063 6224 1024 389мар-08 26010 6819 4570 617 394

География

Посетители по странам в марте 2008 г. (статистика Rambler's Top100)

Посетители по регионам России в марте 2008 г. (статистика Rambler's Top100)

19

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА "ЕДИНОЕ ОКНО ДОСТУПА К ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ РЕСУРСАМ":

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ А.Г. Абрамов abramov@run.net, М.Б. Булакина bulakina@informika.ru,

А.В. Сигалов sigalov@run.net ФГУ "Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий

и телекоммуникаций" (ФГУ ГНИИ ИТТ "Информика")

INFORMATION SYSTEM OF ACCESS TO EDUCATIONAL RESOURCES: PRACTICAL RESULTS

A.G. Abramov, M.B. Bulakina, A.V. Sigalov Federal Public Institution "State Research Institute of Information Technologies and

Telecommunications" (FPI SIIT&T "Informika")

Проект "Единое окно доступа к образовательным ресурсам" (далее ИС "Единое окно") - http://window.edu.ru - реализуется с 2005 года по заказу Федерального агентства по образованию РФ и является продолжением работ по созданию системы федеральных образовательных порталов http://www.edu.ru/db/portal/sites/portal_page.htm.

В докладе будут кратко изложены результаты трех лет работ по созданию и развитию ИС "Единое окно" и некоторые количественные показатели.

Основные компоненты ИС "Единое окно" - это: • открытая электронная учебно-методическая библиотека для общего и

профессионального образования (более 18 000 публикаций); • интегральный каталог образовательных интернет-ресурсов (более 40 000

метаданных); • новостные ленты по образовательной тематике (более 3500 новостей).

Уникальным разделом ИС "Единое окно" является полнотекстовая электронная библиотека учебных и методических материалов. Сегодня в русскоязычном Интернете имеются тысячи сайтов с учебными и методическими материалами: учебные пособия, задачники, справочники, лабораторные практикумы, методические указания и т.п. Однако, существует ряд проблем, который не позволяет рассматривать их как открытые электронные библиотеки широкого доступа:

• разбросанность ресурсов по многочисленным сайтам (сайты вузов, факультетов, кафедр, тематических проектов, персональные страницы преподавателей…);

• представление в виде "статических" списков со ссылками на файлы различных форматов (doc, rtf, pdf, html, zip, rar, …);

• различные подходы к структурированию, описанию и классификации ресурсов; • доступ к полным текстам электронных библиотек с учебными материалами, как

правило, не является свободным; • слабая информированность преподавателей и учащихся об имеющихся ресурсах.

В процессе работы по созданию и сопровождению ИС "Единое окно" перечисленные выше проблемы были учтены и решены. По состоянию на март 2007 г. в полнотекстовой библиотеке информационной системы размещено более 18 000 полнотекстовых электронных версий учебных и учебно-методических ресурсов: учебники и учебные пособия; конспекты лекций; лабораторные практикумы; задачники; методические указания; рабочие программы; сборники тестов; монографии; справочники; обзоры; статьи по педагогике и методике преподавания. Основной формат файлов публикаций в библиотеке - PDF. Все публикации в библиотеке ИС "Единое окно" снабжены унифицированным описанием, включающим название, сведения об авторах, аннотацию, библиографическую ссылку, год и источник поступления. Для систематизации ресурсов используется система

20

рубрикаторов, принятая в системе федеральных образовательных порталов: предметная область; тип ресурса; уровень образования; образовательная аудитория. Для поиска ресурсов в ИС "Единое окно" реализована система атрибутного и контекстного поиска с учетом морфологии русского языка, а также поиска по точному совпадению фразы. Источниками поступлений публикаций в библиотеку ИС "Единое окно" в совокупности являются более ста образовательных организаций: университеты, академии, факультеты, кафедры, институты РАН, РАО, Минобрнауки РФ, издательства, редакции журналов и др. Следует отметить, что многие весьма содержательные пособия, размещенные в библиотеке ИС "Единое окно", были изданы небольшими печатными тиражами (до 100 экземпляров) для "внутреннего использования" в том или ином образовательном учреждении. Вместе с тем, статистика посещений электронной библиотеки показывает, что среднее количество скачивания одного ресурса составляет более 150 за период сбора статистики. Таким образом, фактический тираж таких пособий "возрастает" во много раз, а по некоторым изданиям – на порядок. Тем самым решается вопрос сохранности и доступности малотиражных изданий для учащихся и преподавателей из различных учебных заведений России. Анализ статистики посещений ИС "Единое окно" в различных независимых рейтинговых системах показывает, что в настоящее время среднее количество посещений превышает 10 000 посетителей в день при общем количестве показов страниц - более 30 000. Это свидетельствует о высокой популярности и востребованности ресурсов проекта в образовательной интернет-среде.

21

ОТКРЫТАЯ СИСТЕМА ПОИСКА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ

М.В. Булгаков, bul@informika.ru, С.С. Внотченко ФГУ «Государственный научно-исследовательский институт информационных

технологий и телекоммуникаций»

THE OPEN SYSTEM OF SEARCH EDUCATIONAL THE INTERNET-RESOURCES

M.V. Bulgakov, S.S. Vnotchenko State Institute of Information Technologies and Telecommunications

В настоящее время ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» сопровождает и развивает ряд

популярных образовательных интернет-ресурсов с открытым доступом, в частности: • Каталог образовательных интернет-ресурсов http://www.edu.ru/index.php?page_id=6 (портал «Российское образование»), http://window.edu.ru/window/catalog (портал «Единое окно доступа к образовательным ресурсам); • Электронный архив государственных образовательных стандартов (начальное, среднее, высшее профессиональное образование) http://www.edu.ru/index.php?page_id=34 (портал «Российское образование»); • База данных по высшим http://www.edu.ru/vuz/ учебным заведениям; • Полнотекстовая библиотека учебных и учебно-методических материалов http://window.edu.ru/window/library (сайт «Единое окно доступа к образовательным ресурсам); • Хранилище «Единая коллекция цифровых образовательных ресурсов» (ЦОР) http://school-collection.edu.ru/ (ЦОР, привязанные к оглавлениям учебников и учебных планов для предметов общего образования, тематические коллекции ЦОР и др.) • Электронный архив нормативных и распорядительных документов федеральных органов управления образованием http://www.edu.ru/index.php?page_id=35

Этот перечень может быть продолжен. Проблемой является наличие в каждом из перечисленных отраслевых хранилищ собственной системы навигации и атрибутно-контекстного поиска со специфическим набором рубрикаторов и справочников, что создает неудобства для пользователей.

В докладе рассматривается решение этой проблемы на основе формирования единого каталога (ЕК), включающего унифицированные атрибуты (название, аннотация, привязанные ветви иерархических рубрикаторов, URL источника) ресурсов, размещенных в отраслевых хранилищах.

Для реализации ЕК требуется: 1. Разработка и публикация спецификаций для импорта/экспорта метаданных ресурсов

на основе открытых стандартов WSDL/SOAP из отраслевых хранилищ ЭОР в ЕК; 2. Разработка базы данных и веб-интерфейса ЕК; 3. Разработка и установка в отраслевых хранилищах модулей (адаптеров), реализующих

веб-сервисы, обеспечивающие экспорт обновлений метаданных и рубрикаторов ресурсов по запросу клиента ЕК. В 2007 году в ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» была реализована первая очередь ЕК

http://ic.shine.informika.ru Спецификации для реализации веб-сервисов экспорта медатанных и рубрикаторов

опубликованы на рабочем сайте • Описание web-сервиса: http://dev.informika.ru/wsdl_spec.html • Рубрикатор http://ic.shine.informika.ru/rubricator.php • Тематический рубрикатор http://dev.informika.ru/subj.vdex.xml • Действующие Web-сервисы

22

o http://window.edu.ru/ResourcesServices/export_resources?wsdl o http://school-collection.edu.ru/SOAP/export_resources/server.php?wsdl o http://www.edu.ru/files/mo_export/mo_export.php?op=wsdl

По состоянию на март 2008 года веб-сервисы для организации экспорта метаданных и рубрикаторов в ЕК реализованы в следующих отраслевых хранилищах:

• Каталог образовательных интернет-ресурсов • База данных «Вузы России» • Электронный архив нормативных и распорядительных документов федерального органа управления образованием • Хранилище единой коллекции цифровых образовательных ресурсов. Имеются реализации веб-сервисов экспорта метаданных и рубрикаторов для

следующих инструментальных систем: • PHP 4 • PHP 5 • PL/SQL В настоящее время ведется работа по созданию в инструментальной системе

ActivePerl 5.8 веб-сервиса для включения в ЕК электронного архива государственных образовательных стандартов.

23

МОДЕЛЬ КУРСА ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ И СРЕДСТВА РЕАЛИЗАЦИИ В СИСТЕМЕ ДИСТАНЦИОННОГО

ОБУЧЕНИЯ E-LEARNING SUITE В.Д. Горячев, valery@tversu.ru, Н.А. Борисов, nborisov@inbox.ru,

П.А. Рогов, peterrogov@gmail.com Тверской государственный технический университет

NATURAL-SCIENCE COURSE MODEL AND REALIZATION APPROACH

USING DISTANCE LEARNING SYSTEM E-LEARNING SUITE V.D. Gorachev, N.A. Borisov, P.A. Rogov

Tver State Technical University

В состав любого курса по естественнонаучным дисциплинам входит некоторое множество изучаемых тем, которые связаны между собой определенными отношениями, определяющими последовательность их изучения. Существует достаточно жесткая последовательность изучения тем, однако есть и возможность обратного перехода между ними. Детерминированная модель учебного курса задается разработчиком через перечисление последовательности прямых и обратных переходов, т.к. для каждой темы и для каждого занятия можно проанализировать имеющиеся связи с предыдущими темами, что позволяет с большой точностью предсказать поведение пользователя и осуществить кэширование необходимых данных.

Одним из наиболее важных моментов в процессе дистанционного обучения является отслеживание последовательности переходов обучаемого между элементами учебного курса. Например, в случае неудачной сдачи теста по некоторым темам, целесообразно организовать повторное изучение неусвоенного материала. В реляционной модели обучающего курса последовательность переходов между элементами курса и механизм возвратов реализуются через набор связей между разделами учебного курса на этапе разработки. Использование совокупности связей между элементами курса с предсказуемыми переходами определяет систему адаптивного обучения. В этой системе возможно формирование учебного курса в соответствии с подготовкой пользователя. При получении информации об уровне знаний пользователя по каждому понятию в системе можно либо оставить отдельные темы в составе курса, либо исключить их.

Перечисленные выше требования к СДО реализованы в системе дистанционного обучения “E-Learning Suite” (http://www.elsuite.net), разрабатываемой в Тверском государственном техническом университете. Система состоит из нескольких компонент, которые позволяют выполнять удаленное администрирование, редактирование учебных курсов, и предоставлять студентам доступ к учебному материалу.

К наиболее перспективным возможностям системы можно отнести программируемую реляционную модель обучающего курса. В такой модели каждый элемент курса (урок или тест) связан с другими набором элементов. Вместе со связями можно также добавлять в учебный курс блоки выполняемого кода, написанные на XML. Это позволяет создавать динамически изменяющийся, адаптивный учебный курс, который в наилучшей степени будет соответствовать нуждам студента. Важнейшим компонентом являются модули адаптивного тестирования, позволяющие добавить в учебный курс соответствующие тесты. В СДО существует развитая система разделения доступа к различным её частям, с идентификацией различных типов пользователей и категорий привилегий. Передаваемые по сети данные упаковываются и шифруются, что обеспечивает экономию трафика и высокую степень защищенности данных. Система возможна к использованию на мобильных устройствах, работающих под управлением Microsoft Windows Mobile на платформе NET Framework.

24

Учебный материал в системе хранится в формате HTML, что позволяет создавать интерактивные мультимедийные учебные курсы.

Рис. 1. Пример интерактивных лекций с анимированной иллюстрацией алгоритма решения

задачи во flash-формате и java-апплета по теме лекции

Примером одного из таких курсов является курс высшей математики. Он обеспечен

лекциями c интерактивным просмотром, учебными материалами по курсу, с возможностью автономной работы вне сети. Курс снабжен апплетами и анимациями для иллюстрации методов решения и практического усвоения курса. Есть банк упражнений и примеров для формирования тестов. Через внешние ссылки возможен допуск к символическим вычислениям на специализированных серверах, размещенных в Интернет.

25

ЭЛЕКТРОННЫЕ БИБЛИОТЕКИ ДЛЯ ОБРАЗОВАНИЯ А.А. Андрианова elbi@rsl.ru, Т.С. Маркарова markarova@gnpbu.ru

Российская ассоциация электронных библиотек

DIGITAL LIBRARIES FOR EDUCATION Alla Andrianova, Tamara Markarova The Russian Association of Digital Libraries

Электронные библиотеки в последнее время стали важнейшей частью системы

образования. Рассмотрим кратко состояние образовательных электронных библиотек в России и сформулируем некоторые требования, специфические для этого типа информационных систем. Важной проблемой является также соотношение образовательных электронных библиотек с деятельностью традиционных библиотек, как непосредственно образовательных учреждений, так и других – научных и массовых.

Образовательные электронные библиотеки (ОЭБ) – один из наиболее распространенных типов ЭБ. В Рунете они составляют около 25% от всех типов ЭБ, уступая по количеству лишь любительским ЭБ. Наиболее известные каталоги электронных образовательных коллекций и библиотек имеются в Едином окне доступа к образовательным ресурсам (http://window.edu.ru/), Единой системе образовательных порталов во главе с Федеральным порталом «Российское образование» (http://www.edu.ru/), на сайтах РГБ, сайте ГНПБ им. К.Д. Ушинского (http://www.gnpbu.ru/web_resyrs/Katalog.htm) и др. Значительное количество образовательных коллекций представлено в Реестре российских электронных библиотек и коллекций, который поддерживает НП ЭЛБИ (http://reestr.elibra.ru). На недавней конференции «Электронные библиотеки России: управление и координация», прозвучал ряд докладов, посвященных образовательным электронным библиотекам, в том числе содержательный обзор состояния университетских электронных библиотек в России и за рубежом (Палихина Н.А. «Результаты мониторинга и основные рекомендации по вопросам развития библиотек вузов»).

Тем не менее, следует констатировать, что у нас отсутствуют достоверные статистические данные о количестве российских электронных образовательных библиотек, их объеме и посещаемости. Это связано с отсутствием отработанной методики учета электронных коллекций, а также показателей их формирования и использования.

Основные моменты проектирования, формирования и использования образовательных электронных библиотек (ОЭБ)

Разработка концепции ОЭБ Первой проблемой, которую следует решать разработчикам, это вопрос о

целесообразности разработки собственной информационной системы ОЭБ в образовательном учреждении. Либо необходимо реализовать ряд технологических процессов: комплектование, ввод, хранение и страховое копирование, администрирование и др., либо обеспечить удаленный доступ пользователей данного образовательного учреждения к централизованным коллекциям, создаваемым на разных уровнях российской системы образования.

Основными критериями для создания собственной ОЭБ можно считать следующие: Наличие достаточного количества собственных документов образовательного

учреждения, отсутствующих в централизованных коллекциях. Наличие кадров, способных обеспечить технологические процессы создания и

поддержки ОЭБ. Наличие источников финансирования ОЭБ.

Правовая поддержка ОЭБ Введение в действие 4-й части ГК РФ резко обострило ситуацию с ЭБ вообще и ОЭБ

в частности. Хотя на самом деле основные положения авторского права остались без

26

изменений, возросло внимание к проблемам авторского права со стороны администрации образовательных учреждений и правоохранительных органов. Чтобы избежать лишних сложностей с законодательством, необходимо, на наш взгляд, учитывать следующие моменты:

1. Образовательные учреждения должны заключать лицензионные договора на представление в ОЭБ и в Интернет служебных произведений, права на которые принадлежат им.

2. Образовательные учреждения должны при финансировании информационно-библиотечной деятельности предусматривать средства для приобретения неисключительных прав на электронные версии произведений, необходимых в образовательном процессе.

3. Авторы произведений, предназначенных для целей образования, должны шире использовать механизмы передачи произведений в общественное достояние (типа инициативы открытых архивов) и по возможности не передавать издателям исключительные права.

4. Фонды, а также бюджетополучатели, финансирующие научно-образовательную деятельность, должны обязательно предусматривать обязанность грантополучателей обнародовать произведения, создаваемые при поддержке грантов, через доведение до всеобщее сведения. Также следует практиковать приобретение таких прав за счет бюджета и фондов на уже опубликованные произведения.

5. Электронные библиотеки должны шире использовать электронный обмен и электронную доставку документов для предоставления произведений в доступ в помещениях библиотек.

6. В ряде случаев допустимо включать в ОЭБ вместо текстов произведений ссылки на те ЭБ, в которых эти произведения легитимно доступны в режиме чтения, но не скачивания (технология ЛитРес).

Все сказанное, конечно, не исключает необходимости всячески лоббировать изменение действующего законодательства в сторону большего учета общественных интересов по сравнению с частными.

Основные подходы к правовой поддержке ЭБ можно найти в «Правовых рекомендациях для создателей и владельцев электронных библиотек», М, 2006, подготовленных Российской ассоциацией электронных библиотек.

Комплектование ОЭБ Основным отличием ОЭБ от массовых электронных библиотек является принцип

комплектования. Понятно, что в ОЭБ включается прежде всего учебная литература, методическая, справочная, а также рекомендованная учащимся в рамках образовательных стандартов. Вопрос о возможности использования тех или иных информационных ресурсов для образовательных целей требует специального исследования. В то же время, например, периодические издания, труды конференций, научные монографии, диссертации, нормативно-правовая информация, для ОЭБ не характерны.

В ОЭБ, как и в обычных электронных библиотеках, применяются следующие технологии комплектования:

Оцифровка книг и других печатных материалов, имеющихся в распоряжении учебного заведения.

Получение электронных версий документов от издателя в виде верстки или от автора в виде электронной рукописи.

Сбор и копирование свободно распространяемых произведений через Интернет.

Приобретение информационных продуктов, распространяемых на переносимых носителях.

Предоставление пользователю доступа к удаленным ресурсам на условиях владельцев ресурсов.

27

Выбор способа комплектования и соотношение этих способов для каждой ОЭБ, конечно, определяется конкретными условиями, в которых эта библиотека создается, и поэтому универсальных рекомендаций здесь предложить невозможно.

Технологии и стандарты ОЭБ Многие ОЭБ ориентированы не столько на сбор и хранение обычной оцифрованной

литературы, сколько на электронные учебники и другие пособия электронного происхождения. Значительное место в ОЭБ может занимать иллюстративный материал, особенно для таких предметов как «Мировая художественная культура». Преподавание ряда предметов требует широкого использования типов информационных объектов, использующих различные встроенные программные средства. Использование последних часто выходит за возможности стандартных браузеров и понятно, что комплектование ОЭБ подобными средствами требует иных подходов к выбору технологических средств ОЭБ по сравнению с обычными электронными библиотеками.

Основным стандартом создания электронных учебных информационных объектов (модулей) является стандарт SCORM. Версия SCORM 2004 г. доступна на Российском образовательном портале.

Параллельно существуют централизованные образовательные электронные библиотеки, в которых содержатся образовательные ресурсы в обычном виде.

Важнейшим технологическим компонентом всякой электронной библиотеки, в том числе ОЭБ, является используемая система метаданных. Для образовательных ЭБ в качестве такого стандарта имеется международный стандарт LOM и его российский вариант RUSLOM.

С другой стороны, многие вузовские библиотеки участвуют в библиотечных консорциумах, таких как АРБИКОН, завязанных на использование протокола Z.39.50 и тем самым формата RUSMARC и, естественно, не могут себе позволить отказаться от этого.

Существуют также варианты ведения двойной системы метаданных или проектирования некоторой интегральной системы, учитывающей требования обеих систем, но эти варианты, безусловно, слишком дороги.

Также в ОЭБ и в традиционных библиотеках существенно различаются практики применения других средств лингвистического обеспечения, особенно классификационных систем. Традиционные библиотеки, в том числе в образовательных учреждениях, базируются на использовании библиотечно-библиографических классификаций – в основном УДК и ББК, в редких случаях Дьюи. Со своей стороны образовательные порталы, а также другие электронные коллекции образовательных ресурсов либо применяют локальные собственные классификации, либо используют ГРНТИ или официальные классификации специальностей по образованию.

ОЭБ и традиционная библиотека образовательного учреждения Как должна ОЭБ взаимодействовать с библиотекой в классическом понимании и

следует ли технологию АБИС использовать для проектирования ОЭБ? Если исходить из имеющейся статистики, большинство ОЭБ в настоящее время

библиотеками не являются, т.е. они создаются вовсе не библиотечными работниками, не используют классические АБИС и библиотечные стандарты. Можно утверждать, что по этой проблеме существуют два противоположных мнения.

Одно - традиционная библиотека способна полностью реализовать функции ОЭБ. Другое – традиционная библиотека обеспечить поддержку электронного обучения не

в состоянии и поэтому сбор, хранение, предоставление в доступ электронных образовательных ресурсов необходимо реализовывать в рамках других организационных систем.

Обе точки зрения в их крайнем выражении, как нам представляется, стратегически бесперспективны. Библиотеки достаточно быстро и неуклонно дигитализируются и выходят в информационное пространство сначала каталогами, а потом и полными текстами. Для

28

некоторых видов документов и некоторых категорий библиотек, особенно зарубежных, этот процесс уже близок к завершению.

С другой стороны, развитие новых форм обучения, которое часто объединяют понятием e-learning (электронное обучение) требует широкого использования библиотечных ресурсов, что собственно и происходит в форме создания ОЭБ.

И в заключение - Российская ассоциация электронных библиотек считает своей миссией служить площадкой для дискуссий и выработки единой платформы развития библиотечно-образовательного пространства.

Используемая литература: 1. А.Б. Антопольский, Т.В. Майстрович. Электронные библиотеки: принципы создания. Либерея, М., 2007 2. А.Б. Антопольский. Электронные библиотеки в образовании. Доклад на конференции «Библиотеки и образование: управление изменениями и социальное партнерство», Ярославль, 2008 3. А.А. Андрианова, Ю.Е. Поляк. Информационные ресурсы членов Российской ассоциации электронных библиотек в Реестре электронных коллекций. Доклад на конференции «Интернет и современное общество» (IMS-2007), СПб, 2007 4. Т.С. Маркарова О создании интегрированной информационной системы электронных образовательных ресурсов. Доклад на конференции «Интернет и современное общество» (IMS-2007), СПб, 2007

29

ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОСТРАНСТВА РЕСПУБЛИКИ КАРЕЛИЯ

Н.С. Рузанова, ruzanova@psu.karelia.ru Л.З. Байтимиров, lean7@psu.karelia.ru А.Г. Власова,agush@psu.karelia.ru

А.Г. Марахтанов, marahtanov@psu.karelia.ru О.Ю. Насадкина, onasad@psu.karelia.ru Петрозаводский государственный университет

THE BASIC COMPONENTS OF THE INFORMATIONAL EDUCATIONAL

SPACE OF THE REPUBLIC OF KARELIA N. Ruzanova, L. Baitimirov, A. Vlasova,

A. Marahtanov, O. Nasadkina Petrozavodsk State University

Сегодня информационное образовательное пространство республики представлено

порталом ПетрГУ, с которого осуществлялся выход на более чем 50 сайтов ПетрГУ, сайтами КГПУ, 26 сайтами учреждений среднего профессионального образования, 126 сайтами школ, сайтами учебно-методического и научного назначения, хранилищами электронных ресурсов, библиотечными каталогами и пр. Свои визитные карточки в Интернет стремятся разместить также учреждения дошкольного и дополнительного образования. При этом на большинстве перечисленных сайтов имеется значительное, постоянно растущее, количество образовательных ресурсов, поиск которых часто затруднен.

Созданный в 2006 году Карельский Образовательный портал (http://edu.karelia.ru) стал единым окном доступа к образовательным ресурсам Карелии, представленным на различных сайтах, и позволил учебным заведениям республики представлять актуальную информацию о своей деятельности. Его появление способствовало углублению интеграции коммуникативных процессов в образовательном пространстве Карелии в сфере создания и применения электронных информационных образовательных ресурсов.

Структура образовательного портала Карелии построена в соответствии со структурой федерального портала «Российское образование» и с учетом региональной специфики. Использование различных критериев для классификации ресурсов портала, а также типологизация пользователей являются базисом для разработки основных компонентов портала.

Компонентами портала являются:

• каталог региональных образовательных интернет-ресурсов; • региональная нормативная база по образованию; • перечень образовательных учреждений региона, включая учреждения дошкольного

и дополнительного образования; • региональная электронная библиотека, электронные каталоги, хранилища; • региональная образовательная статистика; • полезная информация для пользователей портала; • традиционные сервисы и службы интернет-порталов (опросы, форумы); • и т.д. Ресурс на портале характеризуется принадлежностью к определенной предметной

области, уровню образования (профессиональное, школьное, дошкольное и др.), типу (задачник, словарь, полнотекстовая библиотека, статья, образовательный сайт и т. п.), принадлежностью к целевой аудитории (абитуриент, исследователь, менеджер, преподаватель, студент, учащийся, учитель). Зарегистрированный пользователь получает

30

доступ к полнофункциональным сервисам и службам портала, а именно может добавлять сообщения в форум, участвовать в опросах, предлагать ресурсы к размещению в каталоге.

Образовательные ресурсы, являющиеся контентной частью портала, проходят обязательную проверку экспертным советом, и снабжаются метаописанием, соответствующим требованиям федерального образовательного портала. Кроме того, контентную часть составляют набор документов, содержащих детализированную информацию о системе образования в регионе.

Со страниц портала можно попасть на сайты вузов Петрозаводска, техникумов, школ, детских садов региона, другие ресурсы образовательного пространства Карелии и России, сайты библиотек РК. Обеспечен доступ к географической информационной системе (ГИС) «Образование в Республике Карелия». Кроме того, размещены ссылки на порталы федеральных и региональных органов управления образованием, федеральные и специализированнее образовательные порталы и др. Портал также предоставляет механизмы поиска полнотекстовых изданий, размещенных в Электронной библиотеке Республики Карелия.

При создании Электронной библиотеки Республики Карелия (http://elibrary.karelia.ru) разработчики руководствовались определением электронной библиотеки как коллекции локальных и распределенных информационных ресурсов, объединенных единой идеологией структуризации и доступа. Описание ресурса в ЭБ соответствует международному стандарту Dublin Core (формат метаданных, позволяющий создавать сокращенное библиографическое описание конкретного издания).

При этом специфика ЭБ РК заключается в том, что к размещению в ней, в основном, принимаются книги ученых РК, карельских писателей, авторов, пишущих о Карелии, издания, хранимые в фондах библиотек республики. Кроме того, в электронной библиотеке представлены издания, активно использующиеся в образовательной деятельности учебных заведений республики Карелия, например, дореволюционные издания для студентов филологического факультета ПетрГУ.

К услугам пользователей предлагается бесплатная регистрация на сайте ЭБ. Зарегистрированный читатель имеет доступ к полным текстам ресурсов, может создавать личные коллекции изданий. Регистрация дает возможность сбора более детальной информации о пользователях ЭБ.

На данный момент Электронная библиотека Республики Карелия содержит более 900 электронных полнотекстовых публикаций по различным отраслям знаний, в том числе более 200 электронных версий редких книг, изданных в XVIII, XIX веках, и не переиздававшихся после 1917 года. Это особенно актуально в контексте вопроса обеспечения учебного процесса (прежде всего на гуманитарных факультетах) первоисточниками и научной литературой. В ЭБ создан и формируется раздел для аспирантов, докторантов и соискателей, которые могут воспользоваться такими сервисами системы «Аспирантура» (http://aspirant.karelia.ru), как доступ к цифровым учебно-методическим материалам, к систематизированной информации об аспирантуре, о диссертационных советах ПетрГУ. Кроме этого система позволяет управлять документооборотом, осуществлять учет и контроль и др.

По заказу министерства образования РК для поддержки процессов принятия решений была создана специализированная ГИС «Образование в Республике Карелия» (http://maps.edu.karelia.ru), в которой содержится информация обо всей сети учреждений образования республики (1050 учреждений).

В настоящий момент ГИС представлена двумя основными разделами: «Справочник» и «Подготовка специалистов».

В разделе «Справочник» можно получить не только картографическую информацию о местоположении учреждения в Карелии на уровне – населенный пункт (в г. Петрозаводске – на уровне здания), но и просмотреть «паспорт учреждения», представляющий полную

31

информацию о каждом из них как о юридическом лице. Структура базы данных справочника составлена в соответствие с типологией учреждений, принятой в системе образования РФ.

Раздел «Подготовка специалистов» включает в себя картографическую информацию о расположении учреждений, осуществляющих профессиональную подготовку на уровнях – начальное, среднее, высшее образование, «паспорт учреждения» и данные о порядке получения профессионального образования, такие как необходимое образование, форма обучения, время обучения и др.

Картографическое интернет-представление данных о системе образования РК позволяет использовать представленную информацию не только специалистам управления образованием, но и гражданам для получения актуальной информации, в том числе по учреждениям профессиональной подготовки для получения профессионального образования с учетом территориального распределения сети образовательных учреждений в РК.

ГИС «Образование в Республике Карелия» создана на базе программного обеспечения WebMap, которое делает картографическую (пространственную) информацию доступной для просмотра и анализа широкому кругу заинтересованных пользователей, позволяет работать с интерактивными картами посредством обычных web-браузеров, представляя информацию в простом и наглядном виде.

На пользовательское рабочее место передается растровое изображение, сформированное сервером на основе обработки векторных графических данных. Серверное программное обеспечение состоит из web-сервера IIS 6.0, платформы ASP.NET 2.0 и COM объекта WebMap.

Представленные выше Образовательный портал Республики Карелия, система «Аспирантура» являются web-приложениями, реализованными и функционирующими под управлением Oracle Application Server. Приложение реализовано средствами Oracle Application Portal 10g, в котором интегрированы стандартные решения Oracle и разработанные на языке Java компоненты (портлеты). Выбор данных фирменных средств обусловлен масштабируемостью решения, необходимостью обеспечения высокой скорости обработки запросов, стабильной работы в условиях возможных пиковых нагрузок, защиты данных (механизмы сохранения целостности, резервного копирования, разграничения доступа). По этим же причинам база данных Oracle является ядром Электронной библиотеки Республики Карелия.

Разработку и программно-техническое сопровождение представленных систем осуществляет региональный центр новых информационных технологий ПетрГУ.

32

СИСТЕМА ДЛЯ ON-LINE ТЕСТОВ – VIRTUALTEST К.М. Спиров Kspirov@didactaconsult.com, К. Великов s_velikov@tu-sofia.bg,

М.К. Илиева mayail2002@gmail.com Технический университет – София, Болгария

Р. Зл. Златанова-Великова ralicazlatanova@abv.bg Медицинский университет – София, Болгария

SYSTEM FOR ONLINE TESTS - VIRTUALTEST

К.М. Spirov, S.К. Velikov, М.К. Ilieva Теchnical university – Sofia, Bulgaria

P. Zl. Zlatanova-Velikova Medical university – Sofia, Bulgaria

Дистанционное обучение одна из последних тенденций в развитии современного

образования, которая решает проблему ограничения для проведения обучения в точно определенном месте и в точно определенное время.

В настоящее время проблемы, которые существуют при этом обучении, это скорее отсутствие хороших моделей для общения между обучающим и обучаемым, чем техническое или программное обеспечение.

Целью настоящего доклада является представление одной системы для создания базы данных, состоящей из проблем для решения в среде интернета и решение он-лайн тестов.

Основные характеристики системы для тестов – VirtualTest Предложенная информационная система для on-line тестов создана на базе Microsoft

технологий, при этом использована MS Access база данных и ASP как скрипт язык для реализации функциональности системы.

Интерфейс. Роли в системе три: Администратор, Преподаватель, Обучаемый (фиг. 1). Функции администратора: предоставление прав остальным участникам в системе;

открытие новых дисциплин; открытие групп/классов обучаемых; поддержка базы данных (проблемы для решения, преподаватели, обучаемые, результаты обучаемых); архивирование баз данных.

Функции преподавателя: добавление/редактирование проблем в базе данных; редактирование познавательных структур; конструирование тестов; введение критерия для оценки; просмотр результатов обучаемых.

Функции обучаемых: доступ к дисциплинам; решение тестов и просмотр результатов.

Фиг. 1. Модель системы VirtualTest

База данных (фиг. 2). Роли в системе регламентированы следующими таблицами:

UsersStudents – данные об обучаемых, NewStudents – данные о первоначальной регистрации,

33

StudentsAccess – доступ обучаемого к определенным дисциплинам. Аналогичная группа таблиц предлагается и для преподавателей, зарегистрированных в системе.

Следующая группа таблиц связана со структурированием учебного содержания, согласно методике для конструирования дидактических тестов [1]: Courses – дисциплины, заложенные в системе, PS – таблица с познавательными структурами для каждой из дисциплин, Problem – таблица с проблемами, при этом для каждой проблемы указано из какой познавательной структуры она и соответственно к какой дисциплине относится. В системе также заложено использование различных по типу (только текст, текст и фигура, текст и формула) и виду (выборный, свободный, конструктивный) проблем для решения.

Фиг. 2. Модель базы данных системы VirtualTest

Последняя группа таблиц связана с оценкой и результатом теста. Основная таблица -

StudentsGrades. Она сохраняет информацию о результатах всех тестов по всем дисциплинам для студентов, при этом предусмотрена возможность измерения времени для решения теста и процента правильных ответов. Таблица Criteria дает возможность каждому преподавателю выбрать отдельную шкалу для контроля по каждой дисциплине.

Функциональность. Обучаемые - основные пользователи системы. Вход в систему осуществляется через потребительское имя и пароль. Следует выбор дисциплины, по которой будут решаться тесты. Предусмотрены: один тест для входящего контроля, 10 тестов для текущего контроля и один тест для конечного (заключительного) контроля.

Система предлагает два режима: Подготовка и Сделай тест. При выборе режима Подготовка соответствующий тест для текущего контроля может быть сделан неограниченное количество раз, при этом каждый раз проблемы в нем генерируются случайно из базы данных. Результаты, как и допущенные ошибки, видит только обучаемый. При выборе режима Сделай тест результаты сохраняются и видны обучающим.

Литература: 1. Спиров Кр. Аудиовизуальные и информационные технологии в обучении, изд. Дидакта Консулт, София, 2007

34

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АДАПТИРУЕМЫХ ВИРТУАЛЬНЫХ И ГИБРИДНЫХ ЛАБОРАТОРИЙ В СИСТЕМЕ СРЕДНЕГО, ВЫСШЕГО И

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ Я. Чернер ycherner@atelearning.com

Компания ATeL. LLC, США

WEB-BASED VIRTUAL LABORATORIES FOR SCIENCE AND TECHNOLOGY EDUCATION AND INSTRUCTOR TOOL FOR RAPIDLY

CREATING AND ALTERING VIRTUAL EXPERIMENTS Yakov E. Cherner

ATeL, LLC (Massachusetts, USA)

Повышение доступности Интернета и значительное улучшение качества и пропускной способности телекоммуникационных каналов позволяет ввести в широкий оборот принципиально новые высоко эффективные обучающие технологии. К их числу принадлежат виртуальные и гибридные лаборатории, в том числе разработанные компанией ATeL, LLC (Mass, USA) в сотрудничестве с ведущими американскими колледжами и образовательными центрами. Содержание, компоновка и дизайн этих учебных материалов, а также предлагаемые методики обучения с их использованием базируются на результатах последних исследований психологов, ведущих педагогов и специалистов в области когнитивных наук о том, как учащиеся разного уровня и, прежде всего, взрослые учащиеся, используют образовательные компьютерные ресурсы и каким требованиям эти ресурсы должны удовлетворять, чтобы обеспечивать максимальную эффективность.

Ядро виртуальных лабораторий (ВЛаб) составляют интерактивные симуляции, реалистично моделирующие устройство и работу оборудования и систем, встречаемых в повседневной жизни или на производстве. Фундаментальные принципы механики жидкости, теории теплоты, термодинамики, оптики, телекоммуникационных технологий изучаются в контексте работы бытовых приборов, автомобилей, систем отопления и теплоизоляции домов, мобильных телефонов, оптоволоконных устройств, медицинских приборов и даже игры в гольф. Каждая ВЛаб включает в себя расширяемую коллекцию онлайновых практических заданий (виртуальных экспериментов - ВЭ). В состав каждого ВЭ, кроме одной или нескольких моделирующих программ, входят описание эксперимента, пошаговые инструкции для выполнения работы, рабочая тетрадь учащегося и другие вспомогательные материалы. Кроме того, ВЛаб включают тестовые вопросы и задания, а также такие обучающие ресурсы как электронные учебники, описание моделей, справочники и т.п. Все ресурсы объединены таким образом, что дополняют друг друга и усиливают педагогический эффект.

Для повышения мотивации и интереса у учащихся фундаментальные законы и принципы рассматриваются в контексте природных явлений, технологических процессы, работы различных промышленных и бытовых приборов, а также спортивных игр. Таким образом, учащиеся видят прикладное значение и применимость получаемых знаний в реальной жизни и в производственной деятельности.

35

Рис 1. Виртуальная лаборатория “DISTILLATION: From Da Vinci’s Alembics to Modern Applications”

В этой лаборатории рисунки и изобретения великого Леонардо Да Винчи

используются в качестве контекста для стимулирования интереса учащихся и для введения в тематику химических процессов и технологий. Встроенные моделирующие программы позволяют учащимся, следуя по стопам гения, проследить его подход к усовершенствованию химического оборудования, перейти от набросков Леонардо к интерактивным трехмерным моделям средневековых дистилляторов, провести с ними эксперименты, а затем сравнить это с современным лабораторным оборудованием и выполнить множество химических экспериментов разного уровня, часть из которых не может быть осуществлена даже в хорошо оснащенных лабораториях.

Открытая архитектура обеспечивает высокую адаптивность представляемых виртуальных лабораторий, а наличие простых инструментов для адаптации позволяет легко и эффективно интегрировать лаборатории с существующими компьютерными и традиционными курсами и определять глубину и подробность рассмотрения материала в зависимость от уровня студентов (от средней школы до университета) и конечных целей учебного процесса. Таким образом достигается высокая степень персонализации учебного материала, что существенно повышает эффективность образовательного процесса.

На Рис. 2 приведены фрагменты виртуальной лаборатории «Датчики и их применение», которая помогает студентам через серию виртуальных экспериментов лучше понять физические принципы построения датчиков и преобразователей информации, а также их конструкцию и использование для автоматизации производственных процессов и экологического мониторинга.

36

Рис 2. Виртуальная лаборатория “SENSORS: Fundamental Principles and Applications”

Рассмотрение конструкций и принципов работы устройств, а также реальных

процессов с различных точек зрения обеспечивает междисциплинарный подход к обучению и позволяет учащимся перейти от понимания отдельных изолированных процессов и эффектов к осознанию полной картины со всеми ее особенностями. Это способствует лучшему пониманию обучаемым причинно-следственных зависимостей и, следовательно, взаимосвязей между функционированием основных узлов и компонентов систем, а также возможных проблем и сбоев в работе оборудования.

Виртуальные лаборатории могут объединяться с традиционными лабораториями и лабораториями удаленного доступа, образуя гибридные лаборатории.

Все продукты компании ATeL полностью соответствуют стандартам SCORM и другим требованиям к онлайновым материалам.

37

ПРОБЛЕМЫ ОРГАНИЗАЦИИ РАЗРАБОТКИ ЭЛЕКТРОННЫХ ИЗДАНИЙ

И.Г. Кревский, penzado@pnzgu.ru Пензенский государственный университет, Всемирный технологический университет

THE ORGANIZATION PROBLEMS FOR CONTENT DESIGN

FOR E-LEARNING I.G. Krevskiy

Penza State University, World Technological University

Одной из ключевых проблем обучения с использованием дистанционных образовательных технологий (ДОТ) является обеспечение учащегося учебно-методическим комплексом (УМК). В результате выполнения проекта «Единое окно», ряда других проектов, осуществленных различными вузами и организациями, в Интернете появилось достаточно большое число русскоязычных образовательных ресурсов. Однако, как при традиционном обучении, наличие большой библиотеки не отменяет необходимости в лекциях, практических занятиях и т.д., так при использовании ДОТ наличие большого числа различных ресурсов еще не означает обеспеченности учебного процесса всеми необходимыми ресурсами. Большая часть ресурсов не адаптировано специально под обучение с использованием ДОТ, среди них нет, естественно, специальных методических указаний, как осваивать конкретную образовательную программу или учебную дисциплину в соответствии с требованиями конкретного вуза. Все это сохраняет актуальность разработки УМК для обучения с использованием ДОТ.

УМК по образовательной программе или ее части включает в себя следующие компоненты. 1. Учебный план подготовки с указанием состава изучаемых дисциплин, необходимых

контрольных мероприятий, аттестаций и пр. 2. При подготовке по программам высшего образования – государственный

образовательный стандарт по специальности (направлению), по которому проводится подготовка.

3. Сведения об учебном заведении, организующем подготовку, руководителях, контактных лицах (как правило, методистах).

4. Набор комплектов электронных учебных материалов (ЭУМ) по отдельным дисциплинам.

5. Для комплекта по всей образовательной программе (или по последней ее части) - требования по написанию выпускной квалификационной работы. Если учебный план предусматривает проведение итогового междисциплинарного

государственного экзамена – должна быть представлена программа экзамена (порядок проведения экзамена, выносимые на экзамен вопросы и примерные задания).

Комплект ЭУМ по отдельной дисциплине включает следующие обязательные элементы.

1. Рабочая программа дисциплины. 2. Методические рекомендации преподавателям по проведению текущего контроля с

указанием видов и точек контроля. 3. Методические указания по изучению дисциплины для обучающегося. В них

должны быть четко указаны рекомендуемая последовательность изучения ЭУМ, план-график изучения дисциплины (с указанием точек контроля, видов и сроков отчетности), организация самоконтроля. Здесь же должны быть четко указаны итоговые требования к освоению дисциплины и способы проведения итогового контроля.

38

4. Методические указания по организации взаимодействия с преподавателем в процессе изучения дисциплины.

5. Основные ЭУМ, обеспечивающие изучение теоретического материала дисциплины.

6. ЭУМ, обеспечивающие получение студентами практических навыков, и поддержку их самостоятельной работы. Состав существенно различается в зависимости от специфики дисциплины и учебного плана.

7. Средства контроля знаний, которые могут включать компьютерные тесты или список вопросов зачета (экзамена) принимаемого в письменной форме.

8. Необходимое для изучения дисциплины дополнительное программное обеспечение либо четкие указания, какое ПО необходимо, и где его можно найти.

Также комплект ЭУМ по отдельной дисциплине может включать дополнительные элементы:

9. Хрестоматия по дисциплине (выполненная в виде набора текстовых и графических материалов либо интернет-ссылок на соответствующие материалы, либо комбинации того и другого).

10. ЭУМ справочного характера (словари, справочники и пр.) либо интернет-ссылки на них.

В докладе рассмотрены требования к основным типам ЭУМ и тестовым материалам, рекомендации по разработке ЭУМ.

Одной из наиболее острых проблем является привлечение к созданию ЭУМ преподавателей, стимуляция их труда. В докладе рассмотрены используемые организационные подходы к решению этой проблемы. Рассмотрен производственный цикл разработки УМК и отдельных ЭУМ.

39

О РЕСУРСАХ ПО ПРЕДМЕТАМ «РУССКИЙ ЯЗЫК» И «ЛИТЕРАТУРА» В ЕДИНОЙ КОЛЛЕКЦИИ ЦИФРОВЫХ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ (HTTP://SCHOOL-COLLECTION.EDU.RU)

О.В. Мурашева ovm@informika.ru, Е.Н. Деркачева den@informika.ru ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»

ABOUT RESOURCES IN SUBJECTS "RUSSIAN" AND "LITERATURE" IN THE UNITED COLLECTION OF DIGITAL EDUCATIONAL RESOURCES

(HTTP://SCHOOL-COLLECTION.EDU.RU) O.V. Murasheva, E.N. Derkacheva

The State Scientific Research Institute of Information Technologies and Telecommunications

В настоящее время одним из решающих факторов повышения качества образования является эффективное, полное и целенаправленное использование образовательных информационных интернет-ресурсов, способных удовлетворить образовательные потребности обучаемых по каждой предметной области, самому широкому диапазону специальностей, различным уровням образования, типам учебных заведений независимо от места нахождения.

В информационном образовательном пространстве представлен широкий спектр различных цифровых информационных ресурсов: учебники, учебно-методические пособия, справочники, базы данных, электронные библиотеки, хрестоматии, компьютерные тесты и т.д. Использование в учебном процессе цифровых образовательных ресурсов направлено на интенсификацию процесса обучения, реализацию идей развивающего обучения, совершенствование форм и методов организации учебного процесса, обеспечивающих переход от механического усвоения учащимися знаний к овладению ими умениями самостоятельно приобретать новые знания.

В рамках Проекта «Информатизация системы образования», было разработано Хранилище единой Коллекции цифровых образовательных ресурсов для систем общего и начального профессионального образования

Хранилище единой коллекции ЦОР, расположенное по адресу http://school-collection.edu.ru, находится в открытом доступе с 1 сентября 2006 г. и предоставляет всем заинтересованным участникам образовательного процесса бесплатный и свободный доступ через Интернет к качественному и полному набору разнообразных учебных материалов, представленных в Коллекции.

Ресурсы Коллекции представляют интерес для широкого круга пользователей и могут использоваться всеми участниками образовательного процесса: учителями при подготовке и проведении занятий, учащимися на уроках и для самостоятельных занятий, методистами, разработчиками учебно-методических материалов, родителями.

Коллекция включает в себя разнообразные цифровые образовательные ресурсы, методические материалы, тематические коллекции практически по каждому предмету школьного курса.

Хотелось бы особенно отметить многообразие цифровых образовательных ресурсов в Коллекции, относящихся к предметам «Русский язык» и «Литература» (рис.1 и 2).

Учителю очень важно в процессе обучения не просто донести «механически» до учеников необходимую информацию, но подать её в доступной и интересной форме так, чтобы урок стал информативным и запоминающимся. Грамотное и компетентное применение цифровых образовательных ресурсов Коллекции на уроках значительно облегчает эту нелёгкую задачу, а также экономит рабочее время преподавателя, давая возможность ученикам самостоятельно работать по заданной теме.

40

Конструирование учебного занятия с использованием ресурсов Коллекции позволяет преподавателю в значительной степени разнообразить урок и использовать отведённое учебное время наиболее эффективно. Одновременно с этим активное применение информационно- образовательных ресурсов помогает учителям и школьникам осваивать современные информационные технологии.

Рисунок 1. Типы ресурсов Коллекции по предмету «Русский язык»

Рисунок 2. Типы ресурсов Коллекции по предмету «Литература»

41

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ И НАУКЕ

INFORMATION TECHNOLOGIES IN EDUCATION AND SCIENCE

ПРИМЕНЕНИЕ CALS-ТЕХНОЛОГИЙ В СИСТЕМЕ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА ГОСУДАРСТВЕННЫХ УНИВЕРСИТЕТОВ

А.Н. Тихонов, Ю.В. Полянсков, Л.В. Кузнецова, А.В. Николаев, А.К. Скуратов, ccd@ulsu.ru

Ульяновский государственный университет, ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»

CALS-TECHNOLOGIES ADAPTATION INTO QUALITY MANAGEMENT SYSTEMS OF STATE UNIVERSITY

A.N. Tichonov, Yu.V. Polyanskov, L.V. Kouznetsova, A.V. Nikolaev, A.K. Skuratov

Ulyanovsk State University, SIIT&T «INFORMIKA»

Современное состояние дел в области внедрения систем менеджмента качества (СМК) в вузах, как правило, сводится к разработке инструкций по оформлению и хранению служебной документации, схем деятельности подразделений, порядка согласования и утверждения тех или иных видов документов. В лучшем случае начинается внедрение системы электронного документооборота. Однако нельзя повысить качество управления университетом и тем более качество образования за счет разработки самых идеальных стандартов, инструкций и документов, описания тех или иных процессов даже с использованием специально разработанных систем, например, BP WIN, Rational Rose, ARIS и т.п. Этот комплект документов не предполагает применение серьезных информационных систем и технологий управления, таких как CALS-технологии (Continuous Acquisition and Lifecycle Support - непрерывная информационная поддержка жизненного цикла), позволяющих управлять разнородными процессами в различных подразделениях и вузом в целом в единой информационной среде.

Активное использование CALS-технологий в управлении университетом обеспечивает повышение качества образования за счет контроля выполнения и актуальности рабочих планов, учебных программ, работы системы повышения квалификации преподавателей, подбора и своевременного обучения учебно-вспомогательного персонала и позволяет обеспечить конкурентоспособность вуза на рынке образовательных услуг. К тому же применение CALS-технологий может сыграть не последнюю роль в снижении неоправданных затрат на управленческий аппарат и материальное обеспечение учебного процесса.

Сегодня в России созданием единого информационного пространства на основе CALS-технологий занимаются в основном крупные, географически распределенные корпорации, такие как Газпром, РАО ЕЭС, Объединенная Авиационная Корпорация. Тем не менее, система вузов может также работать в едином ключе, поэтапно внедряя элементы CALS-технологий, в том числе и в СМК. Для этого необходимо разработать методику перехода вузов на работу в условиях единого информационного пространства, что является весьма нетривиальной задачей. Это потребует обследования учебного заведения и

42

формализации процессов, выполненных специалистами в этой области, разработки рабочих потоков и их реализации в PDM-системе (Product Date Management - системе управления данными), разработки баз данных о кадрах, финансах, учебных программах по курсам, факультетам, информационном и материальном обеспечении учебного процесса и т.п. Только после этого становится возможным эффективное управление вузом и действительное повышение качества образовательных услуг, т.е. создание реально действующей СМК.

Для решения столь сложной задачи, на наш взгляд, потребуется создание системы региональных консалтинговых центров на базе университетов, обладающих достаточным кадровым потенциалом, информационным и программным обеспечением соответствующего профиля, а именно системами класса PDM и ERP (Enterprise Resource Planning – планирование корпоративных ресурсов). Необходимо также обладать методическим обеспечением и опытом преподавания, позволяющим включать изучение этих систем в учебный процесс и заниматься подготовкой и переподготовкой квалифицированных кадров в сфере внедрения и использования указанных систем. Кроме того, на базе таких консалтинговых центров только и возможно производить адаптацию PDM /ERP-систем к условиям учебного заведения, т.к. изначально они были созданы для производственных предприятий и организаций.

Что касается Ульяновского государственного университета, то работа в этом направлении ведется достаточно давно. Еще в 1995 году в университете был создан Центр компьютерного проектирования, который в настоящее время преобразован в Центр CALS-технологий. Одной из важнейших задач этого Центра является изучение и внедрение в учебный процесс PDM/ERP-систем, составляющих основу CALS-технологий. Кроме того, сотрудниками Центра выполнен ряд крупных научно-исследовательских работ, направленных на внедрение CALS-технологий, с самолетостроительным предприятием ЗАО «Авиастар-СП», предприятием-авиаперевозчиком ГрК «Волга – Днепр» и др.

По результатам практических наработок в рамках Госконтракта «Научно-организационное, методическое и техническое обеспечение организации и поддержка научно-образовательных центров в области ИПИ-технологий» совместно с ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» выпущена монография «Особенности внедрения ИПИ-технологий на предприятиях России» и учебник «Основы ИПИ-технологий». Кроме того, разработан целый ряд учебно-методических пособий и учебно-методических комплексов по указанной тематике.

В части внедрения СМК выполнено описание процессов, происходящих в подразделениях вуза, оформлены в соответствии со стандартами служебные документы, разработано описание системы сбора, расчета и контроля показателей качества и др.

Таким образом, Ульяновский государственный университет готов создать консалтинговый центр по разработке методики внедрения систем менеджмента качества на базе CALS-технологий в системе государственного высшего образования.

43

РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ОЦЕНКИ И КОНТРОЛЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА РЕАЛИЗАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ

ПРОГРАММ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ Ю.В. Полянсков, Б.М. Костишко, С.Б. Бакланов, С.Г. Новиков,

С.Ю. Морозов, office@ioo.uven.ru Ульяновский государственный университет

ELABORATION OF ESTIMATION AND CONTROL QUALITY

REALIZATION EDUCATIONAL PROGRAMS CHARACTERISTICS MODEL WITH USE INFORMATIONAL SYSTEMS

Yu.V. Polyanskov, B.M. Kostishko, S.B. Baklanov, S.G. Novikov, S.Yu. Morozov Ulyanovsk State University

Внедрение систем менеджмента качества образовательных учреждений сопряжено со

сложной работой по выявлению и формированию показателей качества, оценка которых позволит осуществлять все процессы мониторинга и совершенствования деятельности. Существующие подходы к решению задачи организации стройной системы оценки показателей качества образовательных учреждений основываются на всестороннем анализе механизмов формирования показателей и их мониторинга, при этом часть показателей реализуется на основе данных социологических опросов. Применение математических моделей и строгих критериев в данных системах отражены, в основном, без описания механизмов и моделей расчетов, что ухудшает функциональность системы менеджмента качества на всех этапах анализа деятельности учебного заведения. Кроме того, предлагаемые модели сводятся либо к выбору ограниченной номенклатуры параметров и показателей качества, используемых для расчета, либо к усложнению математической модели, что ограничивает восприятие и прозрачность оценки. По этим причинам разработка доступной модели оценки, расчета и мониторинга показателей качества деятельности учебного заведения является актуальной задачей.

Разработка строгой математической модели, прозрачного механизма использования этой модели при оценке и контроле качественных и количественных показателей реализации образовательных программ с использованием информационных систем менеджмента качества образовательных учреждений значительно сократит время оценки, повысит достоверность, адекватность и качество получаемых результатов, а также предоставит механизм для оценки и сравнения деятельности различных учебных заведений по единому механизму и методике.

Таким образом, данная работа направлена на создание модели, формализующей показатели качества учебного процесса и процедур их оценки и контроля, основанной на измеряемых параметрах деятельности образовательного учреждения.

В основу механизма расчета и контроля показателей качества закладывается математическая модель, учитывающая постоянный мониторинг и оценку большого числа измеряемых параметров качества.

Реализация предлагаемой модели и механизма ориентирована на применение в комплексной информационной среде менеджмента качества образовательного учреждения.

В ходе выполнения работы решались следующие основные задачи: • Анализ существующих методик расчета, оценки и контроля показателей

качества деятельности образовательного учреждения. • Описание методики расчета, оценки и контроля показателей качества учебного

процесса, основанного на объективно измеряемых параметрах деятельности образовательного учреждения.

44

• Разработка номенклатуры параметров и показателей качества и механизма расчета итогового показателя качества учебного процесса.

• Описание алгоритма и математической модели расчета показателей качества по процессу системы менеджмента качества, основанных на международных стандартах, с учетом процесса постоянного мониторинга и оценки большого числа измеряемых параметров качества.

• Описание обобщенного механизма расчета показателей качества по другим видам процессов в образовательном учреждении.

• Разработка функционального описания механизмов сбора и расчета показателей качества деятельности образовательного учреждения, а также механизмов контроля показателей.

• Разработка информационного описания системы сбора, расчета и контроля показателей качества.

• Подготовка технического задания на разработку информационной системы оценки и контроля качества деятельности образовательного учреждения по реализации образовательных программ, включающего описание необходимых блоков и модулей в составе системы.

Основным достигнутым результатом работы является формализованное описание математической модели расчета показателей качества деятельности образовательного учреждения, а также техническое описание информационной системы, способной решать сложные задачи мониторинга и оценки показателей качества. Особенностью модели является ее универсальность, открытость, возможность интеграции большого числа параметров и показателей качества, а также ее формализуемость для использования в комплексных информационных системах менеджмента качества. Кроме того, модель предполагает постоянное улучшение за счет введения новых параметров и показателей, что отражается на качестве получаемых результатов оценки.

Применение реализованной модели и механизма оценки показателей качества образовательных учреждений возможно на любом уровне образования и по любому процессу.

45

СНИЖЕНИЕ РИСКОВ В ПОЛУЧЕНИИ КАЧЕСТВЕННОГО ВЫСШЕГО ТЕХНИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Б.В. Палюх, В.В. Белов, С.В. Большаков, common@tstu.tver.ru Тверской государственный технический университет

DECREASEIN RISKS IN RECEPTION OF QUALITATIVE

SUPREME TECHNICAL EDUCATION B.V. Paljuh, V.V. Belov, S.V. Bolshakov

Tver State Technical University

В целом ситуацию с обеспечением качества подготовки специалистов в России нельзя назвать благополучной из-за воздействия ряда факторов, связанных, в том числе, с сокращением финансирования вузов. Негативные процессы в высшей школе, которые имели место в 90-х годах, не могли не сказаться на самой сущности вуза как центра науки, образования, культуры, центра духовности и нравственности. В техническом образовании сегодня видна очень значительная прореха: отсутствие теоретического и практического знакомства с новыми технологиями всей цепочки от исходных материалов до конечного продукта, хотя в концептуальных, фундаментальных знаниях наши специалисты не уступают зарубежным. Выход – в подготовке новых кадров, знакомых не понаслышке с современными технологиями. Кроме того, современные задачи управления качеством высшего технического образования требуют принятия нестандартных решений на всех уровнях управления высшей школы на основе использования опыта и знаний заинтересованных лиц, а также применения математических методов и моделей, информационных и телекоммуникационных технологий.

Снижение рисков в получении качественного высшего технического образования определяется показателями качества образования, которые зависят от множества факторов и вычисляются в условиях неопределенности исходной информации. Основные условия нормального функционирования университета состоят в непрерывном контроле показателей качества и их поддержании на заданном уровне. Если один или несколько показателей начинают отклоняться в худшую сторону от заданного уровня, то необходимо выявить и ликвидировать причину этого отклонения. Актуальной является задача разработки информационно-аналитической системы, которая предназначена для управления, в частности, оценки качества образования в вузе. Система должна позволять контролировать ход процесса обучения на основе сбора и анализа данных, анализировать причины изменения качества образования, производить интеллектуальный анализ данных, представлять рекомендации по повышению качества образования [1].

Основным источником информации при оценке качества образования в вузе является субъект обучения – студент, поэтому важна полная, достоверная и объективная информация о каждом студенте на всех стадиях обучения, начиная от поступления в вуз и заканчивая выходом на рынок труда. Необходима также информация об учебных программах, о личных достижениях студентов, результатах их учебной деятельности и т.п. В качестве показателей и критериев качества образования могут выбираться количественные и качественные показатели, характеризующие не только учебную деятельность, но и психологическое и физическое развитие студента. При анализе данных важны учет условий финансирования вуза, контингент педагогов, материально-техническая база вуза.

Несомненно, существует ряд проблем, которые могут возникнуть при построении такого рода информационно-аналитических систем [2]:

1) в стране катастрофически не хватает подготовленных кадров и организаций, способных взять на себя реализацию подобных «наукоемких» проектов. Для того чтобы созданная система не являлась изначально ущербной, необходимо мобилизовать все

46

имеющиеся ресурсы, и, прежде всего, сюда относится вовлечение необходимого числа авторитетных специалистов в сфере построения аналитических систем для вузов;

2) в настоящий момент в большинстве российских высших учебных заведений информатизация административной, учебной и научной деятельности либо недостаточна, либо полностью отсутствует. Те же вузы, в которых уже созданы отдельные модули, позволяющие автоматизировать определенные виды деятельности, используют каждый свои собственные подходы к решению проблемы. В результате складывается ситуация, при которой вузы несут дополнительные издержки на разработку системы при отсутствии гарантий достижения поставленных целей, а используемые подходы зачастую несовместимы и осложняют задачу построения систем, объективно оценивающих качество образования;

3) возможна ситуация засекречивания всей собранной информации, когда к ней открыт доступ лишь узкой группе управленцев. В этом случае общество как важнейший потребитель информации будет получать тщательно отфильтрованные данные и не сможет оценить обоснованность принимаемых вузом решений. Специалисты настаивают, что открытой должна быть не только итоговая аналитика, но и методы ее получения для независимого профессионального контроля;

4) при построении системы показателей качества образования очень важно сориентировать ее не только на фиксацию некоего образовательного результата, но и на учет большого числа факторов, обусловивших данный результат. Только в этом случае получаемая информация будет способствовать объективной оценке качества образования, принятию грамотных и обоснованных управленческих решений.

Библиографический список: 1. Большаков, С.В., Палюх, Б.В. Диагностика качества инженерного образования в ВУЗе / С.В. Большаков, Б.В. Палюх // Труды XIII Всероссийской научно-методической конференции «Телематика 2006». С-Пб. 2006. С. 185. 2. Палюх, Б.В., Большаков, С.В. Оценка качества образования в вузе с помощью интеллектуальных технологий анализа данных / Б.В. Палюх, С.В. Большаков // Вестник Тверского ГТУ. Тверь: ТГТУ, 2007. Вып. 10. С. 250.

47

ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОРТАЛ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ

УЧЕБНО-НАУЧНОГО ПРОЦЕССА К.Е. Афанасьев, А.В. Демидов, afa@kemsu.ru

ГОУ ВПО “Кемеровский государственный университет”

THE INFORMATION PORTAL OF PARALLEL CALCULATIONS FOR THE ORGANIZATION OF EDUCATIONAL-SCIENTIFIC PROCESS

K.E. Afanasyev, A.V. Demidov Высокопроизводительные вычисления на ЭВМ с параллельной архитектурой

получили широкое распространение в науке и промышленности. Следуя тенденциям рынка, российские ВУЗы все шире внедряют тематику параллельного программирования в свои учебные программы. Для выпуска качественных специалистов в данной области необходимо иметь как информационно-методические материалы для теоретической подготовки, так и многопроцессорные вычислительные системы для проведения практикумов.

Кафедра ЮНЕСКО по новым информационным технологиям КемГУ приступила к чтению спецкурсов по тематике параллельных вычислений с момента своего основания в 2000 г. За это время разработано несколько курсов и накоплен большой опыт по их ведению, а сотрудники кафедры используют высокопроизводительные ресурсы не только в учебных, но и в научно-исследовательских целях. Для систематизации имеющихся материалов и организации удаленного доступа к имеющимся кластерным системам, в КемГУ разрабатывается информационно-вычислительный портал, который является единым пространством для организации учебной и научной деятельности ВУЗа в сфере решения различных задач с использованием вычислительного эксперимента, организации научных конференций, хранения информационных ресурсов и работы с ними.

Доступ ко всем подсистемам Портала осуществляется через единую систему безопасности, что позволяет пользователю, зарегистрировавшись в системе, получить доступ ко всем его функциям в рамках имеющихся привилегий.

В качестве основных разделов Портала выделяются наиболее значимые, с точки зрения большинства пользователей, аспекты деятельности. По мере развития и реализации новых сервисов и информационных объектов Портала предусматривается возможность создания альтернативных (в т.ч. персонализированных) рубрикаторов, ориентированных на более узкие целевые группы пользователей.

Основные подсистемы Портала

Система удаленного доступа и управления распределенными вычислительными ресурсами – единая точка доступа к набору удаленных кластерных установок.

Система построена по трехзвенной архитектуре «клиент-сервер-сервер», где клиентским приложением является web-браузер, промежуточным сервером выступает соответствующий компонент портала («Менеджер вычислительных ресурсов»), а конечным сервером – удаленный кластер, где производится запуск программ.

Через портал пользователь может размещать в базе данных свои расчетные программы и задавать для них условия запуска. Менеджер вычислительных ресурсов просматривает базу данных и выбирает из нее новые задания, которые нужно отправить на удаленные кластеры. При обращении кластера за новым заданием, менеджер отдает ему файлы новой программы и забирает файлы результатов ранее отправленных программ. Для управления кластером на нем устанавливается удаленный агент, который осуществляет связь с менеджером и обрабатывает полученные от него команды по запуску приложений и передаче файлов.

48

Библиотека параллельных программ “HydroParaLib” представляет собой набор подпрограмм, реализующих различные численные методы решения задач гидродинамики со свободными границами. Программный код библиотеки реализован с использованием функций библиотеки MPI на языке программирования Fortran 90. В библиотеке реализованные следующие методы: метод граничных элементов (BEM); комплексный метод граничных элементов (CBEM); метод сглаженных частиц (SPH), метод естественных соседей (NEM); метод частиц (PM).

Каталог ресурсов - является хранилищем описаний электронных ресурсов и их полнотекстовых экземпляров. Пользователь может размещать новые ресурсы, выполнять редактирование, удаление ресурсов, передавать данные на экспертную оценку. По результатам экспертной оценки ресурс может быть опубликован (размещен) в каталоге ресурсов для просмотра.

Для обеспечения поиска информации на портале реализованы поисковые механизмы. Результатом поиска является список объектов (описаний ресурсов), который содержит информацию об объекте в зависимости от выбранных параметров просмотра. Предоставление полнотекстовой, ознакомительной или полнотекстовой-постраничной версии электронного ресурса осуществляется в зависимости от прав доступа пользователя электронной библиотеки.

Сервер конференций - централизованная система для обслуживания и информационного сопровождения научных конференций, с возможностью публикации информационных сообщений конференции, единой регистрацией участников на сервере конференций, подачи заявки на текущую конференцию, публикации тезисов и статей. Публикация информационных сообщений и других документов осуществляется посредством регистрации через Web-интерфейс самой конференции, а затем размещения необходимой информации.

Реализация портала велась в рамках выполнения проекта №РНП.3.2.3.4256 аналитической ведомственной целевой программы “Развитие научного потенциала высшей школы (2006-2008 годы)”.

49

СХЕМА ДОСТУПА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ РЕГИОНА К ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ИНФОРМАЦИОННЫМ РЕСУРСАМ

В.Б. Механов, mvb@pnzgu.ru Пензенский государственный университет

THE ACCESS SCHEME OF REGIONAL EDUCATION INSTITUTIONS

TO LEARNING INFORMATION RESOURCES V.B. Mehanov

The Penza State University

В данной работе рассматривается только факт наличия или отсутствия образовательного информационного ресурса (ОИР) с точки зрения пользователя, его целостность и возможность доступа к нему.

На рис. 1. показана схема доступа к ОИР образовательных учреждений региона. В качестве пользователей показаны учреждения различных уровней образования (среднего общего (СОУ), начального, среднего, высшего и дополнительного профессионального (НПО, СПО, ВПО и ДПО)), а также межшкольные методические центры (ММЦ) и региональный ресурсный центр (РРЦ). Взаимодействие осуществляется посредством телекоммуникационных каналов трех уровней:

• 1 уровень (ki1) – каналы, обеспечивающие подключение пользователей к

одному из операторов связи («последняя миля»); • 2 уровень (ki

2) – каналы, обеспечивающие транзитную передачу информации между операторами связи и от операторов связи к провайдерам;

• 3 уровень (ki3) – каналы, обеспечивающие выход во «внешний» Интернет.

Схему доступа можно охарактеризовать следующими свойствами: • распределенностью; • гетерогенностью; • иерархичностью; • недетерминированностью; • асинхронностью; • слабой структурированностью; • неоднозначностью.

В настоящее время многие авторы считают, что концепции баз данных релевантны вопросам организации хранения и доступа к ОИР и могут быть использованы при проектировании образовательных сетей. В то же время, очевидно, что во многих отношениях образовательный сайт не похож на базу данных. Это требует разработки новых подходов и технологий к решению возникающих задач: 1) формулировки запросов для поиска определенных страниц или ресурсов, которая, в свою очередь, может быть разбита на подзадачи:

50

ДПО

СПО

НПО

Рис.

1. С

хема доступа

образовательных учреждений региона

к образовательным

инф

ормационным

ресурсам

.

Интер

нет

В

нешний

траф

ик

РРЦ

ВПО

Внутренни

й траф

ик

. . .

. . .

СОУ

1L

M

1Z

. . .

. . .

. . .

. . .

. . .

ММЦ

121n

l1l2

lkm

1m

2m

t

1isj

l7m

l3k

1i

k 22k 1

2

k 23

k 21

k 21

k m1

k m1

k m3

k 13

k 11

k 11

. . .

k c11

k cz1

k c11

k c13

k cz1

k cz3

k ДПО

1k Р

РЦ

1k В

ПО

1k С

ПО

1

k ДПО

3k Д

ПО

3k С

ПО

3k В

ПО

3

k НПО

1

k НПО

3

51

а) поиска нужных страниц по содержанию; б) поиска нужных страниц или ресурсов на основе структуры связей, соединяющих эти страницы; в) поиска, требующего интеграции данных; 2) фактической выборки данных, представленных в структурированном виде, из HTML-страниц, их содержащих; 3) создания новых сайтов (может решаться либо с использованием некоторых исходных данных, хранимых в базах данных или в структурированных файлах, либо путем реструктуризации уже существующих сайтов); 4) кэширования и тиражирования данных.

Существующие методы решения указанных задач основываются на различных подходах и весьма разнообразны. В качестве основных моделей при поиске оптимальных решений, как правило, используются графовые модели и модели слабоструктурированных данных.

В работе предлагается единый подход к решению указанных задач, основанный на сетях Петри и методах тензорного анализа.

52

СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОЗДАНИИ ВИРТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ

УДАЛЕННОГО ДОСТУПА В ИНЖЕНЕРНОЙ ПОДГОТОВКЕ И НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Ю.Ф. Гортышов, С.А. Михайлов, kai@kstu-kai.ru Казанский государственный технический университет (КАИ) им. А.Н. Туполева

MODERN INFORMATION TECHNOLOGY IN CREATION OF THE

VIRTUAL INFORMATION-EDUCATIONAL REMOTE ACCESS ENVIRONMENT IN ENGINEERING PREPARATION

AND SCIENTIFIC ACTIVITY Y.F. Gortyshov, S.A. Mikhaylov

Одним из важнейших направлений развития современных образовательных

технологий является разработка систем дистанционного обучения и научных исследований и внедрения на их основе стандартов открытого образования [1].

Эффективная реализация данных технологий возможна на пути создания виртуальной информационно-образовательной среды вуза, объединяющей в едином информационном пространстве различные корпоративные системы управления вузом, электронные библиотеки, системы дистанционного обучения и тренинга, корпоративные системы тестирования, автоматизации научных исследований и др. В совокупности данные системы образуют виртуальные представительства учебных заведений [1], доступ к ресурсам которого осуществляется через Интернет. Виртуальное представительство обеспечивает централизованное управление обучением, используя корпоративные системы вуза, одновременно реализуя распределенный дистанционный процесс обучения.

Важной характерной чертой инженерного образования является большой объем лабораторных практикумов в учебном плане подготовки. В ходе выполнения лабораторных работ студенты используют дорогостоящие и уникальные стенды, установки (испытательные стенды, аэродинамические трубы, двигательные установки, пилотажные стенды, установки полунатурного моделирования, нанотехнологические установки и приборы и т.д.). В условиях дистанционного обучения реальные экспериментальные стенды заменяются моделями установок, создавая систему виртуальных лабораторий [2]. Виртуальные лаборатории являются важнейшей составной частью виртуального представительства технического вуза, обеспечивая, наряду с другими системами, все функции обучения и управления учебным процессом.

При реализации идеологии виртуального информационно-образовательного пространства и создания системы дистанционного обучения встает задача интеграции в единой информационной среде различных компонент виртуального представительства. Эффективным подходом к решению данной задачи является создание образовательного интернет-портала вуза как единой точки входа для персонифицированного доступа к информационным ресурсам КГТУ [3].

Рассмотрим архитектуру построения системы виртуальных лабораторий, интегрированных в структуру университетского интернет-портала и обеспечивающих удаленный доступ к выполнению виртуальных лабораторных практикумов и научных исследований.

Концепция и информационные технологии дистанционного управления уникальным оборудованием и автоматизированных учебных лабораторий

Перевод на дистанционную форму обучения возможен при условии обеспечения удаленных реальных измерений и управление физическим экспериментом, уникальной

53

установкой или стендом и их аппаратной и программной поддержки. Таким образом, основой дистанционных лабораторий является система дистанционного управления экспериментом (СДУЭ). СДУЭ должна обеспечивать возможность доступа к уникальным установкам и лабораторным ресурсам вуза из любой географической точки в многопользовательском режиме и в реальном масштабе времени.

Дорогостоящие уникальные экспериментальные установки и стенды в вузе, в основном, предназначены для научно-исследовательских работ, а также использования в учебном процессе при подготовке и переподготовке специалистов высшей квалификации. Степень использования таких установок в учебном процессе сильно ограничено сложностью и большими материальными затратами, а также малой пропускной способностью (не более 5-10 обучающихся в течение дня).

При создании СДУЭ уникальной установкой на первом его этапе необходимым условием является ее локальная автоматизация, т.е. создание автоматизированной информационно-измерительной и управляющей системы для установки, стенда или лабораторного макета. На втором этапе локальная автоматизированная система установки сопрягается с сетевыми и телекоммуникационными ресурсами (локальные, мобильные, глобальные сети), обеспечивающими дистанционный доступ к установке исследователю или студенту.

При обучении студента ввиду сложности установки и опасности некорректных действий нами предлагается вести физический эксперимент на уникальных установках в режиме виртуальной реальности. Под этим термином понимается экспериментальное исследование на виртуальной модели, полностью имитирующей работу реальной установки. Для создания такой виртуальной модели предлагается использовать экспериментальные файлы и базу данных, полученные с различных датчиков при различных режимах работы реальной физической установки. Экспериментальные файлы также дополняются мультимедийной информацией, записанной в режиме реального времени (видеофильмы и звуковые файлы работающей установки в различных режимах). При дистанционном обучении студент задает режимы работы установки, в соответствии с которыми виртуальная модель установки генерирует измерительную информацию с датчиков, а также ауди- и видеоинформацию в реальном масштабе времени, соответствующие реальным данным. Таким способом достигается полная эквивалентность эксперимента на виртуальной модели и на действительной установке.

Принципы построения и структура системы дистанционного измерения и управления экспериментом

В Казанском государственном техническом университете (КАИ) им. А.Н. Туполева для построения системы дистанционного измерения и управления и создания на ее основе системы виртуальных лабораторных практикумов используются технологии LabView (National Instruments, США). Структурная схема системы приведена на рис.1, функциональная схема представлена на рис.2. Основными компонентами системы являются:

• удаленные пользователи; • главный сервер; • дистанционные автоматизированные учебные лаборатории (ДАУЛ); • вычислительные центры и компьютерные классы ВУЗа. Основу дистанционной лаборатории составляет лабораторный сервер, подключение

лабораторных установок к которому осуществляется посредством устройств ввода-вывода, устанавливаемых либо на его системных шинах, либо подключаемых посредством соответствующих портов (COM, USB).

Функционирование ДАУЛ осуществляется по принципу клиент-сервер. Доступ удаленных пользователей (студентов или преподавателей) к лабораторным ресурсам (ЛР) осуществляется через глобальную сеть Интернет. Таким образом, для реализации СДУЭ необходимо обеспечить передачу данных между удаленными пользователями и ЛР, а так же управление распределенными ЛР. Для управления учебным процессом в рамках СДЭУ

54

необходима интеграция системы с корпоративной системой управления учебным процессом КГТУ.

Передача данных должна быть обеспечена по двум участкам: 1. Глобальная сеть Интернет (удаленный пользователь – главный сервер системы); 2. Локальная вычислительная сеть ВУЗа (главный сервер системы – лабораторный

ресурс). Идентификация и аутентификация пользователей производится на основе

информации, хранящейся в базе данных и доступной через СУБД MySQL. При такой реализации, регистрационные данные пользователей из базы данных можно получать как посредством приложений, разработанных при помощи скриптового языка PHP, так и посредством LabVIEW-приложений, использующих Database Connectivity Tools.

Измерительный сервер, получив запрос на измерение от главного сервера, конфигурирует устройство ввода-вывода, к которому подключен требуемая лабораторная установка и запускает процесс измерения. Результаты измерений возвращаются на главный сервер и отправляются пользователю.

Организация передачи данных Передача данных между дистанционными пользователями и главным сервером СДУЭ

в случае функционирования СДУЭ как независимой компоненты организован следующим образом:

Пользователь обращается к СДУЭ со своего компьютера через Интернет, используя стандартный браузер. Пользовательский интерфейс лабораторной работы публикуется в глобальной сети, в то время как сама программа, его реализующая, запущена на главном сервере системы, где так же работает LabView Web-сервер, обслуживающий запросы пользователей. По запросу пользователя происходит выдача web-страницы со встроенным в нее ActiveX-объектом, обеспечивающим взаимодействие с сервером. В качестве протокола передачи данных используется протокол http. Получив запрос на выполнение работы, система проводит аутентификацию пользователя и осуществляет допуск его к выполнению работы. Интеграция СДУЭ с системой управления учебным процессом КГТУ на основе портальных

технологий Система управления учебным процессом КГТУ им. А.Н.Туполева (ИИСУ) [4] построена

как корпоративный ресурс университета, обеспечивающий все функции управления учебным процессом.

Образовательный портал КГТУ строится на основе решения IBM WebSphere Portal. Одной из функций портала является обеспечение точки доступа к СДУЭ. Общая логика удаленного доступа в рамках виртуальной образовательной среды к СДУЭ является следующей.

1. Пользователь обращается к порталу через Интернет и входит в среду дистанционного обучения вуза.

2. Соответствующий сервис портала обращается к ИИСУ с запросом на авторизацию пользователя.

3. Приложение сервера ИИСУ формируют SQL-запрос по проверке полномочий пользователя (студент, преподаватель, курс обучения, оплата, учебный план обучения и т.п.).

4. Сервер базы данных ИИСУ выполняет SQL-запрос и возвращает результат соответствующему приложению ИИСУ.

5. Приложение ИИСУ преобразует результат в формат XML и возвращает данные соответствующему сервису портала.

6. Сервис портала обрабатывает полученные данные. В случае успешной авторизации сервис обращается через Интернет к СДУЭ, запуская приложение LabView.

В настоящее время в КГТУ им. А.Н. Туполева создан комплекс виртуальных лабораторных практикумов для радиотехнических специальностей [2]. В испытательной лаборатории прочности и надежности конструкций летательных аппаратов и Центра дистанционных автоматизированных учебных лабораторий Казанского государственного

55

технического университета ведется работа по автоматизации экспериментов на уникальных установках и организации дистанционного доступа к ним (аэродинамическая труба, стенды для прочностных испытаний опытного вертолета «АНСАТ» и т.д.) [5]. Интеграция на основе образовательного интернет-портала университета разработанных виртуальных лабораторий с корпоративными системами вуза позволит создать современную информационно-образовательную среду КГТУ.

Рис.1. Структурная схема системы дистанционного измерения и управления

экспериментом

56

Рис.2. Функциональная схема системы дистанционного измерения и управления

экспериментальной установкой

Литература: 1. Основы открытого образования. / А.А.Андреев, С.Л. Каплан, Г.А.Краснова и др.; Отв. Ред. В.И.Солдаткин. – Т.1. – Российский государственный институт открытого образования. – М.: НИИЦ РАО, 2002. – 676 с. 2. Ю.К. Евдокимов, В.Р. Линдваль, Г.И. Щербаков. LabView для радиоинженера: от виртуальной модели до реального прибора. М.: ДМК Пресс, 2007, 400с. 3. В.В. Крюков, К.И. Шахгельдян. Вопросы создания университетского образовательного портала как части информационной среды вуза. В сб. Интернет-порталы: содержание и технологии. Сб. науч. ст. Вып.4/[редкол.: А.Н. Тихонов (пред.) и др.]; ФГУ ГНИИ ИТТ “Информика” – М.: Просвещение, 2007. – 606 с. 4. Н.Н. Маливанов, В.М. Трегубов, Ю.А. Богомолов, Б.А. Старостин, Р.Н. Файзутдинов. Архитектура и принципы построения интегрированной информационной системы управления учебным процессом КГТУ им. А.Н. Туполева. Информатизация образования в

57

Республике Татарстан: опыт, проблемы, перспективы. Материалы Республиканской научно-практической конференции 21 марта 2006 г. Часть 2. – с. 100-104. 5. В.П. Наумов, С.А. Михайлов и др. Автоматизация прочностных испытаний несущей системы вертолетов. Современные технологии автоматизации, N4, 1999.

58

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СФЕРЕ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ЮЖНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА

Л.А. Крукиер, krukier@sfedu.ru Г.В. Муратова muratova@sfedu.ru С.А. Лазарева sv@sfedu.ru

Южно-Российский региональный центр информатизации (ЮГИНФО) ЮФУ

THE MAIN DIRECTIONS OF INFORMATIZATION AT THE SOUTHERN FEDERAL UNIVERSITY

L.A. Krukier, G.V. Muratova, S.A. Lazareva The Southern - Russian regional informatization center of SFU

Стратегической целью информатизации Южного Федерального университета (ЮФУ) является развитие и совершенствование научно-образовательной информационной среды, направленной на повышение качества образовательного процесса, уровня научных исследований и инноваций, на интеграцию ЮФУ в российскую и мировую систему образования. Для выполнения задач, поставленных в Программе развития ЮФУ, необходима глубокая модернизация инфраструктурных основ систем обучения и управления, а также систем поддержки научных исследований во всем комплексе ресурсов ЮФУ. Задачами модернизации являются:

• выравнивание уровней информационного развития основных структурных подразделений ЮФУ;

• создание современной инфраструктурной основы для формирования электронного университета;

• обеспечение доступа всех преподавателей ЮФУ к локальным и глобальным электронным ресурсам;

• создание современных центров обработки данных и обеспечение их бесперебойного функционирования;

• обеспечение административных служб современными средствами вычислительной техники;

• внедрение в учебный процесс современных средств мультимедиа и видеоконференцсвязи.

Кроме того, необходимо обеспечить создание единого комплекса технологий для оперативного управления всем вышеуказанным набором средств и систем с целью централизованной доставки учебной и управляющей информации. Создание аппаратно-программного комплекса должно привести к решению всех вышеуказанных задач.

Работы в области развития информационных технологий в ЮФУ в 2007 году были направлены на то, чтобы заложить основы для создания Единой образовательной информационной среды объединенного ЮФУ (ЕОИС).

Основными задачами в рамках построения ЕОИС являются следующие направления:

• выполнение комплекса работ в рамках создания единой образовательной информационной среды ВУЗа, в том числе модернизация АСУ и построение системы поддержки всех видов обучения в ВУЗе;

• обеспечение лицензионной чистоты программного обеспечения, используемого на рабочих местах преподавателей и студентов, в учебных аудиториях, а также в системе управления учебным заведением;

• оснащение учебных и научных лабораторий современными программными средствами и средами, в том числе научным ПО;

• формирование единой информационной и управляющей инфраструктуры на основе современных средств автоматизации.

59

Для решения поставленных задач в 2007 году были подготовлены проекты и выполнены работы по установке необходимого количества вычислительного оборудования для обеспечения функционирования существующих и новых автоматизированных систем управления. Были созданы новые участки магистральной информационной сети, объединяющей здания основных структурных подразделений ЮФУ. Реализован пилотный проект в ЮФУ-центр (Ростове-на-Дону) и запущен в эксплуатацию проект в технологическом институте ЮФУ (в Таганроге) по предоставлению беспроводного доступа к ресурсам ЮФУ в ряде зданий и помещений ЮФУ всем участникам учебного процесса.

Произведено встраивание в учебный процесс интерактивных и мультимедийных систем. Для повышения степени использования информационных технологий ППС и администрации ЮФУ были созданы мобильные рабочие места. В 2007 году была создана система контроля оригинальности учебных и научных текстов, произведена закупка базы рефератов и интеграция с крупными хранилищами научных текстов. В учебных подразделениях ЮФУ создана система регулярного мониторинга учебных достижений студентов в тестовой форме, обеспечен более полный сбор первичных данных о результатах учебного процесса. Созданы информационные системы, предоставляющие администрации ЮФУ сводные статистические показатели функционирования ВУЗа.

Анализ проведенных в ЮФУ работ позволяет констатировать: созданы технические и программные предпосылки для интенсивного внедрения новых информационных технологий в процесс обучения и процесс управления университетом. Дальнейшая реализация данного направления деятельности позволит Южному федеральному университету сделать существенный шаг на пути развития единой образовательной информационной среду ЮФУ, которая объединит образовательный и научный потенциал ведущих университетов в единую эффективную систему, способную обеспечить информационную поддержку управления образовательной, научной и хозяйственной деятельности вуза на базе современных телекоммуникационных технологий.

60

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИК ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В УПРАВЛЕНИИ И НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ ВУЗА

Г.В. Муратова muratova@sfedu.ru Л.А. Крукиер krukier@sfedu.ru А.А. Букатов baa@sfedu.ru; В.А. Кондратенко kondr@sfedu.ru, Южно-Российский региональный центр информатизации (ЮГИНФО) ЮФУ

IMPROVEMENT OF USING IT TECHNOLOGY IN MANAGEMENT,

SCIENTIFIC AND EDUCATIONAL PROCESSES AT THE UNIVERSITY G.V. Muratova, L.A. Krukier, A.A. Bukatov, V.A. Kondratenko

The Southern - Russian regional informatization center of SFU

Потребности современного общества и стремительные темпы развития информационно-коммуникационных технологий требуют от сегодняшнего вуза постоянного совершенствования информационных технологий, использующихся в основных сферах деятельности высшего учебного заведения. При этом необходимо не только «идти в ногу со временем», закупая современное компьютерное оборудование, но и разрабатывать новые и усовершенствовать существующие методики применения информационных технологий в деятельности вуза.

Совершенствованию информационных технологий, используемых в управлении и научно-образовательном процессе, а также разработке методик, обеспечивающих успешное применение данных технологий в современном учреждении высшего профессионального образования, посвящен проект, выполняемый в Южном федеральном университете, поддержанный Министерством образования и науки РФ в рамках аналитической ведомственной целевой программы "Развитие научного потенциала высшей школы (2006-2008 годы)".

Реализуемый проект включает следующие направления:

- развитие методов построения научно-образовательной сети (НОТС) ЮФО в направлении виртуализации магистрали НОТС на различных уровнях модели стека сетевых протоколов;

- разработка методов и средств выявления источников аномальной загрузки магистральных каналов, используемых в режиме статистического мультиплексирования несколькими абонентскими сетями;

- разработка методики использования авторитетных электронных образовательных ресурсов в учебном процессе Южного федерального университета;

- сбор данных для развития системы доступа к авторитетным информационным научно-образовательным ресурсам;

- адаптация Интегрированного информационного комплекса (ИИК) к работе в режиме распределенной информационной системы: согласование форматов данных, используемых в автоматизированных системах управления основных структурных подразделений ЮФУ, и совершенствование ключевых подсистем ИИК для использования их в образовательном процессе нового объединенного университета в условиях различного уровня информатизации образовательных учреждений, входящих в его состав.

В проекте реализуется современный подход к созданию Интегрирующего Информационного комплекса (ИИК), представляющего собой распределенную систему, обеспечивающую интеграцию в едином интерфейсе различных информационных научно-образовательных ресурсов, изначально разнородных по способам хранения и форматам данных. Использование такого подхода позволяет обеспечить высокую степень удобства и

61

эффективности при работе в единой интерфейсной среде, как с внутренними данными, так и с данными, поступающими из различных структурных подразделений современного вуза.

Для реализации этой задачи используются технологии баз данных, ориентированные на применение в корпоративных сетях распределенной обработки данных. Для обеспечения автоматизации управления и эффективного использования ресурсов применяются решения, основанные на использовании модульных компонентов. Для выполнения поставленных задач используются технологии и продукты Oracle, которые полностью отвечают представленным требованиям. Кроме того, архитектура СУБД Oracle рассчитана на работу с огромными объемами данных и обширными коллективами пользователей, она обеспечивает высокую производительность, масштабируемость и безопасность.

Для совершенствования системы телекоммуникационного доступа к научно-образовательным информационным ресурсам разрабатываются методы виртуализации сетевой инфраструктуры, которые позволяют значительно повысить совокупную эффективность научно-образовательной телекоммуникационной системы. Создание виртуальных логических структур на базе одной физической сети позволяет решать множество разноплановых задач, не устанавливая нового оборудования, и не увеличивая существенным образом нагрузку по обслуживанию сетевой инфраструктуры. В настоящее время технология MPLS и основанные на ней решения – это новейшие разработки в области технологий построения компьютерных сетей. Внедрение этой технологии позволит не только решить задачу построения виртуальных сетей, но также накопить ценный опыт по ее применению в сетях крупных научно-образовательных учреждений.

Анализ и выявление источников и причин аномальной загрузки магистральных каналов сети с использованием методов математического анализа позволяет определять большой класс проблем, идентификация которых другими средствами затруднена, либо невозможна. Новизна предлагаемого подхода заключается в том, что он использует методы математической статистики для определения аномалий в режиме реального времени, что позволяет оперативно выявлять и устранять возникающие проблемы в работе сети.

62

ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ВУЗА

Г.В. Муратова muratova@sfedu.ru, В.А. Кондратенко kondr@sfedu.ru, Т.М. Кияшко tmk@sfedu.ru О.Д. Орехова orehovaa@sfedu.ru

Г.В. Щетинин gtscheti@mail.ru Южно-Российский региональный центр информатизации (ЮГИНФО) ЮФУ

INFORMATION SUPPORT OF SCIENTIFIC PROCESSES AT THE

UNIVERSITY G.V. Muratova, V.A. Kondratenko, T.M. Kijashko, O.D. Orehova, G.V. Tschetinin

The Southern - Russian regional informatization center of SFU

Научная деятельность - одна из важнейших сторон деятельности сотрудников Вуза. Важнейшим фактором повышения уровня и качества образования в Вузе является проведение фундаментальных научных исследований по приоритетным направлениям развития науки и техники в области естественных, социально-политических, экономических, гуманитарных и технических наук.

Отсутствие автоматизации учета научно-исследовательских работ не дает возможности импортировать первичные данные о научной деятельности сотрудников в Информационный Интегрирующий Комплекс (ИИК). Поэтому в рамках концептуальной модели ИИК разработана подсистема «Ведение НИР», обеспечивающая сбор минимальной информацию о грантах, проектах, хоздоговорах, темах, и т.д. с целью публикации на сайте и дальнейшего использования в системах САППР ИИК.

Как определено в концептуальной модели, каждое подразделение Вуза может выполнять одну или более научно-исследовательских работ. Эти работы учитываются при анализе научной деятельности подразделения и Вуза в целом. Кроме того, индивидуальные научно-исследовательские работы выполняются сотрудниками подразделений, и эти работы учитываются при анализе научной деятельности сотрудников.

Сохраняемая в хранилище ИИК информация о научно-исследовательских работах состоит из следующих частей:

- общая информация; - список исполнителей; - объем финансирования. Реализация системы «Ведение НИР» обеспечивает выполнение следующих

функциональных требований, описанных в концептуальной модели: 1. ввод и модификация информации о НИР авторизованным пользователем, имеющий

соответствующие привилегии на уровне кафедры или факультета: - формирование общей информации (вводится обязательно); - формирования списка исполнителей (может быть ограничен руководителем работы); 2. ввод объема финансирования распределенного по годам (может быть вообще не

введен); 3. публикация списка НИР по выбранному подразделению. 4. ведение справочников по источникам финансирования администратором комплекса ИИК.

В настоящее время реализовано ведение информации по следующим видам работ: грант, тема или конкурс по научной программе, тема по проекту, тема по международному проекту, хоздоговор.

Общая информация Раздел «Общая информация» включает основные характеристики НИР такие, как

номер, наименование (гранта, темы и т.д.), аннотация, сроки выполнения, возможно, ссылку на сайт, а также некоторую дополнительную информацию, необходимую для систем САППР

63

ИИК. Дополнительная информация может, например, определять тип разработки (Прикладная, Фундаментальная, Научная и т.д.) или источник финансирования (федеральный бюджет, республиканские и местные бюджеты, средства фонда и т.д.). На рисунках 1, 2 показаны примеры общей информации.

Рис. 1 Примеры общей информации грантов

Рис. 2 Примеры общей информации проекта и темы по программе

Список исполнителей Раздел «Список исполнителей» определяет сотрудников Вуза, принимающих участие

в НИР и занимающих определенные штатные единицы НИР. Информация об участии сотрудника в НИР используется для оценки его научной деятельности. Сформированный список исполнителей имеет вид.

64

Рис. 3 Сформированный список исполнителей

Объем финансирования Раздел «Объем финансирования» включает информацию о распределении

выделенных на работу сумм по годам:

Рис. 4 Объем финансирования Неавторизованному пользователю предоставляется возможность вывода открытой

информации для выбранного подразделения в виде списка по заданному виду работ (грант, международный проект, тема по программе и т.д.).

Рис. 5 Список грантов

65

Для выбранной в списке работы можно вывести детальную информацию.

Рис. 6 Детальная информация по НИР

66

КОМПЛЕКС ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОБРАБОТКИ, ХРАНЕНИЯ И ВЫДАЧИ ЭЛЕКТРОННЫХ ДОКУМЕНТОВ В РОССИЙСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ БИБЛИОТЕКЕ

А.И. Вислый, visla@rsl.ru Российская государственная библиотека

П.С. Березовский, berezovskiy@shoft.ru ООО «Шофт»

SOFTWARE FOR PROCESSING, FILING AND PROVIDING WITH ELECTRONIC DOCUMENTS IN THE RUSSIAN STATE LIBRARY

Alexander Visly Russian State Library Pavel Berezovskiy

LLC «Shoft»

Являясь второй по величине библиотекой мира, Российская государственная библиотека хранит и предоставляет доступ к огромному количеству электронных материалов, а также обладает разветвлённой структурой, отдельные части которой могут быть географически распределены. Следуя последним тенденциям в библиотечном деле, РГБ осуществляет процесс сканирования книг и диссертаций для предоставления доступа к ним через глобальную сеть Интернет. Эта деятельность выявила ряд проблем. Во-первых, электронные экземпляры отсканированных документов необходимо надёжно хранить. Во-вторых, необходимо обеспечить читателям безопасный доступ к этим материалам. И, в-третьих, необходимо автоматизировать все технологические процессы по обработке поступающих в библиотеку документов, независимо от их формы представления. Компания «Шофт» разработала и внедрила в РГБ комплекс программных средств, позволяющий решить описанные выше проблемы.

Комплекс состоит из пяти систем: • система хранения библиографических записей «Метакс»; • АИС «Электронный депозитарий»; • система защищённого просмотра электронных документов «DefView»; • АИС «Контроль технологических процессов обработки документов»; • комплекс программных средств «MARC Tools» для работы с библиографическими

записями. Система хранения библиографических записей «Метакс»

Система «Метакс» предназначена для хранения библиографических записей и осуществления поиска по ним. Основные свойства системы:

• позволяет загружать библиографические записи в хранилище как в обычном, так и в пакетном режиме;

• обеспечивает работу сразу нескольких пользователей с хранилищем; • предоставляет возможность поиска по библиографическим записям с учётом

морфологии русского языка; • позволяет скачивать библиографические записи из хранилища в одной их четырёх

кодировок: UTF8, WIN1251, KOI8-R, CP866. АИС «Электронный депозитарий»

Электронный депозитарий позволяет консолидировать простаивающее дисковое пространство рабочих станций, серверов, RAID-массивов и других устройств хранения информации, имеющихся в РГБ, виртуализировать его и обеспечить возможность использования этого пространства для надёжного хранения электронных информационных ресурсов. «Электронный депозитарий» и «Метакс» интегрированы друг с другом, что

67

позволяет с одной стороны найти необходимую запись в «Метаксе» и автоматически получить соответствующей ей файл с данными из депозитария, а с другой – осуществлять поиск объектов в депозитарии по метаданным, хранящимся в «Метаксе». Электронный депозитарий:

• надёжно хранит электронные документы на ненадёжных ресурсах; • позволяет загружать данные как в обычном, так и пакетном режиме; • предоставляет возможность поиска объекта по метаданным; • осуществляет сбор статистической информации о работе с депозитарием. В настоящее время осуществляется опытная эксплуатация и наполнение депозитария

электронными материалами в производственном режиме. Система защищённого просмотра электронных документов «DefView»

Система «DefView» предназначена для предоставления безопасного постраничного доступа к документам в формате PDF с учётом вступившей в силу с 1 января 2008 года четвёртой главы ГК РФ, ограничивающей предоставление библиотеками материалов в электронном виде.

АИС «Контроль технологических процессов обработки документов» Автоматизированная информационная система «Контроль технологических процессов

обработки документов» предназначена для автоматизации контроля движения и соблюдения сроков обработки поступивших в РГБ экземпляров документов в процессе их регистрации и обработки. В процессе обработки документов происходит уточнение библиографического описания, которое по окончании обработки документов обновляется в интегрированной библиотечной системе РГБ.

Комплекс программных средств «MARC Tools» Компанией «Шофт» разработан набор программных средств для работы с

библиографическими записями. Данный комплекс включает в себя следующие средства: • программный модуль MARC SDK, предназначенный для синтаксического разбора

файлов, содержащих библиографические записи; • средство сравнения библиографических записей в графическом режиме с

возможностью создания новых записей на основе существующих; • редактор библиографических записей, позволяющий осуществлять проверку

структуры записей, а также их редактирование по шаблонам в пакетном режиме.

68

ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ОРГАНИЗАЦИИ ДОСТУПА К ПРОИЗВЕДЕНИЯМ В ЦИФРОВОЙ ФОРМЕ, ЗАЩИЩЁННЫМ АВТОРСКИМ ПРАВОМ

А.И. Вислый, visla@rsl.ru Российская государственная библиотека Д.А. Семячкин, semyachkin@shoft.ru

ООО «Шофт»

SOFTWARE FOR AN ACCESS CONTROL TO PRODUCTS WITH COPYRIGHTS IN DIGITAL FORM

Alexander Visly Russian State Library

Dmitry Semyachkin LLC «Shoft»

Вступившая в силу с 1 января 2008 года четвёртая глава Гражданского кодекса РФ

ограничивает предоставление библиотеками экземпляров произведений в цифровой форме, защищённых авторских правом, во временное безвозмездное пользование. Согласно новому закону теперь это возможно только при условии исключения возможности создать копии этих произведений в цифровой форме. Использование программных средств защищённого просмотра документов (система DefView), разработанных компанией Шофт, позволяет библиотекам в полной мере обеспечить выполнение требований ГК РФ.

Система DefView предназначена для обеспечения безопасного постраничного доступа к документам в формате Portable Document Format (PDF). Архитектурно система состоит из трёх уровней: презентационный (клиентский) уровень, логический уровень и уровень данных (рис. 1).

Презентационному уровню соответствуют клиентское и административное приложения. Административное приложение предоставляет возможность управления документами, коллекциями документов, пользователями, группами пользователей и их правами на коллекции. Клиентское приложение предназначено для:

• отображения страниц документа в виде набора изображений; • предоставления предпросмотра страниц; • осуществления навигации по страницам документа; • отображения количества страниц документа; • изменения масштаба просматриваемой страницы; • поворота просматриваемой страницы; • инвертирования цветов на просматриваемой странице; • загрузки документа полностью (при наличии соответствующих прав); • печати документа (при наличии соответствующих прав); • отложенной печати документа; • осуществления поиска слов и фраз внутри документа с дальнейшим выделением

найденных результатов на страницах документа. Клиентское приложение предотвращает несанкционированное копирование страниц

документа, запрещая снимок экрана и не кэшируя их в постоянной памяти компьютера пользователя.

69

Рис.1. Архитектура системы DefView

Логическому уровню соответствует сервер приложений, содержащий бизнес-логику управления данными. Бизнес-логика задаётся набором метаданных, описывающих документы, коллекции документов, пользователей, группы пользователей и их права на коллекции.

Уровню данных соответствует сервер хранения PDF-документов, предназначенный для:

• выдачи серверу приложений страниц документов в виде изображений разного размера и качества;

• выдачи серверу приложений документов в формате PDF; • осуществления поиска слов и фраз внутри документа с учётом морфологии русского

языка и выдачи на сервер приложений координат прямоугольников, соответствующим найденным словам на страницах этого документа.

Представленная архитектура обладает рядом преимуществ. Во-первых, она позволяет обеспечить большую безопасность и сохранность данных за счёт того, что доступ к ним осуществляется только через сервер хранения, с которым пользователи напрямую не взаимодействуют. Во-вторых, обеспечивает расширяемость системы, позволяя разрабатывать серверы хранения, работающие с произведениями в других форматах, и подключать их к единому серверу приложений.

В настоящее время начато использование системы DefView в Российской государственной библиотеке (РГБ) для обеспечения функционирования электронной библиотеки диссертаций (ЭБД) РГБ, которая насчитывает свыше 758 тыс. единиц хранения. На первом этапе РГБ приобрела одну серверную и 1500 клиентских лицензий системы, которые установлены в нескольких читальных залах РГБ. Это является началом полномасштабного перехода на систему DefView всех читальных залов, а также виртуальных читальных залов ЭБД РГБ, которых на данный момент насчитывается более 400 по всей стране.

70

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБНОСТЕЙ В СПЕЦИАЛИСТАХ НА РЫНКЕ ТРУДА ПРИ ЭНЕРГОСЫРЬЕВОМ И ИННОВАЦИОННОМ

СЦЕНАРИЯХ НА ПРИМЕРЕ ВЛАДИМИРСКОЙ ОБЛАСТИ С.М. Аракелян, Е.А. Архипова, И.А. Блохина, А.В. Духанов, В.В. Морозов,

О.Н. Позднякова, В.Г. Прокошев, kanch@vlsu.ru Владимирский государственный университет

THE SKILLED PERSONNEL’S DEMAND FORECAST FOR ROUGH AND

INNOVATION SCENARIOS OF REGION PROGRESS (FOR VLADIMIR REGION)

S.M. Arakelian, E.A. Arkhipova, I.A. Blokhina, A.V. Dukhanov, V.V. Morozov, O.N. Pozdnyakova, V.G. Prokoshev

Vladimir State University В мае 2007 года на базе Владимирского государственного университета в рамках

инновационной образовательной программы на 2007 – 2008 гг. организован круглый стол «Проблемы адаптации молодежи на региональном рынке труда и перспективы их решения» с участием Муниципального учреждения «Молодежный центр» г.Владимира, Государственной службы занятости населения Администрации Владимирской области, Департаментом по труду и занятости Администрации Владимирской области, Департаментом образования Владимирской области, Ассоциацией работодателей и товаропроизводителей Владимирской области, Комитета по молодежной политике Администрации Владимирской области.

Учитывая необходимость комплексного подхода к решению задач адаптации выпускников учреждений профессионального образования на рынке труда, остроту проблемы, связанную с отсутствием в регионе научно-обоснованного механизма прогнозирования рынков труда и образовательных услуг, а также, принимая во внимание решение круглого стола относительно создания структуры регионального уровня, обеспечивающей прогнозирование занятости выпускников образовательных учреждений Владимирского региона университет вплотную подошел к реализации работ по созданию программно-аналитического комплекса (ПАК) для прогнозирования потребности регионального рынка труда в выпускниках учреждений профессионального образования.

Функционирование ПАК предполагается развернуть на базе «Регионального центра содействия трудоустройству и адаптации к рынку труда выпускников образовательных учреждений ВПО» при Владимирском государственном университете.

В 2007 году завершено построение модели ПАК и проведена апробация методики прогнозирования потребностей на рынке труда на основе прогнозных данных ВРП, инвестиций в основной капитал и численности занятого в экономики населения, предоставленных Администрацией Владимирской области.

Суть методики состоит в следующем. Предполагается, что объем ВРП зависит от численности населения, занятого в экономике, и инвестиций в основной капитал. При этом учитывается инерционность («запаздывание») отклика от инвестиций в основной капитал. Экспертами было установлено, что величина такого запаздывания составляет один год. Исходя из вышесказанного, строится и проверяется на адекватность статистическая модель следующего вида:

( ) ( ) ( ) 0211 1 atatxaty +−+= , где ( )ty - оцениваемое значение ВРП в году t ; ( )tx1 - численность населения, занятого в экономике;

71

210 ,, aaa - коэффициенты модели На основе данной модели были выявлены коэффициенты эластичности,

показывающие степень влияния инвестиций и численности экономически-активного населения на объем ВРП. По данным показателям и прогнозным значениям ВРП и инвестиций в основной капитал строился прогноз.

Прогноз был выполнен по двум сценариям: энергосырьевой и инновационный. Последний от энергосырьевого отличается более высокими значениями ВРП и инвестиций в основной капитал.

На рисунке отображены диаграммы прогноза спроса в специалистах с высшим образованием в обоих сценариях с 2011 по 2015 годы.

Энергосырьевой сценарий Инновационный сценарий

Рисунок 1

На данном рисунке отмечается существенный рост потребностей в

квалифицированных специалистах при увеличении инвестиций в основной капитал для обеспечения заданного уровня ВРП. При этом к 2015 году заметна стабилизация спроса. При энергосырьевом сценарии рост спроса не существенен и к 2015 году заметно его снижение (возврат к исходному состоянию).

Таким образом, очевидно, что для развития Владимирской области по инновационному пути требуется в ближайшие восемь лет приблизительно вдвое увеличить выпуск квалифицированных специалистов.

Список источников: 1. Аракелян С.М., Архипова Е.А., Духанов А.В., Блохина И.А. Методы сбора, конвертации и размещения исходной информации в базе данных программно-аналитического комплекса для прогнозирования состояния регионального рынка труда [Электронный ресурс]: Четвертая Всероссийская науч.-практ. Интернет-конф. «Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России» - Петрозаводск, Петр.ГУ, 2007. Режим доступа: http://www.labourmarket.ru/conf4/reports/arakeljan.doc

72

РЕШЕНИЕ ВОПРОСОВ ОПТИМИЗАЦИИ РЕГИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ НА ОСНОВЕ КОНЦЕПЦИИ

«НАЦИОНАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА» С ПРИМЕНЕНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

С.М. Аракелян, А.В. Духанов, О.А. Назарова, А.М. Николаева, В.Г. Прокошев, Ю.В. Шленов, arak@vlsu.ru

Владимирский государственный университет

THE OPTIMIZATION’S APPROACHES REGIONAL EDUCATION

SYSTEM IN THE “NATIONAL UNIVERSITY” FRAMEWORK USING INFORMATIONAL TECHNOLOGIES

S.M. Arakelian, A.V. Dukhanov, O.A. Nazarova, A.M. Nikolayeva, V.G. Prokoshev, Yu.V. Shlenov

Vladimir State University

В современном мире, предъявляющем высокие требования к специалистам, роль высшего образования трудно преувеличить. В связи с этим встают вопросы о его качестве, доступности, возможностях улучшения. Основной целью данной работы является оптимизация финансовых и временных затрат на образование путем укрупнения учебного процесса. Актуальность данной темы обосновывается тем, что в России с нарастающей интенсивностью идут процессы интеграции учебных заведений разного уровня для консолидации опыта каждого из них с целью повышения эффективности образования (например, создание национальных университетов).

Современная система высшего профессионального образования предусматривает подготовку специалистов, бакалавров и магистров по широкому спектру специальностей. Несмотря на то, что специальности различны, они имеют в своих учебных планах общие дисциплины, обязательные для изучения. Отсюда появилась идея объединить некоторые этапы обучения студентов по различным специальностям в общий процесс. Сейчас учебный процесс осуществляется параллельно для различных специальностей, обуславливая тем самым некоторую «распыленность» как финансовых, так и временных ресурсов. После проведения укрупнения учебного процесса предполагается построение его древовидной структуры, обеспечивающей совместное изучение дисциплин на ранних этапах образования и постепенную дифференциацию в дальнейшем.

В данной работе рассмотрены два подхода к оптимизации процессов в региональной системе образования. Первый подход позволит в рамках конкретного вуза освободить часть аудиторий при соблюдении требований расписания. Второй подход позволит снизить затраты на транспортировку учащихся между вузом и удаленными населенными пунктами (предполагается, что освобожденные аудитории будут задействованы для довузовской подготовки старшеклассников).

Реализация первого подхода осуществляется путем применения оригинального эвристического алгоритма и базы знаний, в которой хранятся сведения о мерах схожести дисциплин смежных специальностей. На рисунке 1 представлен результат работа эвристического алгоритма на данных двух факультетов Владимирского государственного университета. Как следует из рисунка, применение первого подхода позволило освободить две аудитории общей вместимостью 75 посадочных мест.

Второй подход реализуется с применением геоинформационных систем, в которых осуществляется разбивка территории (например, субъекта РФ) на домены с населенными

73

пунктами, сосредоточенными вокруг городов с системообразующими вузами или крупных населенных пунктов с хорошо оснащенными учебными заведениями.

Рисунок 1. Пример перераспределения учебных групп

На рисунке 2 представлен пример домена во Владимирской области, основным узлом

которого является п. Лемешки. Кроме этого населенного пункта домен охватывает четыре поселка. Выделенной линией указан маршрут следования транспортных средств для перевозки учащихся. Лемешки расположен на федеральной трассе М7 «Волга» на удалении 12 км от Владимира. Тем самым, решается вопрос не только транспортировки учащихся до хорошо оснащенной школы, но и до одного из вузов г. Владимира.

В данной работе показан опыт Владимирского государственного университета в применении современных информационных технологий в решении хозяйственных вопросов при формировании системообразующего вуза на примере Владимирской области. Однако можно считать, что вышеприведенные подходы вполне применимы для других субъектов РФ с развитой системой путей сообщений.

Рисунок 2

74

ЭФФЕКТИВНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ РЕСУРСОВ НИР ВУЗА С ПРИМЕНЕНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

С.М. Аракелян, В.А. Гаврилова, А.В. Духанов, О.Н. Позднякова, dukhanov@mail.ru

Владимирский государственный университет

THE EFFECTIVE DISTRIBUTION OF FINANCIAL RESOURCES FOR UNIVERSITIES RESEARCH USING MATHEMATICAL SIMULATION

S.M. Arakelian, V.A. Gavrilova, A.V. Dukhanov, O.N. Pozdnyakova Vladimir State University

В современных условиях экономического развития руководителям большинства предприятий приходится решать задачу наиболее эффективного распределения денежных средств для поддержания должного благосостояния и эффективного развития своей организации. Целью данной работы является разработка математического и программного обеспечения для поддержки принятия решений по пошаговому долгосрочному планированию финансовых вложений в различные сферы деятельности предприятия с целью максимизации суммарного результата за весь рассматриваемый временной диапазон.

В данной работе рассматривается распределение средств в учреждении, выполняющем финансируемые научно-исследовательские работы (НИР), которые завершаются получением строго формализованных результатов (количество публикаций, защит диссертаций и т.д.).

На рисунке 1 представлена схема оценки объема финансирования на следующий период в зависимости от объема полученных результатов. Этот объем оценивается исходя из распределения средств по основным статьям расходов. На основе оценки объемов результатов текущего года с помощью многофакторной модели оценивается объем финансирования следующего года.

Рисунок 1. Схема оценки объема финансирования на следующий период в зависимости

от финансирования на текущий год и объема результатов

Целью оптимизация распределения финансовых фондов НИР является увеличение эффективности деятельности подразделения в течение заданного промежутка времени (по годам). Контролируемыми факторами в задаче являются обобщения затрат по статьям сметы:

75

расходы на заработную плату, на компьютерное оборудования и на научное оборудования по профилю НИР.

Эффективность деятельности подразделения определяется на основе бально-рейтинговой системы, с помощью которой оцениваются результаты НИР.

Оптимизация проводилась с помощью схемы Беллмана (метод решения задач динамического программирования) и методов нелинейного программирования.

Для проведения апробации методики была разработана компьютерная программа, которая реализует алгоритм нахождения оптимального распределения финансовых фондов подразделения. Проводились два типа экспериментов. «Ручной» эксперимент – пользователь сам задавал распределение суммы финансирования текущего года по статьям расходов. Оптимизация по схеме Беллмана – распределение финансовых средств определяется по алгоритму.

При сравнении полученных результатов мы увидели, что полученное финансирование при расчете по схеме Беллмана больше на 8%, чем при «ручном» расчете. Количество результатов больше при подсчете по схеме Беллмана по сравнению с «ручным» подсчетом.

Основным результатом работы является методика многошагового долгосрочного планирования бюджета подразделения, которая может быть использована в качестве средства сопровождения для принятия решений в долгосрочном планировании распределения финансовых фондов предприятия с целью получения максимальных результатов деятельности подразделения и необходимого финансового обеспечения его сотрудников.

76

ОТРАСЛЕВОЙ ЦЕНТР МОНИТОРИНГА И СЕРТИФИКАЦИИ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАМОТНОСТИ И ИКТ-КОМПЕТЕНТНОСТИ В

СИСТЕМЕ ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ А.К. Скуратов Skuratov@informika.ru

ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» Е.К. Хеннер henner@pspu.ac.ru

Пермский Государственный Университет С.А. Бояшова sb@testcentre.ru

Центр тестирования Санкт-Петербургского Государственного Университета Информационных Технологий, Механики и Оптики

В.В. Ярных VJarnyh@staff.mesi.ru Московский Государственный Университет Экономики, Статистики и Информатики

Н.А. Пашовкина pash@informika.ru ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»

SECTOR CENTRE FOR MONITORING AND CERTIFICATION OF

COMPUTER LITERACY AND ICT COMPETANCE IN THE RUSSIAN FEDERATION SYSTEM OF EDUCATION

A.K. Skuratov SIIT&T «INFORMIKA»

E.K. Henner Perm State University

S.A. Boyashova Saint-Petersburg State University of Information Tecnologies, Mechanics

and Optics Center for testing V.V. Jarnyh

Moscow State University of Economics, Statistics and Informatics N.А. Pashovkina

SIIT&T «INFORMIKA»

Высокий уровень компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности большей части населения страны является одним из ключевых условий успешности социально-экономического развития государства и становления гражданского общества.

В настоящее время в России отсутствует какая бы то ни было система мониторинга и сертификации ИКТ-компетентности. Вместе с тем, на территории России активно действуют как отечественные коммерческие, корпоративные, так и зарубежные организации, которые занимаются сертификацией в сфере компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности, устанавливающие собственные «стандарты» сертификации.

В российской системе образования также имеют место рассогласованность требований, предъявляемых к компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности пользователя, на разных этапах образования, отсутствие реального механизма систематической актуализации требований к уровню компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности выпускников образовательных учреждений системы непрерывного образования, отсутствие легитимности сертификатов компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности при проведении квалификационных процедур. Создание в области образования отраслевой системы мониторинга и сертификации ИКТ-компетентности позволит решить указанные проблемы, а также осуществлять государственную политику в вопросах формирования и оценки необходимого уровня компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности в соответствии с требованиями социально-экономического развития страны.

77

Создание Отраслевого центра мониторинга и сертификации (далее - Центр) является логичным шагом на пути создания отраслевой системы мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности. Деятельность Центра по мониторингу и сертификации уровня компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности должна учитывать эпапность российского образования и быть направлена на преемственность формирования компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности – от элементарной компьютерной грамотности к уровню профессиональной ИКТ-компетентности.

В связи с этим, для оценки уровня компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности предложен к реализации механизм компьютерного тестирования, включающий в себя двухуровневое исследование: оценку компьютерной грамотности (степень усвоения знаний, умений и навыков); оценку ИКТ-компетентности (когнитивной способности и рациональности в действиях - комплексная оценка, позволяющая оценить «эффективность» использования знаний, умений и навыков в единицу времени). Такая модель оценки позволяет создать максимально объективное и объемное представление о реальных возможностях испытуемого, и дает возможность говорить о высокой степени надежности испытания и объективности результата.

При создании методик контроля для определения уровня компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности, а также наборов контрольно-измерительных материалов в Центре будет учтен опыт, накопленный в отечественной и зарубежной системах образования, а также в вендорных системах тестирования ИКТ-компетентности. При этом сама отраслевая система сертификации должна стать максимально доступной, что обеспечивается: • в части информационного сопровождения – сайтом в сети Internet, публикациями в прессе, семинарами, и иными акциями и мероприятиями, направленными на разъяснение целей и задач системы; • в организационной части – максимальным приближением к пользователям географически (развитие региональной инфраструктуры отраслевой системы сертификации) и финансово, предоставлением равных возможностей для получения отраслевого сертификата компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности всем жителям России без исключения.

78

ОБЪЕДИНЕННЫЙ ЕВРОПЕЙСКИЙ ПРОЕКТ 2006. ИНФОРМАЦИОННЫЕ И КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ В РОССИЙСКИХ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ (JEP_27081_2006)

А.К. Скуратов, skuratov@informika.ru, Е.В. Захаревич, Н.А. Пашовкина Федеральное государственное учреждение «Государственный научно-исследовательский

институт информационных технологий и телекоммуникаций»

JOINT EUROPEAN PROJECT 2006. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES FOR

UNIVERSITY MANAGEMENT IN RUSSIAN UNIVERSITIES (JEP_27081_2006)

A.K. Skuratov, E.V. Zakharevich, N.A.Pashovkina Federal State Establishment «State Institute of Information Technologies and Telecommunications»

Проект ICT4UM направлен на внедрение, развитие и распространение ИКТ в

российской университетской среде, особенно в сфере управления высшими учебными заведениями. Целевой аудиторией проекта ICT4UM являются члены администраций и руководители неучебных отделений высших учебных заведений, ответственных за внедрение ИКТ.

Участники проекта ICT4UM: • Institute for Information Systems (IWi), Германия; • European Research and Project Office (EURICE), Германия; • Universidad de Valencia, Испания; • Information Multimedia Communication (imc) AG, Германия; • ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», Россия; • Тверской государственный университет, Россия; • Петрозаводский государственный университет, Россия; • Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий,

механики и оптики, Россия; • Н.А. Школяр, независимый эксперт.

Проект ICT4UM предусматривает: • изучение европейского опыта в области применения ИКТ для управления в высших

учебных заведениях на примере университетов Саарланда и Валенсии; • модернизация системы университетского управления в российских вузах-партнерах

посредством реорганизации отдельных управленческих процессов с перспективой дальнейшего применения в управлении любого высшего учебного заведения России;

• организация работы на базе ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» российского консультационного центра ICT4UM. Основные функции центра: информационное обеспечение проекта, координация деятельности российских участниках проекта, обеспечение взаимодействия ИКТ-специалистов и административно-управленческого персонала различных вузов между собой, информирование о ходе достигнутых результатов проекта посредством создания сопровождения Интернет-сайта ICT4UM;

• повышение квалификации ИКТ-специалистов и административно-управленческого персонала высших учебных заведений России в области ИКТ через проведение учебных семинаров по применению современных информационных и коммуникационных технологий для управления в высших учебных заведениях.

Ожидаемые результаты проекта ICT4UM:

79

• ознакомление российских высших учебных заведений с примерами наиболее эффективного применения ИКТ в сфере университетского управления, как в европейских, так и в российских вузах;

• усовершенствование управленческих процессов в российских вузах, участниках проекта, на основе изученных европейских примеров применения ИКТ в университетском управлении;

• обеспечение взаимодействия и обмена опытом в области применения ИКТ для университетского управления между российскими высшими учебными заведениями посредством функционирования российского консультационного центра ICT4UM;

• повышение квалификации российских ИКТ-специалистов и административно-управленческого персонала высших учебных заведений в области применения ИКТ для университетского управления.

Программа проекта рассчитана на 2008 - 2009 гг.

80

ИНТЕГРИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ПОВЫШЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ

РОССИЙСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ И СОДЕЙСТВИЯ ЭКСПОРТУ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ (ИАС ЭРО) О.К. Захарова, okz@informika.ru; А.К. Скуратов

Федеральное государственное учреждения «Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций»

INTEGRATED INFORMATION AND ANALYTICAL SYSTEM FOR

COMPETITIVE RECOVERY OF RUSSIAN EDUCATION AND PROMOTION OF EDUCATIONAL SERVICES EXPORT (IAS ERE)

O.K. Zakharova, A.K. Skuratov Federal State Establishment «State Institute of Information Technologies and

Telecommunications»

В соответствии с Планом мероприятий по поддержке развития экспорта образовательных услуг на период до 2008 года, утвержденным распоряжением Правительства Российской Федерации от 1 июля 2006 г. № 944-р, в конце 2006 года был создан и размещен в сети Интернет прототип Информационно-аналитической системы поддержки экспорта российского образования (ИАС ЭРО) «Российское образование для иностранных граждан» (http://russia.edu.ru/), открывший доступ к справочной, аналитической, методической и нормативной информации о российских образовательных услугах для граждан ближнего и дальнего зарубежья, включая страны СНГ и Балтии, а также соотечественников за рубежом, на русском и английском языках. В 2007 году была опубликована полнофункциональная версия ИАС ЭРО, дополненная пользовательскими интерфейсами на французском и испанском языках и получившая общее признание и одобрение на международном уровне.

Созданный источник информации, функционирующий в информационном поле международного образовательного пространства, призван продвигать российские образовательные услуги на международном рынке и удовлетворить потребности всех заинтересованных пользователей в сведениях по вопросам, связанным с поступлением и обучением иностранных граждан в российских учебных заведениях среднего и высшего профессионального образования, включая вопросы получения российской визы и пребывания на территории Российской Федерации во время обучения.

Кроме того, в рамках реализации проекта 2007 года для эффективного развития международного партнерства России в области образования с США, Испанией и Францией было создано информационное обеспечение этого сотрудничества, позволяющее гражданам и организациям этих стран получать, размещать и использовать информацию по различным аспектам двустороннего международного сотрудничества в области образования. Успешная реализация информационно-справочных систем международного партнерства России (ИСС МП) с США, Испанией, Францией не только обусловливает необходимость развития и сопровождения этих систем, но и делает актуальным тиражирование наработок, в частности, создание аналогичных систем по партнерству России с другими странами.

Анализ результатов работ 2006-2007 годов и запросов пользователей заставляют сделать вывод о необходимости дальнейшего развития перечисленных ресурсов и создании на их основе интегрированной информационно-аналитической системы повышения конкурентоспособности российского образования и содействия экспорту образовательных услуг.

В частности, высказывались пожелания организации доступа к наиболее востребованным материалам ИАС ЭРО на немецком, китайском, арабском, казахском,

81

вьетнамском, монгольском и других языках; о запуске ИСС МП с Германией. Поднимался вопрос об организации интерактивного сервиса, позволяющего зарубежному пользователю непосредственно во время сеанса выбрать российское учебное заведение (по направлению подготовки и географическому месторасположению), заполнить и отослать анкету абитуриента в выбранное учебное заведение; создании базы данных иностранных выпускников российских (советских) вузов; пополнению банка данных «Образование в России для зарубежных граждан» сведениями об учебных заведениях высшего и среднего профессионального образования, неподведомственных ФАО: это учебные заведения, находящиеся в ведении таких министерств и ведомств, как МИД, Минздравсоцразвития, Минкультуры, Минприроды, Минобороны, МВД, Минюст, Минсельхоз, Минтранс России, а также Федерального агентства по физической культуре и спорту и Федерального агентства по туризму.

Текущие изменения в нормативно-правовой базе сферы российского и международного образования и экспорта образовательных услуг требуют пересмотра и пополнения раздела с нормативно-правовой документацией и раздела, посвященного описанию текущего состояния российской системы образования. Кроме того, актуальным остается вопрос дальнейшего расширения аудитории ресурса с целью продвижения экспорта российского образования на рынке образовательных услуг и увеличения российского сегмента в международном образовательном пространстве. Здесь наиболее перспективным решением представляется размещение в системе дополнительных пользовательских интерфейсов ИАС ЭРО на наиболее распространенных языках с интеграцией их в уже разработанную систему. В то же время должны вестись работы по оптимизации структуры и графического дизайна интернет-страниц, отбору ключевых материалов и переводу их на представленные в системах языки, а по необходимости и с иностранных языков на русский.

Таким образом, продолжение работ, начатых в 2006-2007 годах, будет ориентироваться на активное развитие и сопровождение созданных ресурсов, их программной и содержательной частей, а также на разработку на основе ИАС ЭРО более крупномасштабной интегрированной информационно-аналитической системы (с тем же названием) с набором интерактивных сервисов и создание путем тиражирования наработок ИСС МП с Германией. Реализация работ по проекту в 2008-2009 годах позволит сделать следующий шаг на пути интеграции России в мировое образовательное пространство.

82

ЭЛЕКТРОННЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ МОДУЛИ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ТРАЕКТОРИЙ ОБУЧЕНИЯ

Д.В. Куракин, kurakin@informika.ru ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»

ELECTRONIC EDUCATIONAL MODULES FOR FORMATION OF INDIVIDUAL TRAJECTORIES OF LEARNING

D.V. Kurakin Federal State Establishment «State Institute of Information Technologies and Telecommunications»

Высокие темпы роста объёма профессиональных знаний и динамичность образования, стремительное развитие сетевого развития информационных отраслей порождают огромное количество сетевых образовательных продуктов.

В мировой системе обучения, и в частности, интернет-обучения. Многие вузы самостоятельно занимаются разработкой сетевых образовательных средств, в том числе, сетевых курсов, адаптируя их под свой профиль и имеющуюся материально-техническую базу.

Недостаточная разработанность основных теоретических вопросов в области стандартизации создания сетевых учебных средств, разработки технологических образовательных систем, отсутствие методик адаптации к российским условиям международных стандартов в сфере технологий обучающих информационных систем, является основным препятствием на пути создания качественных сетевых интероперабельных учебных продуктов.

В настоящее время сфера образования России нуждается в разработке технологических образовательных систем, позволяющих высшим учебным заведениям активно участвовать, в том числе, и в международном образовательном процессе.

Зарубежные стандарты разрабатываются уже почти 10 лет при участии тысяч организаций, поэтому чрезвычайно полезно использовать в нашей стране уже накопленный мировой опыт. Однако достижению желаемого результата должен предшествовать достаточно длительный подготовительный процесс, включающий внедрение современных достижений развития технологических систем в образовании, формализацию (стандартизацию) процессов взаимодействия системных компонент технологических образовательных систем, разработку интерфейсов, форматов и протоколов обмена информацией с целью обеспечения мобильности и эффективности учебного процесса в системе непрерывного образования.

Современные образовательные среды характеризуются высоким уровнем адаптивности и интерактивности с обучаемым. Это реализуется посредством пересмотра прежней концепции построения учебных материалом и процессов - основой новой концепции становится объектный принцип построения учебных материалов. В соответствии с данной концепцией учебный материал разбивается на части - объекты. В результате, происходит переход от больших негибких курсов к многократно используемым отдельным объектам обучения, доступных для поиска и включения в создаваемую индивидуальную траекторию обучения. Разработка объектов может вестись различными авторами, в различных средах и впоследствии они могут быть доступными для их использования из репозитария объектов.

Каждый элементарный объект обучения может включать в себя учебный текстовый или мультимедийный материал; глоссарий, понятия которого расшифровываются в данном тексте; элементы обсуждения (форум); элементы практических занятий; набор контрольных вопросов и тестов; метаданные объекта; инструкции для обработки информационного содержания объекта.

83

Множество элементарных объектов, объединённых в один в определённой последовательности (линейной или иерархической) образуют учебный курс. Получившаяся в результате подобного объединения структура представляет собой агрегированный объект обучения. В свою очередь агрегированные объекты-курсы могут естественным образом объединяться в учебные программы.

Одной из главных задач системы образования и науки является развитие в стране многоуровневой непрерывной системы профессиональной подготовки и повышения квалификации кадров. В этой связи актуальна задача вовлечения в процессы обучения как можно больше населения страны, дав им доступный способ получения необходимых знаний.

Увеличение количества обучающихся предполагается обеспечивать за счет вовлечения в процесс освоения знаний не только профессионалов-педагогов, желающих повысить свою квалификацию и умеющих самостоятельно формировать индивидуальную образовательную траекторию (из массива существующих электронных образовательных ресурсов, хранящихся на порталах), но и за счет любых других пользователей сети, желающих повысить свою компетенцию [1]. Для них предполагается предоставлять сервис в виде заранее подготовленных стеков (последовательностей) электронных учебных модулей (ЭУМ). Данным пользователям нужно выбрать название компетенции на странице образовательного портала, которую они хотят освоить, и далее включиться в работу по ее освоению. И в данном случае нет нужды жестко привязываться к учебным программам, планам и государственным образовательным стандартам – ведь речь идет только об освоении конкретных знаний, приобретении определенных навыков. В рассматриваемом варианте решается важная для индивидуума (но все же утилитарная задача) – освоить определенную недостающую компетенцию.

Рассмотрим основные положения по обеспечению желающих освоить дополнительно ту или иную компетенцию посредством предоставления им комплекта электронных учебных модулей, реализующего индивидуальную учебную траекторию на основе готовых электронных учебных модулей и модулей методической поддержки, размещенных в различных хранилищах ресурсов.

Для разработки метода конструирования образовательных траекторий по освоению компетенций (в нашем случае это область информационно-коммуникационных технологий) предусмотрено использование ссылочной модели совместно используемых объектов образовательного контента SCORM и стандарта на метаданные учебного объекта LOM. Модули методической поддержки (ММП) содержат описание последовательности ЭУМ и правила перехода между ними в соответствии с учебными траекториями изучения курса по предмету. ММП автоматически доставляет обучаемому последовательность ЭУМ, и он в процессе обучения далее освобождается от самостоятельного выбора перечня ЭУМ (данный трудоемкий процесс может выполнить только опытный преподаватель, а не рядовой пользователь Интернет, желающий повысить свою компетенцию в той или иной области ИКТ). Таким образом, задача разработчика - дать пользователю готовый стек ЭУМ, расположив его на образовательном портале.

Представление структурированного варианта полного учебного курса по предмету изложено в [2]. В соответствии с учебной программой курс разбивается на учебные разделы, минимальные по объему, но цельные по содержанию. В каждый раздел входят три модуля, соответствующих трем основным компонентам образовательного процесса: получение информации, практические занятия, аттестация (тестирование).

Каждый модуль содержательно и функционально полон в рамках учебного раздела. Информационный объем модуля на порядки меньше объема полного предметного курса, поэтому получение его по сети не представляет принципиальных трудностей (даже при наличии низких скоростей линий передачи). Пользователь должен иметь на своем компьютере программу-реализатор, которая для всех модулей одна и перекачивается только один раз в начале изучения предмета. На компьютере накапливаются полученные ранее модули.

84

Далее при создании электронных образовательных ресурсов модульной архитектуры необходимо предусмотреть вариативность представления модулей каждого типа (от более простого и понятного изложения до более углубленного и сложного). Вариативность относится и к информации, и к практикуму, и к тестированию.

При изучении определенного учебного раздела для пользователя следует подбирать сочетания Информация - Практикум- Тестирование (И-П-Т), исходя от степени его потребностей по глубине осваиваемого материала.

Таким образом, одиночный ЭУМ - это один кубик в модульной архитектуре с вариативным исполнением модулей по всем учебным разделам, а три кубика ЭУМ (И-П-Т) представляют учебный блок.

Модель SCORM (Shareable Content Object Reference Model) задает последовательность представления пользователю одиночных ЭУМ (SCORM представляет собой набор взаимосвязанных спецификаций и руководств. В модели выделяются два функциональных компонента: SCO (Shareable Content Object) и LMS (Learning Management System), первый из которых представляет собой совместно используемые объекты контента, а второй – систему управления учебным процессом).

Перейдем непосредственно к формированию перечня ЭУМ на примере изучения маршрутизаторов Cisco.

Сформулируем перечень ЭУМ, необходимых, например, для изучения маршрутизаторов Cisco, т.е. для освоения одной из компетенций при самостоятельной подготовке системного администратора. В качестве базы изучаемых тем выбрана книга [3]). Данный перечень тем рассматривается как последовательность ЭУМ. Изучение модулей должно идти с 1 по 22 тему с тестированием на каждом этапе, однако, возможны и исключения в периодичности при самостоятельной работе).

Последовательность ЭУМ

1. Введение в маршрутизацию Cisco: технология и компания

2. Введение в аппаратную часть Cisco

3. Введение в Cisco IOS

4. Пользовательский интерфейс Cisco IOS

5. Перемещение данных маршрутизаторами

6. Запуск маршрутизаторов и работа с ним

7. Резервное копирование маршрутизаторов Cisco

8. Введение в маршрутизируемые протоколы

9. Изучение основ IP

10. Настройка протокола IP на маршрутизаторе Cisco

11. Введение в сегментирование сети

12. Настройка протокола IPX

13. Введение в протоколы глобальных сетей

14. Введение в протоколы маршрутизации

15. Конфигурирование RIP

16. Использование IGRP и EIGRP

17. Конфигурирование OSPF

18. Введение в BGP

85

19. Изучение IS-IS

20. Основы обеспечения безопасности Cisco

21. Основы маршрутизации на коммутаторе Cisco Catalyst и PNNI

22. Справочник команд Cisco

Приведем пример XML–описания ЭУМ для изучения тем №№ 8,9,10,14. Вариант описания данного упорядоченного набора ЭУМ на языке XML представлен

ниже.

Файл imsmanifest.xml <?xml version="1.0" encoding="windows-1251" ?> <manifest identifier="manifest"

xmlns="http://www.imsglobal.org/xsd/imscp_v1p1" xmlns:adlcp="http://www.adlnet.org/xsd/adlcp_v1p3" > <metadata>

<schema>ADL SCORM</schema> <schemaversion>CAM 1.3</schemaversion> <adlcp:location>LOM_resource.xml</adlcp:location>

</metadata> <organizations default="collection"> <organization identifier="collection"> <title> Маршрутизаторы Cisco. Для самостоятельного изучения</title> <item identifier="item1"

identifierref="7AE89B7F-0A01-00F6-0123-A38980CAD24N"> <title> Введение в маршрутизируемые протоколы (категории

протоколов, модель OSI, уровень приложений, уровень представлений, сеансовый уровень, транспортный уровень, сетевой уровень, канальный уровень, физический уровень, типы и классы протоколов, протоколы с установлением соединения и протоколы без установления соединения, классовые и бесклассовые протоколы, инкапсуляция, тест)</title> </item> <item identifier="item2"

identifierref="7AE8A295-0A01-00F6-004E-2F0AE17CC11D"> <title> Изучение основ IP (адреса класса А, адреса класса В,

адреса класса С, организация подсетей, надсеть IP, IP и маршрутизаторы Cisco, тест)</title> </item> <item identifier="item3"

identifierref="7AE8A2B7-0A01-00F6-518N-3EUIU21WAF41"> <title> Настройка протокола IP на маршрутизаторе Cisco (IP и

интерфейсы Cisco, ICMP, использование утилит ICMP, Ping traceroute, Telnet, удаленное администрирование с использованием Telnet, rlogin, тест)</title> </item> <item identifier="item4"

identifierref="7AE8A721-0A01-00F6-004E-751L-0221PA9SSISU"> <title> Введение в протоколы маршрутизации (алгоритмы

маршрутизации, вектор расстояния, состояние канала, динамическое обновление, конвергенция, тест)</title> </item> </organization >

86

</organizations > <resources> <resource identifier=="7AE89B7F-0A01-00F6-0123-A38980CAD24N" type="webcontent" adlcp:scormType="asset" href="[PU78_GL01-P039]_[IM_01].html"> <file href="[PU78_GL01-P039]_[IM_01].html"/>

</resource> <resource identifier="7AE8A295-0A01-00F6-004E-2F0AE17CC11D" type="webcontent" adlcp:scormType="asset" href="[AH72_GL07-D018]_[IM_02].html"> <file href="[AH72_GL07-D018]_[IM_02].html"/> </resource> <resource identifier="7AE8A2B7-0A01-00F6-518N-3EUIU21WAF41" type="webcontent" adlcp:scormType="asset" href="[NN15_GL0U-R021]_[IM_01].html"> <file href="[NN15_GL0U-R021]_[IM_01].html"/>

</resource> <resource identifier="7AE8A721-0A01-00F6-004E-751L-0221PA9SSISU" type="webcontent" adlcp:scormType="asset" href="[SU81_GL12-P008]_[IM_01].html"> <file href="[SU81_GL12-P008]_[IM_01].html"/>

</resource> </resources> </manifest>

Литература: 1. А.Н. Тихонов, Л.Г. Титарев, Д.Л. Титарев, Д.В. Куракин. Современные подходы по созданию актуальных моделей непрерывного профессионального образования. Международная конференция «Информационные технологии и телекоммуникации в образовании и науке» (IT@T ES’2006), 19-26 мая 2006 г., Турция. 2. А.В. Осин «Мультимедиа в образовании: контекст информатизации», Издательство ООО «Ритм», Москва, 2005. 3. Джером Ф. Димарцио «Маршрутизаторы Cisco. Пособие для самостоятельного изучения», Издательство Символ-Плюс, Санкт-Петербург, 2003 г.

87

ПОВЫШЕНИЕ ПСИХОЛОГО-ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА В ВУЗЕ ПОСРЕДСТВОМ

ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ В.В. Кудинов, rebc2004@mail.ru

ГОУ ВПО «Московский государственный гуманитарный университет им. М.А. Шолохова»

THE HIGHERING OF THE PSYCHOLOGICO-PEDAGOGICAL

EFFECTIVENESS OF THE EDUCATIONAL PROCESS IN A HIGH EDUCATIONAL UNIVERSITY USING THE TECHNOLOGY OF

ELECTRONIC EDUCATION (E-LEARNING) V.V. Kudinov

Moscow State Humanitarian University of M.A. Sholokhov.

В настоящее время во всем мире на первый план в образовании выходит применение технологий e-learning. Наиболее актуальным это является в условиях вузовского обучения, где наблюдается процесс преобладания современных педагогических технологий, в том числе технологий электронного обучения, над традиционными.

Возможно, это является данью моде, но нам представляется, что современные условия постоянного повышения уровня информатизации общества определяют направления движения и развития его наиболее значимой и базовой структуры - образования.

В последние годы все чаще отмечается снижение эффективности традиционного обучения, как на уровне средней школы, так и на уровне вуза, проявляющееся в авторитарности педагогических требований, в учении, слабо связанном с потребностями обучающегося, с его индивидуальными ресурсами. Жесткая регламентация деятельности обучающихся на занятиях, принудительность обучающих процедур, зачастую приводит к непониманию студентами целей своих действий, к отсутствию осознания необходимости изучаемого материала и его практической значимости. В связи с чем, у студентов наблюдается отсутствие учебной мотивации, несформированность навыков планирования своей деятельности.

Современные педагогические технологии, и в большей степени технологии электронного обучения являются личностно-ориентированными, и направлены на развитие индивидуальных ресурсов обучающихся.

В отличие от представления знаний в готовом виде при традиционном обучении, в отсутствии возможности развития обучающихся выше их «зоны ближайшего развития», в преобладании объяснительно-иллюстративного и репродуктивного методов обучения, e-learning технологии предусматривают повышение уровня самостоятельной работы обучающихся в индивидуальном темпе с одной стороны, предоставляя возможности для широкого общения с другими обучающимися и совместного планирования своей деятельности с другой.

Что касается психологического аспекта оценивания знаний обучающихся, то электронные технологии обучения предоставляют возможность снизить роль стрессоров в процессе сдачи студентами зачетов и экзаменов, а также повысить уровень психологического комфорта на занятиях. Снижение тревожности при прохождении студентами аттестации, отсутствие страха перед наказанием и получением неудовлетворительной оценки, позволяет повысить мотивацию к учебе и инициативность студентов. Применение электронных методов обучения в вузе позволяет повысить уровень обучения и улучшить качество предоставляемых вузом образовательных услуг, а также обеспечивает большую гибкость в реализации образовательных целей вуза.

Решающую роль в развитии электронного обучения, конечно, сыграл Интернет. Электронное обучение дает вузам возможность повысить продуктивность, снизить уровень

88

затрат, связанных с проведением очных занятий, улучшить процесс обмена знаниями и довести до минимума расходы на обучение.

Применение электронных технологий обучения в вузе позволит: ∼ расширить спектр образовательных услуг высокого качества предоставляемых вузом и

обеспечить его постоянство с момента планирования учебного курса до его завершения; ∼ повысить результативность при прохождении студентами экзаменов; ∼ повысить привлекательность изучаемого материала за счет улучшения условий

получения образования; ∼ расширить возможности профессионального роста и повышения квалификации

педагогов вуза; ∼ предоставить педагогам вуза больший простор для изучения опыта коллег и

прохождения переподготовки; ∼ повысить количественный состав студентов вуза, проходящих обучение одновременно; ∼ снизить учебную нагрузку студентов; ∼ обеспечить более эффективное и своевременное обновление и распространение

обучающих ресурсов, а также увеличить их доступность; ∼ обеспечить непрерывность обучения студентов за счет снятия пространственных и

временных ограничений; ∼ обеспечить персональный график работы студентов и перечень учебных курсов с

учетом их интересов в рамках образовательного стандарта; ∼ проводить промежуточную и итоговую аттестацию в форме тестирования; ∼ повысить эффективность обратной связи для педагогов вуза и студентов и т.д.

Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод о том, что применение в высших учебных заведениях электронных технологий обучения благоприятно сказывается на психолого-педагогическом аспекте образовательного процесса, в том числе способствует развитию индивидуальных ресурсов студентов и преподавателей, формирует навыки целеполагания, самостоятельного мышления, инициативность и ответственность за выполняемую работу, а также снижает психологические нагрузки на студентов и преподавателей в процессе взаимного обмена знаниями.

89

CAD/CAM СИСТЕМА ADEM В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ В.В. Силин, silin@adem.ru

ООО «НПО АДЕМ» CAD/CAM ADEM SYSTEM IN EDUCATIONAL PROCESS

V.V. Silin

CAD/CAM/САРР ADEM – система сквозного проектирования, решающая спектр задач от формирования геометрического облика изделия до его изготовления, включая подготовку управляющих программ для станков с ЧПУ, с оформлением комплектов конструкторской и технологической документации в полном соответствии с требованиями ЕС ТПП.

К базовой функциональности, находящейся в ядре, можно отнести следующие возможности:

1. Плоское моделирование, черчение, оформление конструкторской документации, спецификаций.

2. Работа со сканированными изображениями бумажных чертежей, организация доступа к документам в модуле Архив.

3. Объемное твердотельное, поверхностное и гибридное моделирование 4. Получение чертежей от объемной модели 5. Анализ геометрии на корректность и технологичность 6. Подготовка управляющих программ на все виды механообработки с ЧПУ от 2Х до 5Х

включительно, с учетом процессов высокоскоростной (HSM) обработки на современном оборудовании.

7. Ускоренный ввод в эксплуатацию нового оборудования с ЧПУ благодаря развитому механизму постпроцессирования

8. Проектирование и планирование техпроцессов 9. Оформление тех. документации, сводных ведомостей для подготовки информации в

системы управления предприятием/производством (MES/PDM/PLM) И др. Речь идет о полном соответствии указанного функционала системы задачам,

ставящимся перед образовательным процессом. Исходя из этого вполне можно объяснить заинтересованность многих преподавателей технических ВУЗов в использовании АDЕМ в учебном процессе: пошаговое проведение студентов от геометрии до готового изделия в рамках единой системы является очень привлекательным в методологическом плане. Простота освоения, русскоязычный интерфейс, глубокая интеграция модулей позволяют преподавателям сосредоточиться на подаче самого материала, а не на освоении системы как таковой. Построение процесса обучения сквозному проектированию на основе одного продукта (вместо 5-7 аналогов на рынке САПР)– главное преимущество системы ADEM.

Исходя из современной демографической ситуации можно утверждать, что в ближайшей перспективе труд будет одним из самых дефицитных, если не самым дефицитным ресурсом в России. И кадровые проблемы, особенно в промышленности, в ближайшие годы представляются основным фактором, угрожающим не только развитию и преодолению технологического отставания от развитых экономик, но и сохранению существующего статус кво. Единственное средство преодоления этих проблем – резкое повышение производительности труда и уровня автоматизации производства, что невозможно без серьезного пересмотра существующих подходов в системе профессионального образования на всех уровнях, с начального до высшего.

Предлагаемая Группой компаний АДЕМ инновационная образовательная программа подготовки квалифицированных специалистов по прогрессивным методам металлообработки на основе использования сквозных технологий конструкторско-технологической подготовки производства включает в себя не только апробированные методики преподавания системы АДЕМ в различных ВУЗах России и странах бывшего СНГ,

90

но и методологические подходы (в том числе и дипломированные методики) к обучению в СПО, НПО и даже школах, начиная с 5-го класса.

В течение ряда лет различные образовательные центры в Москве, Санкт-Петербурге, Самаре, Челябинске, Харькове, Брянске, Юрге и других городах предлагают слушателям программы подготовки (и переподготовки) квалифицированных кадров различных уровней как на базе системы АDЕМ, так и на базе предлагаемого комплекса «малогабаритный станок с ЧПУ + система АDЕМ + методики + обучение».

91

IT-ТЕХНОЛОГИИ КАК СРЕДСТВО ПОДГОТОВКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНЫХ СПЕЦИАЛИСТОВ ДЛЯ

АВТОМОБИЛЬНОЙ ОТРАСЛИ В.Г. Шибаков kampi@kampi.ru;Р.Г. Хабибуллин hrg_kampi@mail.ru; И.В. Макарова kamIVM@mail.ru; Г.В. Маврин mavrin-g@rambler.ru

ГОУ ВПО «Камская государственная инженерно-экономическая академия» (ИНЭКА)

IT- TECHNOLOGIES AS MEANS OF COMPETITIVE EXPERTS TRAINING FOR AUTOMOBILE BRANCH

Shibakov V.G., Khabibullin R.G., Makarova I.V., Mavrin G.V. The state educational establishment of higher vocational training

«Kama state engineering and economic academy», Naberezhnye Chelny, Tatarstan

Необходимость в использовании инновационного подхода к организации и построению учебного процесса подготовки инженерных кадров диктуется целым рядом причин, таких как возрастающие объемы информации (как указывается в [1] за период с 2006 по 2010 год объем информации увеличится в шесть раз), ускорение процесса устаревания знаний, потребность в высококвалифицированных специалистах для динамично развивающейся экономики. Поэтому, если концепция системы образования будет формулироваться как «передача информации от преподавателя к обучаемому», то даже в случае передачи актуальных на сегодняшний день знаний, они не будут являться таковыми к тому моменту, когда обучаемый приступит к профессиональной деятельности.

Кроме того, система подготовки высококвалифицированных кадров, как и любая образовательная система, является достаточно инертной: потребности в специалистах определенного уровня и направления, продиктованные работодателями, могут быть удовлетворены не мгновенно, поскольку процесс обучения является достаточно длительным. В системе инженерного образования к настоящему времени существует масса проблем, стоящих как перед системой высшего образования в целом, так и перед техническими вузами в частности. Особенности инженерного образования, как правило, обусловлены спецификой тех отраслей, для которых ведется подготовка специалистов – чем динамичнее развивается отрасль, тем больших инвестиций требует лабораторная база для поддержания ее на современном уровне с учетом достижений науки, техники и технологий, и тем сложнее организовать подготовку конкурентоспособных специалистов.

Все вышесказанное вызывает необходимость поиска новых способов передачи информации в процессе обучения и формирования корпоративной культуры. Система образования в новых условиях должна решать принципиально новую глобальную проблему, связанную с подготовкой миллионов людей к жизни и деятельности в совершенно новых для них условиях информационного мира. Принципиально новых подходов потребует и проблема информатизации самого образования не только как стратегически важное направление развития собственно системы, но и как фундаментальная научная проблема.

Здесь можно выделить два основных направления информатизации образования: инструментально-технологическое, связанное с использованием новых возможностей средств информатики и информационных технологий для повышения эффективности системы образования; и содержательное, связанное с формированием нового содержания самого образовательного процесса [2]. Применение IT-технологий позволяет повысить эффективность педагогического инструмента, позволяющего получить новое качество образовательного процесса при меньших затратах сил и времени как преподавателей, так и обучаемых. При построении инновационной системы обучения следует помнить, что конкурентоспособную продукцию могут выпускать и обслуживать только конкурентоспособные специалисты, владеющие передовыми достижениями в области науки, техники и высоких технологий.

92

Целями создания инновационной модели подготовки инженерных кадров является воспитание информационной культуры, обеспечение у выпускников высокого уровня компетенций в области IT-технологий, превращение компьютера в «инструмент» для решения профессиональных задач. Такая модель должна выглядеть следующим образом:

• При изучении дисциплин общематематического, естественно-научного и общепрофессионального циклов обеспечивается необходимый минимум знаний и компетенций в области IT-технологий, связанный как с обработкой информации различных типов, так и изучением инструмента для решения общенаучных и прикладных задач. • Изучение дисциплин специального цикла обеспечивает ориентацию на конкретный вид профессиональной деятельности, что отражается в технологиях выполнения курсовых и дипломных проектов:

проектно-конструкторский - проведение инженерного анализа на основе CALS-технологий (CAD/CAМ/CAE – систем);

производственно-технологический – использование систем управления жизненным циклом продукции PLM и систем управления ресурсами предприятия ERP;

эксплуатационный – обеспечение рациональной организации и безопасности дорожного движения; надежной эксплуатации автомобильной техники, соблюдение экологических требований;

сервисный - исследование рынков сбыта, организацию продаж, техническое обслуживание и ремонт; обеспечение запасными частями и комплектующими.

Такой подход в сочетании с разработкой и внедрением индивидуальных программ обучения по договорам с работодателями и проведением производственных практик на местах будущей производственной деятельности позволит сократить сроки адаптации специалиста на конкретном рабочем месте, повысит его компетентность как в профессиональной сфере, так и в области высоких технологий, что обеспечит его конкурентоспособность на рынке труда.

Литература: 1. Проекты и решения: Прогноз всемирного роста объемов информации до 2010 года. http://erpnews.ru/doc1764.html 2. Кюршунов А.С. Роль программы Intel «Обучение для будущего» в профессиональной деятельности педагога. //Матер. семин.: «Информационные технологии и интернет в образовании школы и вуза. Прогр. Inel «Обучение для будущего»: реальность и перспективы». Карельск. гос. пед. ун-т.2003. / http://intel.kspu.karelia.ru/seminar/2/thesis.shtml

93

IT-ТЕХНОЛОГИИ КАК ОСНОВА КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА К ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТОВ ДЛЯ

АВТОМОБИЛЬНОЙ ОТРАСЛИ Р.Г. Хабибуллин hrg_kampi@mail.ru; И.В. Макарова kamIVM@mail.ru;

М.М. Фролов fmm-kampi@mail.ru ГОУ ВПО «Камская государственная инженерно-экономическая академия» (ИНЭКА)

IT-TECHNOLOGIES AS BASIS OF THE COMPETENCE APPROACH TO

EXPERTS TRAINING FOR AUTOMOBILE BRANCH Khabibullin R.G., Makarova I.V., Frolov M.M.

The state educational establishment of higher vocational training «Kama state engineering and economic academy», Naberezhnye Chelny, Tatarstan

Разрабатываемые в настоящее время стандарты высшего профессионального

образования ориентированы на реализацию компетентностного подхода к системе обучения. Существует множество определений того, что вкладывается в понятия «компетенции», «компетентность». Так, А.В.Хуторской определяет компетенцию как некоторое заданное требование к образовательной подготовке ученика, а компетентность - как уже состоявшееся его личностное качество [1]. Поскольку профессиональная компетентность студента - качество, проявляющееся в реализации деятельности с учетом квалификационных требований (системной, технологической, информационной и организационной компетентности), она не может формироваться без участия работодателей. При этом необходимо формирование института социального партнерства, в рамках которого создаются требования к компетентностям специалиста, а также определение механизма, условий, в которых будет формироваться профессиональная компетентность студентов в образовательном процессе. Уровень требований заказчиков к молодому специалисту в условиях изменяющейся экономики постоянно растет [2], в то время как система профессионального образования достаточно инертна.

О своей неудовлетворенности качеством подготовки кадров в системе профессионального образования страны все более категорично заявляют работодатели как главные их «заказчики». На Всероссийской конференции Российского союза промышленников и предпринимателей, прошедшей в конце 2005 года в Москве, на повестку дня бизнес-сообщества был вынесен вопрос о разработке национальной доктрины и стратегии развития человеческого капитала и подготовке кадров [3].

Учитывая, что компетентность является деятельностной характеристикой и отражает субъектную позицию студента в деятельности, для её формирования необходимы активные и интерактивные технологии обучения, такие как контекстное обучение, виртуальный практикум, при которых профессиональные знания усваиваются студентами в контексте собственного практического действия, приближенного к предметно-технологическим ситуациям предстоящей профессиональной деятельности. Такой подход в особенности актуален в технических вузах, где процесс обучения имеет свои особенности, связанные со спецификой как инженерного образования в целом, так и той отрасли, для которой ведется подготовка. Это большой объем практических занятий и лабораторных практикумов, требующий инвестиций в поддержание лабораторной базы. Решением проблемы обеспечения качества учебного процесса становится применение новых технологий обучения наряду с традиционными.

Автомобильная отрасль в настоящее время - одна из самых бурно развивающихся отраслей. Автомобиль – это сложная техническая система, которая отличается как материалоемкостью, так и наукоемкостью, а его создание (от разработки до воплощения проекта) требует от конструкторов, технологов и других специалистов, задействованных в этом процессе, знания и использования передовых достижений науки, техники и технологий.

94

Поскольку требования работодателей в настоящее время предполагают знание IT-технологий, при построении учебных курсов следует, на наш взгляд, ориентироваться на приобретение студентами навыков использования тех программных продуктов и математических моделей, которые используются для решения задач, аналогичных тем, с которыми он столкнется в профессиональной деятельности. Компетентность специалиста выразится в его умении сориентироваться во всем многообразии информации, выбрать из нее нужную, проанализировать и сделать соответствующие выводы. На всех этапах работы с информацией – сбора, обработки, анализа – используются программные средства, связанные со спецификой отрасли и конкретного рабочего места. Если попытаться классифицировать программные продукты в соответствии с решаемыми задачами, то схема будет выглядеть так, как отражено на рис.1.

Рис.1. Применение IT-технологий в подготовке специалистов автомобильного профиля

Чтобы специалист после завершения обучения был конкурентоспособным знания,

полученные им в стенах вуза, должны соответствовать требованиям заказчика: молодой специалист должен владеть тем набором знаний и умений, которые позволят ему как создавать автомобиль, отвечающий требованиям сегодняшнего дня, так и обслуживать его на всех этапах жизненного цикла.

Литература: 1. Хуторской А.В. Ключевые компетенции и образовательные стандарты. Доклад на отделении философии образования и теории педагогики РАО 23 апреля 2002. Центр «Эйдос» /http://www.eidos.ru/journal/2002/0423.htm 2. Ткаченко Е.В. Начальное, среднее и высшее профессиональное образование России: возможности сохранения и развития //Науч.-практ. конф. «Образование в Уральском регионе: научные основы развития и инноваций». 2005. http://www.urorao.ru/konf2005 3. Качество трудового потенциала и экономический рост в России: Аналитическая справка // Материалы Всероссийской конференции РСПП. – М., 2005. – С.14.

95

ЭУМКД «ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ И ЭКОНОМИКЕ» НА БАЗЕ РЕШЕНИЙ SAP

Н.И. Куракина NIKurakina@eltech.ru Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ»

ILC “INFORMATION TECHNOLOGIES IN MANAGEMENT AND ECONOMICS” ON BASE OF SAP TECHNOLOGIES

N. Kurakina Saint Petersburg Electrotechnical University "LETI" (ETU)

В рамках реализации инновационной образовательной программы СПбГЭТУ на факультете экономики и менеджмента разработан электронный учебно-методический комплекс дисциплины «Информационные технологии в управлении и экономике», предназначенный для подготовки магистров по направлению «Менеджмент».

В процессе изучения курса слушатели знакомятся с существующими стандартами управления и обработки экономической информации и их реализацией в современных информационных системах. Актуальность данного курса определяется той ролью, которую играет информация в управлении современным бизнесом. В настоящее время на российском рынке появилось огромное количество прикладных программ, на основе которых строятся информационные системы предприятий (фирм). Особое место на этом рынке занимают программные продукты компании SAP AG. Изучение именно этого программного комплекса, анализ его функциональных возможностей для управления предприятием является ядром данного учебного курса. Новизна курса связана с постановкой проблемы и комплексностью подхода к изучению вопроса использования информации для решения управленческих задач. Cлушателям предлагается для изучения не только теоретический материал, но и реальная информационная система управления предприятием, построенная на приложениях SAP с использованием обучающей системы IDES. Т.е. проведена адаптация реальной системы для учебного процесса. Настроены соответствующие бизнес модели предприятия, разработаны методические учебные материалы, включающие пользовательское описание системы SAP и задание для слушателей.

Структура курса выгодно отличается от структуры аналогичных курсов, поскольку он выполнен в кредитно-модульном исполнении. Большое внимание уделено практическим вопросам применения информационных технологий и изучению функциональности SAP.

Разрабатываемый курс включает 7 модулей: 1. информационные системы и технологии; 2. информационные системы в управлении предприятием; 3. решение логистических задач в рамках системы управления предприятием; 4. финансовый учет и управление персоналом в рамках системы управления

предприятием; 5. информационные технологии в стратегическом управлении; 6. архитектура корпоративных информационных систем; 7. жизненный цикл информационных систем. Учебно-методический комплекс дисциплины отвечает основным принципам создания

обучающих программ и включает следующие составляющие: рабочая программа; конспект лекций; план-конспект практических занятий; учебное пособие; методические указания по проведению практических занятий; комплект раздаточных материалов к лекциям; контролирующие материалы; методические указания по организации самостоятельной работы студентов; компьютерные тесты; электронное учебное пособие.

96

Электронные учебно-методические материалы (ЭУММ) выполнены в программной оболочке Articulate. Программный комплекс Articulate сертифицирован на соответствие SCORM 2004 и является современным и надежным средством дистанционного обучения, отвечающим высоким международным требованиям.

Ядром ЭУМКД является электронное учебное пособие. Оформление учебника является исключительно функциональным. Навигационная система электронного учебника строиться по блочному принципу с иерархической перекрестной структурой ссылок внутри каждого блока, реализованы и переходы между разными блоками. ЭУММ имеют свой особый дизайн и богатый иллюстративный материал, что существенно активизирует восприятие и усвоение материала студентами. Наличие элементов управления просмотром обеспечивает возможность студенту самому контролировать скорость прохождения учебного материала. Для автоматизации текущего контроля в ЭУМКД встроены компьютерные тесты. На базе созданных материалов можно получить полноценную систему дистанционного обучения с контролем успеваемости и навигацией по содержанию учебного материала в зависимости от результатов.

В перспективе развития подготовки студентов с использованием современных информационных технологий планируется разработка на базе решений SAP новых курсов по моделированию жизненного цикла продукта, управлению логистическими цепочками и финансовому контроллингу.

97

ПЕРЕДОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА БАЗЕ ТЕХНОЛОГИЙ Apple ДЛЯ НОВОГО

КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАНИЯ М.И. Зайдфодим, Д.Р. Лулакова, lulakova@dpi.ru

ООО “ДПИ-компьютерс" Авторизованный партнер Apple в образовании

ADVANCED ICT SOLUTIONS BASED ON MULTI-PLATFORM Apple

TECHNOLOGIES FOR THE NEW QUALITY OF EDUCATION M.I. Zaydfodim, D.R. Lulakova

DPI Computers, Apple Solution Expert Education

Сегодня информационные и компьютерные технологии плотно интегрированы в жизнь современного общества, и умение грамотно и наиболее полно использовать возможности как новейших, так и зарекомендовавших себя на рынке технологий, является неоспоримым конкурентным преимуществом в любой сфере деятельности. В равной степени это относится и к современным учебным заведениям – от общеобразовательных до профессиональных.

Одной из возможных альтернатив решения этого вопроса, является внедрение в образовательный процесс наиболее гибких и интегрируемых решений, например, на базе мультиплатформенных (Mac OS + MS Windows/Linux) технологий производства компании Apple. Данные решения представляют собой многофункциональные комплексы и лаборатории (учебные и профессиональные студии видео- и звукомонтажа, графического и вебдизайна, мобильные музыкальные и лингвистические классы, цифровые лаборатории, многофункциональные типографские комплексы и т.д.), основанные на инновационных компьютерных технологиях - от экономичных системных блоков Mac mini, размером с ученический пенал, и двухплатформенных портативных ноутбуков, до компьютеров-моноблоков (iMac -широкоформатный экран до 24'' со встроенным системным блоком и пишушим DVD в одном корпусе) или суперпроизводительных восьмиядерных рабочих станций (подробное описание и технические характеристики данных устройств доступны на сайте www.apple.ru и www.dpi.ru).

Несмотря на различия в исполнении, мощности и некоторые функциональные особенности, эти технологии объединяют несколько существенных для современного образования общих черт: - наличие предустановленной операционной системы и необходимого для работы

лицензионного программного обеспечения – у всех моделей, а также встроенных средств записи звука и изображения – цифровой веб-камеры и микрофона (MacBook и iMac);

- мультиплатформенность - двухъядерный процессор Intel позволяет устанавливать на компьютер дополнительные операционные системы не только в режиме виртуальной машины, но и в качестве второй основной (т.н. «нативной») и использовать их без какого-либо ущерба в производительности;

- наличие встроенных беспроводных технологий - возможность быстрого объединения в беспроводные сети и дистанционного управления работой ученического или пользовательского компьютера;

- отсутствие вирусов и общая безопасность - объясняется восхождением корней операционной системы Mac OS к наиболее устойчивым к взлому и вирусным атакам средам на базе UNIX, так и некоторыми дополнительными функциями защиты информации, являющимися ноу-хау разработчиков Apple;

- прочность, долговечность, низкий процент отказов при эксплуатации, легкость в управлении и техническом обслуживании.

Обладая, в результате сочетания данных факторов, относительно невысоким уровнем

98

итоговой стоимости владения, что важно для образовательных учреждений, такое оборудование имеет очень богатые функциональные возможности.

Наиболее известным примером является мобильный класс, разработанный компанией Apple в 2000 г. на базе ноутбуков, хранящихся и заряжающихся в сейфе-тележке, - свободно передвигающийся по образовательному учреждению и дающий возможность моментально развернуть готовый к работе класс на любом предмете.

Что касается встроенной функциональности, с помощью компьютеров Макинтош и встроенной в них системы многопользовательских конференций – учащийся или студент имеет возможность общаться с преподавателем и еще тремя участниками в форме видеоконсультации, обмениваться файлами и даже совместно просматривать их, сопровождая голосовыми комментариями. Это решение дает дополнительные возможности для работы, например, в лингафонном классе – для индивидуальной проверки и отработки артикуляции и произношения; равно как и на любом другом предмете – проверка индивидуального или группового задания, быстрая передача файлов от студента преподавателю и наоборот. Свое дальнейшее развитие эта система получила в технологии вещания подкастов (от англ. слов ipod и broadcast - трансляция) – аудио/видео курсов, создаваемых с помощью встроенного в Mac легко интегрируемого ПО, с возможностью их трансляции через интернет и воспроизведения на любом, в том числе компактном медиа-устройстве. А также, в решении для администрирования - Apple Remote Desktop (пакет дистанционного управления работой множества пользовательских или ученических компьютеров, с возможностью просмотра, перехвата управления, блокировки и передачи файлов) и в компактном устройстве беспроводной передачи цифровых медиапотоков на проектор или ТВ-экран – Apple TV.

Компактность, производительность, высокая мобильность и интегрируемость таких решений позволяют решить основную задачу - активной интеграции информационных технологий в преподавание различных дисциплин и проектную деятельность учащихся, равно как и внедрить в учебном учреждении наиболее качественные, современные подходы к обучению, а также способствуют мотивации учащихся на самостоятельную работу и более эффективной разработке авторских методик преподавания.

99

АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ В СИСТЕМЕ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА ВУЗА И ИХ ВЛИЯНИЕ НА УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС

И.Н. Желбаков ZhelbakovIN@mpei.ru, И.М. Крепков KrepkovIM@mpei.ru, А.И. Попов PopovAI@mpei.ru

Московский энергетический институт (технический университет)

AUTOMATION OF MANAGEMENT IN SYSTEM OF QUALITY MANAGEMENT OF HIGH SCHOOL AND THEIR INFLUENCE ON

EDUCATIONAL PROCESS I.N. Zelbakov, I.M. Krepkov, A.I. Popov

Moscow power engeneering institute (technical university)

Процесс управления вузом в условиях рыночной экономики, подготовка и выпуск конкурентоспособных специалистов, обладающих новыми знаниями и компетенциями, волнуют специалистов, вовлеченных в бизнес-процессы высшей школы. Одним из наиболее перспективных способов эффективного управления образовательным процессом является внедрение системы менеджмента качества на базе международных стандартов ISO 9001:2000 и корпоративной системы управления (КИС) бизнес-процессами вуза.

Цели автоматизации управления – получить удобные средства мониторинга, анализа и отображения основных процессов жизнедеятельности вуза. И, как говорит теория системного анализа и наша реальная практика, широкая и полная автоматизация управления возможна только в хорошо регламентированной среде, что и позволяет осуществить система менеджмента качества (СМК). Подтверждение этому можно видеть на примере МЭИ (ТУ). Наибольшие успехи были достигнуты в области автоматизации управления учебным процессом, который максимально регламентирован и где уже внедрены элементы СМК. Еще с 2001 года в МЭИ (ТУ) действуют автоматизированные информационные системы для учебного процесса ИРИС ООП, СОД, ОСЭП, ПЭК, ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛ. Эти системы внедрены и используются рядом других вузов (МГУТУ с 15 филиалами, МИНХТ, Амурский государственный университет). Это стало возможным благодаря тому, что именно учебный процесс лучше всего структурирован, документирован, определены цели, задачи и имеется набор регламентирующих документов.

Другим важным вопросом, который решает вуз при автоматизации управления – это выбор средств проектирования и разработки системы.

При создании КИС вуза выбор при этом сводится, как правило, к трем вариантам: • Самостоятельная разработка системы на базе имеющихся инструментальных средств

и технологий. • Покупка готового “вузовского” решения с его последующей адаптацией. • Самостоятельная адаптация программного комплекса класса ERP, изначально

неадаптированного под задачи высшей школы, но предоставляющего широкую функциональность и интегрированность. Существует также возможность сочетания нескольких вариантов при условии

готовности вуза работать в данных направлениях. Так в МЭИ (ТУ) разработана КИС вуза в неполном варианте, реализована системообразующая компонента – интегрированная распределенная информационная система обеспечения учебного процесса (ИРИС ООП), а также интегрированная с ней информационная среда, включающая корпоративную электронную почту. Данные системы разработаны на основе средств проектирования и программирования, входящих в Microsoft.net, базируются на языково-независимой среде выполнения, представленной в виде системы выполнения промежуточного языка и мощной системы классов. Среда разработки представляет множество графических инструментов как для проектирования и программирования пользовательского интерфейса, так и для управления структурами данных и программ. NET также имеет механизм типизированных

100

данных (Typed Dataset) и ряд графических инструментов для управления ими, позволяющих решить проблему согласования реляционных структур данных с программными структурами, реализованными в ООП. Моделирование данных при этом может выполняться средствами стандарта IDEF1x (IE) и UML. Кроме того, Microsoft предоставляет ERP систему для автоматизации бизнес процессов средних и крупных компаний Dynamics AX. Данная система позволяет на промышленном уровне решить вопросы автоматизации бизнес-процессов в финансово-экономической, научно-исследовательской, организационной сфере и управлении кадрами. Хорошая интеграция Dynamics AX с другими продуктами Microsoft позволяет получить удобство интеграции разрабатываемых и уже используемых систем как на уровне разработчиков, так и на уровне пользователей. Таким образом, решение задачи построения полнофункциональной КИС вуза может быть осуществлено за счет интеграции собственных многофункциональных и интегрированных разработок в области учебной деятельности и интеграции их с новыми, создаваемыми на основе промышленной ERP системы на платформе Microsoft. Данное решение не противоречит также использованию и интеграции с промышленной ERP-системой уровня малых и средних предприятий - 1C: Предприятие, которое успешно используется в настоящее время для первичного бухгалтерского учета.

Автоматизация управления и внедрение СМК существенно влияет на качество обучения как непосредственно, так и путем использования освоенных информационно-коммуникационных технологий для подготовки ИТ-специалистов. Одной из организационно-методических форм при этом – создание учебно-инновационных центров, направленных на подготовку специалистов ИТ с новыми компетенциями, сертифицированными по аппаратным, программным средствам, технологиям и интеграционным платформам. В МЭИ (ТУ) такой Учебно-инновационный центр предполагает обучение по сетевым CISCO программам, технологиям Microsoft, платформам IBM и ERP SAP/R3 и Dynamics AX.

В рамках национального инновационного проекта ОБРАЗОВАНИЕ с сентября 2007 года начато обучение по программе СISCO CCNA, а сентября 2008 года будет открыт совместный учебный центр для подготовки специалистов для энергетики по ERP SAP/R3 и другим ИТ направлениям совместно с Федеральной Сетевой Компанией (ФСК).

101

О СПОСОБАХ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФУНКЦИЙ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ ДЛЯ ВНЕСЕНИЯ АДАПТИВНОСТИ В КОМПЬЮТЕРНЫЕ

ОБУЧАЮЩИЕ ПРОГРАММЫ К.К. Дауренбеков, Э.В. Калинина, И.В. Ретинская, dkuan@mail.ru Российский государственный университет нефти и газа им. И.М.Губкина

ABOUT THE USAGE OF MEMBERSHIP FUNCTIONS FOR THE

DEPOSITING OF AN ADAPTABILITY IN A COMPUTER LEARNING SYSTEM

Kalinina E.V., Retinskaya I.V., Daurenbekov K.K. The Russian state university of oil and gas named after I.M. Gubkin

Согласно общепринятому определению адаптивное обучение обеспечивает

дидактический подход к организации процесса обучения, при котором направление дальнейшего обучения (график и интенсивность) определяется по результатам завершения его предыдущих этапов. Современная компьютерная адаптивная обучающая система включает в себя, как правило, учебный модуль, модуль управления обучением, модуль контроля качества знаний, пользовательский модуль, поисковый модуль.

В разрабатываемой в РГУ нефти и газа обучающей программе по курсу «Термодинамика» реализован ряд элементов адаптивной обучающей программы, относящихся к указанным выше модулям. Во-первых, обучающийся должен пройти входной тест для определения уровня базовых знаний, необходимых для освоения курса. Во-вторых, он выбирает свою специальность, так как программа рассчитана на обучение студентов четырех специальностей. В-третьих, после каждого учебного комплекса (лекция, семинар, лаборатория) обучающийся проходит промежуточный тест, который определяет уровень усвоения отдельного учебного элемента для продолжения обучения в соответствии с этим уровнем. В-четвертых, обучающиеся с дефектами зрения могут обратиться к звуковым лекциям. В-пятых, в обучающей программе реализована адаптивность к рейтинговой системе и требованиям конкретного преподавателя. Последняя реализована с использованием функций принадлежности.

Обозначим stepμ функцию принадлежности полному усвоению единицы учебного материала, соответствующую некоторому контролируемому этапу иерархической структуры обучающей системы (семинар, входной и промежуточный тест, лабораторная, экзамен). Для каждого типа контролируемого этапа строится своя функция принадлежности, позволяющая учесть степень его выполнения. Это особенно актуально для таких типов заданий, как открытая форма, установление соответствия, установление правильной последовательности, выбор нескольких ответов из предложенного набора. Функция принадлежности также может учитывать как особенности рейтинговой системы, так и экспертный опыт преподавателя. При этом оценивание 0=iμ соответствует случаю отсутствия знаний, а 1=iμ - соответствует полному усвоению знаний или овладению практическими навыками. Кроме того, вводятся весовые коэффициенты семлек ; ωω , оценивающие важность усвоения лекционного и семинарского учебного материала ( ) 1 ; ,0 семлексемлек =+< ωωωω , коэффициенты лаблек.сем;ωω , оценивающие важность усвоения теоретических знаний и практических навыков соответственно ( ) 1 ; ,0 лаблексемлаблексем =+< ωωωω , а также

, ; экзтекущ rr - коэффициенты, соответствующие принятому в рейтинговой системе вуза соотношению вклада результатов текущего и итогового контроля в общую оценку успеваемости (в разрабатываемой системе ,4,0 ;6,0 == экзтекущ rr ).

102

Обобщенная оценка усвоения лекционного и семинарского материала осуществляется по формуле семсемлеклексемлек μωμωμ +=. , где числовые значения коэффициентов семлек ωω ; важности усвоения соответствующего материала задаются преподавателем или принятым в вузе соотношением вкладов результатов в контроль по рейтинговой системе.

Тогда модель управления обучением и его оценки может быть представлена в виде иерархической структуры, связывающей функции принадлежности отдельных этапов.

Для итоговых оценок на последовательных этапах обучения используются обобщенные функции принадлежности, которые задаются операторами свертки отдельных функций принадлежности для различных элементов обучения данного этапа. В качестве операторов свертки используются операторы среднеарифметического и среднегеометрического усреднения. Общая совокупная оценка усвоения учебного материала и выполнения всех необходимых элементов процесса обучения определяется как средневзвешенная сумма ня rr экзамеэкзтекущатекобщая μμμ += , где текущая и общая успеваемость выражены соответствующими функциями принадлежности к полному усвоению материала.

Таким образом, использование функций принадлежности позволяет построить гибкую адаптивную компьютерную обучающую программу, учитывающую особенности рейтинговой системы и экспертный опыт преподавателей.

103

ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ СРЕДА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ И РАБОТОДАТЕЛЕЙ А.А. Вучкович, Е.И. Пудалова, office@uacrussia.ru

ОАО «Объединенная авиастроительная корпорация»

INFORMATION-EDUCATIONAL ENVIRONMENT OF INTERACTION BETWEEN PROFESSIONAL EDUCATIONAL

INSTITUTIONS AND EMPLOYER A.A. Vuchkovich, E.I. Pudalova

OJSC United Aircraft Corporation

Многочисленные исследования экономических и социальных научных организаций показывают, что главным условием, определяющим уровень производительности труда в экономике и ее конкурентоспособность, является качество квалифицированных кадров, подготавливаемых в системе профессионального образования, а также их количество. Развитая система профессионального образования создает конкурентоспособную рабочую силу, а последняя - конкурентоспособную экономику страны.

Авиационная промышленность является одной из наиболее наукоемких и высокотехнологических отраслей. В силу сложности создаваемых объектов подготовка специалистов в области авиастроения настолько трудоемка, что во всех странах она продолжается в течение 5,5 – 6 лет. Подготовка специалистов по авиационным технологиям определяется состоянием авиационной промышленности в стране. За девяностые годы имело место резкое снижение производства в авиастроении. При этом число производителей и разработчиков авиационной техники, несмотря на процессы акционирования, конверсии и изменения ведомственной принадлежности, практически не изменилось. Наиболее тревожным явлением является процесс потери основного кадрового потенциала практически во всех проектных организациях и предприятиях отрасли.

По этой причине авиационные (профильные) учебные заведения профессионального образования, имевшие мощную материально-техническую базу, оказались в тяжелейшем положении. Из учебных заведений ушло подавляющее большинство молодых, талантливых специалистов, как преподавателей, так и учебно-вспомогательного и научного персонала. Резко возрос средний возраст преподавателей, особенно на специальных кафедрах. Реформирование образования, введение государственных образовательных стандартов привели к существенному сокращению объема учебных занятий по специальным дисциплинам и дисциплинам специализаций, нанеся удар по спец. кафедрам, их научным школам, где была сосредоточена большая часть крупных ученых и педагогов, на которых держалась авиационная школа страны.

Модернизация российского образования признана одним из главных направлений государственной политики в сфере образования, что предусматривает внедрение в систему образования новых организационно-экономические механизмов, обеспечивающих:

• эффективное использование имеющихся ресурсов и способствующих привлечению в образовательную сферу дополнительных средств;

• приведение содержания образования, технологий обучения и методов оценки качества образования в соответствие с требованиями современного общества;

• привлечение в сферу образования квалифицированных специалистов, • повышение инновационного потенциала и инвестиционной привлекательности

образовательной сферы. В этой связи представляется актуальным создание механизма участия отраслевых

работодателей в формировании на базе профильных учебных заведений инновационных структур, способствующих оперативному решению следующих задач:

104

1) соответствие системы профессионального образования структуре потребностей рынка труда;

2) учет требований работодателей к содержанию и качеству профессионального образования;

3) подготовка кадров в соответствии с мировыми требованиями к уровню знаний, умений и навыков;

4) приведение в соответствие ресурсного обеспечения и материальной инфраструктуры сферы образования задачам социально-экономического развития страны.

Заказчикам специалистов по авиационным специальностям надо глубже вникать в суть решений по реформированию образования, в частности, разобраться в проблеме стандартизации в образовании с тем, чтобы своевременно отстаивать свои интересы в области качества подготовки специалистов.

Задачи создания механизма участия отраслевых работодателей в формировании на базе профильных учебных заведений профессионального образования инновационных структур:

1. Определение потенциальных потребностей авиастроительных предприятий в специалистах по специальностям различного профиля и уровня подготовки.

2. Определение критериев оценки и сравнительного анализа состояния образовательной среды учебных заведений, готовящих специалистов и рабочих для авиационной промышленности.

3. Проведение аудита авиационных специальностей учебных заведений профессионального образования тематического авиационного и сопряженного профилей.

4. Анализ результатов аудита и определение ведущих учебных заведений для реализации приоритетных направлений при подготовке специалистов.

5. Разработка форм и механизма механизмов взаимодействия учреждений профессионального образования и работодателей.

Информационно-образовательное пространство может послужить средой взаимодействия учебных заведений профессионального образования и работодателей, где каждый из участников может найти необходимую информацию об учебном заведении, качестве подготовки специалистов, потребностях предприятий, вакансиях в регионе и т.д.

Основные преимущества данного способа: • Общедоступность. Любой пользователь, имеющий доступ к сети Интернет,

может в любое время работать с приложением. • Централизованность. Работа возможна как из дома, так и из офиса, поскольку

все вводимые данные сохраняются в одном месте. • Оперативность. Любые изменения, внесенные в логику приложения, будут тут

же доступны пользователю. • Управляемость. Администратор сайта (пользователь, имеющий определенные

права) полностью может управлять пользователями, различными справочниками, при этом все изменения будут тут же доступны для обработки, ввода и т.п.

Область практического использования и применения результатов: • Формирование номенклатуры специальностей и определение потенциальной

потребности в авиационных специалистах по авиастроительным предприятиям в различных регионах страны.

• Уточнение перечня ведущих учебных заведений профессионального образования для реализации приоритетных направлений при подготовке авиационных специалистов и рабочих.

• Планирование потенциальных затрат на приведение в соответствие ресурсного обеспечения и материальной инфраструктуры сферы авиационного образования задачам социально-экономического развития отрасли.

105

ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ ЦЕНТРА MULTICAST-ВЕЩАНИЯ

А.А. Сытник, sytnik@seun.ru, С.В. Папшев, spapshev@list.ru, С.С. Хачатурян, simon@seun.ru, Г.А. Сумина. sumina@ssea.runnet.ru

Саратовский государственный социально-экономический университет

ORGANIZATIONAL AND METHODOLOGY FOUNDATIONS OF BROADCASTING CENTER

А.А. Sytnik, S.V. Papshev, S.S. Hachaturjan, G.A. Sumina Saratov State Socio-Economoc University

С 2006 года Саратовский региональный ресурсный центр СГСЭУ (СРРЦ СГСЭУ)

реализует проект по разработке мультикаствого вещания для региональной системы образования. Мультимедийный характер ресурсов требует разработки механизмов организации, предоставления (доставки) мультимедийных ресурсов для последующего вещания в рамках образовательной сети. При мультикастовом вещании подготовленный контент может располагаться на сервере, видеокассетах, компакт-дисках, DVD-дисках или формироваться из real-time источников. Информация первоначально может быть как в цифровой, так и в аналоговой форме. Контент формируется в соответствии с потребностями учебного процесса, а также по заявкам клиентов. Принципиальная схема организации программно-технического комплекса центра мультикастового вещания приведена на рис.1.

Программно-технические средства вещания распределяются между видео-сервером и сетевыми устройствами локальной сети и телекоммуникационного узла. Видео-сервер является носителем программно-технических средств, осуществляющих непосредственное вещание. На данном сервере может также располагаться промежуточное ПО, позволяющее осуществлять мониторинг вещания. Web-сервер является посредником между клиентом и другими составными элементами центра. Через данный сервер клиент получает информацию о принципах работы самого центра, о доступных ресурсах, графике трансляций, а также являться инструментом запуска или присоединения к трансляции видео-потока. Кроме того, на данном сервере поддерживаются службы интерактивной поддержки клиентов в виде авторизации, ленты новостей, форума и пр.

Рис. 1. Принципиальная схема организации программно-технического комплекса центра мультикастового вещания

При разработке методических основы функционирования центра мультакастового

вещания изучен накопленный опыт создания и использования медиа-ресурсов в рамках традиционных и инновационных культурно-образовательных структур в виде библиотек и организованных на их основе медиатек, образовательных ресурсных центров, межвузовских

Лаборатория подготовки видео

контента

Средства on-line вещания

Видео-сервер

Web-сервер

Клиент

Сервер -хранилище данных

106

медиа-центров. Все модели организации медиатек, как зарубежных, так и российских, имеют элементы, которые можно положить в основу работы центра мультакастового вещания. Разработанная концепция центра мультикастового вешания наиболее соответствует организационной и методической модели окружного центра, дополняя его в плане технологии доставки информации и превосходя по доступности для школьной и вузовской аудитории.

Все ресурсы центра мультикастового вещания объединены через электронный каталог, с помощью которого выполняются основные задачи интеграции образовательных ресурсов вуза по гуманитарным направлениям. Каталог медиатеки реализован в виде информационного портала, на котором размещены как устанавливаемые заранее собственные информационные ресурсы и ресурсы других организаций, представляющие интерес для основной массы пользователей, так и дополнительные данные, которые, по мнению специалистов, могут быть актуальны. Общие принципы формирования и вещания учебного видео контента в рамках центра мультикастового вещания приведены на диаграмме рис. 2.

Рис. 2. Принцип формирования и вещания учебного видео-контента

Разработка учебных материалов на основе медиатеки центра включает создание методических рекомендаций (для учителей-предметников) по использованию имеющихся ресурсов, а также разработку и формирование учебных дидактических единиц на основе имеющихся медиа-материалов с учетом учебных планов дисциплин. Администрирование и учет пользователей центра заключается в поддержании системы регистрации пользователей, хранении БД пользователей. Консультационная служба центра осуществляет консультирование пользователей по вопросам, связанным с техническим обеспечением и деятельностью центра мультикастового вещания. Служба участвует в работе по анализу деятельности пользователей с видеоматериалами, проводит анкетирование, готовит материалы к общему обзору деятельности центра, анонсирует программу вещания по сети, осуществляет рекламную деятельность, связанную с поступлением в медиатеку видеоматериалов, через веб-сайт центра.

Медиатека

Оцифровка и обработка материалов медиатеки

Источники формирования медиатеки

Фонд учебных аудио/видеозаписей

Разработка учебных

материалов

Пользователи центра

мультикастового вещания

Формирование и мониторинг вещания

107

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИКТ В РАБОТЕ С ОДАРЕННЫМИ ДЕТЬМИ Н.А. Бабиева, poisk_stav@mail.ru

Государственное образовательное учреждение дополнительного образования детей «Центр творческого развития и гуманитарного образования для одаренных детей «Поиск»

USING IT (INFORMATION TECHNOLOGIES) TO WORK WITH

TALENTED CHILDREN N.A. Babieva

State Education Institution of Supplementary Teaching of children «The Creative Development and Arts Education Center for talented children «Poisk»

Философы и социологи называют современное состояние развития цивилизации

«информационным обществом». В этом обществе самым ценным товаром становится информация, основным экономическим активом — интеллектуальный потенциал. Не случайно в последнее время все чаще употребляется выражение «экономика, основанная на знаниях».

Чтобы занять в таком обществе достойное место, России необходимо готовить своих молодых граждан к жизни в информационном мире. По данным СМИ, запасов нефти нашей стране хватит еще на несколько десятилетий. А интеллектуальный потенциал — это неисчерпаемый ресурс. Поэтому одной из основных целей системы образования является развитие интеллектуального потенциала нации.

Ключевое условие достижения этой цели — обеспечение высокого уровня доступности информационных и коммуникационных технологий для педагогов и учащихся. Активное использование ИКТ в учебном процессе позволит во многом снять проблему «образовательного неравенства» за счет широкого распространения качественных учебных материалов на цифровых носителях, развития системы дистанционного обучения школьников и дистанционной поддержки учителей из отдаленных районов.

Одним из направлений деятельности крупнейшего на Ставрополье учреждения по работе с одаренными детьми – Центра творческого развития и гуманитарного образования для одаренных детей «Поиск» – является внедрение ИКТ в практику учебной работы.

На данном этапе развития информационный потенциал Центра для одаренных детей «Поиск» позволяет использовать информационные технологии по 5-ти направлениям.

1. Проведение медиа-уроков. Основой образовательной деятельности в Центре «Поиск» является урок. От того,

насколько он грамотно методически и технологически изготовлен, произведен, сконструирован, зависит обеспечение развития академических, интеллектуальных, творческих и личностных способностей детей. Урок, отвечающий современным требованиям, не может обойтись без использования ИКТ, что приводит к новым формам работы учителей-предметников.

2.Организация дистанционного обучения. 2006-2007 учебный год в Центре «Поиск» ознаменован получением первого опыта в

организации дистанционного обучения учащихся Ставропольского края. Были апробированы три курса: «Алгоритмизация и программирование», «Математика-9» и «Физика-9».

В течение следующего учебного года будет поэтапно внедрен в дистанционную практику еще ряд курсов по информатике, физике и математике.

«Зачем дистанционное обучение школьникам?» – спросите Вы. Что касается школьной системы дистанционного обучения, то потенциальными пользователями такой системы являются дети, проявляющие повышенные интеллектуальные способности в каком-то из научных направлений, но не имеющие опытного наставника; дети, родителям которых приходится часто менять место жительства; школы, где существует проблема

108

нехватки кадров; дети с ограниченными возможностями. Наконец, дистанционное обучение помогает решить вопросы организации элективного и профильного обучения.

3. Организация интернет-олимпиад по программированию. В рамках Краевой многопредметной дистанционной олимпиады школьников

«Интеллект» проводятся две Он-лайн олимпиады по программированию в год – это олимпиады, которые проходят в режиме реального времени. Участвовать в такой олимпиаде может любой школьник, имеющий доступ к сети Internet и знающий современные языки программирования. Ограничений по возрасту олимпиада не имеет.

Такого рода соревнование имеет ряд преимуществ. Во-первых, проверка алгоритмов, составленных учениками, возложена на компьютер.

Человек к этому процессу отношения не имеет, поэтому субъективизм оценивания полностью исключен.

Во-вторых, за ходом олимпиады можно наблюдать во время выполнения заданий, а результаты увидеть сразу после её окончания.

В-третьих, можно попробовать свои силы в решении задач высокого уровня сложности, встречающихся на олимпиадах Всероссийского уровня.

Конечно, работая в такой среде, новичок испытывает определенные трудности. Поэтому ежемесячно проводятся тренировочные туры олимпиады, позволяющие не только ознакомиться со средой, но и познакомиться с соперниками.

В 2006-2007 учебном году в интернет-соревновании по программированию приняли участие свыше 200 школьников. Участников могло быть больше, но помешало отсутствие знаний по языкам программирования Pascal, Delphi, C.

Специалистам Центра не раз приходилось отвечать на вопрос, почему в Он-лайн олимпиаде не может использоваться язык программирования Basic. Пользуясь случаем, хотим еще раз отметить, что на этой олимпиаде используются только те языки программирования, которые разрешены на Всероссийской олимпиаде. Делать шаг назад недопустимо. А движение вперед предполагает обучение другим языкам программирования не только учащихся края, но и учителей информатики.

4. Подготовка и организация интернет-тестирования. Учащиеся Ставропольского края обладают достаточно высоким уровнем ИКТ-

компетентности. Но как отдельно взятый учащийся может это подтвердить? Центр «Поиск» является первым в крае по работе со школьниками Авторизованным центром, предоставляющим возможность приобрести общепринятый в Европе и США сертификат ECDL (European Computer Driving Licence – Европейские компьютерные права), который подтверждает, что его обладатель имеет знания и навыки обращения с персональным компьютером и основными программными приложениями, соответствующие мировому стандарту.

Преподаватели информатики также могут получить такой Сертификат в Центре «Поиск» при условии успешной сдачи ряда тестов.

5. Проведение интерактивных недель. Решение задач организации интеллектуального отдыха учащихся, достижения новых

образовательных результатов, интенсификации использования компьютерных ресурсов позволило пополнить деятельность Центра в период каникулярных интенсивов интересной формой работы: на осенних, зимних и весенних каникулах для учащихся проводятся интерактивные недели. С использованием цифровых образовательных ресурсов происходит погружение в какую-то одну тему или раздел курса. Особенно актуально проведение таких недель для старшеклассников, позволяющее проводить тренинги по подготовке к ЕГЭ.

В целом использование ИКТ в Центре «Поиск» позволяет не только осуществлять обучение учащихся, но и поддерживать деятельность учителей образовательных учреждений Ставропольского края в рамках обычного учебного процесса. Это имеет достаточно большое значение, так как позволяет повысить комфортность и эффективность обучения с одной стороны, а также естественным способом ввести дистанционные компоненты в

109

культуру преподавания предметов особенно в сельской местности, каковой является Ставропольский край, мотивировав преподавателя на новые формы и технологии учебного процесса.

110

МЕТОДОЛОГИЯ ВИЗУАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ КАК ИНСТРУМЕНТ ОРГАНИЗАЦИИ ПОДДЕРЖКИ

УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА А.И. Власов, О.Е. Кирбабин, А.С. Шепель, vlasov@iu4.bmstu.ru Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

VISUAL DESIGN METHODOLOGY AS A SUPPORT TOOL OF

EDUCATIONAL PROCESS A.I. Vlasov, O.E. Kirbabin, A.S. Shepel

Moscow state technical university named after N.E.Bauman

В соответствии с современной образовательной парадигмой специалист технического профиля должен обладать ментальной грамотностью и профессионально значимыми личностными качествами, что позволит ему легко адаптироваться к быстро меняющимся условиям производства. Это требует изменения содержания и форм организации учебного процесса и труда преподавателя.

Для управления учебным процессом необходим инструмент, позволяющий интуитивно понятно описывать существующий процесс, анализировать его и вносить изменения. Наиболее эффективным инструментом являются визуальные модели.

Наряду с этим, для повышения эффективности труда преподавателя необходимо создание автоматизированных рабочих мест. Автоматизированные рабочие места преподавателей технических дисциплин создаются в рамках системы поддержки и управления учебным процессом низшего уровня, то есть уровня преподаватель – студент.

Моделирование процесса обучения и проектирование системы информационной поддержки учебного процесса являются очень сложными и трудно формализуемыми задачами. Для их решения необходимо объединить труд множества специалистов (преподавателей, методистов, программистов). А с учетом постоянного изменения учебного процесса (особенно в технических ВУЗах), вызванного быстрым развитием современных технологий, необходимо иметь удобный инструмент, позволяющий корректировать модель таким образом, чтобы изменения легко переносились в систему информационной поддержки.

Рисунок 1. Методология визуального проектирования

111

Для достижения высокой эффективности при проектировании предлагается использовать методологию визуального проектирования (рис.1). Основными ее принципами являются: – проектирование «сверху – вниз», от концепции до реализации; – разделение процесса проектирования на различные этапы, требующие на каждом из них

работы специалистов соответствующей области; – использование информации с предыдущего этапа проектирования; – использование на каждом этапе соответствующих инструментов моделирования,

наиболее точно соответствующих требованиям этапа; – объединение различных этапов в едином процессе проектирования посредством

формальной методологии и инструментальных средств, а не посредством специалистов (рис.2).

а) б)

Рисунок 2. Оптимизация традиционного процесса проектирования

Инструментом, реализующим на практике описанный подход, является система визуального проектирования, позволяющая автоматизировать множество рутинных операций и автоматически преобразовывать модели разных этапов.

Функционал системы позволяет производить анализ и оптимизацию существующего учебного процесса. Кроме того, система предоставляет возможность учитывать производимые изменения и поддерживать модель на протяжении всего жизненного цикла.

Основываясь на модели учебного процесса, система визуального проектирования формирует каркас будущей модели информационной системы. Далее специалист достраивает модель необходимым образом и на ее основе разрабатывается система поддержки учебного процесса.

При внесении изменений в модели верхнего уровня, система визуального проектирования отслеживает взаимосвязи с моделью программного обеспечения, внося в нее необходимые изменения и предотвращая несоответствия между учебным процессом и системой его поддержки.

Таким образом, использование описанной методологии и системы визуального проектирования, позволяет создавать модели учебного процесса и информационной системы его поддержки, которые не только соответствуют текущему процессу обучения, но и будут преобразовываться по мере внесения изменений в процесс обучения в будущем.

112

ЭЛЕКТРОННОЕ ХРАНИЛИЩЕ НОВОСТНОЙ ИНФОРМАЦИИ В.П. Носов, nosov@informika.ru

Федеральное государственное учреждение "Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций"

ELECTRONIC STOREHOUSE OF THE NEWS INFORMATION

V.P. Nosov State Institute of Information Technologies and Telecommunications (SIIT&T "Informika")

В настоящее время ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» обеспечивает информационное

сопровождение ряда Интернет-порталов и сайтов по образовательной и научно-инновационной проблематике, в частности: портал Российское образование www.edu.ru , ИКТ портал www.ict.edu.ru , портал НИД www.sci-innov.ru и ряд других. На всех перечисленных сайтах и порталах есть новостные разделы, в которых есть одна или несколько новостных лент, в которых публикуются актуальные сообщения по различным аспектам образовательной и научно-инновационной деятельности. Типичной является ситуация, когда одно новостное сообщение целесообразно опубликовать одновременно на двух и более сопровождаемых порталах (сайтах).

С целью повышения производительности труда редакторов и корреспондентов новостных разделов было создано Электронное хранилище новостной информации, далее ЭХНИ, предназначенное для единого управления новостями на нескольких сайтах через веб-интерфейс. Интеграция ЭХНИ с новостными сайтами производится с помощью системы веб-сервисов.

Веб-сервис – это программный модуль, идентифицируемый строкой URI, который предоставляют интерфейс для работы с внешними информационными системами. Описание веб-сервиса в формате XML (WSDL) может быть найдено другими программными системами, которые могут взаимодействовать с ней согласно этому описанию посредством сообщений, основанных на XML, и передаваемых с помощью интернет-протоколов. На

113

стороне ЭХНИ находится веб-сервис, который считывает информацию о новостных сайтах и отправляет новости на публикацию. На стороне сопровождаемого сайта работает веб-сервис, который предоставляет хранилищу новостей информацию о системе публикации на сайте и принимает запросы на редактирование структуры новостных рубрик и на занесение/удаление новостных сообщений. Доступ к этому веб-сервису ограничен IP-адресом сервера ЭХНИ, а также защищен паролем.

Достоинством веб-сервисов является способность обеспечивать взаимодействие программных систем независимо от платформы, что позволило хранилищу работать с новостными сайтами, разработанными с использованием различных технологий, например PHP и Java. ЭХНИ может работать с различными системами публикации, и настраивает свою работу в зависимости от информации, которую новостной сайт предоставит о себе. Учитываются следующие параметры сопровождаемых сайтов:

• Может ли редактор через интерфейс ЭХНИ изменять структуру новостных рубрик • Параметры новостных рубрик на сайте (директория, статус отображения на сайте) • Возможность создания вложенных рубрик • Возможность изменять порядок расположения рубрик • Набор атрибутов новостей на сайте

Порядок действий при занесении новости в ЭХНИ:

В хранилище новостной информации реализовано разделение прав пользователей и цепочка утверждения новостей редакторами сайтов/разделов перед публикацией. Корреспонденты могут использовать встроенную систему мониторинга RSS-каналов для сбора новостей.

114

ПОДХОДЫ К СОЗДАНИЮ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАНИЯ ГИМНАЗИИ

Е.Д. Воронцов, Е.Ю. Казакова, Ю.В. Киракозов, Т.Ф. Пономарева Т.Ф. Гимназия №1531 г. Москвы

А.Ф. Шатров shatrov@ministry.ru ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»

THE PROPOSES FOR BUILDING MANAGEMENT SYSTEM

QUALITY OF SCHOOL Vorontchov E., Kazakova E., Kirakozov J., Ponomareva T.

Gimnaziy №1531 Moscow Shatrov A.

SIIT&T “Informika”

Система образования России в последние годы характеризуется внедрением новых методов обучения и воспитания, разнообразием образовательных учреждений и программ, предоставлением учащимся и их родителям возможностей выбора учебных заведений и образовательных предметов, которые они могут изучать, помимо предметов, определенных государственными образовательными стандартами.

Особое внимание уделяется развитию системы всестороннего школьного образования и воспитания, которое закладывает основу для формирования личности, ее дальнейшего совершенствования и развития. Общеобразовательная школа должна решать задачи предоставления качественного образования на основе сохранения его фундаментальности и в соответствии с существующими и будущими потребностями граждан. В этой связи образовательный процесс, осуществляемый в Гимназии № 1531, планируется строить с учетом принципов повышения качества образования на базе внедряемой в гимназии системы управления качеством образования.

Система управления качеством опирается на концепцию организации учебного процесса на базе ИКТ - технологий и международных рекомендаций ИСО 9000:2000. В основу организационной структуры системы управления качеством образования положены восемь принципов «всеобщего управления качеством». С этой целью в гимназии создаются условия для получения качественного базового основного и среднего (полного) образования учащимися и углубленной подготовки учащихся по предметам избранного профиля. Методики обучения, используемые в гимназии, гарантируют воспитанникам получение среднего образования высокого качества, его престижность и высокую конкурентоспособность в России и за рубежом.

Система управления качеством представляет собой информационно-аналитическую систему управления, в которой фиксируются основные количественные показатели качества образования, и производится их анализ. В качестве основных положений, на которых базируется система управления качеством образования, предлагаются следующие:

- объектом образовательного процесса должны быть ученики, учителя, руководители гимназии, родители (воспитатели);

- субъектом является система управления качеством образования, которая должна быть комплексной и охватывать все процессы в гимназии, включая воспитание, культурное, эстетическое и нравственное развитие учащихся, физическую подготовку, факультативное расширенное изучение отдельных предметов, умение жить и работать в коллективе;

- гимназия должна обеспечить всестороннее развитие личности и подготовить ее к дальнейшему обучению, в том числе в высшей школе, обеспечивая конкурентоспособность и активную жизненную позицию учащихся;

115

- в гимназии должна быть создана система мониторинга и анализа образовательного процесса с целью выявления и оценки промежуточных результатов, факторов, влияющих на них и принятия управленческих решений по коррекции образовательных процессов. При этом система мониторинга и анализа качества бучения должна фиксировать «количественные» показатели «качественных» оценок, которые позволяют объективно оценить результаты выполнения образовательного процесса по всем основным направлениям деятельности педагогического коллектива;

- для повышения качества образовательного процесса должны широко использоваться в гимназии ИКТ - технологии при организации, обучении и проведении занятий;

- управление качеством образования, построенное на основе ИКТ - технологий, должно быть нацелено на повышение качества обучения, создание условий для сохранения здоровья, развитие внутреннего потенциала школьников, их последующую самореализацию в реальной жизни;

- педагогический коллектив гимназии должен обладать навыками применения ИКТ - технологии в образовательном процессе;

- технологической базой системы управления качеством является инфраструктура информационной среды гимназии.

Для оценки качества образовательного процесса планируется использовать внутренние и внешние показатели качества (метрики).

Внутренние показатели качества в совокупности характеризуют различные аспекты деятельности гимназии: учебные планы (содержание обучения), применяемые методы обучения, кадровый состав, участие коллектива в создании системы качества, материально-техническую базу, обеспечивающую поддержку учебного процесса и работу подразделений гимназии.

Внутренние показатели качества подразделяются на входные оценки качества образования, которые характеризуют уровень подготовки учащихся, поступающих в гимназию, промежуточные внутренние оценки, которыми преподаватели оценивают знания учащихся в течение срока обучения и выходные данные результатов обучения.

Для оценки внеклассной активности учащихся и возможности коррекции их общественной жизни ведется учет и оценка предпочтений учащихся, в свободное от классных занятий время (увлечение спортом, музыкой, историей, компьютерными технологиями и др.).

На основании промежуточных оценок, результатов общественной работы, участия в конкурсах и кружках составляются рейтинги учащихся в классе. Это позволяет педагогическому коллективу помочь учащимся при выборе направления деятельности, подобрать необходимую дополнительную информацию.

«Выходные» данные результатов обучения содержат оценки, полученные при сдаче выпускных экзаменов, ЕГЭ, баллы за внеклассную работу, и в дальнейшем пополняются информацией о поступлении в ВУЗ, результатах обучения и трудоустройства.

Внешние показатели позволяют объективно оценить качество образования и воспитания, которое дает гимназия. Они включают: результаты ЕГЭ, количество поступивших и окончивших высшие и средние специальные учебные заведения, выявленные со стороны работодателей недоработки, на которые требуется обратить внимание при обучении, оценки других показателей.

Результаты внутренних и внешних показателей используются как для оценки деятельности педагогического коллектива, с одной стороны, а с другой, как основа для дальнейшего улучшения процесса обучения в гимназии.

Качество результатов образования обеспечивается качеством деятельности всех структур гимназии. Это касается учебного процесса, профессиональной подготовки

116

педагогов, проведением воспитательной работы, социально-психологической поддержки учащихся, административно – хозяйственной деятельности. Оценке подлежат заинтересованность учеников, интенсивность использования ИКТ - технологий в образовательном процессе, материально - техническое оснащение, заинтересованность преподавательского коллектива и сотрудников гимназии результатами своего труда, качество физического развития учащихся и состояние их здоровья, качество медицинского обслуживания, качество питания в столовой,

Все показатели качества фиксируются в базе данных, сравниваются с предыдущими показателями и на их основе планируются новые направления деятельности коллектива и учащихся для повышения качества образования и внедрения новейших методов обучения.

Управление качеством образования в гимназии – это организующий механизм, позволяющий целенаправленно стремиться к достижению наилучших результатов в образовательном процессе.

117

РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ МОНИТОРИНГА ИКТ Б.Л. Линецкий, bob@iot.ru, М.С. Заботнев, max@iot.ru

ФГУ "Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций"

DEVELOPMENT OF ICT MONITORING INDICATOR SYSTEM

B. Linetskiy, M. Zabotnev State Institute of Information Technologies and Telecommunications

ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» в рамках ряда проектов проводит мониторинг

развития информационно-коммуникационных технологии в образовании. Опыт работы в данной области показывает, что в связи с внедрением современных технологий в процесс преподавания различных предметов в общеобразовательной школе, необходимо пересмотреть существующие системы показателей, характеризующие уровень развития ИКТ.

В рамках приоритетного национального проекта «Образование» осуществляется активное подключение школ к сети Интернет. Число активных пользователей сети среди учеников и преподавателей постоянно растет. Существующие системы показателей мониторинга уровня развития ИКТ не позволяют собрать и проанализировать детальные данные по посещаемости популярных информационных образовательных интернет-ресурсов среди школьников и преподавателей. Данная информация позволит определить достоинства и недостатки существующих интернет-ресурсов для школ, а также сформулировать основные направления их развития.

ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» ведет разработку системы дистанционного профильного обучения для учащихся старшей школы. Для внедрения данной системы в регионах необходимы сведения о пропускной способности каналов, по которым осуществляется подключение школ к сети Интернет, которые частично отсутствуют. Отсутствие данных о реальной скорости работы региональных школ в сети Интернет не позволят определить возможность проведения онлайн-уроков, семинаров и конференций, а также любых других виртуальных мероприятий зависящих от пропускной способности каналов связи.

Большинство современных мультимедийных ресурсов для общеобразовательных школ достаточно требовательны к производительности компьютеров, на которых они будут устанавливаться и использоваться. В настоящее время анализ компьютерного парка общеобразовательных учреждений осуществляется достаточно, поверхностно. Нет информации о количестве оперативной и видео памяти, производительности видеокарты и т.д. и т.п. Детальная информация о производительности компьютеров используемых в Российских школах позволит решить задачу принятия управленческих решений на федеральном уровне в области использования различного программного обеспечения, мультимедийных ресурсов, а также использования различных периферийных устройств.

Во многих странах мира (США, Великобритания, Франция, Мексика и др.) в образовательных учреждениях используются интерактивные доски. В России данное оборудование получило широкое развитие сравнительно недавно (2-3 года назад). Интерактивные доски поставляются в общеобразовательные учреждения в рамках ПНПО «Образование» а также в рамках ряда других федеральных и региональных проектов. У большинства преподавателей, слабо подготовленных в области ИКТ, возникают проблемы с использованием данного оборудования. Многие вообще не используют дорогостоящее оборудование в образовательном процессе. Отсутствуют данные: об объемах использования интерактивных досок; о предметах, на которых они используются; о числе преподавателей, которые используют интерактивное оборудование; о программном обеспечении и цифровых электронных образовательных ресурсах, которые используются в образовательном процессе и т.д. и т.п.

118

Мониторинг использования интерактивных досок в общеобразовательных школах позволит решить на управленческом уровне большинство проблем связанных их внедрением и использованием.

В процессе сбора и обработки статистических данных, рамках мониторинга ИКТ, были выявлены проблемы связанные с неполнотой и недостоверностью данных. Зачастую в процессе мониторинга не удается собрать 100% необходимых данных. Для повышения достоверности был разработан алгоритм распределения весовых коэффициентов достоверности данных в зависимости от ряда условий. В рамках эксперимента была сделана выборка данных из результатов мониторинга ИКТ. Эксперимент заключался в сравнении реальных данных и данных, полученных в результате обобщения с использованием разработанного алгоритма и без него. Применение алгоритма распределения весовых коэффициентов позволяет повысить достоверность данных в случаях, когда в результате сбора часть показателей ошибочна или отсутствует.

Для решения вышеперечисленных проблем была разработана система статистических показателей, в которой учтены вопросы, связанные с популярностью различных Интернет ресурсов для учащихся, детальный анализ пропускной способности каналов, по которым осуществляется подключение образовательных учреждений к сети Интернет и перспективы их развития, детальный анализ производительности компьютеров используемых в образовательных учреждениях, а также вопросы, связанные с использованием интерактивных досок.

Использование расширенной системы статистических показателей мониторинга информационно-коммуникационных технологии в образовании, а также применение алгоритма распределения весовых коэффициентов достоверности данных позволит повысить качество собираемых данных, и, следовательно, качество управленческих решений в сфере образования.

119

ИНТЕРАКТИВНАЯ ПЛАТФОРМА КОММЕРЦИАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ М.Б. Булакина bulakina@informika.ru А.Б. Плосковитов sryaz@informika.ru

ФГУ ГНИИ ИТТ "Информика"

INTERACTIVE PLATFORM OF COMMERCIALIZATION OF INNOVATION DEVELOPMENTS

M.B. Bulakina, A.B. Ploskovitov SIIT&T «INFORMIKA»

Одним из направлений работы по выполнение комплексного проекта "Развитие и

сопровождение корпоративного интернет-портала по научной и инновационной деятельности" является разработка, развитие и поддержка раздела «Коммерциализация и трансфер технологий». Цель создания данного раздела - формирование оптимальной информационной среды для разработчиков и потенциальных инвесторов в сфере развития инноваций и трансфера технологий.

Основная цель разработки - создание эффективной федеральной площадки взаимодействия инноваторов и инвесторов, позволяющей минимизировать риск инвестиций и создать оптимальные схемы и условия финансирования разработки проектов.

В основу разработки положен принцип организации индивидуального информационного пространства пользователей и обеспечения обмена данными между пользовательскими информационными зонами.

Спектр пользователей представляет в основном две категории: разработчики-инноваторы и потенциальные инвесторы. Предполагается присутствие других категорий пользователей, способствующих организации инвестиционных схем и разработке и продвижению проектов.

Основными объектами информационного обмена являются две группы: группа «спрос» и группа «предложение».

Зарегистрированному пользователю предоставляется “рабочий стол” с инструментарием, с помощью которого можно ввести данные о своем запросе или предложении, разместить информацию для общего доступа и осуществить поиск информации, удовлетворяющей составу запроса.

Информационная среда «рабочего стола» формируется с одной стороны пользователем, а с другой сервисами системы на основании введенных данных. Система предлагает доступ к ресурсам, соответствующим сфере интересов пользователя.

Состав таких ресурсов включает в себя блок проектов, удовлетворяющих указанным техническим, технологическим инвестиционным и другим требованиям; блок инвестиционных объектов и инструментов; справочное, методическое и правовое обеспечение и т.п.

Информационная поддержка осуществляется редакторской и экспертной группами, обеспечивающими корректность представляемой информации. Для обеспечения полноты представления информации пользователям предлагается операционный инструментарий и доступ к ресурсам, предлагающим расчетные, консалтинговые, маркетинговые и другие услуги.

Связь и обмен информацией между субъектами системы осуществляется с помощью специальных форм «рабочего стола».

Управление информационными ресурсами осуществляется пользователем, за исключением случаев, предусмотренных законодательством и правилами информационной поддержки соответствующих ресурсов.

120

Пользователь в удаленном режиме вводит информацию об объекте, включающие текстовые, табличные и иллюстративные материалы, определяет режим и время публикации, самостоятельно открывает или приостанавливает доступ к материалам или их частям.

Важным элементом системы является инструмент сбора и обработки статистики, который на основании получаемой информации о спросе и предложениях формирует отчеты о состоянии определенного сектора рынка инвестиций и научно-технических разработок.

Предоставление такой информации позволит пользователям своевременно скорректировать акценты своей деятельности и, таким образом, сохранить актуальность своих предложений или запросов.

121

«АБИТУРИЕНТУ 2008» - НОВЫЙ РАЗДЕЛ ФЕДЕРАЛЬНОГО ПОРТАЛА «РОССИЙСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ»

М.Б. Булакина bulakina@informika.ru, Н.В. Мельниченко mnv@informika.ru, В.В. Старов, starov@informika.ru

ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»

“TO THE ENTRANT - 2008” - NEW SECTION OF FEDERAL PORTAL "THE RUSSIAN EDUCATION"

M. Buklakina, N. Melnichenko, V. Starov Institute of Information Technologies and Telecommunications “Informika”

Одной их основных целевых аудиторий Федерального портала «Российское образование» (далее «портал») являются выпускники школ, абитуриенты и их родители, а также лица, желающие получить дополнительное образование или пройти переподготовку. Для облегчения поиска и доступа информации об образовательных услугах и организациях в базе данных образовательных учреждений (вузы, ссузы, учреждения дополнительного образования) было решено создать на портале специальный раздел - «Абитуриент 2008». Основная задача нового раздела - помочь посетителям портала в выборе будущей профессии, специальности или учебного заведения, в том числе и в регионе проживания.

Для решения поставленной задачи были определены критерии, которыми может руководствоваться посетитель при поиске образовательных услуг:

1. Регион. Возможность найти учебное заведение определенного уровня образования (среднее, высшее, аспирантура, и т.п.), которое находилось бы в удобном месте относительно местожительства посетителя. В случае если найдено несколько учебных заведений, выбрать одно из них, используя другие критерии (фильтры).

2. Учебное заведение. Найти учебное заведение, которое дает образование по специальностям, удовлетворяющих наклонностям и увлечениям посетителя или по определенной специальности, а если их несколько, то выбрать из них одно на основе остальных критериев.

3. Рейтинг. Выбрать учебное заведение на основе изучения различных рейтингов учебных заведений.

4. Форма собственности. Найти учебное заведение, в котором можно пройти обучение на госбюджетной основе, а если их несколько, то выбрать из них одно на основе остальных критериев.

5. Форма обучения. Найти учебное заведение, в котором можно пройти обучение по заданной форме обучения (заочной, вечерней, экстернат, …), а если их несколько, то выбрать из них одно на основе остальных критериев.

Чтобы помочь пришедшему в раздел «Абитуриенту 2008» посетителю найти учебное заведение по месторасположению, сначала, на первой странице подраздела «вузы» или «ссузы», приводится таблица со списком регионов России и количеством учебных заведений по каждому региону. Такая таблица легко целиком размещается на видимой части страницы, что облегчает пользователю сделать первый шаг выбора нужного ему списка учебных заведений.

Адыгея республика(8) . Архангельская обл (19) .

Коми республика(19) . Краснодарский край(100) .

Саратовская область(31) . Свердловская область(56) .

122

Таким образом, первый шаг выбора сужает область поиска для всех регионов (кроме Москвы) в несколько десятков раз. Выбранные списки учебных заведений группируются по населенным пунктам.

Чтобы помочь пришедшему в раздел «Абитуриенту 2008» посетителю сориентироваться в большом перечне специальностей, по которым готовят студентов вузы и ссузы, созданы страницы «Специальности ВПО» и «Специальности СПО», на которых приводятся списки специальностей, сгруппированных в соответствие с действующими классификаторами специальностей СПО и ВПО и с краткими их описаниями. Описания специальностей, в основном, представляют собой выдержки из соответствующих стандартов, в которые, как правило, включались описания сферы, видов и объектов деятельности будущего выпускника, основные задачи, которые будет решать выпускник, получаемая квалификация, нормативные сроки освоения образовательной программы. Такие описания помогут посетителю узнать суть заинтересовавшей его специальности, не обращаясь к дополнительным источникам информации.

К публикации в разделе «Абитуриент 2008» подготовлено 272 описания специальностей ВПО и 267 специальностей СПО.

Находясь на странице с описанием специальности, посетитель кроме описания специальности, может перейти к спискам российских вузов, ведущих соответствующую подготовку. Списки группируются по административным регионам и населенным пунктам России.

Для посетителя, оказавшегося на страницах рейтингов учебных заведений, мы предоставляем возможность ознакомиться с описанием учебного заведения из наших баз данных непосредственно со страницы рейтинга. Это упрощает посетителю сравнение учебных заведений, приводимых в рейтинговых списках, не отвлекаясь на лишние переходы с одних страниц раздела на другие. Такая возможность достигнута путем внедрения гиперссылок на соответствующие записи базы данных. В настоящий момент такой обработке подверглись рейтинги, составленные Федеральным агентством по образованию РФ и Издательским домом «Коммерсантъ» в 2006 и 2007 г.

Поступление в престижное учебное заведение или учебное заведение, в котором можно пройти обучение на госбюджетной основе, зависит не только от выбора абитуриента, но и от выбора учебным заведением наиболее достойного претендента, т.е. конкурсным ограничением. Поэтому в базе данных учебных заведений собираются сведения о прошлогодних и ожидаемых конкурсах и требованиях, предъявляемых учебными заведениями к уровню подготовленности абитуриента к обучению. Таким образом, посетитель, заинтересовавшийся определенным учебным заведением, может непосредственно со страницы с описанием учебного заведения перейти на страницы с описаниями требований к поступающим (примеры вступительных испытаний и т.п.) и конкурсам прошлых лет.

123

ОТКРЫТЫЙ ФОРУМ ПО ОБСУЖДЕНИЮ УЧЕБНИКОВ А.И. Виноградов vai@informika.ru, И.С. Горянский gis@informika.ru, Е.А. Сенькина sea@informika.ru, А.П. Смоляков sap@informika.ru

ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»

OPEN FORUM FOR DISCUSSION OF TEXT-BOOKS A.I. Vinogradov, S. Gorianski, E.A. Senkina, A.P. Smolyakov

State Institute of Information Technologies and Telecommunications В последнее время проблеме качества школьных учебников уделяется все более

пристальное внимание. Так, в Рекомендациях парламентских слушаний на тему «Роль и задачи государства в создании эффективной системы контроля за качеством учебников» участники парламентских слушаний отметили, что учебник является обязательным компонентом образовательного процесса и во многом определяет его результативность.

Неудовлетворительное положение дел с обеспечением качества учебной литературы в первую очередь явилось следствием «закрытости» экспертизы учебников, отстранения педагогических работников-практиков, представителей педагогической и родительской общественности от экспертизы учебников.

Министерству образования и науки Российской Федерации, в частности, рекомендовалось обеспечить широкое привлечение к экспертизе учебников и принятию решения о присвоении грифа учебнику представителей федеральных органов законодательной и исполнительной власти, органов государственной власти субъектов Российской Федерации, образовательных учреждений, научных и общественных организаций, педагогических работников-практиков, родителей.

В соответствии с принятыми Минобрнауки России решениями ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» в рамках Госконтракта проводил в 2007 году работы по проекту «Создание информационной системы поддержки федерального перечня учебников для общего образования в составе Федерального центра информационных образовательных ресурсов».

Основной целью проекта была разработка программного обеспечения информационной системы поддержки федерального перечня учебников для общего образования (ИС ФПУ).

Помимо закрытых для общего доступа ресурсов ИС ФПУ включала в себя следующие открытые ресурсы:

- официальный сайт Федерального совета по учебникам Минобрнауки России http://fsu.edu.ru ; - открытый форум http://forums.fsu.edu.ru .

Открытый форум был размещен 12.07.2007г. на сайте Федерального совета по учебникам Минобрнауки России (http://fsu.edu.ru) и предназначен для обсуждения педагогической и родительской общественностью школьных учебников, используемых в образовательном процессе.

Структура форума разработана с учетом действующей структуры федерального перечня учебников на 2007/08 учебный год и предусматривает возможность обсуждения учебников:

- для общеобразовательных учреждений; - для общеобразовательных учреждений с обучением на языках народов России; - для специальных (коррекционных) образовательных учреждений.

Навигация по разделам форума производится по гиперссылкам с названиями рубрик федеральных перечней.

124

Чтобы избежать трудоемкой процедуры регистрации и последующего ввода пароля,

которые обязательны для большинства стандартных форумов, персональные сведения сохраняются на компьютере пользователя в файлах “cookies”, а при повторном посещении данной страницы автоматически подставляются в поля регистрации форума.

На страницах форума его участники могут обмениваться мнениями, направлять свои замечания, предложения по содержанию конкретного школьного учебника.

Информация об организации открытого форума для обсуждения учебников, используемых в образовательном процессе, была опубликована в специальном пресс-релизе ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» от 20 августа 2007г.

В целях активизации работы форума по инициативе ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» в органы управления образованием (ОУО) субъектов Российской Федерации было

125

направлено письмо Департамента государственной политики и нормативно-правового регулирования в сфере образования Минобрнауки России №03-1690 от 2.08.07г.

Департамент государственной политики и нормативно-правового регулирования в сфере образования и науки Российской Федерации рекомендовал руководителям органов управления образованием субъектов Российской Федерации довести информацию об открытом форуме по обсуждению учебников до сведения образовательных учреждений с целью привлечения учителей, методистов, родителей и школьников к обсуждению учебников.

Сотрудниками Института была проведена оперативная работа по проверке получения ОУО письма Департамента. Информация об открытом форуме доведена до органов управления образованием субъектов Российской Федерации. Получены данные в ОУО на конкретных исполнителей рекомендаций Департамента.

Руководители органов управления образованием субъектов Российской Федерации информировались о ходе проведения форума в разрезе субъектов Российской Федерации, что повышало активность региональных представителей педагогической и родительской общественности в обсуждении учебников.

Информация о начале работы форума была направлена на 20 крупнейших образовательных интернет-порталов. Кроме того, проводилась адресная рассылка уведомлений о начале работы форума более чем в 4000 школ.

Помимо публикации отзывов непосредственно на форуме, была предусмотрена возможность получения отзывов по электронной почте в адрес редакции info@fsu.edu.ru с обязательным указанием названия учебника, авторов учебника и классов, региона, населенного пункта, ФИО и рода занятий (учитель, методист, родитель, учащийся и пр.) и наименования образовательного учреждения.

Позитивное влияние на активность работы форума несомненно оказывал также факт участия конкретного региона в мероприятиях, связанных с реализацией федеральных целевых программ в рамках национального проекта «Образование». Так, участник проекта НФПК «Информатизация системы образования» - Новосибирская область является лидером в обсуждении школьных учебников на форуме.

Анализ опубликованных отзывов показал, что в состав участников форума вошли учителя высшей категории, методические объединения учителей, победители муниципальных, краевых, областных этапов конкурса в рамках национального проекта «Образование» разных номинаций, директора школ, методисты, научные сотрудники, преподаватели, воспитатели, родители, учащиеся.

Следует отметить, что жесткая структура форума и обращения только к целевой аудитории позволили избежать основной проблемы открытых форумов – обилия рекламных объявлений и “спама”.

Авторы публикуют свои отзывы в различных формах:

• сравнительный анализ нескольких учебников по одному предмету; • мнения педагогов, обобщенные за несколько лет; • результаты работы по данному учебнику; • выводы методических объединений учителей; • обмен педагогическим опытом учителей-практиков; • рекомендации авторов учебников. Встроенная в форум подсистема обработки поступающих отзывов позволяет

подготавливать различные аналитические материалы в разрезе:

o обсуждаемых учебников;

126

o ступеней образования; o учебных предметов; o издательств учебной литературы; o субъектов Российской Федерации; o категорий авторов и др.

Анализ поступающей на форум информации показывает, что наблюдается устойчивая динамика роста количества отзывов и обсуждаемых учебников.

По состоянию на 27.03.2008 на форуме опубликовано 7076 отзывов 3760 авторов из 65 регионов Российской Федерации. Из 1020 учебников Федеральных перечней обсуждается 538 учебников.

За время работы форума с 12.07.2007г. зафиксировано 155 437 просмотров страниц. Наибольшее количество отзывов поступило из Новосибирской области,

Хабаровского края, Ставропольского края, Кемеровской области, Республики Татарстан и Чувашской республики.

127

Бесспорными лидерами по количеству обсуждаемых учебников являются издательства «Просвещение» (185), «Дрофа» (110), «Вентана-Граф» (34), «Мнемозина» (32), «Баласс» (31) и АСТ-Астрель (29).

Помимо перечисленных издательств, следует отметить 137 отзывов на 19 учебников издательства «Русское слово» и 212 отзывов на 16 учебников издательства «Титул».

Подавляющее количество отзывов по-прежнему относится к учебникам, зарекомендовавшим себя в школах на протяжении многих лет. Среди авторов отзывов превалируют учителя, учащиеся, родители, методисты, заместители и директора школ, что подтверждает большой интерес школы к проблеме повышения качества учебников.

Значительное количество отзывов посвящено «узким местам», требующим усовершенствования и доработки. Поэтому было принято решение информировать Департамент государственной политики и нормативно-правового регулирования в сфере образования Минобрнауки России о ходе проведения форума. В Департамент было направлено письмо с подробными материалами, включающими в себя все отзывы на учебники.

Поступающая на форум информация свидетельствует о том, что данный ресурс востребован широкой общественностью (в форуме участвуют не только педагоги и методисты, но также учащиеся и их родители), является одной из форм “общественной экспертизы учебников” и способствует решению важнейшей задачи повышения качества учебников. Отмечены факты использования отдельными издательствами в рекламных целях поступающих на форум отзывов.

Работа форума активно продолжается и хочется верить, что мнение педагогической и родительской общественности будет учтено издательским сообществом при решении важнейшей задачи – повышение качества учебной литературы.

128

РАЗВИТИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ ВЕБСЕРВИСОВ MAPGRAMS

С.Н. Ивакин isn@informika.ru Федеральное государственное учреждение "Государственный научно-исследовательский

институт информационных технологий и телекоммуникаций"

DEVELOPMENT OF SOCIAL AND ECONOMIC GEOINFORMATION WEB SERVICES OF THE MAPGRAMS

S.N. Ivakin Institute of Information Technologies and Telecommunications “Informika”

В настоящее время в геоинформационные вебсервисы вкладываются значительные

средства ведущими фирмами разработчиками программного обеспечения. Широко известным примером может служить сервис Google Maps (http://maps.google.com). Его основной задачей является нахождение местоположения того или иного объекта и сопутствующей информации. Подобные сервисы (в зоне “.ru” – это, например, http://eatlas.ru/ и http://maps.yandex.ru/) представлены наиболее широко и образуют, пожалуй, наиболее большую группу – группу поисковых сервисов.

Социально-экономические геоинформационные вебсервисы представлены не столь основательно – большинство разработок носят экспериментальный характер. Примером могут служить сайт MAPresso (http://www.mapresso.com) и Мир Карт (http://mirkart.ru/russia/maplist.shtml). В большинстве случаев в Интернет тематические карты представляют не интерактивным сервисом, а как заранее подготовленные изображения. В частности это связано с целевой аудиторией, для которой важной составляющей системы является простота её интерфейса. Т.е. чем сложнее система, тем меньше потенциальная аудитория сервиса.

При упрощении интерфейса сервиса нельзя терять его мощность (функциональность). Так, в большинстве существующих сервисах из используемых способов картографического изображения наиболее распространенным является способом картограммы и часто является единственным возможным способом, предлагаемым сервисом. Большинство таких систем используют свободно распространяемые библиотеки с открытым кодом (одна из наиболее функциональных библиотек – это Geotools, http://docs.codehaus.org/display/GEOT/Home).

Говоря о современном программном обеспечении в области геоинформационных систем (ГИС) нельзя не упомянуть о стандартах, которым следуют разработчики открытого программного обеспечения. Open Geospatial Consortium, Inc® (OGC) – некоммерческая, международная организация по стандартизации геосервисов, которая объединяет более 340 компаний, правительственных подразделений, университетов, которые разрабатывают публично доступные спецификации для разработки интерфейсов различного рода геоинформационных приложений. Также нельзя не выделить стандарт SQL Multimedia and Application Packages (SQL/MM), являющийся производным от спецификации OpenGIS Simple Features Specification for SQL, и определяющий, в том числе, иерархическую абстрактную геометрическую модель (Geometry Model).

MapGrams – система, разработанная в ФГУ ГНИИ ИТТ "Информика" одной из целей которой является предоставление социально-экономического геоинформационных вебсервисов пользователям Интернет. Её возможности сводятся к получению тематической карты (или другой визуальной геомодели) по запрошенным показателям из социально-экономических баз данных или по введенным показателям самим пользователем. Система нацелена на пользовательскую аудиторию, состоящую из государственных служащих, социологов, экономистов и т.д.

Одним из ключевых вопросов поставленных при разработке системы MapGrams было дальнейшее использование получаемых тематических карт. Результатом работы системы

129

MapGrams является единое изображение (картинка) тематической карты со всеми характеристиками (заголовками, легендой, подписями и т.д.), требуемые для правильного ее прочтения. Единое изображение пользователь может легко использовать для вставки, например, в отчет или другой документ.

Система тематического картографирования MapGrams, может быть интегрирована в различные системы, работающие с социально-экономическими базами данных. Интеграция осуществляется путем создания CGI-модуля (исполняющего роль шлюза), которая выбирает данные из БД системы и формирует в структуру данных заданного формата для дальнейшей ее передачи в систему тематического картографирования MapGrams.

При создании системы было учтено и то, что у пользователя могут находиться такие данные, которые не содержатся в БД, показатели из которых можно передавать в систему MapGrams. Поэтому для системы был создан интерфейс, с использованием JavaScript, позволяющий вводить данные в Web-форму и строить по ним тематическую карту.

Разработанная система тематического картографирования MapGrams состоит из нескольких модулей, позволяющих строить тематические карты с использованием нескольких картографических способов изображения: картограммы, диаграммы, гистограммы и блок диаграммы. Список картографических способов изображения в будущем может быть расширен, путем добавления модулей их реализующих. Ознакомиться с системой MapGrams можно по адресу в Интернет: http://atlas.iot.ru/.

Несмотря на использование множества инновационных подходов, MapGram не удовлетворяет международным стандартам OGC (в ней отсутствует поддержка таких наиболее распространенных стандартов как WMS, WFS, WCS и GeoRSS, KML и др.), что на данный момент является её слабой чертой. Связано это с тем, что данная система в начале разработки не позиционировалась как ориентированная на Интернет среду, а также с тем, что в то время не было такого количества различных открытых ГИС и ГИС-библиотек. Поэтому первичной задачей развития данной системы является перевод на международные открытые стандарты.

130

РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАНИЕМ

А.В. Бакланов, andr@ngs.ru Институт криосферы Земли Сибирского отделения Российской академии наук

REGIONAL INFORMATIONAL SYSTEMS FOR A MANAGEMENT OF THE EDUCATION

A.V. Baklanov Earth Cryosphere Institute of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

В условиях модернизации сферы образования предъявляются новые требования к совершенствованию системы управления образовательными учреждениями. Повысить эффективность механизмов управления и контроля возможно за счет использования информационных технологий. Одна из основных проблем эффективного использования информатики в управлении образованием - отсутствие четких взглядов на цели применения и содержание формируемых информационных ресурсов. Многократные попытки информатизации системы управления образованием чаще усугубляли проблему, создавая разнородные информационные ресурсы, которые не поддерживались, не отвечали задачам управления и в результате оставались невостребованными. Чтобы повысить эффективность использования информационных технологий в управлении образованием важно сформулировать, что мы ждем от информатизации, что хотели бы получить и как оценивать полезность создаваемых ресурсов.

Очевидно, что результат образовательной деятельности должен исчисляться показателями качества образования, воспитания и т.п., например, с использованием технологии ЕГЭ. Однако на уровне региональной системы управления информатизация не имеет прямого отношения к учебно-воспитательному процессу. Главная цель, которая должна быть достигнута для региональной системы управления – повышение уровня управляемости образовательными процессами на территории. Это возможно за счет обеспечения территориальных органов управления образованием полной и своевременной информацией о состоянии дел в школах и других образовательных учреждениях. Поддержка управления должна осуществляется за счет оперативного анализа информации с целью выявления основных тенденций и диспропорций в развитии ситуации и создания инструментальной базы подготовки быстрой и адекватной реакции органов управления.

С учетом отмеченных целей можно определить базовые информационные ресурсы региональной системы управления. Прежде всего – это реестр образовательных учреждений, содержащий детальную информацию о видах и типах учреждений, их расположении, лицензировании и т.д. Затем - реестр педагогических работников, содержащий персонифицированные данные об учителях, воспитателях и учебно-вспомогательном персонале: возрастной состав, образование, квалификация, опыт работы, нагрузка и т.д. И наиболее емкий - персонифицированный реестр учащихся и воспитанников, содержащий данные о возрасте, распределении по классам, успеваемости, здоровье, семье, внеурочных занятиях воспитанников и учеников.

Особенностью организации региональной системы образования является большое количество и территориальная рассредоточенность образовательных учреждений, объединенных муниципальными органами управления. В соответствии с этим информационная система должна представлять собой многоуровневую территориально-распределенную технологию сбора, обработки, хранения и предоставления данных.

131

Следует отметить, что использование специализированных программных средств сталкивается с проблемами инсталляции, настройки и обновления систем у конечных пользователей, сложностью передачи данных между уровнями. С другой стороны, в рамках информатизации системы образования практически все школы имеют выход в глобальную сеть Интернет и возможности сети практически не задействованы. Поэтому информационную систему управления образованием эффективно строить с использованием сети Интернет.

Основу информационной системы составляет WEB-приложение, устанавливаемое на сервере Департамента образования. Важно отметить, что при этом отпадает необходимость в инсталляции специализированного программного обеспечения на каждом рабочем месте - используется Интернет-браузер, входящий в состав операционной системы. Это также позволяет централизованно обновлять информационную систему и наращивать функциональные возможности независимо от конечных пользователей.

Разработанный программный комплекс позволяет осуществлять многоуровневый доступ к показателям эффективности деятельности образовательных учреждений. В системе задано несколько уровней доступа: уровень департамента образования, уровень муниципального органа управления образованием и уровень образовательного учреждения. Доступ к данным разрешен только авторизованным пользователям, для которых определены права на ввод, редактирование или просмотр «своих» или «чужих» данных. Интернет система обеспечивает легкую организацию оперативного доступа к данным на ведомственном и межведомственном уровне, для этого достаточно лишь ввести новых пользователей и назначить права доступа.

В заключение следует отметить что, создавая информационную систему управления образованием на базе сети Интернет необходимо особо ставить вопросы обеспечения работоспособности программного комплекса, безопасности и целостности данных. Требуется создание специальных служб с функциями защиты и восстановления испорченных данных.

132

О ВНЕШНЕЙ И ВНУТРЕННЕЙ АДАПТИВНОСТИ КОМПЬЮТЕРНЫХ ОБУЧАЮЩИХ ПРОГРАММ

К.К. Дауренбеков dkuan@mail.ru Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина

ABOUT EXTERNAL AND INTERNAL ADAPTABILITY

OF COMPUTER TRAINING PROGRAMS K.K. Daurenbekov

The Russian state university of oil and gas named after I.M. Gubkin

Основу образовательного процесса при использовании автоматизированных обучающих систем составляет интенсивная самостоятельная работа обучаемого, который может обучаться как в рамках традиционного учебного процесса, так и дистанционно.

Идеи адаптивного обучения с помощью компьютера получили свое развитие в восьмидесятые годы прошлого века. Адаптивное обучение обеспечивает различные траектории обучения в зависимости от уровня подготовки и психофизических данных обучающихся [1].

Наиболее распространенная современная адаптивная обучающая система включает в себя учебный модуль, модуль управления обучением, модуль контроля качества знаний, пользовательский модуль, поисковый модуль.

В докладе предлагается рассмотреть помимо традиционной «внутренней» адаптивности (о которой сказано выше) так называемую «внешнюю» адаптивность процесса обучения к рейтинговой системе и требованиям конкретного преподавателя. Реализация указанных идей «внешней» и «внутренней» адаптивности осуществляется на примере разрабатываемой в Российском государственном университете нефти и газа им. И.М. Губкина адаптивной обучающей системы по курсу «Термодинамика» [2].

В данной программе внутренняя адаптивность компьютерной обучающей программы реализуется с помощью тестовых заданий, кроме того, в программу включен выбор одной из четырех специальностей, в рамках учебного плана которых изучается данный предмет. В процессе обучения определяются базовые знания и уровень усвоения обучающихся на основе прохождения входного и промежуточного тестов. В случае неудовлетворительных результатов входного тестирования дается возможность повторить необходимые базовые знания по общетехническим дисциплинам, таким как математика, физика и химия. После прохождения входного теста обучающийся приступает к освоению курса. Затем во время перехода от одного учебного элемента (лекции, семинарского занятия и лабораторных работ) к следующему, обучающийся проходит промежуточные тесты с целью продолжения изучения курса в соответствии со своим уровнем усвоения. В случае не прохождения промежуточного теста, обучающийся должен повторить предыдущий учебный элемент. Кроме того, в этом случае обучающийся также должен повторить отдельные важные с дидактической точки зрения учебные элементы (в данной программе таким элементом является лекция по первому закону термодинамики). Этот процесс может повториться только два раза. К внутренней адаптивностью также можно отнести модели динамической визуализации информации, которые дают обучающимся возможность представить приемы работы отдельных элементов курса (лабораторных работ или приемы работы при выполнении тестовых и семинарских заданий).

Реализация «внешней» адаптивности достигается путем учета дидактических представлений преподавателя о роли отдельных элементов контроля в конечном результате обучения. Для этого предлагается использовать идеи теории нечетких множеств [3], обеспечивающие адекватное построение в диалоге с преподавателем функций принадлежности отдельных элементов обучающей системы к результатам их выполнения, соответствующим полному овладению учебным материалом. При этом введение

133

соответствующих весовых коэффициентов отражает важность отдельных элементов обучения в общей системе. Для определения уровня сложности и построения соответствующих функций принадлежности проводилось анкетирование преподавателей. Таким образом, была получена модель уровня сложности, которая дает возможность разделить учебные материалы по разным специальностям и по разным уровням сложности.

Литература: 1. Бобков А.И., Далматов С.Б., Преснякова Г.В., Шашин Г.В. Принципы построения

адаптивных аналоговых систем обучения и контроля знаний. Учеб. пособие. Л.: Лен. инст. авиац. приборостроения, 1987.

2. Дауренбеков К.К., Ретинская И.В., Шотиди К.Х. Адаптивная обучающая система по термодинамике // Труды XIV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика’2007». Санкт-Петербург, 2007.Том 1.С. 168-169

3. Домрачев В.Г., Полещук О.М., Ретинская И.В., Рыбников К.К. Нечеткие модели рейтинговых систем оценки знаний // Труды Международной научно-методической конференции «Телематика’2001». Санкт-Петербург, 2001.С.245-246

134

РАЗВИТИЕ СЕРВИСОВ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ WEB-ИНТЕРФЕЙСОВ НА ПОРТАЛЕ «РОССИЙСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ»

А.А. Рогачев, anton@informika.ru ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»

DEVELOPING OF SERVICES AND WEB-INTERFACES

ON “RUSSIAN EDUCATION” PORTAL A.A. Rogachev

SIIT&T "Informika"

Доклад посвящен разработке качественных интернет-сервисов с точки зрения взаимодействия информационной системы и пользователя, то есть юзабилити. В данном докладе будут рассмотрены раздела «Для абитуриента» портала «Российское образование»

На сегодняшний день на портале «Российское образование» все сервисы разрозненны и не нацелены на определенные целевые аудитории. Доступ к ресурсам для поступающих реализован в виде баз данных ВУЗов, ССУЗов, базе нормативных документов. Все сервисы реализованы как текстовый запрос с учетом дополнительных атрибутов (выбор одного из списка). Единого поиска по всем ресурсам для абитуриентов также не существует. Каждому типу материала при этом соответствует собственный набор метаданных.

При проектировании нового раздела «Абитуриенту» закладывается следующий состав целевой аудитории: выпускники 9-х классов, выпускники 11-го класса, выпускники ССУЗов, выпускники ВУЗов. Для каждой целевой аудитории были определены потребности в различных видах информации и сформулированы пункты для раздела «Абитуриенту»: Училища и Колледжи; Расширенный поиск ССУЗов; Специальности СПО; Университеты, Институты, Академии; Расширенный поиск ВУЗов; Специальности ВПО; Вопрос-ответ; Полнотекстовый поиск; Объявления, Подготовительные курсы, Опросы.

Интегральной составляющей для всех типов ресурсов является поиск и каталог организаций и специальностей.

Каталог ВУЗов и ССУЗов организован через графы (дерево решений) с двумя корнями: Специальности и Географическое положение, на листьях которых расположены карточки учебных заведений и нормативные документы по конкретным специальностям.

Главная страница раздела предназначена для первоначального определения пользователя на портале. В центральной части располагаются статейные материалы, помогающие каждой целевой аудитории понять, какую информацию они получат, переходя в каждый из разделов. Блок «Объявления» информирует пользователей о новом в законодательстве для поступающих, а также о днях открытых дверей в ВУЗах. Блок Опросы будет отражать актуальные проблемы для поступающих в учебные заведения Российской федерации и позволит отслеживать контингент посетителей раздела.

Блок «Часто задаваемые вопросы» будет отражать основные проблематики людей, поступающих в учебные заведения, а так же позволит задавать вопросы редакции раздела.

Вузы так же смогут сами предоставлять информацию на сайт в виде Баннеров или объявлений.

Блок «Популярные материалы» так же представлен только на главной странице, который позволит пользователю понять, что актуально на данный момент в разделе.

В перспективе данный раздел будет предоставлять актуальную информацию о рейтингах Вузов и ССУЗов в Российской Федерации.

135

Рисунок 2. Главная страница раздела

136

ГИБКАЯ МОДЕЛЬ ХРАНЕНИЯ И ИМПОРТА XML ДАННЫХ, РАЗРАБОТАННАЯ ДЛЯ ПОРТАЛА “НИД”

С.В. Ефремов, madwolf@informika.ru Федеральное государственное учреждение "Государственный научно-исследовательский

институт информационных технологий и телекоммуникаций"

FLEXIBLE MODEL OF STORE AND IMPORT DATA FROM XML DEVELOPED FOR WEB PORTAL “NID”

S.V. Efremof State Institute of Information Technologies and Telecommunications (SIIT&T "Informika")

Идеология структуры данных

Основной задачей при разработке структуры базы данных была универсальность, т.е. возможность настройки на произвольные наборы метаданных и рубрикаторов без изменения программного кода модуля.

Новая структура позволяет создавать неограниченное количество атрибутов. Информация об атрибутах и значения атрибутов для конкретного материала хранятся в различных таблицах, что дает возможность заводить атрибут не как дополнительное поле, а как запись в базе данных. Это дает возможность быстрого введения новых атрибутов непосредственно в административном интерфейсе и дальнейшее их использование, как при выводе информации, так и при импорте XML файлов.

Для создания рубрикаторов использован аналогичный подход с тем лишь различием, что рубрикаторы являются древовидными справочниками, т.е. уже имеют структурированные списки значений. Значения имеют древовидную структуру, что позволяет получать список подрубрик и проводить выборку материалов не только по определенному рубрикатору, но и по списку подрубрик.

Значения справочников и сами справочники представляют собой единое дерево. Используя различные диапазоны значений можно ускорить выборки значений. Также при использовании ветви целиком задачи фильтрации материалов сводятся к минимуму, т.к. дерево построено по идеологии вложенных множеств. Есть некоторые неудобства при редактировании такого дерева, но использование стандартизованных интерфейсов по работе с деревьями это неудобство сводит к минимуму.

Апробация разработанной технологии на примере интегрального каталога федерального портала по научной и инновационной деятельности http://www.sci-innov.ru/icatalog_new/ .

Все материалы в базе данных разбиты на несколько конфигураций, по набору атрибутов присущему той или иной группе материалов (НИОКР, Организация, Статья и т.д.). Группа материалов образует тип материала.

Каждому типу соответствует определенный набор атрибутов и XML конфигурация. Конфигурация (XML) также как и атрибуты формируется средствами административного интерфейса, как следствие мы имеем возможность импортировать данные, практически, из любых XML файлов, не прибегая к программированию. В некоторых случаях материалы разных конфигураций могут иметь одинаковые атрибуты при этом XML описания могут содержать не одинаковые имена тэгов на эти атрибуты. Наличие конфигураций также решают и эту проблему.

Кроме гибкой структуры хранения самих данных система позволят хранить связи между материалами. Все связи являются направленными и описываются в специальном разделе – типы связей. Так, к примеру, если между материалом «организация» и материалом «статья» должна быть связь, то подобная взять имеет описание в таблице типов связей в виде «Организация, опубликовавшая статью» (или аналогичную). В данной таблице есть тип родительского элемента (в данном случае организации) и тип потомка (в данном случае

137

статьи). При появлении таких двух материалов в структуре уже будет заложен соответствующий тип связи. Программа сможет автоматически проставить тип данной связи. Связи учитываются и при импорте из XML.

Другим альтернативным решением является наличие уникальных кодов у атрибутов. Во-первых, это позволяет обрабатывать нестандартные ситуации, такие как код ГРНТИ. При занесении в базу данных информации по материалу в поле код ГРНТИ прописывается только код, например, 02.01. Данный код соответствует разделу «Общие вопросы философии» в каталоге кодов ГРНТИ, однако наименование данного раздела не вводится ни в XML ни в значение вводимое непосредственно в базу данных, наименования соответствующие кодам различных стандартных каталогов берутся из справочника загруженного в базу данных. При этом система позволяет подгружать неограниченное количество таких справочников. Во-вторых, коды позволяют упростить написание экспорта данных и отрабатывать ситуации со сложными решениями в пользовательских интерфейсах.

В разработанной структуре возможен импорт XML с произвольным набором атрибутов материала, также пир соблюдении минимальных ограничений возможен XML содержащий связанные материалы разных типов в структурах: один к одному, один ко многим, многие ко многим. Учитывая опыт предыдущих разработок, была реализована возможность импорта обновлений для материалов. Однако режим обновления накладывает ряд ограничений на состав данных XML файла.

138

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДСИСТЕМА «РАБОЧИЕ МЕСТА» Э.Е. Блажнов edward@informika.ru, А.Н. Синяев sinyaev@informika.ru

ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»

INFORMATION SUBSYSTEM "WORKPLACES" E.E. Blazhnov, A.N. Sinjaev

SIIT&T “Informika”

В рамках комплексного проекта «Развитие и сопровождение корпоративного интернет-портала по научной и инновационной деятельности» разрабатывается информационная подсистема «Рабочие Места».

Целью разработки информационной подсистемы «Рабочие Места» является автоматизация учета и контроля технических и программных средств, используемых в федеральном органе исполнительной власти. Информационная подсистема «Рабочие Места» предназначена для ввода, хранения, просмотра и формирования в виде выходных документов (справок) информации относительно инфраструктуры, используемой для обеспечения автоматизации органа исполнительной власти федерального уровня.

Информационная подсистема «Рабочие Места» представляет собой комплекс программных и аппаратных средств, объединенных в локальную вычислительную сеть. Подсистему составляют четыре типа рабочих мест конечных пользователей, сервер баз данных, технические и программные средства связи для информационного обмена между компонентами подсистемы.

Разработка программного обеспечения информационной подсистемы «Рабочие Места» осуществляется на основе программных систем Microsoft SQL Server 2005 и Web приложений ASP.NET, функционирующих под управлением операционной системы Windows Server 2003.

Клиентское программное обеспечение строится на базе обозревателя Windows Internet Explorer и архитектуры .NET, работающих под управлением операционной системы MS Windows XP.

В качестве СУБД используется Microsoft SQL Server 2005 Standard Edition(SE) и Web приложения ASP.NET, работающие под управлением сетевой операционной системы MS Windows Server 2003. Для программного доступа к системе управления базами данных используется API объектной модели ADO.NET.

Средствами связи для информационного обмена между компонентами подсистемы служит локальная вычислительная сеть, построенная на базе технологии Fast Ethernet (стандарт IEEE 802.3u), с использованием сетевых протоколов TCP/IP и HTTP. Структура сети представлена на рисунке 1.

139

Рисунок 1. Комплекс программных и аппаратных средств, объединенных в локальную вычислительную сеть

База данных информационной подсистемы «Рабочие Места» содержит информацию о

сотрудниках Федерального агентства по науке и инновациям: ФИО, занимаемая должность, используемое оборудование на рабочих местах, программное обеспечение и другие элементы инфраструктуры, используемой для обеспечения автоматизации органа исполнительной власти федерального уровня.

Кроме того, подсистема обеспечивает отображение поэтажных планов здания Федерального агентства, а также предусмотрено разграничение доступа при ее эксплуатации.

В настоящее время подсистема находится в стадии пилотного образца, который обеспечивает выполнение ограниченного набора функций: ввод в базу данных информации, ее просмотр и корректировку, формирование выходных документов.

140

ПРОБЛЕМЫ МЕЖЛИЧНОСТНОГО ОБЩЕНИЯ В ИНТЕРНЕТ Е.М. Ижванова, izhvanova@bk.ru

Центр психолого-медико-социального сопровождения «Открытый Мир»

THE PROBLEMS OF INTERPERSONAL COMMUNICATIONS IN INTERNET E.M. Izhvanova

The centre Of Psychology, Medicaly, Sociaitly support «Open World»

Актуальность проблемы межличностного общения в Интернет имеет как минимум три четко выраженных аспекта:

1) чрезмерное увлечение Интернетом рассматривается психологами как одна из разновидностей зависимостей (алкоголь, наркотики, игровая);

2) межличностные отношения заменяются общением через Интернет в ущерб первым, что вызывает чувство одиночества и пустоты;

3) школьники и студенты при написании школьных и институтских заданий не работаю с литературой, а скачивают нужную информацию из Интернета, нисколько не пытаясь ее хоть как-то осмыслить.

Подход к проблеме чрезмерного увлечения Интернетом с точки зрения зависимости – это уход от реальности в виртуальный мир, нежелание находится в контакте с реальным миром.

Второй аспект проблемы – замена межличностных отношений виртуальными, которая характерна для разных возрастных групп и наиболее губительна для детей и подростков.

Дети, особенно те, которые не посещают детский сад, часто в школе оказываются в изоляции и чаще всего остаются вне коллектива одноклассников до окончания школы.

Общение является важнейшим источником развития, и его нехватка отражается на формировании личности. На каждом этапе жизни личности форма общения меняется. Общение со взрослыми и со сверстниками имеет разное значение для развития ребенка. Общение со сверстниками необходимо для приобретения умения строить межличностные отношения дружбы и любви.

На развитие личности оказывают влияние три основных фактора: влияние большого социума, принадлежность к той или иной возрастной группе, половой, национально-этнической и т.п., а также малая группа – семья, школьный класс и т.д.

Важную роль при построении образа своего «Я» играет образ близкого взрослого уже на ранних стадиях онтогенеза.

По данным нашего Центра больше 50% причин обращения родителей с детьми и подростков – это прямо заявляемые проблемы общения и еще около 20% - косвенные: например, родители жалуются, на поведение ребенка дома и в школе, что, по сути, является проблемой общения ребенка с родителями, одноклассниками и учителями. Если по причинам других обращений эффективность работы психологов около 90%, то в данном направлении она не превышает 50%, т.к. родители сами имеют проблемы общения друг с другом. По оценке специалистов сейчас распадается каждый второй брак, причем основной причиной разводов указывается практическая неподготовленность супругов к семейной жизни, которая проявляется в элементарном неумении общаться друг с другом.

По данным исследования брачных тенденций в России Гурко Т.А. и Карпушовой А.П. было установлено, что большинство - 50% уже до брака являются конфликтными парами, что, очевидно чревато нестабильностью будущих взаимоотношений.

Одним из критических периодов при формировании личности является подростковый возраст. Вызванные созреванием морфо-функциональные изменения в организме пробуждают интерес к представителям противоположного пола и вызывают

141

потребность в интеграции сексуальности с другими аспектами личности. Из практики известно, что на взаимоотношения с противоположным полом очень сильно влияют отношения, складывающиеся именно в данном возрасте.

В юношеском возрасте одной из форм кризиса идентичности является кризис интимности в широком смысле этого слова.

Родители девушки или молодого человека часто бывают довольны, что она или он никуда не ходят, сидят за компьютером, работают в Интернете. Однако, наступает период, когда уже и родители начинают волноваться одиночеством собственного ребенка, но нужное время уже упущено, и то, что в обычных условиях происходит естественно, от человека в 30 лет требует уже специальных усилий и психологической помощи.

Э. Эриксон так говорит об этом: «Если молодой человек не может вступать в действительно интимные отношения с другими людьми и собственными внутренними ресурсами, то в позднем отрочестве или ранней взрослости его межличностные связи становятся весьма стереотипными, а сам он приходит к глубокому чувству изоляции».

По третьему аспекту можно отметить, что в помощь учителям и преподавателям была разработана программа Антиплагиатор, которая позволяет определить процент скачанного текста, однако, наличие данной программы данную проблему никак не решает, кроме того, большинство школьных учителей и достаточно много преподавателей либо не пользуются, либо не умеют пользоваться интернетом.

142

УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ, ПОРОЖДАЕМЫМИ ПРИМЕНЕНИЕМ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ ВУЗА

Г.Н. Чусавитина, gchusavitina@masu-inform.ru Магнитогорский государственный университет

MANAGEMENT OF THE RISKS GENERATED BY APPLICATION OF INFORMATION-COMMUNICATIVE TECHNOLOGIES IN EDUCATIONAL

PROCESS OF HIGH SCHOOL G.N. Chusavitina

State educational institution of higher professional education «Magnitogorsk state university»

Анализ основных направлений и тенденций развития передовых в экономическом отношении стран показывает, что информатизация высшей профессиональной школы является одним из ключевых условий, определяющих последующее ускоренное развитие экономики, науки и культуры. Сегодня в российских вузах активно используются современные информационно-коммуникативные технологии (ИКТ), применение которых предполагает создание специализированной образовательно-информационной среды (ОИС1). Однако процесс разработки и применения ИОС является очень сложным и дорогостоящим инновационным проектом, который не может быть полностью прогнозируем, а значит, предусматривает целый ряд разноплановых, трудно детерминированных рисков. В системе образования проблемы управления рисками, порождаемыми использованием ИКТ, стоят особенно остро, поскольку от результативности их решения во многом зависит установление причинно-следственных связей между параметрами, характеризующими развитие ОИС вузов, и возможными негативными последствиями. Риск возникает в силу существования неопределенности внешних условий и внутренней реализации процессов деятельности вуза в ИКТ-насыщенной среде и рассматривается чаще всего как возможность возникновения неблагоприятных условий, отражающихся в конечном итоге на результатах инноваций2. Целевая функция управления рисками, таким образом, состоит в разработке и реализации управленческих решений, направленных на предотвращение или эффективное разрешение возникающих рисковых ситуаций, то есть восстановление исходного состояния инновационного процесса или тенденций его позитивного (целевого) развития во внешней среде при минимально возможных потерях.

Нами накоплен определенный опыт по применению ОИС в различных формах получения высшего профессионального образования. Как показывает опыт, применение ИКТ позволяет преподавателю приблизить образование к передовым достижениям науки и практики; реализовывать принципы непрерывного и персонально организованного образования; предоставляет возможности более полно управлять учебным процессом, во время аудиторных занятий рассматривать наиболее существенный по содержанию материал; не тратить время на написание конспекта лекции студентами; автоматизировать проверку домашних заданий, контрольных работ, активизирует процесс усвоения теории и

1 Под ОИС понимается системно организованная совокупность средств передачи данных, информационных ресурсов, протоколов взаимодействия, аппаратно-программного и организационно-методического обеспечения, ориентированная на удовлетворение образовательных потребностей пользователей, обеспечивающая проведение и поддержку учебной, научной, воспитательной и организационно-управленческой деятельности образовательных учреждений. 2 Так, например, риск снижения качества подготовки студентов усиливается внедрением компьютеризированного тестирования, уязвимостями которого являются несанкционированные доступы к результатам тестирований во время их создания, пересылки, обработки и хранения (фальсификация результатов тестирования); к базам тестовых заданий и тестовым программным оболочкам; использование неразрешенных справочных материалов и др.

143

закрепления знаний; повышает увлеченность учащихся, внося элементы соревнования, взаимоконтроля, взаимопомощи и др. Однако констатация значимости применения ОИС в высшем профессиональном образовании не снижает остроты существующих в этом процессе проблем. В их числе можно отметить наличие внутренних и внешних рисков, порождаемых применением ИКТ.

Проведенный нами анализ имеющихся исследований по вопросам управления рисками в условиях ИКТ-насыщенной среды вуза показал, что, несмотря на чрезвычайную важность данной проблемы для современного образования, мы все-таки не можем говорить о существовании целостного подхода к ее решению. В научно-теоретическом плане актуальность проблемы исследования определяется необходимостью разрешения противоречий между: возрастающей потребностью совершенствования применения ИКТ в условиях неполной информации, наличия противоборствующих тенденций, элементов случайности и др. и отсутствием для этого методологических и технологических подходов, имеющих прикладную направленность и опирающихся на теорию риск-менеджмента; потребностью практики в целостном научно-теоретическом обосновании и методическом обеспечении управления рисками, направленном на повышение качества и эффективности функционирования ОИС вузов, и недостаточной теоретической разработанностью данной проблемы в педагогических исследованиях; потребностью общества в специалистах, готовых к решению задач управления рисками в условиях информатизации образования, и недостаточной готовностью основной части выпускников вузов к практической реализации данной функции.

В ходе проведения исследования нами определено содержание категории «риски, порождаемые применением ИКТ в системе высшего профессионального образования»; cоставлен реестр (карта) рисков, содержащий описание условий возникновения риска в ИКТ-насыщенной среде вуза, потенциальных негативных воздействий, возможного ущерба, причины риска, типа риска; разработана модель управления рисками на различных этапах жизненного цикла ОИС, а также рекомендации по управлению ими; разработаны программы авторских спецкурсов и спецсеминаров для студентов, учителей, преподавателей вузов, соискателей и аспирантов по проблеме исследования.

В ходе проводимого исследования нами используются методы получения количественных или качественных оценок рисков: Delphi; метод агрегирования статистических данных; имитационное моделирование; математические (статистические, алгебраические и др.) методы обработки информации; методы технологической стандартизации и управления качеством; педагогический эксперимент и др. Освоены и применяются на практике стандарты и спецификации, детально регламентирующие процедуры управления информационными рисками - ISO 17799 2002, BS 7799 и COBIT. Приобретены по академической лицензии программные комплексы анализа и контроля информационных рисков – ГРИФ и КОНДОР (компания Digital Security). К участию в проекте привлечены студенты (обучающиеся по специальности 050202 «Информатика» с дополнительной специализацией «Защита информации и информационная безопасность» и других педагогических специальностей университета) активно занимающиеся в настоящее время научно-исследовательской деятельностью.

Таким образом, коллективом накоплен богатый методический опыт по управлению рисками, возникающими в условиях применения ИКТ в образовательном процессе вуза. Разрабатываемые в настоящее время концептуальные основы по совершенствованию управления рисками в условиях применения ИКТ в системе высшего профессионального образования приведут к минимизации рисков на основе прогнозирования и оценки, что, на наш взгляд, будет способствовать возрастанию уровня инновационного потенциала научных и учебно-методических разработок вуза в сфере информатизации образования; повысит эффективность образования; позволит поддерживать высокое качество подготовки выпускников; приведет к повышению конкурентоспособности вуза на рынке образовательных услуг и др.

144

АУДИОВИЗУАЛЬНЫЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБУЧЕНИИ

К.М. Спиров, KSpirov@didactaconsult.com Технический университет – София, Болгария

AUDIOVISUAL AND INFORMATION TRAINING TECHNOLOGIES

K.M. Spirov Теchnical university – Sofia, Bulgaria

Использование современных информационных и комуникационных технологий

(ИКТ) в обучении – это ключ к его эффективности. В то же время, однако, внедрение ИКТ невозможно, скорее неэффективно и не привлекательно, в рамках существующих структур, организации и планирования учебного процесса. Даже там, где имеется достаточно ресурсов (финансовые, материальные и человеческие), эффект от внедрения ИТК- технологий незначителен. Причина, прежде всего, в групповом планировании обучения, и отсюда преобладание групповых форм обучения.

В этом контексте преподаватель находится в центре процесса – необходимый, незаменимый, и именно его контролирует система. Провел ли необходимое количество уроков (лекций), провел ли плановые проверки (экзамены, контрольные, тесты), отметил ли все в дневнике и т.п. Другими словами, в этой модели организации обучения в центре обучающий (учитель, преподаватель, доцент, профессор).

Эта модель была перфектна до последнего десетилетия прошлого века (20 в.), когда доступ к информации (знаниям) был ограничен и единственные источники знаний были училище (учители) и библиотеки. Именно ради этого, основным предназначением аудиовизуальной и информационной технологии было усиление возможностей преподавателя сделать так, чтобы представленная им информация была доступнее и понятнее.

Аудиовизуалная среда в училище и вне его не используется для индивидуализации обучения с ее неограниченными возможностями для предоставления и представления знаний, с возможностями улучшения общения между обучающим и конкретным учащимся, с возможностями управления индивидуально познавателной деятельности обучаемых и вообще изменения парадигмы образования. Старую парадигму, согласно которой “в училище по всем предметам должны формироваться знания – умения – навыки (ЗУН)”, заменим новой парадигмой “научим детей, учащихся, студентов, взрослых открывать знания и решать проблемы в данной предметной области”. Эта парадигма известна еще как “обучение действием” (learning by doing). Формирование умений для решения задач и есть ключ для успеха каждого. Доступ к знаниям в наше время свободен, но нужно знать как их использовать.

Новая парадигма ставит в центр планирования образования личность: ребенка, ученика, студента, взрослого, - и ведет к возможности для дефинирования целей и планирования обучения индивидуально; для выбора учебного содержания в зависимости от возможностей, целей, интересов и опыта (при обучении взрослых людей) обучаемых; для реального приложения принципов для индивидуализации обучения: сознательность и активность, значимость знаний; для использования активных методов обучения; для использвания таких средств обучения, которые находятся вне учебной среды соответствующего учебного заведения; для использвания преимущественно индивидуалных форм обучения; для объективизирования результатов обучения.

Как видим, меняются все элементы дидактической системы, точнее ставится акцент на личность учащегося, и это приводит к изменению статуса обучающего. Из основного источника знаний в старой парадигме он превращается в “руководителя” познавателной деятельности обучаемого.

145

Дефинированная парадигма “обучение действием” может быть легко реализуема, если на учебное заведение смотреть как на среду для обучения, которая включает в себя кроме формальных структур (классные комнаты, кабинеты, лаборатории, мастерские, библиотеки и т.д.) и неформальные (интернет, домашний компьютер, виртуальные библиотеки и т.д.).

На фиг.1 представлена примерная организационная модель для обучения в такой среде, которая включает в себя все элементы дидактической системы и является предпосылкой для реализации дидактических принципов: индивидуального подхода, сознательности и активности, самостоятельной работы и доступности знаний.

В этой модели на первом месте стоит индивидуальное планирование обучения, а не урок, как в модели ЗУН. Это планирование содержит крайние результаты, которые должен достигнуть каждый обучаемый. Окончательные результаты могут быть на нескольких уровнях сложности.

Второй существенный момент в модели - многообразие организационных форм, включительно и индивидуальных. Кроме традиционных лекций, уроков, упражнений, семинаров, консультаций предлагаются и виртуальные или вербальные тесты, интервью, самостоятельное обучение в среде Интернета или Интранета и, не на последнем месте, самостоятельная работа обучаемых дома.

Фиг. 1. Модель обучения в аудиовизуалной среде

146

МОДЕЛЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРАВ ДОСТУПА В ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛАХ

Н.В. Курмышев, nikolai@novsu.ac.ru Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого

MODEL OF DISTRIBUTION ACCESS RIGHTS

IN THE INTERNET-PORTALS N.V. Kurmisev

Novgorod State University

Одним из наиболее важных вопросов при разработке интернет-порталов является организация прав доступа пользователей к ресурсам. Схема прав доступа должна обеспечивать максимальную гибкость и, в то же время, минимальную сложность администрирования и контроля. В докладе рассмотрены типичные схемы организации прав доступа, предложена обобщенная модель прав доступа для произвольного портала, рассмотрен пример применения данной модели для описания организации прав доступа в платформе IBM WebSphere Portal.

Портал – это интегрированный, персонифицированный и защищенный веб-интерфейс для доступа пользователей к информации, приложениям и средствам сотрудничества [1].

Для предоставления и защиты информации применяются различные схемы распределения прав доступа к ресурсам.

Существует несколько проблем, связанных с выбором схемы организации прав доступа. Среди них можно выделить следующие:

• совместимость с бизнес-процессами и существующими базами данных предприятия. Чем лучше схема накладывается на схему работы предприятия, тем проще ей управлять – можно реализовать автоматическое управление;

• сложность администрирования. В зависимости от реализации схемы администратору может потребоваться выполнить различное количество действий для назначения прав доступа;

• скорость доступа. При работе с порталом требуется проверка уровня доступа при каждой загрузке страницы. Чем сложнее схема – тем больше запросов к базе данных необходимо выполнить. Проблема частично решается кэшированием прав доступа, например, в пределах одного сеанса работы.

• сложность программной реализации. Наиболее просто реализуется табличная схема. Чем сложнее схема, тем сложнее ее реализация, но в то же время, как правило, проще администрирование.

Для описания схем организации прав доступа и решения возникающих проблем предлагается разработать модель описания системы прав доступа. Модель позволяет описывать системы, рассчитывать характеристики, проводить сравнительный анализ, выявлять недостатки и способы их устранения. Также, модель позволяет описывать новые механизмы взаимоотношений между пользователями и ресурсами. Актуальность данной задачи обуславливается тем, что в настоящее время разрабатывается большое количество портальных платформ, поддерживающих различные системы прав доступа (среди них – коммерческие, такие как IBM WebSphere Portal, Sun One Portal, и свободно-распространяемые – Drupal Portal, PHP Nuke и др).

Первоначальными задачами исследования с помощью предложенной модели являлись анализ различных схем организации прав доступа, анализ способов оптимизации для различных схем (кэширование и др.), анализ возможностей оптимизации отношений между пользователями, ресурсами и правами доступа, оптимизация процедур администрирования.

В соответствии с задачами были выдвинуты следующие требования к модели:

147

• модель должна описывать как известные, так и новые схемы организации прав доступа;

• рассчитывать сложность схемы – количество связей и т.д.; • рассчитывать время доступа (скорость работы системы); • проводить сравнительный анализ различных схем.

Для решения обозначенных выше задач предлагается следующая модель прав доступа: M = {U, A, R, L, I = {IU, IA, IR, IUA, IAR, IUR}, T = {TU, TA, TR, TL, TI}}, где U = {u1…um} – множество пользователей, R = {r1…rq} – множество ресурсов, A = {a1,1,1…am,n,q} – множество всех используемых прав доступа, n – количество возможных прав доступа, L= {li,j,k} – множество связей между множествам U, A и R, I = {IU, IA, IR} - правила наследования прав в множествах U, A, R соответственно, IUA, IAR, IUR – правила, определяющие наследование элементов одного множества с учетом элементов другого множества, T - набор правил, описывающих изменение соответствующих множеств во времени.

Данная модель позволяет описать практически любую известную схему организации прав доступа, в частности модели портальных платформ IBM WebSphere Portal [2], Microsoft SharePoint Portal [3], BEA WebLogic Portal [4] и других.

В качестве примера рассмотрена схема прав доступа для платформы WebSphere Portal [2] (рис. 1).

Рис. 1. Схема организации прав доступа в WebSphere Portal

Литература:

1. Булгаков М.В., Герасимов В.В., Курмышев Н.В., Ижванов Ю.Л. Образовательный портал: анализ требований и платформ // e-Learning World - Мир Электронного обучения. Выпуск № 3, май 2004. – С. 38-56. 2. WebSphere Portal InfoCenter, Принципы организации защиты

Пользователи (U) Права (A) Ресурсы (R)

Роль «Пользователь»

Роль «Привилегированный

Пользователь» Роль

«Администратор»

Право на просмотр Право на удаление

Право на настройку

Правила наследования элементов (I)Иерархия ресурсовНазначения прав (L)

148

http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/wpdoc/v510/index.jsp?topic=/com.ibm.wp.ent.doc/wpf/sec_roles.html 3. SharePoint Portal Server 2003 Product Information http://www.microsoft.com/office/sharepoint/prodinfo/default.mspx 4. BEA WebLogic Portal 9.2 Documentation. Security Guide. http://edocs.bea.com/wlp/docs92/security/intro.html#wp1023487

149

РАЗВИТИЕ И КОНТЕНТНОЕ СОПРОВОЖДЕНИЕ ЭЛЕКТРОННОГО КАТАЛОГА УЧЕБНЫХ ИЗДАНИЙ, УЧЕБНОГО И ЛАБОРАТОРНОГО ОБОРУДОВАНИЯ, ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ

ДЛЯ ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ Г.Ю. Аршеневская, gala@informika.ru Е.Г. Гридина, gridina@informika.ru

ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»

THE ELECTRONIC CATALOGUE OF TEXTBOOKS, EDUCATIONAL EQUIPMENT, LABWARE AND ELECTRONIC EDUCATIONAL

RESOURCES DEVELOPMENT AND CONTENT MANAGEMENT FOR GENERAL EDUCATION

G.Y. Arshenevskaya, E.G. Gridina State Research Institute of Information Technologies and Telecommunications (SIIT&T Informika)

В условиях модернизации российского образования повышается роль и значение использования в учебном процессе современных материальных средств обучения. Повышаются требования к качеству учебной литературы, разрабатываются новые учебные программы, появляются новые мультимедийные учебные пособия, создается новое программное обеспечение, в том числе так называемое «свободное ПО». Лицензионное программное обеспечение и современное учебно-лабораторное, компьютерное оборудование поставляются в школы в рамках ПНП «Образование». В разрабатываемых государственных образовательных стандартах общего образования второго поколения большое значение отводится требованиям к ресурсному обеспечению образовательного процесса в школе. В этой связи потребность системы образования в специализированном интернет-ресурсе, представляющем хорошо структурированную и достаточно подробную для осуществления выбора информацию обо всех видах учебной продукции для нужд общеобразовательных учреждений становится все более насущной и актуальной.

В 2007 году по заказу Рособразования создан электронный каталог учебных изданий, учебного и лабораторного оборудования, электронных образовательных ресурсов для общего образования. Каталог разработан ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» и размещен в открытом доступе на сайте http://ndce.edu.ru.

Цель проекта – удовлетворение потребностей системы образования в актуальной и достоверной информации об учебных изданиях на бумажных, цифровых и плёночных носителях, программных продуктах, наглядных пособиях, учебном и компьютерном оборудовании, предназначенной для всех участников образовательного процесса; основанное на систематизации и удобном представлении метаданных о продукции учебного назначения в форме общедоступного электронного каталога, интегрированного в федеральную систему информационно-образовательных ресурсов.

Каталог содержит подробное описание учебной, развивающей, методической и справочной литературы (раздел Книги); учебных изданий на цифровых и пленочных носителях (разделы CD/DVD, Аудио/видео); учебного лабораторного и компьютерного оборудования, наглядных пособий (раздел Оборудование); программного обеспечения для использования в учебном процессе и поддержки функционирования учреждений общего образования (раздел Программы). Ежедневно обновляемые новостные ленты предназначены для пользователей, интересующихся вопросами учебного книгоиздания, а также разработкой, производством и распространением новых программных продуктов, наглядных пособий, лабораторного и компьютерного оборудования для общего образования. На сайте размещены также форумы по тематике каталога, документы (федеральные перечни

150

учебников и т.п.), описания учебных программ и полезные ссылки на сайты производителей и поставщиков представленной в каталоге продукции учебного назначения.

Развитие и поддержка электронного каталога учебных изданий, учебного и лабораторного оборудования, электронных образовательных ресурсов для общего образования особенно важны в условиях вариативности образования, когда школа вынуждена ориентироваться во всё возрастающем потоке новых разработок – учебных программ и инструментов их реализации – для создания оптимального комплекса ресурсов, обеспечивающих функционирование образовательных учреждений.

Дальнейшее развитие и контентное сопровождение каталога обеспечивается с учетом изменений в содержании образования, связанных с разработкой и внедрением государственных образовательных стандартов общего образования второго поколения, в т.ч. с учетом требований стандарта к ресурсному обеспечению образовательного процесса в школе, внедрения новых образовательных программ и т.п. В частности, используются новые данные:

• об изданиях, включенных в федеральные перечни учебников на 2008/2009 учебный год (+ сопровождающие УМК, + новинки издательств);

• о лабораторном и компьютерном оборудовании, закупаемом школами в соответствии с утвержденным «Перечнем учебного и компьютерного оборудования для оснащения общеобразовательных учреждений»; поставляемом в школы в рамках ПНПО;

• о программных продуктах, вошедших в стандартный базовый пакет программного обеспечения для использования в общеобразовательных учреждениях РФ (СБППО «Первая Помощь 1.0») и в тестовые пакеты свободного ПО для апробации в школах пилотных регионов.

Информационная структура каталога дорабатывается с учетом последней версии «Российских правил каталогизации», отражающих современные международные тенденции и требования пользователей к библиографической информации в электронной среде, а также происходящих изменений в информационной модели экземпляра метаданных для информационного ресурса сферы образования (RUS_LOM).

Систематизация учебных программ, пособий, инструментов и устройств, всей совокупности материальных средств обучения, представление их описаний в удобной форме электронного каталога, интегрированного в федеральную систему информационно-образовательных ресурсов, отвечает постоянно возрастающим информационным потребностям системы образования, принципам вариативности общего образования и способствует более эффективному ресурсному обеспечению образовательного процесса в школе.

151

СОЗДАНИЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И СТАТИСТИКИ ЭЛЕКТРОННОГО КАТАЛОГА УЧЕБНЫХ ИЗДАНИЙ, УЧЕБНОГО И

ЛАБОРАТОРНОГО ОБОРУДОВАНИЯ, ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

М.А. Агейкин, ageikin@informika.ru, О.О. Кузнецова ФГУ «Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий

и телекоммуникаций», (ФГУ ГНИИ ИТТ "Информика")

CREATION OF SYSTEM OF MONITORING AND STATISTICS OF THE ELECTRONIC CATALOGUE OF EDUCATIONAL EDITIONS,

EDUCATIONAL EQUIPMENT AND LABWARE, ELECTRONIC EDUCATIONAL RESOURCES FOR THE GENERAL EDUCATION

M.A. Ageykin, O.O. Kuznetsova

Federal State Company «The State Scientific Research Institute of Information Technologies and Telecommunications»

Сегодня ни один интернет-проект не может обойтись без системы статистики. Для

этого существует множество программного обеспечения, чтобы вести статистику у себя на сервере или же можно устанавливать «интернет счетчики. С одной стороны, каждый из интернет-счетчиков нацелен на свой целевой сегмент потребителей. С другой стороны, сегодняшняя интернет-статистика предоставляет единообразную статистику для всех типов сайтов в Интернете и не в полной мере удовлетворяют нашим потребностям. Отсутствие индивидуального подхода и отсутствие нишевого позиционирование делает ее практически бесполезной для оценки специализированных проектов. Статистика, предоставляемая интернет-счетчиками, нацелена на две большие группы потребителей: тем, кого интересует только общая посещаемость, и тем, кому нужна статистика для коммерции.

Разработка системы статистики Электронного каталога должна выполнять функции сбора статистической информации, её аналитической обработки, а также предусматривает создание системы предоставления информации пользователю и администратору.

Главной задачей при разработке системы статистики Электронного каталога являлась ее наглядность и комфортность для любого пользователя при сохранении высокой функциональности. Ее внедрение позволит существенного сократить время специалистов компании на обработку классической статистической информации, а также получить эффективную систему учета и контроля.

Создание статистики Электронного каталога помимо традиционных задач должна решать следующие задачи:

• оценка информационной потребности пользователей электронного каталога;

• постоянный контроль наполняемости электронного каталога. Статистика предоставляет возможность просматривать, отдельно по каталогам

«КНИГИ» «CD/DVD», «АУДИО/VHS», «ОБОРУДОВАНИЕ», «ПРОГРАММЫ», следующие параметры:

• рейтинги ресурсов • количество уникальных посетителей на ресурс • среднее количество просмотренных пользователем ресурсов • количество добавленных ресурсов • количество обновленных ресурсов

152

• количество удаленных ресурсов Система статистики отображает информацию по всем параметрам в период

Сегодня/Вчера/за 7 дней/за месяц, а также позволяет просматривать статистику на скользящем интервале.

Система статистики позволяет вести мониторинг наполняемости, обновления и востребованности Электронного каталога, а также предоставляет возможность последующего внедрения механизма аналитической обработки статистических данных и функций оперативного планирования.

153

ИННОВАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ В ОБРАЗОВАНИИ В.П. Кулагин kvp@informika.ru, Ю.М. Кузнецов kym@ins.ru

Федеральное государственное учреждение «Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций»

(ФГУ ГНИИ ИТТ “Информика”)

INNOVATIVE APPROACHES IN EDUCATION V.P. Kulagin, Y.M. Kuznetsov

Federal State Company «The State Scientific Research Institute of Information Technologies and Telecommunications»

Практика внедрения инновационных моделей образования и новых форм учебного

процесса базируется на использовании передовых информационно-коммуникационных технологий, сетевых сервисов и средств, реализуемых в составе интерактивной образовательной среды, интегрирующей цифровой контент по учебным предметам и современные педагогические технологии, что обеспечивает связность содержательной, методической и технологической компонент обучения и реальную возможность повышения эффективности и качества образования. Организация обучения в информационной образовательной среде (интернет-обучение), в особенности в среде, реализуемой на базе свободно распространяемого ПО, обладает особой актуальностью для общего образования и, в частности, для большого числа школ, удаленных от региональных центров и не имеющих в достаточном количестве необходимых педагогических кадров и собственных образовательных ресурсов. Такой инновационный подход к обучению становится практически доступным для всех образовательных учреждений в связи с повсеместным подключением школ к Интернет.

Учебная среда для проведения интернет-обучения может быть реализована в зависимости от технических и организационных возможностей образовательного учреждения в нескольких вариантах: в полностью дистанционной форме, с частичным переводом учебных занятий на сетевой режим, в форме локального использования компонентов среды (сервисов, приложений). Интернет-обучение в условиях информатизации и массовой коммуникации современного общества представляет собой новый и наиболее перспективный подход в подготовке учащихся к переходу к непрерывному образованию. Учебный процесс с использованием информационных сред и современных информационно-коммуникационных технологий строится на интерактивном сетевом общении и сотрудничестве учащихся между собой и с преподавателем.

Анализ опыта и результатов реализации проектов ИСО и ФЦПРО, предусматривающих сетевые формы обучения школьников, позволил выявить отсутствие проработанных и освоенных на практике моделей и методик обучения с использованием возможностей новых информационных технологий, ресурсов Интернет, интерактивного оборудования. Существующие подходы к решению данной проблемы, как правило, имеют частный характер, когда педагоги вынуждены самостоятельно разрабатывать и осваивать новые приемы организации и проведения занятий, в связи с чем, многие возможности развития современной школы остаются нереализованными.

С другой стороны, проведенные исследования показали, что за счет внедрения компьютерных телекоммуникаций и Интернет-технологий в процесс обучения имеет место активизация самостоятельной работы и целенаправленный интерес учащихся с целью ликвидации пробелов в знаниях или наоборот - в углублении знаний учащихся в интересующих областях. Важно при этом, чтобы преподаватели обладали знаниями и умениями в области организации групповых занятий в виртуальной среде, реализации учебного процесса в распределенной аудитории, владели техникой работы с интерактивным оборудованием.

154

Полученные результаты актуальны для развития сферы управления образованием - при реализации комплексного подхода к использованию современных технических, технологических и информационных средств, поддерживающих расширение технологий обучения, сетевое взаимодействие учащихся и педагогов, реализацию индивидуальных программ подготовки.

155

РЕКОНСТРУКЦИЯ 3-МЕРНОЙ МОДЕЛИ ГОЛОВЫ ПО ДВУМ ОРТОГОНАЛЬНЫМ ВИДАМ Хюсейин Савран, huseyinsavran@yahoo.com, П.Б. Панфилов, panfilov@cse.yeditepe.edu.tr

Университет «Едитепе» (Yeditepe University), Стамбул, Турция Московский институт электроники и математики (технический университет)

3D HEAD MODEL RECONSTRUCTION FROM TWO

ORTHOGONAL VIEWS Hüseyin Savran, Peter Panfilov, Yeditepe University, Istanbul, Turkey

Введение

Автоматическое построение 3-мерной модели головы человека по двум изображениям головы, полученным с двух разных точек съемки, является активной областью исследований в области компьютерной графики. Многие разработчики компьютерных игр начали предоставлять инструментальные средства для 3-мерного моделирования игроками самих себя. Правда, в большинстве случаев это делается вручную, что требует немалого времени. Вдобавок, проблемой может оказаться текстурирование модели головы. Сама модель может быть достаточно хорошей, но если текстура неправильно подобрана и подогнана, модель не будет выглядеть реалистично.

В данном докладе представлен новый подход к полуавтоматическому трехмерному моделированию головы человека. Предлагаемый метод назван «методом матрицы весов». Идея метода строится вокруг некоторого ограниченного числа точек на поверхности 3-мерной модели головы, названных «базовыми точками». Базовые точки способны оказывать определенное «воздействие» на соседние точки модели. Значение веса, присваиваемое каждой точке модели, определяет степень такого воздействия и может быть использовано в процессе автоматического изменения формы поверхности модели в ответ на манипуляции с базовыми точками.

Для получения базовых точек используются два ортогональных 2-мерных изображения головы: виды в фас и в профиль. Эти же изображения применяются и для генерации текстуры и ее применения к модели с использованием тех же самых весовых коэффициентов вершин модели.

В общем, процедура 3-мерного моделирования головы человека включает в себя следующие шаги: 1) выбор обобщенной структурной модели человеческой головы, 2) сбор и подготовка специфической для конкретного человека информации о голове/лице при использовании методов машинного зрения и обработки изображений, 3) деформация обобщенной модели и 4) подготовка текстуры и деформация точек текстуры.

Подход 1. Обобщенная модель головы

Прежде всего, нам необходимо построить обобщенную модель головы, которую потом можно использовать в процессе деформации для построения новой модели (настоящей) головы. В нашей работе для этих целей использовалось программное обеспечение Softimage|XSI.

Обобщенная модель головы состоит из 1316 точек (вершин), 3902 ребер, 2586 граней (полигонов), 7852 текстурных вершин. Все грани модели являются треугольными. На изображении головы сбоку были выбраны 56 уникальных базовых точек, а на фронтальном изображении – 57 точек, используемых в процессе модификации модели и текстуры. Некоторые точки являются общими для обоих видов. Таким образом, общее количество уникальных базовых точек на модели головы составляет 88, из которых 25 являются общими для двух видов. На самом деле, пользователю-модельщику достаточно вручную указать

156

лишь 31 точку на боковом изображении, поскольку часть точек может быть сгенерирована автоматически. Для этих целей может использоваться программное обеспечение выделения базовых точек Feature Point Obtainer (FPO). 2. Деформирование обобщенной модели головы 2.1. Определление точки отсчета и масштабирование базовых точек

Два изображения на рисунке 1 представляют 3-мерную модель головы в 2-мерном виде. Эти изображения могут использоваться в процедуре сравнения с фотографиями реального человека. Размер фотографий может оказаться отличным от размеров изображений обобщенной модели головы. Поэтому их нужно отмасштабировать для приведения к единому размеру.

Прежде всего, на изображении головы надо задать некую центральную точку или точку отсчета. «Физиологически», такой точкой можно считать точку, находящуюся ровно посередине между глазами человека. Точное положение этой точки может быть получено на основании информации некоторых базовых точек. На рисунке 1 точкой отсчета для фронтального изображения является точка, расположеннаая ровно посередине между двумя базовыми точками 29 и 33. На изображении бокового вида точка отсчета (показана зеленой точкой на рисунке) располагается посередине между базовыми точками 17 и 11 (значение координаты y для точки отсчета равно значению координаты y базовой точки 29).

Рис. 1. Базовые точки и точки отсчета Рис. 2. Морфинг по матрице весов

Масштабирование изображений включает в себя следующие шаги. Во-первых, мы

можем отобразить все базовые точки с изображения обобщенной модели головы на окружность с центром в точке отсчета и радиусом равным среднему значению расстояний всех базовых точек от точки отсчета. Затем, то же самое делается и для изображений головы реального человека, которую мы планируем смоделировать. Коэффициент масштабирования равен отношению радиуса окружности, полученной для обобщенной модели головы, к радиусу окружности для изображения головы реального человека. Далее, все базовые точки на изображениях головы реального человека перемножаются на этот коэффициент масштаба. И, наконец, центр изображения перемещается в точку отсчета согласно следующих уравнений:

P_x = P_x - Origin_x, (1) P_y = Origin_y - P_y, (2)

где P_x и P_y есть значения координат x и y базовой точки, а Origin_x и Origin_y есть значения координат x и y точки отсчета. Для определения величины смещения надо вычесть значения базовых точек обобщенной модели из значений базовых точек изображений головы реального человека. 2.2. Изменение значений положения базовых точек в 3-мерной среде

Мы не можем напрямую использовать значения смещений, полученные по 2-мерным изображениям, в 3-мерном пространстве. Необходимо каким-то образом найти усредненный коэффициент изменений. Используемый для этих целей подход выглядит следующим образом. Для каждой базовой точки ищется величина отношения расстояния от

157

соответствующей точки до точки отсчета в единицах измерения длины к пиксельному расстоянию от базовой точки до точки отсчета. Все эти величины суммируются, а сумма делится на число базовых точек. В результате имеем коэффициент изменений модели. 2.3. Основная концепция метода матрицы весов

Каждая базовая точка должна «оказывать влияние» на другие точки модели. Одна точка модели может оказаться «под влиянием» сразу нескольких базовых точек. Другими словами, если какая-то базовая точка перемещается в 3-мерном пространстве, то и некоторое количество «подвластных» ей точек модели также должны перемещаться в пространстве в соответствии с их весами «воздействия». Рисунок 2 иллюстрирует концепцию такого морфинга модели по матрице весов. Значения весовых коэффициентов выбираются из интервала от 0 до 1. Эти значения могут быть получены с использованием мощных инструментальных средств программы Softimage|XSI. Затем данные весов могут быть экспортированы в прикладное программное обеспечение через код скрипта vbscript.

Алгоритм морфинга модели прост. Зная величины смещений и весовых коэффициентов базовых точек, мы просто изменяем значения положений точек в пространстве на величины произведений соответствующих смещений и весов точек. Следующее уравнение объясняет алгоритм:

P(i) = P(i) + D(j) * W(D(j)), (3)

где вектор P хранит информацию о положении точек в пространстве, включая значения координат x, y и z; i = 0, 1315; j = 0, No_of_Feature_points; D(j) – это смещение для j-й базовой точки, а W(D(j)) – это значение веса i-й точки, связанной с j-й базовой точкой.

Данное исходное уравнение необходимо реорганизовать для двух ортогональных изображений головы. Для точек фронтального изображения уравнения морфинга выглядят следующим образом:

P(i).x = P(i).x + Df(j).x * W(Df(j)) (4) P(i).y = P(i).y + (Df(j).y / 2) * W(Df(j)) (5)

Для точек бокового изображения уравнения морфинга следующие:

P(i).z = P(i).z + Ds(j).x * W(Ds(j)) (6) P(i).y = P(i).y + (Ds(j).y / 2) * W(Ds(j)) (7)

Обработка текстурного изображения

Для целей текстурирования модели головы необходимо сделать две фотографии головы реального человека в фас и в профиль на голубом фоне. Это позволит легко отделить изображение головы от фона, что упрощает дальнейшую обработку изображения для текстурирования. 1. Создание текстуры

Во-первых, необходимо отмасштабировать изображение так, чтобы расстояние от глаз до верхней точки головы было одинаковым в обоих видах. Во-вторых, текстурная карта имеет три части: левую, центральную и правую, которая симметрична левой части. Левая часть текстурной карты определяется по базовым точкам 17 и 2 на изображении вида с боку головы. Центральная часть определяется по базовым точкам 25 и 3. В-третьих, на границах трех частей тектурной карты применяется алгоритм сглаживания изображения. И, наконец, заполняются «пустоты» в изображении, появившиеся в результате удаления фона. Рисунок 3 показывает фронтальное и боковое фото головы человека и результурующую текстурную карту.

158

Рисунок 3. Фронтальный и боковой виды и текстура для модели головы

2. Деформирование текстурных вершин Детали лица располагаются на текстурной карте по-разному для разных людей.

Поэтому текстурные вершины (привязанные к соответствующим точкам на модели головы) должны смещаться подобно точкам модели, как это было описано в разделах выше. Наиболее важной областью в изображении лица человека является область глаз. Поскольку эта область выступает в качестве точки отсчета, то необходимо произвести настройку положения всех вершин тектуры относительно глаз. Морфинг вершин текстуры осуществляется в виде трехступенной процедуры. Во-первых, мы одновременно смещаем все точки до тех пор, пока вершины текстуры в области глаз не совпадут с их реальным положением на текстурной карте. Затем, осуществляется реорганизация нижней и верхней частей текстуры через их масштабирование до заполнения текстурной карты по высоте. С использованием выше описанного подхода выполняется морфинг вершин текстуры для глаз, носа, губ и ушей. Здесь используются значения смещений точек модели и матрицы весов. Рисунок 4 показывает текстурированную 3-мерную модель головы человека.

Рисунок 4. Реконструированная 3-мерная модель головы

Заключение и планы на будущее

Возможные направления дальнейшего улучшения качества моделирования включают в себя:

• Подбор более обобщенных моделей головы для уменьшения ошибок деформирования модели.

• Идентификация более «эффективных» базовых точек для улучшения точности деформирования модели.

• Улучшение процесса генерации текстур для большего реализма модели. Наши работы в ближайшем будущем будут сфокусированы на двух основных

областях. Во-первых, планируется разработать инструментальные средства генерации текстур, которые способны производить текстурные карты для более реалистического вида головы моделируемого человека. Во-вторых, в процессе разработки находится полностью автоматическое средство генерации базовых точек для изображений головы.

159

РАЗРАБОТКА РУБРИКАТОРА «ОБОРУДОВАНИЕ» ЭЛЕКТРОННОГО КАТАЛОГА УЧЕБНЫХ ИЗДАНИЙ, УЧЕБНОГО И

ЛАБОРАТОРНОГО ОБОРУДОВАНИЯ, ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

С.А. Ежов, stas@informika.ru ФГУ ГНИИ ИТТ "Информика"

DEVELOPMENT OF RUBRICATOR «EQUIPMENT» OF THE ELECTRONIC CATALOGUE OF EDUCATIONAL EDITIONS,

EDUCATIONAL EQUIPMENT AND LABWARE, ELECTRONIC EDUCATIONAL RESOURCES FOR THE GENERAL EDUCATION

S.А. Ezhov The State Scientific Research Institute of Information Technologies and Telecommunications»

Современный этап информатизации образования характеризуется возрастающей

потребностью в информационных ресурсах, в том числе и в учреждениях среднего и общего образования. Под информационным ресурсом3, будем понимать «совокупность всей накапливаемой информации в процессе развития науки, культуры, образования, практической деятельности людей и функционирования специальных устройств, используемых в общественном производстве и управлении». Для создания информационной поддержки образовательных учреждений, реализующих программы общего образования, необходимо создать электронный каталог учебных изданий, учебного и лабораторного оборудования, электронных образовательных ресурсов для общего образования. (http://ndce.edu.ru)

На сегодняшний день наиболее перспективным и общеупотребительным стандартом описания метаданных образовательных информационных ресурсов является международный стандарт Learning Object Metadata (LOM). Разработанный стандарт LOM предназначен для метаописания учебников, учебных пособий, задачников, справочников, учебно-методических материалов, коллекций иллюстраций и т.д., совокупность которых представляет собой научно-образовательные интернет-ресурсы. Возникает проблема расширения возможностей данного стандарта для описания лабораторного и компьютерного оборудования, используемого в образовательном процессе. В рамках данного проекта планируется расширить возможности RUSLOM в области разработки рубрикатора «Оборудование».

Классификация учебного оборудования ведется на основе федерального перечня учебного и компьютерного оборудования для оснащения общеобразовательных учреждений Министерства образования и науки РФ.

Рубрикатор «Оборудование» является формальным представлением иерархической древовидной структуры и включает в себя следующие базовые элементы (разделы): идентификатор, включающий идентификатор вышестоящего раздела и собственно идентификатор раздела; наименование раздела; аннотацию раздела.

В результате все заинтересованные участники образовательного процесса (педагоги, учащиеся, администраторы образовательных учреждений) получают доступ к каталогу «Учебное оборудование» электронного каталога учебных изданий, учебного и лабораторного оборудования, электронных образовательных ресурсов для общего образования, что позволит более качественно применять лабораторное и компьютерное оборудование в учебном процессе.

3 Козлов О.А. Теоретико-методологические основы информационной подготовки курсантов военно-учебных заведений. – М.:МО РФ, 2002

160

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ СЕТИ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ

TELECOMMUNICATION NETWORKS IN SCIENCE AND EDUCATION

РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ВЫВОДА КРИТЕРИЕВ

СТРУКТУРНОЙ СЛОЖНОСТИ С.С. Толстых postmaster@tss.tstu.ru,

Р.В. Лопунов lopunov-roman@yandex.ru,С.В. Чепурнов chsv@mail.ru, В.Е. Подольский director@director.tixmcnit.tambov.su

Тамбовский государственный технический университет

THE SOFTWARE DEVELOPMENT FOR THE AUTOMATED DERIVATION OF STRUCTURAL COMPLEXITY CRITERIA

S.S. Tolstyh, R.V. Lopunov, S.V. Chepurnov, V.E. Podolsky The Tambov State Technical University

В работе рассматривается класс задач реконструкции и поддержания качества

обслуживания компьютерных сетей большой размерности. Ключевым аспектом решения подобных задач является необходимость производить периодическую оценку состояния сети посредством специальных информационных критериев, названных критериями структурной сложности (КСС) [1]. Сеть рассматривается, как замкнутая система с сильно связной структурой. Под структурной сложностью замкнутой системы понимается числовая величина, характеризующая качественные представления о наискорейшем познании ее целостной сущности. Информационной основой получения такого рода знаний является структурированная совокупность математических моделей узлов и связей с ними. Можно сказать, что познание сильно связных систем с большим количеством узлов фактически означает познание ее структурной сложности – скалярной величины, находящейся в обратно пропорциональной зависимости с величиной информационной энтропии.

Ранее были предложены критерии структурной сложности с фиксированной морфологией на основе аксиом, согласованных с целями анализа региональных образовательных компьютерных сетей. При выводе критериев использовался не только фиксированный набор аксиом, но и неизменный состав операторных уравнений для вывода отношений предшествования по структурной сложности. Дальнейшим развитием теории структурной сложности является построение критериев в автоматизированном режиме – необходимо задать цели анализа, аксиоматику сложности применительно к классу рассматриваемых систем и получить конкретный вид критерия.

Общий вид КСС можно представить как

( )( )

( ) { }( )[ ]{ }( )

⎪⎪⎪

⎩

⎪⎪⎪

⎨

⎧

Θ⇒>

ΠΘ⊕Π⊗⇒=Π⇒=

=ΠΘ

⊕=

∈

.1

π\γmin1,0

1i

Z

i

kkKk

ZZ

EZOZ

Здесь Π – структура связей в системе; ( )ΠΘ – оценка структурной сложности; ( )Π= DecZ – совокупность подсистем, образованных действием оператора структурной декомпозиции на

161

Π ; ( )ΠO и ( )ΠE – соответственно, нулевая и единичная сложность; ⊕ ,⊗ – операции сложения и умножения в алгебре сложности; K – индексация связей; Π – структура связей в системе под действием оператора структурной минимизации ( )Π=Π mz ; kπ , kγ – соответственно, обобщенная дуга и ее вес в минимизированной структуре.

В формуле для нахождения оценки структурной сложности можно выделить ряд адаптируемых частей: операторы минимизации и декомпозиции, алгоритм поиска минимума в индексации связи, равно как и сама индексация, причем изначально подразумевается, что весовые характеристики являются фреймами знаний, а сложность – вещественным числом.

В качестве среды программирования для автоматизации построения КСС был выбран союз объектно-ориентированных технологий C++/PHP/XML DOM. Адаптация КСС иллюстрируется следующей диаграммой (в скобках указаны технологии), представленной в упрощенном варианте на рис. 1.

Формализация участков алгоритма вычисления КСС осуществляется с использованием декларативных конструкций на базе подмножества математического языка представления формул, включающего в себя операторы сложения и умножения, ряд логических операторов, квантификаторы существования и общности.

Проведенный анализ ряда языков спецификаций выявил их недостаточную пригодность к данному классу задач, что способствовало переводу всех спецификаций на платформу XML. Конфигурирование модифицируемых участков КСС производится на основе DTD.

Рисунок 1. Диаграмма этапов разработки адаптируемого КСС

В качестве примера системы операторных уравнений можно рассмотреть систему для оператора минимизации ( )Πmz . В процессе минимизации производится удаление транзитивных узлов в структуре системы с последующей заменой дуг некоторыми обобщениями, напрямую связанными с целями анализа. Для этого необходимо включить в систему 3 операторных уравнения ( ) Π⎯⎯⎯ →⎯ΠΠ = 3..1,: ipi

mz : 1) определение множества узлов участвующих в данном

процессе Π∈Π∈⇒≠∃/≠∃/

∃ kjjiyj

jxkjji dd

kydixd

ddp ,,,

,,,1 ,

,: ;

2) формулу для стягивания транзитивных дуг ( 2p );

Конфигурация КСС (XML)

Программный код класса (С++)

Пользователь

КСС

Генерация PHP-объекта формулы

Генерация программного кода

формулы

PHP-объект формулы

Формула (XML)

Программный код формулы (С++)

PHP-объект формулы

Генерация класса КСС

162

3) формулу для «схлопывания» параллельных дуг ( 3p ). Здесь jid , – дуга из узла i в узел j.

В настоящий момент полностью сформированы спецификации, используемые для формирования всех фрагментов КСС, согласованного с переменными целями анализа.

Литература: 1. Подольский В.Е., Толстых С.С. Повышение эффективности региональных образовательных компьютерных сетей с использованием элементов структурного анализа и теории сложности. // Монография. М.: «Издательство Машиностроение-1», 2006. С. 175.

163

НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ СЕТЕВОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В ДИНАМИЧЕСКИХ СЕТЯХ

С.М. Аракелян, М.Ю. Звягин, Д.С. Милованов, В.Г. Прокошев, П.Ю. Шамин, laser@vlsu.ru

Владимирский государственный университет

ABOUT NETWORK COMMUNICATION INTO DYNAMIC NETWORKS S.M. Arakeljan, M.U. Zwjagin, D.S. Milovanov, W.G. Prokoshev, P.U. Shamin

Vladimir State University

Рассмотрим сеть с переменной топологией, обладающую следующими свойствами: множество соседей каждого узла, с которыми связь потенциально возможна, ограничено и со временем становится известным; существует некоторая цикличность в изменении состояния связей. Такие сети рассматривались, например, в [2] и [1] и достаточно распространены.

Самоорганизации сети предшествует выделение в сети узла, координирующего работу сети – узла-координатора. На первом уровне самоорганизации причины переключения связей (движение узлов и их включение и выключение) не разделяются. На этом этапе каждый узел ведёт наблюдение за своей окрестностью, фиксируя появление/исчезновение соседних узлов и формируя первичную оценку параметров связи: T1,T0 - средних длин периода активности/неактивности связи. Собранная информация передаётся узлу-координатору, например, с использованием лавинной рассылки. Затем узел-координатор строит и рассылает инструкции в узлы, после чего они могут осуществлять маршрутизацию. В частности становится возможным использование алгоритмов отложенной маршрутизации на основе «медленного трафика» с агрегированием (см. [3]). Для обеспечения маршрутизации нами разработаны и апробированы (см. [3]) алгоритмы сбора и обработки статистики работы связей, вероятностной маршрутизации и интеллектуальной агрегации для доставки медленного трафика. Установлено, что применение вероятностной стратегии позволяет существенно сократить время доставки пакета; а использование интеллектуальной агрегации данных значительно сокращает среднее количество пересылок.

В дальнейшем мы рассматриваем сети, в которых имеются связи, с высокой вероятностью активности, при условии включенности обоих узлов, и большой длиной периода активности. На втором уровне самоорганизации сети перед узлами ставится задача выявления таких связей. Если поведение каждого узла определяется программой переключающей узел через случайные промежутки времени, распределённые экспоненциально с известным средним, то эта задача имеет эффективное решение. Полученная информация о связях может быть использована, например, для построения устойчивого канала связи (УКС). Единственной причиной обрыва УКС, при блокировке узлов во включенном состоянии, является неустойчивость связей – свойство, которое является неуправляемым. Поэтому информация о «стабильности связи» является принципиально важной для построения УКС. Если связи стабильны, то иногда целесообразно использовать временную синхронизацию расписаний в узлах. Критериями качества в задаче об УКС являются время жизни, и время, требуемое на установку. Для решения данной задачи нами разработан и апробирован алгоритм эффективного построения устойчивого канала связи и показано, что применение синхронизации и, особенно, использование информации о связях позволяют кардинально улучшить качество канала и сократить время его подготовки.

Третьим уровнем самоорганизации сети является кластеризация. Механизм её следующий: Пусть узел-координатор на основе анализа предоставленной ему узлами информации выяснил, что между какими-то узлами можно установить надёжные связи, при условии, что они будут включены. Он может направить таким узлам инструкции, изменяющие их расписание включения, сделав его синхронным, и, возможно, несколько

164

увеличив длительность включенного состояния. При этом, возможно, для сохранения энергетического баланса системы, уменьшив длительность включенного состояния некоторых узлов. В результате в сети образуются группы узлов, расписания в которых синхронизированы, а доставка сообщений в пределах группы происходит сравнительно быстро и надёжно. Назовём такие группы синхронизированными кластерами. Сеть, в которой выделены такие кластеры, – это и есть третий уровень самоорганизации сети. В пределах синхронизированного кластера можно эффективно решать задачи по построению УКС, в частности, с помощью подхода, предлагаемого в [2]. Поскольку между кластерами, в целом, по-прежнему сохраняется хаос, маршрутизация сообщений между кластерами должна выполняться с использованием соответствующих алгоритмов. Например, в случае если кластеры захватят достаточно большую часть сети, здесь можно применять различные виды случайных блужданий, в частности модифицированный адаптивный алгоритм EBAS (см. [4]).

Библиографический список: 1. V. Park, S. Corson Temporally-Ordered Routing Algorithm (TORA), Functional Specification,

Internet Draft, IETF MANET Working Group. 2. Р.А. Батаев, А.С. Голубев Вероятностный подход при создании алгоритмов

маршрутизации в сетях с изменяющейся топологией // Труды XIV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика 2007». Том 1. – СПб, 2007. – 250с.

3. М.Ю. Звягин, Д.С. Милованов, В.Г.Прокошев Алгоритмы сбора информации, маршрутизации и агрегации в мобильных сетях // Материалы международного форума по проблемам науки, техники и образования «III тысячелетие – новый мир». – М., 2007.

4. П.Ю. Шамин Модификация алгоритма поиска в пиринговой сети EBAS с целью снижения среднего времени поиска // Материалы международной заочной научно-практической конференции «Информационные и телекоммуникационные системы и технологии». – СПб, 2007. – 103с.

165

РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ ВИРТУАЛИЗАЦИИ МАГИСТРАЛИ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СЕТИ ЮФО РФ

А.А. Букатов baa@sfedu.ru, Л.А. Крукиер krukier@sfedu.ru О.В. Шаройко os@sfedu.ru

Южно-Российский региональный центр информатизации (ЮГИНФО) ЮФУ

VIRTUALISING BACKBONE OF SCIETIFICAL AND EDUCATIONAL NETWORK IN SOUTHERN FEDERAL DISTRICT OF RUSSIA

A.A. Bukatov, L.A. Krukier, O. Sharoiko The Southern - Russian regional informatization center of SFU

Необходимость виртуализации магистрали научно-образовательной телекоммуникационной (НОТС) обусловлена стремительным расширением спектра задач, ключевую роль в решении которых играют технологии передачи данных. При этом, зачастую, природа этих задач такова, что необходимым условием является изоляция применяемых для их решения сетевых структур друг от друга и от остальных участков сети. С другой стороны хорошо известно, что повысить эффективность работы НОТС можно за счет консолидации, т.е. за счет выполнения как можно более широкого множества задач в рамках одной физической сети передачи данных. Такая консолидация приносит экономическую выгоду как за счет минимизации количества применяемого оборудования, так и за счет повышения эффективности управления оборудованием. Таким образом, можно говорить, что, с одной стороны необходима консолидация сетевых структур, использующихся для решения различных задач, а с другой – изоляция этих структур друг от друга. Решить эту проблему можно с помощью виртуализации НОТС на различных уровнях стека сетевых протоколов.

Задача построения виртуальной магистрали НОТС состоит из двух частей: во-первых, необходимо обеспечить виртуализацию каналов передачи данных, а, во-вторых, требуется виртализовать таблицы маршрутизации. Что касается построения виртуальных каналов передачи данных, то на участках сети, взаимодействующих на 2-м уровне стека протоколов (через сеть взаимосвязанных коммутаторов 2 уровня) естественным решением является подход к виртуализации за счет построения VLAN на основе базового протокола IEEE 802.1q. Однако практическое применение данного подхода на магистральном участке сети связано с большим объемом работы по настройке каждого коммутатора при добавлении новой виртуальной сети. Поэтому в НОТС ЮФО РФ реализован другой подход, позволяющий строить виртуальные сети на магистральном участке и требующий настройки только пограничных устройств, т.е. тех устройств, к которым непосредственно подключены сети клиентов. Данный подход основан на технологии MPLS и позволяет создавать виртуальные каналы передачи данных с помощью специальных меток, присваиваемых пакетам, относящимся к тому или иному виртуальному каналу.

Что же касается построения виртуальных таблиц маршрутизаторов, то для решения этой задачи хорошо подходит технология BGP/MPLS VPN [1]. Данная технология тесно взаимодействует с технологией виртуальных маршрутизаторов (VRF Lite) и в пограничных маршрутизаторах существует не одна, а сразу несколько таблиц маршрутизации. Пограничные маршрутизаторы и коммутаторы магистрали НОТС обмениваются специальной информацией, позволяющей поддерживать виртуальные таблицы маршрутов в актуальном состоянии. Для того чтобы маршруты разных виртуальных таблиц маршрутизации не пересекались друг с другом, с каждой таблицей связывается уникальный в пределах всей сети идентификатор - 8-ми байтовый Route Distinguisher (RD). В соответствии с технологией BGP/MPLS VPN между пограничными маршрутизаторами сети запускается обмен информацией о маршрутах по протоколу BGP, с использованием

166

многопротокольных расширений BGP [2]. Данные расширения протокола BGP позволяют передавать маршруты, относящиеся к различным «семействам адресов". Технология BGP/MPLS VPN вводит понятие семейства адресов VPN-IPv4. Адрес в данном семействе состоит из 12 байт, при этом в первых 8 байтах хранится RD, а оставшиеся 4 байта содержат собственно IP адрес. В результате, даже совпадающие адреса, относящиеся к различным RD перестают совпадать, что позволяет передавать их между маршрутизаторами с использованием протокола BGP. Таким образом, на пограничных устройствах может существовать несколько независимых таблиц маршрутизации, которыми пограничные устройства могут обмениваться между собой.

Таким образом, технология BGP/MPLS VPN действительно позволяет виртуализировать магистральный участок НОТС, что было подтверждено опытной эксплуатацией описанных методов, проведенной в ЮФУ. Эксперименты по исследованию технологии BGP/MPLS VPN проводились на оборудовании производства Cisco systems, применяемом в сети ЮФУ: маршрутизаторах серий 7206, 3640, 3660 и 3745 и коммутаторах серий 2924, 2950-24 и 3550-24. Важным требованием к другим моделям используемых коммутаторов является возможность предавать пакеты диной 1530 байт, поскольку это необходимо для обеспечения возможности передачи дополнительных заголовков, применяемых технологией BGP/MPLS VPN.

Литература:

1. Rosen E., Rekhter Y., BGP/MPLS VPNs, RFC 2547, March 1999.

2. Bates T., Chandra, R., Katz D., Rekhter Y., Multiprotocol Extensions for BGP4, RFC 2283, February 1998.

167

СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТЬЮ Ю.В. Гугель, Ю.Л. Ижванов yli@informika.ru

ФГУ «Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций» (ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»)

CONTROL SYSTEMS OF THE COMPUTER NETWORK

Y.V. Gugel, Y.L. Izhvanov SIIT&T “Informika”

За прошедшие годы федеральная университетская компьютерная сеть России RUNNet

(Russian University Network) прошла большой путь развития от общей идеи ее создания до действующей опорной сети национального масштаба, имеющей собственные цифровые каналы связи и высокоскоростной магистральный выход в Internet через зарубежные академические сети. В процессе эксплуатации сети и при взаимодействии с администраторами сетей университетов и других научно-образовательных сетей, был накоплен огромный опыт по обслуживанию, управлению и мониторингу сети, замыкающийся на систему управления сетью.

Ниже описываются основные функции систем управления сетью, а также некоторые проблемы возникающие при их эксплуатации.

У администратора сети существует великое множество обязательных для исполнения ежедневных операций:

• подключение и удаление аппаратных средств;

• резервное копирование;

• инсталляция новых программных средств;

• мониторинг системы;

• поиск неисправностей;

• ведение локальной документации;

• контроль защиты;

• подключение и удаление пользователей и оказание им помощи.

В зависимости от объема сети и решаемых ее задач без дополнительных систем управления администратору сети не обойтись.

Опыт показывает, что идеальная система состоит из следующих подсистем:

• учет оборудования;

• мониторинг;

• управление сетью.

В явном виде разделить эти подсистемы невозможно, задачи которые они решают, пересекаются между собой. Для примера, список стандартных задач такой системы.

Учет физических и логических ресурсов сети: пассивное и активное оборудование, кабель, волокна, медные пары, кроссовые соединения, интерфейсы, каналы, маршруты, адреса и номерная емкость (включая учет свободных и занятых ресурсов).

Возможность самостоятельно определять необходимые параметры учета для каждого типа оборудования.

168

Возможность самостоятельно создавать линейные и иерархические справочники для учетных данных (клиенты, адреса, номенклатурные единицы, Инвентарные номера, адресация и т.д.)

Возможность автоматической инвентаризации и контроля конфигурации активного оборудования сети с использованием сценариев опроса.

Интерактивный мониторинг состояния объектов сети по любому открытому протоколу (SNMP, SysLog, Telnet, ICMP, текст и т.д.).

Мониторинг по расписанию с точностью до порта устройства, услуги, клиента.

Отображение состояния объектов мониторинга на топологической схеме сети.

Регистрация событий инициированных объектами сети, периодический опрос состояния объектов по заданным протоколам.

Журнал активных аварий.

Оперативный и архивный журналы событий.

Система контроля и управления аварийными событиями.

Система управления корреляцией событий.

Интеграция с системами CRM и Trouble Ticket.

Мониторинг параметров сети, анализ производительности и надежности.

Определение нагрузки сети по отношению занятые/свободные ресурсы (волокна или медные пары в кабеле, интерфейсы оборудования, логические каналы и т.п.) с использованием базы данных инвентаризации.

Определение нагрузки по объему трафика, по направлениям и маршрутам используя статистику интерфейсов оборудования и метод периодического опроса.

Анализ надежности соединений в зависимости от количества потерянных пакетов, путем получения обработки аварийных сообщений от устройств сети.

Использование системы позволяет оптимизировать конфигурацию сети, вовремя перераспределить нагрузку между ее ресурсами и обеспечить планирование развития сети.

Контроль за выполнением работ по устранению неисправностей на сети.

Генерация и заполнение аварийной заявки.

Назначение технического персонала на устранение аварии и маршрутизация заявки между подразделениями компании.

Контроль выполнения заявки, контроль статуса аварийных работ, составление отчетов.

Аккумуляция информации о типах аварий, времени устранения, аварийном оборудовании.

Систематизация и анализ накопленной информации позволяют более эффективно формировать аварийные бригады и дают информацию о надежности применяемого на сети оборудования.

Анализ накопленной информации об авариях по каждой конкретной услуге позволяет вовремя принимать меры по поддержанию необходимого качества сервиса, что позволяет избежать нарушения «Соглашения об уровне сервиса» (SLA).

Этот список задач можно продолжать.

Системы, реализующие даже часть этих функций, представляют собой сложные программно иногда программно-аппаратные комплексы. Создать их самостоятельно не возможно, а в случае использования готовой они достаточно дороги.

169

Очень часто, когда в организации принято решение развертывать систему управления сетью она не так, как ожидалось.

Может быть, она была развернута не так быстро, как планировалось, развертывание приостанавливалось, или же не обеспечивается вся желательная функциональность, которая требуется от системы управления мирового класса.

Одной из причин возникновения этих сценариев является то, что администраторы не уделяют должного внимания тому, чтобы системы управления сетью и системами были системами мирового класса, полностью функционирующими, полностью укомплектованными штатом, полностью автоматизированными. Управление сетью и системами часто рассматривается администраторами либо как пункт, в котором нужно поставить галочку для дальнейшего продвижения по службе, либо как минимальная обязанность. «Система» в целом не принимается во внимание. И у администраторов, и у рабочей группы, выбранной ими для развертывания средств управления сетью и системами, часто имеется слабое понимание сложности стоящих ними задач.

Часто ответственность за управление сетями и системами возлагается не на тех людей, которые поддерживают сеть. Они даже могут не работать на одну и ту же компанию, не говоря уже про одну и ту же группу. Требуемый доступ к системам для развертывания агентов и даже доступ по чтению к SNMP затрудняется или блокируется «другой» группой. Это отсутствие сотрудничества между группами исключительно замедляет развертывание.

Имеется неправильное представление, что работу может выполнить «кто угодно».

Иногда задание выдается члену группы, обладающему способностями и знаниями, требуемыми для выполнения работы, но сложность работы и ограничения по времени, предъявляемые менеджерами, приводят к тому, что человек прекращает работать и уходит в другую группу. Тогда проект замирает, и в этом обвиняют продукты, хотя на самом деле виноваты менеджеры, которые не смогли обеспечить требуемый персонал, обучение и финансирование.

До тех пор, пока администраторам сетей и систем и их персоналу не будут обеспечиваться те же уважение, внимание, финансирование, обучение и сертификация, что и другим профессионалам, системы управления сетями и системами будут продолжать оставаться недостаточно эффективными и загруженными, а среди менеджеров сетей и их групп будет продолжаться текучка кадров.

Системы управления сетью часто отказываются работать правильно из-за неправильного понимания того, как продукт работает на самом деле, и каково его поведение при взаимодействии с компонентами операционной системы и другими системами управления внутри домена управления.

Для эффективного управления сетью требуется предусмотрительность и планирование конструкции систем управления сетью. Системы управления сетью не являются "коробочными" продуктами. Они полностью настраевыемые. Невозможно, просто инсталлировать их, раскрыть сеть, развернуть несколько агентов, волшебным образом создать запрос к справочной системе, послать специалистам пейджинговое сообщение о возникших проблемах в соответствии SLA и автоматически снять запрос, когда проблема устранена.

Часто встречается ошибочное стремление конфигурировать систему управления сетью для управления всем сразу. Слишком много и слишком быстро нужно сделать одновременно. Операторы управления сетью сталкиваются с событиями и сообщениями, которыми невозможно управлять с той скоростью, с которой они поступают в браузеры. Десятки тысяч сообщений оседают в браузере сообщений, и почти все они не обработаны. Операторы больше не верят в реальность этих сообщений.

170

Управление сетями - это хорошая идея. Администраторы любят хорошие идеи, организации любят хорошие идеи.

171

ИНФОРМАЦИОННО-ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ СЭБ ЮГРЫ

К.И. Бушмелева, bki@ivt.surgu.ru, И.И. Плюснин, pii@no.surgu.ru, С.М.Сысоев, П.Е. Бушмелев

Сургутский государственный университет ХМАО - Югры, г. Сургут, Россия

INFORMATION AND TELECOMMUNICATION SYSTEMS OF ENVIRONMENT SAFETY OF UGRA REGION

K.I. Bushmeleva, I.I. Plusnin, S.M. Sysoev, P.E. Bushmelev Surgut State University, Surgut, Russia

Не секрет, что в последнее время экологическая обстановка в различных регионах

России, особенно промышленных, заметно ухудшилась. Виной тому является не только бесконтрольная техногенная деятельность предприятий, но и отсутствие достоверных данных о состоянии окружающей среды.

В соответствии с Постановлением Правительства Российской Федерации «Об охране окружающей среды», в различных регионах нашей страны начаты работы по созданию региональных систем экологической безопасности (СЭБ) в области охраны окружающей среды. Данные системы должна создаваться как информационные, объединяя в себе средства сбора первичной информации, в том числе автоматизированные, и все стадии обработки до передачи информации о состоянии окружающей среды потребителям.

Использование современных информационных технологий в данной области позволит разработать автоматизированную систему экологического мониторинга окружающей среды для обеспечения экологической безопасности различного рода объектов и людей, конкретно для Ханты-Мансийского автономного округа – Югры (ХМАО), с перспективой объединения и интеграции всей экологической информации в масштабах страны.

Охрана окружающей среды ХМАО представляет собой сложную задачу управления многоконтурным динамическим объектом с переменной структурой при наличии значительной неопределенности его текущего состояния. Оптимальное управление таким объектом с точки зрения, например, минимизации затрат на проведение природоохранных мероприятий, или минимизации индекса загрязнения атмосферы, возможно лишь при использовании структур, обеспечивающих оперативное получение достоверной информации о состоянии окружающей среды в контролируемом регионе.

Существующая в ХМАО сеть сбора информации о состоянии окружающей среды образована принадлежащими различным ведомствам и организациям постами наблюдения и пока что не представляет собой единую взаимосвязанную систему. Сбор экологической информации происходит, как правило, вручную, с длительными промежутками времени (достигающими суток и более), посты расположены без учета анализа состояния окружающей среды того или иного района, во многих местах со сложными метеоусловиями и экологической обстановкой такие посты отсутствуют. Оборудование постов наблюдения и лабораторий не отвечает современным требованиям. Отсутствует оперативность в получении, обработке и передаче данных, а также в совместной обработке и анализе экологической информации, полученной различными ведомствами.

В связи с этим перед сотрудниками центра лазерных технологий Сургутского государственного университета была поставлена задача разработки территориальной автоматизированной информационно-аналитической системы (ТАИАС), объединяющей в себе: технические средства оценки экологического состояния окружающей среды; средства сбора первичной информации, в том числе автоматизированные, базирующиеся на наземных

172

средствах получения экологической информации (технологии дистанционного зондирования с помощью лазерных систем) и позволяющие оперативно получать данные о состоянии атмосферы на территории ХМАО; все стадии обработки информации; моделирование и прогнозирование экологических ситуаций, и оценивание их последствий; выработка рекомендаций по принятию управленческих решений в чрезвычайных ситуациях.

Данная научно-исследовательская работа, направлена на достижение нескольких целей: 1. Использование новейших методик и эффективных методов отслеживания на региональном и городском уровне как краткосрочных, так и долгосрочных тенденций динамики экологических процессов происходящих в окружающей среде. 2. Автоматизированный сбор и обработка параметров атмосферных компонентов, качества окружающей среды посредством программного обеспечения. 3. Разработка алгоритмов для изучения трансформации, оценки и статистического анализа параметров качества атмосферы. 4. Наполнение и поддержание базы данных информацией о параметрах атмосферы, об объектах и источниках загрязнения окружающей среды в данном регионе. 5. Разработка и внедрение информационных методов и рекомендаций с возможностью принятия оперативных управленческих решений по организации экологического мониторинга загрязнения окружающей среды. 6. Моделирование и долгосрочное прогнозирование экологической ситуации данного региона. 7. Разработка информационной вычислительной сети. 8. Разработка геоинформационной карты ХМАО, которая позволит оптимальным образом совместить и отобразить картографический материал региона с базами данных об источниках загрязнения окружающей среды и теми выбросами вредных веществ, которые они производят. 9. Создание и внедрение автоматизированных рабочих мест специалистов ТАИАС. 10. Создание сайта мониторинга окружающей среды, на котором будет размещаться аналитические и отчетные материалы проекта.

ТАИАС будет состоять из нескольких подсистем: подсистемы сбора информации о состоянии атмосферы; подсистемы информационного и аналитического анализа; подсистемы хранения архива данных; подсистемы моделирования и прогнозирования экологической ситуации; подсистемы принятия оперативных управленческих решений по организации экологического мониторинга, а также в дальнейшем планируется добавить подсистемы сбора информации о состоянии воды в реках и водоемах, состоянии почв, и медицинского мониторинга.

Планируется, что структура современной ТАИАС должна быть многоуровневой. Верхним уровнем будет являться территориальный информационно-аналитический центр, выполняющий следующие функции: получение информации от информационно-аналитических центров среднего уровня и от части от автоматизированных (стационарных и мобильных) систем контроля окружающей среды объединенных различными каналами связи; постоянный анализ экологической информации, выявление тенденций и экологически опасных районов и зон; формирование банка данных об экологическом состоянии отдельных городов и районов, а также региона в целом; моделирование и прогнозирование различных чрезвычайных ситуаций, и оценивание их последствий; выработка рекомендаций для принятия управленческих решений в чрезвычайных ситуациях;

Данная информация будет поступать с постов контроля лидарных станций, локальных информационно-аналитических центров, передвижных постов по проводным и беспроводным линиям связи в режиме реального времени будет поступать в ТАИАС, в результате чего пользователь может получить информацию о текущих измерениях, произвести необходимые расчеты, оперативно отследить происходящие изменения, увидеть сообщения о превышении предельно допустимых концентраций загрязняющих веществ, в

173

результате чего вырабатывать решения, направленные на нормализацию экологической обстановки.

На среднем уровне ТАИАС будут расположены информационно-аналитические центры, собирающие информацию об экологическом состоянии территории конкретного промышленного или сельского района или города.

Эта информация будет поступать в систему непосредственно от стационарных постов контроля с лидарных станций и передвижных лабораторий, контролирующих состояние атмосферы и водной среды в районе наблюдения, контролирующих состояние газотранспортной системы.

Информационно-аналитические центры среднего уровня решают задачи обнаружения аварийных экологических ситуаций и прогнозирования их развития в конкретном районе с учетом специфики местного производства, а также географических, климатических и метеорологических особенностей.

Нижний уровень системы образуют автоматизированные узлы контроля окружающей среды, включающие автоматизированные стационарные посты и передвижные контрольно-измерительные лаборатории, выполненные на базе автомобиля или вертолета.

Разрабатываемая система представляет собой открытую наращиваемую геоинформационную систему, устанавливаемую на компьютерных средствах информационно-аналитических центров различного уровня и доступную для многих пользователей.

174

ЛИДАРНАЯ СЕТЬ ЮГРЫ – «U–LiNet» И.И. Плюснин, pii@no.surgu.ru, А.В. Ельников, eav@iff.surgu.ru,

К.И. Бушмелева, bki@ivt.surgu.ru Сургутский государственный университет ХМАО – Югры, г. Сургут, Россия

UGRA LIDAR NET– «U–LiNet»

I.I. Plusnin, A.V. Elnikov, K.I. Bushmeleva Surgut State University, Surgut, Russia

Важной предпосылкой для достоверного прогнозирования климатических изменений

и решения экологических проблем является мониторинг атмосферного аэрозоля и озона. Для получения достоверных данных о пространственно-временных изменениях атмосферных компонентов формируются глобальные и региональные измерительные сети. Они строятся посредством координации работы стационарных наземных станций, а также с использованием измерительных систем, размещенных на кораблях, самолетах и космических носителях.

Детальные исследования аэрозоля и озона выполняются сетью станций Системы глобального наблюдения атмосферы ВМО (WMO Global Atmosphere Watch (GAW) system). Создана и расширяется глобальная сеть контроля параметров аэрозоля Aerosol Robotic Network (AERONET) посредством солнечных сканирующих спектральных радиометров. Как основное средство для мониторинга высотного распределения компонентов атмосферы используются лидары. Эффективность методов многоволновой лазерной локации для исследования параметров атмосферного аэрозоля была продемонстрирована в натурных измерениях в тропосфере и стратосфере. Развитие лазерных излучателей и эффективных преобразователей частоты излучения, разработка комбинированных (DIAL и Raman) лидарных систем обеспечили высокую точность измерений концентрации озона, влажности, температуры в тропосфере и стратосфере.

Растущее внимание Мирового сообщества к проблемам глобальной экологии и развитие лидарных технологий стали предпосылками для формирования лидарных сетей. Лидарные системы для исследования озона и аэрозоля в стратосфере составляют основу сети NDSC (Network for the Detection of Stratospheric Change). Для мониторинга тропосферного аэрозоля создана сеть микро-импульсных лидаров (Micro-pulse lidar Network MPL-Net), координирующая свою работу с AERONET. В 2000г. была создана European Aerosol Research Lidar Network (EARLINET), которая обеспечивает координированную работу 24 лидарных станций с целью мониторинга крупномасштабного переноса аэрозоля в регионе Европы и исследования влияния аэрозоля на климат и экологические условия. В 2004г. была создана международная рабочая группа специалистов, представляющих региональные лидарные сети EARLINET, AD-Net, REALM, AliNe, MPL-Net и CIS-LiNet, которая выполняет задачу координации работы региональных лидарных сетей и подготовке условий к формированию глобальной лидарной сети (FARLINET).

Таким образом, в настоящее время в ряде организаций стран СНГ и РФ разработаны методы и аппаратура лазерного зондирования атмосферы и осуществляются лидарные исследования аэрозоля и озона. Однако отсутствие систематических данных о параметрах компонентов атмосферы на огромном пространстве РФ является важным фактором неопределенности при прогнозировании климатических и экологических изменений.

Проект «Лидарная сеть Югры» состоит в создании научной, технической и методической основы для формирования лидарной сети в регионах Ханты-Мансийского автономного округа, разработке технологии лидарного мониторинга атмосферы, а также для проведения совместных с AERONET/PHOTONS/AEROCAN, EARLINET, AD-Net и CIS-LiNet исследований атмосферы на Евразийском континенте.

175

Одними из исполнителей данного проекта является группа ученых центра лазерных технологий Сургутского государственного университета. Главным направлением деятельности данного центра является развитие лазерных дистанционных методов контроля загазованной атмосферы, подспутниковый анализ парниковых газов, проводятся исследования в области физики лазеров, лазерных локаторов и лазерных газоанализаторов.

Создаваемая лидарная сеть обеспечит получение объективных данных о параметрах атмосферного аэрозоля и озона, которые необходимы для решения климатических и экологических проблем. Будут исследоваться пространственно-временные тренды и циклические изменения параметров тропосферного и стратосферного аэрозоля, а также стратосферного озона в различных геофизических регионах СНГ. Специальные координированные наблюдения будут проведены для исследования трансформации параметров атмосферного аэрозоля и озона в процессах крупномасштабного переноса воздушных масс. Объектом изучения для создаваемой лидарной сети будет являться также региональные особенностей формирования аэрозольного поля в тропосфере и изучение вкладов региональных источников аэрозольных выбросов. Проект предусматривает разработку новых методов зондирования профилей микроструктуры аэрозоля на основе коррелированных многоволновых лидарных и радиометрических измерений.

Формирование U-LiNet, существенно повысит информационные возможности каждой сети при исследовании региональных процессов и даст возможность перейти на качественно новый уровень – комплексный дистанционный мониторинг атмосферы на пространстве Евразийского континента. В дальнейшем, U-LiNet станет важной частью формирующейся глобальной лидарной сети.

176

ВЕРОЯТНОСТНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА СВЯЗИ ПО ПОТЕРЯННЫМ ПАКЕТАМ

Э.В. Калинина, И.В. Ретинская, Д.А. Серова kto@migmail.ru Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина

PROBABILITY MODEL OF A LINK QUALITY ESTIMATION

ON THE LOST PACKAGES Kalinina E.V., Retinskaya I.V., Serova D.A.

The Russian state university of oil and gas named after I.M. Gubkin

В локальных и глобальных сетях применяются технологии передачи трафика пакетами фиксированной длины. Потери пакетов приводят к ошибкам и потере информации. Кроме того, мультимедийная информация особенно чувствительна к задержкам при передаче пакетов, приводящим к ее искажению. Таким образом, анализируя данные о потерянных пакетах и их задержках, можно получить представление о качестве связи.

В докладе на примере IP-сети INFORU.NET рассматриваются возможности оценки качества передачи информации на основе продолжительного тестирования командой Ping каналов связи. Тестировались каналы с различными техническими характеристиками, использовались как высокоскоростные, так и модемные соединения, оптические и кабельные каналы, телефонная сеть, беспроводная связь.

Каждые пять минут посылалась серия из десяти пакетов, каждый размером 56 байт на 41 узел-приемник. Для каждого узла регистрировались четыре характеристики времени возвращения или задержки сигналов в серии: минимальное min, максимальное max и среднее avg времена возврата, stddev – среднеквадратичное отклонение от среднего, а также число потерянных пакетов из 10 посланных. Для узлов сети было собрано в среднем по 7,5 тысяч вышеуказанных значений.

Количество потерь и временные характеристики возврата пакетов зависят от состояния аппаратуры приемника, изменяющегося случайным образом. Таким образом, регистрируемые значения являются случайными величинами, а результаты тестирования - временными рядами. Статистические характеристики этих временных рядов можно оценить по выборочным данным, собранным в режиме нормальной эксплуатации канала связи [1].

При получении эхо-отклика реализуется схема независимых испытаний с одиннадцатью случайными исходами: возврат отклика без потери пакетов; возвраты с потерей i пакетов, (i=1÷9); потеря всех 10 пакетов – состояние неработоспособности или отказа связи. Множество исходов в n испытаниях можно разбить на 3 группы: n= k0+ k1-9+ k, где – k0-число исходов без потерь, k1-9- число исходов с потерей хотя бы одного пакета, и k- число состояний отказа.

Пусть p вероятность отказа, тогда q=1-p – вероятность работоспособного состояния, а результаты тестирования описываются вероятностными свойствами схемы независимых испытаний Бернулли. Математическая модель для временной последовательности результатов тестирования с общим числом испытаний n и случайным числом отказов x описывается биномиальным распределением [2] с соответствующими параметрами, оценки которых известны.

Эффективной и состоятельной оценкой вероятности отказа является эмпирическая частота:

p̂ = k/n , (1) где k - число зарегистрированных отказов в n испытаниях, а оценкой вероятности

работоспособного состояния является p1q )) −= или q) = n)kn( − , n-k – число

работоспособных состояний.

177

При работоспособном состоянии в эхо – отклике могут возвращаться как все 10 посланных пакетов, так и наблюдаться их потери. Потеря хотя бы одного пакета означает, что приемником получены не все данные, а, значит, снизилось качество передачи информации. Для числа работоспособных состояний выполняется равенство n – k= k0+ k1-9 , а эффективными и состоятельными оценками вероятностей возврата отклика без потерь p0 и возврата сигнала с потерей хотя бы одного пакета pп являются эмпирические частоты:

p0 = k0/(n – k) и pп= k1-9/(n – k) , p0+ pп=1 (2) Величина pп характеризует вероятность потери качества при передаче информации

по находящемуся в работоспособном состоянии каналу связи. Уровень качества предлагается характеризовать вероятностью p0 = k0/(n – k), при

этом наивысший уровень качества принимает значение 1 и означает гарантированный прием потребителем посланной информации без искажений.

В таблице 1 представлено распределение 41 канала связи сети INFORU.NET по уровням качества передачи информации с учетом частоты потерь пакетов (4).

Таблица 1. Распределение числа каналов сети ISP INFORU.NET по уровням качества

Вероятность гарантированной передачи

информации в рабочем состоянии p0

1 0,995≤Q<1

0,99≤Q<0,995

0,96≤Q<0,99

Число тестируемых каналов 8 16 13 4

Выборочные оценки вероятностей находились из данных тестирования с числами

запросов n =7100÷7970 и с регистрацией числа отказов k. Как видно из таблицы 1, каналы связи сети INFORU.NET обладают достаточно высоким уровнем качества передачи пакетов.

Список использованных источников: 1. Бугай А.И., Калинина Э.В., Ретинская И.В., Скуратов А.К. Статистический анализ информационных потоков в глобальных сетях. Информационные технологии, №1, 2002, с.11-15 2. Т. Андерсон. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. 745 с.

178

КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД К ФИЛЬТРАЦИИ НЕЖЕЛАТЕЛЬНОГО ПОЧТОВОГО ТРАФИКА В НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СЕТЯХ

А.Б. Козлов, abk@informika.ru ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»

THE COMPLEX APPROACH TO THE FILTRATION OF THE

UNDESIRABLE MAIL TRAFFIC IN SCIENTIFICALLY-EDUCATIONAL NETWORKS

A.B. Kozlov SIIT&T “Informika”

В последнее время наблюдается бурный рост числа пользователей сети Интернет. И

это обстоятельство все сильнее привлекает производителей товаров и услуг к использованию электронной почты для рекламы. В настоящее время работа системы электронной почты почти любой организации невозможна без применения каких-либо почтовых фильтров. В противном случае пользователи будут вынуждены тратить значительную часть своего рабочего времени на очистку своего почтового ящика от ненужной рекламы. По оценкам различных источников доля спама в современном почтовом трафике составляет от 80% до 95%. Необходимо также отметить, что постоянно возрастает доля графического спама, что ведет к увеличению доли ненужной рекламы в общем ip трафике.

Все почтовые фильтры можно условно разделить на 3 группы: 1) Решение о приеме или отклонении письма принимается на этапе установления smtp

соединения на основе ip адреса инициатора smtp сессии, а так же доменного имени, полученного на основе этого адреса.

2) Решение принимается на основании данных, полученных в ходе smtp диалога до получения тела письма. Используются такие параметры как Helo, Mail from, Rcpt to.

3) Решение принимается на основе анализа тела самого письма, а так же отдельных полей заголовка почтового сообщения. К фильтрам первой группы можно отнести встроенные в МТА (программное

обеспечение smtp сервера) «черные» и «белые» списки ip адресов, доменных имен; фильтры на основе реакции на отсутствии доменного имени и/или несоответствия ip адреса или доменного имени при прямом и обратном преобразовании.

К фильтрам второй группы можно отнести встроенные в МТА «черные» и «белые» списки строк HELO, адресов отправителя и получателя; фильтр на адреса отправителя и получателя на основе регулярных выражений; SPF фильтр; верификация адреса отправителя; «серые» списки и т.д.

К фильтрам третьей группы относятся контекстные фильтры, анализирующие суммарный коэффициент письма, вычисляемый как сумма коэффициентов, полученных по различным атрибутам и содержимому самого письма, а также различным полям заголовка; фильтры, анализирующие вложенные изображения, а также различные антивирусные программы.

Широкое использование спамерами вторичных MX серверов вынуждает использовать на них специальные фильтры, например проверку наличия локального пользователя на первичном почтовом сервере.

Отдельного внимания заслуживают вопросы анализа исходящих почтовых сообщений и фильтрации спама и вирусов при необходимости и особенности функционирования сервиса электронной почты в научно-образовательных сетях.

На основе многолетнего опыта эксплуатации систем электронной почты с различными МТА, в докладе обсуждаются практика и политика фильтрации, применяемые в ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» и делаются рекомендации по конкретному набору фильтров, применяемому а различных условиях.

179

В докладе рассматривается также комплексный фильтр, сочетающий в себе функциональности из первой и второй группы фильтров, разработанный сотрудниками ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» и используемый ими на практике.

180

СЕРВИСЫ РЕГИОНАЛЬНОЙ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ

Б.Е. Левицкий, bel@kubsu.ru ГОУ ВПО «Кубанский государственный университет»

SERVICES OF THE REGIONAL CORPORATE NETWORK OF

EDUCATIONAL ESTABLISHMENTS B.E. Levitskiy

Kuban State University

Выполнение работ по проекту «Обеспечение доступа к сети Интернет образовательным учреждениям в 2008 – 2009 годах, подключенным к сети Интернет в рамках реализации приоритетного национального проекта «Образование»», предусматривает поэтапный переход на финансирование доступа к Интернет за счет средств регионального и муниципальных бюджетов. В докладе предлагается концепция такого перехода, основанная на использовании созданной инфраструктуры для организации региональной корпоративной телекоммуникационной сети образовательных учреждений.

Объединение в корпоративную сеть учреждений системы общего образования с единым для большинства образовательных учреждений каналом доступа к Интернет имеет ряд преимуществ: • благодаря локализации трафика доступа к региональным ресурсам, организации

внутрисетевого обмена информацией и зеркалированию наиболее востребованных ресурсов, эффективнее используется дорогостоящий внешний канал связи;

• обеспечивается предоставление дополнительных телематических и специализированных сервисов, связанных с организацией хостинга, электронной почтой, фильтрацией трафика, системой технической поддержки пользователей и системой удаленного доступа к корпоративной информации и удаленного управления сложными программно-аппаратными комплексами;

• облегчается решение организационных и управленческих задач для системы управления образованием от муниципального до регионального уровня.

Для реализации такого подхода в Краснодарском крае организован шлюз из школьного сегмента сети РТКомм в региональную информационную сеть образования, науки и культуры Кубани (KUBANnet). Кубанский государственный университет совместно с департаментом образования и науки Краснодарского края подготовил техническое задание на проведение конкурса по проекту «Обеспечение доступа к сети Интернет образовательным учреждениям в 2008 – 2009 годах, подключенным к сети Интернет в рамках реализации приоритетного национального проекта «Образование»». Наряду с задачей обеспечения доступа к глобальной сети, в техническом задании предусмотрено предоставление дополнительных телематических сервисов, апробированных ранее для части школ Краснодарского края, подключенных по широкополосному доступу к сети KUBANnet (см.[1-3]). Сегодня все школы края, независимо от способа подключения к сети Интернет и выбора Интернет-провайдера, получили корпоративные электронные адреса, созданы специальные электронные списки рассылки. Приказом руководителя департамента образования и науки края введен регламент использования электронной почты и электронных списков рассылки. Организован мониторинг получения электронной почты для руководителей отделов департамента и руководителей муниципальных отделов управления образованием, позволяющий контролировать получение распоряжений и документов. Существенно сократилась потребность в телефонных переговорах и передаче сообщений по факсу, что привело к ощутимому уменьшению расходов на услуги связи. Специально разработаны программно-аппаратные решения для фильтрации трафика, организации хостинга на центральных серверах сети для сайтов и информационных ресурсов общеобразовательных

181

школ, разработана и внедряется система удаленного управления сложным коммуникационным оборудованием и серверами образовательных учреждений, не имеющих специалистов необходимой квалификации.

Литература: 1. М.М. Денисов, С.М. Евдокимов, Б.Е. Левицкий. Корпоративная сеть образовательных

учреждений в Краснодарском крае. В сб. «Труды XI Всероссийской научно-методической конференции Телематика’ 2004, 7-10 июня 2004 г., Санкт-Петербург», с. 41-43.

2. Денисов М.М., Евдокимов С.М., Костенко К.И., Левицкий Б.Е. Проблемы информационного обеспечения региональной корпоративной сети образовательных учреждений // В сб. «Труды XII Всероссийской научно-методической конференции Телематика’ 2005, 6-9 июня 2005 г., Санкт-Петербург», с. 369-370.

3. М.М. Денисов, Б.Е. Левицкий, И.В. Строканев. Телематические сервисы региональной корпоративной сети образовательных учреждений // Труды XIII Всероссийской научно-методической конференции Телематика’2006, Санкт-Петербург 3-6 июня 2006 г., 2006, т.1, С. 224-225.

182

АРХИТЕКТУРА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫМИ СЕТЯМИ Ю.Л. Леохин, leo@miem.edu.ru

Московский государственный институт электроники и математики (технический университет)

ARCHITECTURE OF INTELLIGENT SYSTEM FOR COMPUTER

NETWORK CONTROL Leokhin Y.L.

Moscow State Institute of Electronics and Mathematics (Technical University)

В настоящее время качественно администрировать современные компьютерные сети невозможно без использования мощных систем управления компьютерными сетями. Под управление компьютерной сетью в самом общем смысле понимают деятельность по поддержке сети в работоспособном состоянии. Основная цель этой деятельности – это автоматизировать процессы контроля и настройки параметров сети и обеспечить получение сообщений о функционировании сети.

Несмотря на мощные средства мониторинга, анализа загрузки и управления сетевыми ресурсами, используемых в современных системах управления известных фирм, например, HP, IBM, SUN Microsystems, Bay Networks и др., процесс администрирования компьютерных сетей по-прежнему остается трудоемким и сложным. Принять решение по управлению сетью в условиях большого объема статистических данных о работе коммуникационного оборудования, сетевых приложений и т.д. – это не простая задача для администратора, выполнение которой требует наличие опыта и знаний в этой предметной области. Причем администрирование сети состоит не только в поддержании соответствующего уровня производительности и надежности сети, но и в прогнозировании сбоев и перегрузки сети до их возникновения. Современные системы управления компьютерными сетями не позволяют эффективно решать эту задачу.

Для эффективного решения задачи идентификации и прогнозирования состояний компьютерной сети предлагается использовать в составе систем управления средства идентификации и прогнозирования, в основу функционирования которых положен разработанный авторами метод, использующий аппарат теории нейронных сетей.

Предлагаемый авторами метод управления компьютерными сетями позволяет повысить эффективность и производительность компьютерных сетей путем формирования прогноза состояния компьютерных сетей. Поставленная задача решается с использованием в системе управления алгоритмов искусственного интеллекта, основанных на нейросетевом аппарате. Архитектура системы, реализующей предлагаемый авторами метод управления компьютерными сетями, представлена на рисунке и состоит из семи основных функциональных блоков: • Блок доступа к оборудованию – предоставляет доступ к информации о состоянии объекта

по компьютерной сети. • Блок поиска объектов сети – осуществляет поиск объектов компьютерной сети и

воссоздания ее топологии. • Блок сбора статистики – осуществляет сбор статистических данных о каждом найденном

блоком поиска объекте. • База данных статической информации – используется для хранения собранных данных об

объектах сети. • Блок нейронной сети – включает в себя нейронную сеть.

183

• Блок управления и прогнозирования – осуществляет контроль над всеми элементами системы и формирует прогноз о состоянии компьютерной сети на основе данных, получаемых с выходного уровня нейронной сети.

• Среда визуализации – представляет собой графический интерфейс пользователя.

Рис. Блок-схема системы прогнозирования состояния компьютерных сетей

Предлагаемая архитектура системы управления реализует метод, позволяющий не только идентифицировать ошибку в работе объекта компьютерной сети и всей компьютерной сети в целом, как это делается в известных системах управления сетями, но и предотвратить ее появление в будущем за счет формирования прогноза и принятия решения на основе этого прогноза по управлению объектами компьютерной сети. Реализации предлагаемой архитектуры позволит повысить качество принимаемого решения по управлению компьютерной сетью, так как при формировании прогноза состояния объектов компьютерной сети и состояния компьютерной сети в целом, используется многомерные векторы, описывающих состояние каждого объекта компьютерной сети.

184

ПОДГОТОВКА КАДРОВ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОГО СООБЩЕСТВА.

МЕСТО СЕРТИФИКАЦИОННЫХ ПРОГРАММ ВЕНДОРОВ В СИСТЕМЕ НЕПРЕРЫВНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО

ОБРАЗОВАНИЯ В ВУЗЕ В ОБЛАСТИ ИКТ

PERSONNEL TRAINING FOR INFORMATION COMMUNITY. PLACE OF CERTIFIED VENDOR PROGRAMS IN THE SYSTEM

OF CONTINUOUS VOCATIONAL EDUCATION IN HIGH SCHOOL IN ICT FIELD

РЕЗУЛЬТАТЫ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА МГТУ ИМ. Н.Э. БАУМАНА «ИНФОРМАЦИОННО-ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПОДГОТОВКЕ КАДРОВ ПО ПРИОРИТЕТНЫМ

НАПРАВЛЕНИЯМ РАЗВИТИЯ НАУКИ, ТЕХНОЛОГИЙ И ТЕХНИКИ» С.В. Коршунов, Е.В. Винокурова, Е.В. Дербенев,

korshunov@bmstu.ru Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

RESALTS OF THE INNOVATIVE PROJECT “INFORMATION-

TELECOMMUNICATION TECHNOLOGIES FOR PROFESSIONAL TRAINING IN PRIORITY DIRECTIONS OF DEVELOPMENT OF

SCIENCE, TECHNOLOGIES AND TECHNICS” IN BAUMAN UNIVERSITY S.V. Korshunov, E.V. Vinokurova, E.V. Derbenev

Использование современных информационных технологий в инженерном

образовании позволяет существенно усилить эффективность и наглядность представления учебного материала, повысить качество подготовки специалистов, особенно учитывая динамику развития науки и техники, обновление знаний, необходимость использования современных пакетов САПР, методов 3D-проектирования.

Тематика проекта не замыкается на отдельных подразделениях университета, а является системообразующей для развития не только университета, но и всего ВПО России. В проекте участвовало свыше 400 преподавателей и сотрудников 21 кафедр 6 факультетов и 12 подразделений МГТУ, а также ГНИИ ИТТ «Информика»; РНЦ «Курчатовский институт»; подразделение концерна АФК «Система» – «Квазар Микро» фирма VE-GROUP.

Содержание проекта, решаемые в нем проблемы: 1. разработка электронных учебных ресурсов (электронные учебники,

автоматизированный лабораторный практикум удаленного доступа, сетевой атлас конструкций, виртуальные лаборатории);

2. создание и развитие хранилищ учебных материалов (инженерный образовательный портал, сайты факультетов и кафедр, электронная библиотека, электронный университет);

3. повышение квалификации и переподготовка преподавателей в сфере информационно-коммуникационных технологий;

4. построение сети мультимедийных учебных аудиторий и межкафедральных

185

классов САПР. Основными результатами проекта являются: 1. Для создания модульных электронных учебников по наукоемким дисциплинам

разработана технология разделяемых единиц контента (ТРЕК) с использованием онтологического подхода и инструментальная среда, и обучающая система БиГОР (База и Генератор Образовательных Ресурсов).

Применение БиГОР позволит существенно ускорить и удешевить создание электронных учебников, что особенно важно для быстроразвивающихся новых предметных областей, а также для предметов, преподаваемых многим категориям обучаемых с различными требованиями к глубине изложения материала. Создана сетевая версия, реализована поддержка международного стандарта SCORM, поддержка основных форматов мультимедиа файлов.

2. На основе этого подхода разработаны электронные учебники: «Искусственные нейронные сети», «Автоматизация проектирования в радиоэлектронике», «CALS-технологии», «История вычислительной техники и информационных технологий» и другие. БиГОР был представлен на ВВЦ на всероссийской выставке «Современная образовательная среда 2006» и отмечен дипломом.

3. Важное место в инженерном образовании занимают лабораторные и научно-исследовательские работы, курсовое и дипломное проектирование. Информационные технологии в этих видах учебного процесса применяются в форме виртуальных лабораторий и лабораторий удаленного доступа к реальному научному и учебному оборудованию. Современные лабораторные и научные стенды, оснащенные новейшими измерительными системами, являются весьма дорогостоящими. Однако в условиях, когда все вузы имеют возможность выхода в Интернет, приобретенное каким-то одним образовательным учреждением уникальное оборудование, оснащенное системой удаленного доступа, и новейшие экспериментальные методики становятся доступными, независимо от местонахождения института.

Получила дальнейшее развитие разработанная в МГТУ им. Н.Э. Баумана технология удаленного доступа к уникальным научно-учебным стендам для проведения лабораторных практикумов и учебно-исследовательской работы. Расширены масштабы практической подготовки специалистов в действующих лабораториях удаленного доступа (по испытаниям материалов, физике, диагностике плазмы, радиофизике). На основе приобретенного современного измерительного и технологического оборудования созданы две новые лаборатории удаленного доступа: 1) по робототехнике – на базе функционально моделирующего стенда манипуляционных роботов Международной космической станции, расположенного в Дмитровском филиале МГТУ. 2) по физике и диагностике плазмы.

Дальнейшее развитие получила интернет-лаборатория по радиофизике, обеспечивающая удаленный доступ к радиотелескопу миллиметрового диапазона длин волн, расположенному в Дмитровском филиале МГТУ.

Продолжается пополнение базы автоматизированных лабораторных практикумов на Всероссийском сервере сетевых ресурсов удаленного доступа по естественнонаучным и инженерным дисциплинам.

4. Совместно с Институтом ядерного синтеза РНЦ «Курчатовский институт» разработан электронный атлас конструкций разработок мирового уровня и системы доступа к нему других образовательных учреждений. Сформирована структура атласа, созданы основные графические меню. Сетевой атлас позволяет студентам не только ознакомиться с конструкциями, международной терминологией, но и на основе приложений САПР использовать элементы конструкций в своем курсовом и дипломном проектировании.

5. Освоение технологий САПР – важный аспект подготовки специалистов в инженерных ВУЗах. Такая подготовка требует применения в учебном процессе современных программно-аппаратных комплексов автоматизированного проектирования.

186

Для решения этой задачи в МГТУ им. Н.Э. Баумана создаются специализированные межкафедральные классы САПР, в которых студенты смогут получать практические навыки в реализации сквозных маршрутов проектирования, начиная от формирования технических заданий на разработку изделия и его конструирования и кончая демонстрацией изготовления детали в соответствии с разработанной программой числового управления. Характеристики оборудования достаточны для развертывания в классах современных программно-методических комплексов САПР, подобных высокоуровневым комплексам CATIA, Inventor, SolidWorks или ProEngineer, программ моделирования ПА9 и МВТУ, средств поддержки CALS-технологий. В классах ведется обучение студентов и преподавателей в области 3D-геометрического моделирования и проектирования.

Во время выполнения проекта в МГТУ им. Н.Э. Баумана совместно с ведущими фирмами-вендорами создан ряд центров компетенций: компании ProTECHNOLOGIES, Autodesk, Siemens A&D UGS PLM Software, Dassault. Общая координация их деятельности осуществляется НМЦ «Инженерное образование» на основе межкафедральной лаборатории 3D-стереоскопической визуализации.

6. Созданы 20 мультимедийных учебных аудиторий, оснащенных Wi-Fi технологией, современным интерактивным компьютерным и презентационным оборудованием, и мультимедиа студия, предназначенная для разработки интерактивных учебно-методических комплексов, серверное помещение, объединенные между собой в единую мультисервисную информационную образовательную среду.

7. Чрезвычайно важным в условиях многообразия образовательных программ университета и многочисленного преподавательского состава является развитие системы переподготовки преподавателей в области ИКТ. Проведено повышение квалификации 1000 преподавателей и сотрудников университета и других вузов. Разработано 14 учебно-методических комплексов по перспективным направлениям использования ИТ в инженерном образовании. Большое значение для переподготовки преподавателей в области использования информационных технологий имеет проводимый НМЦ «Инженерное образование» Всероссийский научно-методический семинар «Инфокоммуникационные технологии в инженерном образовании». Семинар собирался более 40 раз и выпущено 2 сборника докладов.

Следует отметить двухнедельную стажировку 19 преподавателей и сотрудников 13 кафедр и подразделений в Харбинских политехническом и инженерном университетах и Пекинском университете аэронавтики и астронавтики и проведенный в рамках стажировки российско-китайский симпозиум по проблемам ИКТ, а также участие наших специалистов в международных IT-конференциях. Особенно на крупнейшей выставке-форуме «CeBIT 2007» в Германии, где Россия была страной-партнером, международной конференции «ИТТ в образовании и науке», которую организовал ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» в Турции, и на впервые проводившейся в России крупнейшей европейской конференции «ONLINE EDUCA MOSCOW 2007», где МГТУ организовал работу трех секций, на которых выступило свыше 30 сотрудников и аспирантов университета.

Разработки преподавателей и сотрудников МГТУ по информационным технологиям в инженерном образовании нашли отражение в подготовленной коллективной монографии по результатам выполнения проекта.

187

СОЗДАНИЕ И РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ ИКТ

А.О. Кривошеев, aok@informika.ru, С.С. Фомин, fss@informika.ru ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»

CREATION AND DEVELOPMENT THE IMPROVEMENT OF

PROFESSIONAL SKILL SYSTEM IN THE FIELD OF INFORMATION TECHNOLOGIES AND TELECOMMUNICATIONS

А.О. Krivosheev, S.S. Fomin State Institute of Information Technology and Telecommunications

Выполнение в 2006-2007 годах работ в рамках Федеральной целевой программы

развития образования на 2006-2010 годы позволило ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» совместно с 10 университетами РФ создать сеть пилотных центров высоких информационных технологий (ВИТ-центров).

Основная цель создания сети ВИТ-центров - обеспечение условий подъёма уровня специалистов по ИКТ за счёт повышения квалификации и профессиональной переподготовки.

В качестве первого шага к достижению указанной цели были выполнены следующие работы:

• разработаны базовые модели квалификационных требований к специалистам отрасли ИКТ;

• разработан состав и содержание учебно-методических комплексов (УМК) дисциплин по программе профессиональной переподготовки «Мастер информационных технологий» (специализация «Управление разработкой программных проектов»);

• реализованы учебные курсы в виде электронного учебного ресурса (ЭУР) по указанным направлениям на основе разработанных УМК;

• разработан комплект методических рекомендаций и инструктивных материалов для преподавателей и слушателей;

• проведено обучение преподавателей ВИТ-центров с применением сетевой среды управления обучением.

При разработке ЭУРов использована современная система управления обучением (LMS) Oracle iLearning (OiL).

В процессе выполнения проекта были разработаны дополнительные средства поддержки «сетевого» обучения на основе OiL:

• средства доставки результатов практических занятий слушателю и создания виртуальной зачётной книжки слушателя;

• предоставления преподавателю возможности выставления оценок в виртуальной зачётной книжке.

Особенностями проекта являются: • единое хранилище электронных образовательных ресурсов (ЭУР) для всей

сети ВИТ-центров; • распределённый институт сетевых преподавателей; • двухуровневая система апробации курсов (экспертиза курсов кандидатами на

роль сетевых преподавателей; апробация курсов в небольших группах (3-5 человек)); • насыщение практическими заданиями дисциплин, входящих в программу

профессиональной переподготовки для обеспечения заданного уровня умений. Основные результаты работ по проекту: • разработаны УМК по 18 дисциплинам, включённым в программу

профессиональной переподготовки «Мастер информационных технологий»;

188

• разработаны технологии создания контента с помощью LMS Oracle iLearning и Moodle. В центральном репозитарии размещены для ознакомления 16 курсов программы «Мастер информационных технологий» (http://elearning.informika.ru);

• разработана технологическая документация по применению указанных выше LMS (руководства слушателя и преподавателя, памятки для преподавателя);

• разработана технология организации системы текущего и рубежного контроля знаний и умений;

• проведена апробация 4 курсов (всего в программу «Мастер информационных технологий» входит 18 курсов);

• разработана методика и программные средства проведения групповых занятий для дистанционной технологии обучения; проведена опытная эксплуатация дисциплин, в состав которых включены групповые практические задания.

• проведена подготовка сетевых преподавателей из 5 университетов. В настоящее время для программы профессиональной переподготовки «Мастер

информационных технологий» разработан учебный план специализации «Управление разработкой программных проектов» и отобраны 9 дисциплин. Трудоёмкость изучения этой специализации составит более 500 часов. Идёт подготовка материалов для специализации «Основы информационной безопасности».

Каждый из курсов программы профессиональной переподготовки «Мастер информационных технологий» может быть использован в виде самостоятельной единицы для повышения квалификации инженерно-технических работников, занятых в сфере ИКТ.

Готовность курсов программы профессиональной переподготовки, прошедших апробацию в ВИТ-центрах, для их комплексного использования намечена на 2-ой квартал 2008 года.

189

ПОДГОТОВКА КАДРОВ В ОБЛАСТИ CALS-ТЕХНОЛОГИЙ НА БАЗЕ УГАТУ4

Р.А. Бадамшин, badam@ugatu.ac.ru, В.В. Мартынов, martynov@rb.ru Уфимский государственный авиационный технический университет

PROFESSIONAL TRAINING ON CALS-TECHNOLOGIES IN USATU

R.A. Badamshin, V.V. Martynov Ufa State Aviation Technical University

В 2007 году УГАТУ стал участником приоритетного национального проекта

«Образование» и выполняет «Инновационную образовательную программу подготовки кадров в области информационных технологий проектирования, производства и эксплуатации сложных технических объектов». Среди других направлений программы присутствует направление "ERP-системы в управлении производством". Прошел год с начала реализации, поэтому можно подвести итоги и определить задачи на 2008 год.

Основной целью направления является создание образовательной системы подготовки кадров мирового уровня в области информационных технологий управления жизненным циклом (ЖЦ) сложных технических объектов. Для ее достижения создан учебно-научно-инновационный центр (УНИЦ) "ERP-системы в управлении производством", которым в 2007 году решены следующие основные задачи: − произведена модернизация материально-технической базы центра. Оборудовано и

оснащено необходимым аппаратным и программным обеспечением 6 учебно-научных лабораторий. Причем предварительно произведен всесторонний анализ рынка ERP-систем, определены лидеры, выявлены тенденции его развития. Это и легло в основу модернизации базы. Направления работы лабораторий соответствуют основным функциям концепции ERP;

− разработана образовательная программа по направлению «Бизнес-информатика» и переработана образовательная программа по специальности «Прикладная информатика в экономике», с учетом инновационного направления центра. При разработке программ использована созданная ранее и апробированная, в том числе на данной конференции в 2006 году концепция комплексной подготовки специалистов в области CALS-технологий [1] и методика ее реализации [2];

− разработаны два учебно-методических комплекса по дисциплинам «Информационные технологии управления» и «Информационные системы в экономике», включающие в себя весь необходимый набор учебно-методических материалов для преподавания указанных дисциплин (начиная от учебных программ, пособий, до сайтов поддержки), включая в соответствующем объеме элементы ERP-систем как части CALS-технологий.

В 2008 году запланировано и реализуется продолжение работ в УНИЦ "ERP-системы в управлении производством": − модернизация и оснащение еще двух лабораторий центра. В соответствии с

направлениями каждая лаборатория доукомплектовывается программным обеспечением и мебелью;

− модернизация шести образовательных программ основного и одной дополнительного профессионального образования с включением дисциплин направления;

4 Работа выполняется в рамках приоритетного национального проекта «Образование», «Инновационная образовательная программа подготовки специалистов в области информационных технологий проектирования, производства и эксплуатации сложных технических объектов», направление «ERP-системы в управлении производством», в 2007-8 г.г.

190

− разработка трех и модернизация четырех учебно-методических комплексов по дисциплинам, предусматривающим в качестве информационной поддержки использование ERP-систем;

− разработка и апробация двух учебных программ дисциплин дополнительного профессионального образования, включая разработку основных элементов УМК по дисциплинам;

− повышение квалификации и стажировка ППС кафедр, входящих в состав центра, в компаниях – разработчиках и дистрибьюторах ERP-систем. Изучение положительного опыта внедрения и эксплуатации ERP-систем на предприятиях и в организациях.

Реализация инновационной образовательной программы инициирует не только подготовку и переподготовку специалистов на уровне передовых мировых позиций, но и позволяет вести научно-исследовательские работы на высоком конкурентоспособном уровне, что также является крайне важным в первую очередь для предприятий региона, выпускающих сложную, наукоемкую высокотехнологичную продукцию. Партнером УГАТУ по выполнению инновационной программы является ОАО «УМПО», которое участвует в ней как базовое во всех смыслах (образовательном, научном, производственном и социальном) предприятие, о чем свидетельствует заключаемый в настоящее время хозяйственный договор с центром по обсуждаемой тематике.

Литература: 1. Гузаиров М.Б., Мартынов В.В., Рыков В.И. Концепция комплексной подготовки

специалистов в области CALS-технологий и ее апробация на базе УГАТУ /Вестник УГАТУ: Сб-к. науч. Трудов –Уфа, Изд.УГАТУ, 2006, №2(15).С.85-91.

2. Гузаиров М.Б., Мартынов В.В., Рыков В.И. Организация управления подготовкой специалистов в области CALS–технологий/Труды Международной научно-технической конференции Информационные технологии и телекоммуникации в образовании и науке, 19-26 мая 2006 г.-М.Белек, 2006.

191

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РЕАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ НИЖЕГОРОДСКОГО ГОСУНИВЕРСИТЕТА В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ

ТЕХНОЛОГИЙ В.И. Швецов, В.П. Гергель, shvetsov@unn.ru

Нижегородский государственный университет им. Н.И.Лобачевского

MAIN RESULTS OF IMPLEMENTATION OF THE INNOVATIVE EDUCATIONAL PROGRAM AT THE UNIVERSITY OF NIZHNI

NOVGOROD IN THE FIELD OF INFORMATION TECHNOLOGIES V.I. Shvetsov, V.P. Gergel

Nizhni Novgorod State University

В результате успешного участия в конкурсе инновационных образовательных программ, проведенном Министерством образования и науки Российской Федерации в рамках национального проекта «Образование» инновационная образовательная программа Нижегородского университета (ННГУ) «Образовательно-научный центр «Информационно-телекоммуникационные системы: физические основы и математическое обеспечение»; повышение качества и увеличение масштабов подготовки специалистов на основе интеграции образовательной, научной и инновационной деятельности» вошла в число победителей конкурса 2006 года.

Реализация инновационной образовательной программы, предлагаемой ННГУ, направлена на обеспечение потребности высокотехнологических фирм, предприятий, НИИ и вузов региона в высококвалифицированных специалистах и проведение научных исследований по всему спектру проблематики информационно-телекоммуникационных систем и позволит достичь в ближайшие два года качественных изменений в системе подготовки конкурентоспособных специалистов в указанной области, в интеграции образования и науки.

В настоящем докладе рассматривается деятельность одного из трех создаваемых в рамках ОНЦ учебно-научных инновационных комплексов по направлению «математическое моделирование, математические методы и программные средства, разработка и применение ИКТ» (УНИК «Модели, методы и программные средства»).

Основное направление образовательной и научной деятельности УНИК – математическое моделирование, математические методы и программные средства для разработки и применения ИКТ при изучении сложных систем и объектов в задачах из области физики, механики, техники, обработки разнообразных типов данных, а также в экономических приложениях. Отличительной особенностью здесь является органичное сочетание фундаментального образования в области математических моделей и методов, служащих основой для разработки современных компьютерных технологий и углубленного практического освоения передовых промышленных технологий создания масштабного программного обеспечения

Основные участники со стороны ННГУ: факультеты – вычислительной математики и кибернетики, механико-математический, научно исследовательские институты – прикладной математики и кибернетики и механики, Институт прикладной физики РАН.

Основополагающий подход для организационной поддержки успешного выполнения работ базируется на инновационной стратегии системы управления Нижегородского университета, в соответствии с которой в ННГУ наряду с существованием классической вертикальной системы управления (университет – факультет – кафедра - лаборатория) для решения комплексных учебно-научных задач создаются горизонтальные организационные структуры – учебно-научных объединений и центров коллективного пользования (УНОКП и УНЦКП). Создание таких объединений и центров позволяет, не

192

нарушая традиционной структуры университета, аккумулировать в рамках УНОКП и УНЦКП усилия преподавателей, ученых и специалистов из многих подразделений ННГУ, других НИИ, и научно-производственных объединений, предприятий Н.Новгорода и Нижегородской области для решения сложных научно-образовательных проблем динамически развивающегося современного общества.

В рамках работы УНИК реализуются следующие мероприятия в образовательной деятельности:

• Разработка и реализация экспериментальной программы подготовки по направлению «Информационные технологии», выполняемой в рамках образовательного эксперимента Минобрнауки совместно с МГУ и СПбГУ с учетом рекомендаций Computing Curricula 2001 Международных организаций IEEE-CS и ACM, в том числе соответствующая программа с интенсивным использованием в учебном процессе английского языка.

• Совершенствование и развитие подготовки бакалавров, специалистов, магистров наук, кадров высшей квалификации через аспирантуру в рамках инновационной образовательной программы по направлениям и специальностям, связанным с информационными технологиями.

• Открытие в 2006 году и реализация с 2007 года новых магистерских программ: «Вычислительная математика», «Интеллектуальные системы», «Системное и прикладное программирование для многоядерных компьютерных систем», «Автоматизация научных исследований», «Методы оптимизации и оптимального управления», «Машинная графика. Научная реализация», «Математическое моделирование механических систем», из них 4 – по новому направлению «Информационные технологии».

Пересмотр и переработка программ всех учебных курсов по вышеуказанным специальностям.

В рамках реализации образовательной программы: разработано 32 новых общих и специальных курсов; модернизированы 21 общий курс и 18 специальных курсов; разработаны и модернизированы 24 лабораторные работы, подготовлены и изданы 4 учебника в центральных издательствах и 45 учебников и учебных пособий в других издательствах.

Опубликовано и направлено в печать более 350 статей и тезисов докладов. Реализуется ряд программ дополнительного профессионального образования, в том

числе: «Информационные системы в профессиональной деятельности современного специалиста», «Microsoft IT Academy», «Cisco Networking Academy».

Участники образовательной инновационной программы получили два Гранта Президента Российской Федерации для государственной поддержки ведущих научных школ Российской Федерации, 24 гранта РФФИ.

Продолжалось активное сотрудничество с ведущими мировыми и отечественными ИТ-компаниями: Интел (лаборатория «Информационные технологии» образовательного проекта для нижегородских студентов «Intel Studio»), Майкрософт (Центр компетенции в области высокопроизводительных вычислений, Центр инноваций, совместные конференции и конкурсы и т. д.), Тэлма Софт и др.

Для повышения квалификации и переподготовки сотрудников ННГУ реализовано 5 программ повышения квалификации в различных областях ИКТ.

Для программно-аппаратной поддержки вышеуказанных мероприятий приобретено большое количество современного оборудования и программного обеспечения, в том числе оборудование для модернизации вычислительного кластера, оборудования компании National Instrument , и т. д.

Проводимая в рамках образовательной программы учебно-методическая и научная работа; наличие оборудования, аналогичного используемому ведущими отечественными и зарубежными компаниями, работающими в области разработки программного и аппаратного обеспечения, устранив разрыв в оснащении вуза и передовых предприятий, позволят вывести

193

образовательный процесс на новый уровень, и обеспечит полноту цепочки подготовки выпускников, востребованных современной промышленностью.

194

ПОДГОТОВКА КОНКУРЕНТОСПОСОБНЫХ IT–СПЕЦИАЛИСТОВ Л.К. Радионова RadionovaLK@mpei.ru

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский энергетический институт (технический университет)"

TRAINING OF COMPETITIVE IT EXPERTS L.K. Radionova

Проблема подготовки высококвалифицированных специалистов в области информационных технологий и технических наук требует существенного повышения уровня преподавания, усиления индивидуального подхода, раннего выявления и развития творческих способностей будущих специалистов. При этом важную роль играют олимпиады по информатике и программированию, которые способствуют выявлению наиболее одаренных учащихся, позволяют правильно сориентировать их в выборе будущей профессии. Учитывая возрастающую потребность страны в ИТ–специалистах, многие вузы заинтересованы в обучении студентов передовым информационным технологиям, к которым, безусловно, относятся технологии хранения, обработки и управления большими объемами информации, в том числе разработанные компанией Oracle.

4 декабря 2007 года в Москве под эгидой ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», Министерства образования и науки РФ прошла открытая студенческая олимпиада МЭИ (ТУ) по технологиям Oracle в области СУБД. Непосредственным инициатором олимпиады выступил Московский энергетический институт (технический университет) в лице факультета «Экономика и управление» Гуманитарно-прикладного института (ГПИ).

Инициаторами организации и проведения также являются: компания "Oracle CIS", Oracle (NASDAQ: ORCL) – крупнейший в мире производитель корпоративного программного обеспечения – и один из крупнейших партнеров Oracle в России в области разработок и обучения – компания «ФОРС». Проведенная олимпиада обозначила активизацию российского представительства Oracle в образовательном секторе.

Решение о проведении соревнований было принято на основе всестороннего анализа возможных тем и наиболее востребованных технологий, помогающих в дальнейшем трудоустройстве. Целью олимпиады является совершенствование учебной и внеучебной работы со студентами, повышение качества подготовки специалистов, развитие творческих способностей студентов, а также выявление одаренной молодежи и формирование кадрового потенциала для исследовательской, производственной, административной и предпринимательской деятельности.

К участию в олимпиаде приглашались студенты дневной формы обучения, изучающие информационные технологии в государственных и негосударственных вузах РФ, использующих в своих академических программах курсы по технологиям Oracle. В творческом соревновании приняли участие 18 команд по 2 человека каждая, представляющих 6 городов, в их числе: МГТУ им. Баумана, Московский энергетический институт (технический университет), Московский государственный университет печати, Московский инженерно-физический институт, Петрозаводский государственный университет, Воронежский государственный университет, Кубанский государственный университет, Самарский государственный университет, Костромской государственный технологический университет и Московская финансово-промышленная академия, что свидетельствует о большом интересе студентов и их преподавателей к данному мероприятию.

Задания, для выполнения которых требовались знания основных продуктов и технологий Oracle, и критерии отбора победителей были разработаны ведущими специалистами и сотрудниками компаний «ФОРС – Центр разработки» и «Учебно-

195

консультационный центр ФОРС». Олимпиада проводилась в форме решения задач по выборке записей из базы данных и по формированию отчетов с помощью языка запросов SQL, а также по созданию хранимых процедур обработки данных на языке PL/SQL. Для работы командам были предоставлены компьютеры с установленным программным обеспечением, соответствующим одной из современных версий Oracle Database 10g Enterprise Edition. В процессе решения задач участники олимпиады могли воспользоваться системами программирования SQL*Plus и iSQL*Plus. Для решения участникам были предложены 22 задания, на решение которых отводилось 4 часа. При этом многие задачи отличались достаточно высоким уровнем сложности и предусматривали наличие существенного багажа знаний. Несколько неожиданным для жюри, в которое вошли ведущие специалисты представительства Oracle в Москве, авторизованного партнера корпорации – компании “ФОРС – Центр разработки”, преподаватели МЭИ, стал достаточно высокий уровень подготовки участников. Главным призом стал грант на обучение в течение 1 недели в рамках Международного симпозиума «Новые информационные технологии и менеджмент качества» (NIT&MQ). Команды, занявшие 2 и 3 место, были награждены сертификатом на обучение в течение 1 недели на профессиональных курсах Oracle в Учебно-консультационном центре ФОРС по любой выбранной специальности. Все победители получили также сувениры от Oracle и МЭИ. Олимпиада по СУБД Oracle позволила расширить возможности обмена опытом и знаниями в студенческой среде на основе использования современных информационных систем и технологий. А участники смогут в перспективе найти достойное применение своим знаниям и умениям и принесут пользу любому предприятию

В декабре 2008 г. года будет проведена Всероссийская студенческая олимпиада по тематике СУБД Oracle на базе МЭИ (ТУ). Проведение подобной олимпиады планируется сделать ежегодным. Принять участие в ней смогут учащиеся любых вузов, где технологии Oracle преподаются как самостоятельная дисциплина.

196

ФИЛОСОФИЯ УПРАВЛЕНИЯ В ИНФОРМАЦИОННОМ ОБЩЕСТВЕ И ПОДГОТОВКА МЕНЕДЖЕРОВ5 А.Ю. Сидоров, sidorov-au@mtu-net.ru

Московский авиационный институт (государственный технический университет)

PHILOSOPHY OF MANAGEMENT IN AN INFORMATION SOCIETY AND PREPARATION OF MANAGERS

A.J. Sidorov Moscow Aviation Institute (the state technical university)

Современное информационное общество неизбежно порождает принципиально

новые требования к подготовке специалистов. Естественно, что это касается собственно специалистов по информационным технологиям. Однако новые подходы необходимы и при подготовке экономистов и менеджеров. Дело в том, что информационные технологии создают принципиально новую структуру экономических и инновационных процессов. Все современные технологии развиваются благодаря науке, но именно информационные технологии изменяют не только технологические процессы, но и некоторые базовые экономические закономерности:

1. Информационные технологии не просто делают более эффективным какой-то один аспект деятельности фирмы. Они могут способствовать росту эффективности практически во всех сферах деятельности фирмы — от дизайна и маркетинга до бухгалтерского учета — и практически во всех секторах экономики.

2. Информационные технологии обладают подлинно глобальным характером. Сегодня нет никаких технических препятствий для передачи любых объемов информации из одной точки земного шара в любую другую. А, следовательно, практически и нет технических препятствий для практически мгновенных всемирных переливов капитала, технологического взаимодействия, получения новой информации и т.д. Благодаря информационным технологиям работа рынков становится более прозрачной и эффективной, позволяя практически мгновенно получать информацию о ценах, деловых предложениях огромного количества поставщиков.

3. Информационные технологии резко ускоряют инновационные процессы и сокращают время для разработки и распространения новых товаров и услуг. Классический пример – испытание автомобилей на прочность. Совсем недавно для таких испытаний требовалось разбивать десятки автомобилей. Сегодня большинство испытаний проходит с помощью информационных технологий в виртуальных пространствах.

4. Существует классификация технологий на собственные технологии фирмы и технологии общего использования. Информационные технологии развиваются крайне быстро, поэтому недавние передовые технологии быстро становятся общедоступными, поэтому для получения конкурентных преимуществ постоянно требуется новое. Информационные технологии развиваются по принципу S-образной кривой. Отдача от старых идей и принципов быстро падает.

5. Из предыдущего пункта следует, что экономический успех во все большей степени зависит не от производства вещей, а от производства идей. Добавленная стоимость создается главным образом инновацией, как в процессах, так и в продуктах.

6. Эффект от внедрения информационных технологий во многих случаях не вызывает повышения производительности труда, но создает принципиально новое качество коммуникационных, управленческих и технологических процессов. Данное явление получило название парадокса производительности.

5 Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ, грант 06-03-00311а.

197

7. Информационные технологии порождают совершенно новое соотношение между разработкой, производством (копированием), обучением и сервисом. В технологиях индустриального типа центральным звеном является производство, в информационных – разработка, при этом постоянно возрастает значение обучения и сервиса (в том числе и обновления).

8. В отличие от обычных товаров знание, будучи переданным, все равно остается у владельца, и он может продавать его снова и снова.

9. Полезность информационных технологий возрастает с ростом числа пользователей.

10. Информационные технологии позволяют построить любую систему по сетевому принципу, что порождает новые принципы организации и повышает гибкость функционирования.

Вышеперечисленные отличия порождают и принципиально новую философию управления, которая далеко не всегда реализуется в подготовке менеджеров. Основными принципами этой философии являются:

• Интеллектуализация бизнеса. • Использование различных систем знаний (технических, экологических,

психологических, социальных и т.д.) • Глобальность конкуренции и глобальность возможностей. • Изменение структуры передовых компаний. • Предложение принципиально нового качества товаров и услуг, причем

качество понимается в широком, а не в чисто техническом смысле. • Образование – основной фактор развития современного бизнеса. • Компания должна обладать собственной философией, идеологией,

корпоративной культурой, которая ориентирует на создание принципиально новых технологий.

• Готовность к творчеству и риску.

198

ПОДГОТОВКА БУДУЩИХ ПЕДАГОГОВ-ГУМАНИТАРИЕВ ДЛЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ИНФОРМАЦИОННОМ СООБЩЕСТВЕ

Е.Н. Гусева, kellymy7@rambler.ru Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Магнитогорский государственный университет»

TRAINING OF FUTURE TEACHERS OCCUPIED IN HUMANITIES FOR PROFESSIONAL WORK IN INFORMATION SOCIETY

E.N. Guseva State educational institution of higher professional education «Magnitogorsk state university»

В конце ХХ в. процесс информатизации охватил не только отдельно взятые страны,

но в целом все мировое сообщество. Появилось и выражение, описывающее данную ситуацию, – информационное общество. Информационное сообщество - термин, применяемый для обозначения современного состояния индустриально развитых стран, связанного с новой ролью информации во всех сферах их жизнедеятельности, с качественно новым уровнем производства, переработки и распространения информации.

Информационное общество – это историческая фаза развития цивилизации, в которой главными продуктами производства являются информация и знания.

В связи с расширением сферы информационной деятельности людей меняются профессиональная квалификация, образовательная структура общества, характер труда. В информационном обществе на первое место выходит творческий, интеллектуальный труд. Доля людей, занятых в области ИТ-услуг, в развитых странах приближается к половине всей рабочей силы. США и Япония по этим показателям продвинулись еще более. В промышленном производстве США занято 17%, а в сфере информационных технологий - 80% рабочей силы страны. Доля IT-рынка в России в 2006 г составила 4,6%.

Особенностью образования в наше время является его информационная насыщенность, поэтому скорость передачи информации и качество знаний имеют огромное значение при оценке квалификации молодого специалиста. Даже профессионал в ИТ-области сегодня не в состоянии охватить все научные направления информатики и информационных технологий. Следовательно, его профессионализм определяется не только объемом информации, которым он располагает. Педагогу-гуманитарию адаптация в информационной среде поможет реализовать творческий потенциал, нестандартно решать профессиональные задачи, использовать современные информационные технологии на уроках как средства организации учебного процесса.

Высшие учебные заведения, занимающиеся подготовкой будущих педагогов, заинтересованы в том, чтобы качество знаний и умений их выпускников отвечало требованиям современной жизни. Необходимо давать им такие знания, чтобы они могли успешно адаптироваться к изменяющимся условиям современной жизни и быть профессионалами высокого класса.

В Магнитогорском государственном университете существует 12 факультетов, на которых около 16 000 студентов могут получить более тридцати различных специальностей.

Информатику слушатели изучают на всех факультетах вуза, она входит в блок общих математических и естественнонаучных дисциплин. Содержание этого курса включает освоение основных понятий информатики – таких, как сигнал, данные, информация. Студенты рассматривают процессы накопления, передачи, обработки и кодирования информации, а также технические и программные средства реализации информационных процессов. В рамках дисциплины изучаются основы алгоритмизации и программирования, принципы решения задач с помощью персонального компьютера. Преподаватели

199

формируют у студентов навыки работы с вычислительными сетями, знакомят их с сервисами Интернет.

Особенно актуальной проблемой для студентов вуза при изучении информатики является формирование профессиональных умений и навыков в области информационных технологий. Так, например, овладевая специальностью 030401 «История», студент должен получить квалификацию специалист - историк, преподаватель истории. Профессиональная деятельность выпускника в будущем может быть связана с преподаванием, научной работой, работой в музеях, библиотеках, архивах, консультанной или экспертной деятельностью. Компетентность такого специалиста должна обеспечиваться включением в учебный процесс не только образования, но и самообразования, что можно эффективно реализовывать с помощью обучающих компьютерных программ, доступа к научно-методическим интернет-публикациям, участием в тематических web-конференциях, работой научных сообществах, в мировых научно-исследовательских проектах и т.п.

Любые научные исторические исследования предполагают владение методами обработки и анализа данных. В этой области удобным средством может служить изучение возможностей табличных процессоров, содержащих богатый набор инструментов статистического анализа данных, в том числе методы проверки гипотез. Таким образом, выстраивая содержательную канву информатики, преподаватель обязан учитывать специализацию студентов, оптимально распределять время на каждую дидактическую единицу, подбирать учебные задачи из соответствующей предметной области.

Информатики

Филологический

Социальный

Исторический

Педагогики и методик

начального образования

Дошкольного образования

Лингвистики и перевода

Физико-математический

Изобразительного искусства и дизайна

Магнитогорский государственный университет

Технологический

Психологический

Экономики и управления

200

ПОДГОТОВКА КАДРОВ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРОЕКТИРОВАНИЯ, ПРОИЗВОДСТВА И

ЭКСПЛУАТАЦИИ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ М.Б. Гузаиров, guzairov@rb.ru, Р.А. Бадамшин, badam@ugatu.ac.ru

Уфимский государственный авиационный технический университет

TRAINING OF PERSONNEL IN THE FIELD OF THE INFORMATION TECHNOLOGY OF DESIGNING, MANUFACTURE AND OPERATION OF

DIFFICULT TECHNICAL OBJECTS M.B. Guzairov, R.A. Badamshin

В современном мире чрезвычайно актуальным является развитие теснейших связей между образованием, наукой и инновациями. На решение этой чрезвычайно важной задачи направлена инновационная образовательная программа (ИОП) университета, выполняемая в рамках национального проекта «Образование». Ее целью является создание образовательной системы подготовки кадров мирового уровня в области информационных технологий проектирования, производства и эксплуатации сложных технических объектов: авиакосмических, транспортных, энергетических, инфокоммуникационных.

Инновационность образовательной программы определяется: 1) опережающим по отношению к существующему уровню развития техники и

технологий содержанием предметной подготовки, достигаемым за счет включения в его состав новейших результатов научных исследований, формированием у выпускников компетенций в области методологии организации и проведения научно-исследовательских работ с использованием новейшего оборудования, ориентацией выпускников на креативную проектную деятельность в профессиональных областях;

2) формированием у выпускников компетенций в области организации и экономики инноваций, позволяющих им успешно реализовывать проекты коммерческого использования новейших результатов научных исследований, достигаемом за счет введения в содержание подготовки соответствующих учебных дисциплин, использования проектно-ориентированных технологий обучения, привлечения студентов в период обучения к инновационной деятельности в рамках созданной университетом инновационной инфраструктуры (технопарки, центры трансфера технологий, инновационно-технологические центры, малые инновационные предприятия и т.п.);

3) формированием у выпускников компетенций в области межличностных коммуникаций, позволяющих им эффективно обмениваться информацией на русском и одном из иностранных языков, как в устной, так и письменной форме, причем уровень владения иностранным языком должен быть достаточен для эффективной профессиональной деятельности, обучения и комфортной жизнедеятельности в условиях иноязычной среды.

Для достижения поставленной цели в рамках ИОП решаются следующие основные задачи:

1. Формирование образовательных программ подготовки кадров мирового уровня в области информационных технологий проектирования, производства и эксплуатации сложных технических объектов (разработка содержания образовательных программ, учебно-методического обеспечения образовательного процесса, методологии обучения, модернизация материальной базы образовательного процесса, совершенствование системы управления образовательной деятельностью университета, повышение квалификации профессорско-преподавательского состава, формирование программ академической мобильности обучающихся и преподавателей).

201

2. Развитие и повышение эффективности научных исследований, создание инновационных продуктов, обеспечение их конкурентоспособности через системное взаимодействие с высокотехнологичными предприятиями и введение в хозяйственный оборот объектов интеллектуальной собственности УГАТУ, кадровое и научное сопровождение проектов.

Полученные в результате проведения научных исследований новые знания явятся новым содержанием образовательных программ и подготовленные по этим образовательным программам специалисты смогут успешно решать задачи промышленного трансфера разработанных инновационных технологий. В то же время, эти специалисты смогут решать также и задачи генерации новых знаний для последующего непрерывного развития технологий в заявляемой предметной области.

Для достижения нового (более высокого) качества подготовки специалистов предполагается использовать в качестве методико-технологического подхода к организации образовательного процесса создание ряда учебно-научно-инновационных центров.

Создание таких центров позволит широко привлечь студентов к выполнению научно-исследовательских работ с использованием самого современного оборудования, обеспечить актуализацию тематики курсового и дипломного проектирования.

Повышению эффективности учебного процесса будет способствовать использование следующих технологий функционально-целевой и модульной организации учебного процесса: информационные технологии обучения, включая технологию дистанционного обучения; комплексные курсовые и дипломные проекты, предусматривающие создание проектов коллективом студентов, в т. ч. включающие студентов различных специальностей; сквозное курсовое проектирование; обязательная НИРС; модульный принцип организации учебных занятий; формирование учебно-научных групп по принципу профессор – доцент – научных сотрудник - аспирант- студент; деловые игры; участие студентов в выполнении НИОКР через систему студенческих инженерных центров, студенческих конструкторских и программистских бюро и т.п.; case-метод обучения; компьютерные тесты учебных достижений для оценки текущей успеваемости студентов; рейтинговая система контроля текущей успеваемости студентов.

202

ПОДГОТОВКА КАДРОВ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ДВУХУРОВНЕВОЙ СИСТЕМЫ ОБУЧЕНИЯ

Г.Л. Ежова galina_ezhova@mail.ru Институт информатизации образования РАО

TRAINING OF PERSONNEL FOR INFORMATIZATION OF EDUCATION IN CONDITIONS OF TWO-LEVEL LEARNING SYSTEM

G.L. Ezhova

В условиях формирования европейского пространства высшего образования российское высшее профессиональное образование переходит на двухуровневую систему обучения – бакалавриат и магистратуру. Введение двухуровневой системы высшего профессионального образования в условиях информатизации общества и его глобальной массовой коммуникации предполагает, что главным ресурсом такого общества становится человек, способный приобретать знания, творчески их применять, а также участвовать в процессе создания и использования новых знаний. Вместе с тем, в период становления информационного общества, следует выделить процесс информатизации образования как новую область педагогической науки и практики, под которой будем понимать «процесс обеспечения сферы образования методологией и практикой разработки и оптимального использования современных средств ИКТ, ориентированных на реализацию психолого-педагогических целей обучения, воспитания»6.

В связи с вышеизложенным, можно сказать, что возникла потребность подготовки кадров сферы образования, способных осуществлять информатизацию в учебном заведении, и компетентных в области прикладных аспектов информатики, применения средств информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) в сфере образования и образовательных технологиях. Подготовка кадров информатизации профессионального образования в условиях формирования открытого европейского пространства высшего образования осуществляется, в основном, в рамках направлений подготовки:

080800.62 – Прикладная информатика – квалификация «бакалавр прикладной информатики»;

080802.68 – Прикладная информатика в образовании и образовательных технологиях – квалификация «магистр прикладной информатики».

Предметная область «Информатика» является доминирующей как в учебной, так и в профессиональной деятельности бакалавров и магистров прикладной информатики. Существующие быстрые темпы развития методов информатики и средств ИКТ и малая временная дистанция между возникновением информатики как фундаментальной самостоятельной отрасли науки и внедрением ее в учебный процесс определяют проблемы совершенствования содержания подготовки по информатике специалистов, компетентных в прикладных аспектах информатики. В основу совершенствования содержания будущих магистров положены следующие принципы: − инвариантность базовой подготовки бакалавров относительно будущей профессии

будет ориентировано на усиление фундаментальной подготовки содержательных линий предметной области «Информатика»;

− специализация профильной подготовки магистров основывается на содержательных линиях, адекватных основным направлениям информатизации образования.

Анализ различных направлений формирования содержания подготовки позволил выделить два взаимосвязанных направления исследования по совершенствованию

6 Роберт И.В. Теория и методика информатизации образования (психолого-педагогический и технологический аспекты). – М.: ИИО РАО, 2007. – 234с.

203

содержания курсов дисциплин предметной области «Информатика» в высшем профессиональном образовании: в общеобразовательном аспекте (базовая подготовка бакалавров) и профессиональном (профильная подготовка магистров). Базовая подготовка бакалавров прикладной информатики направлена на усиление фундаментальных знаний по информатике, необходимых в будущей профессиональной деятельности, и связана с тем, что информационные процессы, объекты и явления, их моделирование, а также методы и средства получения, обработки, отображения, передачи, хранения, продуцирования, использования информации являются одной из основ научного знания предметной области «Информатика». В профессиональном аспекте необходимым условием осуществления профессиональной деятельности магистра прикладной информатики является информационная деятельность, деятельность по осуществлению информационного взаимодействия и деятельность по продуцированию информационного продуктов, в качестве которых, в том числе, выступают информационные системы в сфере образования и образовательных технологий. Фундаментальные знания в области информатики должны обеспечить магистру прикладной информатики возможность адаптации в сфере профессиональной деятельности при достаточно быстрых темпах развития и совершенствования методов и средств ИКТ. Предметная область «Информатика» как научное направление приобретает в подготовке магистров прикладной информатики фундаментальный характер, являясь основой изучения ряда общепрофессиональных и специальных дисциплин.

Для реализации принципов базовой и профильной подготовки, в том числе дифференцированного подхода к подготовке будущих магистров, в соответствии с квалификационной характеристикой выпускника-магистра, определяем, что в основе фундаментальной подготовки бакалавров прикладной информатики должны быть положены содержательные линии предметной области «Информатика», которые являются инвариантными по отношению к будущей профессиональной деятельности магистра и направлены на: − теоретические основы информатизации образования; − информационную деятельность; − информационное взаимодействие, в том числе, и со средствами ИКТ; − деятельность, направленную на продуцирование информационного продукта, в

качестве которого, в том числе, выступают информационные системы в сфере образования и образовательных технологий.

204

ПРОГРАММА SOFTLINE ACADEMY ALLIANCE ДЛЯ РОССИЙСКИХ ВУЗОВ

А.И. Степанов, AndreyS@softline.ru, А. Ларшин, AndreyLar@softline.ru Компания Softline

SOFTLINE ACADEMY ALLIANCE PROGRAM FOR RUSSIAN HIGH

SCHOOLS A.I. Ctepanov, A. Larshin

Softline Компания Softline с весны 2004 года реализует всероссийский образовательный

проект – Академическую программу Softline Academy Alliance (сайт проекта - http://www.IT-Academy.ru). В рамках этого проекта Softline активно развивает взаимодействие и разноплановое сотрудничество с ведущими вузами России.

Цель Академической инициативы Softline – объединить в профессиональное сообщество учебные заведения и организации, заинтересованные в решении задачи качественной и эффективной подготовки молодежи и студентов для работы в условиях современного рынка.

Авторизованное обучение от ведущих IT-компаний по самым актуальным продуктам необходимо сделать доступным для студентов, которые после окончания вуза будут играть важную роль в экономическом развитии России.

Сейчас, как и четыре года назад, растущему российскому IT-рынку постоянно требуются новые квалифицированные кадры, способные работать с современными программно-техническими решениями и системами. Академическая инициатива Softline нацелена на решение задач подготовки современных IT-специалистов, их сертификации и ускоренного вхождения в рынок для работы в IT-департаментах компаний и учреждений.

Академическая инициатива Softline – это самые разноплановые образовательные проекты и активности, такие как:

- выполнение функций уполномоченного партнера программы Microsoft IT Academy в России и СНГ;

- поставка лицензионного ПО учебным заведениям для организации обучения; - продвижение образовательных проектов и партнеров в каталоге лицензионного ПО –

Softline-Direct; - поддержка подписчиков MSDN AA; - открытие в вузах Академий Softline – мультивендорных учебных центров по изучению информационных технологий;

- открытие Академических центров тестирования Certiport; - обучение преподавателей вузов – бесплатное повышение квалификации и знакомство с новыми продуктами;

- проведение IT-соревнований, чемпионатов и конкурсов для студентов и школьников; - маркетинговые акции для действующих Академий Microsoft – обучение, конкурсы; - поддержка профильных Web-порталов - IT-Academy.ru, Exponenta.ru, Soft.mail.ru; - Student Help Desk - техническая поддержка Softline для учебных заведений; - стажировки и трудоустройство выпускников – проект Softline IT Graduate; - внедрение систем управления учебным процессом (Microsoft Share Point Learning Kit);

- поддержка проектов Microsoft - университетская почта WinLive@Edu, HPC (High Performance Computing), MIC (Microsoft Innovation Center); - поддержка российских образовательных IT- конференций и мероприятий. Сообщество Академий Softline - база для реализации всех основных активностей

Softline в сфере образования. Главная задача этих Учебных центров – помочь студентам

205

вузов и молодым специалистам приобрести в дополнение к высшему образованию знания и навыки, востребованные IT-рынком, а также международный сертификат IT-профессионала. Учебные центры Softline Academy предлагают наиболее эффективную систему дополнительного обучения, которая ориентирована на последующую сертификацию студентов. Центры также оказывают своим выпускникам помощь в трудоустройстве на основе партнерских соглашений Softline и вузов с ведущими IT-компаниями России.

Первая Академия Softline – Учебный центр ВМК МГУ&Softline Academy – был открыт для студентов в Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова на базе факультета вычислительной математики и кибернетики (http://www.IT-University.ru). В настоящее время в России успешно работают семнадцать Академий Softline на базе ведущих классических и технических университетов.

Обучение слушателей в Академиях Softline проводится по самым актуальным направлениям IT-специализации – администрирование компьютерных систем и сетей, проектирование и администрирование баз данных, разработка приложений, информационная безопасность. После прохождения обучения слушатели получают объем знаний и умений, необходимый для успешной сдачи тестов на международный IT-сертификат выбранного вендора.

Ресурсы партнерской программы Softline Academy Alliance используются всеми ее участниками. Опытные преподаватели на основе авторизованных курсов вендоров разрабатывают авторские курсы и программы обучения на русском языке, которые наилучшим образом ориентированы на подготовку к сдаче сертификационных тестов вендоров. С 2007 года начали выходить фирменные учебно-методические комплекты Softline Academy. С нового учебного года все Академии Softline начнут выдавать своим выпускникам сертификат единого формата с уникальным идентификационным номером и регистрацией слушателя в общероссийской базе данных.

Сеть российских Академий Softline активно расширяется – в 2008 году будут открыты для слушателей новые Академии Softline в Чебоксарах, Краснодаре, Оренбурге, Екатеринбурге, Новосибирске.

Программа Softline Academy Alliance на практике помогает вузам развивать новые направления подготовки студентов в области информационных технологий.

206

ОПЫТ И НАПРАВЛЕНИЯ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ВЕНДОРОВ И УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИХ ОБЪЕДИНИЙ ВУЗОВ В СФЕРЕ ИКТ

А.Ю. Филиппович, philippovich@list.ru МГТУ им. Н.Э. Баумана

DIRECTIONS AND EXPERIENCE OF VENDORS AND EDUCATION-

METHODICAL DEPARTMENT INTERACTION IN THE FIELD OF ICT A.Yu. Philippovich

Bauman Moscow State Technical University

В последнее время в России наблюдаются активные процессы консолидации: создаются и развиваются объединения работодателей, научные сообщества и академии, ассоциации вузов7. На этом фоне система УМО играет особую роль – выступает в качестве опытного и мудрого партнера во всех начинаниях, связанных с профессиональным и качественным проектированием содержания образовательных программ всех уровней.

Одной из ключевых мировых тенденций являются быстрые темпы развития технологий и промышленности, которые приводят к резкому сокращению жизненного цикла продукции. Несмотря на активное внедрение концепции непрерывного образования, сильно развитые системы дополнительного обучения и коучинга, создание корпоративных университетов и другие меры на сегодняшний день можно с уверенностью говорить, что бизнес-сообщество не может самостоятельно справиться с задачей подготовки персонала и нуждается в поддержке со стороны академической среды.

Учитывая перечисленные факторы и наметившиеся тенденции в следующем десятилетии, УМО должно занять центральную позицию во всех задачах, связанных с проектированием, анализом и контролем образовательных программ. УМО должно стать связующим звеном между наукой, бизнесом, государством и образовательными учреждениями. При этом необходимо нивелировать существующие перекосы в пользу теоретических или наоборот сугубо практических требований к содержанию образования со стороны науки и бизнеса соответственно, обеспечивая при этом полную реализацию социального заказа.

Объединения работодателей

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕОБЪЕДИНЕНИЯ

Государство

Регулирование

Требования Лучшие практики (ГОС) (ОП, ГРИФ)

Требования(ПС, Сертиф.)

Специалисты Специалисты

Бизнес

Требования

Научные объединения

Наука

Социальный заказ

Образовательные сети

Образование

7 Публикация подготовлена при поддержке гранта Президента РФ № МК-5341.2007.9

207

В настоящее время в рамках УМО вузов России по университетскому политехническому образованию на базе Лаборатории проблем технического образования России МГТУ им. Н.Э. Баумана реализуется проект развития сотрудничества с крупнейшими вендорами и работодателями в области ИКТ по следующим направлениям:

Развитие координационных возможностей между академическим сообществом, вендорами и работодателями.

Интеграция и адаптация учебно-методической базы авторизованного обучения в области ИКТ в систему ВПО.

Разработка и внедрение в практику схем взаимного признания академического, авторизованного и неформального обучения.

Развитие новых институциональных и инфраструктурных форм организации учебного процесса для обеспечения непрерывного образования.

Примером успешного взаимодействия УМО и вендоров является ряд успешных проектов, реализованных совместно с корпорацией Microsoft по признанию авторизованного обучения в рамках MS IT Academy.

В 2006 г. было заключено официальное соглашение о сотрудничестве УМО и Microsoft, в рамках которого были определены основные направления совместной работы, и представители MS введены в состав учебно-методических комиссий по ИКТ-специальностям.

В 2007 г. был выполнен уникальный проект по разработке методики внедрения официальных учебно-методических ресурсов Microsoft в учебный процесс ИТ-специальностей ВПО. Его результатами стали оригинальные подходы и методы составления моделей компетенций, расчету трудоемкости авторизованных курсов в кредитной системе, рекомендации по совершенствованию процедур грифования учебной литературы и разработке ГОС нового поколения.

В 2008 г. начаты работы в рамках проекта «Разработка официальных рекомендаций УМО по внедрению авторизованных курсов MS в учебный процесс ИТ-направлений ВПО на базе ГОС-2 и ГОС-3». Основными результатами проекта должны стать примеры образовательных программ бакалавриата и магистратуры для реализации гибких траекторий обучения по академическим и авторизованным курсам.

Для апробации полученных результатов в конце 2008 – начале 2009 гг. планируется реализовать масштабный проект по апробации интегрированных схем обучения на базе учебно-исследовательского центра MS ITA при НМЦ «Инженерное образование» МГТУ им. Н.Э. Баумана.

В настоящее время ведутся работы по активизации совместных работ с другими крупными вендорами, а также отечественными производителями информационно-коммуникационных технологий. Особое внимание уделяется вопросам изучения вендоронезависимых сертификаций и программ обучения (ECDL, CompTIA, EUCIP и др.), которые по своему содержанию наиболее приближены к академическим курсам ИКТ-направлений подготовки студентов.

208

ПОДГОТОВКА КАДРОВ: ПОИСК ЭФФЕКТИВНЫХ ФОРМ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ИТ-КОМПАНИЙ И ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ

Н.Д. Челышев, chell@fors.ru ООО «ФОРС – Центр разработки»

SEARCHING FOR EFFECTIVE FORMS OF LEARNING: HIGH SCHOOL

AND IT COMPANIES COOPERATION N.D. Chelyshev

FORS – Development center

Общая потребность российской экономики в дополнительных ИТ-специалистах в 2007 году составляла 188 тыс. человек. Эта потребность превышала число выпускников профильных образовательных учреждений в 2,7 раза. Прогнозируемая потребность в новых ИТ-сотрудниках в 2012 году в 3-6 раз (в зависимости от сценария развития ИТ-рынка) превысит число принятых в высшие и средние учебные заведения на ИТ-специальности в 2007 году (Аналитическое исследование «ИТ-кадры в российской экономике», АП КИТ, 2007).

Подобная ситуация сложилась из-за многолетнего недальновидного и независимого существования двух важнейших сфер современной российской цивилизации: системы высшего и среднего специального образования и ИТ-индустрии в самом широком её понимании.

Таким образом, активное участие ИТ-компаний в решении задачи подготовки кадров путём поиска перспективных сотрудников среди студентов, оказания им помощи в получении самых современных знаний и навыков не может являться прихотью отдельных руководителей этих компаний. Это участие становится обязательным, в чём-то даже неизбежным, направлением деятельности предприятий и организаций, работающих на ИТ-рынке и рассчитывающих на нём преуспеть.

В последнее время можно отметить проявление различных форм активности компаний ИТ-сферы в области взаимодействия с ВУЗами:

• академические, университетские, образовательные программы крупнейших мировых и отечественных производителей самых востребованных программных продуктов и технологий;

• создание кафедр, разработка учебных дисциплин и специальных курсов в ВУЗах крупнейшими ИТ-компаниями;

• стимулирование ИТ-компаниями появления открытых объединений и ассоциаций ВУЗов - пользователей и пропагандистов популярных программных продуктов; поддержка работы таких ассоциаций;

• проведение фестивалей, конкурсов, олимпиад среди студентов по программированию в различных областях, по разработке программных и инженерных проектов;

• привлечение ведущих сотрудников ИТ-компаний к проведению занятий в ВУЗах;

• подготовка и повышение квалификации преподавателей ВУЗов в авторизованных учебных центрах ИТ-компаний;

• обучение студентов и аспирантов в авторизованных учебных центрах ИТ-компаний;

• принятие на работу в ИТ-компании студентов, как правило, с дополнительным обучением, стажировкой; помощь этим студентам в прохождении производственной

209

практики; помощь ведущих сотрудников в подготовке студентами курсовых, дипломных работ;

• привлечение через оформление договорных отношений с ВУЗами студенческих коллективов на участие в реализации коммерческих проектов, выполняемых ИТ-компаниями.

Компания "ФОРС - Центр разработки" активно сотрудничаете с ведущими вузами страны, учреждениями в сфере подготовки кадров, научно-исследовательскими институтами, развивая новые и перспективные формы взаимодействия.

Компания ФОРС, мастер партнер корпорации Oracle, с 1991 года объединяет профессионалов, обладающих опытом проектной, исследовательской и образовательной деятельности, в том числе на базе технологий Oracle.

В области подготовки квалифицированных кадров, владеющих современными информационными технологиями, ФОРС сотрудничает с такими ВУЗами как и МФТИ, МЭИ, МИФИ, СТАНКИН и др.

Компания ФОРС старается быть активным участником событий, связанных с поиском новых эффективных форм взаимодействия с ВУЗами в деле решения задачи подготовки квалифицированных кадров для IT-индустрии. Надеемся, что обмен опытом и знаниями позволит лучше понять роль и место такого взаимодействия в деле развития отечественной системы образования.

210

«ORACLE ACADEMY» РАСШИРЯЕТ СОТРУДНИЧЕСТВО С ВУЗАМИ Ю.М. Горвиц, yury.gorvits@oracle.com

Oracle CIS, Москва «ORACLE ACADEMY» EXPANDS COOPERATION

WITH HIGH SCHOOLS Y.M. Gorviс

Oracle CIS

Потребность в специалистах в области информационных технологий и в повышении качества их образования ежегодно растет. Разрыв между спросом на специалистов со стороны различных отраслей экономики и предложением со стороны системы образования все увеличивается, причем как количественный, так и качественный: по данным АПКИТ нехватка специалистов оценивается цифрой порядка 200 тыс. человек, и при этом содержание образовательных стандартов «не догоняет» содержание стандартов профессиональных, определяемых ИТ-сообществом. Соответственно, качество профессионального образования как высшего, так и тем более начального и среднего не устраивает потребителя – государственные учреждения и бизнес. Без содействия ведущих ИТ-компаний вузам сложно добиться повышения ИТ-компетентности выпускников вузов. Поддержка, которую крупные ИТ-компании оказывают образовательным учреждениям в различных формах, дает возможность обеспечить дополнительное качество образования и подготовить будущую успешную карьеру молодым людям выпускникам вузов. При этом основной акцент необходимо делать на переподготовке и поддержке преподавательского состава.

Продукты и технологии ORACLE с 90-х годов успешно используются многими вузами России и СНГ, региональными Департаментами образования, Институтами повышения квалификации работников образования, федеральным Министерством образования и науки для решения задач комплексного управления образовательными системами и предоставления сервисов академическому сообществу.

В декабре 2007 г. успешно прошла 1-я Олимпиада по СУБД Oracle, в которой участвовало около 20 команд из 6 городов России, и мы намерены совместно с ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» сделать это соревнование ежегодным и всероссийским.

О большом интересе вузов к обучению передовым технологиям и правильной стратегии корпорации на партнерство с учреждениями профессионального образования свидетельствует также большое количество участников научно-практической конференции «Опыт и перспективы обучения бизнес-приложениям Oracle», который компания провела в Государственном университете управления.

Создана «Всероссийская Ассоциация вузов – пользователей Oracle», сообщество передовых учреждений образования, которое намерено координировать усилия участников в деле эффективного использования программных продуктов и технологий Oracle, а также распространения опыта обучения студентов.

Корпорация ORACLE предлагает колледжам и вузам набор учебных программ и ресурсов под общим названием «Академическая инициатива (ORACLE Academy)». Они рассчитаны на студентов и преподавателей колледжей и вузов. Количество вузов-участников нашей программы «ORACLE Academy» за два года выросло более чем в десять раза. Открыта специализированная кафедра «ORACLE» в ГУ ВШЭ. В ряде вузов создаются учебно-методические «центры компетенции». Благодаря программе «Oracle Academy» руководители и сотрудники, преподаватели и студенты учреждений высшего профессионального образования получают возможность работать с самой современной из существующих технологий, тем самым им гарантируется наивысшее качество работы и поддержки при обработке больших информационных потоков.

211

Мировой опыт показывает, что сотни вузов, внедрившие информационные системы на базе продуктов и технологий Oracle, получили от этого значительный эффект. Мы полагаем целесообразным и поддерживаем усилия вузов по координации и развитию работ, направленных на совершенствование технологической платформы и информационных систем управления в университетах.

212

РОЛЬ И МЕСТО ПЕРЕДОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРИ ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТОВ

Н.Г. Кварацхелия NinaK@rikkon.ru, И.В. Кобизская irina@arbyte.ru, Ю.В. Платонов jo@arbyte.ru

Группа компаний «АРБАЙТ»

ROLE AND PLACE OF HIGH TECHNOLOGIES OF ADAPTIVE

MANAGEMENT BY PREPARATION OF EXPERTS N.G. Kvaratskhelia, I.V. Kobizskaya, Y.V. Platonov

На современном уровне развития российской экономики в стране все более

актуальным становится комплексное решение задач управления предприятием, в частности, учебным заведением.

Очевидно, что решение сложных задач управления невозможно без подготовленных, квалифицированных кадров, владеющих современными методами управления и технологиями.

Кадровая проблема сегодня становится самой важной для предприятий России. Реальный подъем экономики невозможен без серьезной работы высших учебных заведений страны. Наиболее эффективный способ решения острейшей кадровой проблемы, на наш взгляд, лежит сегодня на пути тесного взаимодействия ВУЗов с предприятиями в вопросах:

• подготовки высококвалифицированных кадров; • апробация передовых решений; • помощь во внедрении на предприятиях эффективных методов управления; • взаимодействие с компаниями – поставщиками современных решений и технологий.

Согласно классическому определению, предприятие представляет собой комплексную систему культурных, технологических и процессных компонент, организованных для достижения целей организации.

Конкурентоспособность предприятий сегодня зависит от нескольких ключевых характеристик, таких как:

• наличие высококвалифицированных специалистов

• качество продукции • инновационность решений • сроки вывода новой продукции на рынок • производительность труда • себестоимость продукции

Качество продукции становится требованием №1 современной эпохи. При этом понятие качества расширилось на весь жизненный цикл изделия, включая сервисное обслуживание, ремонт и даже утилизацию.

В условиях усиливающейся конкуренции все процессы при создании и производстве продукции сжимаются по времени, поэтому ключевыми факторами становятся также сроки вывода на рынок новых изделий и сроки обработки и выполнения заказов.

На эти сложные требования еще накладывается специфика наукоемких отраслей:

• недостаток узкоспециализированных кадров

• сложный состав изделий • высокие требования к синхронизации работ • высокий уровень кооперации предприятий

213

Отсюда следует, что повышение конкурентоспособности - это многокритериальная задача высокой сложности, и без современных методов управления решить эту задачу и рационально организовать производственные процессы невозможно.

Современные методы управления требуют принятия управленческих решений в режиме «реального времени» и наличия оперативной обратной связи между всеми уровнями и системами управления предприятием. Для того, чтобы удовлетворить эти требования, необходимо создавать единое информационное пространство (ЕИП), позволяющее интегрировать между собой различные информационные системы в единую систему поддержки принятия управленческих решений.

Однако, такие системы – это только инструмент, который позволяет реализовать передовые методы управления. В частности, ключевая задача эффективного управления соотношением качество/стоимость продукции может быть решена при внедрении механизмов адаптивного управления.

Системы адаптивного управления позволяют осуществлять мониторинг ключевых показателей деятельности предприятия и принимать управленческие решения в реальном времени.

Функционирование современного предприятия непременно базируется на информационной инфраструктуре, являющейся одним из основных объектов и инструментов для адаптивного управления.

Учитывая то, что в России большая часть ИТ-инфраструктур имеет распределенный характер, ощущается острый дефицит грамотных специалистов на местах.

Группа компаний «Арбайт» уже на протяжении нескольких лет успешно внедряет на отечественных предприятиях и в организациях (в том числе и в образовательных учреждениях) технологии и продукты компании LANDesk, обеспечивающие оперативное управление, мониторинг и удаленный доступ к:

- большим центрам обработки данных;

- удаленным локальным сетям и серверным ресурсам;

- компьютерным лабораториям и административным центрам;

-резервным центрам обработки данных.

Использование этих технологий позволяет резко сократить себестоимость за счет снижения (либо ненаращивания) численности и территориальной централизации квалифицированных кадров с одновременным многократным повышением производительности их труда, сокращения командировочных расходов, значительного снижения временных затрат на устранение нештатных ситуаций и т.д., что позволяет, в свою очередь, получить значительные конкурентные преимущества.

Наряду с оперативным управлением, продукты компании LANDesk позволяют на самом современном уровне решать вопросы информационной безопасности, управления бизнес процессами и т.д.

В состав группы компаний «Арбайт» входит «Высшая школа информационных технологий»

Школа является сертифицированным учебным центром ряда производителей программного и аппаратного обеспечения, располагает хорошей материальной базой и штатом высококвалифицированных преподавателей, что гарантирует высокое качество подготовки специалистов в области адаптивного управления.

Группа компаний «Arbyte» открыта для сотрудничества в деле подготовки высококвалифицированных специалистов и управленцев для отечественных предприятий и организаций.

214

Выводы: • Эффективные системы управления могут быть построены на базе единого информационного пространства (ЕИП), построенного на идеологии вертикальных систем; • Ключевая роль ВУЗов - подготовка квалифицированных кадров, владеющих современными методами и инструментами для управления предприятием.

215

КОМПЕТЕНТНОСТНЫЙ ПОДХОД В РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММ ОБУЧЕНИЯ И СЕРТИФИКАЦИИ MICROSOFT И ПРЕДОСТАВЛЕНИЕ ЭТИХ РЕСУРСОВ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ УЧРЕЖДЕНИЯМ ЧЕРЕЗ

ПРОГРАММУ MICROSOFT IT ACADEMY Н.С. Вольпян

Компания Microsoft

THE QUALIFIED APPROACH IN DEVELOPMENT OF TRAINING PROGRAMS AND PROGRAMMS OF MICROSOFT CERTIFICATION AND GRANTING OF THESE RESOURCES TO EDUCATIONAL INSTITUTIONS

THROUGH MICROSOFT IT ACADEMY PROGRAM N.S. Volpyan

Microsoft

Одной из ключевых мировых тенденций являются быстрые темпы развития технологий и промышленности, которые приводят к резкому сокращению жизненного цикла продукции. В области информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) эти процессы особенно актуальны.

Например, в марте 2008 г. в России был объявлен выпуск новой линейки продуктов Microsoft - серверной операционной системы Windows Server 2008 и сопутствующих программных продуктов Microsoft SQL Server и Visual Studio 2008 – результат перспективных исследований потребностей информационного общества и индустрии.

Характерной чертой новых продуктов стали ориентиры на безопасность, виртуализацию, управление большими объемами данных, бизнес-аналитику и активное использование WEB-технологий. В соединении с продуктами для повседневных технологий и мобильного бизнеса эти решения формируют новую рабочую среду, ключевым фактором эффективного использования которой являются люди.

Результаты исследования IDC 40 бизнес-процессов в ключевых направлениях деятельности предприятий показали, что внедрение инновационных технологий повышают конкурентоспособность и прямо влияют на доходность предприятий. Поэтому следует ожидать, и это подтверждают исследования, что в самое ближайшее время серверные решения на базе Windows Server 2008 заменят существующие системы, и даже расширят свою долю рынка, что и так или иначе затронет 30% ИТ-специалистов. Эти исследования приведены IDC для рынка США, но с большой уверенностью можно сказать, что и в других странах будет наблюдаться аналогичная картина. Вот почему абсолютно критично выход новых технологий сопровождать соответствующими образовательными ресурсами и системами проверки компетенций в отношении их использования.

216

Для обеспечения эффективности внедрения новых технологий Microsoft одновременно с выходом Windows Server 2008 была объявлена соответствующая сертификационная программа, разработанная по инновационным принципам на основе компетентностного подхода:

Первый уровень программы MCTS (Microsoft Certified Technology Specialist) подтверждает компетенции технических специалистов, которые обладают всесторонними знаниями продукта, умеют пользоваться инструментальными средствами, имеют навыки использования пользовательского интерфейса для внедрения, сопровождения, построения, отладки и устранения неполадок системы с использованием специальных инструкций и спецификаций.

На втором уровне MCITP (Microsoft Certified IT Professional) сертифицируется уровень профессионалов, умеющих применять технологии для планирования, оптимизации, развития ИТ-инфраструктуры с учетом потребностей конкретного бизнеса для улучшения его показателей.

Принципиальным отличием уровней является тот факт, что на первом уровне подтверждаются технологические компетенции, а на втором уровне – компетенции по применению широкого спектра технологий для решения конкретных бизнес-задач.

Новая сертификационная программа обеспечена различными образовательными ресурсами, среди которых особое внимание уделяется разработке специальных академических учебных пособий Microsoft Official Academic Curriculum (MOAC), которые могут использоваться в вузах. В докладе будут представлены и другие сертификационные программы по новейшим технологиям. Особое внимание будет уделено компетентностным принципам, которые Microsoft Learning для разработки образовательных ресурсов и формирования тестовых сертификационных программ для проверки знаний, умений, навыков в отношении их использования в рамках ролевых функций ИКТ-специалистов.

Поскольку программы Microsoft, как и программы других вендоров, постоянно обновляются, с уверенностью можно сказать, что они стали неотъемлемой частью развития ИКТ-специалистов и представляют собой хороший пример «образования в течение жизни».

217

Вот почему начинать осваивать эти программы будущим ИТ-специалистам нужно уже в системе ВПО. Такую возможность предоставляет компания Microsoft в рамках программы Microsoft IT Academy.

Учебные пособия MOAC другие новейшие материалы доступны через MS IT Academy – крупнейшую в России образовательную сеть авторизованного обучения в области ИКТ, которая в 2007-2008 учебном году насчитывает 229 академий, из которых 80 готовят на уровне IT-PRO.

Для гармонизации процессов взаимодействия с академическим сообществом компания Microsoft и УМО вузов России по университетскому политехническому образованию на базе Лаборатории проблем технического образования России МГТУ им. Н.Э. Баумана реализовала ряд совместных проектов по признанию авторизованного обучения в рамках MS IT Academy.

В 2006 г. было заключено официальное соглашение о сотрудничестве УМО и Microsoft, в рамках которого были определены основные направления совместной работы, и представители Microsoft введены в состав учебно-методических комиссий по ИКТ-специальностям.

218

II ЧАСТЬ КАЧЕСТВО. ИННОВАЦИИ. ОБРАЗОВАНИЕ

PART II QUALITY. INNOVATIONS. EDUCATION

ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТВОВ В ОБЛАСТИ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА: ОПЫТ, ПРОБЛЕМЫ, ПЕРСПЕКТИВЫ

В.Н. Азаров, Д.Р. Кембелл, azarov@miem.edu.ru Московский государственный институт электроники и математики

(технический университет)

QUALITY MANAGEMENT SPECIALISTS’ TRAINING, CONSIDERED OF: EXPIRIENCES, QUESTIONS, PERSPECTIVES

V.N. Azarov, D.R.Campbell Moscow state institute of electronics and mathematics (technical university)

Объективная потребность интеграции России в мировое экономическое пространство

ставит перед отечественной промышленностью ряд задач. Одной из важнейших задач является производство качественной конкурентоспособной продукции. Важность этой проблемы неоднократно отмечалась в различных правительственных документах.

Именно поэтому проблема формирования современного специалиста, воспитанного в "духе качества", хорошо знающего и понимающего принципы менеджмента качества и умеющего на практике плодотворно их использовать и применять, не только не потеряла своей актуальности, но и напротив, принципиально изменившись, приобрела еще большую остроту.

В 1994 году Европейская организация по качеству (ЕОК) ввела гармонизированную схему признания специалистов, согласованную со странами участницами ЕОК и усовершенствованную за счет согласования важнейших процедур и перечня квалификаций.

Цель ЕОК состоит в достижении взаимного признания квалификаций в пределах схемы и, следовательно, регистрации и сертификации персонала по качеству и международное признание российских специалистов.

Согласованная схема ЕОК признана как подлинно европейская и была рекомендована в силу своей открытости, прозрачности и доверия для широкого круга пользователей.

Согласованная схема ЕОК принята большинством европейских стран для регистрации и сертификации персонала в области качества. ЕОК установила эту схему с целью укрепления европейской экономической системы за счет улучшения всех аспектов качества – от эффективного управления системами качества, до применения качества как инструмента рыночной конкурентности на основе прогнозирования потребностей потребителя и завоевания его доверия.

Национальная система подготовки, переподготовки и аттестации специалистов в области менеджмента качества (далее Национальная система) создана ведущими российскими вузами и научными организациями: Федеральное государственное учреждение «Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций» и Федеральное агентство по техническому регулированию и является логически завершенной научно-практической работой.

Данная работа является системной, комплексной и потребовала решения ряда задач:

219

• создание нормативно-правового и организационно-методического обеспечения функционирования системы подготовки, переподготовки и аттестации специалистов в области менеджмента качества;

• создание системы подготовки, переподготовки и повышения квалификации специалистов по направлению "Управление качеством";

• создание инфраструктуры, обеспечивающей подготовку и переподготовку специалистов в области управления качеством, согласованную с международными требованиями;

• разработку комплекса учебных планов, рабочих программ, учебников и учебно-методической литературы;

• создание системы информационной поддержки подготовки специалистов в области управления качеством.

Основой нормативно-правового и организационно-методического обеспечения функционирования Национальной системы является «Система сертификации услуг по подготовке специалистов в области метрологии, стандартизации, сертификации и управления качеством. Системы сертификации ГОСТ Р» (постановление Госстандарта России от 25 июня 1998 года № 44). Эта система предусматривает добровольную сертификацию указанных услуг, входит в Систему сертификации ГОСТ Р, соответствует требованиям закона Российской Федерации «О сертификации продукции и услуг» и основополагающим документам Системы сертификации ГОСТ Р. Основной её задачей является повышение качества образования и содействие в развитии единой образовательной Программы подготовки специалистов в области метрологии, стандартизации, сертификации и управления качеством.

Организационную структуру Системы сертификации образует Отделение «Высшая школа» Академии проблем качества России – Центральный орган системы (ЦОС).

Система сертификации лицензирует образовательные учреждения. На основании Соглашения "О взаимодействии Госстандарта России и Отделения

"Высшая школа" Академии проблем качества" от 15.06.98 г. в рамках Системы сертификации услуг по подготовке специалистов в области метрологии, стандартизации, сертификации и управления качеством была создана "Система аттестации и регистрации персонала в области качества в Российской Федерации". Процессы и процедуры Системы аттестации соответствуют требованиям документов Системы сертификации ГОСТ Р, стандартам EN 45013, ISO 10011, ISO 9001:2000, программам аттестации и регистрации персонала Европейской организации по качеству.

В 2004 г. Система аттестации признана Европейской организацией по качеству (сертификат от 4.09.2004), а 4.02.2005 г. она перерегистрирована в качестве «Системы добровольной сертификации персонала в области качества» и внесена в единый реестр систем добровольной сертификации (регистрационный № РОСС RU.Ж174.04ПЖ00).

Система аттестации персонала содержит квалификационный перечень специальностей в области качества и требования к ним, а также описывает процедуры аттестации персонала.

Квалификационный перечень и процедуры соответствуют требованиям согласованной схемы Европейской организации по качеству.

Для каждой квалификации разработаны программы обучения, построенные по модульному принципу.

Система аттестации проводит сертификацию специалистов 2 раза в год. Ядром и основополагающим документом для подготовки и переподготовки

специалистов в области менеджмента качества является Государственный образовательный стандарт по специальности 340100 (приказ Минобразования от 22.07.98 г. № 1982) и направлению 657000 "Управление качеством" (от 27.03.200 № 277техдс), который разработан членами авторского коллектива. Квалификация специалиста, прошедшего

220

обучение по данной специальности - "инженер-менеджер". Данная специальность основана на изучении трех равноценных блоков дисциплин: экономико-управленческие, инженерно-технические и информационные дисциплины, на основе которых базируется преподавание современных методов менеджмента качества.

В рамках данной специальности определены следующие специализации: • управление качеством в производственно-технологических системах; • управление качеством в социально-экономических системах; • управление качеством в сфере быта и услуг; • управление качеством в экологических системах; • управление качеством в информационных системах.

Важность подготовки специалистов в этой области и их востребованность на российских предприятиях позволили открыть эту специальность более чем в 100 вузах России.

Для гармонизации системы переподготовки и повышения квалификации специалистов в области менеджмента качества с международными требованиями был создан Фонд «Европейский центр по качеству» (учредительный договор от 05 сентября 1998 г.), который сертифицирован IQA (Сертификат Института обеспечения качества Великобритании (IQA) от 03 декабря 1998 г.). Для реализации образовательного процесса на основе сертифицированных курсов и программ ЕОК составлены учебные планы, разработаны программы и подготовлены учебные пособия по курсам: Менеджмент качества, Средства и методы улучшения качества, Всеобщее управление качеством, Статистические методы управления качеством и т.д. Дальнейшее развитие этого вида деятельности позволило создать сеть региональных учебных центров, филиалов Фонда «Европейский центр по качеству», в 15 регионах России. Эти центры сертифицированы и лицензированы в Системе сертификации услуг по подготовке специалистов области метрологии, стандартизации, сертификации и управления качеством. Для вузов и региональных отделений "Европейского центра по качеству" подготовлено 383 преподавателя. Начиная с 1998 г. в Реестре Системы аттестации зарегистрировано 588 специалистов. Каждому специалисту выдается диплом установленного образца с указанием присваемого звания.

С 2004 г. каждому специалисту одновременно с российским сертификатом выдается сертификат Европейской организации по качеству, и специалист включается в реестр этой организации, объединяющей системы аттестации европейских стран.

Информационная среда Национальной системы сформирована и развивается в следующих направлениях:

• Монографии, учебники • Конференции, семинары • Периодические издания • Мультимедиа проекты

В 1998 г. членами авторского коллектива была учреждена серия изданий "Управление качеством", в которой вышло в свет и подготовлено к изданию более 30 учебников и учебных пособий.

Создана и внедрена национальной системы обучения и аттестации специалистов по важнейшему для современной России направлению – менеджмент качества.

Национальная система обучения в области менеджмента качества гармонизирована с международными нормами. Госстандарт России констатировал создание Национальной системы, зарегистрировав «Систему сертификации услуг по подготовке специалистов в области метрологии, стандартизации и управления качеством Системы сертификации ГОСТ Р.» и «Систему добровольной сертификации персонала в области качества». Система аттестации персонала признана Европейской организации по качеству.

221

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ПРОГРАММЫ БАКАЛАВРОВ И МАГИСТРОВ В УСЛОВИЯХ УРОВНЕВОЙ СИСТЕМЫ ПОДГОТОВКИ

И.Н. Бородулин, bin@miem.edu.ru Московский государственный институт электроники и математики

THE ADDITIONAL TRAINING PROGRAMS FOR BACHELORS AND

MASTERS IN THE CONDITIONS OF LEVEL TRAINING SYSTEM I.N. Borodulin

Moscow State Institute of Electronics and Mathematics

В марте 2007 года Правительством Российской Федерации было принято постановление о начале перехода высшего профессионального образования на уровневую систему подготовки. В феврале был утвержден макет нового Федерального государственного образовательного стандарта (ФГОС), который пришел на смену действующему.

Особенностями нового поколения ФГОС явилось внедрение основных форм Болонской декларации, т.е. формирование содержания через компетентностный подход, модульный принцип формирования учебного процесса, использование расчета трудоемкости образовательной программы через систему зачетных единиц.

Основой перехода на новую систему явилось разделение образовательной программы на две части: бакалаврскую и магистерскую. В одном случае происходит сокращение длительности программы подготовки, а в другом ее значительное увеличение.

Наибольшей проблемой для российской высшей школы при переходе на уровневую систему является обеспечение необходимого уровня профессиональной подготовки выпускников – бакалавров в соответствии с существующими требованиями работодателей.

При формировании ФГОС бакалавров было предложено сократить обязательную часть образовательных программ и тем самым расширить возможную вариативность их содержания. Ставилась задача обеспечения возможности вузам в большей мере при составлении образовательной программы учитывать региональные, отраслевые особенности подготовки бакалавров с учетом согласованных требований работодателей.

Однако идея оказалась трудно выполнимой. Среди работодателей практически не оказалось специалистов, способных профессионально сформулировать требования к выпускнику, да еще подготовленных по «сокращенной» четырехлетней программе.

Большинство вузов при формировании образовательной программы пошли по пути сохранения ее содержания за счет некоторого уплотнения программы с использованием образовавшихся в учебном графике зазоров, отсутствии факультативов, специальной подготовки, возможности внедрения рейтинговой оценки текущей успеваемости.

При таком варианте достигались условия сохранения требований работодателя к объему и содержанию подготовки выпускников привычных для специалистов.

Одной из привлекательных сторон перехода на уровневую подготовку было создание условий вариативности образовательных программ за счет увеличения объема части программ по выбору студента. Однако учебный план подготовки бакалавров в части дисциплин по выбору обеспечивается всей основной образовательной программой, разрабатывается и утверждается ученым советом вуза и полностью соответствует основной программе.

Смежные направления подготовки, особенно не стандартные для данного направления реализуются с помощью дополнительных образовательных программ, которые не требуют специального утверждения ученым советом. Такие гибкие формы подготовки позволяют повысить избирательность содержания и обеспечить дополнительную конкурентоспособность выпускников.

222

Важное место дополнительные образовательные программы должны получить в качестве альтернативы магистерским программам. Очевидно, что переход высшего профессионального образования на уровневую систему приведет к серьезным структурным изменениям в образовательной системе. Ужесточение требований к кадровому, техническому, методическому обеспечению магистерских программ приведет к их сокращению. Профессиональный рост специалистов, расширение их квалификации, а следовательно конкурентоспособности на рынке труда должны обеспечить дополнительные образовательные программы, завершающиеся дипломами о профессиональной переподготовке или дополнительной квалификации.

Комплексное использование технологии базового основного и дополнительного профессионального образования может обеспечить плавность перехода к уровневой системе подготовки.

223

ИННОВАЦИОННЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ В СИСТЕМЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КАК СРЕДСТВО

ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА (ОПЫТ КЕМЕРОВСКОЙ ОБЛАСТИ)

Т.С. Панина, krirpo@krirpo.ru Кузбасский региональный институт развития профессионального образования

INNOVATIVE MANAGEMENT IN PROFESSIONAL EDUCATION SYSTEM

AS MEANS OF REGION ECONOMIC DEVELOPMENT (KEMEROVO REGION EXPERIENCE)

T.S. Panina Kuzbass regional institute of the professional education development

В итоговом документе саммита "группы восьми" «Образование для инновационных

обществ в XXI веке» зафиксировано намерение ведущих мировых держав «способствовать формированию глобального инновационного общества посредством развития и интеграции всех трех элементов «треугольника знаний» (образование, исследования и инновации), крупномасштабного инвестирования в человеческие ресурсы, развития профессиональных навыков и научных исследований». Задача формирования инновационного общества, экономики, основанной на знании, осмыслена сегодня как стратегический ориентир развития российского государства.

В Кузбасском региональном институте развития профессионального образования реализуется опережающая профессиональная переподготовка профессионально-педагогических работников системы профессионального образования по актуальным направлениям развития науки, техники и гражданского общества на основе формирования инновационно-образовательного пространства института в партнерстве с академической наукой, бизнесом, органами власти с использованием мирового опыта в области качества образования и образовательных технологий.

Одним из основных направлений политики Российской Федерации в области развития инновационной системы на период до 2010 года является подготовка кадров по организации и управлению в сфере инновационной деятельности. В 2006/07 году начато обучение руководителей структурных подразделений и ведущих специалистов учреждений высшего и среднего профессионального образования Кузбасса правилам и методам построения систем менеджмента качества в образовательных учреждениях, в 2007/08 - обучение руководителей и профессионально-педагогических работников образовательных учреждений начального и дополнительного профессионального образования. В 2006/2007 уч. г. состоялся первый выпуск слушателей, прошедших профессиональную переподготовку по программам «Менеджмент в образовании» и «Преподаватель».

В целях удовлетворенности населения качеством образовательных услуг институтом подготовлен комплект «Методическое сопровождение и внедрение в образовательный процесс учреждений профессионального образования современных высокоэффективных образовательных технологий и передовых педагогических методик». Современные высокоэффективные образовательные технологии и передовые педагогические методики апробированы в 29 УПО и внедрены в учреждения профессионального образования всех уровней.

В рамках реализации мероприятий среднесрочной региональной целевой программы «Развитие системы образования и повышение уровня потребности в образовании населения Кемеровской области» на 2008-2010 годы» внедрены и сертифицированы системы менеджмента качества в ряде учебных заведений региона; разработано методическое обеспечение по внедрению и сопровождению систем менеджмента качества в учреждения начального и среднего профессионального образования. Подготовлена к запуску

224

экспериментальная площадка «Формирование модели практико-ориентированного бакалавриата в федеральных образовательных учреждениях профессионального образования».

В области происходит интеграция учреждений начального и среднего профессионального образования и создается оптимальная система непрерывного профессионального образования на основе систематического мониторинга актуальных и перспективных потребностей областного рынка труда. Данные мероприятия положили начало формированию сложной многопрофильной и многосвязной образовательной среды, обеспечивающей непрерывную многоуровневую подготовку кадров и удовлетворяющей запросам человека в его стремлении к успешности и саморазвитию за счет выбора соответствующей образовательной траектории.

Таким образом, создаются условия для подготовки специалистов, обладающих профессиональными и надпрофессиональными компетенциями: управления инновациями, потенциалом научного творчества и самообразования, профессиональной и социальной мобильностью, способностью к профессиональному и личностному самосовершенствованию, навыками стратегического управленческого мышления, работы в команде и межкультурной среде.

Управление развитием системы профессионального образования Кемеровской области оптимизируется через сеть базовых учреждений начального и среднего профессионального образования, определенных для направлений, имеющих наибольшее значение для экономики Кузбасса. 12 учреждений начального и среднего профессионального образования имеют статус базовых и являются центром опережающей разработки научно-методического обеспечения государственного образовательного стандарта.

Инновационный образовательный комплекс института формируется на базе существующих структурных подразделений, интегрируя и развивая их интеллектуальные, информационные и материальные ресурсы, придавая проектный стиль их совместной деятельности для осуществления инновационного образования. В настоящее время аккумулируются внутренние и внешние ресурсы для внедрения инноваций в образовательный процесс учреждений профессионального образования Кемеровской области, совершенствуется материальная база инновационных направлений повышения квалификации и профессиональной переподготовки.

Управление инновациями предполагает взаимосвязь между инновационной активностью и кадровым инновационным потенциалом. Основными механизмами управления инновациями выступают: стратегическое управление человеческим капиталом; информационно-аналитические механизмы поддержки и контроля; мотивационные механизмы, что позволяет рассматривать кадровый менеджмент в инновационной деятельности института как стратегическое управление уровнем кадрового инновационного потенциала при информационно-аналитической поддержке, базирующейся на передовых информационных технологиях и мотивационных механизмах.

225

РАЗВИТИЕ СМК ДЛЯ ГАРАНТИИ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАНИЯ А.С. Курылев ido@astu.org, Э.А. Зелетдинова zeletdinova@list.ru

Астраханский государственный технический университет

DEVELOPMENT OF THE QUALITY MANAGEMENT SYSTEM FOR GUARANTING EDUCATION QUALITY

A. Kurylev, E. Zeletdinova Astrakhan State Technical University

Ведущие вузы России сегодня столкнулись с проблемами повышения

эффективности внутривузовского управления, которое должно быть способно адекватно и эффективно откликаться на вызовы внешней среды: общества, потребителя образовательных услуг, бизнес-сообщества. Управление в вузах должно качественно организовать внутреннюю среду и обеспечить функционирование вуза с достижением целей: его экономической устойчивости, ориентации на потребителя, мотивации коллектива к внедрению принципов достижения и непрерывного улучшения качества.

Создание эффективно действующей системы управления вузом на основе качества и, наряду с ней, комплексной системы непрерывного обучения студентов в области качества позволяет существенно повысить уровень подготовки выпускников и их конкурентоспособность на рынке труда.

Большой интерес к наличию сертифицированных систем менеджмента качества вузов проявляют высокотехнологичные компании, наукоемкие производства и организации. Работодатель становится требователен к квалификации и компетентности выпускника вуза и требует подтверждения гарантий качества, т.е. соответствия образовательного учреждения современным методам управления. Поэтому передовые российские вузы сертифицируются в зарубежных органах сертификации систем качества по ISO 9001:2000 или в национальных - по ГОСТ Р ИСО 9001:2001. По такому же пути совершенствования систем управления идут наиболее подготовленные колледжи, в основном технического профиля.

Сертификация вузов по стандартам качества обеспечивает постоянный (1-2 раза в год) контроль со стороны сертификационного органа за соблюдением требований стандарта и сохранением качества продукции и услуг. Сертификационные органы требуют от вуза обеспечивать постоянный мониторинг внешних и внутренних потребителей, т.е. абитуриентов, студентов, выпускников, преподавателей, работодателей. Более того, обязательны внутренние и внешние аудиты регламентов процессов и документированных процедур, подразделений вуза, предупреждающие и корректирующие действия, а в ряде случаев незамедлительная коррекция.

Как показывает мировой и передовой отечественный опыт, внедрение этих процедур, в совокупности составляющих систему управления качеством, не только позволяет структурировать и упорядочить деятельность всех подразделений, но и придает значительный импульс к опережающему развитию, достижению впечатляющих результатов.

Они отвечает и целям Болонского процесса, участником которого Россия стала в 2003 г. и приняла обязательства по обновлению системы образования. Государство, рассматривая вузы страны как наиболее ярких представителей системы образования, ставит перед ними задачу повышения эффективности деятельности и задачу обеспечения конкурентоспособности на внешнем и внутреннем рынке образовательных услуг, создания систем менеджмента качества (СМК). С 2005 года в аккредитационный модуль введены вопросы о внутривузовской системе качества, и это практически обязывает вузы иметь такую систему или ее элементы в виде разработанного регламента учебного процесса, обеспечивающего качество подготовки выпускников.

В модуле 2007 г. произошел качественный скачок. Теперь вузы должны представить государству информацию не только о наличии СМК, но и данные об областях

226

распространения СМК; о подтверждении СМК вуза и о форме подтверждения соответствия СМК вуза выбранной модели, что ставит вузы перед необходимостью сертификации своих систем качества и постоянного подтверждения качества предоставляемых образовательных услуг.

В этой связи становится очевидной эффективность сочетания результатов государственной и независимой экспертиз. Уровень функционирования системы качества в вузе может и должен оказывать влияние на возможное сокращение процедуры экспертизы по структуре комплексной оценки деятельности вуза, т.к. в той или иной мере может повторять экспертизу качества. При эффективно функционирующей сертифицированной системе менеджмента качества риск ошибки при принятии решения об аккредитации образовательного учреждения незначителен, т.к. вуз в этих условиях не менее 1 раза в год подвергается внешнему аудиту сертификационного органа. Ряд вузов сертифицированы в зарубежных органах, что необходимо поддерживать мерами высокого доверия к вузу, в том числе сокращением объема комплексной оценки деятельности вуза в части областей действия сертификата качества.

Доверие вузам, имеющим системы менеджмента качества и подтверждающим ежегодно гарантии качества, - крайне важный шаг. Он повысит востребованность вузами разработки и внедрения систем качества, обеспечит широкую внешнюю экспертизу, приведет вузы к открытости результатов и достижений, будет ориентировать их на лучший опыт.

Именно СМК поможет вузам на каждый новый вызов современности отвечать стройным, системно-ориентированным, процессным подходом. Создание и развитие СМК создает в вузе и для вуза условия планомерного, эффективного развития. Наличие системы менеджмента качества, отвечающей требованиям международных стандартов ИСО 9001:2000, способствует повышению эффективности работы всего коллектива вуза; обеспечению его ориентированности на интересы потребителей; приданию существующим и потенциальным потребителям уверенности в возможностях, которыми располагает вуз; достижению и поддержанию требуемого качества предоставляемых услуг, отвечающих нуждам потребителей.

227

ИНФОРМИРОВАНИЕ ОБЩЕСТВЕННОСТИ - ВАЖНЫЙ ЭЛЕМЕНТ СИСТЕМЫ КАЧЕСТВА ВУЗА

С.В. Кортов S.kortov@mail.ustu.ru, И.Ф. Кругленко aris2000@mail.ru, В.Ю. Малыгин

ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет – УПИ»

PUBLIC INFORMATION –IMPORTANT ELEMENT OF SYSTEM OF QUALITY OF HIGH SCHOOL

S. Kortov, I. Kruglenko, V. Malygin Ural state technical university-UPI

В соответствии с приказом Федеральной службы по надзору в сфере образования и

науки от 30.09.2005 № 1938 «Об утверждении показателей деятельности и критериев государственной аккредитации высших учебных заведений» введен новый показатель государственной аккредитации 1.2.3 «Эффективность внутривузовской системы обеспечения качества образования». Вузы, проходящие процедуру аккредитации, обязаны предоставлять необходимую информацию в установленном объеме. Оценка соответствия по данному показателю проводится по двум направлениям:

• оценка соответствия системы качества образовательных учреждений (ОУ) Стандартам и директивам ENQA (European Network for Quality Assurance in Higher Education (англ.)/ Европейская сеть гарантии качества в высшем образовании);

• оценка соответствия требованиям систем качества ОУ показателя 1.2.3 «Эффективность внутривузовской системы обеспечения качества образования».

При прохождении процедуры государственной аккредитации, эксперты-аудиторы по оценке систем качества образовательных учреждений заполняют отдельный чек-лист (лист проверки) по данному разделу, который содержит следующие проверяемые положения:

• вуз регулярно публикует актуальную, беспристрастную и объективную информацию (количественную и качественную), о предлагаемых им образовательных программах и квалификациях;

• публикуемая информация содержит описание достижений выпускников и характеристику студентов, обучающихся на данный момент;

• публикуемая информация содержит информацию о возможностях академической мобильности, траекториях обучения и других образовательных возможностях;

• информация о достижениях выпускников и характеристика студентов, обучающихся на данный момент, является точной, беспристрастной, объективной и доступной.

По итогам проверки по каждому положению выставляется соответствующий балл, а их сумма указывает, удовлетворяет ли деятельность вуза по информированию общественности Стандартам и директивам ENQA.

В УГТУ-УПИ деятельность в этом направлении выделена в отдельный процесс. Его описание содержится в информационной карте процесса, где указаны цели процесса, входы и выходы процесса, его потребители, а так же перечислены показатели и способы их измерения.

Цель процесса: информирование общественности: студентов и сотрудников УГТУ-УПИ, жителей города, региона и России обо всем том, что считает необходимым руководство вуза.

Входом процесса являются: информация обо всех сферах жизни общества, связанных с высшим образованием, молодежью и студенчеством; опыт и компетенция сотрудников.

Выходы определены как: набор новых инструментов для последующего распространения информации; специальные информационные стенды; печатные и электронные информационно-аналитические бюллетени и сборники, касающиеся жизни

228

университета, вузов и студенчества; наглядная полиграфическая продукция; вузовские и студенческие СМИ.

Виды деятельности в рамках процесса следующие: • сбор, анализ и систематизацию информации о высшем образовании, всех сферах

деятельности УГТУ-УПИ, молодежи и студенчестве; • информирование студентов и сотрудников УГТУ-УПИ через средства

информирования отдела, а также через средства информирования подразделений и СМИ УГТУ-УПИ, вузовских СМИ;

• информирование населения о процессах и событиях, происходящих в УГТУ-УПИ через СМИ;

• обеспечение работы информационной линии ректората УГТУ-УПИ с общественностью (работа пресс-службы);

• разработка и реализация мероприятий, рекламных кампаний и акций, направленных на продвижение брэнда УГТУ-УПИ;

• размещение и осуществление контроля за размещением информации на территории УГТУ-УПИ на учебных и студенческих корпусах;

• осуществление поиска новых и дальнейшее развитие существующих средств информирования и рекламного обеспечения.

Так же выделены измеряемые показатели: тиражи периодических печатных и электронных информационно-аналитических бюллетеней, газет касающихся жизни университета, вузов и студенчества; тираж полиграфической и рекламной продукции, информационно-методических материалов; количество информационных стендов; количество студенческих СМИ вуза (с филиалами) и др.

В целом, университет при проверке набрал практически наивысший балл по данному разделу. В дальнейшем же планируется дать подробное описание данного процесса в документированной процедуре и проводить дальнейшие улучшения.

Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что информирование общественности является неотъемлемой и немаловажной частью деятельности ВУЗа. А тот факт, что при аттестации системы качества образовательного учреждения она выделена в отдельный показатель, говорит о том, что данному направлению нужно уделять повышенное внимание и прикладывать максимум усилий, чтобы не только поддерживать эту деятельность на должном уровне, но и стремиться к ее совершенствованию.

229

ПРОБЛЕМЫ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАНИЯ

А.Г. Сергеев, В.В. Баландина, Е.А. Баландина, laser@vlsu.ru Владимирский государственный университет

THE PROBLEMS OF METROLOGY SECURING QUALITY IN EDUCATION

А. Sergeev, V. Balandina, E. Balandina Vladimir State University

До настоящего времени в Российской Федерации не принят новый закон «Об обеспечении единства измерений», обещанный Ростехрегулированием еще три года назад, вместо ныне действующего одноименного закона № 4871-1 от 27.04.1993 года. Это приводит к многочисленным проблемам в оценке точности и достоверности измерений, в том числе, и при оценке количественных характеристик качества образования.

Дело в том, что сегодня, наряду с общепринятым в России понятием точности (качества) измерений, основанном на оценке погрешностей, Постановлением Госстандарта (ныне Ростехрегулирование) от 26.03.2003 введено с 01.07.2003 «Руководство по выражению неопределенности измерений» РМГ 43-2001 (далее «Руководство»). Естественно, в старом законе № 4871-1 понятие неопределенности отсутствует, а «Руководство» не отменяет понятие погрешности, что приводит к дискуссиям о том, где и какое понятие использовать, поскольку термины погрешность и неопределенность несут разную смысловую нагрузку.

Цель «Руководства» заключается в обосновании нормативов для международного сопоставления результатов измерений, а также в разработке универсального метода для выражения и оценивания неопределенности измерений, применяемого ко всем видам измерений.

Эти цели полностью совпадают с целями внедрения систем менеджмента качества (СМК) образования, осуществляемом повсеместно в вузах России на основе международных стандартов ИСО серии 9000, принципов всеобщего менеджмента качества (TQM), Европейского фонда по менеджменту качества (EFQM), Европейской сети агентств по гарантии качества образования (ENQA) и других систем.

Таким образом, при оценке качества образования в конкретном вузе возникает проблема не только выбора модели СМК, но и сопоставимости понятий погрешности и неопределенности измерений. Кроме того, известно, что качество образования характеризуется совокупностью показателей, часть которых может быть величинами физическими (метрическими), а часть – неметрическими, имеющими вербальное описание. В последнем случае для оценки показателей привлекаются эксперты.

Характерно, что разработка СМК образования предполагает выполнение широкого комплекса метрологических (квалиметрических) работ по количественной оценке многочисленных показателей и критериев, которым присвоены числовые пределы в виде конкретной величины, либо закрытым или открытым интервалом («от…до», «не более…», «не менее…»).

Качество образования укрупненно зависит от трех факторов: качества учебного процесса (качества учебных курсов, технологий обучения и др.), материально-технического обеспечения (лабораторное оборудование, уровень библиотечного обеспечения и др.) и качества НИР и ОКР, осуществляемых в вузе.

230

Для оценки показателей и критериев качества последних двух факторов существуют достаточно надежные принципы классической метрологии, где анализируются метрические величины. Оценка же качества учебного процесса, как правило, связана с неметрическими величинами (баллами, уровнями, условными критериями и пр.). То есть для обобщенной оценки качества образования необходим какой-то новый универсальный показатель.

В документе ISO/TS 21748:2004 предложен подход к оцениванию неопределенности, основанный на применении оценок повторяемости, воспроизводимости и правильности.

В какой-то мере этот документ аналогичен комплексу из шести стандартов ГОСТ Р ИСО 5725(1-6)-2002, введенному в России с 01.11.2002. Здесь точность (правильность) рассматривается также в терминах повторяемости, воспроизводимости и прецизионности. При этом предусматривается возможный переход от неопределенности к погрешности и наоборот.

Надо отметить, что алгоритмы оценивания неопределенности по типу А, подобно операциям при оценке случайной погрешности для многократных измерений, осуществляются в предположении о нормальном законе распределения результатов наблюдений. Однако это далеко не всегда справедливо и получаемые оценки отягчены возникновением смещения и возрастной дисперсии результатов. Выходом является использование для обработки результатов универсального метода Монте-Карло. При этом с целью создания алгоритмов достоверной и эффективной обработки результатов закон распределения целесообразно характеризовать числовым параметром, например, эксцессом распределения.

Измерение в оценке качества образования зачастую не сводится к выбору неких технических процедур. Проблема измерения приобретает концептуальный характер. Измерение – это моделирование реальности. При построении СМК образования важно установить какую именно реальность необходимо с помощью измерений облачить в математические конструкции. Метод экспертных оценок позволяет совместно использовать особенности человеческого восприятия и математический аппарат для формализации полученных результатов. Тогда степень близости оценок разных экспертов определится через числовую меру.

Экспертное оценивание – это процесс измерения в виде процедуры сравнения объектов по ряду признаков – показателей. При этом важно иметь оценку достоверности компетентности, надежности самих экспертов и оценку достоверности результатов.

Например, если в качестве критерия рассматривать удовлетворенность потребителя качеством выпускников конкретного вуза путем опроса множества предприятий, где работают эти выпускники, то достоверность Дi эксперта (по этому критерию) можно определить как отношение

Σ= ППД пi / , где пП – число приемлемых (близких к средним значениям) оценок эксперта; ΣП - общее число случаев участия i-го эксперта в подобных экспертизах.

Опыт показывает, что достоверность Др, близкая к единице, самих результатов экспертизы устанавливается при числе экспертов не выше десяти человек. При 5-6 экспертах достоверность не превышает Др = 0,4-0,6.

Для количественной оценки нефизических показателей качества образования, получаемых через экспертные оценки, целесообразно использовать энтропийный принцип, разработанный в теории информации. Энтропия используется в качестве количественной меры неопределенности полученной информации.

Учитывая, что при оценке качества образования используется большое количество разнохарактерных параметров (физических и нефизических) с существенно различными диапазонами величин, целесообразно иметь обобщенный информационный показатель на основе энтропийного принципа.

Такой показатель существенно (в 2-3 раза) снижает вероятность получения ошибок I рода (вмешательство, например, в учебный процесс, когда тот не требует такого

231

«улучшения») и ошибок II рода (отсутствие управляющих воздействий при ухудшении реальных характеристик процесса) при мониторинге качества образования в вузе.

Таким образом, с целью сопоставимости результатов измерения качества образования, измерительные процедуры должны строиться в соответствии основному метрологическому закону «Об обеспечении единства измерений» и метрологическим нормативам Ростехрегулирования. Следовательно, модель СМК и показатели качества образования, если они используются для сравнительных конкурсных целей, тоже должны быть едины для всех вузов страны. При этом, конечно же, каждый вуз в соответствии с требованиями Болонской декларации в своей СМК может иметь оригинальную специфику.

Изложенное свидетельствует о необходимости в общей проблеме разработки и внедрения СМК открытия специального направления (раздела) «Метрологическое обеспечение СМК образования».

232

РЫНОК ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ И КАЧЕСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И.И. Антонова, antonova@ieml.ru А.В. Тимирясова, timirasova@ieml.ru

Институт экономики, управления и права (г. Казань)

THE MARKET OF EDUCATIONAL SERVICES AND QUALITY OF EDUCATION

Irina Antonova, Asia Timirasova Institute of economics, management and law (Kazan)

Рыночная экономика требует подготовки специалистов, отвечающих самым

современным запросам науки и техники. Стержневая задача модернизации российского образования - создание эффективной системы управления качеством образовательного процесса в высшей школе. Так, на одной из коллегий Федерального агентства по образованию прозвучала следующая мысль: «Важнейшим элементом деятельность Рособразования является последовательное осуществление комплекса мер по повышению качества оказываемых образовательных услуг. Задача эта - многоплановая, и на решение ее повлияет множество факторов: от программно-методического обеспечения до состояния учебно-материальной базы, от подготовки преподавательских кадров до организации учебно-производственной практики». Деятельность вуза будет считаться качественной, если она не только соответствует стандарту, но и ориентируется на удовлетворение требований заказчика и запросам всех заинтересованных лиц.

Обеспечение таких гарантий во всем мире связывают с наличием в вузе системы менеджмента качества, которая может строиться в соответствии с требованиями и рекомендациями междурядных стандартов ИСО 9000, принципами Всеобщего управления качества.

Таким образом, качество образовательного учреждения является основополагающим фактором, способствующим повышению конкурентоспособности выпускаемых специалистов на рынке труда и конкурентоспособности вуза на образовательном рынке.

Институт бизнес-образования, структурное подразделение «Института экономики, управления и права (г. Казань)», является учебно-научным и административным подразделением в структуре Института экономики, управления и права и его филиалов, осуществляющим повышение квалификации и профессиональную переподготовку специалистов по различным профессиональным образовательным программам дополнительного профессионального образования.

Для удовлетворения потребности общества и государства в квалифицированных специалистах с высшим образованием и научно-педагогических кадрах высшей квалификации, в Институте бизнес-образования была проведена работа по созданию и внедрению системы менеджмента качества на основе процессного подхода.

В октябре 2007 года успешно пройдена сертификация на соответствие ГОСТ Р ИСО 9001 – 2001 и получены международные сертификаты в системах Cro Cert и IQNet.

Это позволяет нам осуществить сертификацию системы качества на соответствие этому стандарту.

233

Рис.1. Модель СМК Института бизнес-образования (г.Казань)

С нашей точки зрения, внедрение разработанной системы менеджмента качества Института приведет к следующим результатам:

1. Для руководства: Улучшится управление всей деятельностью. Будут определены области для улучшения и планомерной активизации деятельности руководителей подразделений и персонала.

Возрастет имидж Института и, следовательно, конкурентоспособность его образовательных услуг вследствие проведения внутренних аудитов.

2. Для сотрудников: Появится возможность значительно быстрее знакомиться с новыми процедурами. Упорядочится деятельность каждого сотрудника. Представится возможность участия в процессе улучшения своей деятельности и вуза в целом (при работе с внутренним аудиторам).

Повысится удовлетворенность в своих потребностях. 3. Для потребителей (студентам, предприятиям): Удовлетворит их требования к результатам образовательного процесса, а также к системе его обеспечения.

4. По Федеральному агентству по образованию: Будет оцениваться состояние системы менеджмента качества и ее постоянное совершенствование при прохождении ВУЗом ежегодной инспекционной проверки независимым Органом по сертификации.

Появится возможность видоизменения процесса прохождения вузом комплексной проверки, сконцентрировав ее, в большей степени, на проверке результатов образовательного процесса. Руководство Института бизнес-образования прекрасно осознает, что модернизация

высшего профессионального образования не должна и не может осуществляться каждым вузом

Основной процесс «Образовательная и научно-исследовательская деятельность»

Системн

ые

процессы

Процессы управления

Маркетинг

Образовательная деятельность

Научно-исследовательская

деятельность

Анализ удовлетворенности

потребителей

Требования

потребителей

Анализ СМК со стороны

Управление инфраструктурой, рабочей средой и информационно-

методическим обеспечением

Управление персоналом

Корректи-рующие действия

Внутренний аудит

Управление несоответст-

виями

Управление докумен-тацией

Стратегическое управление

Удовлетворенные требования

потребителей

Предупре-ждающие действия

Управление записями

234

в отдельности. В то же время оно исходит из того, что осуществление данного процесса затрагивает каждый вуз. Поэтому работа по обеспечению и повышению качества образования должна проводиться непрерывно, с учетом позиций государства, в соответствии с актуальными и перспективными запросами современной вузовской политики в области модернизации ВПО.

Таким образом, качество образовательных услуг является основным фактором, способствующим повышению конкурентоспособности выпускаемых специалистов высшего профессионального и дополнительного профессионального образования на рынке труда и конкурентоспособности вуза на образовательном рынке.

Список использованной и изученной литературы: 1. Путин В.В. Не ждать перемен, а подтолкнуть преобразования // Высшее образование сегодня. - 2006. - № 4. – С.42 – 63. 2. Азаров В.Н., Жичкин А.М. Моделирование процессов образовательной деятельности с целью улучшения ее качества // Качество. Инновации. Образование. – 2002. - № 3. 3. Геворкян Е.Н., Мотова Г.Н., Болонский процесс и сотрудничество в облати обеспечения качества образования: опыт Российской Федерации // Высшее образование в России. – 2004. - № 4.

235

НАУЧНО–МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ФЕДЕРАЛЬНО–РЕГИОНАЛЬНОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ

ПРОФЕССИОНАЛЬНЫМ ОБРАЗОВАНИЕМ В ХАНТЫ–МАНСИЙСКОМ АВТОНОМНОМ ОКРУГЕ

Т.Д. Карминская, ktd @mail.ru Югорский государственный университет

SCIENTFIC METHODICAL PROVIDING OF THE FEDERAL–REGIONAL

MANAGEMENT MODEL OF THE PROFESSIONAL EDUCATION IN KHANTY–MANSIYSK AUTONOMOUS AREA

T.D. Karminskaya Ugra State University

Активное движение международного сообщества к формированию общества,

основанного на знании, федеральные и региональные инициативы по инновационному развитию регионов неизбежно ведут к качественной переоценке знания как фактора экономического развития. В связи с этим необходимость эффективного наращивания образовательного и научного потенциала, как субъектов, так и страны в целом является актуальной задачей. Выполнение этой стратегической для развития страны задачи обеспечивает современная образовательная политика правительства РФ, направленная на обеспечение конкурентоспособности страны в сферах образования и науки.

Работа Министерства образования и науки РФ строится на принципах: комплексное развитие человеческого потенциала в условиях тесной интеграции образования и науки, открытость образования и науки к требованиям общества, ставка на лидеров, способных обеспечить развитие сферы образования и науки в целом, переход от логики "возврата долгов" образованию и науке со стороны государства к логике взаимных обязательств.

Реализация федеральной политики в области образования на региональном уровне в условиях Ханты-Мансийского автономного округа-Югры возможна через научно-методическое, организационное и финансовое обеспечение модели управления профессиональным образованием, адаптированной к современным условиям с учетом глобальных мировых тенденций.

Опираясь на современные подходы и актуальную нормативной базу, способствующих формированию конкурентоспособной системы профессионального образования, предложена модельная структура управления образованием.

Модельная структура системы управления качеством подготовки специалистов представлена тремя уровнями формализации: уровень информационно-семантических моделей (система логических и смысловых описаний, представление статистических матриц и другой информации); уровень математического и имитационного моделирования; уровень управления объектом (принятие управленческих решений).

В процессе объектно-ориентированной формализации модельной структуры, введены целевые блочные структуры:

Блок «Модель объекта, модель среды» выделяет составляющую системы качества, которая характеризует текущее состояние объекта управления и управляющие факторы (состояние среды) как входные параметры системы. Объектом в данном случае является обучающийся. Среда – ресурсное обеспечение образовательного процесса (материально-техническая база и информационное обеспечение, профессорско-преподавательский состав, др.).

Блок «Модель среды системы управления» описывает воздействующие подсистемы внешней среды (рынок труда, региональная образовательная среда, социально-

236

экономическая среда, научно-инновационная среда). При этом: подсистема «Рынок труда» представлена моделью комплексного прогнозирования потребностей в специалистах со стороны промышленного кластера региона. Подсистема «Региональная образовательная среда» - моделью рейтингования образовательных учреждений, ориентированной на различные группы потребителей. Подсистема «Социально-экономическая среда» описывается моделью финансово-экономического (модель подушевого финансирования и др.), организационно-правового и инвестиционного обеспечения. Подсистема «Научно-инновационая среда» представлена моделью региональной инновационной среды с обозначением интегральных субъектов (модель социологического мониторинга, модель формирования компетенций, ориентированных на инновационную внешнюю среду, систему сертификации квалификаций по профессиям, ориентированных на промышленность региона).

Блок «Модель управления объектом, модель управления средой» описывает управляющую подсистему (модель управления объектом) и обеспечивающую подсистему (модель управления средой).

Управляющая подсистема - интегрированная модель управления качеством образования, управления учебным процессом, управления персоналом. В данном случае может использоваться типовая модель системы менеджмента качества образования для вузов и ссузов, модель внешнего итогового контроля знаний.

Обеспечивающая подсистема - интегрированная модель стратегического управления, управления инновационной деятельностью, управления финансовыми и материальными ресурсами. (SWOT анализ, др.).

Модельная структура позволяет рассматривать систему образования, как активный объект и представляет собой набор методов, средств и процедур наблюдения за объектом управления (контрольно-оценочные, социологические, статистические, др.) с целью выработки управляющих воздействий, определением набора регулируемых факторов для разработки и реализации региональных программ формирования конкурентоспособной образовательной среды.

237

ФОРМИРОВАНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПОЛИТИКИ, ОРИЕНТИРОВАННОЙ НА ИННОВАЦИОННОЕ

РАЗВИТИЕ РЕГИОНА Т.Д. Карминская, О.Ф. Шапкина, O_Shapkina@ugrasu.ru

Югорский государственный университет

EDUCATIONAL POLICY FORMING FOR INNOVATION DEVELOPMENT OF THE REGION

T.D. Karminskya, O.F. Shapkina Ugra State University

Образовательная политика является важнейшей составляющей общей политики

региона. Инновационный сценарий развития региона предъявляет новые требования к интеллектуальному уровню общества, что, в свою очередь, вызывает необходимость реформирования системы образования. Формирование образовательной политики, способной обеспечить кадрами инновационное развитие региона, рассмотрено в структурном, институциональном и содержательном аспектах.

Структурный аспект. Финансовое обеспечение образовательной политики. Одним из основных механизмов формирования и реализации образовательной политики в регионе являются окружные, областные и федеральные целевые программы в области образования. В Ханты-Мансийском автономном округе – Югре (округе) реализуется программный подход в управлении сферой образования. Это позволяет решать задачи образовательной политики в комплексе за счет привлечения финансирования из бюджетов различных уровней. Общий объем финансирования окружных программ в сфере образования в 2006 году составил 4 206 157,9 тыс. руб., областных – 2 708,9 тыс. руб., федеральных – 227 221 тыс. руб.

Катализатором системных изменений в образовании, механизмом консолидации усилий всех органов власти, общественных институтов, оказывающих влияние на развитие образования, стал приоритетный национальный проект "Образование". Проект позволил оказать государственную поддержку учреждениям образования, ориентированным на конкретный результат; привлечь государственно-общественные институты к оценке качества образования. Законом автономного округа принята и утверждена Программа "Реализация приоритетного национального проекта "Образование" на 2006-2007 годы", которая является комплексным проектом по совершенствованию системы образования в округе. Программа направлена на расширение федеральных инициатив по выявлению и поддержке потенциальных образовательных и научных центров, способных к производству кадров и технологий для инновационного развития округа.

Инвестирование округа в целевые программы поддержки образовательных учреждений направлено на структурную оптимизацию региональной системы образования путем выявления и финансовой поддержки лидеров инновационного образования.

Институциональный аспект. Нормативно-правовое обеспечение. Образовательная политика должна обеспечивать соответствие качества образования требованиям к компетенциям персонала. Система обязана непрерывно трансформироваться под современные условия. Актуальным вопросом является нормативно-правовое обеспечение институциональных преобразований в образовательной сфере. Основные тенденции нормативно-правового обеспечения связаны с переходом на уровневую подготовку и созданием условий непрерывного обучения.

В округе развитие профессионального образования имеет программно-целевую направленность с ориентацией на инновационное развитие региона и учетом потребностей в квалифицированных кадрах. В 2005 году принят Закон «О региональном (национально-региональном) компоненте государственных образовательных стандартов в Ханты-Мансийском автономном округе – Югре», который направлен на правовое обеспечение

238

приведения содержания образования в округе в соответствие со спецификой и потребностями региона; закрепления и защиты позитивных процессов и достижений в сфере образования округа.

В округе создается региональная аналитическая база кадрового обеспечения развития инновационных процессов в экономике округа. Созданы структуры, позволяющие принимать обоснованные управленческие решения для регулирования содержания образования в инновационном направлении: Региональный центр мониторинга качества образования; Региональный центр изучения рынка труда; Региональная служба по контролю и надзору в сфере образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры. Создаваемые структуры являются элементами модели инновационного развития образования, которые обеспечивают эффективные управленческие решения, принимаемые в соответствии с инновационной стратегией развития Югры.

Содержательный аспект. Организационно-структурные изменения. В округе для активизации развития системы профессионального образования всех уровней действует программа организации современных университетских центров для формирования основы современного университетского образования, повышения доступности высококачественного профессионального образования. В настоящее время организованы три научно-образовательно-производственных университетских комплекса, действующих на территориях Западного (г. Ханты-Мансийск), Центрального (г. Сургут) и Восточного (г. Нижневартовск) образовательных округов.

Для создания условий динамичного наращивания практических знаний и навыков работников, научного обслуживания лесозаготовительного и лесообрабатывающего комплекса экономики Югры разработан проект создания инновационного учебно-научно-производственного комплекса (УНПК) лесозаготовительного и лесообрабатывающего профиля в Советском районе Ханты-Мансийского автономного округа - Югры. В контексте реализации «Cоглашения о взаимодействии между Министерством образования и науки РФ и Российским союзом промышленников и предпринимателей» от 25.06.2007 г. на базе УНПК может быть создан Региональный центр сертификации квалификаций.

239

III ЧАСТЬ ДАТЧИКИ И ПРЕОБРАЗОВАТЕЛИ ИНФОРМАЦИИ СИСТЕМ

КОНТРОЛЯ, ИЗМЕРЕНИЙ И УПРАВЛЕНИЯ PART III

SENSORS AND CONVERTERS OF THE INFORMATION OF MONITORING SYSTEMS, MEASUREMENTS AND MANAGEMENT

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ИЗМЕРЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ

В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ДАТЧИКАХ И СИСТЕМАХ А.Ф. Каперко, uiits@miem.edu.ru

ГОУ ВПО «Московский государственный институт электроники и математики (технический университет)»

MODERN METHODS AND TOOLS OF PARAMETERS MEASURING IN

THE INTELLIGENT SENSORS AND SYSTEMS A.F. Kaperko

Moscow State Institute of Electronics and Mathematics

Интерес к интеллектуальным датчикам и системам обусловлен тем, что традиционные способы изготовления и технологии уже не в состоянии обеспечить требуемое повышение точности измерения параметров, поскольку не учитывают всех неопределенностей, воздействующих на датчик или систему. В современном понимании интеллектуальным датчиком можно считать многоцелевое системотехническое измерительное средство, выполненное на базе микроконтроллера или микропроцессора, имеющее чувствительный элемент и поддерживающее связь с типовыми цифровыми сетями. Большинство выпускаемых интеллектуальных датчиков поддерживают сетевой HART – протокол. Основной причиной, способствующей интенсификации исследований в области создания интеллектуальных датчиков и систем, является наличие фундаментальной теоретической базы в области развития методов экспертных систем, нечеткой логики, нейронных сетей, искусственного интеллекта. Современная тенденция развития методов обработки знаний связана с попытками интеграции перечисленных методов в целях сочетания присущих им преимуществ. Так, например, одновременное обеспечение высокой функциональной гибкости и быстродействия может достигаться за счет комплексного применения методов экспертных систем и нейросетевых структур. Совмещение методов экспертных систем и нечеткой логики позволяет не только повысить быстродействие, но и сократить объем базы знаний. Другой подход к проблемам оптимизации интеллектуальных систем и их обучения связан с разработкой комбинированных методов нечетких нейросетевых структур.

Анализ современного состояния программного и аппаратного обеспечения информационно-измерительных систем показал, что основной технологической базой этих систем являются виртуальные средства измерения параметров. Они обладают возможностью уменьшать погрешность измерения параметров за счет уменьшения методической погрешности несоответствия, а также использования метода эталонных мер (сигналов) и метода компенсации погрешностей средств измерения. Методические погрешности возникают вследствие того, что не учитывается взаимодействие средства измерения и объекта измерения. При этом существенное значение имеет информационное взаимодействие между исследуемой средой и измерительной системой. Под

240

информационным взаимодействием будем понимать пятимерный векторный параметр, состоящий из следующих компонентов: физического, сигнального, лингвистического, семантического и прагматического взаимодействия. Для современных информационно-измерительных систем основными способами информационного взаимодействия являются физическое и сигнальное взаимодействие.

Значительные достижения в области производства интеллектуальных датчиков и систем стали возможными главным образом благодаря применению микро- и нано- технологий. Для нанотехнологий принципиальным является квантовый характер нанообъектов и нанопроцессов и уникальная возможность целенаправленной сборки вещества на атомарно-молекулярном уровне. Основным устройством для контроля и измерения нанообъектов является зондовые сканирующие микроскопы. Обычно зондовый сканирующий микроскоп генерирует изображение образца с высоким разрешение путем его сканирования с помощью микроскопических механических, электрических, оптических, тепловых и иных зондов. Сканирующие зондовые микроскопы подразделяются на следующие типы: атомно-силовой микроскоп, сканирующий туннельный микроскоп, сканирующий ближнепольный оптический микроскоп, сканирующий тепловой микроскоп, сканирующий ионную проводимость микроскоп. Атомно-силовой микроскоп используется в промышленных целях для получения изображения металлических поверхностей в атомном масштабе, а при выполнении фундаментальных исследований для получения изображений трехмерных профилей поверхности биологических образцов в нанометровом масштабе. Сканирующий туннельный микроскоп позволяет определить морфологию поверхности нанообъекта с разрешающей способностью до отдельных атомов, а для его работы требуются электропроводящие образцы и зонды. В сканирующих ближнепольных оптических микроскопах используется луч света с диаметром меньшим, чем длина волны источника излучения. Сканирующий тепловой микроскоп имеет зонд в виде термопары или терморезистора. Термопарный зонд состоит из двух проводников, изготовленных из двух различных материалов, которые раздваиваются на конце кантилевера (тупоугольной пирамидки) из нитрида кремния. Обычно применение сканирующего теплового микроскопа используется в исследовании локальных тепловых эффектов в биологических тканях в процессе клеточного метаболизма. Использование комбинации сканирующего теплового микроскопа с возможностями атомно-силового микроскопа обеспечивает получение информации одновременно о рельефе поверхности и химическом составе изучаемого образца. Микроскоп, сканирующий ионную проводимость имеет в качестве зонда нанопипетку, заполненную раствором электролита. Ток между пипеткой и резервуаром ионов начинает возрастать, когда острие пипетки достигает поры. Такое средство измерения позволяет определять распределение и размер пор с разрешением до 100 нм. В докладе приведены примеры использования методов и средств измерения параметров в интеллектуальных датчиках и системах.

241

МЕТРОЛОГИЯ И СТАНДАРТЫ В ОБЛАСТИ НАНОТЕХНОЛОГИЙ В.И. Троян1, П.А. Красовский2, М.А. Пушкин1, В.Д. Борман1

1 Московский инженерно-физический институт (государственный университет)

2Всероссийский научно-исследовательский институт физико-технических и радиотехнических измерений

METROLOGY AND STANDARDS FOR NANOTECHNOLOGIES

V.I. Troyan1, P.A. Krasovsky2, М.А. Pushkin1, V.D. Borman1 1Мoscow Engineering Physics Institute (State University)

2All-Russia Research and Development Institute of Physicotechnical and Radiotechnical Measurements

Нанотехнологии – новая и очень бурно развивающаяся область индустрии, которая,

с одной стороны, может найти широкое применение в народном хозяйстве, а с другой – таит в себе множество опасностей, в первую очередь для здоровья и окружающей среды.

Метрологическое обеспечение, стандартизация и сертификация нанотехнологий и продукции наноиндустрии призвана ускорить развитие этой области, способствовать скорейшей коммерциализации новых разработок, а также обезопасить потребителей от потенциальных рисков.

Отличие так называемой нанометрологии от обычной метрологии обусловлено тем, что переход в область нанометровых масштабов сопровождается не только количественными, но и качественными изменениями свойств вещества. Развитие нанометрологии требует пересмотра физического смысла определений единиц измерений в контексте с квантовыми явлениями, определяемыми фундаментальными константами, и флуктуационными явлениями, характерными для нанообъектов. В нанометрологии также существует проблема выбора методов и средств измерений, а также выбора параметров нанообъектов, необходимых для создания их эталонов.

Все страны, в которых на уровне правительства приняты программы создания и развития наноиндустрии, осознают необходимость опережающего развития метрологии, стандартизации и сертификации в этой области.

Исходя из успешного опыта по стандартизации в области информационных технологий, можно выделить особую стратегию стандартизации, когда стандарты предшествуют созданию устройств и процессов, которые они описывали – стратегию опережающих стандартов. Стандарты в нанотехнологиях можно развивать так же и пересматривая уже существующие, продолжая область их применимости в наномасштаб.

Действующих стандартов в области нанотехнологий сейчас очень мало, значительно превышает это число количество стандартов, находящихся в разработке. Во всех ведущих международных и национальных организациях по стандартизации созданы и действуют специальные отделения и технические комитеты по нанотехнологиям.

В конце 2005 года Международная организация по стандартизации создала новый технический комитет ISO/TC 229 «Нанотехнологии». Комитет был организован под председательством Британского института стандартов. Его целью является разработка международных стандартов для нанотехнологий. Так же в 2005 году в организации ASTM International создан технический комитет E56 по нанотехнологиям. В его задачи входят создание стандартов и инструкций по нанотехнологиям и наноматериалам и доработка существующих стандартов ASTM до возможности работы в области наноразмеров. В Институте инженеров электроники и электротехники (IEEE) была впервые успешно опробована стратегия опережающих стандартов для продвижения новых технологий. В апреле 2007 года Ассоциация по стандартам IEEE-SA выпустила черновой вариант дорожной карты по развитию стандартов для наноэлектроники. Согласно дорожной карте следует выделить три основных уровня стандартов, относящихся к нанотехнологиям: наноразмерные массивные материалы, устройства и компоненты, системы. В России задачи

242

стандартизации в области нанотехнологий решаются в рамках технического комитета ТК 441 «Наукоёмкие технологии» Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии. Секретариат ТК 441 ведет Научно-исследовательский центр по изучению свойств поверхности и вакуума. Им было разработано четыре стандарта для нанотехнологий, описывающих требования к рельефным мерам нанометрового диапазона и методики поверки измерительных приборов с помощью этих мер.

К наиболее важным проблемам в области метрологии, стандартизации и сертификации нанотехнологий, требующим скорейшего решения, можно отнести следующие: - разработка государственного стандарта терминологии в области наноиндустрии; - разработка эталонов наночастиц, необходимых для калибровки нанометровых измерительных устройств и инструментов; стандартов на основе наноструктур с атомной точностью; метрологически обеспеченных методов измерения характеристик наноматериалов и аналитических комплексов для обеспечения таких измерений; - разработка эффективных способов детектирования, контроля, хранения и утилизации наноматериалов; определение степени и механизмов воздействия наноматериалов на организм человека и окружающую среду; - разработка стандартов и норм, регулирующих хранение, производство и использование наноматериалов (предельно допустимые концентрации, уровень загрязнения наночастицами, воспламеняемость); - создание фундаментальных основ нанометрологи: исследование свойств нанообъектов; определение предельных параметров нанообъектов, при которых их свойства начинают качественно отличаться от свойств макрообъектов; определение характеристик, измерение которых необходимо для разработки методик метрологического обеспечения и создания эталонов нанообъектов; пересмотр физического смысла определений единиц измерений в контексте с квантовыми и флуктуационными явлениями, характерными для нанообъектов.

243

ФРАКТАЛЬНЫЙ ШУМОВОЙ ТЕСТ-СИГНАЛ В ЗАДАЧЕ ДИАГНОСТИКИ - ИДЕНТИФИКАЦИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

СОСТОЯНИЯ РАДИОФИЗИЧЕСКОГО УСТРОЙСТВА А.Н. Кудинов, А.Н. Катулев, Г.М. Соломаха, mancu@mail.ru

Тверской государственный университет

FRACTAL NOISE TEST-SIGNAL IN TASK OF DIAGNOSTIC-IDENTIFICATION AND FORECASTING OF A RADIO PHYSICAL DEVICE

A.N. Kudinov, A.N. Katulev, G.M. Solomakha Tver state university

Разработаны новые алгоритмы решения задачи диагностики-идентификации и

прогнозирования состояния радиофизического устройства на основе оценки параметра автомодельности Харста фрактального коррелированного шумового тестового сигнала конечной длительности, подаваемого на вход устройства в процессе его реальной работы при выполнении требования не нарушения штатного режима функционирования.

Оценка параметра осуществляется по статистическому нелокальному равномерно наиболее мощному критерию для неблизких состояний контролируемого устройства, а для близких – по статистическому локальному наиболее мощному критерию.

Моделированием установлена высокая эффективность алгоритмов решения задачи в условиях воздействия на устройство слабых случайных возмущений типа узко- или широкополосных помех; известные методы контроля состояния технического объекта при таких возмущениях оказываются неэффективными.

Введение Излагаются метод и алгоритм решения задачи диагностики-идентифи-кации и

прогнозирования состояния радиофизического устройства - РФУ, например, канала передачи информации – КПИ или пиротепловизионного приемника, при контроле его функционирования, на основе оценивания искажений специально передаваемого по каналу (приемнику) фрактального коррелированного шумового тест-сигнала с параметром Н (показателем Харста) непосредственно в процессе реальной работы РФУ. Параметр Н связан со временем корреляции тест-сигнала, то есть и со структурой его корреляционной функции.

Задачи диагностики-идентификации и прогнозирования были и остаются актуальными [9] в системах и устройствах различного назначения и особенно для реальных условий их функционирования. Тест-сигнал - гауссовский процесс с нулевым средним и автокорреляционной функцией

}{5.0),( 2222 HHHX stststK −−+= σ , st ≥ ,

где 2σ - вариация нормального шума, или это при 12 =σ стандартное фрактальное броуновское движение } ),({ RttB ∈ с показателем автомодельности Харста 0<Н≤1; оно имеет стационарные приращения, нормально распределенные с нулевым средним и автокорреляционной функцией при-ращений

}121{5.0))]()1())(0()1([()( 2222 HHHxx jjjjBjBBBMjr −+−+=−+−= σ , (1)

где )()()1( jXjBjB H=−+ , j=…-2,-1,0,1,2,…, - стационарные приращения, последовательность которых есть фрактальный броуновский шум.

Из (1) видно, что каждому значению Н соответствует своя автокорреляционная функция, а значит и спектральная плотность мощности процесса.

Длительность фрактального коррелированного шумового тест-сигнала определяется априори моделированием как минимальная при требовании накрытия его частотным спектром всей полосы пропускания частот РФУ и сохранения чувствительности критерия

244

идентификации к изменению параметра Н в условиях воздействия на РФУ различного рода случайных возмущений, порождаемых внешними или внутренними факторами.

Под чувствительностью критерия идентификации понимается минимальное значение отношения сигнал/шум, при котором критерий реагирует на изменение структуры тест-сигнала, то есть на изменение его параметра Н, и своевременно обнаруживается соответствующее возмущение (оценка чувствительности критерия выполнена моделированием).

Возмущения могут быть, например, в форме аддитивной узкополосной или широкополосной помехи с априори неизвестными характеристиками от внешних источников или обусловливаться возможным переходом РФУ из нормального-штатного режима функционирования в другой, в том числе и нештатный, из-за возникновения внутренних помеховых возмущений. В связи с этим будут искажения и спектра тест-сигнала. Последние непосредственно проявятся в изменении значения его параметра Н. В результате, при диагностировании-идентификации РФУ, возникает реальная возможность оценки этого параметра по выборке измерений приращений

HX ={ Mtx − ,..., 21 +−+− MtMt xx , tx } процесса на выходе РФУ при априорной неопределенности относительно типа возмущений и текущего момента времени τ=t их возникновения. Выборка формируется на каждом текущем положении интервала времени ] ,[ tMt − контроля РФУ (М здесь и ниже длительность тест-сигнала). Оценка параметра Н - показателя Харста находится по формуле [1]

,1−= DH

где ⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡−=

→ εε

ε log)(loginflim

0

ND ,

D – фрактальная размерность выборочной функции на выходе контролируемого РФУ – размерность Минковского (дробная размерность), −ε изменяемый размер квадратной ячейки сетки, накрывающей (при каждом значении ε )

выборочную фрактальную броуновскую функцию приращений, −)(εN число квадратов с длиной стороны ε , необходимых для покрытия выборочной

функции фрактальных броуновских приращений. Для реализации этой формулы сначала формируется совокупность пар { )(log iiN ε ,

iεlog }, ni ,1= , затем по этой совокупности методом наименьших квадратов восстанавливается линейная зависимость )(log εN от εlog , вычисляется Н как угловой коэффициент наклона полученной зависимости и, наконец, вычисляется размерность D=Н+1; (изложенный прием это, так называемый [4,10], клеточный метод).

Поскольку каждому состоянию РФУ будет соответствовать свое значение параметра Н, то собственно диагностирование-идентификация составляет статистическую задачу распознавания N состояний РФУ как простых альтернативных гипотез при неравных автокорреляционных матрицах (каждая матрица однозначно связана с конкретным значением параметра Н). По соответствующей параметру Н автокорреляционной матрице и полученной на ] ,[ tMt − выборке измерений становится возможным решение и задачи прогнозирования на заданный момент времени состояния РФУ.

Количество гипотез определяется, как и длительность тест-сигнала, также в зависимости от чувствительности критерия диагностирования-идентифика-ции - распознавания состояний РФУ к изменениям параметра Н.

Правило проверки гипотез при априорной неопределенности представляется операцией сравнения отношения функций правдоподобия для всевозможных их пар с соответствующими им пороговыми уровнями, а последние устанавливаются по допустимой

245

вероятности принятия ложного решения – распознавания гипотез с использованием классического приема для критерия Неймана – Пирсона [3,7].

Дополнительно отметим, что диагностирование-идентификация РФУ может осуществляться и с учетом результатов сравнения оцененного значе-ния параметра Н с истинным, когда оно априори известно для передаваемого тест-сигнала.

Отметим также, что диагностирование-идентификацию можно выполнять и в спектральной области по результатам сравнения спектральной функции, вычисленной по полученной выборке и соответствующей оцененному параметру Н, со спектральной функцией, соответствующей истинному значению Н тестового сигнала на входе РФУ. Основу такому подходу к идентификации составляет известное [1,10] соотношение между спектральной плотностью )( fS и показателем Харста Н

rdsesX

rfS

rTrsfj

H ∫−

=0

2

2 )(1)(π

или 12

1~)( +HrfS ,

где r>0, f-частота, Х(s)-выборочная функция. При этом вычисление спектральной плотности целесообразно осуществлять

методом вейвлет-анализа, позволяющим не только выделять аддитивные возмущения, но и определять моменты времени τ их возникновения.

Цель работы заключается в обосновании и разработке алгоритмов контроля функционирования РФУ с использованием фрактального шумового тест-сигнала: алгоритмов диагностирования-идентификации текущего состояния РФУ и его прогнозирования на заданный момент времени, восстановления спектральной плотности выходного сигнала и обнаружения случайных возмущений с установлением моментов времени их возникновения.

Критерий диагностирования - идентификации состояний РФУ Поскольку, как отмечено во введении, диагностирование-идентификация РФУ

составляет статистическую задачу распознавания его альтернативных состояний и каждому состоянию соответствует значение показателя Н, то в качестве критерия диагностирования примем критерий своевременного и достоверного обнаружения изменения Н по последовательности приращений

HtX , ={ Mtx − ,..., 21 +−+− MtMt xx , tx } измеренных на ] ,[ tMt − данных, где tx зависит от ( 1−tx , ,..., 32 −− tt xx MtMt xx −+− ,1 ) и ] ,[) ,...,1 ,( tMtMttt −∈−− , и запишем его в виде

)}();,...,,,(max

);,...,,,(max{min

21

21

1

2 απ≥−−−Ω∈

−−−Ω∈

Hxxxxp

Hxxxxp

MttttH

MttttH

t (2)

где - операция

tmin введена в связи с необходимостью выполнения требования своевременного

обнаружения возможного изменения значения параметра Н из-за возмущающего воздействия и, как следствие, перехода РФУ из одного состояния в другое, - );,...,,/( 21 Hxxxxp Mjjjj −−− - абсолютно непрерывные функции правдоподобия гипотез

)1 ,() ,0(:1 HHHH δδ +∨−Ω и ]1 ,0(] ,[:2 ⊂+−Ω HHHH δδ cоответственно; - ] ,[ HHHH δδ +− - скользящий на отрезке [0, 1] априори выявленный моделированием интервал постоянства показателя Н при воздействии с момента τ возмущений названного выше типа;

Hδ - мера точности оценки критерия;

246

)(απ - пороговый уровень достоверности принятия решения об изменении значения Н, устанавливаемый для допустимой вероятности α ложного принятия решения по плотности закона распределения вероятности )/)(( 1, ΩHtXLϕ статистики

);,...,,,(max

);,...,,,(max)(

21

21

,

1

2

Hxxxxp

HxxxxpXL

MjjjjH

MjjjjHHt

−−−Ω∈

−−−Ω∈= (2а)

при условии существования гипотезы )1 ,() ,0(:1 HHHH δδ +∨−Ω ; - HtX , ={ ,...,, 21 −− jjj xxx } - выборка коррелированных измерений по тестовому сигналу на текущем интервале времени [ t -M, t ].

В развернутом виде выражение (2), соответственно и (2а), на интервале времени [ t -M, t ] при выборке измерений – отсчетов объема М записывается так

где - выборка t

MtHHt xX −== θθ }{ ,, , )(),(, θθςθ nHx H += , ] ,[ tMt −∈θ представляет реализацию аддитивной смеси внутреннего РФУ гауссового некоррелированного ( −δ коррелированного) шума - )(θn с нулевым математическим ожиданием и дисперсией 2σ и фрактального броуновского коррелированного шумового тест-сигнала )(θς длительности М и с автокорреляционной функцией (1) с неизвестным параметром Н, - функция правдоподобия в числителе сформирована в результате композиции законов распределения вероятностей гауссового некоррелированного ( −δ коррелированного) шума -

)(θn и фрактального броуновского коррелированного шумового тест-сигнала )(θς с параметром Н 2Ω∈ , а в знаменателе - c параметром Н 1Ω∈ , - )(),( jrIHtr xxnxx += , в этом выражении nI - диагональная корреляционная матрица −δ коррелированного шума )(θn , а

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

+

−=

(0) . . . 1)( )(- . . . . . . . . . . . . . . .

)1( )0( )1()( . . . )1( )0(

)(

r-MrMr

M r . . .r -rMrrr

jrxx –

автокорреляционная матрица стационарных приращений тест-сигнала )(θς , построенная по выражению (1) и представляющаяся эрмитовой тёплицевой матрицей, в которой индекс временного сдвига много меньше числа отсчетов, то есть объема выборки, – матрицей такого же типа является и матрица

)(),( jrIHtr xxnxx += . Выражение (3) перепишем в форме критерия проверки многих гипотез, поскольку

оно по существу представляет критерий проверки каждой простой гипотезы с параметром

{ } (3) ,)(});(

21exp{

);()2(1max

});(21exp{

);()2(1max

min ,

1,

,1

,

1

2

απ

π

π≥

−

−

−

Ω∈

−

Ω∈

HtxxT

Ht

xxMH

HtxxT

Ht

xxMH

tXHtrX

Htr

XHtrXHtr

247

22 Ω∈H (в числителе) против каждой альтернативной простой гипотезы с параметром

11 Ω∈H (в знаменателе), естественно, при неравных автокорреляционных матрицах (согласно аналитическому выражению (1) для каждого параметра 11 Ω∈H и 22 Ω∈H формируется своя автокорреляционная матрица )( jrxx ). Общее количество пар гипотез, подлежащих проверке, равно 2

]/1[ HC δ , где Hδ - мера точности - чувствительность критерия к

изменению параметра 11 Ω∈H и 22 Ω∈H , 121 =Ω∪Ω , [ Hδ/1 ] – целая часть дроби Hδ/1 . [ Hδ/1 ] - общее количество простых гипотез; очевидно среди них есть близкие. При этом выражение (3) преобразуется, в классическом случае-случае проверки неблизких гипотез, к следующему виду

где k, l – индексы альтернативных гипотез, а при проверке близких гипотез δ±=± kk HH 1 и

klH = – к виду

=−

+−+

=−

−

}),(21exp{

),(det21

}),(21exp{

),(det21

min)(1

1

tkxxTt

kxx

tkxxTt

kxx

tXHtrX

Htr

XHtrXHtr

XL

π

δδπ

=++∂

−∂=

−

)(01}]),(

21exp{

),(det21ln[

min

1

δδπ

H

XHtrXHtr tkxx

Tt

kxx

t (3б)

kk HH

tkxxTtkxx

t H

XHtrXHtr1

)(01]),(

21[)]),(det2ln[

21(

min1

+≥++

∂

∂−−∂=

−

πδδπ

Это гарантированные соответственно нелокальный несмещенный равномерно наиболее мощный критерий проверки неблизких гипотез (3а) и локальный наиболее мощный критерий проверки близких гипотез (3б).

Перепишем нелокальный критерий с учетом проверки многих гипотез так

)(ln]}),(),([21

),(det

),(det{lnmin)(ln 11

21

21

, απlk HHtkxxlxx

Tt

kxx

lxxtHt XHtrHtrX

Htr

HtrXL ≥−+= −− ,

}21exp{

),(det

1}21exp{

),(det

1 1

21

1

21 txx

Tt

lxx

txxTt

kxx

XrXHtr

XrXHtr

−− −>− ,

и, если неравенство выполняется для всех kl ≠ , то принимается решение в пользу гипотезы kH .

Теперь отметим, что первое слагаемое в выражении для )(ln .HtXL – детерминированная величина - а второе - случайная величина, имеющая −2

Uχ рас-пределение с U степенями свободы. Утверждение о −2

Uχ распределении есть простое следствие одновременной [8] диагонализуемости эрмитовых тёплицевых матриц ),( kxx Htr , ),( lxx Htr , а значит декорреляции компонент вектора HtX , и сведения квадратичной формы

]));();(([ 11tkxxlxx

Tt XHtrHtrX −− − к сумме взвешенных квадратов элементов выборки

(3a) ),(});(

21exp{

);(det)2(1

});(21exp{

);(det)2(1

min)(1

1

απ

π

πlk HH

tlxxTt

lxxM

tkxxTt

kxxM

tXHtrX

Htr

XHtrXHtr

XL ≥−

−

=−

−

248

{ ,...,, 21 −− jjj xxx }. Поэтому закон распределения вероятностей для суммы U таких слагаемых, каждое из которых имеет −2χ распределение при нормально распределенных элементах выборки, записывается как 2

Uχ . Отношение функций правдоподобия для каждой пары гипотез должно при

априорной неопределенности сравниваться с соответствующим этой паре пороговым значением )(απ

lk HH при одном и том же значении вероятности α , и заметим здесь, что отсюда непосредственно следует важное свойство критерия: критерий несмещенный равномерно наиболее мощный.

Значение )(απlk HH вычисляется по выражению

где )/),(( 1Ω∈lkt HHXLϕ = 2

Uχ - плотность −χ квадрат распределения, и устанавливается с использованием таблиц, составленных для различных U и α .

Локальный критерий перепишем в таком виде

=++∂

∂−

∂

−∂=

−

)(01}]),(

21[)]),(det2ln[

21(

{min)(1

δδπ

H

XHtrX

H

HtrXL

tkxxTtkxx

t

kk HHtHxxTt

kxx

tXrX

H

Htr1

)(01})(21)]),(det2ln[

21(

{min 1+

≥++′−∂

−∂= − πδδ

π,

где пороговое значение вычисляется так же, как и для нелокального критерия. Итак, доказана теорема.

В условиях, когда функции правдоподобия гипотез 1Ω , 2Ω абсолютно непрерывны, выборка формируется по случайному процессу, представляющему аддитивную смесь фрактального броуновского шума с показателем 1≥Н>0 и внутреннего нормального шума с показателем Н=0.5 существуют гарантированные нелокальный несмещенный равномерно наиболее мощный критерий проверки гипотезы 22 Ω∈H против неблизкой альтернативы

11 Ω∈H (являющейся двусторонней в исходной формули-ровке критерия) и локальный наиболее мощный критерий проверки близких гипотез δ±=± kk HH 1 и klH = , как критерии диагностирования-идентификации с одновременной квазинесмещенной оценкой на любой момент времени t значения показателя Харста Н.

Структура алгоритма диагностирования-идентификации РФУ Включает следующие информационно связанные между собой частные алгоритмы:

- алгоритм оценки показателя Харста для процесса на выходе РФУ; - алгоритм оценки спектральной плотности процесса на выходе РФУ; - алгоритм обнаружения помеховых возмущений типа узкополосных или широкополосных сигналов, воздействующих на РФУ; - алгоритм оценки параметров обнаруженных узкополосных или широкополосных сигналов; - алгоритм диагностирования-идентификации (распознавания текущего состояния) РФУ по результатам оценки показателя Харста и спектральной плотности выборки измерений на выходе РФУ; - алгоритм прогнозирования состояния РФУ; - алгоритм формирования результатов диагностирования-идентификации РФУ для отображения в форме информационных моделей принятия соответствующих решений.

,)/),(()(

1 αϕαπ

=Ω∈∫∞

dLHHXLHlkH

lkt

249

Структура алгоритма вычисление спектральной плотности выборки В основу построения алгоритма принято вейвлет-преобразование. Спектр

выборочной функции HX как результат вейвлет-преобразования представляется произведением спектров выборки ),({ itx }1,0 −= Ni и вейвлета, так как исходное выражение для вейвлет-преобразования имеет вид свертки выборочной функции с вейвлетом. При этом (учитывая дискретность выборки) спектры целесообразно вычислять по формуле дискретного преобразования Фурье Вейвлет примем в виде функций Хаара ),,( θbahar ,

]1 ,0[∈θ и его спектр вычислим по параметру временной локализации – b. Функции Хаара имеют вид

⎪⎪⎪

⎩

⎪⎪⎪

⎨

⎧

⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ −

∉

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −

∈−

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −−

∈

= ++

++

,2

,2

1 ïðè 0

,22 ,

212 ïðè 2

,2

12 ,2

22 ïðè 2

),,( 11

11

aa

aaa

aaa

bb

bb

bb

bahar

θ

θ

θ

θ

где а=0,1,2,… , ab 21 ≤≤ , bm a += 2 , m=2,3,…; а - параметр сжатия (масштаба), b - параметр сдвига (временной локализации), m(a,b) - порядковый номер функции Хаара после первой с нулевыми параметрами; так,

1),0,0()(1 ==Δ

θθχ har , ]1,0[∈θ ;

⎩⎨⎧

∈−∈

==Δ

1); (1/2, ïðè 1 1/2), (0, ïðè 1

),1,0()(2 θθ

θθχ har

⎪⎪⎩

⎪⎪⎨

⎧

∈∈−

∈

==Δ

1). (1/2, ïðè 0 1/2), (1/4, ïðè 2

1/4), (0, ïðè 2

),1,1()(2

θθ

θ

θθχ har

Соответствующий алгоритм включает следующие операции: 1 - вычислить дискретное преобразование Фурье для выборки ),({ itx }1,0 −= Ni

∑−

=

−=1

0}2exp{1~ M

iik ki

Mjx

Mx π , 1−=j ;

2 - вычислить дискретное преобразование Фурье для вейвлета Хаара по его параметру временной локализации при фиксированных различных значениях частотного параметра a – параметра масштаба

aatM

krahakrah )2(~),(~Δ

−=π ,

где k - дискретные моменты времени mk 2 ,0= . При выполнении этой операции считаем предварительно выполненными:

- масштабирование единичного отрезка времени [0, 1] определения функций Хаара к длине текущего положения отрезка [t-M, t] времени получения выборки измерений ),({ itx

}1,0 −= Ni ,

250

- дискретизациию этого отрезка в соответствии с моментами времени it , 1,0 −= Ni , но так, чтобы отрезок [t-M, t] (а значит и масштабированный отрезок [0 ,1]) был разделен на m2 равных частей, и - дискретизацию функций Хаара для каждых комбинаций значений её параметров сдвига-b на отрезке времени [t-M, t] и масштаба (сжатия)-a.

Тогда являются очевидными следующие факты: спектральная плотность дискретизованной исходной с нулевыми параметрами функции Хаара )(1 θχ записывается выражением спектральной плотности для дискретизованного прямоугольного импульса, а спектральные плотности второй )(2 θχ функции Хаара а также всех других, последовательно сжатых в 2 , 22 , 32 , …, m2 раз и сдвинутых на свои интервалы, будут записываться выражениями спектральных плотностей для дискретизованных сигналов вида меандро-вого импульса; 3 - вычислить искомый спектр вейвлет-преобразования ),( •Δ HSâûõ ω , tMΔ=Δ /2πω , как произведение спектров выборки и вейвлета при каждом заданном значении частотного (параметра а) и в зависимости от k- дискре-тизованного временного параметра вейвлета; 4 - по вычисленному в текущих условиях функционирования РФУ спектру ),( •Δ HSâûõ ω для выборки ),({ itx }1,0 −= Ni установить факт наличия (или отсутствия) случайных узкополосных и/или широкополосных возмущений. Для этого сравнивается вычисленный спектр ),( •Δ HSâûõ ω со спектром ),( HSâûõ ωΔ аддитивной смеси внутреннего шума и тест-сигнала на выходе РФУ с известным Н показателем Харста для условий отсутствия каких-либо возмущений, пользуясь правилом

)(]),([]),([ εδωω ≤>Δ−>Δ •ïâûõïâûõ SHSSHS ,

ε≤−• HH , где

−ïS пороговый уровень, установленный для аддитивной смеси тест-сиг-нала и внутреннего шума РФУ в нормальном – штатном режиме функционирования, ε и −)(εδ допустимые отклонения оценок показателя Харста •H и спектра ),( •Δ HSâûõ ω от своих истинных значений.

При выполнении этого правила принимается решение об отсутствии случайных воздействий на РФУ, иначе – имеют место случайные воздействия на соответствующих частотах с одновременной оценкой их амплитуд.

Структура алгоритма прогнозирования В основу прогнозирования принимается известное [1,2] свойство фрактального

шума: при значениях 0.5<Н≤1 его автокорреляционная функция слабо убывает с ростом объема выборки измерений и за положительным (отрицательным) изменением приращений тестового сигнала следует ожидать также положительное (отрицательное) изменение. Спектр такого сигнала охватывает всю полосу пропускания частот контролируемого РФУ.

Собственно прогнозирование выполняется согласно условию ,

где А - множество возможных истинных значений приращений прогнозируемого исхода

измерений – наблюдений на выходе КПИ в момент t+l, l>0; −)(~ lyt прогнозируемое значение измерения приращения на момент t+l по полученной на

отрезке времени [t-M, t] выборке HtX , (индекс t указывает на получение выборки на текущем положении всего отрезка времени [t-M, t]);

−)/( ,HtXyp условное распределение вероятностей случайной величины

∑∈∈ Yy

HttAy

XypylyC )/()),(~(min ,~̂

251

Yy∈ при данной выборке HtX , коррелированных измерений Mtjjj xxxx −−− ,...,,, 21 на отрезке времени [t-M, t];

−)),(~( ylyC t функция потерь – ограниченная числовая функция, определенная на произведении множеств AY × .

Примем 2))(~()),(~( lyyylyC tt −= ,

тогда выписанное условие сведется к условному среднему, определяющему авторегрессионную модель

случайного приращения y на },...,,,{ 21, MttttHt xxxxX −−−= . Выражение для условного среднего имеет вид

Прогнозное значение приращения по измерениям ,...},,{ 21, −−= jjjHt xxxX

определяется по выражению [3]

jxxMj Mi

xxMtttlt xHirHijrxxxxm );1();,( ],...,,/[1 1

1 −= ∑ ∑= =

−−+

для всех ] ,[ ltMlttl +−+∈ ,

где 1);1();,( −−= HirHijr xxxx ,

- − );,( Hijrxx корреляционная матрица процесса HtX , , её структура была раскрыта в подразделе критерий распознавания.

Средний квадрат ошибки прогноза

)1()2(

]],...,,/[[)( 21

2

++

=−= −−+ MrMr

xxxxmxMtxx

xxMtttltllσ

При этом идентификация прогнозированного состояния РФУ на момент t+l устанавливается по правилу: если m],...,,/[ 1 Mtttlt xxxxm −−+ xtl Δ∈)(2σ ,

то РФУ будет находиться в режиме нормального – штатного функционирова-ния, иначе – в нештатном.

По совокупности прогнозных значений ],...,,/[ 1 Mtttlt xxxxm −−+ , ] ,[ ltMlttl +−+∈ ,

можно вычислить оценку показателя Харста )( ltH +• . С целью повышения надежности (достоверности) прогноза состояния РФУ изложим

также метод прогнозирования, основанный на идее описания изменения показателя Харста как реализации случайного процесса вида

∑=

=m

tbtH0

)()(ν

ννϕ ,

в m-мерном базисе полиномов Чебышева, где −νb неизвестные коффициенты, подлежащие вычислению по совокупности оценок

)(tH • , ,...,2,1,0=t

).,...,,/(],...,,/[ 11 MtttYx

ltltMtttlt xxxxpxxxxxymlt

−−∈

++−−+ ∑+

==

)()(~,Httt Xgly =

252

−)(tνϕ координатные функции – полиномы Чебышева, ортогональные на дискретном множестве моментов времени −= ,...2,1,0t моментов времени получения оценок

−• )(tH показателя Харста. Так, примем m=4; тогда базис будет состоять из следующих первых пяти

ортонормированных полиномов Чебышева: 1)(0 =tϕ , tt =)(1ϕ , 2

22 )( dtt −=ϕ , tdtt 3

33 )( −=ϕ ,

52

44

4 )( dtdtt −−=ϕ , KKt ,...,−= , 2/)1( −= MK ,

где Mid /22 = , 12/)1( 22 −= MMi ,

−M нечетное число обрабатываемых точек (измерений);

243 / iid = , 240/)73)(1( 224 −−= MMMi ;

)/)(/( 2244264 MiiMiiid −−= ; Middd /4425 +−= ;

1344/)31183)(1( 2426 +−−= MMMMi ;

11520/)381239555)(1( 24628 −+−−= MMMMMi ;

MM =0 ; 21 iM = ; MiiM /2242 −= ;

2234363 2 ididiM +−= ; 2544564

254

2484 222 iddididMdidiM +−−++= .

Теперь показатель Харста аппроксимируем в базисе дискретных ортонормированных полиномов Чебышева выражением вида

)()()()()()( 4433221100 jbjbjbjbjbjH ϕϕϕϕϕ ++++=• , где неизвестные коэффициенты вычисляются по формулам:

ννν ϕ MjHjbK

Kj

/])()([∑−=

•= , 4,3,2,1,0=ν , 2/)1( −= MK ,

−• )( jH оценка показателя Харста, вычисленная в j-й текущий момент времени (j=0,1,2,…<t+l), а прогнозированное его значение на момент времени t+l – по формуле

∑=

• ++=+4

0

)()(ν

ννϕ ltKbltH÷ ,

где индекс ч указывает на оценку Н в чебышевском базисе. Среднеквадратическая ошибка прогнозирования

4

24

3

23

2

22

1

21 )()()()(1)(

MltK

MltK

MltK

MltK

Mlt ++

+++

+++

+++

+=+ϕϕϕϕσσ ,

где −σ среднеквадратическая ошибка вычисленного в текущий момент значения показателя Харста )(tH • .

Итак, получены две прогнозированные оценки показателя Харста; если они близки, то есть

)( ltH÷ +• - ],...,,/[ 1 Mtttlt xxxxm −−+ ≤ HΔ , то прогнозная оценка принимается в виде среднего

( )( ltH÷ +• + ],...,,/[ 1 Mtttlt xxxxm −−+ )/2 иначе - формируется гарантированная прогнозная оценка показателя Харста из условия

}],...,,/m[ ),(min{ 1 Mttlt÷ xxxxltH −+• + .

Заключение Предложен высокоэффективный метод диагностирования-идентификации и

прогнозирования состояния РФУ. Сущность метода заключается - в алгоритмическом формировании и подаче на вход РФУ фрактального броуновского шума как специального тест - сигнала,

253

- оценке параметра сигнала – параметра Харста и его спектральной функции по выборке измерений на выходе РФУ, - проверке оцененного параметра Харста и вычисленной спектральной функции на соответствие заданным требованиям с последующим принятием решения о текущем состоянии РФУ и - вычислении линейного прогнозного значения показателя Харста и прогноз-ного состояния РФУ на заданный момент времени.

Оценка параметра Харста и спектральной функции осуществляется по программно реализованным алгоритмам на ПЭВМ в реальном масштабе времени.

Алгоритм оценки параметра Харста построен на идее выбора наиболее правдоподобной гипотезы о возможных его значениях из конечного множества альтернатив.

Алгоритм оценки спектральной функции построен на основе дискретного вейвлет-преобразования с применением вейвлета Хаара.

Алгоритм прогнозирования вычисляет прогнозную оценку показателя Харста и устанавливает прогнозное состояние РФУ на заданный момент времени на основе авторегрессионной модели и аппроксимации показателя в базисе ортонормированных полиномов Чебышева.

Разработанный метод (на основе оценки показателя Харста и спектральной плотности тест-сигнала) обладает высокой чувствительностью к воздействиям на РФУ внутренних и внешних случайных возмущений в виде узкополосных или широкополосных помех. Чувствительность, выраженная отношением минимальной интенсивности возмущения (слабой помехи) к интенсивности аддитивной смеси тест-сигнала и внутреннего шума контролируемого РФУ, составляет до –10дб. Это обеспечивается тем, что при аддитивном взаимодействии возмущения с тест-сигналом изменяется его показатель Харста: при возникновении в РФУ возмущения в виде низкочастотной помехи со слабой или сильной интенсивностью значение показателя Харста тест-сигнала увеличивается по сравнению с истинным, а при возникновении высокочастотной помехи - уменьшается.

Поэтому объективно возникает возможность решать задачи диагностирования-идентификации и прогнозирования состояния РФУ при подаче на его вход слабого фрактального шумового тест-сигнала со спектром, накрывающим полосу частот РФУ. При прохождении такого сигнала через РФУ его реальная работа не нарушается. Известные методы контроля текущего состояния РФУ [5] с применением других тест-сигналов в таких условиях решения задачи диагностирования-идентификации и прогнозирования оказываются недостаточно эффективными.

Предложенный авторами метод может быть распространен на условия решения задач контроля РФУ телевизионного типа, то есть по двумерному тест-сигналу.

Литература: 1. А.Л. Потапов. Фракталы в радиофизике и радиолокации. М: Логос,2002. 2. А.П. Петухов. Введение в теорию базисов всплесков. СПб, СПбГТУ, 1999. 3. Г. И. Ивченко, Ю.И. Медведев. Математическая статистика. М: ВШ, 1984. 4. Е. Федер. Фракталы. М: Мир, 1991. 5. А.Н. Кудинов, А.Н. Катулев, М.Ф. Малевинский. Математические методы оценки показателей безопасности состояния динамических систем. М: МГУ им. Ломоносова, 2005. 6. Л.С. Виленчик, А.Н. Катулев, М.Ф. Малевинский. Идентификация ТВ канала: новые методы и алгоритмы. М: Радио и связь, 1993. 7. Б.Р. Левин. Теоретические основы статистической радиотехники. М: Советское радио, 1975. 8. В.И. Смирнов. Курс высшей математики. Т.3, Ч.1, Москва: ФМЛ, 1958. 9. О.В. Абрамов, А.Н. Розенбаум. Прогнозирование состояния технических систем. М: Наука, 1990. 10. Р.М. Кроновер. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. М: Постмаркет, 2000.

254

МИКРОМЕХАНИЧЕСКИЙ ДАТЧИК СКОРОСТИ Т.Г. Нестеренко, И.В. Плотникова, nester4646@mail.ru

Томский политехнический университет

MICROMECHANICAL VELOCITY SENSOR T.G. Nesterenko, I.V. Plotnikova

Tomsk Polytechnic University

Бурное развитие микроэлектроники привело к появлению микромеханических инерциальных датчиков (ММИД), электромеханические узлы которых формируются из неметаллических материалов (монокристаллический кремний, кварц и др.) с использованием технологии твёрдотельной электроники, вместе с датчиками съёма информации и другими элементами внутренней электроники. По сравнению с другими инерциальными датчиками ММИД имеют сверхмалые габариты, стоимость и энергопотребление. Развитие микромеханики в настоящее время считается настоящим революционным прорывом в области создания инерциальных датчиков.

Потребность в таких датчиках велика, они находят применение в автомобильной промышленности при создании систем безопасности и управления; в разработках нового поколения систем ориентации и навигации подвижных объектов гражданского и военного назначения; в разработках робототехнических систем, в технологических процессах.

Схемы построения микромеханических датчиков угловой скорости основаны на принципе работы осцилляторного вибрационного гироскопа. В данной работе рассматриваются характеристики ММИД LL-типа с поступательным движением по координате вибровозбудителя и по координате выходного сигнала, схема чувствительного элемента (ЧЭ) которого приведена на рисунке.

Чувствительный элемент гироскопа содержит инерционное тело массой m, которое при помощи двухосного карданового упругого подвеса

устанавливается в корпусе. Весь ЧЭ размещается на виброприводе (на рисунке не показан), который сообщает ему поступательные гармонические колебания по закону z(t)=z0cos tω вдоль оси OZ.

При вращении основания вокруг осей X и Y возникают Кориолисовы силы инерции, которые вызывают колебания инерционного тела вдоль его осей подвеса. Амплитуды этих колебаний пропорциональны угловым скоростям поворота объекта, Выходные колебания x(t), y(t) инерционного тела регистрируются емкостными датчиками перемещения и после этого обрабатываются сервисной электроникой прибора.

Математическая модель гироскопа имеет вид

,tsinz)mm(2z)mm(ymym2x)])(mm(k[x)mm(

,tsinzm2xmzmxm2yy)](mk[ym

0yp

xzpyxzx2y

2zp2p

0xyxyzzy2x

2z1

ωωΩ+−

=ΩΩ++ΩΩ+Ω−μ+Ω+Ω+−++

ωωΩ=ΩΩ+ΩΩ+Ω+μ+Ω+Ω−+

&&&

&&&&

(1)

где m, mp – масса инерционного тела и рамки соответственно; 21yx k,k,,μμ - коэффициенты сил вязкого трения и жёсткости подвеса; zyx ,, ΩΩΩ - проекции угловой скорости объекта; z0,ω - амплитуда и частота виброперемещения чувствительного элемента.

Основными динамическими характеристиками ММИД являются чувствительность и полоса пропускания. Из уравнений (1) видно, что чувствительный элемент гироскопа

255

представляет собой колебательную систему с силами вязкого трения и двумя парциальными частотами.

Максимальная чувствительность гироскопа достигается при равенстве его парциальных частот частоте колебаний вибровозбудителя, то есть

ω=ω=ω 0201 .

Для выполнения этого условия необходимы различные жёсткости подвеса инерционного тела 21 kk ≠ . В этом случае амплитуды колебаний инерционного тела по обеим координатам будут максимальны.

Резонансная настройка сужает полосу пропускания гироскопа, а также требуется автоматическая подстройка системы на резонансный режим, что может быть осуществлено при помощи электродов емкостных датчиков.

В реальных условиях невозможно обеспечить колебания ЧЭ точно вдоль оси OZ. В этом случае кроме полезной скорости )t(z& появляются составляющие )t(z),t(z yx && скорости колебаний ЧЭ вдоль перекрёстных осей OX и OY, что приводит к возникновению дополнительных сил Кориолиса, которые являются помехами для гироскопа.

При наличии таких технологических погрешностей чувствительный элемент гироскопа совершает следующие колебания вдоль его осей подвеса: во-первых, полезные информационные колебания, по которым определяются угловые скорости Ωx и Ωy объекта; во-вторых, на полезные информационные колебания накладываются колебания с удвоенной частотой ω2 вибровозбудителя. Эти колебания могут быть отфильтрованы в выходном сигнале гироскопа полосовым фильтром, настроенным на частоту вибропривода.

В-третьих, имеется смещение положения динамического равновесия ЧЭ. Электрические сигналы, пропорциональные этим величинам, являются постоянными или медленно меняются, следовательно, их влияние также устраняется фильтрацией выходного сигнала.

В-четвёртых, имеется «нулевой сигнал», то есть колебания ЧЭ с той же частотой ω , что и полезные информационные колебания, но амплитуды этих колебаний не зависят от скоростей Ωx, Ωy, поворота объекта. «Нулевой сигнал» определяется при калибровке гироскопа и затем алгоритмически учитывается в выходном сигнале.

Таким образом, проведённые исследования показали потенциальные возможности использования данной схемы как двухкомпонентного датчика угловой скорости, что повышает его информативность, а также снижает стоимостные и массогабаритные характеристики гироскопа в расчёте на одну измерительную ось.

256

ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА “DIATERM” И.А. Иванов, С.П. Сулейманов, Р.И. Увайсов, С.У. Увайсов, conf@diag.ru

Московский институт электроники и математики

DIAGNOSTIC SYSTEM “DIATERM” Ivanov I.A., Suleymanov S.P., Uvaysov R.I., Uvaysov S.U.

Moscow State Institute of Electronics and Mathematics В работе описан программный комплекс DiaTerm, который на основе теплового

математического моделирования и результатов измерения температур корпусов комплектующих элементов позволяет выявлять причины и виды производственных дефектов электронных средств.

Диагностическая система (ДС) Diaterm предназначена для диагностирования дефектов печатных узлов (ПУ) на различных стадиях жизненного цикла электронных средств (ЭС) по их тепловому полю позволяет выявлять так называемые производственные дефекты (ПД), связанные с нарушениями технологии производства электронных средств и приводящие к нарушению тепловых режимов работы электрорадиоэлементов (ЭРЭ) в ПУ. Метод теплового диагностирования, положенного в основу ДС дополняет другие широко известные методы электрического, вибрационного, визуального диагностирования ПУ.

Суть метода теплового диагностирования основанного на математическом моделировании тепловых процессов заключается в построении на этапах проектирования справочника термограмм в виде электронной базы неисправностей (БН).

При формировании БН для ПУ необходимо реализовать следующие операции: открытие и сканирование входного файла программы моделирования; определение контрольных точек; выбор видов дефектов, которые необходимо диагностировать; сохранение в файле подробного описания выбранных дефектов; получение из программы моделирования тепловых процессов данных по

тепловым полям ПУ для различных дефектов; ввод данных по рассчитанным тепловым полям в ДС Diaterm; построение причинно-следственных связей; сохранение БН.

Комплекс Diaterm позволяет автоматически формировать «список дефектов», возможных в данном ПУ.

б)

а) Рис.1. Окна ПК Diaterm: а) таблица базы неисправностей;

б) таблица построенных причинно-следственных связей

257

Далее проводится заполнение таблицы базы неисправностей (рис.1.а). В программе моделирования в математическую модель ПУ вносится изменение, соответствующее возможному дефекту, после чего проводится моделирование тепловых процессов ПУ с получением термограммы и значений температур в контрольных точках. Такие итерации выполняются для всех дефектов, описанных в «списке дефектов».

После формирования БН ДС Diaterm строит причинно-следственные связи (рис.1), использование которых позволяет повысить достоверность диагностирования дефектов, а также диагностировать кратные дефекты (в БН содержатся одиночные дефекты).

Диагностирование производственных дефектов можно проводить, например, используя термограмму, полученную с помощью бесконтактных средств измерения температуры. На основе термограммы определяются значения температур в контрольных точках, которые вводятся в окне ДС Diaterm (рис.2).

Рис.2. Мониторинг производственных дефектов в программе Diaterm

Измеренные значения температур исследуемого ПУ, могут передаваться из

программного модуля, в котором проводился статистический анализ, или вводиться вручную при непосредственном измерении значений температур. После ввода измеренных знасений температур можно провести мониторинг дефектов, нажав на кнопку «Диагноз» (рис.2), в результате чего появится окно с диагнозом.

Программный комплекс Diaterm может быть использован промышленными предприятиями, занимающимися разработкой, производством, испытаниями или эксплуатацией электронных средств.

258

ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ АВТОМОБИЛЬНОГО БОРТОВОГО КОМПЬЮТЕРА

Е.В. Головенков, С.В. Дегтярев, А.В. Медведев, theaswert@yandex.ru Курский государственный технический университет

OPTOELECTRONIC SYSTEM FOR DIAGNOSTICS OF AUTOMOBILE

ONBOARD COMPUTER E.V. Golovenkov, S.V. Degtyarev, A.V. Medvedev

Kursk state technical university

В последнее время в автомобильной электронике все большее распространение получают электронные бортовые компьютеры, которые устанавливаются в салон современных автомобилей. Они позволяют обрабатывать сигналы, поступающие с различных датчиков и электронной системы управления двигателем (ЭСУД) автомобиля, и индицировать в доступном для водителя виде параметры движения автомобиля, температуру окружающего воздуха и ряд другой полезной информации о состоянии транспортного средства и окружающей среды.

Контроль работоспособности выпускаемых на предприятии автомобильных бортовых компьютеров (АБК) проводится чаще всего с помощью специального стенда контроля. Такой стенд обеспечивает формирование сигналов, аналогичных сигналам, получаемым от датчиков и ЭСУД, и поступающих на входы АБК. Таким образом, стенд контроля эмулирует работу АБК в целевой среде функционирования (разумеется, с определенными ограничениями), что и позволяет производить контроль работоспособности АБК.

Основным недостатком описанной системы диагностирования АБК является отсутствие автоматизации процесса контроля показаний прибора, так как выполнение всех операций от формирования тестовых воздействий и установления режима индикации до снятия показаний и оценки их правильности целиком ложится на плечи рабочего персонала. Этого недостатка лишена разработанная оптико-электронная система для диагностирования автомобильного бортового компьютера (ОЭСД АБК), схема которой показана на рисунке 1.

БФУВ АБК К

ПЭВМ

Рисунок 1. Схема оптико-электронной системы для диагностирования автомобильного бортового компьютера

В состав ОЭСД АБК входит камера (К), персональная ЭВМ (ПЭВМ) и блок

формирования управляющих воздействий (БФУВ). Камера передает в персональную ЭВМ видеоинформацию в виде

последовательности кадров изображения дисплея АБК. ПЭВМ по заранее определенному алгоритму распознает кадры изображения и принимает решение о правильности показаний АБК. БФУВ соединен с ПЭВМ по параллельному интерфейсу и предназначен для генерации сигналов, аналогичных сигналам, формируемым датчиками и ЭСУД автомобиля, для подачи их по отдельным линиям на входы внешнего разъема АБК. В функции БФУВ также входит выбор с помощью управляющих сигналов, подаваемых на АБК, требуемого режима индикации бортового компьютера для возможности снятия показаний с дисплея.

259

Программа диагностирования, изначально записанная в память ПЭВМ, выполняет проверку правильности показаний АБК во всех режимах индикации, полностью автоматизируя процесс диагностирования устройства. Типовая процедура контроля правильности индицирования одного параметра состоит из следующих этапов:

1) выдача информации от ПЭВМ по параллельному интерфейсу на БФУВ с целью переключения последнего в режим формирования управляющего сигнала заданного типа и длительности;

2) выдача информации от ПЭВМ по параллельному интерфейсу на БФУВ с целью изменения режима индикации АБК;

3) принятие кадра изображения или последовательности кадров изображения от камеры и распознавание по заранее определенному алгоритму;

4) принятие решения на основе распознанной информации о правильности показаний АБК при работе в текущем режиме индикации;

5) переход к контролю правильности следующего параметра, если это определено программой диагностирования.

БФУВ получает от ПЭВМ по параллельному интерфейсу двоичный код, определяющий тип сигнала, который должен быть сгенерирован на выходе БФУВ и подан на входы внешнего разъема АБК. БФУВ генерирует следующие типы сигналов:

1) импульсный сигнал определенной частоты и амплитуды; 2) сигнал постоянного напряжения. Кроме генерации указанных сигналов, БФУВ обеспечивает изменение

сопротивления на отдельных линиях, соединенных с внешним разъемом АБК. Достоинствами рассмотренной ОЭСД АБК являются высокая степень автоматизации

процесса диагностирования устройства, возможность быстрого изменения и дополнения программы диагностирования в условиях совершенствования АБК, отображение процесса диагностирования в режиме реального времени на мониторе ПЭВМ с возможностью контроля со стороны оператора.

260

СПОСОБ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ И КОРРЕКЦИИ РАДИАЛЬНОЙ ДИСТОРСИИ ВИДЕОДАТЧИКОВ

В.С. Титов, М.И. Труфанов, Е.И. Бугаенко, tmi@pub.sovtest.ru Курский государственный технический университет

THE AUTOMATIC METHOD OF VIDEO PICKUP RADIAL DISTORTION

CALCULATION AND CORRECTION V.S. Titov, M.I. Truphanov, Е.I. Bugaenko

Kursk state technical university

В настоящее время cовременные цифровые камеры обладают хорошими характеристиками, но проблема влияния аберраций объектива на точность изображения в них не является решенной. Наиболее заметные геометрические искажения изображения обусловлены радиальной дисторсией видеодатчика, используемого в цифровой камере для получения изображения.

Известны различные способы, обеспечивающие коррекцию данной аберрации, однако большинство из них основано на использовании методов, требующих участия человека, или на методах калибровки дисторсии по изображению эталонного объекта.

Предлагаемый способ выполняется в автоматическом режиме без участия пользователя и без использования специально созданных шаблонов и основан на автоматическом выборе объектов на изображении, по которым определяется дисторсия, определении коэффициента радиальной дисторсии и последующем восстановлении истинных положений всех точек искаженного изображения.

Блок-схема общего алгоритма определения коэффициента радиальной дисторсии и коррекции изображения представлена на рис. 1. Входными данными являются цифровые изображения, поступающие с видеодатчика (блок 1, рис.1). В блоке 2 (рис. 1) производится выделение контуров объектов на изображении оператором Лапласа и бинаризация. В блоке 3 рассчитывают радиусы кривизны выделенных контуров. Анализ полученных радиусов позволяет исключить из рассмотрения контуры, радиусы кривизны которых вследствие их больших значений не могут быть вызваны только дисторсией (т.е. контуров, уже не прямых до искажения, и которые не могут быть использованы для определения величины дисторсии) и контуров, лежащих на прямых, проходящих через центр кадра.

Рис. 1. Алгоритм определения и коррекции радиальной дисторсии

После выбора контуров осуществляют определение множества коэффициентов k1i радиальной дисторсии (блок 4, рис.1), где i=1..n, n–количество используемых контуров. Для этого считают, что каждый контур до искажения был прямой, а его искажение обусловлено

261

только влиянием дисторсии. Для каждого i-го контура при определении коэффициента k1i получают координаты трех точек – начала, конца и точки, принадлежащей контуру и равноудаленной от его концов.

Затем для каждого контура производят анализ частоты встречаемости коэффициентов (блок 5, рис.1). Для этого строят гистограмму зависимости величины коэффициента от частот его повторяемости, и определяют по гистограмме значения k1, используемого для последующей коррекции, как среднего в окрестности значения k1i c максимальной частотой повторения.

После нахождения коэффициента k1 в блоке 6 по известным искаженным координатам (x/,y/) на изображении определяют истинное положение точки (x,y).

Предложенный способ обеспечивает определение коэффициента и проведение коррекции радиальной дисторсии на цифровом изображении, используя информацию, которую содержит изображение, при неизвестных параметрах фото-, видеокамеры, в которой оно было получено.

262

КОМПЛЕКС ПОДСПУТНИКОВОГО МОНИТОРИНГА АТМОСФЕРЫ И.И. Плюснин1, pii@no.surgu.ru, К.И. Бушмелева1, bki@ivt.surgu.ru, А.В. Ельников1, eav@iff.surgu.ru, А.П. Чайковский2, П.Е.Бушмелев1

1Сургутский государственный университет ХМАО - Югры, г. Сургут, Россия, 2Институт физики НАН Беларуси, г. Минск, Беларусь

THE UNIT OF ATMOSPHERE UNDER – SATELLITE MONITIRING

I.I. Plusnin1, K.I. Bushmeleva1, A.V. Elnikov1, A.P. Chaikovsky2, P.E. Bushmelev1 1Surgut State University, Surgut, Russia,

2InstitutePphysics NAN Belorussia, Minsk, Belorussia

Создание глобальной системы мониторинга атмосферных компонентов является приоритетной задачей для международного научного сообщества. Ее формирование осуществляется посредством координации измерений региональных наблюдательных сетей и интеграции информационных баз данных в рамках ряда международных соглашений и научных программ. Технологии дистанционного зондирования играют ключевую роль в развитии системы мониторинга атмосферы. При проведении комплексных экспериментов по исследованию крупномасштабных изменений в атмосфере и переносу загрязнений они обеспечивают основной объем информации об атмосферных примесях. Размещение дистанционных приборов на космических аппаратах и формирование наземных сетей дистанционного зондирования являются основными и взаимодополняющими направлениями решения проблемы глобального мониторинга атмосферы.

Ряд последовательно совершенствующихся космических систем дистанционного зондирования (TOMS, SAGE, MODIS, GOME, SCIAMACHY, и др.), в том числе космические лидары (LITE, CALIPSO), обеспечивают получение оперативных данных о широком перечне параметров аэрозольной и газовых компонентов атмосферы Земли. Растущее внимание Мирового сообщества к проблемам глобальной экологии и развитие лидарных технологий стали предпосылками для формирования лидарных сетей. Лидарные системы для исследования озона и аэрозоля в стратосфере составляют основу сети NDACC (Network for the Detection of Atmospheric Composition Change). В 2000г. создана European Aerosol Research Lidar Network (EARLINET). EARLINET обеспечивает координированную работу более 20 лидарных станций в регионе Европы.

В 2004-07гг. рядом организаций Беларуси, России (Москва, Сургут, Томск, Владивосток), Киргизской Республики была сформирована сеть лидарных станций CIS-LiNet. Ее создание сделало возможным проведение, в кооперации с EARLINET и AD-Net, координированных лидарных наблюдений на пространстве Евразийского континента.

В настоящее время под эгидой ВМО создана рабочая группа, задача которой состоит в формировании глобальной лидарной сети GALION на основе координации деятельности региональных лидарных сетей.

Быстро развиваются наземные сети дистанционного зондирования атмосферы. Они являются составной частью программы WMO Global Atmosphere Watch (GAW). В частности, в рамках системы GAW эффективно действуют озонометрическая сеть контроля состояния озонового слоя и сеть наблюдений стратосферных изменений. Недавно создана и быстро расширяется глобальная сеть контроля параметров аэрозоля Aerosol Robotic Network (AERONET) посредством солнечных сканирующих спектральных радиометров.

263

Продолжают активно совершенствоваться алгоритмы и технические средства для дистанционного зондирования газового и аэрозольного состава атмосферы спектроскопическими методами в УФ, видимом, ИК и ММ диапазонах спектра.

Таким образом, к настоящему времени созданы предпосылки к развитию и практическому использованию комплексных методов спутникового и наземного сетевого мониторинга атмосферы для решения региональных и глобальных задач контроля загрязнения атмосферы, межрегионального и трансграничного переноса загрязнений, оценки воздействия этих процессов на изменения климата. Данные технологии являются в настоящее время основой всех значительных международных экспериментов по контролю крупномасштабных изменений атмосферных компонентов и их переносу. Также, дистанционные сетевые измерения являются обязательной частью программы валидации данных спутниковых наблюдений.

Контроль атмосферных примесей в масштабах от регионального до планетарного является необходимой предпосылкой для прогнозирования климатических изменений и решения проблем экологической безопасности населения отдельных регионов и человечества в целом. Потребность в осуществлении этих мероприятий нарастает. Детальную информацию о составе примесей в атмосфере можно получить только на основе объединения информационных возможностей различных технологий контроля атмосферы, среди которых дистанционные спутниковые системы и наземные дистанционные измерительные сети вносят основной информационный вклад.

Решить данную проблему можно путем создания системы контроля состава атмосферы, которая будет использовать данные существующих и перспективных, зарубежных и российских космических систем в комплексе с данными координированных наземных сетевых измерений.

Комплексная система мониторинга (КСМ) будет являться интегрированной информационной системой, представляющей пользователю информацию о крупномасштабных пространственно-временных изменениях параметров атмосферных компонентов. Основными видами деятельности КСМ будут являться:

- сбор и подготовка данных космических наблюдений о параметрах атмосферных компонентов в соответствии с тематикой работы КСМ;

- сбор и представление радиометрических данных об интегральных характеристиках атмосферных компонентов;

- сбор и представление данных о высотном распределении параметров атмосферных компонентов на основе локационных оптических (лидарных и спектроскопических) и микроволновых измерений;

- сбор и представление данных о характеристиках атмосферных примесей в приземном слое на основе локальных измерений на стационарных и мобильных измерительных комплексах;

- формирование интегрированной базы данных, анализ полученной информации и представление результатов пользователю.

Предлагаемая структура обеспечит координацию работ участников проекта и однородность перечня и качества измеряемых данных. Одновременно структура позволит наращивать информационный потенциал системы мониторинга и обеспечит возможность использования системы мониторинга для решения практических задач.

Предлагаемая к разработке комплексная система дистанционного мониторинга параметров газовых и аэрозольной компонентов атмосферы будет использоваться для калибровки космических средств наблюдений, валидации и анализа спутниковых данных, при этом аналогов в настоящее время в мире не существует.

264

Разрабатываемая система и образующие ее измерительные сети по техническому и методическому уровню будут соответствовать требованиям существующих и формируемых международных систем мониторинга атмосферы EARLINET, AERONET, NDACC, GAW, GALION. Будет осуществляться процесс интеграции новых станций в международные измерительные сети.

Исполнять проект будут научные группы из четырнадцати организаций Беларуси и России, являющиеся лидерами в области развитии технологий дистанционного зондирования, располагающие необходимым техническим оборудованием и осуществляющие в настоящее время регулярные натурные исследования крупномасштабных изменений атмосферных компонентов с применением средств дистанционного зондирования и спутниковых данных.

С российской стороны одним из исполнителей является Сургутский государственный университет, где в 2006 году был создан Центр лазерных технологий, главным направлением которого является развитие лазерных дистанционных методов контроля загазованной атмосферы, подспутниковый анализ парниковых газов, проводятся исследования в области физики лазеров, лазерных локаторов и лазерных газоанализаторов, размещаемых на борту вертолета, также осуществляются разработки в области внутрирезонаторной лазерной спектроскопии.

265

ЕМКОСТНОЙ МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ НЕФТЯНЫХ СРЕД А.Г. Заводовский, zag@iff.surgu.ru Сургутский государственный университет А.М. Фадеев, AMFadeev@tnk-bp.com ООО ”Тюменский нефтяной научный центр”

С.А. Конев Институт прикладной и теоретической механики СО РАН

CAPACITOR METHOD OF DEFINING ELECTROPHYSICAL

PROPERTIES OF THE OIL ENVIRONMENT A.G. Zavodovsky

The state university of Surgut A.M. Fadeev

LLC ”Tyumen Petroleum Research Center” S.A. Konev

Institute of applied and theoretical mechanics of the Siberian Branch of the Russian Academy of Science

При добыче, транспортировке и переработке нефти и газа возникают различные

осложнения, связанные с отложениями асфальто-смоло-парафиновых компонент и образованием газогидратов. Для борьбы с этими отложениями используется изменение и регулирование физико-химических свойств углеводородных компонент. Это, в частности, возможно за счет применения тепловых методов воздействия. Одним из таких перспективных методов является высокочастотный электромагнитный нагрев. Суть метода заключается в следующем: когда электромагнитное поле проникает в глубь углеводородного вещества, то в результате поглощения электромагнитной энергии вещество нагревается и переходит в жидкое и газообразное состояния.

Для выбора оптимальных параметров электромагнитного излучения (мощности, частоты), при которых наблюдается наибольшая эффективность прогрева, необходимо знать не только теплофизические, но и электрофизические свойства нефтяных сред в зависимости от частоты, температуры, давления, водонефтенасыщенности и других факторов. Однако, если теплофизические свойства исследованы достаточно неплохо, то электрофизические свойства изучены пока недостаточно.

Для исследования этих свойств на частотах до 30 МГц можно воспользоваться емкостным методом, где в качестве измерительной ячейки используется конденсатор (плоский или цилиндрический), в который помещается исследуемое вещество. На более высоких частотах до 200 МГц измерения проводятся при помощи измерителя добротности Е4-11. В качестве измерительной ячейки применяется катушка индуктивности, внутри которой находится пробирка с исследуемым веществом. Для измерения диэлектрических свойств материалов нефтяной технологии на более высоких частотах необходимо использовать измерители комплексных коэффициентов передачи Р4-11 и Р4-38.

При определении диэлектрических параметров среды емкостным методом цилиндрический конденсатор с измеряемым образцом Сх включают в цепь колебательного контура измерителя добротности параллельно настроечному конденсатору С. Процесс измерения заключается в следующем: изменяя емкость конденсатора С, добиваются максимального напряжения на нем (условие резонанса) до и после включения в цепь конденсатора Сх. Для повышения точности определения диэлектрических параметров вещества необходимо учитывать паразитную емкость Сп, состоящую из емкостей монтажных

266

соединений и краевых эффектов. Исходя из этого, на основании опытных данных, диэлектрическая проницаемость среды и тангенс потерь определяются следующим образом:

0

21

СCCC п−−

=ε

( )( )2121

12

CCQQCQQ

tg−

−=δ

где: С1и Q1 – емкость настроечного конденсатора и добротность контура при

резонансе до включения конденсатора Сх, С2 и Q2 - емкость настроечного конденсатора и добротность контура при резонансе после включения конденсатора Сх, С0 – емкость конденсатора Сх без вещества.

Для проверки правильности работы метода были выполнены измерения диэлектрической проницаемости эталонных жидкостей (бензол, четыреххлористый углерод, толуол) в зависимости от температуры. Полученные результаты находятся в хорошем согласии с данными других авторов.

267

СВЧ МЕТОД ЛИКВИДАЦИИ УГЛЕВОДОРОДНЫХ ОТЛОЖЕНИЙ В СКВАЖИНАХ И ТРУБОПРОВОДАХ

А.Г. Заводовский, zag@iff.surgu.ru, С.М. Сысоев, ssm@iff.surgu.ru Сургутский государственный университет А.М. Фадеев, AMFadeev@tnk-bp.com ООО ”Тюменский нефтяной научный центр”

MICROWAVE METHOD OF HYDROCARBOS DE-COKING IN OIL

WELLS AND PIPELINES A.G. Zavodovsky, S.M. Sysoev

The state university of Surgut A.M. Fadeev

LLC «Tyumen Petroleum Research Center»

В процессе эксплуатации нефтяных месторождений, как правило, происходит ухудшение нефтепроницаемости пласта в прискважинной зоне, возникающее вследствие отложения коллоидных поверхностно-активных компонент нефти. Широко применяемое искусственное заводнение пластов холодной водой приводит к снижению температуры пласта, отложению парафина и других тяжелых углеводородов, образованию газогидратов в коллекторах прискважинной зоны. Подобные явления, приводящие к образованию пробок, происходят и при транспортировке нефти и нефтепродуктов в системах сбора и трубопроводах, особенно в зимнее время. Однако, известные способы теплового воздействия нагретым паром или горячей жидкостью не всегда эффективны, либо экологически не оправданы.

Одним из перспективных методов борьбы с отложениями углеводородов является их прогрев сверхвысокочастотным электромагнитным излучением (СВЧ). СВЧ излучение поглощается вследствие потерь энергии в веществе пробки или отложения. В результате углеводородное вещество плавится, и первоначальная производительность скважины или трубопровода восстанавливается.

Для исследования возможности прогрева и ликвидации парафиновой пробки был разработан и смонтирован лабораторный макет установки. Конструкция рабочей кюветы, в которой находился имитатор парафиновой пробки, выбиралась таким образом, чтобы получаемые данные по нагреву и плавлению парафина можно было бы сравнить с результатами компьютерных расчетов. Стенки кюветы изготавливались из оргстекла, что позволило производить видеосъемку процесса плавления вещества при воздействии СВЧ излучения.

В качестве источника электромагнитной энергии использовался магнетрон типа М105-1 от микроволновой печи с паспортной мощностью 500 Вт и частотой 2375 МГц. С целью предотвращения утечек СВЧ излучения в окружающее пространство весь макет помещался в металлический шкаф.

Процесс прогрева парафиновой пробки выполнялся следующим образом. Кювета с парафином размещалась на расстоянии 15-20 см от источника излучения. Около боковой поверхности пробки на расстоянии 1 см друг от друга размещались спаи 10 термопар, сигналы с которых регистрировались с помощью милливольтметра. Также несколько термопар размещались внутри парафина. Измерения температуры этими устройствами производились при отключенном СВЧ источнике.

При поглощении излучения веществом его температура увеличивается неравномерно, меньше - чем дальше от поверхности. Когда парафин начинает плавиться, на границе плавления температура перестает изменяться, что указывает на наличие фазового перехода, а затем вновь начинает расти.

268

Полученные экспериментальные результаты позволяют уточнить математическую модель, используемую для анализа процесса СВЧ воздействия на парафин, а также показывают принципиальную возможность разрушения парафиновых пробок в скважинах и трубопроводах под воздействием сверхвысокочастотного электромагнитного излучения.

269

R =250 мкм R=250 мкм

N а R=150

N б

R=35 мкм в N

Рис. Зависимости числа событий кристаллизации N в переохлажденной воде от температуры T. Получены импульсным методом ЯМР при непрерывном охлаждении эмульсии вода/масло со скоростью –0,6 К/мин. Средний радиус капель воды в эмульсии: а – 250 мкм; б- 150 мкм; в- 35 мкм.

ЯМР – КОНТРОЛЬ СТЕПЕНИ ОЧИСТКИ ВОДЫ А.Г. Заводовский, zag-2-57©yandex.ru

Тюменский нефтегазовый Университет, кафедра физики методов диагностики Л.С. Поденко, lpodenko©yandex.ru

Институт криосферы Земли СО РАН, г. Тюмень

NMR – THE SUPERVISION OF THE DEGREE OF WATER REFINING A.G. Zavodovskiy

Gas and oil university, Tyumen; physic of the diagnostics methods department L.S. Podenko

Institute of the Earth Cryosphere, Siberian Division, Russian Academy of Sciences, Tyumen

Вода высокой степени очистки используется во многих технологических процессах и научных исследованиях: высокоэффективная жидкостная хроматография, микроэлектроника, токсикологические исследования, молекулярная биология, медицина, мониторинг состояния окружающей среды, ядерные исследования и т.д. В этих процессах очень важно контролировать степень чистоты воды на всех стадиях ее использования, тем самым, обеспечивая их экологическую безопасность.

Существующие способы высококачественной очистки воды: многократное дистиллирование, пропускание ее через коллоидные фильтры, ионообменные “ядерные” смолы, ультрафильтрация и т.д. не позволяют полностью избавиться от инородных включений и примесей. Более того, неизбежно ее загрязнение при последующем использовании, в частности, на этапе контроля чистоты и при длительном хранении. При этом остается открытым вопрос о числе неконтролируемых примесных частиц, их размерах, структуре и активности.

В данной работе, также как и в работе [1], для контроля степени чистоты бидистиллированной воды и подсчета числа льдообразующих частиц - ядер гетеронуклеации, использовалось дробление исходного объема воды на капли микронных размеров: диспергирование воды в эмульсию вода-масло. Такой подход приводит к изоляции ограниченного числа примесных частиц при выполнении условия Nпр. част. ≤ Nкапель.

Как показали эксперименты, проведенные с использованием импульсного метода ЯМР (см. рис), последующее охлаждение этих капель дает возможность получить

распределение событий кристаллизации по температуре и выявить долю капель воды, в которых есть нуклеирующие инородные включения. В основу разделения “чистой” и “грязной воды” положена идея идентификации пиков кристаллизации по отличительным признакам гетерогенного и гомогенного механизмов нуклеации [1,2]. Как видно из рис.,

270

уменьшение среднего радиуса капель воды приводит к заметному уменьшению доли капель, кристаллизующихся по гетерогенному механизму нуклеации. При этом соотношение площади гомогенного пика кристаллизации (на рис. справа) к суммарной площади гетерогенных пиков (на рис. слева) позволяет делать количественные оценки о степени чистоты воды при прочих равных условиях. Дополнительным фактором контроля чистоты воды является величина наиболее вероятной температуры кристаллизации Т* – средняя температура, соответствующая максимальному переохлаждению.

Так, например, замена свежеприготовленной бидистиллированной воды на свежеприготовленную дистиллированную при R = 150 мкм приводит к появлению дополнительных гетерогенных пиков кристаллизации, к увеличению доли “грязной” воды и уменьшению максимального переохлаждения на 2.2 К.

Установлено, что соприкосновение бидистиллированной воды с используемым кремнеорганическим маслом ПЭС-5 в течение 2-х часов не сказывалось на соотношении пиков кристаллизации и другие измеряемые параметры. При контакте более 20 часов отмечен сдвиг температуры Т* на 1,5 К в сторону положительных температур. При этом появлялся дополнительный, иногда несколько, пик кристаллизации, отстоящий от основного на 3-4 К. С течением времени наблюдаемые пики кристаллизации сближались, меняя форму и размеры. Предположительно это может быть связано с диффузией инородных частиц из масла ПЭС-5 в воду с последующей их коагуляцией до размера критического зародыша твердой фазы.

Отметим, что для кристаллизации капли по гетерогенному механизму достаточно наличия в ней одного гетерогенного зародыша. Расчеты показывают, что в свежеприготовленной бидистиллированной воде эти частицы должны иметь размер не менее 15 А0. По оценкам, одна такая активная нуклеирующая частица приходится приблизительно на 1015 молекул воды.

Подтвержден эффект “старения” воды [1], длительное время находящейся в герметично закрытой стеклянной посуде. Методом ЯМР обнаружено, что нуклеирующая способность воды меняется также при хранении ее на воздухе. Этот факт связываем с растворением в воде парамагнитного кислорода, что отслеживалось по уменьшению времени спин-решеточной релаксации.

Получено, что метод ЯМР, по сравнению с методом ДСК, позволяет более корректное разделение пиков кристаллизации из-за отсутствия тепловой инерционности измерительной ячейки с образцом.

Литература: 1. Заводовский А.Г. Оценка числа неконтролируемых примесей при переохлаждении воды. - В кн.: Проблемы экологии Томской области. Тезисы региональной конференции. – Томск, 1992. – Т.1.- с. 19-20. 2. Скрипов В.П., Коверда В.П. Спонтанная кристаллизация переохлажденных жидкостей. – М.: Наука, 1984. - 232 с.

271

ЭПР-МЕТОД КОНТРОЛЯ ПАРАМАГНИТНЫХ ПРИМЕСЕЙ В НЕФТЯНЫХ СИСТЕМАХ Ф.Г. Унгер, unger@xf.tsu.ru

Томский государственный университет В.А. Табарин, tva@iff.surgu.ru, В.П. Иконников, ivp@iff.surgu.ru, Н.А. Банин

Сургутский государственный университет

THE EPR INSPECTION METHOD OF PARAMAGNETIC IMPURITIES IN OIL SYSTEMS

F.G. Unger Tomsk state university

V.A. Tabarin, V.P. Ikonnikov, N.A. Banin Surgut state university

Применение физических методов исследования структуры нефти и продуктов ее переработки, интенсивно развивающееся в последние десятилетия, принесло немало полезных как в познавательном, так и в практическом смысле, результатов. Весьма важную роль в этом сыграл метод электронного парамагнитного резонанса (ЭПР) [1-2]. Информация, полученная именно этим методом, позволила сделать заключение о преобладающей роли спиновых обменных взаимодействий в процессах растворения нефти и нефтепродуктов, результатом которых является образование сложных структурных единиц (ССЕ) и выпадение осадков, получивших общее название смолисто-асфальтеновых веществ (САВ) [3].

В указанных работах обосновывается парамагнитная природа САВ, что открывает перспективные возможности поиска нетрадиционных методов переработки нефтяных дисперсных систем. Показано, что нефти и тяжелые нефтепродукты, как и нефтеподобные системы природного происхождения (угольные, сланцевые смолы и др.), являются образованиями, содержащими парамагнитные и диамагнитные молекулы. Основой этих систем является ССЕ, парамагнитное ядро которой окружено оболочкой из диамагнитных молекул. Методами квантовой механики показано, что именно парамагнитные молекулы играют главную роль и определяют поведение этих систем в различных технологических процессах. Нефтеподобные системы весьма подвижны из-за протекающих в них гомолитических процессов, наличие которых легко обнаруживается в нефтях измерением их парамагнетизма сразу после извлечения из скважин и через некоторый промежуток времени. Поэтому установление зависимости между содержанием парамагнитных частиц и физическими и реолитическими свойствами нефти и продуктов ее переработки имеет громадное значение для понимания механизмов образования САВ на различных стадиях технологического процесса.

Метод ЭПР уже доказал свою эффективность в определении парамагнетизма нефтеподобных систем путем сравнения ЭПР- спектра исследуемого вещества со спектром вещества с известным парамагнетизмом. Физико-химические и ЭПР-измерения, серии образцов нефти и нефтепродуктов месторождений Западной Сибири (Томская область и Ханты-Мансийский АО) убедительно демонстрируют связь между парамагнетизмом и выходом асфальтенов при температурном воздействии (рис 1) и зависимость массы осадка асфальтенов различных образцов от их парамагнетизма (рис.2). Установлено различие в парамагнетизме нефтей из разных месторождений, что, очевидно, поможет установить и причину различия их физико-химических свойств. Зависимость парамагнетизма тяжелых нефтяных систем различного происхождения от температуры дает почву для понимания процессов, происходящих при перегонке нефти и при других видах воздействий

272

(механических, химических и т.д.), возникающих в процессе добычи, хранения, подготовки и транспортировки нефти.

Рис.1.Зависимость выхода асфальтенов (1) и парамагнетизма (2) от средней тем- пературы кипения фракции.

Рис.2. Зависимость массы осадка асфальтенов, выделенного из различных остатков перегонки, от его парамагнетизма. 1– арланский гудон; 2 – самотлорский гудрон; 3 – котур-тепинский гудрон; 4 – крекинг-остаток лянторской нефти; 5 – мангышлакский гудрон.

Важность парамагнетизма в формировании свойств нефтяных систем доказывается

обнадеживающими опытами по магнитной активации нефти [4], благодаря которой удалось снизить вязкость нефти в несколько раз.

Литература: 1. Унгер Ф.Г., Варфоломеев Д.Ф., Андреева Л.Н.Гордеев В.Н. Применение метода ЭПР к анализу парамагнетизма в нефтях и нефтепродуктах.//Методы исследования состава органических соединений нефти и битумоидов. – М.: Наука, 1985. –С. 181-197. 2. ПосадовИ.А., ХусидманМ.Б. Исследование структуры нефтяных асфальтенов мето- дом ЭПР// Исследование в области химии и технологии переработки горючих ископаемых.-Л.:Изд-во ЛТИ им. Ленсовета, 1975. – Вып. 2. – С. 9-12. 3. Унгер Ф.Г., Андреева Л.Н. Фундаментальные аспекты химии нефти. Природа смол и асфальтенов// Новосибирск.: Наука, 1985. 187 с. 4. Липских М., Лоскутова Ю., Прозорова И., Рикконен С. Влияние виброструйной магнитной активации на вязкостно-температурные характеристики и фракционный состав нефтей // Технология ТЭК. – 2007. - №2.- С. 44-47.

273

ИНТЕРФЕРЕНЦИОННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ МАЛЫХ УГЛОВЫХ ПЕРЕМЕЩЕНИЙ

А.А. Аль-Ядуми, yadumi@yahoo.com С.В. Дегтярев, ser@vt.kstu.kursk.ru Курский государственный технический университет

INTERFERENCE SYSTEM FOR MEASURING SMALL

ANGULAR MOVEMENTS A.A. Al-Yadumi, S.V. Degtjarev

Предъявляемые требования к точности измерений в некоторых отраслях

промышленности, таких как строительство, тяжелое машиностроение, геодезия и др., в настоящее время могут быть достигнуты только с применением интерференционных методов контроля. Сложность автоматической расшифровки интерферограмм и выделения измерительной информации связана с тем, что интерференционная картина помимо полезной информации содержит искажения и шумы, вносимые дестабилизирующими факторами - посторонними источниками излучения, вибрациями, турбулентностью атмосферы, запыленностью и т. д.

Для повышения помехоустойчивости в интерференционной системе для измерения малых угловых перемещений целесообразным является использование согласованных фильтров (СФ), поскольку они являются оптимальными фильтрами, выделяющими известный сигнал из смеси с белым гауссовым шумом при максимально возможном отношении сигнал/шум.

Разработанное помехоустойчивое интерференционное устройство для измерения малых угловых перемещений (рис.1) содержит интерференционный блок (ИБ), линейный фоточувствительный прибор с зарядовой связью (ЛФПЗС), блок индикации (БИ), синхрогенератор (С), два аналого-цифровых преобразователя (АЦП1 и АЦП2), два согласованных цифровых фильтра (СЦФ1 и СЦФ2), два цифровых компаратора (К1 и К2), два элемента задержки (Z1 и Z2), генератор (Г), счетчик (СТ), два триггера (Т1 и Т2), элемент ИЛИ, два элемента И (И1 и И2), элемент ИЛИ-НЕ.

АЦП2

АЦП1

ЛФПЗС

Z1

Z2

К1

К2

R CTCE±1

Г

R T1

S

ИЛИ

БИ

С

И1

И2

C T2

D

RИЛИ

1

СЦФ1

СЦФ2

“Начало счета”

ИБ

Рис. 1. Интерференционное устройство для измерения малых угловых перемещений

Излучение от лазерного источника образует волновой фронт, из которого в

плоскости анализа возникает интерференционная картина, имеющая вид чередующихся темных и светлых прямолинейных полос (интерференционные максимумы и минимумы), расположенных на одинаковом расстоянии друг от друга. При любом угловом перемещении

274

объекта интерференционные полосы будут линейно смещаться влево или вправо в зависимости от направления углового перемещения объекта. Итак, для определения углового смещения объекта необходимо сравнивать текущее положение полос в интерференционной картине с предыдущим.

Регистрация интерференционной картины осуществляется линейным фоточувствительным прибором с зарядовой связью ЛФПЗС, особенности построения которого позволяют использовать один из его транспортных регистров как линию задержки, что существенно упрощает устройство. На первом выходе ЛФПЗС будет получен аналоговый сигнал, соответствующий проецируемой на фоточувствительную область картине, на втором выходе будет получен аналоговый сигнал, задержанный на время вывода одной строки tstr. С помощью АЦП1 и АЦП2 осуществляется оцифровка полученных сигналов.

СЦФ1 и СЦФ2 позволяют получить две взаимокорреляционные функции, в которых уровень шума в несколько раз ниже уровня сигнала. Для получения взаимокорреляционной функции первого сигнала относительно второго первый оцифрованный сигнал подается на информационный вход СЦФ1, на управляющий вход которого подается второй оцифрованный сигнал для задания импульсной характеристики СЦФ1. Аналогичным образом с помощью СЦФ2 получим взаимокорреляционную функцию второго сигнала относительно первого, с той разностью, что первый сигнал подается на управляющий вход СЦФ2, а второй сигнал – на информационный.

В случае наличия разности фаз между сигналом на входе СЦФ и его импульсной характеристикой (т.е. при угловом перемещении объекта) центральный максимум сигнала на выходе СЦФ не будет совпадать с центром сигнала по времени, так как отклоняется от центра вправо или влево в зависимости от знака разности фаз, т. е. в зависимости от направления углового смещения наблюдаемого объекта. Таким образом на выходах СЦФ1 и СЦФ2 получим две взаимокорреляционные функции, центральные максимумы которых будут расположены симметрично относительно центра входного сигнала по времени. Величина отклонения максимального пика от центра будет равна величине разности фаз сигналов, получаемых на выходах ЛФПЗС.

Цифровые компараторы К1 и К2 и элементы задержки Z1 и Z2 служат для регистрации возрастания или убывания взаимокорреляционной функции путем сравнения каждого ее отсчета с предыдущим. Остальные элементы устройства служат для осуществления процесса подсчета разности фаз между исходными сигналами.

Таким образом, разработанное устройство обеспечивает возможность автоматизированного измерения малых угловых перемещений. Простота устройства позволяет легко его реализовать аппаратно, а использование цифровых согласованных фильтров позволяет увеличить помехоустойчивость интерференционного устройства.

275

ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННАЯ СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ЧИСЕЛ КОЛЕСА РУЛЕТКИ

С.В. Дегтярев, С.Ю. Мирошниченко, С.И. Коростелев, ser@vt.kstu.kursk.ru Курский государственный технический университет

OPTOELECTRONIC SYSTEM FOR ROULETTE WHEEL NUMBERS

RECOGNITION S.V. Degtuarev, S.Yu. Miroshnichenko, S.I. Korostelev

Kursk state technical university

В настоящее время широкое распространение получили автоматизированные системы, применяемые для управления технологическими процессами, охраны помещений, контроля правильности розыгрышей в казино. Наиболее перспективным подходом к созданию подобных систем является применения датчиков изображения в качестве источника информации о контролируемом объекте, что позволяет использовать широкий диапазон признаков.

Разработана система распознавания чисел колеса рулетки, основанная на использовании датчика изображения, которая предназначена для распознавания выигрышных номеров и контроля правильности розыгрышей на европейской рулетке. Система содержит КМОП-датчик Logitech QuickCam Pro 9000, обеспечивающий ввод изображения с разрешением 320х240 с частотой 25 кадров/с, что достаточно для контроля правильности розыгрышей в реальном масштабе времени, и мобильный ПК с x86 совместимым процессором, выполняющим обработку входного видеопотока.

Алгоритм распознавания выигрышных номеров состоит из следующих основных этапов:

1. Локализация наиболее близкого к центру кадра цветового поля. 2. Распознавание числа, содержащегося на выделенном цветовом поле. 3. Определение направления и скорости вращения колеса рулетки на двух смежных

кадров видеопоследовательности. 4. Поиск игрового шарика. Если шарик найден, текущий распознанный номер

определяется как выигрышный. Разработанная система позволяет в реальном масштабе времени определять

выигрышный номер, направление и скорость вращения, а также контролировать правильность розыгрыша на европейской рулетке.

276

БЫСТРОДЕЙСТВУЮЩИЙ ДАТЧИК ПОЛОЖЕНИЯ ЗРАЧКА В.С. Титов, Е.Б. Болецкий, М.И. Труфанов, tmi@pub.sovtest.ru

Курский государственный технический университет

HIGH-SPEED VIDEO PICKUP FOR MEASURING EYE COORDINATES V.S. Titov, Е.B. Boletskiy, M.I. Truphanov

Kursk state technical university Изучение механизма формирования зрительного образа является одной из

актуальных задач физиологии. Стандартные телевизионные видеодатчики могут быть использованы для анализа относительно медленных движений глаз, что вызывает необходимость разработки и применения видеодатчиков, позволяющих отслеживать быстрые движения глаз.

В докладе представлен быстродействующий датчик, предназначенный для измерения координат зрачка глаза. Принцип определения координат основан на проецировании изображения глаза на матрицу фотоэлементов и последующем анализе полученных уровней сигналов с фотодиодов.

Датчик содержит матрицу фотоэлементов 1, мультиплексор 2, аналого-цифровой преобразователь 3, схему управления 4 и контроллер 5 (рис. 1). Выходы матрицы 1 подключены к мультиплексору 2, переключаемому схемой управления 4. Сигнал от мультиплексора 2 поступает на аналого-цифровой преобразователь 3. После аналого-цифрового преобразования цифровые данные поступают на контроллер 5, а затем в приемное устройство 6.

Рис. 1 Структурная схема быстродействующего датчика

Датчик работает следующим образом. Изображение сферического объекта

проецируется на матрицу фотоэлементов 1. Затем аналого-цифровой преобразователь 3 поочередно считывает данные с фотоэлементов, подключаемых мультиплексором 2. Данные преобразователя 3 поступают на контроллер 5, который после очередного преобразования переключает мультиплексор 2 через схему управления 4. Данные, поступающие в контроллер 5, обрабатываются с использованием весовой функции, для исключения нелинейности и разброса характеристик фотоэлементов. Обработанные данные передаются приемному устройству 6 по протоколу RS-232. В качестве приемного устройства 6 может выступать ЭВМ или сигнальный процессор.

Представленный быстродействующий датчик позволяет измерять координаты зрачка за единицы миллисекунд.

Матрица фотоэлементов 1

Мульти-плексор 2

АЦП 3

Схема управления

5

Контроллер 4

Приемное устройство

6 5

2

6

277

УСТРОЙСТВО ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ ВИДЕОДАТЧИКА ПРИ ЭНДОСКОПИИ

В.С. Титов, М.И. Труфанов, А.Н. Стрелкова, А.А. Степченко, tmi@pub.sovtest.ru

Курский государственный технический университет, Курский государственный медицинский университет

THE DEVICE OF IMAGE ENHANCEMENT AT ENDOSCOPY

V.S. Titov, M.I. Truphanov, A.N. Strelkova, А.А. Stepchenko Kursk state technical university, Kursk state medical university

В настоящее время перед разработчиками эндоскопов остаются не полностью

решенными две задачи. Первая связана со значительной потерей яркости света в месте стыковки фиброволокна с узлом эндоскопа, предназначенным для передачи света. Известным решением данной задачи является применение мощных источников света. Однако, при увеличении интенсивности освещения существенно увеличивается вероятность появления на получаемом эндоскопом изображении засвеченных областей и бликов.

Вторая задача заключается в коррекции искажений периферических областей поля зрения, вызванных дисторсией и другими аберрациями оптической системы видеодатчика эндоскопа. Эта задача в настоящее время частично решается введением в оптическую систему эндоскопа корректирующих линз, устраняющих искажение изображения. Однако введение в оптическую систему дополнительных корректирующих элементов вносит другие искажения и увеличивает габариты эндоскопа, что недопустимо.

Решением указанных задач является коррекция искажений после получения видеодатчиком изображения на основе его цифровой обработки без изменения конструкции оптической системы путем введения предлагаемого устройства повышения качества изображения между датчиком изображения и приемником изображения. Принцип функционирования устройства заключается в цифровой коррекции дисторсии при получении изображения и последующем восстановлении искаженных бликами областей изображения двумя различными способами в зависимости от величины блика.

В процессе функционирования устройства на его вход поступает изображение исследуемого участка желудка. Устройство производит аналого-цифровое преобразование видеосигнала и одновременно коррекцию дисторсии оптической системы эндоскопа посредством записи каждого поступающего пикселя изображения в позицию, определяемую скорректированными координатами [1].

Затем устройство осуществляет коррекцию бликов. Принцип коррекции бликов на изображении при эндоскопии заключается в следующем. На вход устройства поступает исходное изображение, по которому производится обнаружение бликов и определение количества точек, их составляющих. При условии, что площадь блика не превышает заданную пороговую величину, устройство корректирует блик посредством медианной фильтрации. В противном случае дополнительно производится получение кадра изображения в текущей позиции эндоскопа с уменьшенной чувствительностью видедатчика изображения, позволяющей уменьшить влияние блика, и замена искаженной области на исходном изображении на соответствующую область дополнительно полученного изображения. После коррекции бликов устройство передает скорректированное изображение для дальнейшего анализа.

Предлагаемое устройство позволит повысить качество эндоскопических изображений слизистой оболочки пищевода, желудка и двенадцатиперстной кишки и, как следствие, точность выявления патологических изменений и правильность постановки диагноза, что будет способствовать оптимизации терапии, улучшению прогноза заболевания, сокращению сроков лечения.

278

Литература: 1. Пат. № 2295153 РФ, МКИ G09K32/00. Корректирующее устройство ввода изображения в ЭВМ [Текст]/ М.И. Труфанов, Д.В. Титов. – №2005120848; заявлено 4.07.2005; опубл. 10.03.2007, Бюл. №7.-6с.

279

ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ MESH-СЕТЕЙ НА БАЗЕ ТЕХНОЛОГИИ ZIGBEE

В ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СРЕДАХ Г.В. Репин grep@informika.ru, М.Ю. Кузнецов kmy@informika.ru

ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»

PRACTICAL USE OF MESH-NETWORKS ON THE BASIS OF ZIGBEE TECHNOLOGY IN INFORMATION-MEASURING ENVIRONMENTS

Repin G., Kuznetsov. M. Federal State Company «The State Scientific Research Institute of Information Technologies and

Telecommunications»

Развитие информационных технологий открывает новые возможности в различных областях науки и техники, как фундаментальных, так и прикладных, предоставляя средства для разработки и внедрения более гибких, надежных и удобных в эксплуатации технологических систем. Одной из таких технологий является Zigbee — технология построения беспроводных сетей малого радиуса действия (так называемых PAN, personal area network).

В отличие от других технологий построения PAN-сетей, таких как IrDA, Bluetooth и UWB, ZigBee изначально ориентирована на построение надежных сетей, передачу небольшого объема данных (например, показателей различного рода датчиков) и на длительное время автономной работы конечных устройств, реализующих стандарт ZigBee.

Для реализации требований надежности, устройства в сетях ZigBee способны формировать так называемую Mesh-сеть, то есть сеть с наличием избыточных связей между узлами, позволяющую поддерживать полную связность даже при выходе из строя нескольких элементов. В рамках ZigBee также поддерживаются различные роли устройств и профили питания для них, что позволяет создавать сеть с наиболее эффективной структурой и высоким временем автономной работы.

На базе технологии ZigBee была создана информационно-измерительная среда для отслеживания температурных показателей.

Созданная среда представляет собой программно-аппаратный комплекс, состоящий из: 1. Передающие устройства ZigBee:

• Передают данные с используемых датчиков и используется для построения Mesh-сети.

• Устройства базируются на ZigBee-модеме ETRX2 компании Telegesis. • Устройства выполнены в компактном конструктиве и имеют возможность

использования как аккумуляторной батареи, так и внешнего источника питания. • Устройства имеют возможность подключения различных датчиков, вне

зависимости от измеряемого параметра и конструктивных особенностей (в реализованной системе для отслеживания температурных показателей в системе используются датчики LM60BIM3 и LM94022).

• Ethernet Access Point EAP-E (пр-во Telegesis). • EAP-E обеспечивает возможность передачи данных от ZigBee устройств в TCP/IP-

сетях с использованием TELNET. 2. Система мониторинга:

• Позволяет собирать и визуализировать данные, полученнные с передающих устройств.

• Сформирована на базе ПО с открытым исходным кодом. На основе данной среды осуществляется мониторинг температурных показателей в

одном из помещений для коммуникационного оборудования ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика».

280

УМЕНЬШЕНИЕ ЕМКОСТИ МЕЖДУ ОБМОТКАМИ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ УГЛА ПОВОРОТА

С.Н. Сафонов, Ю.И. Козлов, sns06@mail.ru «Московский государственный институт электроники и математики

(технический университет)»

REDUCTION OF CAPACITY BETWEEN COILS OF ELECTROMAGNETIC ANGLE TRANSDUSER S.N. Safonov, Y.I. Kozlov

«Moscow State Institute of Elektronics and Mathematics (Technical University)»

Электромагнитный преобразователь угла поворота имеет торцевую конструкцию и состоит из обмоток, выполненных в форме меандра и равномерно распределенных по окружности статора. Каждая обмотка состоит из нескольких витков и пространственно смещена на четверть шага. Ротор представляет собой проводящий диск с радиальными прорезями. Перемещение ротора приводит к изменению взаимной индуктивности между первичной и вторичными обмотками за счет изменения плотности вихревых токов в зубцах ротора. Обмотки не разделены на секторы, поэтому погрешность расположения витков в пазах статора усредняется на окружности. Для эффективного электромагнитного экранирования полюсов обмоток зубцами статора рабочая частота должна быть не менее 100 кГц. На такой частоте паразитная емкость между обмотками вносит значительную погрешность, которая проявляется в виде асимметрии нулевых точек.

Эквивалентная схема преобразователя при наличии емкости (рис.1) может быть описана следующей системой уравнений для контурных токов с учетом только первой гармоники зависимости взаимоиндукции обмоток от угла поворота ротора ϕnM sin , где n - число полюсов:

UnIjxInjxZIZ mm&&&& =++− ϕϕ sin)sin( 321 ,

0)sin()sin22()sin( 321 =+−+−++− InjxZInjxjxZInjxZ mmcm ϕϕϕ && , (1) 0)()sin(sin 321 =+++− IRZInjxZnIjx нmm

&&& ϕϕ , где LjrZ ω+= - комплексное сопротивление обмоток, Cxc ω1= - емкостное

сопротивление, Mxm ω= - взаимноиндуктивное сопротивление.

Рис.1. Эквивалентная схема преобразователя

Решение уравнений для выходного напряжения преобразователя имеет вид:

ϕϕϕϕ

nxjxZRZjxRnxZUnxxnxZRIU

mcнcнm

mcmнн 22222

222

3 sin)()sin()sinsin(

−+−+−+

==&

&& . (2)

Если емкость между обмотками положить равной нулю )( ∞→cx , последнее выражение можно записать в более простой форме:

281

)(sin

sin22

нm

mнн RZZnx

njxRUU++

−=

ϕϕ&& . (3)

Напряжение в нулевых точках можно получить из соотношения (2), если положить

0=ϕ : )(0

нcнн RZjxZR

ZRUU+−

= && . (4)

Разделив последнее соотношение на действительную и мнимую части, получим

модуль остаточного напряжения 22

22

0 baxrURU L

н ++

= , (5)

где LxL ω= , Lcн xxrRa += , нccнL RxrxRxb −−= . Остаточное напряжение смещает статическую характеристику преобразователя и

приводит к асимметрии ее нулевых точек. Величину асимметрии можно получить, решив уравнение (2) относительно ϕ . Однако результирующее выражение громоздко и неудобно для практических расчетов. Поэтому используем приближенную оценку асимметрии ϕΔ .

Учитывая, что при малых аргументах ϕϕ n≈sin , найдем ϕΔ из соотношения 00 SU=Δϕ , (6)

где 0S - крутизна статической характеристики вблизи нуля. Крутизну определим из

(3), пренебрегая членами второго порядка малости и подставляя значение 0=ϕ :

220

L

mн

xrnUx

ddUS

+==

ϕ. (7)

Из (6) с учетом (5) и (7) получим 22

22

baxr

nxR L

m

н

+

+==Δϕ .

Для преобразователя, обмотки которого имеют следующие параметры: C=30 пФ, L=1,6 мкГн, M=0.025 мкГн, r=2 Ом, n=30, Rн=10 кОм, асимметрия на частоте 300 кГц составляет 4,12 угловых минуты.

Устранение паразитной емкость между обмотками технически невозможно. Поэтому уменьшение погрешности можно получить компенсацией остаточного напряжения на выходе преобразователя путем симметрирования электромагнитной системы и питания первичной обмотки от генератора со средней точкой. В этом случае э.д.с. емкостной связи от двух половин первичной обмотки имеют равные амплитуды и противоположные знаки и емкостные токи на выходе преобразователя компенсируются.

Симметрирование электромагнитной системы достигается разделением первичной и двух вторичных обмоток на две полуообмотки. Половины первичной обмотки намотаны на полуокружностях статора 00…1800 и 1800…3600 и расположены на одинаковом расстоянии от ротора.

Каждая вторичная обмотка состоит из двух половин, намотанных на полных окружностях и расположенных сверху и снизу первичной обмотки. Тем самым обеспечивается одинаковое среднее расстояние между обмотками и ротором и, следовательно, одинаковый коэффициент взаимоиндукции между обмотками и контурами вихревых токов в зубцах ротора.

Реализация рассмотренной схемы выполнения обмоток позволила уменьшить асимметрию нулевых точек с 4,12 угл. минут до 1,15 угл. минут.

282

АКТИВНЫЙ ИК ДАТЧИК РЕГИСТРАЦИИ ДВИЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ Ю.И. Гудков, А.Л. Тув, А.А. Шехурдин, Cb534444@yandex.ru

ГОУ ВПО “Московский государственный институт электроники и математики “(ТУ)

ACTIVE IR SENSOR OF OBJECTS’ MOVEMENT REGISTRATION Gudkov Y., Tuv A., Shehurdin A.

Moscow State Institute of Electronics and Mathematics (Technical University)

Постоянный и значительный рост стоимости энергии вызывает повышенный интерес к внедрению энергосберегающих технологий. В сфере ЖКХ одной из актуальных задач энергосбережения является минимизация затрат на освещение подъездов и лестничных клеток жилых домов. По оценкам специалистов «экономичный» режим управления освещением, при котором лампа включается кратковременно при появлении людей в зоне действия светильника и низком уровне общей освещенности, позволит снизить потребление электроэнергии на освещение одного подъезда 12-ти этажного дома c 10-12 до 1кВт/ч. Поэтому, интерес к разработке устройств, позволяющих реализовать такой способ управления освещением, очевиден.

Анализ известных технических решений показал, что наиболее эффективным способом регистрации появления людей в контролируемой зоне является регистрация движения в данной зоне. Такой подход с успехом применяется в системах охраны. Чаще всего в закрытых помещениях для этого применяются пассивные инфракрасные (ПИК) регистраторы движения на базе пиросенсоров, чувствительных к изменению теплового излучения. Такие регистраторы обладают высокой чувствительностью на расстоянии до 10 м, при слабой зависимости показаний от освещенности в зоне контроля. Однако существенным недостатком ПИК-регистраторов являются ложные срабатывания при перепадах температуры и наличии сквозняков. Кроме этого, отсутствие реакции на освещенность в контролируемой зоне не позволяет использовать такой датчик в качестве единого универсального первичного преобразователя устройства энергосбережения.

Известно, что в системах автоматического управления технологическим оборудованием широкое применение нашли фотоэлектрические преобразователи, которые являются основой современных активных инфракрасных (ИК) датчиков, Приемники активных ИК датчиков реагируют на поток излучения в видимом и инфракрасном участке спектра и могут с успехом применяться для измерения освещенности в контролируемой зоне. Это позволяет использовать ИК датчик в качестве комбинированного первичного преобразователя, способного регистрировать как движение так и освещенность в зоне контроля. Наибольший интерес представляет исследование возможности применения в устройствах энергосбережения ИК датчиков рефлектометрического типа, у которых источник излучения (ИИ) и фотоприемник (ФП) расположены в одной плоскости. Поток излучения ИИ непосредственно на ФП не попадает, а «полезный» сигнал об изменении положения объекта формируется на выходе ФП за счет модуляции отраженного потока излучения ИИ.

Экспериментальные исследования прототипа активного ИК-датчика, в котором в качестве ФП использовался фотодиод ФД611 со встроенным светофильтром и собирающей линзой, показали: • При расстоянии от плоскости ИИ и ФП до объекта (площадь 1кв.м.) около 2 м

«паразитный» сигнал внешней засветки от дневного и искусственного освещения может превышать «полезный» сигнал, отраженный от объекта более чем в 300 раз.

• «Паразитный» сигнал имеет ярко выраженную постоянную и переменную составляющие с частотой питания лампы искусственного освещения.

• При уменьшении расстояния между объектом и плоскостью расположения ИИ и ФП, «полезный» сигнал нарастает по квадратичной зависимости.

283

• Достоверная регистрация «полезного» отклика от объекта, расположенного более чем в 3-х метрах от фотоприемника, возможна при работе ИИ в импульсном режиме с пиковой мощностью 1 Вт.

• Конструкция чувствительного элемента ИК-датчика должна разрабатываться исходя из диаграммы направленности и количества ИИ, диаграммы направленности ФП и конфигурации зоны контроля.

Полученные результаты составили основу для разработки структурной схемы макета устройства энергосбережения на базе активного ИК-датчика рефлектометрического типа. Алгоритм работы устройства предполагает два цикла измерений одинаковой длительности, равной периоду внешней засветки от искусственного освещения. В первом цикле «паразитный» сигнал ФП оцифровывается (дискретность – 500 мкс), измеренные значения сохраняются в памяти устройства и могут использоваться для оценки уровня освещенности в зоне контроля. Во втором цикле измерений накопленные значения «паразитного» сигнала, «воспроизводятся» с помощью ЦАП, и поступают на один из входов разностного усилителя, на второй вход которого подается сигнал с ФП. В точке максимума «паразитного» сигнала, найденной в первом цикле измерений, формируется импульс (500 мкс) включения ИИ, и значение выходного сигнала разностного усилителя, который фактически и составляет «полезный» сигнал, также сохраняется в памяти устройства. Информация о движении объекта рассчитывается по изменению «полезного» сигнала за некоторый промежуток времени. Увеличение площади зоны контроля легко достигается увеличением числа ИИ при соответствующем увеличении циклов измерений.

Испытания макета устройства показали, что активный ИК-датчик в сочетании с предложенным методом компенсации внешней засветки при регистрации движения может с успехом использоваться в качестве универсального первичного преобразователя в устройствах энергосбережения с зонами охвата до 5 метров.

284

С О Д Е Р Ж А Н И Е C O N T E N T S

I ЧАСТЬ PART I

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ В ОБРАЗОВАНИИ И НАУКЕ

INFORMATION TECHNOLOGIES AND TELECOMMUNICATIONS IN EDUCATION AND SCIENCE

1. ЭЛЕКТРОННЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ РЕСУРСЫ

ELECTRONIC EDUCATIONAL RESOURCES ФЕДЕРАЛЬНАЯ СИСТЕМА ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ: ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ПАРАДИГМА КАЧЕСТВА В СФЕРЕ ОБРАЗОВАНИЯ М.В. Булгаков, Е.Г. Гридина, А.Д. Иванников, В.А. Старых, А.Н. Тихонов…………………9 О ПЕРСПЕКТИВАХ РАЗВИТИЯ ЕДИНОЙ КОЛЛЕКЦИИ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ (АДРЕС HTTP://SCHOOL-COLLECTION.EDU.RU) А.Н. Тихонов, А.Д. Иванников, Е.Г. Гридина, В.А. Сажин, И.И. Чиннова…………………..13 О ПОСЕЩАЕМОСТИ САЙТА ЕДИНОЙ КОЛЛЕКЦИИ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ И.И. Чиннова, Д.С. Лысенко……………………………………………………………………..16 ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА «ЕДИНОЕ ОКНО ДОСТУПА К ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ РЕСУРСАМ»: ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ А.Г. Абрамов, А.В. Сигалов, М.Б. Булакина…………………………………………………....19 ОТКРЫТАЯ СИСТЕМА ПОИСКА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ М.В. Булгаков, С.С. Внотченко…………………………………………………………………..21 МОДЕЛЬ КУРСА ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ И СРЕДСТВА РЕАЛИЗАЦИИ В СИСТЕМЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ E-LEARNING SUITE В.Д. Горячев, Н.А. Борисов, П.А. Рогов…………………………………………………………23 ЭЛЕКТРОННЫЕ БИБЛИОТЕКИ ДЛЯ ОБРАЗОВАНИЯ А.А. Андрианова, Т.С. Маркарова……………………………………………………………….25 ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОСТРАНСТВА РЕСПУБЛИКИ КАРЕЛИЯ Н.С. Рузанова, Л.З. Байтимиров, А.Г. Власова, А.Г. Марахтанов, О.Ю. Насадкина…………29 СИСТЕМА ДЛЯ ON-LINE ТЕСТОВ – VIRTUALTEST К.М. Спиров, К. Великов, М.К. Илиева, Р.Зл. Златанова-Великова…………………………...32 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АДАПТИРУЕМЫХ ВИРТУАЛЬНЫХ И ГИБРИДНЫХ ЛАБОРАТОРИЙ В СИСТЕМЕ СРЕДНЕГО, ВЫСШЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ Я. Чернер…………………………………………………………………………………………...34 ПРОБЛЕМЫ ОРГАНИЗАЦИИ РАЗРАБОТКИ ЭЛЕКТРОННЫХ ИЗДАНИЙ И.Г. Кревский………………………………………………………………………………………37 О РЕСУРСАХ ПО ПРЕДМЕТАМ «РУССКИЙ ЯЗЫК» И «ЛИТЕРАТУРА» В ЕДИНОЙ КОЛЛЕКЦИИ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ (HTTP://SCHOOL-COLLECTION.EDU.RU) О.В. Мурашева, Е.Н. Деркачева………………………………………………………………….39

2. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ И НАУКЕ INFORMATION TECHNOLOGIES IN EDUCATION AND SCIENCE

ПРИМЕНЕНИЕ CALS-ТЕХНОЛОГИЙ В СИСТЕМЕ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА ГОСУДАРСТВЕННЫХ УНИВЕРСИТЕТОВ А.Н. Тихонов, Ю.В. Полянсков, Л.В. Кузнецова, А.В. Николаев, А.К. Скуратов…………….41

285

РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ОЦЕНКИ И КОНТРОЛЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА РЕАЛИЗАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ Ю.В. Полянсков, Б.М. Костишко, С.Б. Бакланов, С.Г. Новиков, С.Ю. Морозов…………….43 СНИЖЕНИЕ РИСКОВ В ПОЛУЧЕНИИ КАЧЕСТВЕННОГО ВЫСШЕГО ТЕХНИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ Б.В. Палюх, В.В. Белов, С.В. Большаков………………………………………………………..45 ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОРТАЛ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ УЧЕБНО-НАУЧНОГО ПРОЦЕССА К.Е. Афанасьев, А.В. Демидов…………………………………………………………………..47 СХЕМА ДОСТУПА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ РЕГИОНА К ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ИНФОРМАЦИОННЫМ РЕСУРСАМ В.Б. Механов………………………………………………………………………………………49 СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОЗДАНИИ ВИРТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ УДАЛЕННОГО ДОСТУПА В ИНЖЕНЕРНОЙ ПОДГОТОВКЕ И НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Ю.Ф. Гортышов, С.А. Михайлов…………………………………………………………………52 ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СФЕРЕ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ЮЖНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА Л.А. Крукиер, Г.В. Муратова, С.А. Лазарева……………………………………………………58 СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИК ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В УПРАВЛЕНИИ И НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ ВУЗА Г.В. Муратова, Л.А. Крукиер, А.А. Букатов, В.А. Кондратенко……………………………….60 ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ВУЗА Г.В. Муратова, В.А. Кондратенко, Т.М. Кияшко, О.Д. Орехова, Г.В. Щетинин……………...62 КОМПЛЕКС ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОБРАБОТКИ, ХРАНЕНИЯ И ВЫДАЧИ ЭЛЕКТРОННЫХ ДОКУМЕНТОВ В РОССИЙСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ БИБЛИОТЕКЕ А.И. Вислый, П.С. Березовский…………………………………………………………………..66 ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ОРГАНИЗАЦИИ ДОСТУПА К ПРОИЗВЕДЕНИЯМ В ЦИФРОВОЙ ФОРМЕ, ЗАЩИЩЁННЫМ АВТОРСКИМ ПРАВОМ А.И. Вислый, Д.А. Семячкин……………………………………………………………………..68 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБНОСТЕЙ В СПЕЦИАЛИСТАХ НА РЫНКЕ ТРУДА ПРИ ЭНЕРГОСЫРЬЕВОМ И ИННОВАЦИОННОМ СЦЕНАРИЯХ НА ПРИМЕРЕ ВЛАДИМИРСКОЙ ОБЛАСТИ С.М. Аракелян, Е.А. Архипова, И.А. Блохина, А.В. Духанов, В.В. Морозов, О.Н. Позднякова, В.Г. Прокошев…………………………………………………………………70 РЕШЕНИЕ ВОПРОСОВ ОПТИМИЗАЦИИ РЕГИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ НА ОСНОВЕ КОНЦЕПЦИИ «НАЦИОНАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА» С ПРИМЕНЕНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ С.М. Аракелян, А.В. Духанов, О.А. Назарова, А.М. Николаева, В.Г. Прокошев, Ю.В. Шленов……………………………………………………………………………………….72 ЭФФЕКТИВНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ РЕСУРСОВ НИР ВУЗА С ПРИМЕНЕНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ С.М. Аракелян, В.А. Гаврилова, А.В. Духанов, О.Н. Позднякова…………………………….74 ОТРАСЛЕВОЙ ЦЕНТР МОНИТОРИНГА И СЕРТИФИКАЦИИ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАМОТНОСТИ И ИКТ-КОМПЕТЕНТНОСТИ В СИСТЕМЕ ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ А.К. Скуратов, Е.К. Хеннер, С.А. Бояшова, В.В. Ярных, Н.А. Пашовкина………………......76 ОБЪЕДИНЕННЫЙ ЕВРОПЕЙСКИЙ ПРОЕКТ 2006. ИНФОРМАЦИОННЫЕ И КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ В РОССИЙСКИХ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ (JEP_27081_2006) А.К. Скуратов, Е.В. Захаревич, Н.А. Пашовкина……………………………………………….78

286

ИНТЕГРИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ПОВЫШЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ РОССИЙСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ И СОДЕЙСТВИЯ ЭКСПОРТУ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ (ИАС ЭРО) О.К. Захарова, А.К. Скуратов…………………………………………………………………….80 ЭЛЕКТРОННЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ МОДУЛИ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ТРАЕКТОРИЙ ОБУЧЕНИЯ Д.В. Куракин………………………………………………………………………………………82 ПОВЫШЕНИЕ ПСИХОЛОГО-ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА В ВУЗЕ ПОСРЕДСТВОМ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ В.В. Кудинов………………………………………………………………………………………87 CAD/CAM СИСТЕМА ADEM В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ В.В. Силин…………………………………………………………………………………………89 IT-ТЕХНОЛОГИИ КАК СРЕДСТВО ПОДГОТОВКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНЫХ СПЕЦИАЛИСТОВ ДЛЯ АВТОМОБИЛЬНОЙ ОТРАСЛИ В.Г. Шибаков, Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, Г.В. Маврин………………………………..91 IT-ТЕХНОЛОГИИ КАК ОСНОВА КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА К ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТОВ ДЛЯ АВТОМОБИЛЬНОЙ ОТРАСЛИ Р.Г. Хабибуллин, И.В. Макарова, М.М. Фролов………………………………………………..93 ЭУМКД «ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ И ЭКОНОМИКЕ» НА БАЗЕ РЕШЕНИЙ SAP Н.И. Куракина……………………………………………………………………………………..95 ПЕРЕДОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА БАЗЕ ТЕХНОЛОГИЙ Apple ДЛЯ НОВОГО КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАНИЯ М.И. Зайдфодим, Д.Р. Лулакова………………………………………………………………….97 АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ В СИСТЕМЕ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА ВУЗА И ИХ ВЛИЯНИЕ НА УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС И.Н. Желбаков, И.М. Крепков, А.И. Попов……………………………………………………..99 О СПОСОБАХ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФУНКЦИЙ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ ДЛЯ ВНЕСЕНИЯ АДАПТИВНОСТИ В КОМПЬЮТЕРНЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ ПРОГРАММЫ К.К. Дауренбеков, Э.В. Калинина, И.В. Ретинская…………………………………………….101 ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ СРЕДА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ И РАБОТОДАТЕЛЕЙ А.А. Вучкович, Е.И. Пудалова…………………………………………………………………..103 ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ ЦЕНТРА MULTICAST-ВЕЩАНИЯ А.А. Сытник, С.В. Папшев, С.С. Хачатурян, Г.А. Сумина……………………………………105 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИКТ В РАБОТЕ С ОДАРЕННЫМИ ДЕТЬМИ Н.А. Бабиева………………………………………………………………………………………107 МЕТОДОЛОГИЯ ВИЗУАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ КАК ИНСТРУМЕНТ ОРГАНИЗАЦИИ ПОДДЕРЖКИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА А.И. Власов, О.Е. Кирбабин, А.С. Шепель……………………………………………………..110 ЭЛЕКТРОННОЕ ХРАНИЛИЩЕ НОВОСТНОЙ ИНФОРМАЦИИ В.П. Носов………………………………………………………………………………………...112 ПОДХОДЫ К СОЗДАНИЮ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАНИЯ ГИМНАЗИИ Е.Д. Воронцов, Е.Ю. Казакова, Ю.В. Киракозов, Т.Ф. Пономарева, А.Ф. Шатров………….114 РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ МОНИТОРИНГА ИКТ Б.Л. Линецкий, М.С. Заботнев…………………………………………………………………..117 ИНТЕРАКТИВНАЯ ПЛАТФОРМА КОММЕРЦИАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ М.Б. Булакина, А.Б. Плосковитов……………………………………………………………….119 «АБИТУРИЕНТУ 2008» - НОВЫЙ РАЗДЕЛ ФЕДЕРАЛЬНОГО ПОРТАЛА «РОССИЙСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ» М.Б. Булакина, Н.В. Мельниченко, В.В. Старов……………………………………………….121

287

ОТКРЫТЫЙ ФОРУМ ПО ОБСУЖДЕНИЮ УЧЕБНИКОВ А.И. Виноградов, И.С. Горянский, Е.А. Сенькина, А.П. Смоляков………………………….123 РАЗВИТИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ ВЕБСЕРВИСОВ MAPGRAMS С.Н. Ивакин……………………………………………………………………………………….128 РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАНИЕМ А.В. Бакланов……………………………………………………………………………………..130 О ВНЕШНЕЙ И ВНУТРЕННЕЙ АДАПТИВНОСТИ КОМПЬЮТЕРНЫХ ОБУЧАЮЩИХ ПРОГРАММ К.К. Дауренбеков…………………………………………………………………………………132 РАЗВИТИЕ СЕРВИСОВ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ WEB-ИНТЕРФЕЙСОВ НА ПОРТАЛЕ «РОССИЙСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ» А.А. Рогачев………………………………………………………………………………………134 ГИБКАЯ МОДЕЛЬ ХРАНЕНИЯ И ИМПОРТА XML ДАННЫХ, РАЗРАБОТАННАЯ ДЛЯ ПОРТАЛА “НИД” С.В. Ефремов……………………………………………………………………………………..136 ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДСИСТЕМА «РАБОЧИЕ МЕСТА» Э.Е. Блажнов, А.Н. Синяев………………………………………………………………………138 ПРОБЛЕМЫ МЕЖЛИЧНОСТНОГО ОБЩЕНИЯ В ИНТЕРНЕТ Е.М. Ижванова……………………………………………………………………………………140 УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ, ПОРОЖДАЕМЫМИ ПРИМЕНЕНИЕМ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ ВУЗА Г.Н. Чусавитина…………………………………………………………………………………..142 АУДИОВИЗУАЛЬНЫЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБУЧЕНИИ К.М. Спиров………………………………………………………………………………………144 МОДЕЛЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРАВ ДОСТУПА В ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛАХ Н.В. Курмышев…………………………………………………………………………………...146 РАЗВИТИЕ И КОНТЕНТНОЕ СОПРОВОЖДЕНИЕ ЭЛЕКТРОННОГО КАТАЛОГА УЧЕБНЫХ ИЗДАНИЙ, УЧЕБНОГО И ЛАБОРАТОРНОГО ОБОРУДОВАНИЯ, ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ Г.Ю. Аршеневская, Е.Г. Гридина……………………………………………………………….149 СОЗДАНИЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И СТАТИСТИКИ ЭЛЕКТРОННОГО КАТАЛОГА УЧЕБНЫХ ИЗДАНИЙ, УЧЕБНОГО И ЛАБОРАТОРНОГО ОБОРУДОВАНИЯ, ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ А.А. Агейкин, О.О. Кузнецова………………………………………………………………….151 ИННОВАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ В ОБРАЗОВАНИИ В.П. Кулагин, Ю.М. Кузнецов………………………………………………………………….153 РЕКОНСТРУКЦИЯ 3-МЕРНОЙ МОДЕЛИ ГОЛОВЫ ПО ДВУМ ОРТОГОНАЛЬНЫМ ВИДАМ П.Б. Панфилов, Х. Савран……………………………………………………………………….155 РАЗРАБОТКА РУБРИКАТОРА «ОБОРУДОВАНИЕ» ЭЛЕКТРОННОГО КАТАЛОГА УЧЕБНЫХ ИЗДАНИЙ, УЧЕБНОГО И ЛАБОРАТОРНОГО ОБОРУДОВАНИЯ, ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ С.А. Ежов…………………………………………………………………………………………159

3. ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ СЕТИ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ TELECOMMUNICATION NETWORKS IN SCIENCE AND EDUCATION

РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ВЫВОДА КРИТЕРИЕВ СТРУКТУРНОЙ СЛОЖНОСТИ С.С. Толстых, Р.В. Лопунов, С.В. Чепурнов, В.Е. Подольский……………………………….160 НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ СЕТЕВОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В ДИНАМИЧЕСКИХ СЕТЯХ С.М. Аракелян, М.Ю. Звягин, Д.С. Милованов, В.Г. Прокошев, П.Ю. Шамин……………..163

288

РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ ВИРТУАЛИЗАЦИИ МАГИСТРАЛИ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СЕТИ ЮФО РФ А.А. Букатов, Л.А. Крукиер, О.В. Шаройко……………………………………………………165 СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТЬЮ Ю.В. Гугель, Ю.Л. Ижванов…………………………………………………………………….167 ИНФОРМАЦИОННО – ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ СЭБ ЮГРЫ К.И. Бушмелева, И.И. Плюснин, С.М.Сысоев, П.Е. Бушмелев………………………………171 ЛИДАРНАЯ СЕТЬ ЮГРЫ – «U–LiNet» И.И. Плюснин, А.В. Ельников, К.И. Бушмелева………………………………………………174 ВЕРОЯТНОСТНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА СВЯЗИ ПО ПОТЕРЯННЫМ ПАКЕТАМ Э.В. Калинина, И.В. Ретинская, Д.А. Серова…………………………………………………..176 КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД К ФИЛЬТРАЦИИ НЕЖЕЛАТЕЛЬНОГО ПОЧТОВОГО ТРАФИКА В НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СЕТЯХ А.Б. Козлов………………………………………………………………………………………..178 СЕРВИСЫ РЕГИОНАЛЬНОЙ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ Б.Е. Левицкий……………………………………………………………………………………..180 АРХИТЕКТУРА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫМИ СЕТЯМИ Ю.Л. Леохин………………………………………………………………………………………182

4. ПОДГОТОВКА КАДРОВ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОГО СООБЩЕСТВА. МЕСТО СЕРТИФИКАЦИОННЫХ ПРОГРАММ ВЕНДОРОВ В СИСТЕМЕ НЕПРЕРЫВНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В ВУЗЕ В

ОБЛАСТИ ИКТ PERSONNEL TRAINING FOR INFORMATION COMMUNITY.

PLACE OF CERTIFIED VENDOR PROGRAMS IN THE SYSTEM OF CONTINUOUS VOCATIONAL EDUCATION

IN HIGH SCHOOL IN ICT FIELD РЕЗУЛЬТАТЫ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА МГТУ ИМ. Н.Э. БАУМАНА «ИНФОРМАЦИОННО-ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПОДГОТОВКЕ КАДРОВ ПО ПРИОРИТЕТНЫМ НАПРАВЛЕНИЯМ РАЗВИТИЯ НАУКИ, ТЕХНОЛОГИЙ И ТЕХНИКИ» С.В. Коршунов, Е.В. Винокурова, Е.В. Дербенев……………………………………………..184 СОЗДАНИЕ И РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ ИКТ А.О. Кривошеев, С.С. Фомин……………………………………………………………………187 ПОДГОТОВКА КАДРОВ В ОБЛАСТИ CALS-ТЕХНОЛОГИЙ НА БАЗЕ УГАТУ Р.А. Бадамшин, В.В. Мартынов…………………………………………………………………189 ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РЕАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ НИЖЕГОРОДСКОГО ГОСУНИВЕРСИТЕТА В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В.И. Швецов, В.П. Гергель………………………………………………………………………191 ПОДГОТОВКА КОНКУРЕНТОСПОСОБНЫХ IT – СПЕЦИАЛИСТОВ Л.К. Радионова……………………………………………………………………………………194 ФИЛОСОФИЯ УПРАВЛЕНИЯ В ИНФОРМАЦИОННОМ ОБЩЕСТВЕ И ПОДГОТОВКА МЕНЕДЖЕРОВ А.Ю. Сидоров…………………………………………………………………………………….196 ПОДГОТОВКА БУДУЩИХ ПЕДАГОГОВ-ГУМАНИТАРИЕВ ДЛЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ИНФОРМАЦИОННОМ СООБЩЕСТВЕ Е.Н. Гусева………………………………………………………………………………………..198

289

ПОДГОТОВКА КАДРОВ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРОЕКТИРОВАНИЯ, ПРОИЗВОДСТВА И ЭКСПЛУАТАЦИИ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ М.Б. Гузаиров, Р.А. Бадамшин………………………………………………………………….200 ПОДГОТОВКА КАДРОВ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ДВУХУРОВНЕВОЙ СИСТЕМЫ ОБУЧЕНИЯ Г.Л. Ежова………………………………………………………………………………………...202 ПРОГРАММА SOFTLINE ACADEMY ALLIANCE ДЛЯ РОССИЙСКИХ ВУЗОВ А.И. Степанов, А. Ларшин………………………………………………………………………204 ОПЫТ И НАПРАВЛЕНИЯ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ВЕНДОРОВ И УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИХ ОБЪЕДИНИЙ ВУЗОВ В СФЕРЕ ИКТ А.Ю. Филиппович………………………………………………………………………………..206 ПОДГОТОВКА КАДРОВ: ПОИСК ЭФФЕКТИВНЫХ ФОРМ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ИТ-КОМПАНИЙ И ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ Н.Д. Челышев……………………………………………………………………………………..208 «ORACLE ACADEMY» РАСШИРЯЕТ СОТРУДНИЧЕСТВО С ВУЗАМИ Ю.М. Горвиц……………………………………………………………………………………...211 РОЛЬ И МЕСТО ПЕРЕДОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРИ ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТОВ Н.Г. Кварацхелия, И.В. Кобизская, Ю.В. Платонов…………………………………………...212 КОМПЕТЕНТНОСТНЫЙ ПОДХОД В РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММ ОБУЧЕНИЯ И СЕРТИФИКАЦИИ MICROSOFT И ПРЕДОСТАВЛЕНИЕ ЭТИХ РЕСУРСОВ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ УЧРЕЖДЕНИЯМ ЧЕРЕЗ ПРОГРАММУ MICROSOFT IT ACADEMY Н.С. Вольпян……………………………………………………………………………………..215

II ЧАСТЬ PART II

КАЧЕСТВО. ИННОВАЦИИ. ОБРАЗОВАНИЕ QUALITY. INNOVATIONS. EDUCATION

ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТВОВ В ОБЛАСТИ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА: ОПЫТ, ПРОБЛЕМЫ, ПЕРСПЕКТИВЫ В.Н. Азаров, Д.Р. Кембелл………………………………………………………………………218 ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ПРОГРАММЫ БАКАЛАВРОВ И МАГИСТРОВ В УСЛОВИЯХ УРОВНЕВОЙ СИСТЕМЫ ПОДГОТОВКИ И.Н. Бородулин…………………………………………………………………………………..221 ИННОВАЦИОННЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ В СИСТЕМЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КАК СРЕДСТВО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА (ОПЫТ КЕМЕРОВСКОЙ ОБЛАСТИ) Т.С. Панина……………………………………………………………………………………….223 РАЗВИТИЕ СМК ДЛЯ ГАРАНТИИ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАНИЯ А.С. Курылев, Э.А. Зелетдинова………………………………………………………………..225 ИНФОРМИРОВАНИЕ ОБЩЕСТВЕННОСТИ - ВАЖНЫЙ ЭЛЕМЕНТ СИСТЕМЫ КАЧЕСТВА ВУЗА С.В. Кортов, И.Ф. Кругленко, В.Ю. Малыгин………………………………………………….227 ПРОБЛЕМЫ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАНИЯ А.Г. Сергеев, В.В. Баландина, Е.А. Баландина…………………………………………………229 РЫНОК ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ И КАЧЕСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И.И. Антонова, А.В. Тимирясова………………………………………………………………..232 НАУЧНО–МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ФЕДЕРАЛЬНО–РЕГИОНАЛЬНОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫМ ОБРАЗОВАНИЕМ В ХАНТЫ–МАНСИЙСКОМ АВТОНОМНОМ ОКРУГЕ Т.Д. Карминская………………………………………………………………………………….235

290

ФОРМИРОВАНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПОЛИТИКИ, ОРИЕНТИРОВАННОЙ НА ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНА Т.Д. Карминская, О.Ф. Шапкина……………………………………………………………….237

III ЧАСТЬ PART III

ДАТЧИКИ И ПРЕОБРАЗОВАТЕЛИ ИНФОРМАЦИИ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ, ИЗМЕРЕНИЙ И УПРАВЛЕНИЯ

SENSORS AND CONVERTERS OF THE INFORMATION OF MONITORING SYSTEMS, MEASUREMENTS AND MANAGEMENT

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ИЗМЕРЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ДАТЧИКАХ И СИСТЕМАХ А.Ф. Каперко……………………………………………………………………………………..239 МЕТРОЛОГИЯ И СТАНДАРТЫ В ОБЛАСТИ НАНОТЕХНОЛОГИЙ В.И. Троян, П.А. Красовский, М.А. Пушкин, В.Д. Борман…………………………………..241 ФРАКТАЛЬНЫЙ ШУМОВОЙ ТЕСТ-СИГНАЛ В ЗАДАЧЕ ДИАГНОСТИКИ – ИДЕНТИФИКАЦИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ РАДИОФИЗИЧЕСКОГО УСТРОЙСТВА А.Н. Кудинов, А.Н. Катулев, Г.М. Соломаха…………………………………………………..243 МИКРОМЕХАНИЧЕСКИЙ ДАТЧИК СКОРОСТИ Т.Г. Нестеренко, И.В. Плотникова……………………………………………………………...254 ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА “DIATERM” И.А. Иванов, С.П. Сулейманов, Р.И. Увайсов, С.У. Увайсов…………………………………256 ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ АВТОМОБИЛЬНОГО БОРТОВОГО КОМПЬЮТЕРА Е.В. Головенков, С.В. Дегтярев, А.В. Медведев……………………………………………….258 СПОСОБ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ И КОРРЕКЦИИ РАДИАЛЬНОЙ ДИСТОРСИИ ВИДЕОДАТЧИКОВ В.С. Титов, М.И. Труфанов, Е.И. Бугаенко…………………………………………………….260 КОМПЛЕКС ПОДСПУТНИКОВОГО МОНИТОРИНГА АТМОСФЕРЫ И.И. Плюснин, К.И. Бушмелева, А.В. Ельников, А.П. Чайковский, П.Е. Бушмелев………..262 ЕМКОСТНОЙ МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ НЕФТЯНЫХ СРЕД А.Г. Заводовский, А.М. Фадеев, С.А. Конев…………………………………………………...265 СВЧ МЕТОД ЛИКВИДАЦИИ УГЛЕВОДОРОДНЫХ ОТЛОЖЕНИЙ В СКВАЖИНАХ И ТРУБОПРОВОДАХ А.Г. Заводовский, С.М. Сысоев, А.М. Фадеев…………………………………………………267 ЯМР – КОНТРОЛЬ СТЕПЕНИ ОЧИСТКИ ВОДЫ А.Г. Заводовский, Л.С. Поденко………………………………………………………………..269 ЭПР-МЕТОД КОНТРОЛЯ ПАРАМАГНИТНЫХ ПРИМЕСЕЙ В НЕФТЯНЫХ СИСТЕМАХ Ф.Г. Унгер, В.А. Табарин, В.П. Иконников, Н.А. Банин……………………………………...271 ИНТЕРФЕРЕНЦИОННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ МАЛЫХ УГЛОВЫХ ПЕРЕМЕЩЕНИЙ А.А. Аль-Ядуми, С.В. Дегтярев…………………………………………………………………273 ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННАЯ СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ЧИСЕЛ КОЛЕСА РУЛЕТКИ С.В. Дегтярев, С.Ю. Мирошниченко, С.И. Коростелев……………………………………….275 БЫСТРОДЕЙСТВУЮЩИЙ ДАТЧИК ПОЛОЖЕНИЯ ЗРАЧКА В.С. Титов, Е.Б. Болецкий, М.И. Труфанов…………………………………………………….276 УСТРОЙСТВО ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ ВИДЕОДАТЧИКА ПРИ ЭНДОСКОПИИ В.С. Титов, М.И. Труфанов, А.Н. Стрелкова, А.А. Степченко………………………………..277

291

ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ MESH-СЕТЕЙ НА БАЗЕ ТЕХНОЛОГИИ ZIGBEE В ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СРЕДАХ Г.В. Репин, М.Ю. Кузнецов……………………………………………………………………..279 УМЕНЬШЕНИЕ ЕМКОСТИ МЕЖДУ ОБМОТКАМИ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ УГЛА ПОВОРОТА С.Н. Сафонов, Ю.И. Козлов……………………………………………………………………..280 АКТИВНЫЙ ИК ДАТЧИК РЕГИСТРАЦИИ ДВИЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ Ю.И. Гудков, А.Л. Тув, А.А. Шехурдин………………………………………………………..282 СОДЕРЖАНИЕ…………………………………………………………………………………..284