Учреждение Российской академии образования «Институт информатизации образования» УТВЕРЖДАЮ
реклама
ГОСУДАРСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ НАУК РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ ОБРАЗОВАНИЯ Учреждение Российской академии образования «Институт информатизации образования» УТВЕРЖДАЮ Директор ИИО РАО _____________ /И.В. Роберт/ «___»_____________2011 г. м.п. РЕКЛАМНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ Комплекс процедур для формализации экспертной информации о факторах, влияющих на развитие образовательного процесса, для автоматизированной системы мониторинга качества внутрифирменной подготовки .45392457.00184-01 99 01 Листов 24 Разработчики: _____________/Данилюк С.Г./ ___________/Силантьев М.И./ 25.03.2011> Москва 2011 2 .45392457.00184-01 99 01 ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы. На фоне снижения роли ВУЗов в подготовке специалистов должного уровня, возрастает роль мер компенсационного действия. Одной из таких рода мер является создание центров внутрифирменной подготовки специалистов. Процесс внутрифирменной подготовки является важной составной частью целенаправленной деятельности компании в ее стремлении к развитию своего бизнеса. В современных условиях уровень качества на каждом направлении деятельности компании во многом определяется качеством соответствующих специалистов. Объективными внутрифирменной факторами, подготовки, определяющими которая является одной важность из форм реализующей идею непрерывного образования, являются: 1) активная динамика видов и форм работ (функциональных требований), которая определяется внедрением новой техники, технологий, производством современных товаров, а также ростом коммуникационных возможностей и которая не может быть обеспечена базовым вузовским образованием; 2) открытость рынка труда, позволяющая специалистам реализовать в различных регионах мира, испытывающих дефицит рабочей силы; 3) высокая динамика развития технологий и активная информатизация общества; 4) экономические факторы развития фирмы, для которой становится более выгодно повышение отдачи от уже работающих сотрудников на основе их непрерывного обучения, чем привлечение новых работников. Под внутрифирменной подготовкой в данной работе понимается целенаправленная и систематическая образовательная деятельность по развитию и совершенствованию тех теоретических знаний, практических умений и навыков, которые определяются профессиональной 3 .45392457.00184-01 99 01 деятельностью специалиста, обладание которыми в достаточной степени гарантирует должный уровень выполнения работником компании своих служебных обязанностей и решения проблем, возникающих в процессе его профессиональной деятельности. Важность рассматриваемой в рамках данной работы исследования подтверждается и тем, большим вниманием, которое уделяется ведущими транснациональными корпорациями к внутрифирменному обучению персонала. Затраты на внутрифирменную подготовку кадров (обучение и определение эффективности обучения) в 80-х гг. на составили [91]: «IBM» – 750 млн. долл. (5% затрат на оплату труда); «Дженерал электрик» – 260 млн. долл. (2%), «Ксерокс» – 257 млн. долл. (4%), «Текас инструментс» – 45 млн. долл. (3,5%), «Моторолла» – 42 млн. долл. (2,6%). Суммы даны без учета зарплаты работников, проходивших обучение, если их учесть, суммы почти удвоятся. В среднем по программам подготовки фирмы США тратят 263 долл. на одного работника. В целом затраты на внутрифирменное обучение вполне сопоставимы с затратами на государственные и частные школы (среднее и высшее образование) – примерно 350 млрд. долл. Следует представляет отметить, собой характеризующее что качество комплексное, степень его подготовки специалиста, многофакторное пригодности, отвечающая свойство, запросам потребителя, обеспечиваемое внутрифирменной подготовкой, которая целенаправленно и систематически совершенствует знания, практические умения и навыки, которые определяются профессиональной деятельностью специалиста, обладание которыми в достаточной степени гарантирует должный уровень выполнения работником компании своих служебных обязанностей и решения проблем, возникающих в процессе его профессиональной деятельности. 4 .45392457.00184-01 99 01 Одним из важнейших направлений обеспечения качества подготовки специалистов является мониторинг качества образования, как процедура констатации уровня достигнутых результатов образовательной системы и оценки степени его соответствия заявленным целям функционирования. Термин «мониторинг», как это отмечено в [30], пришел в педагогику из экологии и социологии. В экологии мониторинг – это непрерывное наблюдение за состоянием окружающей среды с целью предупреждения нежелательных отклонений по важнейшим параметрам. В социологии мониторинг подразумевает отслеживание небольшого числа показателей, отражающих состояние социальной среды. В педагогике это новое перспективное направление, разрабатываемое в исследованиях А.А. Кузнецова [32], М.В. Рыжакова [61], С.Е. Шишова, А.В. Баранникова, А.Н. Майорова и др., посредством которого возможно способствовать повышению качества образования во всех его основных составляющих. Таким образом, если контроль качества применяется для обозначения, как правило, внешних процедур оценки качества, ориентированных на достижение некоторого ожидаемого уровня качества, то мониторинг качества [27] подразумевает процессы непосредственной оценки или отслеживания тех или иных критериев или индикаторов качества, определяет «уровень» качества, связан также с оценкой эффективности материальных вложений. В решении задач повышения эффективности внутрифирменной подготовки деятельности организация специалистов значительную образовательных которых роль подразделений предполагает разработку играет фирмы, мониторинг рациональная специализированных информационно-аналитических систем реализующих механизм полной и достоверной оценки. Вопросы совершенствования процедуры оценки образовательной и научной деятельности ВУЗов рассматривались в трудах Овчарова В.И., 5 .45392457.00184-01 99 01 Монфор А.О., Покровского В.А., Деркача Г.М., Рубанова А.Ю. и других ученых. Однако, во-первых, полученные в их исследованиях результаты не могут быть в прямой постановке использоваться для решения задачи мониторинга процесса внутрифирменной подготовки специалистов из-за различий в специфике деятельности, а во-вторых, в их работах практически не рассматривались проблемы формализации экспертной информации, а также проблемы автоматизации процедур оценки эффективности образовательной деятельности. Следовательно дальнейшие исследования в данной области являются актуальными. Необходимость использования информационных технологий для повышения эффективности деятельности высших учебных заведений рассматривались в трудах: И.В.Роберт, О.А.Козлова В.И. Громыко, К.К. Колина, Ю.А Романенко, А.Я. Савельева, Б.А. Сазонова, и многих других специалистов. использования Однако информационных необходимо технологий отметить, для что создания вопросы научно обоснованного методического аппарата мониторинга внутрифирменной подготовки специалистов исследованы недостаточно. Опираясь на исследования текущих публикация, посвященных проблеме обеспечения качества образовательного процесса в различных учебных заведениях [27], следует отметить, что для современного состояния проблемы мониторинга характерен ряд сложившихся противоречий, среди которых одной из основных является необходимость мониторинга качества образования как инструмента, обеспечивающего достоверной информацией участников педагогического процесса, при неразработанности формальных основ его практической реализации адекватных природе потенциально доступной информационной базы. Анализ существующих подходов к моделированию управления качеством образовательного процесса показывает, что модели, которые используются для описания процесса мониторинга или управления 6 .45392457.00184-01 99 01 образовательным образовательного свойственную процессом процесса) этому (качеством слабо процессу и функционирования учитывают неопределенность, проявляющуюся в нечеткости, неоднозначности исходной информации об этом процессе, поскольку эта информация в основном имеет экспертную природу. Поэтому необходимо разработать такую модель, которая смогла преодолеть необоснованный субъективизм (обусловленный директивностью и детерминизмом) существующих подходов. Обобщая вышеизложенное можно заключить, что научное исследование, посвященное разработке научно-методического комплекса моделей и алгоритмов экспертной оценки эффективности процесса внутрифирменной подготовки специалистов как основы построения и функционирования базы знаний информационно-аналитической системы мониторинга внутрифирменной подготовки специалистов следует признать а кт у а л ьн ым . Методологическую основу исследования составили достижения в области искусственного интеллекта, и в частности в области экспертных систем с нечеткой логикой. Большая заслуга в развитии искусственного интеллекта принадлежит американским, российским, французским и японским ученым: Л.Заде [20, Error! Reference source not found.], Э.В.Попову [22, 55], Д.А.Поспелову [48], Н.Нильсону [52], А.Н.Борисову [5, 53], А.Кофману [29], Х.Танака [49] и мн. др. Становится все более очевидным тот факт, что методы искусственного интеллекта являются наиболее мощным средством борьбы с неопределенностью различной природы. Таким образом, можно обоснованно утверждать, что актуальность темы работы обусловлена необходимостью решения важной практической задачи по созданию основы базы знаний информационно-аналитической 7 .45392457.00184-01 99 01 системы мониторинга процесса внутрифирменной подготовки специалистов. П р о б л е м на я с и т у а ц ия определяется противоречием между необходимостью организации эффективного мониторинга процесса внутрифирменной подготовки специалистов, с учетом максимально возможного объема доступной информации и отсутствием научнообоснованных моделей и алгоритмов формализации экспертной информации и использования ее в целях мониторинга. Ц е л ь ю ис с л е дова н ия является разработка научно обоснованной системы математических позволяющих моделей и алгоритмических подход к построению реализовать информационно-аналитической системы процедур, базы мониторинга знаний процесса внутрифирменной подготовки специалистов на основе нечетких и лингвистических переменных. О б ъе кт о м ис с л е до ва н и й информационно-аналитическая является системы база знаний мониторинга процесса внутрифирменной подготовки специалистов. П р е дм е т о м ис с л е до ва н ий являются модели и методы формализации и обработки экспертной информации для информационноаналитической подготовки системы специалистов мониторинга на основе процесса нечетких внутрифирменной и лингвистических переменных. Н а у ч на я з а да ч а состоит в разработке модели, алгоритмов и методик как научной и практической основы построения базы знаний информационно-аналитической системы мониторинга процесса внутрифирменной подготовки специалистов, позволяющей формализовать и обрабатывать экспертную информацию, на основе понятий нечеткой и лингвистической переменных. 8 .45392457.00184-01 99 01 З а да ч и ис с л е до ва н ия . На основе декомпозиции научной задачи могут быть сформулированы следующие задачи исследования: 1. Проведение анализа современных подходов к обеспечению качества подготовки специалистов и исследование проблемы мониторинга качества образования в аспекте информационных предпосылок математического моделирования. 3. Обоснование подхода к формализации информации для базы знаний информационно-аналитической экспертную информацию о состоянии системы, использующей мониторинга качества внутрифирменной подготовки специалистов. 4. Разработка вероятностно-лингвистической ситуационной модели для базы знаний информационно-аналитической системы мониторинга качества внутрифирменной подготовки специалистов, использующей экспертную информацию. 5. Разработка алгоритмов функционирования базы знаний информационно-аналитической системы мониторинга внутрифирменной подготовки специалистов, использующей экспертную информацию. 6. Моделирование функционирования базы знаний информационноаналитической системы поддержки принятия решений при мониторинге внутрифирменной подготовки специалистов, использующей экспертную информацию. О с но вн ые на у ч ны е результаты исследования, представляемые к защите: 1. Математическая модель мониторинга процесса внутрифирменной подготовки специалистов на основе нечеткого ситуативного подхода. 2. Алгоритм формирования решения при идентификации состояния процесса внутрифирменной подготовки специалистов на основе анализа экспертной информации, представленной вероятностно-лингвистическими ситуациями. хорошо определенными 9 .45392457.00184-01 99 01 3. Алгоритм формирования решения при идентификации состояния процесса внутрифирменной подготовки специалистов на основе анализа экспертной информации, представленной плохо определенными вероятностно-лингвистическими ситуациями. Д о с т о ве р но с т ь подтверждается результатов , логическим полученных обоснованием в исходных работе, положений разработанных научно-методических основ; обоснованной формулировкой задачи исследования; формулировкой вводимых в работе дефиниций; проведением компьютерного моделирования; обоснованностью основных ограничений, совпадением результатов вычислительного эксперимента с мнением экспертов. Н а у ч на я н о в из н а и т е о р е т ич е с ка я з на ч им о с т ь работы состоит: 1) в разработке математической модели мониторинга процесса внутрифирменной подготовки специалистов на основе нечеткого ситуативного подхода, позволяющей учитывать наряду с конкретной числовой информацией также и качественную информацию о состоянии внутрифирменной подготовки оценочными суждениями формализации экспертной процесса специалистов, экспертов; информации внутрифирменной о подготовки которая выражается 2) адаптации алгоритма существенных специалистов факторах на основе лингвистических переменных «ПРИЗНАК» и «ВЕРОЯТНОСТЬ»; 3) в разработке алгоритмов внутрифирменной идентификации подготовки вероятностно-лингвистической информации, представленной специалистов ситуации хорошо при и состояния на основе наличии плохо процесса понятия экспертной определенными вероятностно-лингвистическими ситуациями. П р а кт ич е с ка я з на ч им о с т ь работы обусловлена тем, что разработанные в ходе проведения исследований модель и процедуры являются научно-методической основой для реализации базы знаний 10 .45392457.00184-01 99 01 информационно-аналитической системы мониторинга внутрифирменной подготовки специалистов и позволяют на практике реализовать ее программный прототип. А п р о б а ц ия и пу б л и ка ци и по т е м е р а б о т ы. Результаты работы докладывались и обсуждались на Международной научнотехнической конференции «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества» [Error! Reference source not found., Error! Reference source not found.] (г. Москва), Всероссийской научнопрактической конференции «Информационные технологии в образовании, науке и производстве» [Error! Reference source not found.] (г. Серпухов), Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информатизации образования: региональный аспект» [Error! Reference source not found., Error! Reference source not found.] (г. Чебоксары), Научно-практической конференции «Информационные технологии в организации учебной деятельности курсантов/студентов профильных вузов» [Error! Reference source not found., Error! Reference source not found.] (г. Пермь). По теме о пу б л ик о ва но 18 работ, из них три публикации в изданиях, входящих в перечень ВАК («Метрология» ежемесячное приложение к научно-техническому журналу «Измерительная техника» [65, Error! Reference source not found.], «Информатика и образование» [70]). В не др е н ие результатов ис с л е до ва н ий . Результаты исследований внедрены: 1) в Отраслевом фонде алгоритмов и программ Государственного координационного центра информационных технологий Федерального агентства по образованию (Свидетельство об отраслевой регистрации разработки, 5356 от 02.12.2005 г.) [Error! Reference source not found.], 11 .45392457.00184-01 99 01 2) в учебном процессе Серпуховского военного института ракетных войск (г. Серпухов) в виде условий реализации педагогического эксперимента по мониторингу учебной деятельности. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Алиев Р.А. Управление производством при нечеткой исходной информации / Р.А.Алиев, А.Э.Церковный, Г.А.Мамедова . – М.: Энергоатомиздат, 1991. – 240 с. 2. Альгина М.В. Управление сбалансированным развитием в техническом вузе // Университетское управление. 2006. № 5(45). С. 12-21. 3. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 368 с. 4. Безъязычный В.Ф., Кононов В.А . Система качества ВУЗа как один из инструментов повышения эффективности учебного процесса. – 2007. – www.edu.ru. 5. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. – Рига: Зинатне, 1982. – 256 с. 6. Выявление экспертных знаний (процедуры и реализации) / О.И. Ларичев, А.И. Мечитов, Е.М.Мошкевич, Е.М.Фуремс. – М.: Наука, 1989. – 128 с. 7. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. – М.: Радио и связь, 1992. – 200 с. 8. Г л уд к и н О . П . Методы и устройства испытаний РЭС и ЭВС. – М.: Высш. шк., 1991. – 332 с. 12 .45392457.00184-01 99 01 9. Грабарь М.И. Проблема измерений и проверка гипотез при мониторинге результатов обучения // Стандарты и мониторинг, 2001. 10. Граничина О.А. Математические модели управления качеством образовательного процесса в вузе с активной оптимизацией. – 2006. – www.math.spbu.ru. 11. Гречников Ф.В., Колпаков В.А., Кузьмичев В.С., Ланский А.М., Пашков Д.Е., Сойфер В.А. Система управления качеством образования в университете на основе информационных технологий // Университетское управление. 2006. № 5(45). С. 92-97. 12. Данилюк С.Г. Вероятностно-лингвистический метод диагностирования. Учебное пособие. – Серпухов: МО РФ, 1998. – 96 с. 13. Данилюк С.Г. Упрощенный алгоритм оптимального покрытия булевых матриц. – МО РФ, 1994. – 17 с. – Деп. в ЦСИФ, 1994, № 7056. 14. Данилюк С . Г . , Р о м а н е н к о Ю .А . Метод формализации нечеткой информации для диагностической экспертной системы аппаратуры радиосвязи // Электросвязь. – 1997. – № 1. – С. 32 – 34. 15. Джордж Ф. Мозг как вычислительная машина. – М.: Изд-во «Иностранная литература», 1963. – 528 с. 16. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Проблемы системологии (проблемы теории сложных систем). – М.: «Советское радио», 1976. – 296 с. 17. Дубров А.М. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 176 с. 18. Ерофеев А.А., Поляков А.О. Интеллектуальные системы управления. – Санкт-Петербург.: Изд-во СПбГТУ, 1999. – 263 с. 19. Жукова М.А. Организация и управление образовательной деятельностью предприятий в новых условиях хозяйствования / 13 .45392457.00184-01 99 01 Автореферат диссертации канд. эконом. наук. – М.: Гос. академ. управл., 1997. – 24 с. 20. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – М.: Мир, 1976. – 168 с. 21. Захаров Ю.А, Москинов В.А. Основные пути повышения качества высшего образования // Университетское управление. 2005. № 1(34). С. 100 – 103. 22. Искусственный интеллект: Справочник: в 3-х кн. / Под ред. Э.В.Попова. – М.: Радио и связь, Кн.1: Системы общения и экспертные системы. – 1990. – 440 с. 23. ИСО 9000 – 4: 1993. Стандарты в области административного управления качеством. Часть 4. Руководство по управлению программой обеспечения надежности. 24. Испытания радиоэлектронной, электронно-вычислительной аппаратуры и испытательное оборудование: Учебное пособие для вузов / О.П.Глудкин, А.Н.Енгалычев, А.И.Коробов, Ю.В.Трегубов; под ред. А.И.Коробова. – М.: Радио и связь, 1987. – 272 с. 25. Казанский А.Г. Автоматизация подготовки специалистов на основе математического моделирования условий транспортных перевозок // «Информатика и образование». – Москва: Издательство «Образование и Информатика». – 2007. – № 4. – С. 125 – 127. 26. Клацки Р. Память человека, структуры и процессы. – М.: Мир, 1979. – 319 с. 27. Клычева Е.В., образовательного Меркулова процесса О.П. (уровень Обеспечение качества факультета) // Научно- методические материалы. – Волгоград: «Перемена». – 2000. –28 с. 14 .45392457.00184-01 99 01 28. Кортов С.В., Солонин С.И Развитие системы управления качеством образования в УГТУ // Университетское образование. – 2000. – № 3. – С. 42 – 45. 29. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. – М.: Радио и связь, 1982. – 432 с. 30. Кравцов С.С. Мониторинг качества образования http://cde.sakha.ru. 31. Краткая философская энциклопедия / Губский Е.Ф., Кораблева Г.В., Лутченко В.А. – М.: Издательская группа «Прогресс» – «Энциклопедия», 1994. – 576 с. 32. Кузнецов А.А. Мониторинг качества подготовки учащихся // Стандарты и мониторинг, 2001. 33. Лавина Т.А. Внутришкольная подготовка учителей в области информатизации образования // Информатика и образование. – 2005. – № 5. 34. Лавина Т.А. Непрерывная использования средств подготовка учителей информационных и в области коммуникационных технологий в профессиональной деятельности. Монография. – Чебоксары: Чувашгоспедуниверситет им. И.Я. Яковлева, 2006. 35. Лазарев Г.И. Новому содержанию образования - новые рейтинги // Университетское управление. 2006. № 6(46). С. 40-45. 36. Ларичев О.И., Бойченко В.С., Мошкович Е.М., Шепталова Л.П. Проблемы выявления предпочтений лиц, принимающих решения, при бинарной оценке альтернатив и двоичных оценках на шкалах критериев // Многокритериальный выбор при решении слабоструктуризованных задач. – М.: ВНИИСИ, 1978. – С. 61 – 77. 37. Лебедева процесса Е.А., и Скок Г.Е. деятельности удовлетворенности Управление качеством учебного преподавателя потребителей на основе образовательных Университетское управление. 2005. № 1 (34). С. 104 – 108. учета услуг // 15 .45392457.00184-01 99 01 38. Макарова О. Коммерческие экспертные системы – на научном семинаре // COMPUTERWEEK – MOSCOW, 1995. – № 17. – С. 31, 60. 39. Макарова Т.Д. О массовых исследованиях качества обучения // Стандарты и мониторинг, 2001. 40. Мартыненко О.О., Черная И.П., Антонов А.Г. Инновационные решения в организации образовательного процесса в вузе // Университетское управление. 2005. № 2 (35). С. 24 – 34. 41. Маслов В.Г. Научно-методический аппарат экспертной оценки эффективности научной деятельности высшего военного учебного заведения. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. – Москва: ИИО РАО, 2005. – 167 с. 42. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. – М.: Наука. Гл.ред. физ.мат. лит., 1990. – 272 с. 43. Мониторинг экономики образования [интернет ресурс] http://isek.hse.ru/info.html#a2 44. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер с англ. – М.: Энергоатомиздат, 1991. – 286 с. 45. Нестеров В.Л., Радченко В.И. Критерии учебной деятельности вуза // Информатик и образование. 2004. № 3. С. 113 – 114. 46. Нестеров В.Л., Радченко В.И. Управление качеством подготовки специалистов // Университетское управление. 2005. № 1(34). С. 109 – 111. 47. Нестеров В.Л., Радченко В.И. , Салтынская Г.К. Показатели организации учебного процесса // Информатик и образование. 2005. № 5. С. 109 – 112. 48. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А.Поспелова. – М.: Наука, 1986. – 312 с. 16 .45392457.00184-01 99 01 49. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / Под ред. Р.Р.Ягера. – М.: Радио и связь, 1986. – 408 с. 50. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР / Малышев Н.Г., Берштейн Л.С., Боженюк А.В. – М.: Энергоатомиздат, 1991. – 136 с. 51. Никулина И.Е., Римская О.Н. Студент, преподаватель и работодатель в системе управления качеством образовательных услуг // Университетское управление. 2006. № 6(46). С. 46-52. 52. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. – М.: Радио и связь, 1985. – 237 с. 53. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н.Борисов, А.В.Алексеев, Г.В.Меркурьева и др. – М.: Радио и связь, 1989. – 304 с. 54. Осуга С. Обработка знаний: Пер. с япон. – М.: Мир, 1989. – 293 с. 55. Попов Э.В. Экспертные системы. – М.: Наука, 1987. – 288 с. 56. Похолков Ю.П., Чучалин А.И. Управление качеством инженерного образования // Университетское управление. 2004. № 5 – 6 (33). С. 121 – 125. 57. Прикладные нечеткие системы: Пер с япон. / К.Асаи, Д.Ватада, С.Иваи и др.; под ред. Т.Тэрано, К.Асаи, М.Сугэно. – М.: Мир, 1993. – 386 с. 58. Рабинович рейтинговых М.И., оценок Степанов Ю.С. О проблемах получения деятельности преподавателей, кафедр и факультетов во внутривузовской системе управления качеством образования // Университетское управление. 2006. № 6(46). С. 53 – 57. 59. Рудинский И.Д. Основы формально-структурного моделирования систем обучения и автоматизации педагогического тестирования знаний. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004. – 204 с. 17 .45392457.00184-01 99 01 60. Рудинский И.Д. Подготовка специалистов в области формальноструктурного описания, исследования и организации педагогического тестирования знаний (на примере специальности «Прикладная информатика в образовании»)». – Диссертация доктора педагогических наук. – М.: ИИО РАО, 2006. – 448 с. 61. Рыжаков М.В. О качестве образования: постановка вопроса / Научнопрактические аспекты оценки качества в образовании: (материалы к научно-практической конференции «Качество образования: поиски и подходы»). Сост.: С.С. Кравцов, Г.И. Алексеева, С.М. Бразгалова. Под ред. М.В. Рыжакова – Якутск: ИРО МО РС(Я), 2001. 62. Сахарчук Е.И. Организационный механизм управления качеством подготовки специалистов в педвузе // Университетское управление. 2004. № 3 (31). С. 63 – 67. 63. Силантьев М.В. Анализ характера информации о состоянии управления образовательным процессом / Сб. тезисов докладов Международной научно-технической конференции «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества». – Москва: МГТУ ГА, 2005. – С. 273 – 274. 64. Силантьев М.В. Вероятностно-лингвистическая модель процесса управления образовательной информатизации образования: деятельностью / «Проблемы региональный аспект». Сборник статей. – Чебоксары: Чувашский государственный педагогический университет им. И.Я.Яковлева. – 2006. – 302 с. – С. 294. 65. Силантьев М.В. Использование нечетких множеств при построении типовых состояний образовательного процесса на основе экспертной информации // «Метрология» ежемесячное приложение к научнотехническому журналу «Измерительная техника». – 2007. – № 7. – С. 39 – 42. 18 .45392457.00184-01 99 01 66. Силантьев М.В. Нечеткие основания представления процесса управления образовательной деятельностью множеством типовых ситуаций / «Информационные и коммуникационные технологии в общем, профессиональном и дополнительном образовании». Ученые записки. – Москва: Российская академия образования. Институт информатизации образования. Вып. 20. – 2006. – 219 с. – С. 174 – 176. 67. Силантьев М.В. Об одном подходе к моделированию управления образовательным процессом / Сб. тезисов докладов Международной научно-технической конференции «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества». – Москва: МГТУ ГА, 2006. – С. 273. 68. Силантьев М.В. Применение понятия вероятностно- лингвистической ситуации для формализации информации о процессе управления образовательной информатизации образования: деятельностью / «Проблемы региональный аспект». Сборник статей. – Чебоксары: Чувашский государственный педагогический университет им. И.Я.Яковлева. – 2006. – 302 с. – С. 292 – 294. 69. Силантьев М.В. Процедура нечеткой классификации типовых состояний процесса деятельностью // Известия управления Института образовательной инженерной физики. – Серпухов: Межрегиональное научное и образовательное учреждение «Институт инженерной физики». – 2007. – № 2. – С. 22 – 25. 70. Силантьев представления М.В., Данилюк С.Г. Модель слабоструктурированной автоматизированной системы деятельностью // «Информатика управления и и процедуры информации для образовательной образование». – Москва: Издательство «Образование и Информатика». – 2006. – № 12. – С. 100 – 103. 19 .45392457.00184-01 99 01 71. Силантьев состояния М.В., на Данилюк основе С.Г. Мониторинг технического нечеткого подхода // Информационные технологии в проектировании и производстве: Научно-техн. сб. / ВИМИ. – 2009. – № 1. – С. 54 – 56. 72. Силантьев М.В., Данилюк С.Г. Мониторинг технического состояния на основе нечеткого подхода // Сборник трудов II Международной научно-практической конференции «Информационные технологии в образовании, науке и производстве». – Серпухов: «Комитет по образованию». – 2008. – 700 с. – С. 652 – 654. 73. Силантьев М.В., Данилюк С.Г. Нечеткая модель для интеллектуальной системы мониторинга технического состояния аппаратуры железнодорожной автоматики и телемеханики // «Метрология» ежемесячное приложение к научнотехническому журналу «Измерительная техника». – 2007. – № 8. – С. 20 – 26. 74. Силантьев обеспечение М.В., Данилюк С.Г. автоматизированной Нечеткое алгоритмическое системы мониторинга внутрифирменной подготовки специалистов // Информатизация образования и науки / ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» МОН РФ – 2009. – № 1. – С. 62 – 67. 75. Силантьев М.В., Данилюк С.Г. Об одном подходе к моделированию процесса управления образовательной деятельностью на основе понятия лингвистической переменной // «Компьютерные учебные программы и инновации». – Москва: Издательский дом «Святогор». – 2006. – № 2. – С. 27 – 39. 76. Силантьев М.В., Данилюк С.Г. Обоснование вероятностнолингвистического подхода к формализации информации о состоянии процесса управления образовательной деятельностью / Отраслевой фонд алгоритмов и программ Государственного координационного 20 .45392457.00184-01 99 01 центра информационных технологий Федерального агентства по образованию / Свидетельство об отраслевой регистрации разработки, 5356 от 02.12.2005 г. 77. Силантьев М.В., классификации Данилюк типовых образовательной С.Г. состояний Процедура процесса нечеткой управления деятельностью // «Компьютерные учебные программы и инновации». – Москва: Издательский дом «Святогор». – 2006. – № 7. – С. 61 – 69. 78. Силантьев М.В., Данилюк С.Г. Разработка нечетких алгоритмов идентификации состояния образовательного процесса с использованием понятия вероятностно-лингвистической ситуации для автоматизированной системы мониторинга внутрифирменной подготовки // Известия Института инженерной физики. – Серпухов: Межрегиональное научное и образовательное учреждение «Институт инженерной физики». – 2008. – № 1 (7). – С. 78 – 83. 79. Силантьев М.В., Данилюк С.Г. Реализация нечеткого подхода к созданию базы знаний интеллектуальной системы мониторинга состояния сложных Всероссийской технических систем // Сборник научно-практической трудов I конференции «Информационные технологии в образовании, науке и производстве». – Серпухов: «Комитет по образованию». – 2007. – 600 с. – С. 544 – 548. 80. Силантьев М.В., Данилюк С.Г. Совершенствование критериев итогового оценивания на основе лингвистической переменной как необходимое условие управления мотивацией обучения // Известия Института инженерной физики. – Серпухов: Межрегиональное научное и образовательное учреждение «Институт инженерной физики». – 2007. – № 2. – С. 16 – 21. 21 .45392457.00184-01 99 01 81. Силантьев М.В., Данилюк С.Г. Формирование типовых состояний процесса управления образовательной деятельностью на основе нечеткой классификации / «Проблемы информатизации социальных систем: региональный аспект». Сб. ст-й VI всеросс. науч.практ. конф. – Чебоксары: Чуваш. гос. пед. ун-т. – 2008. – 308 с. – С. 260 – 262. 82. Силантьев М.В., Данилюк С.Г., Форсов Г.Л. Оценивание на основе понятия нечеткой переменной / «Информационные и коммуникационные технологии в общем, профессиональном и дополнительном Российская образовании». академия Ученые образования. записки. Институт – Москва: информатизации образования. Вып. 23. – 2007. – 270 с. – С. 172 – 182. 83. Силантьев М . В . , Д а н и лю к С .Г . , Ф о р с о в Г . Л . Оценивание на основе понятия нечеткой переменной / «Информационные и коммуникационные технологии в общем, профессиональном и дополнительном Российская образовании». академия Ученые образования. записки. Институт – Москва: информатизации образования. Вып. 23. – 2007. – 270 с. – С. 172 – 182. 84. Силантьев М.И., Данилюк С.Г. Обоснование нечеткого подхода к моделированию управления образовательной деятельностью // Информационные технологии в организации учебной деятельности курсантов/студентов профильных вузов: материалы науч.-практ. конф.: Перм. фил. НА МВД России.– Пермь, 2006.– 178 с. – С. 138 – 141. 85. Силантьев М.И., Данилюк С.Г. Построение нечеткой модели управления образовательной деятельностью // Информационные технологии в организации учебной деятельности курсантов/студентов профильных вузов: материалы науч.-практ. конф.: Перм. фил. НА МВД России. – Пермь, 2006.– 178 с. – С. 142 – 145. 22 .45392457.00184-01 99 01 86. С о б о ле в В . С . , С те п а н о в С .А . Концепция, модель и критерии эффективности внутривузовской системы управления качеством высшего профессионального образования Университетское // управление. 2004. № 2 (30). С. 102 – 110. 87. С о ф о н о в а М.Ю. Оценка эффективности внутрифирменного обучения: Дис... канд. экон. наук. – М., 2003. 88. Трубина И.И. Мониторинг качества образования: проблемы и подходы // Информатика и образование. – 2005. – № 5. – С. 122 – 123. 89. Трубина И.И. и др. Информационная основа управления образовательным учреждением // Информатика и образование. – 2003. – № 2. – С. 102 – 103. 90. Управление качеством электронных средств: Учебное пособие для вузов / О.П.Глудкин, А.И.Гуров, А.И.Коробов и др.; под ред. О.П.Глудкина. – М.: Высш. шк., 1994. – 414 с. 91. Управление персоналом. Корпоративный менеджмент, http://www.cfin.ru. 92. Ф р о ло в В.Н., Л ь во ви ч Я . Е. , М е тк и н Н.П. Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства РЭС. – М.: Высш. шк., 1991. – 463 с. 93. Ч е к м а р е в А . Н. Методические основы технологического контроля надежности РЭС на стадии производства / Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем / Сб. междунар. научно-тех. конференц. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 1997. – 186 с. 94. Шапошников С.О. Проблемы обеспечения качества совместных образовательных программ // Университетское управление. 2005. № 4 (37). С. 108 – 112. 23 .45392457.00184-01 99 01 95. Ш е н д р и к о в Д.А. Внутрифирменное обучение персонала и пути повышения его эффективности: Дис. канд. экон. наук. – М., 2003. 96. Ш е с то п а л Ю . Т. , Дорофеев Ю.Д., К о л ьч уг и н А . Ф. Конкурентоспособность и качество: значение и концептуальные положения оценки / Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем / Сб. междунар. научно-тех. конференц. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 1997. – 186 с. 97. Ш и ш о в С . Е. , К а л ьн е й В . А. Мониторинг качества образования в школе. М., 1998. 98. Щеглов П.Е., Никитина Н.Ш. Профессиональный портрет специалиста в системе управления качеством образования в вузе // Университетское управление. 2004. № 1 (29). С. 48 – 56. 99. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику: Учебное пособие. – М.: Наука, 1979. – 272 с. 100. D i n ya L. Transformation processes in higher education: more market, less government // Tertiary Education and Management. Vol. 3. No. 2. 1997. P. 113—118. 101. Fuzzy Logic und neuronale Netze in der MaSchinendiagnoSe / K r u g e r J ., S u wa l S k i I . // ZwF. – 1992. – № 11. – P. 611 – 615. 102. G o r d o n G . Approaches to effective internal processes to quality management: an initial analysis // Tertiary Education and Management. Vol. 4. No. 4. 1998. P. 295 – 301. 103. H a r v e y L . External quality monitoring in the market place // Tertiary Education and Management. Vol. 3. No. 1. 1997. P. 25 – 35. 104. J a c o b s s o n P . A Plea for more consistent definition of quality in education and research // Quality and communication for improvement: proceedings 12th European AIR Forum, Universitй Claude Bernard Ecole 24 .45392457.00184-01 99 01 Normale Supйrieure Lyon, France, September 9 – 12, 1990, Enschede: EAIR, a European Higher Education Society; Utrecht: Lemma. P. 59 – 84. 105. M i z u mo t o M ., Zi m m e r ma n n H. I . CompariSon of fuzzy reaSoning methodS // Fuzzy SetS and SyStemS. – 1982. – V. 8. – P. 253 – 283. 106. Modern approacheS to SyStem/SenSor fault detection and diagnoSiS / TzafeStaS S., Watanabe K. // Journal A. – 1990. – 31, № 4. – P. 42 – 58. 107. Nakamura N., Kumagai H., Manabe N. Computer aideS reliability aSSurance SyStem. – Annual Symp. On Reliability, WaSt., 1972. 108. Neural networkS and fuzzy logic, toolS of promiSe for controlS / M c C u S k e r To m // Contr. Eng. – 1990. – 37, № 6. – P. 84 – 85. 109. P a d mi n i S . , Di wa k a r M . , R a t h o d N . , B a i r i B . Expert SyStem development (ESD) Shell // BARC [Rept.] / Gov. India. Bhabha Atom. ReS. Cent. – 1991. – № E010. – P. 1 – 40. 110. S e n g e P. The fifth discipline – the Art and Practice of the Learning Organisation. – N.Y., 1990. – P. 14. 111. S n o u r e S h t R . Learning and deciSion-making for intelligent control SyStemS // Proc. Amer. Contr. Conf., San Diego, Calif., 1990. Vol. 1. – P. 985 – 987. 112. V r o e i je n s t i jn T .I . Self-regulation based on self assessment and peer review: expeieces in Dutch universities with external quality assessment // Quality and communication for improvement: proceedings 12 th European AIR Forum, Universitй Claude Bernard Ecole Normale Supйrieure Lyon, France, September 9—12, 1990, Enschede: EAIR, a European Higher Education Society; Utrecht: Lemma. P. 243—264. 113. We s t e r h e i jd e n D.F. Peers, performance and power: quality assessment in the Netherlands // Peer review and performance 25 .45392457.00184-01 99 01 indicators: quality assessment in British and Dutch higher education /eds.: Leo C. J. Geodegebuure, Peter A. M. Maassen, Don F. Westerheijden. Utrecht: Lemma. P. 183 – 207. 114. Z a d e h L . A . Approximate reaSoning in fuzzy logic // Proc. Int. Conf. on
