Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Рейтинговая система оценки средних учебных заведений рк по активности участия в исследовательской деятельности 11
1. Обзор существующих рейтинговых систем 11
2. Создание рейтинговой системы оценки средних учебных заведений республики карелия 17
3. Итоговые формулы расчета рейтинг-вектора и некоторые примеры полученных результатов 41
Глава II. Методическая поддержка научно- исследовательской деятельности учащихся 47
1. Анкетирование студентов 48
2, Зависимость достижений учащихся от уровня квалификации научного руководителя 59
3. Вывод по главе 74
Глава III. Система информационно-аналитической поддержки «научно-исследовательская деятельность учащихся» 78
1. Цели и задачи разработки системы информационно-аналитической поддержки «ниду». Требования к ней 78
2. Описание предметной области 81
3, Структура и основные части системы информационно- аналитической поддержки «ниду» 85
4. Вывод по главе 108
Заключение но
Библиографический список использованной
Литературы
- Создание рейтинговой системы оценки средних учебных заведений республики карелия
- Итоговые формулы расчета рейтинг-вектора и некоторые примеры полученных результатов
- Зависимость достижений учащихся от уровня квалификации научного руководителя
- Структура и основные части системы информационно- аналитической поддержки «ниду»
Введение к работе
С переходом России к рыночному механизму хозяйствования, коренным образом изменяется экономика, технология и организация материально-технического снабжения. На смену фондовому распределению товаров при плановой централизованной системе управления экономикой с ее всеобщим прикреплением потребителей к поставщикам, твердыми государственными ценами, жесткой регламентацией поставок товаров, отсутствием самостоятельности, инициативы и предприимчивости работников пришла закупочная деятельность, основанная на свободных рыночных отношениях. Она характеризуется свободой выбора партнера по закупке товаров, множественностью источников закупки (поставщиков), равноправием партнеров, возросшей ролью договоров (контрактов) на поставку товаров, саморегулированием процессов поставки товаров, свободой ценообразования, конкуренцией поставщиков и покупателей, инициативой и предприимчивостью продавца и покупателя.
Указанные изменения носят всеобщий характер. Вместе с тем, форма, глубина и содержание рыночных преобразований в каждой из отраслей народного хозяйства имеют свою специфику, которая затрагивает и весь спектр проблем, связанных с функционированием рынка закупок и совершенствованием их материально-технического обеспечения. В предлагаемой диссертационной работе внимание сосредоточено на исследовании проблем логистического управления потоковыми процессами, возникающими при организации закупочной деятельности на железнодорожном транспорте.
В настоящее время в России на железнодорожном транспорте, имеющем особое значение для экономики и национальной безопасности нашей страны, ведется активный поиск прогрессивных организационных форм управления с целью его адаптации к рыночным условиям хозяйствования. Снижение объемов железнодорожных перевозок, введение жесткого регулирования тарифов со стороны государства, необходимость повышения конку-
4 рентоспособности транспортных услуг, сокращения эксплуатационных издержек, повышения эффективности использования материальных и финансовых ресурсов требуют соответствующей реорганизации системы управления материально-техническим обеспечением как неотъемлемой части процесса организации перевозок. Все это обусловливает необходимость применения логистического подхода к решению проблемы и предопределяет актуальность выбранной темы исследования.
Степень разработанности проблемы. Вопросам стратегического управления и планирования деятельности в промышленности и на транспорте посвящены работы таких исследователей, как И.Ансофф, А. Ван Блоксталь, Т.Вилл, Р.Вэриан, П.Дэвис, А.Кемпински, Х.Корстен, Ф.Котлер, К.Самуэльсон, М.Портер, У.Петти и др.
Из российских (советских) авторов, имеющих работы по управлению снабжением и транспортом, необходимо отметить труды А.Баскина, В.Е.Бирюкова, М.П.Гордона, В.И.Каутца, Л.М.Крепкого, Б.М.Лапидуса, Ю.М.Неруша, В.И.Самарухи, Л.П.Суркова и др.
В процессе диссертационного исследования широко использовались
теоретические положения в области методологии логистики и логистизации
экономики, содержащиеся в трудах В.П.Алферьева, Е.В.Будриной,
В.И.Буракова, В.В.Дыбской, Е.И.Зайцевой, М.Е.Залмановой, И.С.Кородюка,
В.С.Колодина, В.С.Лукинского, Л.Б.Миротина, Д.Т.Новикова,
Т.А.Прокофьевой, О.Д.Проценко, А.И.Семененко, В.И.Сергеева, В.Н.Стаханова, С.А.Уварова, В.В.Щербакова и других ученых.
Цель диссертационной работы заключается в изучении организационных форм снабжения, методов управления потоковыми процессами и разработке методических рекомендаций по организации логистического управления снабжением на железной дороге.
Для достижения указанной цели в диссертационной работе автором были поставлены следующие задачи:
уточнить содержание понятия «материально-техническое снабжение» в современных условиях;
выявить место и роль логистического управления в системе материального управления предприятием;
исследовать характерные организационно-экономические условия, сущность и принципы организации логистического управления снабжением на предприятии;
определить состав логистических функций и затрат при организации снабженческой деятельности;
установить специфику процесса материально-технического обеспечения на железнодорожном транспорте;
изучить существующую систему управления процессами материального обеспечения на железной дороге;
проанализировать эффективность управления материальными и информационными потоками на транспорте и определить влияние внутренних и внешних факторов на выбор оптимального варианта материального обеспечения перевозок;
разработать методические рекомендации по организации логистического управления снабжением на железнодорожном транспорте.
Объектом исследования является система материально-технического обеспечения Восточно-Сибирской железной дороги.
Предметом исследования является процесс организационно-структурного реформирования управления снабженческой деятельностью на принципах логистики.
Теоретической и методологической базой исследований являются труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов, посвященные проблемам стратегического планирования на транспорте, логистики, информатики и менеджмента.
Информационная база исследований. Информационную базу исследования составляют данные Госкомстата РФ, Министерства экономики и прогно-
зирования РФ, Министерства путей сообщения РФ, Годовые бухгалтерские балансы и материалы текущей отчетности по Восточно-Сибирской железной дороги за период 1996-2006 гг.
Элементы научной новизны выполненного исследования заключаются в следующем:
дополнена формулировка понятия «логистическое управление», за счет введения в него термина «сквозное (интегрированное) управление бизнес-процессами», что позволяет лучше отразить сущность логистического подхода в управлении потоковыми процессами;
уточнена и дополнена классификация издержек, в которой основными классификационными признаками являются вид логистических функций и место возникновения затрат в логистической цепи;
разработаны методические положения, определяющие порядок и принципы построения системы логистического управления снабжением на железнодорожном транспорте;
предложена методика прогнозирования логистической деятельности на основе использования аппарата производственных функций и проведена ее апробация на примере ВСЖД.
Публикации и апробация результатов. По материалам исследования опубликовано 6 научных статей объемом 1,25 п.л. Основные положения исследования и выводы диссертации обсуждались на научно-практических конференциях Байкальского государственного университета экономики и права
Результаты научных исследований приняты к использованию службой снабжения ВСЖД.
Структура и содержание работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 152 источника, содержит 23 таблицы, 27 рисунков, 17 приложений, 29 формул. Общий объем составляет 186 страниц без учета оглавления, списка литературы и приложений.
Создание рейтинговой системы оценки средних учебных заведений республики карелия
При создании данной рейтинговой системы были учтены те показатели, которые автоматически генерируются из базы данных системы информационно-аналитической поддержки «НИДУ», Для расчета рейтинга среднего учебного заведения был использован принцип деления показателей на «качественные» и «формальные», применяемый для расчета рейтингов команд в конкурсе «Молодые исследователи - элита 21 века» [24]. Отличием рейтинговой системы оценки школ от рейтинговой системы команд является то, что рейтинг команды рассчитывается только для одного конкурса, при этом число участников фиксировано, а рейтинг школы является накопительной величиной. После завершения каждого мероприятия программы «Шаг в будущее» определяется величина рейтинга среднего учебного заведения на данном мероприятии. Далее эта величина, умноженная на соответствующий данному мероприятию весовой коэффициент, добавляется к суммарному рейтингу этого учебного заведения.
Рассмотрим формулу суммарного рейтинга учебного заведения РК по активности участия в ИД, которое принимает участие в мероприятиях программы «Шаг в будущее» по Карелии, за один учебный год: где К - идентификационный номер учебного заведения, - рейтинг учебного заведения на республиканской выставке, jK - рейтинг учебного заведения на городской (районной) конференции, J(K - рейтинг учебного заведения на республиканской конференции, $к - рейтинг учебного заведения на Всероссийской выставке, $к - рейтинг учебного заведения на-Всероссийской конференции, $к - рейтинг учебного заведения на международных молодежных научных мероприятиях, (%s (s=l, 2,..., 6) - весовые коэффициенты, s - индекс мероприятия программы «Шаг в будущее». Величины ff K (s=l, 2,..., 6) рассчитываются следующим образом: где /{ и /2 - весовые коэффициенты, f sA - общий «качественный» рейтинг (совокупность «качественных» показателей), $ общий «формальный» рейтинг (совокупность «формальных» показателей).
Величины весовых коэффициентов определяются с помощью экспертной оценки, проводимой среди субъектов исследовательской деятельности (СИД), принимающих участие в организации и проведении мероприятий КЦ по Карелии программы «Шаг в будущее». Экспертам необходимо было определить величины 72 весовых коэффициентов (см. приложение 3).
В течение 2005/06 учебного года среди трех групп СИД: организаторов мероприятий (КЦ по Карелии программы «Шаг в будущее», Центр развития образования, Мииистерство образования и по делам молодежи РК) (7 чел.), научных руководителей (36 чел.), учащихся (участников мероприятий программы) (27 чел.), было проведено анкетирование, в котором приняло участие 70 экспертов. Участникам анкетирования предлагалось определить значимость мероприятия каждого из 6 уровней программы «Шаг в будущее» (см. приложение 3): городской конференции, республиканской выставки, республиканской конференции, всероссийской конференции, всероссийской выставки, международных конференций и выставок, распределив 100 баллов между ними. Также участникам необходимо было по каждому мероприятию для общего качественного показателя разделить 100 баллов между совокупностью качественных показателей пропорционально их важности, аналогично сделать для общего формального показателя. Участники могли присваивать каким-либо показателям 0 баллов, но общая сумма по общим формальному и качественному показателям должна была оставаться равной 100 баллам. Таким же образом уча стникам предлагалось определить значимость общего «качественного» рейтинга (совокупность «качественных» показателей) и общего «формального» рейтинга (совокупность «формальных» показателей) по каждому мероприятию, разделив между ними 10 баллов.
По результатам анкетирования методом «ближайшего соседа» иерархического кластерного анализа были удалены те ответы экспертов (7 анкет, то есть 10 % анкет экспертов), которые резко отличались от остальных. Далее были определены как среднее арифметическое конкретные величины всех 72 весовых коэффициентов, которые представлены в итоговых расчетных формулах в третьем параграфе второй главы.
Например, величина весового коэффициента «качественного» показателя «активность участия» на городской конференции «Шаг в будущее города» рассчитывается следующим образом; Д = 1699,3/63 = 26,97, где 63 количество ответов экспертов, оставшихся после удаления резко отличающихся ответов; 1699,3 - сумма баллов ответов экспертов, определяющих значимость данного показателя.
Итоговые формулы расчета рейтинг-вектора и некоторые примеры полученных результатов
Рассмотрим подробнее «формальные» рейтинги RBL (L=l, 2,..., 12) (см. анкету № 4 приложения 3): . Ґ, R r (76) л где Х к - количество работ от данного учебного заведения на Всероссийской конференции, победивших в главных и профессиональных номинациях программы «Шаг в будущее», ){5 - общее количество работ от Карелии, победивших в главных и профессиональных номинациях на Всероссийской конференции программы «Шаг в будущее»; где fK - количество дипломов первой степени программы «Шаг в будущее» за различные работы учебного заведения с идентификационным номером К на Всероссийской конференции, [)5 - общее количество дипломов первой степени программы «Шаг в будущее» за различные работы на Всероссийской конференции от Карелии; R , . (78) где Ок - количество дипломов второй степени программы «Шаг в будущее» за различные работы учебного заведения с идентификационным номером К на Всероссийской конференции, Q5 - общее количество дипломов второй степени программы «Шаг в будущее» за различные работы на Всероссийской конференции от Карелии; & = $ (79) м где ]\/[ък - количество дипломов третьей степени программы «Шаг в будущее» за различные работы учебного заведения с идентификационным номером К на Всероссийской конференции, у[5 - общее количество ди 38 пломов третьей степени программы «Шаг в будущее» за различные работы на Всероссийской конференции от Карелии; А где /к - количество работ иа Всероссийской конференции от данного учебного заведения, отобранных для участия в финальной выставке конференции, Д5 - общее количество работ на Всероссийской конференции, отобранных для участия в финальной выставке конференции. где }] к - количество специальных дипломов программы «Шаг в будущее» (благодарность ректора МГТУ им. Баумана за активное участие в научно-исследовательской деятельности и другие) за различные работы учебного заведения с идентификационным номером К на Всероссийской конференции, Цъ - общее количество специальных дипломов программы «Шаг в будущее» за различные работы на Всероссийской конференции; Я „ = . (82) где Q - число участников на Всероссийской конференции от данного учебного заведения, получивших диплом победителя Всероссийской олимпиады по математике, физике и т.д. первой, второй или третьей степени, Q - общее число участников из Карелии на Всероссийской конференции, получивших диплом победителя предметной олимпиады по математике, физике и т.п. первой, второй или третьей степени; где у"к - число участников на Всероссийской выставке от данного учебного заведения, представленных к стипендии программы «Шаг в будущее», уі - общее число участников из Карелии на Всероссийской выставке, представленных к стипендии программы «Шаг в будущее»; где Q5K - количество дипломов «Действительного члена» и «Члена-корреспондента» Российского молодежного политехнического общества на Всероссийской конференции у участников от данного учебного заведения, Q5 - общее количество дипломов «Действительного члена» и «Члена-корреспондента» Российского молодежного политехнического общества на Всероссийской конференции программы у участников из Карелии; где у5к - число участников на Всероссийской конференции от данного учебного заведения, получивших свидетельство кандидата или рекомендацию на участие в международных соревнованиях, форумах, выставках, научных молодежных фестивалях и конференциях, у5 - общее число участников из Карелии на Всероссийской конференции, получивших свидетельство кандидата или рекомендацию на участие в международных соревнованиях, форумах, выставках, научных молодежных фестивалях и конференциях; где р5к - количество работ от данного учебного заведения, получивших на Всероссийской конференции рекомендацию на участие во Всероссийской научной и инженерной выставке программы «Шаг в будущее», 75 - коли чество работ от Карелии на Всероссийской конференции, получивших рекомендацию на участие во Всероссийской научной и инженерной выставке программы «Шаг в будущее»; /Й„ = . (87) где 7"к количество работ на Всероссийской конференции от данного учебного заведения, получивших рекомендацию членов Экспертного совета головного КЦ программы при МГТУ им. Баумана на публикацию в сборнике научных трудов программы «Шаг в будущее», J 5 - количество работ на Всероссийской конференции от Карелии, получивших рекомендацию членов Экспертного совета головного КЦ программы при МГТУ им. Баумана на публикацию в сборнике научных трудов программы «Шаг в будущее».
Расчет рейтинга учебного заведения Республики Карелия на международных научных молодежных соревнованиях
Рассчитаем рейтинг учебного заведения Республики Карелия с идентификационным номером К, сравнивая с результатами других учебных заведений Республики Карелия, которые приняли участие в каких-либо международных научных молодежных мероприятиях в данном учебном году, по формуле: R rlR A-R6 (88) где ftbA - «качественный» показатель, который рассчитывается по формуле: ІЙ-ЦЬ (89) N где 2?к - количество работ от данного учебного заведения, принимавших участие в международных научных молодежных мероприятиях в данном учебном году, ДГ6 - максимальное число работ среди учебных заведений Республики Карелия, принимавших участие в международных научных молодежных мероприятиях в данном учебном году; Rl - «формальный» показатель, который рассчитывается по формуле: /Й = Ь (9) где fK - количество работ от данного учебного заведения, получивших награды (медали и т. п.) на международных научных молодежных мероприятиях в данном учебном году, )й - максимальное число работ от учебных заведений Республики Карелия, получивших награды (медали и т. п.) на международных научных молодежных мероприятиях в данном учебном году; у% т2 весовые коэффициенты качественного и формального показателей соответственно.
Зависимость достижений учащихся от уровня квалификации научного руководителя
Методы кластерного анализа позволяют разбитв изучаемую совокупность объектов на группы «схожих» объектов, называемых кластерами.
Большинство методов кластеризации (иерархической группировки) являются агломератиеными (объединительными) - они начинают с создания элементарных кластеров, каждый из которых состоит ровно из одного исходного наблюдения, а на каждом последующем шаге происходит объединение двух наиболее близких кластеров в один. Момент остановки этого процесса может задаваться исследователем (например, указанием требуемого числа кластеров или максимального расстояния, при котором допустимо разбиение) [89]. Графическое изображение процесса объединения кластеров может быть получено с помощью дендрограммы - дерева объединения кластеров. Другие методы иерархического кластерного анализа называются дивизымиыми - они предлагают разбивать более общие объекты на меньшие (кластеры).
Методы иерархической кластеризации довольно разнообразны, в них по-разному выбирается способ определения близости между кластерами (и между объектами), а также используются различные алгоритмы вычислений. Результаты кластеризации зависят от выбранного метода, и эта зависимость тем сильнее, чем менее явно изучаемая совокупность разделяется на группы объектов [3, 102].
В общей постановке проблема автоматической классификации объектов 0={Oi} (i=l, 2,..., п), статистически представленную в виде матрицы «объект-свойство» X или матрицы попарных взаимных расстояний у, разбить на сравнительно небольшое число (заранее известное или нет) однородных групп или классов.
Для формализации этой проблемы удобно интерпретировать анализируемые объекты в качестве точек в соответствующем признаковом про странстве. Если исходные данные представлены в форме матрицы «объект-свойство» (X), то эти точки являются непосредственным геометрическим изображением многомерных наблюдений X,, Х2 ..., Хй в р-мерном пространстве П (х) с координатными осями Ох{1\ Ох{2К ...,Oxw. Если же исходные данные представлены в форме матрицы попарных взаимных расстояний у, то исследователю не известны непосредственно координаты этих точек, но зато задана структура попарных расстояний (близостей) между объектами. Естественно предположить, что геометрическая близость двух или нескольких точек в этом пространстве означает близость «физических» состояний соответствующих объектов, их однородность.
В общем случае понятие однородности объектов определяется заданием правила вычисления величины ру, характеризующей либо расстояние d(Oi, Oj) между объектами О; и Oj из исследуемой совокупности О (i,j=I,2,...,n), либо степень близости (сходства) r(Oi, Oj) тех же объектов. Если задана функция cl(Oi, Oj), то близкие в смысле этой метрики объекты считаются однородными, принадлежащими одному классу, при этом необходимо сопоставление d(Oi, Oj) с некоторым пороговым значением, определяемым в каждом конкретном случае по-своему [3].
При задании расстояний и мер близости нужно помнить о необходимости соблюдения следующих условий [3, 102]: 1) симметрии (d(Oi, Oj)=d(Oj, Oi) и r(Oi, Oj)= r(Oj, Oi)); 2) максимального сходства объекта с самим собой (r(Oi, Oi)=max{r(Oi, Oi), r(Oi, Oi),..., r(Oi, On)}); 3) условие при заданной метрике монотонного убывания r(Oi, Oj) по d(Os, Oj), то есть из d(Ok, Oi) d(Oi, Oj) должно следовать, что r(Ok, Oi) r(Oi, Oj).
Для решения сформулированных ранее задач кластер-анализа воспользуемся обычным расстоянием. Евклида. Обычное евклидово расстояние используется, например, в ситуациях, когда компоненты х{]\ x(2),...,x( j) вектора наблюдений X однородны по своему физическому смыслу и все они одинаково важны с точки зрения решения вопроса об от несении объекта к тому или иному классу [3]. Оно задается с помощью формулы Ф,ФіІ№- ҐЇ- СП2)
В качестве меры близости будем рассматривать следующую величину, которая задается формулой;
Поскольку для решения поставленных задач число классов (групп) неизвестно (подлежит оценке), то в качестве обслуживающих кластер-процедур выберем иерархические, а именно, иерархические процедуры, использующие понятие порога. Подобные процедуры основаны на переборе элементов матрицы расстояний p(Oi, Oj) (или матрицы соответствующих мер близости), при этом дополнительно задается последовательность (как правило, монотонная) порогов сі, сз,..., с , которые используются следующим образом (для агломеративных процедур). На і-ом шаге алгоритма попарно объединяются элементы, расстояние между которыми не превосходит величины СІ, либо мера близости которых не менее а. Очевидно, что на последнем к-ом шаге все элементы исходной совокупности окажутся объединенными в один общий класс [3].
Структура и основные части системы информационно- аналитической поддержки «ниду»
Ранее (во втором параграфе третьей главы) было показано, что реализация системы наиболее удачна с использованием архитектуры «клиент-сервер» с «тонким» платформонезависимым клиентом.
Этим требованиям вполне удовлетворяют современные web-технологии, где в качестве сервера выступает сервер www, связанный с СУБД, а клиентом выступает любой браузер, поддерживающий стандарт DHTML 4.0 [20, 84, 86, 90]. К таким браузерам, например, относится Microsoft Internet Explorer версии 5.0 и выше.
В качестве платформы, реализующей серверную часть, была выбрана Microsoft ASP [53]. Использование этой платформы позволяет создать го могенную сеть с единой системой администрирования, что существенно облегчает обучение персонала сопровождения.
В рамках данной системы возможна публикация содержащейся в ней информации не только во внутренней сети, но и в глобальной, а также обмен информацией с внешними рабочими станциями. Для организации такой сети предлагается в КЦ программы «Шаг в будущее» по Карелии (или других органах, связанных с проведением подобных мероприятий) перевести все рабочие станции под операционную систему Windows ХР и объединить всю сеть в домен под сервером Windows 2000. Сервер развернуть на двух компьютерах (вторичный сервер необходим для резервного копирования).
Для организации web-интерфейса выбрано использование технологий HTML, PHP, JScript.
Общая схема системы информационно-аналитической поддержки «НИДУ» представлена на рисунке 3, где в качестве гостя может быть учащийся, научный руководитель, общественность.
Построение инфологической модели. Анализ определенных выше объектов и их атрибутов позволяет выделить сущности проектируемой БД и построить ее инфологическую модель на языке «Сущность-отношение» (ER-диаграмма) (рисунок 1 приложения 1), на которой отображены основные сущности. Все отношения находятся в 3-й нормальной форме (ЗНФ).
Логическую структуру реляционной БД образует совокупность реляционных таблиц, между которыми установлены логические связи. Схема данных наглядно отображает логическую структуру БД (рисунок 2 приложения 1) [6, 12, 55].
Физическая модель БД. Место для сайта предоставил отдел web-технологий ПетрГУ, а также рекомендовал использовать для хранения информации распространенную и простую в управлении СУБД MySQL, которую используют на сервере web.petrsu.ru. MySQL является относительно небольшой и быстрой реляционной СУБД, основанной на традициях Hughes Technologies Mini SQL (mSQL) [86]. СУБД MySQL предоставляет в распоряжение подмножество языка SQL, соответствующее спецификации ANSI SQL 92. Отметим основные достоинства СУБД MySQL [86]: многопоточность (поддержка нескольких одновременных запросов); быстродействие (быстрая система памяти); легкость управления (как в стандартном интерфейсе пакета MySQL, так и через интерфейс с языками С, Perl, PHP); ошибкоустойчивость (существует разработанная утилита проверки и ремонта таблицы); бесплатное распространение базового пакета.
В любой БД хранится, как правило, информация, предназначенная для различных групп пользователей, различающихся по их функционалу. Администратор системы может определить необходимое количество групп пользователей, и назначить им привилегии на доступ к определенным видам информации с различной степенью доступа: полный доступ; запрет доступа; доступ только для чтения, без возможности корректировки; доступ только для добавления.
В нашем случае можно выделить следующие группы пользователей, не учитывая администратора системы: Оператор ввода данных. Организаторы научных молодежных мероприятий (руководство КЦ программы «Шаг в будущее» и другие органы образования, участвующие в организации данных мероприятий). Учагциеся. Общественность (родители, учителя и директора школ, научные руководители, пресса и другие заинтересованные лица).
Организаторы научных молодежных мероприятий и оператор ввода данных имеют привилегии на полный доступ к данным об участниках мероприятий, их работах и научных руководителях, и на доступ только для чтения к другим видам информации.
Учащиеся и общественность имеют привилегии: на доступ только для добавления к информации, содержащейся в заявке на участие в мероприятии (на сайте заполняется анкета участника); на доступ только для чтения к информации о результатах отборочных туров, о результатах мероприятий и т.п.; на запрет доступа к остальной информации.
