Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ рынка дистанционного образования и задачи поддержки решений его субъектов 11
1.1. Социально-экономическое значение дистанционного образования на современном этапе 11
1.2 Анализ рынка дистанционного образования 23
1.3 Задачи поддержки решений субъектов рынка дистанционного образования на основе математических и инструментальных методов 31
1.4 Выводы по главе 1 45
Глава 2. Разработка системы математических и инструментальных методов поддержки решений субъектов рынка дистанционного образования 47
2.1 Обоснование системы моделей и методов поддержки решений субъектов рынка дистанционного образования 47
2.2 Метод оценки качества дистанционных образовательных услуг в Сопоставлении с их стоимостью 49
2.3 Оптимизационная модель формирования индивидуального учебного плана специальности 55
2.4 Оптимизационные модели планирования переподготовки специалистов на базе центра занятости населения 60
2.5 Модель оптимизации структуры центра дистанционного обучения персонала предприятия 65
2.6 Обоснование расширенной структуры базы данных информационно-образовательной среды открытого образования 71
2.7 выводы по главе 2 79
Глава 3. Экспериментальные расчеты и экономическая эффективность системы математических и инструментальных методов поддержки решений на рынке дистанционного образования 81
3.1 Программная реализация системы моделей и методов поддержки решений на рынке дистанционного образования 81
3.2 Факторы экономической эффективности применения системы моделей и методов поддержки решений на рынке дистанционного образования 98
3.3 Выводы по главе 3 103
Заключение 105
Список литературы 107
Приложение 115
- Задачи поддержки решений субъектов рынка дистанционного образования на основе математических и инструментальных методов
- Метод оценки качества дистанционных образовательных услуг в Сопоставлении с их стоимостью
- Оптимизационная модель формирования индивидуального учебного плана специальности
- Факторы экономической эффективности применения системы моделей и методов поддержки решений на рынке дистанционного образования
Введение к работе
Актуальность исследования.
В условиях социально-экономических преобразований постиндустриального общества, с развитием коммуникационных и информационных технологий существенно возрастает роль дистанционного образования. Традиционные формы получения образования во многом уже не удовлетворяют ритму экономической жизни. Поэтому все большее внимание уделяется развитию структур, предоставляющих услуги дистанционного обучения.
По данным 2002 года в России из 32,8 миллионов человек, имеющих актуализированные образовательные потребности, только 1,6 миллиона смогли реализовать их с помощью традиционного образования. В настоящее время сформулированы требования качественного изменения организации и методического обеспечения процесса образования. Реализация этих требований возможна только в рамках дистанционного образования (ДО). Поэтому дистанционное образование является основным путем обеспечения возрастающих образовательных потребностей населения.
Мировой рынок ДО демонстрирует огромные темпы роста. Только за последние четыре года объем мирового рынка ДО вырос приблизительно в 2,5 раза и составил около 13 миллиардов долларов. При этом доля России в мировом объеме рынка ДО составляет чуть более 1%.
В процессе развития рынка услуг ДО, с одной стороны, пользователи рынка должны находить четкие ориентиры в широком спектре дистанционных образовательных услуг, наиболее точно отвечающие их требованиям, с другой стороны, производители образовательных услуг вынуждены вырабатывать модель поведения по продвижению своих услуг на рынке ДО.
Актуализируются проблемы развития отечественного рынка ДО в связи с усилением конкуренции со стороны зарубежных образовательных учреждений.
Таким образом, процесс развития рынка ДО в России требует поддержки решений его субъектов, в том числе, информационной поддержки систем
5 управления: стоимостью и качеством дистанционных образовательных услуг, деятельностью центров занятости населения и центров дистанционного обучения персонала предприятий и формированием индивидуального учебного плана пользователей.
Поддержка функционирования и развития отечественного рынка ДО является значимой социально-экономической задачей, что находит подтверждение в Федеральной целевой программе «Развитие единой образовательной информационной среды (2001-2005 годы)» и других нормативных документах.
Проблемам исследования социально-экономических систем и вопросам совершенствования систем управления образованием посвящены работы отечественных и зарубежных ученых, в том числе: Айвазяна С.А., Алексеевой М.Б., Андреева А.А., Безлепкина В.В., Вержбицкого В.В., Глухова В.В., Кабакова B.C., Медникова М.Д., Михайлушкина А.И., Порховника Ю.М., Соколова Р.В., Солдаткина В.И., Субетто А.И., Юрьева В.Н. и др.
Однако в настоящее время не существует развитой системы мониторинга рынка дистанционных образовательных услуг, не исследованы экономические вопросы взаимодействия субъектов рынка ДО на основе математических и инструментальных методов. Поэтому тема диссертационного исследования является актуальной.
Цели и задачи исследования.
Целью диссертационного исследования является разработка математических моделей и методов поддержки решений экономических задач субъектами рынка дистанционного образования.
В соответствии с поставленной целью должны быть решены следующие задачи:
Анализ рынка дистанционного образования.
Определение комплекса задач поддержки решений субъектов рынка дистанционного образования.
Обоснование системы моделей и методов поддержки решений субъектов рынка дистанционного образования.
Анализ и классификация показателей качества дистанционных образовательных услуг.
Разработка метода оценки качества дистанционных образовательных услуг в сопоставлении с их стоимостью.
Разработка оптимизационной модели формирования по экономическому критерию индивидуального учебного плана специальности.
Разработка оптимизационной модели планирования переподготовки специалистов на базе центра занятости населения.
Разработка модели оптимизации структуры центра дистанционного обучения персонала предприятия при выборе образовательных учреждений.
Расширение структуры базы данных информационно-образовательной среды открытого образования.
Ю.Проведение экспериментальных расчетов по предложенным моделям и методам.
11 .Анализ факторов экономической эффективности применения предложенных математических моделей и методов.
Объектом исследования является рынок дистанционного образования.
Предметом исследования являются методы поддержки решений субъектов рынка дистанционного образования.
Методы исследования.
Поставленные задачи были решены с использованием методов системного анализа, кластерного анализа, целочисленного программирования и метода экспертных оценок.
Научная новизна.
1. Предложена система математических моделей и методов поддержки решений на рынке ДО с учетом согласования интересов субъектов рынка: поль-
7 зователей, образовательных учреждений, организаций-посредников, органов управления образованием на федеральном и региональном уровнях.
Впервые применен математический аппарат кластерного анализа для классификации образовательных учреждений по показателям качества дистанционных образовательных услуг.
Предложена оптимизационная модель формирования индивидуального учебного плана специальности, минимизирующая индивидуальные временные затраты пользователя на обучение этой специальности с ограничением на объем знаний по модулям образовательной программы (в зачетных образовательных единицах согласно требованиям Болонского процесса).
Разработаны оптимизационные модели планирования переподготовки специалистов на базе центра занятости населения по критерию минимума индивидуальных временных затрат на обучение специальностям.
Разработана модель оптимизации структуры центра дистанционного обучения персонала предприятия по критерию минимума стоимостных затрат предприятия на обучение персонала для требуемой номенклатуры специальностей.
Практическая значимость результатов исследования состоит в выработке рекомендаций по поддержке решений, связанных с управлением качеством и стоимостью дистанционных образовательных услуг, формированием экономически-целесообразного индивидуального учебного плана пользователей, управлением деятельностью центров занятости населения и центров дистанционного обучения персонала предприятий, что способствует развитию отечественного рынка дистанционного образования.
Практическая реализация и внедрение результатов исследования.
Результаты исследования использованы в работе бюро технического обучения ОАО «Онежский тракторный завод» г. Петрозаводска и использованы в научно-исследовательской работе СПбГИЭУ «Разработка научных основ ре-
8 гиональной политики Российской Федерации», выполненной по заказ-наряду Минобразования РФ в 2003 году.
Основные положения научной работы прошли апробацию на научно-практических конференциях студентов и аспирантов СПбГИЭУ в 2003 и 2004 годах и использованы в учебном процессе СПбГИЭУ, в частности, в дисциплине «Проектирование информационных систем» и дипломном проектировании при подготовке специалистов по специальности 351400 «Прикладная информатика в экономике» в СПбГИЭУ.
Публикации.
Основные положения научного исследования отражены в четырех опубликованных научных работах общим объемом 0,66 п.л.
Структура работы.
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.
Во введении обосновывается актуальность задач решаемых в диссертации, изложены цели и задачи исследования, определены объект и предмет исследования, раскрыта научная новизна и практическая значимость диссертационной работы.
В первой главе раскрывается понятие дистанционного образования, его основные особенности, принципы и экономическая сущность. Определено место и роль дистанционного образования в системе образования и социально-экономической сфере. Проведен анализ рынка ДО. Рассмотрен отечественный и зарубежный опыт развития ДО. Выявлены проблемы развития отечественного рынка ДО. Определен комплекс задач поддержки решений субъектов рынка ДО.
Во второй главе приведены основные результаты разработки математических и инструментальных методов поддержки решений на рынке ДО. Предложена система математических моделей и методов поддержки решений субъектов рынка ДО. Разработан метод оценки качества дистанционных образова-
тельных услуг в сопоставлении с их стоимостью на основе кластерного анализа. Разработаны оптимизационные модели, отвечающие интересам субъектов рынка ДО: оптимизационная модель формирования индивидуального учебного плана' специальности, минимизирующая индивидуальные временные затраты пользователя на обучение этой специальности и имеющая в своей основе экспертную оценку тезауруса и способности пользователя; оптимизационные модели планирования переподготовки специалистов на базе центра занятости населения по критерию минимума индивидуальных временных затрат на обучение специальностям, имеющие в своей основе концептуальную модель взаимодействия рынков труда и дистанционного образования через центр занятости населения; модель оптимизации структуры центра дистанционного обучения персонала предприятия по критерию минимума стоимостных затрат предприятия на обучение персонала для требуемой номенклатуры специальностей. Обоснована расширенная структура базы данных информационно-образовательной среды открытого образования.
В главе 3 проведена практическая реализация системы математических моделей и методов поддержки решений на рынке ДО. Проведен анализ и выбор программного обеспечения для практической реализации. Рассмотрены основные особенности выбранных инструментальных средств и проведены экспериментальные расчеты. Проведен анализ факторов эффективности применения системы математических моделей и методов поддержки решений на рынке ДО. Логическая последовательность исследования представлена на рис. 1.
В заключении подведены итоги научного исследования, сформулированы выводы и предложения.
Анализ рынка дистанционного образования
Определение комплекса задач поддержки
решений субъектов рынка
дистанционного образования
Обоснование системы моделей и методов
поддержки решений субъектов рынка
дистанционного образования
Разработка метода оценки качества дистанционных образовательных услуг на основе кластерного анализа
Разработка оптимизационной модели формирования индивидуального учебного плана специальности
Разработка оптимизационных Разработка модели оптимизации
моделей планирования структуры центра
переподготовки специалистов на дистанционного обучения
базе центра занятости населения персонала предприятия
Обоснование расширенной структуры базы
данных информационно-образовательной
среды открытого образования
Программное обеспечение системы моделей
и методов поддержки решений на рынке
дистанционного образования
Анализ факторов экономической
эффективности применения системы
математических моделей и методов
поддержки решений на рынке
дистанционного образования
Рис. 1. Логическая последовательность исследования
Задачи поддержки решений субъектов рынка дистанционного образования на основе математических и инструментальных методов
Образование является основой эволюционного развития общества. Большинство качественных изменений социально-экономической сферы цивилизованного государства возможны лишь посредствам качественных изменений в системе образования. С другой стороны степень успеха социально-экономических реформ зависит от качества труда и рабочей силы. Создание механизма устойчивого развития рынка ДО, требует решения ряда вопросов, в числе которых: ? развитие системы мониторинга рынка ДО; ? обеспечение государственной поддержки конкурентоспособности Российских учреждений рынка ДО в центрах и регионах; ? обеспечение доступности качественного образования любого уровня всем субъектам РФ в независимости от местоположения, рода деятельности и уровня дохода; ? обеспечение поддержки субъектов рынка ДО в течение всей образовательной деятельности; ? поддержка организации систем подготовки, повышения квалификации и переподготовки кадров на местах; ? поддержка и регулирование взаимоотношений рынка ДО и рынка труда.
В настоящее время система ДО Российской Федерации находиться на стадии формирования. Этот процесс носит весьма сложный характер. Для организации дистанционного обучения требуется высокая техническая и программная оснащенность, что само по себе требует существенных единовременных затрат, не говоря уже о высокоскоростном доступе к Internet. Многочисленные центры дистанционного образования созданные по всей России функционируют только «на бумагах», поскольку отсутствует не только высокоскоростные линии доступа в Интернет, но даже телефонная связь работает очень не стабильно. Web-сайты многих учреждений ДО содержат неполную, недостоверную и вовсе устаревшую информацию. Многие ОУ ограничиваются представлением общей информации, такой как: история создания, предоставляемые для обучения специальности, контактная информация. Все это обуславливает непрозрачность рынка ДО со стороны предложения дистанционных образовательных услуг. На сегодняшний день существует два основных сервера по дистанционному образованию. 1. В связи с приказом Госкомвуза РФ от 17 июня 1996 г. N 1062 «О создании центра информационно-аналитического обеспечения системы дистанционного образования» [42] на базе корпорации "Университетские сети знаний", представляющей ассоциацию более 130 университетов и 50 академических институтов России, был создан центр информационно-аналитического обеспечения системы дистанционного образования высшей школы Государственного комитета Российской Федерации по высшему образованию (ЦИАН). ЦИАН также имеет свое представительство в сети Internet в виде Web - сайта, расположенного по адресу: http://cian.unicor.ru. ЦИАН Минобразования России в сотрудничестве с ИИТО ЮНЕСКО, выполняя цели, записанные в уставе, разработал специализированный WWW -сервер
«Дистанционное образование: состояние и перспективы». Web - сайт находится по адресу http://de.unicor.ru (рис. 1.8). Сервер содержит: каталог учреждений и организаций ДО; каталоги информационных ресурсов ДО: информация о курсах ДО, средства информационной поддержки ДО, инструментальные и программно-аппаратные средства; законодательство и нормативы в области ДО: международные стандарты и соглашения в области ДО, национальное законодательство, опытные расчетные показатели и рекомендации; информацию по прикладным исследованиям и разработкам в области ДО; информацию о специализированных организациях, а также перечень специализированных печатных, электронных и электронные версии печатных изданий. Однако сервер находится в состоянии разработки и потому многие из обозначенных пунктов недоступны. 2. Другим центральным сервером, обеспечивающим создание, эксплуатацию и развитие информационно-образовательной среды открытого образования РФ (ИОС ОО РФ) является сервер консалтингового центра ИОС ОО РФ. Основанием для проведения работ по ее созданию является межвузовская научно-техническая программа «Создание системы открытого образования» [68] Минобразования РФ. В сети Internet сервер функционирует в рамках российского портала «Открытое образование», находящегося по адресу: http://www.openet.ru. Портал создан с целью «обеспечения населения образовательными услугами через Интернет с использованием единого информационно-справочного обеспечения и единых технологий получения образовательных услуг в различных учебных заведениях» [58]. Информационно-образовательная среда предназначена для максимально полного объединения ресурсов системы образования путем интеграции ресурсов различных учебных заведений. На этой основе пользователям предоставляется широкий выбор различных образовательных услуг: от доступа к фондам виртуальной распределенной электронной библиотеки, образуемой объединением электронных библиотек виртуальных представительств (ВП) учебных заведений, до возможности получения образования в любом учебном заведении, имеющем свое виртуальное представительство в ИОС ОО [58]. Определение комплекса задач поддержки решений субъектов рынка дистанционного образования. 1. Разработка метода оценки качества дистанционных образовательных услуг в сопоставлении с их стоимостью. Выбор специальности и ОУ потенциальным пользователем происходит несколькими этапами по следующим критериям: ? вероятность трудоустройства по специальности; ? размер заработной платы после получения образования; ? стоимость обучения специальности; ? качество дистанционных образовательных услуг; ? время обучения специальности; ? субъективный фактор. Менее важные с точки зрения исследования критерии могут быть исключены из постановки задачи. Вначале потенциальный пользователь выбирает множество специальностей, которые удовлетворяют первым двум критериям. Затем он должен выбрать среди множества ОУ одно, которое предоставит ему необходимое качество дистанционных образовательных услуг при минимальной цене. В данной диссертационной работе разделены понятия качества дистанционного образования и качества дистанционных образовательных услуг. Под качеством дистанционных образовательных услуг понимается совокупность элементов образовательной системы, обеспечивающих получение обучаемыми знаний, умений и навыков, соответствующих требованиям государственных стандартов профессионального образования. К показателям качества дистанционных образовательных услуг относятся: общие показатели (время создания ОУ, количество учебных центров и т.д.), кадровое обеспечение образовательного процесса, материально-техническая база, учебно-методический комплекс.
Метод оценки качества дистанционных образовательных услуг в Сопоставлении с их стоимостью
Предлагаемый метод основан на применении математического аппарата кластерного анализа для классификации ОУ по показателям качества дистанционных образовательных услуг. Поскольку показатели качества дистанционных образовательных услуг довольно многоплановы, имеют разнотипный и многомерный характер и представляется трудным определить важность того или иного показателя для конкретной цели актуальной становится задача построения классификаций по многомерным данным. Одним из достаточно разработанных и активно применяющихся методов многомерного статистического наблюдения являются методы кластерного анализа. Кластерный анализ - это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения с выделением групп схожих между собой объектов. Кластерный анализ приводит к разбиению на группы с учетом всех группировочных признаков одновременно [8]. Область использования методов кластерного анализа довольно широка. Так в работе [1] приведен пример использования кластерного анализа для выявления потребительского поведения населения; в работе [53] кластерный анализ использовался для систематизации материалов, накопленных в ходе исто-рико-археологических исследований; в работе [8] кластерный анализ применяется для конституционно-правовой типологии государств и т.д. Однако нам не удалось обнаружить применения кластерного анализа для классификации ОУ по показателям качества дистанционных образовательных услуг. Процедура проведения кластерного анализа содержит ряд этапов: 1. Выбор группы объектов, подлежащих классификации. Обозначим U множество объектов м,, где ui - і-е ОУ, ведущее обучение с помощью ДОТ (/=7,2,.../2-/, п, п+1,....1). 2. Определяется группа показателей выражающие признаки объектов. В нашем случае это показатели качества дистанционных образовательных услуг.
Таким образом, каждый элемент ut GU будет характеризоваться вектор-функцией X = (Xli,Xljt...tX(p)t компонентами которой будут показатели качества дистанционных образовательных услуг. Тогда, поскольку множество U конечно, назовем Л" = (Xi,X2,...,Xp) матрицей исходных данных. 3. Определяется расстояние между отдельными объектами и меры близо сти объектов друг к другу. Определение понятия однородности объектов явля ется, пожалуй, одним из наиболее трудных моментов в задачах классификации. В общем случае, однородность объектов определяется функцией d(XiXn), ха рактеризующей расстояние между /-м и /2-м объектами, а также функцией сход ства тех же объектов r(XiXn). При задании функций расстояния и сходства не обходимо соблюдение естественных требований [1, 78]: ? симметрии, при котором d(XiXn)=d(X„Xi)и Г(ХІХЯ)=Г(Х„ХІ) максимального сходства объекта с самим собой, что может быть записано как: монотонного убывания r(XiX„)no d(XiXn) при заданной метрике, т.е. из d(XkXi)td(XiXn) должно с необходимостью следовать выполне ние неравенства r(XkXi) r(XiX„) Безусловно, выбор метрики является ключевым моментом исследования. Выбор той или иной метрики зависит от конкретной задачи, а именно: целей исследования, физической и статистической природы данных исследования и т.д. Сравнительно широко в задачах кластер-анализа используются следующие метрики: обычное евклидово расстояние, взвешенное евклидово расстояние, Хеммингово расстояние, расстояние городских кварталов (манхэттенское расстояние), расстояние
Чебышева, степенное расстояние, процент несогласия. Показатели качества дистанционных образовательных услуг представлены как в количественном выражении (например, количество иностранных учащихся), так и в номинальной шкале, построенной на основе дихотомии (например, использование или неиспользование той или иной технологии обучения). Ставится задача приведения данных в сопоставимый вид, которая может быть решена с помощью экспертных методов. Использование экспертных методов позволяет представить необходимые данные в виде последовательности нулей и единиц, т.е. используя принцип дихотомии. Меры близости объектов, описываемых набором дихотомических признаков, обычно основаны на характеристиках vj„0), v} и vin = v ,0) + vj , где v n0), (v ) -число нулевых (единичных) компонент, совпавших в объектах /; и U„ [1]. Все р признаков исследуемой совокупности будем считать равноправными, а эффект от совпадения или несовпадения нулей такой же, как от совпадения или несовпадения единиц. Тогда в качестве меры близости объектов выберем метрику «процент несогласия», которая применятся в тех случаях, когда данные являются категориальными. Расстояние между объектами определяется как: расстояние (и і,и п) = (Количество (и і Фип ))1Р [57], где п є/, т.е. в качестве меры близости объектов UІ и Un используют величину [1]:
Расстояние между группами объектов, возникающих в результате кластер-процедур, может определяться также по-разному. Наиболее общими и употребляемыми являются расстояние, измеряемое по принципу «ближайшего соседа», расстояние, измеряемое по принципу «дальнего соседа», расстояние, измеряемое по «центрам тяжести» групп и расстояние измеряемое по принципу «средней связи». Все вышеописанные расстояния являются частными случаями обобщенного (по Колмогорову) расстояния или К-расстояния: где, PlTK\S„S„) - расстояние между группами S, и S„; к- число объектов, образующих соответствующую группу; г - числовой коэффициент, определяющий специфику кластер-процедуры. Так, например при т - да, plK)(S„Sm) = p S SJ В нашем случае, расстояние между группами объектов, возникающих в результате кластер-процедур, определено всеми доступными в системе Statistica v.6.0 методами: ? методом одиночной связи, (расстояние, измеряемое по принципу «ближнего соседа»); ? методом полной связи (расстояние, измеряемое по принципу «дальнего соседа»); ? невзвешенного попарного среднего; ? взвешенного попарного среднего; ? невзвешенным центроидным методом; ? взвешенным центроидным методом (медиана); ? методом Варда. Лучшим является тот метод, который дает наиболее интерпретируемые результаты. При этом если результаты кластеризации, полученные с использованием различных методов, не слишком сильно отличаются друг от друга, то изучаемая совокупность действительно является объединением объектов, принадлежащих различным группам в смысле исследуемых показателей.
Оптимизационная модель формирования индивидуального учебного плана специальности
Если потенциальный пользователь уже имеет оконченное среднее или высшее профессиональное образование часть дисциплин путем перезачетов выведутся из образовательного процесса по причине совпадения с дисциплинами оконченного образования. Рассмотрим потенциальную экономию времени обучения оставшихся дисциплин, которую потенциальный пользователь может получить с учетом его тезауруса. Для этого требуется определение тезауруса пользователя. В данной научной работе тезаурус пользователя измеряется в нормативных часах и определяется как сумма знаний, полученных в общеобразовательной школе, знаний полученных на спецкурсах и знаний, полученных в результате трудовой деятельности. Определим список общеобразовательных (школьных) предметов и составим матрицу аттестационных оценок Da, где А - количество общеобразовательных предметов (данные аттестата о среднем образовании). Необходимо определить «вес» дополнительной единицы оценки по общеобразовательному предмету, т.е. на сколько часов одна дополнительная единица оценки по общеобразовательному предмету а может сократить время обучения каждой дисциплине. Для оценки «весов» предлагается использовать экспертный подход. Экспертные методы подробно описаны в литературе [12, 35, 70]. Обозначим гае- вес дополнительной единицы аттестационной оценки по общеобразовательному предмету а при изучении дисциплины модуля, определенную е-м экспертом. Составим матрицу экспертных оценок для дисциплины модуля: где qe - показатель компетентности эксперта е. Поскольку количество дополнительных единиц равно (De-3), (пятибалльная шкала оценки знаний) экономия времени обучения дисциплине модуля за счет использования полученных знаний по общеобразовательному предмету а, будет равна: Тогда экономия времени обучения дисциплине модуля за счет использования знаний полученных в школе будет высчитываться по формуле:
Экономия времени на обучение за счет знаний полученных на спецкурсах и во время трудовой деятельности рассчитывается аналогичным образом: где г, - вес спецкурса / при изучении дисциплины модуля; rw - вес результатов трудовой деятельности w, при изучении дисциплины модуля. Таким образом, тезаурус пользователя относительно дисциплины модуля можно оценить как: Однако каждый пользователь имеет разные способности к тем или наукам. Несмотря на его тезаурус одна дисциплина может быть изучена быстрее, а другая медленнее. Поэтому целесообразно ввести весовые коэффициенты способности к. Значение коэффициента способности большее единицы прибавляет времени, необходимого для изучения дисциплины модуля, и наоборот. Значения к определяются с помощью экспертных оценок, аналогично тезаурусу. Для оценки тезауруса и способностей могут быть использованы различные тесты, которые помогут выявить соответствия полученных знаний реальным знаниям потенциального пользователя. Таким образом, индивидуальное время, необходимое для изучения дисциплины образовательного модуля с учетом тезауруса и способности потенциального пользователя равно: где t - нормативное время изучения дисциплины образовательного модуля. Время t может измеряться как в академических часах, так и в зачетных образовательных единицах. Теперь определим состав дисциплин специальности.
Введем переменную Xbg = { 3;l}, которая принимает значение «1», если данная дисциплина по выбору g модуля b выбирается для изучения потенциальным пользователем, и значение «О» в противном случае. Количество обязательных дисциплин и дисциплин по выбору в разных образовательных модулях может быть разным. Индивидуальное время Gb изучения модуля b определяется как сумма индивидуального времени изучения обязательных дисциплин Gf и дисциплин по выбору G6. Целевой функцией будет являться функция минимизации индивидуального времени изучения специальности: bg где (tbg -rbg)kbg - индивидуальное время изучения дисциплины g модуля Ъ\ Ограничение по количеству выбираемых дисциплин в одном модуле записывается следующим образом: где mb— максимальное количество дисциплин, которое может быть выбрано для изучения в модуле Ъ. Поскольку, для получения зачета по модулю необходимо набрать количество зачетных единиц, не меньшее количества зачетных единиц по модулю, справедливо следующее неравенство: где phg- количество зачетных образовательных единиц, которое соответствует дисциплине g модуля Ь; fb— количество зачетных образовательных единиц, которое необходимо получить для прохождения аттестации по модулю Ъ.
Факторы экономической эффективности применения системы моделей и методов поддержки решений на рынке дистанционного образования
Рассмотрим основные составляющие экономического эффекта от внедрения системы математических моделей и методов поддержки решений на рынке ДО.
Первой важной составляющей экономического эффекта является уменьшение дисбаланса спроса и предложения на рынке ДО как следствия ряда факторов, в числе которых открытость и централизованность информации, обоснованность спроса и предложения на рынке ДО.
Второй важной составляющей экономического эффекта является уменьшение дисбаланса между рынком труда и рынком образования. Предложенные математические модели и методы позволяют оптимизировать деятельность центров занятости населения и центров дистанционного обучения персонала предприятий, что выражается как в повышении качества дистанционных образовательных услуг, так и снижении стоимостных и временных затрат на дистанционные образовательные услуги.
Третей важной составляющей экономического эффекта является возможность поддержки конкурентных условий на рынке ДО. Эта возможность появляется как результат доступности и открытости информации для потенциальных пользователей, отечественных ОУ, ведущих подготовку с помощью ДОТ и органов управления образованием. Открытость информации о структуре предложения и структуре спроса на дистанционные образовательные услуги открывает возможность гибкого регулирования и контроля ценообразования на рынке ДО, а также повышает эффективность управления качеством дистанционных образовательных услуг. Это очень важно. С одной стороны нельзя допустить монополизации отечественного предложения дистанционных образовательных услуг. С другой стороны необходимо обеспечить протекцию развития отечественного рынка ДО от западного предложения дистанционных образовательных услуг. Гибкая поддержка конкурентных условий на рынке ДО позволит «амортизировать» дисбаланс «спрос-предложение» на отечественном рынке ДО, «отечественное - зарубежное предложение» дистанционных образовательных услуг, который может возникнуть в результате окончательного раздела рынка ДО, в пользу отечественных ОУ. Рассмотрим более подробно факторы эффективности в разрезе интересов субъектов рынка ДО Для органов управления образованием.
Размещение системы моделей и методов поддержки решений субъектов рынка ДО в сети Интернет позволяет обрабатывать оперативную информацию о состоянии рынка ДО, что повышает скорость реакции на изменения на рынке ДО. Это также соответствует целям создания Российского портала «Открытое образование», в том числе, в части создания единой информационной образовательной среды.
Метод оценки качества дистанционных образовательных услуг в сопоставлении с их стоимостью позволяет органам управления образованием в режиме «запрос-ответ» получать информацию о положении каждого ОУ на рынке и на основе более детального анализа принимать те или иные решения по управлению качеством дистанционных образовательных услуг. Для образовательных учреждений.
Следствием размещения системы моделей и методов поддержки решений субъектов рынка ДО в сети Интернет является привлечение дополнительных слушателей на рынок ДО, что автоматически отражается в увеличении доходов ОУ. При этом появляется возможность оценки спроса на дистанционные образовательные услуги и оптимизации структуры специальностей, предлагаемых для обучения, как за счет сокращения набора слушателей по мало востребованным специальностям, так и за счет открытия специальностей новых перспективных направлений, что также находит отражение в увеличении доходов ОУ.
Одним из эффектов реализации метода оценки качества дистанционных образовательных услуг в сопоставлении с их стоимостью является повышение эффективности управления качеством дистанционных образовательных услуг, увеличение конкурентоспособности ОУ на отечественном рынке ДО, обоснованности установления цен на дистанционные образовательные услуги и развитие конкурентных условий на рынке ДО.
Открытость системы моделей и методов поддержки решений субъектов рынка ДО дает возможность снижения временных и стоимостных затрат на маркетинговые мероприятия, такие как реклама и анализ рынка ДО. Для пользователей: Для индивидуальных пользователей (физических лиц):
Открытость аналитической информации для «продавцов» дистанционных образовательных услуг запускает механизмы рыночного саморегулирования. Борьба за «покупателей» дистанционных образовательных услуг может идти в двух основных направлениях: повышение качества дистанционных образовательных услуг и снижение цен на образовательные услуги. Причем эти две тенденции выступают ни как альтернативные, а как взаимодополняющие. «Выигрыш» потребителя при этом заключается как в снижении расходов на получении образования, так и в повышении вероятности получения более качественного образования.
Открытость аналитической информации о предложении дистанционных образовательных услуг снижает время на поиск информации об услугах дистанционного обучения. А одним из эффектов метода оценки качества дистанционных образовательных услуг в сопоставлении с их стоимостью является появление возможность выбора ОУ, качество и стоимость дистанционных образовательных услуг которого наиболее точно отвечает требованиям пользователя.
