Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ современного состояния предметной области и известных подходов к управлению вузом как социально экономической системой 10
1.1 Вуз как социально-экономическая система образовательного типа. Формализация основных понятий. 10
1.2 Общие подходы к описанию деятельности вуза и управления им. Определение основных недостатков 14
1.3 Предпосылки и преимущества использования CALS-технологий для управления жизненным циклом подготовки специалистов и постановка задач исследования. 34
1.4 Анализ показателей функционирования Юго-Западного государственного университета и краткая характеристика вуза. 41
Выводы. 62
Глава 2. Разработка моделей описания и оценки эффективности жизненного цикла подготовки специалистов в вузе 63
2.1 Обзор существующих CASE-средств к описанию бизнес процессов вуза. Выбор нотации IDEF0/IDEF3 к созданию функциональных моделей . 63
2.2 Разработка в нотации IDEF0/IDEF3 функциональных моделей ПЦ-ВУЗА и ИД-ВУЗА. Реинжиниринг бизнес-процессов вуза. 82
2.3 Создание онтологии деятельности вуза и теоретико-множественной модели управления жизненным циклом подготовки специалистов в вузе. 106
2.4. Разработка интегральных показателей оценки жизненного цикла подготовки специалистов в вузе. 115
Выводы 121
Глава 3. Информационно-алгоритмическое обеспечение жизненного цикла подготовки специалистов в вузе для управления им 122
3.1 Создание информационной модели жизненного цикла подготовки специалистов в вузе. Декомпозиция предметных областей . 122
3.2 Разработка алгоритмов вычисления структурных показателей жизненного цикла подготовки специалистов и способа и его оценки. 129
Выводы. 149
Глава 4. Разработка программных инструментов для оценки жизненного цикла подготовки специалистов и экспериментальная проверка разработанных средств . 150
4.1. Разработка программы вычисления локальных коэффициентов структурно-логической связности и структурной полноты жизненного цикла подготовки специалистов. 150
4.2. Разработка программы визуализации показателей жизненного цикла подготовки специалистов и вычисления интегрального показателя эффективности жизненного цикла подготовки специалистов. 157
4.3. Экспериментальная проверка полученных зависимостей на основе отчетных данных приемной кампании Юго-Западного государственного университета и статистических данных региона . 165
Выводы. 173
Заключение. 174
Список использованных источников. 177
- Общие подходы к описанию деятельности вуза и управления им. Определение основных недостатков
- Обзор существующих CASE-средств к описанию бизнес процессов вуза. Выбор нотации IDEF0/IDEF3 к созданию функциональных моделей
- Создание информационной модели жизненного цикла подготовки специалистов в вузе. Декомпозиция предметных областей
- Экспериментальная проверка полученных зависимостей на основе отчетных данных приемной кампании Юго-Западного государственного университета и статистических данных региона
Введение к работе
Актуальность работы. Одной из важнейших задач управления вузом является управление жизненным циклом подготовки специалистов (ЖЦПС), включающим всю последовательность образовательных, управленческих, обеспечивающих и вспомогательных процессов по привлечению, созданию, сопровождению и переподготовке специалистов и научных работников. Экономические, социальные, общественные, структурно-организационные изменения внешней среды, в которой функционирует современный вуз, порождают новые устойчивые информационно-управляющие потоки и диктуют необходимость комплексного учета разнородных и противоречивых показателей и требований по достоверности обнаружения значимых тенденций во внешней среде, обеспечению финансовой устойчивости образовательного учреждения, повышения качества образовательных услуг и удовлетворенности потребителей услуг, полноты контроля разнородных (внутренних и внешних) отчетных данных, многомерности анализа конкурентоспособности вуза, обоснованности и своевременности принимаемых решений, организационно-управленческой мобильности и адаптации структуры вуза к внешним воздействиям.
Выполнение комплекса противоречивых требований в рыночных условиях достигается путем использования специализированных математических и алгоритмических средств для образовательных систем поддержки принятия решений (СППР). По мнению экспертов наиболее целесообразным при управлении ЖЦПС и оценке конкурентоспособности вуза является использование CALS- методологии, обеспечивающей информационное обеспечение процессов управления на протяжении всего ЖЦПС и реинжиниринг существующих бизнес-процессов вуза.
Теоретические и практические вопросы анализа и создания моделей, информационных и управляющих систем были рассмотрены такими учеными, как Д.А. Новиков, В.Н. Бурков, Р.А. Фатхутдинов, С.П. Мишин, В.А. Ириков, И.П. Норенков, А.И. Мишенин, B.C. Анфилатов, А.А. Кукушкин, В. В. Репин и др.
Вместе с тем вопросы комплексного учета разнородных показателей (абсолютных, относительных, структурных, логических, лингвистических), описывающих бизнес-процессы вуза и влияние внешней среды, отражены в известных работах частично. Данное обстоятельство порождает противоречие, заключающееся в отсутствии теоретических и прикладных программных средств управления ЖЦПС в вузе и предоставления лицу, принимающему решения (ЛПР), качественной информации о структурно-логических свойствах бизнес-процессов в вузе.
Из противоречия следует научная задача, заключающаяся в создании моделей, алгоритмов и специальных программных средств с использованием CALS-методологии, обеспечивающих повышение конкурентоспособности вуза.
Цель исследования состоит в повышении конкурентоспособности вуза на основе автоматизации процессов управления ЖЦПС.
Объект исследования: процессы управления высшим учебным заведением в условиях конкурентной среды (сложившейся конъюнктуры рынка).
Предмет исследования: модели, алгоритмы и программные средства оценки и управления ЖЦПС в вузе на основе информационных технологий обработки структурно-логических показателей ЖЦПС.
Задачи исследования. Достижение поставленной цели исследования привело к необходимости решения следующих частных задач:
-
Анализ современного состояния предметной области и известных подходов к управлению вузом как социально-экономической системой, определение основных ограничений существующих методов, выбор и обоснование CALS-методологии.
-
Разработка моделей описания и оценки ЖЦПС в вузе.
-
Разработка способа и алгоритмов вычисления частных показателей оценки ЖЦПС и интегрального показателя оценки ЖЦПС, создание специализированных квалиметрических диаграмм визуализации частных показателей ЖЦПС.
-
Экспериментальная проверка показателей оценки ЖЦПС в вузе и выработка рекомендаций по изменению структуры и состава профильных образовательных цепочек.
Методы исследования основываются на положениях теорий управления образовательными системами и организационными системами, принятия решений, управления базами данных, общей теории систем, математической статистики, SADT-методологии, методах прикладного программирования в контурах систем управления социально-экономическими объектами, квалиметрии.
Достоверность и обоснованность результатов и выводов подтверждается совпадением теоретических и экспериментальных результатов, их непротиворечивостью положениям теорий управления образовательными системами и принятия решений, рецензированием основных результатов на Международных конференциях, а также актами о внедрении.
Положения, выносимые на защиту, и их научная новизна
1. Функциональная модель ЖЦПС в инновационно- деловом вузе (ИД-ВУЗЕ) с уровнем детализации до подпроцессов, которые обеспечивают контроль стадий ЖЦПС и управление ими. Существенным отличием разработанной модели является то, что помимо образовательной и инновационной деятельности ИД-ВУЗА в ЖЦПС вводятся такие процессы, как формирование требований к качеству подготовки специалиста, организация поддержки ЖЦПС, планирование деятельности, организация технического обеспечения. Введение этих процессов обусловлено новым подходом к управлению ЖЦПС, состоящим в объединении образовательных, управленческих, обеспечивающих и вспомогательных процессов вуза, существенных для ЖЦПС.
2. Информационная ER-модель поддержки ЖЦПС в ИД-ВУЗЕ, позволяющая осуществлять хранение, поиск информации по всем операциям и действиям, этапам ЖЦПС в единой базе данных и отличающаяся возможностью получения не только текущих данных о физических лицах, нормативных документах, но и установлением разрозненных учебно-научных сведений структурно-логического характера, соотносящихся с ЖЦПС. Другой отличительной особенностью модели поддержки ЖЦПС является получение расширенных сведений об элементах индивидуального жизненного цикла физического лица, что обеспечивает персонализацию учебных и научных предпочтений на заключительных этапах ЖЦПС.
3. Теоретико-множественная модель эталонного ЖЦПС в вузе в составе онтологии деятельностей вуза. Новизна модели связана с комплексным учетом традиционных количественных показателей совместно со структурно-логическими показателями для оценки профильных цепочек графа ОП ЖЦПС, что позволяет:
- расширить возможности самооценки вуза в динамике по годам;
- вычислить интегральный показатель оценки ЖЦПС в вузе.
4. Алгоритмы вычисления коэффициентов структурно-логической связности ЖЦПС и коэффициентов структурной полноты ЖЦПС относительно вуза с эталонным ЖЦПС, использующие представление ЖЦПС в виде ориентированного графа, вершины которого составляют набор всех образовательных программ (ОП) и паспортов научных специальностей, а дуги - профильные переходы по формально завершенным этапам образования. Новизна первого алгоритма заключается в том, что в дополнение к анализу профильных цепочек ОП и вычислению трех типов коэффициентов связности ОП алгоритм также выделяет, хранит и обрабатывает скрытые на множестве вершин данные о недостающих вершинах в цепочках ОП. Это свойство позволяет руководству вуза выработать рекомендации по обоснованному выбору приоритетных ОП для вуза. Новизна второго алгоритма заключается в организации параллельной обработки ветвей построения цепочек ОП эталонного и реального ЖЦПС, что служит основой для их оперативного сравнения при варьировании значениями индексов входных нормативных таблиц и их размеров.
Практическая значимость работы
1. На основе созданной информационной ER-модели ЖЦПС в вузе спроектирована БД для накопления, мониторинга, выработки управленческих рекомендаций по управлению ЖЦПС, в целом, и персонализации жизненного цикла физического лица в вузе. БД позволяет хранить ретроспективную информацию по всем стадиям прохождения цепочек образовательного жизненного цикла и по всем участникам ЖЦПС, а также обеспечивает получение расширенной информации о физических лицах, имеющих предпочтения на продолжение профильного образования, что создает основу для систематизации данных и выявления значимых тенденций по образованию новых бизнес-процессов в образовательной среде вуза.
2. Разработаны логически состоятельные алгоритмы вычисления коэффициентов структурной связности и структурной полноты графа ОП вуза, основанные на объективно доступных данных (лицензии, аккредитации, сертификаты), предоставляемых вузом во внешнюю конкурентную среду. Практическая ценность данных алгоритмов заключается в выборе и последующем анализе подграфов ОП в соответствии с предпочтениями ЛПР, что позволяет гибко оперировать требуемыми ресурсами для изменения ЖЦПС и выделять приоритетные ОП. Алгоритм определения полноты ЖЦПС обеспечивает сравнение вузов с частично совпадающими графами через вуз с общим эталонным ЖЦПС, что позволяет оценивать относительную конкурентоспособность вуза.
3. Предложен рациональный для практики способ анализа профильных цепочек ОП, прикладная ценность которого заключается в обеспечении направленного поиска в общем пространстве вершин графа для разных типов цепочек ОП на основе правил предпочтений. Данная особенность устраняет конфликты при поиске и обеспечивает преемственность значений коэффициентов, что применимо к различным социально-экономическим системам с причинно-следственными связями между элементами (модели угроз природных и техногенных рисков, управление информационными связями логистических цепочек, создание баз знаний в информационно-управляющих системах безопасности финансовой сферы, медицинских экспертных систем и др.).
Апробация работы. Основные научные результаты, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на V Международной научно-технической конференции «Современные инструментальные системы, информационные технологии и инновации» (г. Курск, 2007г.), VIII Международной конференции (Распознавание-2008) «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (г. Курск, 2008 г.) и I Международной научно-практической конф. «Формирование позитивного образа России: вызовы, методы, перспективы» (Курск, 2009 г.).
Реализация результатов работы. Основные результаты диссертационного исследования внедрены в Московском государственном педагогическом университете, Российском государственном социальном университете (г. Москва), ИКТИ РАН (г. Москва).
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 6 работ, из них 1 статья – в изданиях, входящая в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендуемых ВАК.
Личный вклад автора. В [1] обосновано применение CALS-технологии для информатизации процессов ЖЦПС в вузе и формирование единого информационного пространства (ЕИП) для всех этапов цикла; в [2] выполнено описание ЖЦПС в нотации IDEF0, учитывающее в ЕИП взаимосвязи с внешней средой; в [3] обосновано выделение ИД-ВУЗА, дано описание бизнес-процессов и построена структурно-функциональная модель ЖЦПС; в [4] разработана общая организация образовательной СППР; в [5] разработаны теоретико-множественная модель ЖЦПС, введены структурно-логические и интегральные показатели оценки ЖЦПС; в [6] разработаны алгоритмы вычисления коэффициентов структурно-логической связности и структурной полноты ЖЦПС.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (82 наименования) и приложений. Основной текст изложен на 149 страницах, содержит 32 рисунка и 16 таблиц.
Общие подходы к описанию деятельности вуза и управления им. Определение основных недостатков
Современная ситуация, сложившаяся в системе высшего образования, характеризуется достаточной сложностью и динамичностью, особенно в условиях конкурентной борьбы на рынке образовательных услуг.
В настоящее время происходит активное внедрение математических методов вычислений в управлении образованием, создание моделей решения актуальных проблем ВПО, формирование кибернетических направлений в образовании. Вместе с тем недостаточно теоретически проработанным звеном является взаимосвязь компьютерных информационных систем и структуры управления образовательным учреждением системы ВПО.
Одной из проблем, возникающих при управлении вузом, является прогнозирование и достоверное принятие решений. С математической точки зрения это трудно формализуемая задача анализа сложных социально-экономических систем рассматривалась в работах видных российских и зарубежных ученых [14, 26, 42].
Отсутствие строгой формализации знаний и большие объемы неоднородной информации, отсутствие или ограниченность достоверных данных об исследуемых социально-экономических объектах, влияние факторов окружающей среды, необходимость сведения к минимуму риска, связанного с принятием неправильных управленческих решений, возможная субъективность восприятия ситуации лицом, принимающим решения (ЛПР) - все это значительно осложняет формирование и выбор оптимальных вариантов управления в вузах.
Многомерность исходных данных, различие в форматах хранения, возможность только качественных оценок многих показателей и отсутствие наглядного представления их динамики с учетом пространственного и временного аспектов, нечеткое задание критериев принятия решений, -все это создает сложности при оценивании ситуации в вузе ЛПР. В настоящее время актуальны быстрое принятие решений, степень адекватности аналитических данных реальным процессам, возможность использования экономико-математических методов и моделей для анализа ситуации в вузе. Вместе с тем большинство известных исследований направлено на создание информационных систем, которые способны решать эту задачу не в полной мере или не достаточно оперативно.
Одной из наиболее актуальных проблем в области образования в современных условиях является повышение его качества. В «Концепции модернизации российского образования на период до 2020 года» и в Перспективной программе работ Министерства образования РФ решение задач качества образования заявлено, как приоритетное. В настоящее время произошли важные изменения в процессах международной стандартизации в области менеджмента качества. Заметно активизировалась деятельность ведущих вузов России по внедрению стандартов ISO серии 9000 и методов всеобщего управление качеством (Total Quality Management - TQM) в образование.
Согласно стандартам ИСО (ISO) серии 9000, под качеством следует понимать степень соответствия свойств какого-то объекта (продукта, услуги, процесса) некоторым требованиям (нормам, стандартам) [2].
Таким образом, качество высшего образования (ВО) - это сбалансированное соответствие всех аспектов высшего образования некоторым целям, потребностям, требованиям, нормам и стандартам. При этом следует учитывать, что к определению качества ВО необходим многосторонний подход. Взаимосвязь всех аспектов качества высшего образования представлена на рисунке 1.2.1.
Следовательно, качество образования - это емкое комплексное понятие, определяемое множеством факторов, относящихся как к внутренней, так и внешней среде образовательного учреждения. При этом в соответствии с принципами университетской автономии, ответственность за обеспечение качества высшего образования в первую очередь возлагается на сами учебные заведения.
Достижение современного качества подготовки специалистов - это системная проблема, зависящая от многочисленных взаимосвязанных факторов внешней и внутренней среды профессионального образовательного учреждения. Решение стоящей перед вузами задачи повышения качества образования возможно при осознании того, что качество результата образовательной деятельности, каким является интеллектуальный продукт, достигается качеством образовательного процесса (образовательной услуги), которое в свою очередь детерминируется качеством системы менеджмента на всех уровнях управления вуза.
С точки зрения наличия рисков особый интерес представляет деятельность вуза в контексте качества образования (качества подготовки специалистов). Это достаточно специфическая область, для которой характерны свои особые риски. Потенциальные риски вуза и пути их снижения представлены в таблице 1.2.1.
В качестве основной цели, преследуемой вузом в современных условиях, рассматривается повышение качества образования, которое должно быть заметным для абитуриентов, академического сообщества, государства, общества и работодателей, рынка труда и образовательных услуг.
Как показывает анализ отечественного и зарубежного опыта, в настоящее время огромное значение уделяется всесторонней оценке эффективности деятельности вузов как со стороны государственных, так и общественных организаций. Вузы являются объектами внешней оценки с точки зрения финансовых, качественных и/или количественных показателей. Для повышения уровня контроля за результатами деятельности субъектов системы высшего профессионального образования (ВПО) методы оценки постоянно совершенствуются.
Огромное внимание оценке вузов уделялось в социалистический период развития России. Существовала система регламентирующей документации и контролирующих органов, оценивавших образовательные учреждения по степени их соответствия различным нормативным параметрам, а также по влиянию на деятельность материального производства [1]:
- экономической роли учреждений профобразования в повышении эффективности общественного производства;
- сравнительной эффективности различных форм подготовки рабочих кадров.
По мере перехода к рыночным отношениям и изменения отношения государства к системе образования потребовалось создание новой системы показателей оценки. В настоящее время рынок образовательных услуг в основных своих проявлениях сформировался. Он имеет все атрибуты понятия "рынок": товар (услугу), спрос, предложение, конкуренцию субъектов.
Обзор существующих CASE-средств к описанию бизнес процессов вуза. Выбор нотации IDEF0/IDEF3 к созданию функциональных моделей
В настоящее время на российском рынке представлено достаточно большое количество CASE-систем, многие из которых позволяют, так или иначе, создавать описания (модели) бизнес-процессов предприятий. Говорить о преимуществе той или иной системы/нотации бессмысленно, пока не определены основные задачи, которые необходимо решить в ходе проведения исследования. В данном разделе проведено сравнение наиболее популярных нотаций, используемых для описания бизнес-процессов, и систем, поддерживающих эти нотации.
Как было показано выше описание бизнес-процессов любой организации, в том числе и образовательной, проводится с целью их дальнейшего анализа и реорганизации. Целью реорганизации может быть внедрение информационной системы, реинжиниринг бизнес-процессов, сокращение затрат, повышение качества продукции и обслуживания клиентов, внедрение СМК и т.д. Для каждой такой задачи существует определенные параметры, определяющие набор критических знаний по бизнес-процессу. От задачи к задаче требования к описанию бизнес-процессов могут меняться. В общем случае, модель бизнес-процесса образовательного учреждения должна давать ответы на следующие вопросы:
- какие процедуры (функции, работы) необходимо выполнить для получения заданного конечного результата;
- в какой последовательности выполняются эти процедуры;
- какие механизмы контроля и управления существуют в рамках рассматриваемого бизнес-процесса;
- кто выполняет процедуры процесса; какие входящие документы/информацию использует каждая процедура процесса;
- какие исходящие документы/информацию генерирует процедура процесса;
- какие ресурсы необходимы для выполнения каждой процедуры процесса;
- какая документация/условия регламентирует выполнение процедуры;
- какие параметры характеризуют выполнение процедур и процесса в целом.
Описание бизнес-процесса в вузе формируется при помощи нотации и инструментальной среды, позволяющих отразить все указанные выше аспекты. Только в этом случае модель бизнес-процесса вуза окажется полезной, т.к. ее можно будет подвергнуть анализу и реорганизации.
Одной из нотаций, широко распространенных в настоящее для описания бизнес-процессов является нотация ARIS еЕРС, которая расшифровывается следующим образом - extended Event Driven Process Chain - расширенная нотация описания цепочки процесса, управляемого событиями. Нотация разработана специалистами компании IDS Scheer AG (Германия), в частности профессором Шеером. В таблице 2.1.1 приводятся основные используемые в рамках нотации объекты.
Помимо указанных в Таблице 2.1 основных объектов, при построении диаграммы еЕРС могут быть использованы многие другие объекты. Применение большого числа различных объектов, связанных различными типами связей значительно увеличивает размер модели и делает ее плохо читаемой.
Нотация еЕРС построена на определенных семантических правилах описания:
- каждая функция должна быть инициирована событием и должна завершаться событием;
- в каждую функцию не может входить более одной стрелки, «запускающей» выполнение функции, и выходить не более одной стрелки, описывающей завершение выполнения функции.
Кроме этих правил, существуют и другие важные правила формирования моделей в ARIS. Эти правила можно изучить при помощи методического материала «Методы ARIS», который устанавливается на компьютер одновременно с демо-версией продукта.
Каждый объект в системе ARIS Toolset, которая поддерживает метод описания бизнес-процессов ARIS, имеет определенный набор атрибутов. Пользователю предлагается воспользоваться стандартными атрибутами для описания объектов или ограниченным количество т.н. пользовательских атрибутов.
Бизнес-процесс в нотации еЕРС представляет собой последовательность процедур, расположенных в порядке их выполнения. Следует отметить, что реальная длительность выполнения процедур в еЕРС визуально отражена быть не может. Это приводит к тому, что при создании моделей процессов образовательного учреждения возможны ситуации, когда на одного исполнителя будет возложено выполнение двух задач одновременно. Используемые при построении модели символы логики позволяют отразить ветвление и слияние бизнес-процесса. Для получения информации о реальной длительности бизнес-процессов вуза необходимо использовать другие инструменты описания, например графики Ганта в системе MS Project.
Таким образом, при помощи нотации еЕРС ARIS можно описывать бизнес-процесс вуза в виде потока последовательно выполняемых работ (процедур, функций).
Другой, широко используемой в настоящее время нотацией является нотация IDEF0, которая была разработана на основе методологии структурного анализа и проектирования SADT, утверждена в качестве стандарта США и успешно эксплуатируется во многих проектах, связанных с описанием деятельности предприятий. Нотация IDEF3 была разработана с целью более удобного описания рабочих процессов (Work Flow), для которых важно отразить логическую последовательность выполнения процедур.
Нотации IDEF0 и IDEF3 используют следующие объекты, представленные в таблицах 2.1.2 и 2.1.3.
Семантика построения моделей IDEF0 и IDEF3 для образовательных бизнес-процессов предполагает соблюдение четких правил. В нотации IDEF3, так же как и в нотации ARIS еЕРС, используются символы логики, отражающие ветвление процесса.
UML (Unified Modeling Language) -стандартная нотация визуального моделирования, принятая консорциумом Object Managing Group (OMG) в 1997г.
UML предоставляет средства для создания визуальных моделей, которые единообразно понимаются всеми разработчиками, вовлеченными в проект, и являются средством коммуникации в рамках проекта. Диаграмма в UML - это графическое представление набора элементов. Диаграммы рисуют для визуализации системы с разных точек зрения. При визуальном моделировании на UML используются восемь видов диаграмм, каждая из которых может содержать элементы определенного типа.
В настоящее время объектный подход стал особенно популярен и характеризуется разработчиками как универсальное средство проектирования. Однако методология применения UML на этапах анализа и проектирования описана достаточно слабо (т.е. можно найти описание диаграмм, но логика их использования регламентируется слабо), поэтому рано говорить о UML как о действительно полноценной замене всем другим подходам.
В языке UML для этапов анализа предназначены следующие виды диаграмм:
- use case diagram (диаграммы прецедентов);
- activity diagram (диаграммы описаний технологий, процессов, функций);
- sequence diagram (диаграммы последовательностей действий);
- collaboration diagram (диаграммы взаимодействий).
Создание информационной модели жизненного цикла подготовки специалистов в вузе. Декомпозиция предметных областей
Создание информационной модели основано на преобразовании процессного представления предметной области в совокупность отношений «сущность-связь» с помощью инструментальных средств визуального моделирования IDEF0/IDEF3. В основу преобразования заложена интерпретация направленных соединительных дуг IDEF-пред ставлення как сущностей предметной области с атрибутами. Собственно бизнес-процессы задают связи между сущностями с учетом последовательного, параллельного или ветвящегося выполнения процессов. Уточненная модель «сущность-связь» далее преобразовывается в структуру базы данных.
Спроектированная информационная модель является достаточно детализированной для ее представления в виде единой схемы, что затрудняло анализ модели, поэтому она была разбита на ряд связанных между собой предметных областей.
На рис. 3.1.1 область ER-модели охватывает сущности, связанные с представлением части информационной модели - «Абитуриент».
«Абитуриент» охватывает данные, связанные с процессами по обеспечению работы приемной комиссии, сведений из довузовских образовательных учреждений, информации по родителям и родственникам потенциальных поступающих, информации о результатах школьных олимпиад, олимпиад вуза (этап привлечения ЖГДПС).
В БД используются такие традиционные поля как «Фамилия, Имя, Отчество», паспортные данные, адрес места проживания, данные об предыдущем образовательном учреждении. Отличительной особенностью ER-модели является сохранение данных по родственникам потенциальных абитуриентов и об их первых учебных достижениях (результаты олимпиад, прежде всего школьных). Это существенно расширяет возможность дальнейшего обоснованного выбора наиболее подготовленных лиц на этапах ЖЦПС. Структура базы данных организована таким образом, что возможно хранение текущих данных, и дополнительных расширенных данных, дублирующих данных (водительское удостоверение, военный билет, приписное свидетельство, дата и место регистрации), что позволяет предполагать истинные цели и мотивы школьника- абитуриента-студента.
Модель учитывает возможность подачи абитуриентами заявлений на множество специальностей и направлений подготовки. Информация об абитуриенте может фиксировать не только специальность, но и специализированные льготы: победы на профильных олимпиадах, активный жизненный статус по спортивным, творческим направлениям.
На рис. 3.1.2 изображена предметная область «Студент» содержит данные из таблиц предыдущего уровня об учащемся, но только тех, кто участвует в ЖЦПС (осуществляется выбор зачисленных лиц). Присутствуют таблицы содержащие информацию о учебном процессе, а так же о научных интересах студентов. Студенты разделены на 3 класса в соответствии ступенями получения первого высшего образования (Бакалавр, Специалист, Магистр). Результирующей таблицей является таблица содержащая данные о трудоустройстве выпускника и возможных дополнительных навыках требуемых при трудоустройстве или для карьерного роста. Вводятся поля для отслеживания научных и общественных интересов студента. Собирается информация об их участии в различных конференциях, активности учащихся в различных кружках и мероприятиях. Имеется возможность отслеживать накопление студентами научных работ (статьи, патенты, свидетельства, соавторское участие, грамоты, дипломы и пр.), что должно повысить такой введенный параметр как научный рейтинг студента. Накапливаемые сведения позволяют выявлять наиболее потенциальных студентов для рекомендации студента на завершающие элементы ЖЦПС (Аспирантура, Докторантура, защита диссертационной работы). В ER-модели предусмотрены таблицы для накопления информации по изобретательской и рационализаторской деятельности, а также материалы и труды конференций, с учетом вопроса о соавторстве.
С точки зрения поддержки творческой инициативы предусмотрена возможность отслеживать студента в активности студенческой жизни и принятии участия в мероприятиях, проводимых образовательным учреждением или сторонних мероприятий, где принимает участие образовательное учреждение.
Таким образом, модель отличается возможностью получения не только текущих данных о физических лицах, но и возможностью установления разрозненных учебно-научных сведений о физических лицах структурно-логического характера, соотносящихся с ЖЦПС, а также систематизации сведений о нормативных документах, регламентирующих жизненный цикл в вузе. Введение дополнительных сущностей и связей между ними обеспечивает персонализацию жизненного цикла и обосновывает выбор (со стороны вуза) наиболее подготовленных лиц для профильного обучения на заключительных этапах ЖЦПС.
Отслеживая результаты практики студентов, возможно системное (со стороны вуза) предложение дополнительного уровня образования и переход в следующий уровень БД. В базе заложена возможность ведения накопления успеваемости обучающегося и группы в целом. Такая возможность реализуется наличием таблицы содержащей информацию о группе, поля: идентификатор группы, староста, лектор, куратор и т.п. С введением дополнительных таблиц имеется возможность привязки к образовательной нагрузке и составлению расписания занятий. Стандартные таблицы для получения информации об обучающихся, содержащие формы обучения позволяют постоянно контролировать число обучающихся на данный момент, это так же способствует формированию аудиторного фонда, при планировании расписания и нагрузки для профессорско-преподавательского состава.
На рис. 3.1.3 изображена часть БД - «Дополнительное высшее профессиональное образование» - это информация о дополнительном образовании. В данную категорию попадают студенты из таблиц предыдущего уровня и лица, которым требуется дополнительное ВПО для трудоустройства. Таким образом, отслеживаются предприятия (организации), испытывающие потребность в конкретного типа специалистах. Поля введены таким образом, чтобы выявлять причины поступления слушателей на дополнительное высшее профессионально образование и данные для возможного расширения спектра предлагаемых услуг (в том числе по программам в рамках первого ВПО). Категория слушателей - это такой контингент, который не только имеет высшее образование, но и чаще всего опыт профессиональной деятельности. Учет данной особенности позволяет проводить занятия среди обучающихся равнозначного уровня подготовки и такой фактор как профильная подготовка специалистов, направленных от одной организации. Эта особенность с точки зрения коммуникационных возможностей, позволяет обучающимся легче адаптироваться к условиям среды образовательного процесса. Следует рассмотреть особенность получения дополнительного образования по данной специальности и дополнительного образования по иной специальности. По окончанию обучения с точки зрения рекламно-агитационной компании образовательного учреждения появляется огромное поле деятельности по выявлению потенциальных будущих абитуриентов первого и дополнительного образования.
Экспериментальная проверка полученных зависимостей на основе отчетных данных приемной кампании Юго-Западного государственного университета и статистических данных региона
Распределение соответствующей стандартизованной переменной в общем случае скорее всего отлично от нормального. Поэтому вместо нормального распределения используем t-распределение Стьюдента, в результате (і-а)-100% доверительный интервал для среднего значения КПШЩ. генеральной совокупности запишется как:
Если объем выборки п, по крайней мере равняется 30, то t-распределение можно считать тождественным нормальному распределению.
4. Этап прогнозирования значения коэффициента (при необходимости по требованию ЛПР).
Результаты расчетов интегрального показателя KLC представлены в таблице 4.3.5.
Анализ табл. 4.3.5 подтверждает повышение эффективности управления ЖЦПС на основе обработки его структурно-логических характеристик (линейная свертка по НАПР в 1,96 раза; линейная свертка по УГС в 1,54 раза). Динамика интегрального показателя KLC представлена на рисунке 4.3.6.
Получены коэффициенты корреляции Пирсона (в табл.4.3.9), указывают на их тесную взаимосвязь, что подтверждает достижение поставленной цели работы.
Результаты расчетов доверительных интервалов для интегрального показателя К!С для случая анализа ЮЗГУ в динамике за 2005-2010 гг. приведены в таблице 4.3.10.
Далее осуществляется прогнозирование показателей методом линейной экстраполяции тренда (Рис.4.3.7). Как видно, все прогнозируемые значения попадают в полученные доверительные интервалы.
