Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ существующих решений и подходов к формированию информационного пространства для поддержки управления учебным процессом 13
1. 1 Информационная образовательная среда как основа реализации концепции «Образование в течение всей жизни» 13
1.2. Анализ существующих решений и исследований в области построения информационного пространства вуза 18
Выводы по первой главе: 35
Глава 2. Модель единого информационного пространства для оперативной информационной поддержки управления учебным процессом 36
2.1. Разработка способа иерархического структурирования информационного пространства для повышения эффективности управления учебным процессом на основе CALS-технологий 36
2.2. Разработка структурно-логической модели ЕИП учебного пространства для обеспечения эффективной поддержки управления учебным процессом на всех этапах его жизненного цикла 48
2.3. Семантическая модель цикла непрерывного совершенствования учебного процесса 60
Выводы по главе 2: 68
Глава 3. Организация информационной поддержки задач управления учебным процессом с применением логики формирования OLAP-кубов 69
3.1. Модель оперативного контроля знаний студентов в форме тестирования (по компетенциям) 69
3.2. Реализация мониторинга качества обучения в ЕИП с учетом возможности многомерного анализа данных 77
3.3. Метод получения и обработки информации для задач управления учебным процессом на основе выделения аналитических подпространств 84
3.4. Методика автоматизированного формирования OLAP-кубов в соответствии с этапами ЖЦ объектов учебного процесса 93
Выводы по главе 3: 99
Глава 4. Применение результатов исследования для поддержки управления учебным процессом в ЕИП кафедры 100
4.1. Программная реализация моделей организации и проведения тестирования и мониторинга качества обучения в среде ЕИП выпускающей кафедры 100
4.2. Применение метода получения и обработки информации для задач управления учебным процессом с использованием OLAP-технологий 106
4.3. Управление доступом к информационным ресурсам ЕИП 111
4.4. Методика организации распределенного обучения (в филиалах) с использованием BPMN-моделей 114
4.5. Анализ эффективности применения предложенных научных и практических результатов 122
Основные результаты 131
Список литературы 133
Приложение А 147
Приложение Б 150
Приложение В 153
- Анализ существующих решений и исследований в области построения информационного пространства вуза
- Разработка структурно-логической модели ЕИП учебного пространства для обеспечения эффективной поддержки управления учебным процессом на всех этапах его жизненного цикла
- Метод получения и обработки информации для задач управления учебным процессом на основе выделения аналитических подпространств
- Анализ эффективности применения предложенных научных и практических результатов
Введение к работе
Актуальность работы.
Опыт российских и зарубежных университетов показывает, что использование современных информационных технологий в деятельности вуза положительно сказывается на качестве образования. Общие требования к автоматизации отражены в стандартах ISO 9000, директивах Европейской ассоциации гарантии качества в высшем образовании (ENQA), а также в образовательных стандартах третьего поколения (ФГОС). Отметим, что сегодня необходимым условием развития технических университетов является формирование информационной образовательной среды, применение современных информационных технологий для обеспечения качества обучения, а также устранение территориальных барьеров для развития академической мобильности, в т. ч. виртуальной.
В последние годы наблюдается тенденция к переходу на индивидуально-ориентированную организацию учебного процесса, что также находит свое отражение в ФГОС.
С одной стороны, индивидуализация образовательного процесса приводит к изменению структуры социально-экономических отношений между участниками. Решение этой задачи можно перенести в плоскость формализации этих отношений посредством организационно-функциональных и ролевых моделей.
С другой стороны, данная форма организации учебного процесса ведет к увеличению размерности данных, которые необходимо получать, обрабатывать и анализировать в автоматизированном режиме. Это, в свою очередь, приводит к повышению трудоемкости процедуры анализа и усложнению агрегированных показателей, характеризующих учебный процесс, а, следовательно, к проблеме обеспечения прослеживаемости этих показателей.
Для решения данной проблемы может быть использован организационный опыт, накопленный производственными предприятиями (календарное планирование, концепции управления качеством - 6 сигма, TQM и т. п.). Однако при внедрении методов и подходов, эффективность которых для производственных предприятий доказана, необходимо учитывать, что в отличие от производственных процессов в учебном процессе объект управления обладает социально-экономическими свойствами и осуществляет в активное влияние на процесс управления. Кроме того, применение вышеуказанных методов невозможно без создания единого структурированного информационного пространства, включающего в себя, прежде всего, системы сбора и обработки данных.
Таким образом, актуальной остается задача структурирования информационного пространства учебного процесса для дальнейшей формализации и автоматизации на основе систематизации сбора, обработки и анализа данных об учебном процессе в течение его жизненного цикла.
В работе при исследовании данной проблемы автор опирается на труды отечественных и зарубежных ученых: в области управления образователь-
ным процессом и обеспечения его качества: Ю. Ф. Тельнова, Н. В. Тихомировой, М. Б. Гузаирова, Н. И. Юсуповой, Б. Г. Ильясова, С. В. Тархова и др.; в области менеджмента качества: У. Э. Деминга, У. Л. Шухарта, Б. Смита и др.; в области информационной поддержки жизненного цикла сложных систем: Е. В. Судова, А. И. Левина, И. П. Норенкова, И. А. Кривошеева и др.; в области моделирования бизнес-процессов: М. Хаммера, Дж. Чампи, Д. Росса, Г. Н. Калянова, и др., в области многомерного моделирования баз данных: Э. Кодда, Э. Томсена, В. В. Миронова, В. В. Антонова и др.
Актуальность обозначенной проблемы определила цель и основные задачи исследования.
Диссертация является результатом исследований, проводимых на кафедре АСУ УГАТУ в рамках гранта Президента РФ № НШ-65497.2010.9 «Теоретические и методические основы разработки информационных систем, а также их применения в промышленности и в социально-экономической среде с учётом тенденций развития информационных технологий».
Объектом исследований являются процессы получения, обработки, хранения и анализа данных, необходимых для управления учебным процессом в течение его жизненного цикла (ЖЦ).
Предметом исследований является разработка моделей и метода получения, обработки и многомерного анализа данных с использованием информационных технологий и предоставления их для поддержки управления учебным процессом.
Цель и задачи исследования
Целью является повышение качества обучения за счет автоматизации получения, обработки и многомерного анализа данных для эффективной поддержки управления учебным процессом.
Для достижения цели в работе решаются следующие задачи:
Разработка способа иерархического структурирования информационного пространства для построения многоуровневых моделей учебного процесса.
Разработка структурно-логической модели единого информационного пространства (ЕИП) учебного процесса для организации оперативного получения, обработки, хранения информации о нем на основе предложенного способа.
Разработка метода получения и многомерной обработки информации для обеспечения оперативной информационной поддержки управления учебным процессом на всех этапах его ЖЦ.
Разработка структуры информационной системы (ИС) для реализации предложенных моделей и метода; анализ эффективности применения предложенных моделей и метода для информационной поддержки управления учебным процессом.
Методика исследования. Поставленные в диссертационном исследовании задачи решаются с использованием концепции непрерывной информационной поддержки процессов ЖЦ (CALS), методов теории организационно-
го управления, системного анализа и общей теории систем, математической теории множеств, системного моделирования, а также теории баз данных. Результаты, выносимые на защиту:
Способ иерархического структурирования информационного пространства учебного процесса, предполагающий построение формальных моделей объектов, моделей их ЖЦ и моделей бизнес-процессов с учетом принципов CALS.
Структурно-логическая модель единого хранилища данных и информационного пространства учебного процесса, включающего репозиторий моделей бизнес-процессов.
Метод получения и обработки информации для поддержки управления учебным процессом на всех этапах его ЖЦ на основе формирования аналитических подпространств с использованием технологии многомерного анализа данных.
Структура ИС для поддержки управления учебным процессом на основе ЕИП и требования к ее реализации с использованием веб-портальных технологий; результаты анализа эффективности предложенного метода и моделей.
Научная новизна результатов работы заключается в следующем:
Предложен способ иерархического структурирования информационного пространства учебного процесса, отличительной особенностью которого является интеграция информации, характеризующей состояние учебного процесса, по стадиям его ЖЦ в соответствии с принципами CALS, что позволяет систематизировать получение, обработку и многомерный анализ информации, необходимой для управления учебным процессом с учетом его распределенности.
Разработана структурно-логическая модель ЕИП учебного процесса, основанная на предложенном подходе и отличающаяся от существующих тем, что для множества объектов учебного процесса выделяются локальные иерархические информационные подпространства в соответствии с этапами их ЖЦ. Это ведет к повышению оперативности получения и многомерной обработки информации, необходимой для управления учебным процессом, а также к обеспечению прослеживаемости показателей, характеризующих состояние учебного процесса по уровням иерархии, в реальном масштабе времени.
Предложен метод получения и обработки информации для задач управления учебным процессом, отличительной особенностью которого является формирование аналитических подпространств в форме OLAP-кубов в соответствии со стадиями ЖЦ учебного процесса, что позволяет существенно повысить оперативность и качество информационной поддержки управления учебным процессом.
Предложена структура ИС, новизна которой обусловлена реализацией предложенного способа иерархического структурирования информационного пространства, моделей и метода, что позволяет осуществлять системную информационную поддержку управления учебным процессом в течение
его ЖЦ, а также повысить организованность взаимодействия участников распределенного учебного процесса.
Практическая значимость
Практическую значимость имеют следующие результаты:
Предложенные модели и метод, реализованные в среде ЕИП, которые позволяют (по экспертным оценкам специалистов выпускающей кафедры) повысить оперативность поиска (сбора) и многомерного анализа информации, необходимой для оперативного управления учебным процессом (в среднем в 2-5 раз за счет доступности информации в структурированном ЕИП).
Разработанные типовые модели бизнес-процессов, которые могут быть использованы в интерактивном режиме в качестве инструкций, например, для организации дистанционного взаимодействия с филиалами в процессе чтения лекций, организации и проведения защит дипломных проектов и т. п.
Результаты работы внедрены в учебный процесс кафедры автоматизированных систем управления ФГБОУ ВПО УГАТУ, включая филиалы в 4 городах (в том числе при проведении занятий в дистанционном режиме), Центр тестирования УГАТУ, а также используются для поддержки управления учебным процессом в рамках системы дистанционного обучения ГБОУ ВПО «Башкирская академия государственной службы и управления при Президенте Республики Башкортостан».
Апробация работы
Основные положения, представленные в диссертации, докладывались и обсуждались на следующих конференциях всероссийского и международного уровня: IV Российской научно-методической конференции «Совершенствование подготовки 1Т-специалистов по направлению «Прикладная информатика» для инновационной экономики» (Москва, 2008); 11-, 12-, 13-й международной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (CSIT): Крит, Греция, 2009; Москва-Санкт Петербург, 2010; Гармиш-Партенкирхен, Германия, 2011; Всероссийской зимней школе-семинаре аспирантов и молодых ученых (Уфа, 2009, 2010); Всероссийской молодежной научной конференции «Мавлютовские чтения» (Уфа, 2009); XXXVI научной конференции «Гагаринские чтения» (Москва, 2010); Международной научно-технической конференции «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике» (Пенза, 2009, 2010); Всероссийской научно-методической конференции «Проблемы качества образования» (Уфа-Москва, 2011).
Публикации
Основные положения и результаты диссертационной работы опубликованы в 14 источниках, включающих 4 статьи в рецензируемых журналах из списка ВАК.
Структура и объем работы
Анализ существующих решений и исследований в области построения информационного пространства вуза
Необходимым условием выполнения требований стандартов серии ГОСТ Р ИСО 9000 [23] и ENQA [57] является высокая степень автоматизации бизнес-процессов (в случае образовательных учреждений под бизнес-процессами понимают учебные процессы со своей спецификой) и соответст-вующих процессов уцравления с целью обеспечения информацией, необходимой для поддержки процессов жизненного цикла продукции и процессов составляющих основу создания, поддержания и постоянного улучшения системы качества организации, и их мониторинг.
Основные требования стандартов к уровню автоматизации представлены в таблице 1.2.
В качестве инструмента автоматизации могут быть темы электронного документооборота, системы класса ERP, MRP II и т.п. [30], а также информационные системы специализированного назначения, например, системы дистанционного обучения (distance learning systems) или системы электронного обучения (E-learning systems), различные аналитиче-ские инструменты и т.д., формирующие так называемую информационную образовательную среду. При этом целесообразной является интеграция нескольких информационных систем на основе единого информационного пространства.
Подобный подход позволяет избежать целого ряда недостатков, связанных с проблемой локальной автоматизации, и наиболее полно использо-вать функциональные возможности информационных подсистем. Однако его реализация предполагает разработку и применение организационно-функциональных и ролевых моделей, а также решение проблем физической интеграции.
В настоящее время во многих вузах имеются серьезные наработки в вопросах мониторинга, критериев качества, поддержки процессного подхода процедур принятия решений и т. п.
Например, в ЛНОО «Международный банковский институт» разработана и внедрена система программных продуктов, которая в совокупности с используемыми для их реализации аппаратными средствами рассматрива-ется как полнофункциональный аппаратно-программный комплекс СК вуза [62]. В состав комплекса входят:
Система функционального моделирования процессов деятельности вуза (построена на основе IDEFO-технологии, использована для описания бизнес-процессов с целью их изучения, разработки системы менеджмента качества и внедрения корпоративной информационной системы вуза. Включает CASE-средство BPWin в качестве среды разработки моделей, а также программу для оценки качества моделей).
Модули расширения системы электронного документооборота DIRECTUM (решение задачи внедрения корпоративной системы электронного документооборота в КИС вуза; повышение эффективности процессов управления; учет работы кафедр при формировании заработной платы ППС; обеспечение работы с документами в подразделениях; организация совещаний и конференций);
Модули расширения системы поддержки учебного процесса «Спрут» (формирование и обеспечение доступа к расписанию, обеспечение интеграции с бухгалтерской системой для обмена информацией об оплате);
Электронный учебно-методический комплекс (ЭУМК) вуза (в состав ЭУМК вуза входят более ЭУМК по дисциплинам по всем разделам государственного образовательного стандарта);
Интерактивная образовательная среда «ВУОКСА» (образовательная среда для организации доступа к электронным курсам, в том числе и в режиме аутсорсинга);
Автоматизированная информационная система «Анкетирование студентов» (проведение анонимного компьютерного анкетирования студентов с целью получения в различных срезах оценок качества работы преподавателей и вуза в целом);
Информационная Интернет-система смотра-конкурса кафедр (система для авторизованного доступа через Интернет к ресурсам, обеспечивающим компьютерную поддержку смотра-конкурса кафедр вуза на лучшую организацию и результативность научно-исследовательской работы студентов
(НИРС)). Очевидно, что в данный комплекс может быть включена также система класса ERP, автоматизирующая финансово-хозяйственную деятельность вуза и увязывающая остальные информационные подсистемы в единое целое.
Информационно-аналитическая интегрированная система управления вузом (ИАИС ВУЗ), Петрозаводский государственный университет [33]
ИАИС-вуз представляет собой комплекс подсистем, обеспечивающий информационную поддержку и автоматизацию решения задач организации и контроля по основным видам деятельности вуза.
Информационная система реализована на СУБД ORACLE 10g. Проектирование базы данных выполнялось средствами Oracle Designer 6i. Приложения разработаны с помощью Oracle Developer 6i, Oracle Application Server 1Og, Oracle Application Express. Функционирование приложений ИАИС обеспечивается компонентами Oracle Developer 6i (Oracle Forms Runtime, Oracle Reports Runtime, Oracle Graphics Runtime версий 6i) и Oracle Application Server lOg, Oracle Application Express.
Система обеспечивает распределенную обработку данных (в удаленных структурных подразделениях, в том числе, филиалах), хранящихся в централизованной СУБД, что принципиально важно в современных условиях. Корпоративная информационная среда Владивостокского государственного университета экономики и сервиса [44]
Корпоративная единая информационная среда вуза поддерживает управление в различных сферах деятельности вуза, например:
- Управление информационными ресурсами университета включает: построение корпоративной информационно-вычислительной сети (КИВС) университета, включая филиалы и представительства, а также соединения с внешними образовательными организациями и учреждениями управления образованием; единый управляемый доступ ко всем информационным ресурсам и сервисам всех сотрудников и студентов вуза, родителей студентов, выпускников, школьников, а также других внешних пользователей; телематические сервисы - Интернет и электронную почту; мониторинг ресурсов, сервисов и серверов КИВС.
Разработка структурно-логической модели ЕИП учебного пространства для обеспечения эффективной поддержки управления учебным процессом на всех этапах его жизненного цикла
При построении формальной модели в качестве теоретической основы использован аппарат теории множеств, а также методология семантического моделирования в базах данных, отраженные в источниках [96, 94].
Как было отмечено выше, с точки зрения системного подхода, любая предметная область может быть представлена в виде иерархической (многоуровневой) системы, включающей множество элементов (объектов), множество функций и методов, применимых для этих элементов, а также множества свойств и отношений между объектами, т.е. в виде онтологии, которая включает в себя описание свойств предметной области и взаимодействия объектов на определенном формальном языке, имеющем логическую семантику. Кроме того, необходимо учитывать сложность системы и в модель вводить лищь ограниченное число элементов, а остальные компоненты учитывать в неявном виде, т. е. принимая во внимание их влияние, например, как нечеткую реакцию модели на тот или иной выбор альтернативы [11].
С учетом вышесказанного, представим формальную модель ЕИП учебного процесса в виде следующей формальной модели на теоретико-множественном языке, т. е. выделим объекты ЕИП (ИО), их свойства и отношения между ними.
При этом необходимым условием для создаваемой модели является ее соответствие требованиям хранилищ данных. Это обусловлено необходимостью анализа данных для реализации задач управления.
В качестве объектов ЕИП в зависимости от рассматриваемого аспекта могут быть выделены учебные бизнес-процессы, участники этих процессов (ролевой аспект), документы и т.д.
При этом значения атрибутов могут быть не числовыми, т.е. иметь качественное описание. Это является, в частности, особенностью сложных систем, предметная область образовательной деятельности характеризуется наличием существенного количества качественных характеристик, что вызывает определенные сложности при автоматизации таких бизнес-процессов. При необходимости, они могут быть переведены в числовой эквивалент, например, с использованием математического аппарата нечеткой логики.
Таким образом, ЕИП учебного процесса с учетом требований к хранилищам данных может быть представлено, как множество объектов, их характеристик и взаимодействия, выраженного в виде правил (или схемы взаимодействия, взаимосвязей). Эти правила могут быть на логическом уровне представлены в виде модели бизнес-процессов в той или иной нотации (например, BPMN), функций принадлежности через нечеткую логику, таблиц соответствия и т.п.
Необходимо отметить, что характеристики объектов изменяются с течением времени. Поскольку в работе рассматриваются ИО, то можно говорить о дискретном времени. Например, для ИО «Студент» параметр с наименованием «Оценка по математике» может изменяться в течение семестра, т.е. быть нечеткой. После сдачи экзамена по окончании семестра, оценка становится четкой. Количество атрибутов также изменяется с течением времени.
Таким образом, ЕИП представляет собой многомерное пространство, содержащее измерения объектов, наименований атрибутов, значений атрибутов и стадий жизненного цикла в качестве временной оси (рис. 2.3). Метками на осях будут являться соответствующие наименования, значения атрибутов, объекты и стадии ЖЦ. При этом измерения могут быть иерархическими, иерархия объектов может определяться организационной структурой.
Следует отметить, что на графической интерпретации модели ЕИП речь идет не о координатных осях в физическом смысле, а об отображении шкал значений (измерений OLAP-куба). При этом используется формальная модель, т. е. семантика значений (физический смысл) не учитывается. Шкалы при необходимости могут быть пронормированы, абсолютные значения границ шкал при этом будут сопоставимы (это приведет к снижению уровня абстракции модели).
Таким образом, ЕИП может быть представлено в виде совокупности взаимосвязанных по тем или иным измерениям OLAP-кубов. Это позволяет применять для анализа информации о характеристиках учебного процесса как методы одномерного анализа данных (по одному измерению), так и методы многомерного анализа данных (по нескольким измерениям). Исследуемая предметная область является многомерной, т.е. информационное пространство является многомерным. Для анализа мерность пространства понижается, т.е. выбирается определенное количество измерений. В случае анализа по одному параметру говорят об одномерном анализе (например, функционально-стоимостной анализ - анализ по измерению стоимости, отдельно по измерению времени), в случае 3 и более измерений - о многомерном.
В работе ЕРШ учебного процесса рассматривается в качестве ОУ, т.е. речь идет об управлении ИО учебного процесса, их характеристиками.
Управление осуществляется на основе модели ЕИП, определенной формулой (2.2). Схема управления (рис. 2.4) может быть представлена в виде контура управления, разработанного в соответствии с концепцией, предложенной проф. Юсуповым И.Ю. [105]
В ЕИП реализуются бизнес-процессы X,,..., Хп, т.е. формируется система взаимосвязанных ИО, учитываются их характеристики. Бизнес-процессы учебной деятельности реализуются в информационных системах в соответствии с определенными моделями, т. е. происходит учет характеристик объектов и формирование ИО в ЕИП. Данные из оперативных систем (так называемых OLTP-систем или систем транзакционной обработки данных) попадают в хранилище данных, представляющее собой многомерное информационное пространство. С использованием средств представления данных для их аналитической обработки (например, сводных таблиц) эти данные анализируются ЛПР и сравниваются с эталонными характеристиками, определенными в модели ЕИП. В зависимости от результатов анализа ЛПР выбирает управляющее воздействие (если есть отклонения от нормального хода событий). Список типовых управляющих воздействий, как правило, определен в нормативной документации по организации учебного процесса, в должностных инструкциях, руководствах по использованию информационных систем и т. п. В случае необходимости ЛПР может изменить параметры модели (например, в части задания нормативных значений для параметров информационных объектов).
ЕИП находится также под влиянием воздействий внещней среды (государства, работодателей и т.п.). В случае если для осуществления управления учебным процессом характеристик объектов, учитываемых в ЕИП, недостаточно, или произошли существенные изменения в организации бизнес-процесса (в соответствии с изменениями законодательства, например), т. е. необходимо существенное изменение структуры ЕИП (введение новых объектов, состава их характеристик, взаимосвязей между ними) в силу возмущающих воздействий внешней среды, эксперт осуществляет корректировку модели.
Метод получения и обработки информации для задач управления учебным процессом на основе выделения аналитических подпространств
В литературе описываются следующие методы получения информации для задач управления и принятия решений; методы, основанные на эмпирических данных (поиск общедоступной информации, а также добывание необщедоступной информации), методы, основанные на использовании опыта и знаний ЛПР (рассуждения, рефлексии, анализ, синтез), а также методы получения и обработки экспертной информации (индивидуальная и групповая экспертиза, методы экспертного оценивания) [13]. Недостающую информацию ЛПР может получать за счет организации экспериментов, в том числе математических. Рассматриваемые методы и способы получения информации, необходимой для управления, характеризуются различными значениями параметров качества, среди которых обычно выделяют следующие: точность, надежность, достоверность, адекватность, полнота.
Под точностью понимают степень близости полученной информации к информации, объективно существующей в реальной действительности. Надежность показывает, в какой степени должны быть сходны данные, полученные из разных источников. Под достоверностью понимают тот факт, что полученная информация верно характеризует предмет, явление или процесс. Адекватность - соответствие чему-либо. Полнота - это мера достаточности информации для выработки управленческого решения в строго отведенное для этого время. Например, методы получения информации, связанные с поиском в БД и БЗ, имеют высокий показатель полноты предоставляемой информации, а также, что немаловажно, высокую оперативность ее получения.
Методы, связанные с автоматизированным поиском и обработкой информации, как правило, имеют хорошие показатели качества предоставляемой ЛПР информации, однако в условиях сложных организационных систем объективно существуют следующие проблемы:
- данные распределены по различным физическим хранилищам и представлены в различной форме;
- характеристики одного и того же объекта могут пониматъся по-разному в разных подразделениях и даже противоречитъ друг другу;
- аналитическая отчетность формируется в разрозненном виде, структура и форма отчетов жестко закреплена и определяется используемым программным приложением;
- оперативное выполнение нестандартного аналитического запроса крайне затруднительно, особенно если данные являются распределенными;
- получение аналитической отчетности по предприятию в целом, особенно в условиях ограниченности времени - нетривиальная задача.
В настоящее время управление учебным процессом осуществляются на основе документооборота, регламентируемого рядом инструкций делопроизводства вуза. Определены структура и правила организации и ведения архивов для нормативных и оперативных данных.
Однако управление учебным процессом как сложной социально-экономической системой должно осуществляться не только на основе нормативной документации, а прежде всего, на основе обратной связи. В этом случае применение архивных и оперативных данных в качестве статистического контура управления требует обеспечения возможности их обработки и доступа к ним в реальном времени.
Это приводит к необходимости организации их в хранилище данных с использованием современных информационных технологий.
Разработка и внедрение OLTP-систем, автоматизирующих взаимосвязанные бизнес-процессы различных этапов ЖЦ подготовки специалиста (бакалавра, магистра), может повысить уровень организации данных и скорость доступа к ним. Данные, ранее хранившиеся в локальных компьютерах и на «бумаге», могут быть представлены в виде гетерогенного хранилища, что значительно расширит возможности оперативного доступа к ним. Однако сам факт представления данных в электронном виде еще не решает проблем, связанных с аналитической обработкой. Необходима разработка алгоритмов преобразования этих данных в аналитические отчеты.
Кроме того, в виду разнообразия запросов пользователей, эти отчеты должны быть интерактивными, т. е. их структурой должен управлять сам пользователь.
Учебный процесс характеризуется большим количеством взаимодействующих информационных объектов (ИО) со сложной структурой. Например, для структурного подразделения (развивающейся выпускающей кафедры со следующими характеристиками: более 60 преподавателей, порядка 1400 студентов, 4 филиалов, более 3 направлений подготовки) количество характеристик ИО учебного процесса за несколько лет и представленных в виде записей в таблицах реляционных БД, превышает пределы обозримости (более 3 млн.).
Следовательно, необходимо из многомерного ЕИП по определенным правилам выделять измерения, необходимые для анализа объектов (понижатъ мерность пространства), т.е. формировать аналитические подпространства, определить их структуру, а также обеспечить удобство доступа к ним для разных категорий ЛПР.
Под аналитическим подпространством будем понимать совокупность характеристик ИО, сгруппированную по определенным правилам (измерениям) и необходимую для информационной поддержки различных задач управления (планирование, мониторинг и т.п.) на определенном этапе ЖЦ учебного процесса.
Как показал анализ существующих работ и методов формирования пространств для анализа данных, они направлены на отдельные объекты предметной области и не дают целостного представления об учебном процессе в целом. В работе предлагаетея выделение аналитичееких подпространетв оеуществлять в соответствии со стадиями и процессами ЖЦ учебного процесса, отдельных объектов и т. п., что, с одной стороны, позволяет реализовать требования процессного подхода к управлению бизнес-процессами, с другой стороны, структурировать большие объемы информации, повысить скорость доступа к данным.
Применение процессного подхода дает возможность построить комплексную модель основных бизнес-процессов для всего учебного заведения. Данный подход предполагает построение моделей бизнес-процессов с использованием известных нотаций. В каждом бизнес-процессе должны быть выделены точки принятия решений, а также данные, необходимые для принятия решений [48].
Структура ЕИП, а, следовательно, и аналитических подпространств определяется множеством процессов ЖЦ, связанных с ИО. На рис. 3.8 представлено отношение между ИО ЕИП, которые могут быть представлены в виде одной или нескольких сущностей, а также моделями их многомерного представления, ориентированными на конкретные бизнес-процессы, - аналитическими подпространствами, получаемыми на основе характеристик этих ИО. Экземпляры указанных характеристик ИО представлены в гетерогенном информационном пространстве и по определенному алгоритму собираются в гомогенной реляционной базе данных, и далее на их основе формируются аналитические подпространства.
Анализ эффективности применения предложенных научных и практических результатов
В работе предлагаются модели и метод, а также структура ИС, в которой они могут быть реализованы, т. е. оценку эффективности следует проводить в аспекте предложенных метода и моделей.
Анализ эффективности применения предложенных моделей и метода производился в ходе их применения в учебном процессе кафедры автоматизированных систем управления УГАТУ.
Существует ряд российских и международных стандартов, которые позволяют оценить эффективность применения ИС как программного продукта с различных точек зрения (пользователя, разработчика и т.д.). При этом оцениваются, например, показатели надежности, сопровождаемости, удобства использования и т.д.
Например, ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126-93 «Информационная технология. Оценка программной продукции. Характеристики качества и руководства по их применению» содержит комплекс показателей, а также определяет модель процесса оценивания. Согласно данному стандарту, под эффективностью понимают набор характеристик, применительно к соотношению «качество функционирования программного продукта - объем потребляемых ресурсов».
Согласно ГОСТ 24.702 - 85 «Единая система стандартов автоматизированных систем управления. Эффективность автоматизированных систем управления. Основные положения» эффективность определяется в результате сопоставления результатов функционирования ИС и затрат ресурсов, необходимых для ее создания и развития, в основном речь идет об оценке эко комической эффективности. Однако набор оцениваемых характеристик для каждой информационной системы будет различным.
Межгосударственный стандарт ГОСТ 28195-99 «Оценка качества программных средств» определяет номенклатуру показателей в соответствии со стадиями ЖЦ программной системы, предлагается методика для оценки качества программных средств по иерархическим показателям. Под эффективностью понимается степень удовлетворения потребности пользователя в обработке данных с учетом экономических, человеческих и ресурсов системы обработки информации. В качестве показателей, характеризующих эффективность, рассматриваются следующие: уровень автоматизации функций процесса обработки данных с учетом рациональности взаимодействия пользователя с ИС, временная эффективность, а также ресурсоемкость (минимально необходимые ресурсы, необходимые для обработки информации). Однако применимость данных показателей, согласно стандарту, определяется пользователем, т. е. неоднозначна. Предлагаемые метрики в большинстве случаев оцениваются экспертно.
Кроме того, существует множество методик для оценки эффективности ИС в различных аспектах. Например, ТСО (эффективность оценивается в аспекте совокупной стоимости владения системой). Balanced Scorecard (внедрение информационной системы рассматривается как один из этапов усовершенствования системы управления предприятием за счет использования информационных технологий. Следовательно, эффект от внедрения ИС рассматривается в аспекте улучшения показателей эффективности процессов. Индивидуальные показатели и критерии эффективности разрабатываются для каждого конкретного предприятия или организации), IRR (внутренняя норма доходности), ROI (окупаемость инвестиций) и т. п.
По результатам проведенного анализа можно сделать вывод, что существующие нормативные документы и методики не содержат типовых показателей и критериев, позволяющих оценить эффект от применения информационной системы для управления учебным процессом и не могут быть в неиз-менном виде быть применены, а только лишь в качестве обобщенного методического руководства.
Определим понятие эффективности, которое будет использовано в работе. Эффективность - категория, отражающая результативность процесса, которая представлена в виде показателей, как количественных, так и качественных, степень достижения поставленной цели.
Целью работы является повышение эффективности информационной поддержки управления учебным процессом на всех этапах его жизненного цикла.
В качестве одного из ключевых показателей эффективности автоматизированной информационной поддержки управления учебным процессом можно выделить показатель оперативности (временная эффективность согласно ГОСТ 28195-99).
Например, проведен анализ использования предложенных моделей и метода для структурирования ЕИП, сбора, обработки и анализа данных, определяющих динамическое состояние учебного процесса, на уровне выпускающей кафедры, имеющей следующие характеристики: порядка 60 преподавателей, более 5 направлений подготовки, более 1400 студентов, сеть фи-лиалов (около 5), более 50 преподаваемых дисциплин и т. д. Данный анализ для процесса формирования отчета, включающего более 100 различных показателей (в терминах OLAP - измерений), определяющих состояние учебно-го процесса в течение 5 лет, показал, что трудоемкость только на синхронизацию и консолидацию информации (без учетных операций), приблизительно равна 10 человеко-дням.
По оценкам экспертов, применение результатов диссертационного исследования для получения, обработки и анализа данных, необходимых для управления учебным процессом, позволило снизить трудоемкость указанных операций в среднем в 2-5 раз.
Результаты оценки параметра оперативности для отдельных бизнес-процессов на примере структурного подразделения (кафедры) приведены в табл. 4.3.
Таким образом, прямой эффект выражен в сокращении «ручных» операций (снижение времени на поиск, синхронизацию и интеграцию информации, необходимой для управления учебным процессом, ее анализ), что достигается за счет формирования единого структурированного информационного пространства.
Повышение оперативности информационной поддержки в работе обеспечивается за счет следующих факторов:
— доступность информации, необходимой для принятия решений, в ЕИП. Эта информация является структурированной, понятной для всех уча-стников. Доступ к ней реализован через семантический слой - ИС;
— сокращение циклов взаимодействия между участниками учебного процесса для предоставления необходимой информации для управления за счет повышения уровня автоматизации процессов получения, аналитической обработки информации и предоставления ее для поддержки управления, т. е. повышение организованности, в том числе за счет использования моделей бизнес-процессов в качестве инструкций;
— использование многомерных моделей данных и OLAP-технологий вместо фиксированного набора отчетов, формируемых OLTP-еистемами, что позволяет оперативно получать необходимую информацию о состоянии учебного процесса в различных срезах (по студенту, группе, преподавателю, ПЄТ5ИОДУ обучения, дисциплине и т.п.) и гибко управлять структурой отчетов, сод ержаших информацию, необходимую для управления (без перепрограм мирования ИС).
Эффект от создания структурированного хранилища данных будет заключаться еще и в возможности проведения ретроспективного анализа в автоматизированном режиме, хранилище данных будет непрерывно дополняться новыми данными для применения их при анализе текущего состояния учебного процесса в требуемом масштабе времени (для оперативного анализа), т.е. период адекватной оценки состояния учебного процесса может быть сокращен с 1 раза в 5 лет до отдельного семестра и менее (по мере необходимости).
