Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ процесса управления качеством обучения в учебных заведениях системы педагогических вузов 8
1.1. Структура процессов управления качеством обучения в учебных заведениях системы педагогических ВУЗов 8
1.2. Математическая постановка задачи повышения эффективности функционирования системы УКО в педагогическом ВУЗе 20
1.3. Автоматизация процессов обработки информации в системе управления качеством обучения 26
1.4. Цели и задачи исследования 40
Глава 2. Методология структурирования и обработки базовой информации 42
2.1. Методика группирования базовой информации 42
2.1.1 Группирование объектов на заданное количество классов, в зависимости от значений характеристик 44
2.1.2. Определение принадлежности объектов к заданному классу, в зависимости от значений характеристик 48
2.2. Оценка принятых управляющих воздействий 52
2.3. Разработка алгоритма учета динамики характеристик объектов управления 56
2.4. Основные выводы 2 главы 68
Глава 3. Разработка информационных и программных средств АИСС ППР 69
3.1. Структурирование обеспечивающей информации в системе управления качеством обучения 69
3.1.1. Формализация информационных потоков 69
3.1.2. Состав обеспечивающей информации в системе управления качеством обучения в педагогическом ВУЗе 76
3.2. Разработка концептуальной модели базы данных АИСС ППР 89
3.3. Обеспечение выбора и объединения программной компоненты АИСС ППР 93
3.3.1. Оптимизация состава обеспечивающей информации 93
3.3.2. Методика объединения программных модулей в единую систему 100
3.4. Основные выводы 3 главы 109
Глава 4. Разработка АИСС ППР 110
4.1. Состав АИСС ППР и средства ее разработки 110
4.1.1. Выбор инструментальных средств 113
4.1.2. Разработка физической модели БД 116
4.1.3. Создание программных модулей 121
4.2 Результаты функционирования АИСС ППР 124
4.3. Эффективность внедрения АИСС ППР системы У КО педагогических ВУЗов 131
4.4. Основные выводы 4 главы 134
Заключение 136
Литература 138
Приложения 146
- Математическая постановка задачи повышения эффективности функционирования системы УКО в педагогическом ВУЗе
- Определение принадлежности объектов к заданному классу, в зависимости от значений характеристик
- Состав обеспечивающей информации в системе управления качеством обучения в педагогическом ВУЗе
- Эффективность внедрения АИСС ППР системы У КО педагогических ВУЗов
Введение к работе
АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. Одной из определяющих тенденций социально-экономического развития в XXI веке стал процесс глобальной информатизации. Главным инструментарием такого процесса являются информационные системы различного вида и назначения.
Современный уровень развития компьютерной техники, информационных технологий позволяет обеспечить информационной поддержкой практически любой вид деятельности человека, связанный с обработкой информации. Бурное развитие и массовое внедрение средств компьютерных телекоммуникаций предоставляют возможность информационного объединения широкого круга участников сколь угодно сложных процессов. Эта тенденция с новой силой обострила проблему дальнейшего развития, как теории, так и практики системного моделирования задач организационного управления на основе новых информационных технологий.
При решении указанных проблем неизбежно приходится рассматривать такие вопросы, как совершенствование организации и структуры систем организационного типа, разработки и принятия решения, формирование целей и критериев оценки эффективности.
Все проблемы характерны и для педагогических вузов как организационных систем.
Современное состояние качества подготовки специалистов характеризуется несоответствием общественно необходимого и фактического уровня.
Из-за снижения общего уровня качества обучения необходимо при
нять эффективные меры, чтобы повысить его до современных требований.
На снижение общего уровня качества обучения влияют как объективные, так
и субъективные факторы. Объективные факторы вызваны ускорением на
учно-технического прогресса, изменением политической, экономической си
туации в обществе и т.д. Субъективные факторы возникают в связи с изме
нением жизненных ценностей, падением престижа образования и т.п.
В связи с этим возрастает роль управления процессом обучения, совершен
ствование которого невозможно без разработки проблемно-
ориентированных компонентов системы управления образовательными
процессами высшего профессионального образования в современных
условиях.
Такие разработки невозможно проводить без привлечения современных информационных технологий, математического аппарата моделирования сложных систем в слабо формализуемых областях, позволяющих уменьшить влияние субъективных факторов на управление процессом обучения.
Таким образом, актуальность темы исследования определяется необходимостью повышения эффективности функционирования системы управления образовательными процессами высшего профессионального образования за счет разработки математических моделей и алгоритмов процессов принятия решений в этой системе.
Исследования выполнялись на основе целевой программы «Научно-методическое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования» (приказ Минобразования России от 10.03.2000г. №727) и Программы управления качеством образования Воронежского государственного педагогического университета от 29.01.2004г.
ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. Целью диссертационного исследования является разработка моделей и алгоритмов процессов принятия решений в проблемно-ориентированных системах управления образовательными процессами высшего профессионального образования.
Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи:
разработка модели процесса принятия решений в проблемно-ориентированных системах управления образовательными процессами высшего профессионального образования;
разработка математических моделей формализации и типизации информации для автоматизированного принятия решения;
разработка алгоритма для формализации и типизации информации, необходимой при автоматизированном принятии решения;
разработка алгоритма синтеза программных модулей формируемой проблемно-ориентированной системы управления образовательными процессами высшего профессионального образования;
разработка концептуальной модели базы данных системы управления качеством обучения в проблемно-ориентированной системе управления образовательными процессами высшего профессионального образования;
практическая реализация исследований в виде системы управления качеством обучения (УКО) и их апробация, подтверждающая эффективность разработанных моделей, алгоритмов и программ.
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Для решения поставленных задач в работе использовались методы системного анализа и синтеза, общая теория управления, теория принятия решения, методы кластерного анализа и вероятностных рядов, методы линейного программирования и агрегативных систем. Общей методологической основой исследования являлся системный подход.
НАУЧНАЯ НОВИЗНА. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
модель процесса принятия решений в проблемно-ориентированной системе управления образовательными процессами высшего профессионального образования, позволяющая при формировании этой системы формализовать и типизировать информацию, необходимую для совершенствования методов получения и обработки информации, отличающаяся учетом времени и количественными показателями оценки эффективности функционирования системы;
алгоритм для формализации и типизации информации, необходимый для автоматизированного принятия решения, позволяющий проводить целевое группирование объектов управления, отличающийся возможностью учета значений характеристик объектов с использованием метода кластерного анализа;
алгоритм определения параметров объекта управления, отличающийся учетом динамики их изменения, с использованием методов теории вероятностных рядов;
алгоритм синтеза программных модулей формируемой системы управления качеством обучения, позволяющий распараллеливание процесса формирования этой системы, отличающийся использованием методов агрегативных систем.
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ РАБОТЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ВНЕДРЕНИЯ заключаются в использовании ее основных положений и результатов при формировании системы управления образовательными процессами высшего профессионального образования в виде системы УКО при моделировании процесса принятия решений, разработке алгоритмов
формализации и типизации информации, необходимых для автоматизированного принятия решения, а также алгоритма определения параметров объекта управления и синтеза программных модулей формируемой системы.
Результаты диссертационного исследования внедрены в работу Воронежского государственного педагогического университета, Российского государственного торгово-экономического университета (Воронежский филиал), Воронежского военного авиационного инженерного университета.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Всероссийской научно-практической конференции «Охрана, безопасность и связь - 2005» (Воронеж, 2005 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Современные проблемы борьбы с преступностью» (Воронеж, 2005 г.), VIII Всероссийской научно-технической конференции «Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования (Тамбов, 2006 г.), Межвузовской научно-практической конференции «Теоретико-методологические вопросы преподавания математических и естественнонаучных дисциплин для слушателей гуманитарных специальностей специализированных вузов» (Саратов 2006 г.), Международной научно-практической конференции «Обеспечение общественной безопасности в Центральном федеральном округе Российской Федерации» (Воронеж
г.), Всероссийской научно-практической конференции «Правосудие: история, теория, практика» (Воронеж 2007 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Охрана, безопасность и связь - 2007» (Воронеж
г.)
Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ (5 статей и 8 материалов научных конференций). В том числе 1 работа - без соавторов.
Математическая постановка задачи повышения эффективности функционирования системы УКО в педагогическом ВУЗе
Как было показано в 1.1, эффективность УКО определяют УВ, выработанные на шаге принятия решения. Поэтому при построении математической модели УКО достаточно проанализировать действия, выполняемые на этом шаге, то есть проанализировать информационную модель системы УКО (рис 1.4). где: їв - базовая информация, структура и состав которой определен в 1.1; 1о - обеспечивающая информация, структура и состав которой определен в 1.1. Базовую информацию можно представить в виде множества 1Б - информация о результатах контроля текущей успеваемости и (или) посещаемости и о результатах рубежного (сессионного) контроля успеваемости; 1Б - информация соответствующих нормативных документов; 1Б - дополнительная информация (например, определяющая соответствующие объекты управления для вырабатываемого УВ и т.п.). Обеспечивающую информацию можно представить в виде множества Іо = VO\ OI — ON\ гДе I on- n-ый элемент обеспечивающей информации; n = \,N - количество элементов обеспечивающей информации. Обозначим D = {d;} - действия над базовой информацией, которые могут выполняться для получения п-го элемента обеспечивающей информации, где: di - формирование параметров отбора нужной для конкретного решения информации; d2 - отбор нужной информации из имеющейся исходной информации; di, - упорядочивание отобранной информации; d4 - проведение арифметических операций над отобранными данными для получения расчетных показателей результатов контроля успеваемости; ds - применение математических моделей с использованием отобранных данных; de - деловая графика: оформление полученной информации в виде списков; оформление полученной информации в виде таблиц; оформление полученной информации в виде столбовых диаграмм; оформление полученной информации в виде секторных диаграмм; оформление полученной информации в ином виде. Обозначим / = {?/,} - совокупность УВ, направленных на объекты управления, где i = \,n, .
Управляющие воздействия U вырабатываются ЛПР на основании анализа соответствующей 10,1Б и личного опыта. 10формируется следующим образом: l0 =hn[l ,1Б }. Функция hn определяет необходимый набор и нужную последовательность dj элементов набора действий из множества действий d} є над Таким образом, получение 10на основании 1Бо,1Б составляет набор функций Каждый элемент hn представляет собой отдельную математическую схему, которая в свою очередь делится на подсхемы h„k- Подсхема hnk выполняет к-ое действие набора действий D. Математическую подсхему hnk можно представить в виде множества величин, описывающих процесс ее функционирования: совокупность входных параметров х[к є Хпк, где і = 1,1 - количество входных параметров; совокупность выходных параметров у[к є Ynk где i = \,L - количество выходных параметров; dnk eD - соответствующее действие над входным параметром Х„к для получения выходного параметра Y„k. Обратимся к оценке времени обработки базовой информации. Основ ной объем ІБ составляет его элемент 1Б , поэтому возможно с определенной погрешностью оценивать время обработки именно этого элемента. Эту оценку можно представить как ТБ = /\УБ,ік), где УБ - объем собираемой 1Бо ; tи - время обработки эталонного объема 1Бо . Как показывает опыт, функция / практически линейна и тогда Оценим время получения обеспечивающей информации. Для этого необходимо оценить время выполнения функции hm которое в основном определяет набор действий D„. В зависимости от содержания 10п некоторые действия из полного набора D могут отсутствовать. Обозначим аОп Для оценки времени выработки п-го элемента 10 необходимо оценить времена выполнения перечисленных действий. Это время может изменяться в зависимости от величины объема обрабатываемой базовой информации. Обозначим УБп - объем базовой информации, обрабатываемой при выполнении і-го действия для получения п-го элемента обеспечивающей информации; t 0n - время выполнения і-го действия для получения п-го элемента обеспечивающей информации; 1 оп - время выполнения і-го действия для получения п-го элемента обеспечивающей информации для эталонного объема базовой информации. Для различных действий зависимость времени выполнения от объема базовой информации может носить различный характер
Определение принадлежности объектов к заданному классу, в зависимости от значений характеристик
Рассмотрим методику группирования объектов управления на классы таким образом, чтобы к выбранному классу относились наиболее схожие по своим характеристикам объекты. Для выделения из всех объектов управления схожих по заданным значениям заранее выбранных характеристик группы объектов используем итеративный метод кластерного анализа, описанный в параграфе 2.1. Базовая информация, циркулирующая в системе УКО педагогических ВУЗов, представлена в виде множества {р/?7,Д,57), где / = 1,/ - индекс объектов управления, носителей базовой информации (например, учащийся, учебная группа, курс и т.д.); j = \,J - индекс выбранных характеристик объектов управления (например, изучаемые в педагогических ВУЗах предметы); Pi j - количественное значениеу-ой характеристики /-го объекта (например, полученная на занятии оценка, средний балл и т.п.); А, - наименование /-го объекта; Bj — наименование у -ой характеристики. Для решения задачи ЛПР определяет центр тяжести интересуемого класса объектов управления Pf , требуемые значения выбранных характеристик (например, средний балл). Все элементы Pij необходимо с точностью Ті разделить на две группы элементов - принадлежащие и нет к выбранному классу. Алгоритм разбиения информации на две группы управляемых объектах системы УКО выглядит следующим образом: 0. Предварительный этап.
Для получения исходного разбиения необходимо сформировать вспомогательную информацию. Для этого формируются множества {г,Д ,а, ,kt} размерностью і = 1,1: г І - смешанный момент корреляции Карла Пирсона или угловая мера ф - евклидово расстояние от заданного центра тяжести до Рц Qi к, - признак принадлежности /-го объекта к выбранному классу (0 -принадлежит, 1 - нет, первоначально все к( = 1 ). 1. Получения исходного разбиения на группы происходит в два этапа. 1.1. Для начала итеративного процесса первого этапа: - первоначально / = 1; - вычисляется среднее расстояние s между всеми элементами d, 1.2. Вычисляется расстояние между очередным элементом и следующим 1.3. Проверяется принадлежность і+1-то объекта к выбранному классу. Если Ad s, то k(l+1) = О, / = /+1 и: 1.4. Первый этап завершен. По окончании этого этапа могут быть объединены классы из-за того, что не учтено пространственное направление объекта. Для разделения возможно объединенных классов используется сформированный ранее смешанный момент корреляции Карла Пирсона г,-. 1.5. Для начала итеративного процесса второго этапа: - элементы {г,,,} переупорядочиваются по возрастанию элементов к( и г,- соответственно; - первоначально / = 1. 1.6. Вычисляется пороговое значение а, по которому определяется принадлежность /+ объекта к выбранному классу: 1.7. Проверяется, закончились ли объекты выбранного класса. Если kf = 0, то переход к пункту 1.8. Если ki = 1, то переход к пункту 1.10. 1.8. Вычисляется расстояние между очередным элементом и следую щим Ar=r-r(i+1). 1.9. Проверяется /+ объекта к выбранному классу: Если Аг а , то k(i+1) =1,/ = / +1, и: - если / 7, то переход к пункту 1.7; - если / I, то переход к пункту 1.10. 1.10.
Второй этап завершен. Результаты Рц разбиты на две группы. 2. Вычисляются Рк - центры тяжести полученных групп: 3.3. Если min(iva() достигается при k = ки то объект at находится в ближайшей группе, изменения его класса не происходит. Если min(Ffo,,-) достигается при hfikh то объект а{ не находится в ближайшей группе, поэтому к, = к (класс объекта заменился на ближайший) и п=п+\ (объект at перешел в другой класс). 3.4. Увеличивается / = / + 1 и проверяется: - если і І, то закончился просмотр всех объектов и переход к пункту 4; - если / /, то переход к пункту 3.2. 4. Если — хЮ0 Г/5 то требуемая точность итеративного процесса не достигнута и" переход к пункту 2. її Если — х100 7}, то требуемая точность итеративного процесса достигнута. Получено окончательное разбиение Рц по классам. Исходными данными разбиения объектов управления на классы являются: і = 1,1 - индекс объекта управления; j = 1, J - индекс характеристики объекта управления; P,j - количественное значениеу -ой характеристики г -го; At - наименование /-го объекта; Bj — наименованиеу -ой характеристики; 7} - требуемая точность разбиения в процентах; Pj3 - центр тяжести интересуемого класса объектов управления. Результатом разбиения объектов управления на группы являются: kt = 0 - признак, что z-ый объект принадлежит к выбранной группе; at - индекс объекта в соответствии с Рц. Примеры использования методик группирования объектов описаны в приложении 1. Рассмотрим возможность оценки принятых ранее управляющих воздействий, направленных на повышение эффективности системы УКО. Такая оценка может предоставить возможность анализа результатов принятых управляющих воздействий за определенный промежуток времени, сделать вывод об эффективности этих управляющих воздействий и, если нужно, исследовать причины, приведшие к принятию не эффективных управляющих воздействий Получение оценки эффективности принятых управляющих воздействий основывается на сравнении полученных результатов решений за исследуемый период времени с предыдущим. Если результаты принятых управляющих воздействий не ухудшились, то управляющие воздействия принимались эффективные и наоборот. Для сравнения результатов управляющих воздействий обоих периодов предлагается разбить вначале их на схожие по назначениям характеристик группы и оценивать их групповые характеристики, что значительно снизит размерность решаемой задачи. Для выделения из всех объектов управления схожих по значениям характеристик групп объектов используем методику, описанную в 2.1.1. Оценка эффективности принятых управляющих воздействий проходит в три этапа. 1. Формирование групп объектов по значениям их характеристик за предыдущий период. Формируются исходные данные, необходимые для использования методики.
Состав обеспечивающей информации в системе управления качеством обучения в педагогическом ВУЗе
В разделе 1.1 было определено назначение, структура и состав обеспечивающей информации. В разделе 1.2 показано, что для получения обеспечивающей выработку управляющих воздействий информации 1о необходим набор функций Н-{hx,h2...,hN}, который формирует ее, выполняя описанные в разделе 1.2 все или часть действий набора D над базовой информацией 1Б ,IH . В разделе 1.3 показано, что преобразования выполняемые набором функций Н, необходимо передать для выполнения проектируемой АИСС ППР. Для выявления наиболее полного, на момент создания АИСС ППР, набора функций Н в ректорате, учебном отделе, на факультетах, курсах и кафедрах был проведен подробный анализ существующей обеспечивающей информации I0, а также желательной, но по каким-либо причинам на данный момент не формируемой. Кроме этого был проведен анализ соответствующей научно -методической литературы [59, 61, 78, 79, 88, 95]. По результатам анализа был определен первоначальный набор функций Н, который должен выполнять следующие действия. hi. Выдача информации об успеваемости и посещаемости занятий по конкретному учащемуся за определенный период времени. Полная (все виды оценок и виды пропусков) или частичная (определенный набор) информация об успеваемости и (или) посещаемости за соответствующий период времени с указанием дат и предметов. Информация может быть использована для выработки управляющего воздействия на конкретного учащегося и может быть выдана во все структурные подразделения, связанные с учебным процессом, в виде списка, выведенного на экран и (или) бумажный носитель. h2. Выдача информации о результатах контроля проведенных занятий с возможностью корректировки результатов контроля в них за определенный период времени.
Выдается в интересах учебного отдела и кафедр и при формировании исходная информация должна быть выделена за соответствующий период времени. Используется при детальном анализе результатов проведения занятий или внесения в них изменений Информация выводится на экран в виде списка проведенных за этот период занятий с последующим детальным показом выбранного занятия (фамилии учащихся, проставленные оценки или причины отсутствия) и возможностью корректировки проставленных оценок или причин отсутствия. Из. Выдача информации о результатах контроля проведенных занятий преподавателем за определенный период времени. Выдается в интересах кафедр и при формировании исходная информация должна быть агрегирована за соответствующий период времени по конкретному преподавателю. Используется при детальном анализе результатов проведения занятий. Информация выводится на экран в виде списка проведенных за этот период занятий с последующим детальным показом выбранного занятия (фамилии учащихся, проставленные оценки или причины отсутствия). h4. Выдача сравнительной информации о посещаемости учащимися занятий за определенный период времени. Посещаемость занятий учащимися связана с их успеваемостью. Чем выше посещаемость занятий, тем выше успеваемость. Информация, формируемая этой функцией необходима для выявления учебных групп или курсов с более низкой посещаемостью для последующего его анализа и выработки управляющего воздействия на соответствующем уровне.
Она может быть выдана во все структурные подразделения, связанные с учебным процессом. Основное влияние на ее уровень оказывают работники факультетов и курсов, поэтому при ее формировании необходимо предусмотреть агрегирование исходной информации по следующим составляющим: - за соответствующий период времени; - конкретный факультет или все. - конкретный курс или все. Должна быть выведена на экран и (или) бумажный носитель в виде столбовых или секторных диаграмм по учебным группам или курсам и по каждому элементу содержать в процентном отношении раскладку по причинам пропуска занятий учащихся. hs. Выдача сравнительной информации об успеваемости и посещаемости учащимися занятий за определенный период времени. Эта информация необходима для выявления учебных групп или курсов с более низкой успеваемостью для последующего анализа и выработки управляющего воздействия на соответствующем уровне. Она может быть выдана во все структурные подразделения, связанные с учебным процессом. Поэтому при ее формировании необходимо предусмотреть агрегирование исходной информации по следующим составляющим: - за соответствующий период времени; - конкретный факультет или все; - конкретный курс или все; - конкретная кафедра или все; - конкретный предмет или все. Должна быть выведена на экран и (или) бумажный носитель в виде столбовых или секторных диаграмм по учебным группам или курсам и по каждому элементу содержать в процентном соотношении раскладку по полученным оценкам, а также качественный показатель успеваемости, абсолютную успеваемость, средний балл и процент отсутствующих слушателей.
Эффективность внедрения АИСС ППР системы У КО педагогических ВУЗов
Эффективность автоматизации системы УКО педагогических ВУЗов связана с преимуществами, которые дает использование ПК. При оценке эффективности внедрения информационной технологии управления обычно рассматривается соотношения затрат на автоматизацию и получаемых результатов. Особенности объекта управления, целевых установок, внутренней организации накладывает отпечаток и на методы оценки ее эффективности. Основное значение в оценке эффективности внедрения информационной технологии управления имеют факторы качества и социальные факторы. Количественная оценка результатов автоматизации весьма затруднительна, а чаше условна. Необходимо учитывать также, что результат деятельности учебного заведения предъявляется в основном за его пределами. Внедрение АИСС ППР системы УКО учебное заведение сокращает затраты ручного труда на обработку информации и позволяет управленческому аппарату принимать научно-обоснованные решения и тем самым повысить экономическую эффективность автоматизации управления за счет сокращения потерь рабочего времени и непроизводительных затрат, улучшения использования человеческих ресурсов. Сокращение затрат ручного труда на обработку информации позволяет сократить циклы управления в системе УКО. Сокращение циклов управления повысит устойчивость и эффективность системы УКО, так как повышается обратная связь из-за уменьшения времени реакции системы УКО, затрачиваемого на контроль выработанных управляющих воздействий.
Обратимся к оценке длительности циклы управления в системе УКО. Он состоит из трех крупных блоков: принятие решения; реализации принятого решения; контроля результатов исполнения принятого решения. Тогда его составляющие при ручной обработке информации обозначим следующим образом: Т] - время принятия решения; Т2 - время реализации принятого решения; Тз - время контроля результатов исполнения принятого решения. Время принятия решения Ті и время реализации принятого решения Т2 зависят только от вида принимаемого решения и в его рамках постоянны и не зависят от вида обработки информации. Таким образом общая длительность цикла управления при ручной обработке информации примет вид Т— Tj + T2 + Т3. При автоматизированной обработке информации общая длительность того же цикла составит Ґ =Т1 + Т2+ Т}, где Т; - время контроля результатов исполнения принятого управляющего воздействия. Следовательно, коэффициент реакции системы УКО на управляющие воздействия составит Кр = Щ -Ту)/Т. Графическая интерпретация коэффициента реакции системы УКО КР на управляющие воздействия примет следующий вид (рис.4.5). Из приведенного анализа различных типов циклов управления системы УКО в педагогическом ВУЗе количественное значение коэффициента реакции составляет КР = 0.01- 12.7%. Количественное значение коэффициента реакции Кр зависит от длительности реализации анализируемого управляющего воздействия. При долгосрочных управляющих воздействиях его количественное значение незначительно или близко к нолю, так как время обработки результатов контроля принятого управляющего воздействия меньше длительности реализации управляющего воздействия. Значение коэффициента реакции Кр возрастает, при уменьшении длительности реализации анализируемого управляющего воздействия. При внедрении АИСС ППР системы УКО повышается эффективность следующих качественных показателей: повышение качества подготовки специалистов, так как при принятии управленческих решений используется максимально возможное количество необходимой информации, время получения информации становится сопоставимым со временем принятия решения, полученная информация характеризует только те объекты, решения по которым принимаются; повышение уровня научно-исследовательских работ, за счет сокращения рабочего времени на ручную обработку информации; улучшение работы управленческого аппарата; повышение общей культуры управленческого труда; развитие творческой деятельности работников управленческого аппарата УЗ в результате освобождения от рутинной работы; получение выходной информации, которую до автоматизации было получить невозможно из-за больших объемов информации или большого количества вычислений, при применении специальных математических методов; принятие оптимальных управленческих решений. Эффект от функционирования АИСС ППР системы УКО УЗ включа 133 ет следующие составляющие: временной эффект, получаемый за счет сокращения времени задержки информации, то есть времени между получением новых данных и принятием решения, основанного на новой информации; эффект рационализации, определяемый экономией трудовых ресурсов и трудовых затрат за счет автоматизации обработки данных; эффект оптимизации, достигаемый за счет наиболее рационального (оптимального) использования ресурсов и более глубокого анализа функций и задач управления с применением математических методов и алгоритмов анализа, оценки и выбора вариантов управленческих решений; информационный эффект, заключающийся в актуальности (своевременности) получаемой информации; эффект полноты, достоверности и точности автоматизированной обработки данных; эффект интеграции, достигаемый практически почти одновременным предоставлением в распоряжение всех заинтересованных подразделений новой информации. Таким образом, автоматизации системы управления качеством обучения в конечном итоге повышает устойчивость системы управления качеством обучения в педагогическом ВУЗе и ее эффективность.
