Скачать архив

 

Введение.

 

Системы поддержки принятия решений – СППР – помогают управлять многими сферами человеческой деятельности. Во многих системах они уже действуют или внедряются. Системы поддержки принятия решений в образовании помогут во многом оптимизировать процессы управления, мониторинга, прогнозирования и других.

Как известно СППР делятся на оперативные и стратегические. Оперативные делятся на:

·                   информационные системы руководства;

·                   предназначенные для немедленного реагирования на текущую ситуацию.

 

Основными отличительными чертами оперативных СППР являются:

·                   отчёты базируются на стандартных запросах, их число невелико;

·                   информационные системы руководства представляют отчёты в удобном для восприятия виде (графика, мультимедиа и др.).

Основными отличительными чертами стратегических СППР являются:

·                   глубокая проработка данных;

·                   правила принятия решений на основе агрегированных данных.

 

В курсе «СППР в образовании» были пройдены материалы по разработке обучающих модулей и учету психологических особенностей при разработке электронных обучающих материалов; методика разработки онлайновых обучающих  материалов. Лекции на темы:

 

                Разработка обучающих модулей и учет психологических особенностей при разработке электронных обучающих материалов;

                Информационное общество – общество знаний. Электронное образование.  Индикаторы и критерии эффективности ИО и ЭО;

                Особенности архитектуры СППР. Хранилище данных. Витрины данных. Методы анализа данных. Методы поддержки принятия решений.

 

Было выполнено 5 лабораторных работ:

 

                Разработка электронного обучающего модуля по курсу «Методы оптимизации и принятия решений;

                Разработка теста по курсу «Методы оптимизации и принятия решений;

                Обзор международной программы или национальной стратегии развития электронного образования по англоязычным источникам;

                Отчет «Статистический анализ некоторых данных о продвижении мира и отдельных стран к ИО и ЭО в сопоставлении с независимыми источниками»;

                Программа для накопления статистических данных о продвижении мира и отдельных стран к ИО и ЭО.

 

 

1.    Разработка электронного обучающего модуля по курсу «Методы оптимизации и принятия решений.

 

1.1. Изложение теоретического материала обучающего модуля.

В процессе прохождения курса был создан обучающий модуль по теме «Оптимизация гарантирующей многоцелевой системы методом целочисленного линейного программирования». Сейчас будут приведены некоторые теоретические сведения.

 

 

Об оптимизации одномерных  многоцелевых систем.

Рассмотрим вначале случай, когда внешнее множество X одномерно представляет собой отрезок [a,b] , множество допустимых решений у есть замкнутая область n-мерного Евклидова простран­ства, а функция локальной эффективности _ƒ(x,y) неотрицательна, непрерывна и выпукла по X при любом yY.  Тогда области Дирихле элементов m -элементной стратегии А связаны

, j=1,...,m,  .

 

Рассмотрим функцию  

 

 

представляющую собой оптимальное значение критерия оптимальности многоцелевой системы на отдельной области Дирихле.  Ясно, что ее минимальное значение достигается при , причем для ИМС оно всегда равно нулю.  Надлежащим преобразованием  исходной задачи, не меняющим ее содержания,  того же можно добиться и для ГМС. Тогда линия уровня F=0    есть биссектриса     , и линии уровня  с  малыми  значениями  критерия оптимальности должны быть близки к ней.  В частности, если они  могут  быть  аппроксимированы  семейством прямых 

,

коэффициенты   которого линейно зависят  от  значений  критерия,  то  такая многоцелевая система называется асимптотической.  Можно показать, что для нее оптимальное распределение областей Дирихле задается соотношениями

 

а оптимальное значение критерия равно для ГМС

 

,

для ИМС –

.

       В общем же случае F( унимодальна, с минимумом при ,неотрицательна, непрерывна. Тогда

             

 

Найдем границы областей Дирихле, минимизи­рующие показатель эффективности F(X,A,E(x)). Легко показать, что для ГМС они удовлетворяют условию:

 

F(,  j=1,...,m,     .        

 

Если задаться значением C, то из этого условия, решая каждый раз уравнение относительно ξj, можно последовательно найти ξ (С),ξ(С),... и, наконец, (c). Приравнивая его правой гра­нице множества X, мы получаем уравнение относительно С:

(c)=b.                                                       

Решив это уравнение, можно найти значение Copt , а сле­дом за ним, оптимальные значения границ областей Ди­рихле и компоненты элементов оптимальной стратегии yY, j=1,...,m. Геометрическая иллюстрация показана на рис. 1, на который нанесены линии уровня     функции . Видно, что гра­фически оптимизация ГМС сводится  к отысканию такой линии уровня, когда между этой линией и биссектрисой первого  координатного угла можно впи­сать m-ступенчатую лестницу с  началом на прямой ξ=a и кон­цом на прямой ξ=b.

Для опти­мальной ИМС можно показать, что

 

 .   

 

 

 

Аналогично предыдущему, задавшись значением ξ, можно, после­довательно решая, вычислить ξ(ξ),ξ(ξ),...и, нако­нец, ξm(ξ)=b , т.е. прийти к уравнению относительно ξ, ре­шив которое, можно легко найти остальные границы оптимальных об­ластей Дирихле и саму оптимальную стратегию. Решению мо­жет быть дана геометрическая интерпретация, аналогичная рис. 1.

 

Сведение к задаче целочисленного линейного программирования.

Если размерность внешнего множества превосходит единицу, оп­тимизация многоцелевой системы значительно усложняется, так как требуется не только найти оптимальную m -элементную стратегию, но и оптимально разбить на области Дирихле нестрого упорядоченное внешнее множество. Если на отрезке каждая область Дирихле могла быть задана двумя числами - ее границами, то в пространстве боль­шего числа измерений вообще нет унифицированного способа задания областей. Поэтому будем задавать многомерные множества X и Y конечным числом их элементов, т.е. использовать их точечную ап­проксимацию.

Пусть.Метрические свойства функции локальной эффективности в этом случае не так уж и важны, поэтому будем предполагать лишь ее липшицевость

для любых    .

Введем m переменных u, i=1,...,m, целочисленных и удовлетворяющих условиям 0≤u≤1, таким образом, эти переменные могут принимать лишь значения 0 и 1. Установим, что если u=0, то точка Y€Y не входит в оптимальную стратегию, а если u=1, то входит. Тогда

             

( условие, что стратегия содержит ровно m элементов). Введем также nm целочисленных переменных , которые могут принимать значения 0 или1. Если, то будем считать, что точка не входит в область Дирихле элемента i , а если , то входит. Тогда

(условие наличия областей Дирихле лишь у элементов Y, входящих в оптимальную стратегию),

 

     s=1,...,n

(условие покрытия всего множества X системой областей Дирихле).

Миноранта многоцелевой системы L(x_s), очевидно, запишется             

 ,s=1,...,n.

Окончательно могут быть сформированы следующие задачи целочисленного линейного программирования.

Для ГМС-

F,   s=1,...,n;

,   s=1,...,n, i=1,...,m

,   s=1,...,n;

,  u,   i=1,...,m.

Для ИМС:

, s=1,..,n,  i=1,...,m;

, s=1,...,n;

.

 

Эти задачи могут быть решены, например, алгоритмом Гомори, правда, количество переменных в описанных задачах равно m(n+1), что для реальных задач слишком велико.

 

Оптимизация гарантирующей многоцелевой системы методом цлп.

Алгоритм, изложенный в предыдущем пункте, при всей своей общности, недостаточно эффективен при большой размерности задачи (порядка сотен элементов внешнего множества и множества стратегий), поскольку преобразуется в задачу целочисленного программирования с числом переменных и ограничений порядка произведения количества элементов этих множеств. В данном пункте описывается алгоритм оптимизации гарантирующей многоцелевой системы, приводящий к задаче целочисленного линейного программирования с числом переменных порядка суммы количества элементов этих множеств.

Пусть , . Обозначим

       

Введем булевы переменные - признаки того, включен ли элемент в стратегию A. Тогда число p элементов стратегии A определяется как

.                          

Несколько расширим исходную постановку задачи оптимизации ГМС с учетом следующего обстоятельства. Критерий оптимальности ГМС весьма чувствителен к каждому элементу Y. Поэтому ошибка в определении эффективности хотя бы одного элемента может существенно исказить решение задачи. На практике же такие «выколотые точки» вполне возможны, именно поэтому, например, в математической статистике имеются специальные методы определения и исключения так называемых «грубых ошибок». Необходимо и при оптимизации ГМС предоставить возможность оптимального (по основному критерию) исключения из множества Y определенного числа элементов q. Для этого введем булевы переменные  - признаки того, что элемент исключен из рассмотрения.

Тогда

  .                                       

 

Введем

 

 

     .              

Здесь - гарантированная точность представления множества Y оптимальной m-элементной стратегией  в том смысле, что

.              

Рассмотрим -ю строку матрицы .Если

                                     ,                                        

это означает, что для данного существует хотя бы один номер  такой, что .Соответственно, если

                                            ,                                          

это означает, что существует такой элемент  стратегии A, что . Условие же

 

                                                                        

тогда означает, что либо элемент  исключен из рассмотрения (тогда  и (8) выполняется для любой стратегии A), либо в стратегии A существует элемент , «расстояние»  от которого до элемента  не превосходит .

Выполнение (8) для любых i=1,…,n означает, что для стратегии A

 

.               

Теперь можно поставить две взаимные оптимизационные задачи: минимизировать при фиксированном числе p элементов стратегии A и выполнении для любых I=1,…,n, либо минимизировать p при фиксированном  и выполнении тех же условий. Предпочтительнее решать вторую задачу, поскольку она является стандартной задачей целочисленного линейного программирования (ЦЛП) всего лишь с n+m булевыми переменными u_j, j=1,…,m,  v_i, I=1,…,n, критерием

                                                                                

и n+1 ограничениями

 

                                                               

Перебирая значения единственного параметра и решая для каждого из них задачу ЦЛП, можно получить зависимость при фиксированном q. При этом, очевидно,

                           .         

Это позволяет решить первую из взаимных задач – заданному значению p сопоставить оптимальное значение .

 

 

 

1.2. Описание моделирующей программы.

Обучающий модуль состоит из трёх частей:

·       Обучающая программа;

·       Тест;

·       Сборник теоретических сведений.

Сейчас будет представлено описание моделирующей программы.

Программа состоит из 3 файлов: файла самой программы и двух справочных файлов. Главное меню программы состоит из 3 пунктов: Файл, Обучение, Справка. В пункте «Обучение» доступны все обучающие материалы программы (Рисунок 2). Перед началом выполнения решения примера задачи необходимо ознакомится с теоретическими сведениями о методах оптимизации гарантирующей многоцелевой системы.

 

Рис. 2. Пункт меню «Обучение».

 

После этого нужно преступать к использованию пункта меню Обучение>Обучение. Откроется окно, содержащее в себе пример решения задачи оптимизации гарантирующей многоцелевой системы методом целочисленного линейного программирования.

 

Рис. 3. Пример решения задачи оптимизации ГМС методом ЦЛП.

В программе пользователю по шагам предлагается ознакомиться с укрупнённым алгоритмом решения задачи. На первом шаге предлагается задать параметры таблицы переменных (Рисунок 4); на втором эту таблицу необходимо заполнить (есть функция автоматического заполнения); задаётся число возможных стратегий и затем происходит оптимизация.

 

Рис. 4. Задание параметров таблицы переменных.

 

После этого в таблице выводится оптимальное значение функции и выделяется цветом (красным) оптимальная стратегия (Рисунок 5).

Рис. 5. Результат оптимизации.

 

 

1.3. Тест на усвоение изучаемого материала.

 

1. Выберите правильные утверждения из списка.
1. Если размерность внешнего множества превосходит единицу, оптимизация многоцелевой системы упрощается;
2. Если размерность области Дирихле превосходит единицу, оптимизация многоцелевой системы значительно усложняется;
3. Если размерность внешнего множества превосходит единицу, оптимизация многоцелевой системы значительно усложняется;
4. Если размерность внешнего множества не превосходит единицу, оптимизация многоцелевой системы значительно усложняется.
2. Какими свойствами должна обладать функция локальной эффективности?
1. Должна быть дифференцируемой;
2. Должна быть непрерывной;
3. Должна быть липшицевой.
3. В каком из перечисленных случаев оптимизация многоцелевой системы значительно усложняется?
1. размерность внешнего множества не превосходит единицу;
2. размерность внешнего множества не превосходит единицу;
3. сложность не зависит от внешнего множества.
4. Вычисляемый. Дана матрица множеств X и Y и f – гарантированная точность представления множества Y оптимальной М-элементной стратегии А

 

|5     8     6     4     2|

|6     8     1     3     7|

|1    9     4     7      5|

|2    1     6     9      4|

|7     2     4     9     1|

 

f=7

 

нужно получить матрицу B_ij и подсчитать сумму всех её элементов.

 

 

2.    Анализ портала МНИС ФИСТ как СППР.

 

2.1. Состояние и перспективы электронного образования.

Уже давно ни для кого не секрет что информационно-коммуникационные технологии быстрыми темпами внедряются во все отрасли человеческой деятельности. В том числе и в сферу образования. В России этот процесс с недавнего времени начал усиливаться. Многие в этом видят как положительные, так и отрицательные стороны.

 

Что вносят ИКТ в сферу образования:

 

·        технологии индивидуализированного обучения;

·        интеллектуальная обучающая среда и мотивация обучения;

·        организация учебного процесса;

·        комплексное управление учебным процессом;

·        глобализации высшего образования;

·        создание новых форм общения между обучающимися и преподавателями.

В этом анализе я коснусь лишь нескольких пунктов.

 

Глобализации высшего образования.

Глобализация открывает национальные рынки образовательных услуг, чем обостряет и выводит на качественно новый уровень конкуренцию университетов в области национального и транснационального образования, неизбежно оказывая воздействие на то, что принято обозначать словосочетаниями «образовательные услуги», «рынок образовательных услуг». Изменение функциональной и организационной структур вузов в эпоху глобализации требует формирования новых инструментов управления. Необходимо развивать новые инструменты планирования и управления, методы мониторинга и оценки деятельности университетов и, что особенно важно, формировать новую коммуникационную культуру. Учебный процесс в вузах также требует разработки сценариев событий нового типа, новых аналитических систем, дающих возможность оценивать возникающие педагогические, административные, экономические, социальные проблемы и фиксировать источник негативных воздействий.  Новые информационно-коммуникационные технологии расширяют образовательные возможности для традиционного контингента студентов, которые получают высшее образование.

Недостатки глобализации. Во-первых, асинхронная доставка учебных материалов и доставка по требованию обусловливает установление между преподавателями и студентами отношений нового типа, коренным образом отличающихся от тех, которые возникают при применении в высшем образовании более традиционных педагогических форм, таких, как лекции и семинары. ИКТ также изменили формы оценки. Во-вторых, ИКТ позволяют разграничить различные составляющие преподавания и обучения (оформление курса, доставку и оценку), которые раньше были переплетены между собой в силу материальных и пространственных ограничений. Аналогичное влияние ИКТ оказывают на организацию исследовательской деятельности. И, наконец, ИКТ способствуют глобализации высшего образования, что приводит к унификации институциональных условий.

 

Стандартизация и сертификация ИКТ в образовании и науке.

Если смотреть на сегодняшнюю картину образования в России можно сказать что в перспективе электронное образование займет весомую долю на рынке образовательных услуг. По этому сейчас очень важно выработать правовую базу этих услуг, чтобы в дальнейшем здесь не возникло хаоса. Вот фрагмент федеральной целевой программы Электронная Россия:

	Наименование мероприятия	Ответственные за реализацию мероприятий Программы	Срок реализации	Ожидаемый результат
1.	Проведение экспертизы действующей нормативной правовой базы, разработка концепции развития законодательства по применению ИКТ в социально-экономической сфере, разработка законопроектов и нормативных актов, регулирующих отношения в сфере разработки и использования ИКТ, включая совершенствование уголовного, административного и процессуального законодательства	Минэкономразвития; Минюст; Минсвязи	2002 - 2004	концепция, проекты законодательных актов и нормативных правовых актов, направленных на регулирование отношений в области разработки и использования ИКТ и их применения в социально-экономической сфере
2.	Оптимизация системы государственного контроля и надзора в области ИКТ	Минэкономразвития; МАП; Минсвязи	2002 - 2004	концепция и комплекс мер по созданию эффективной системы государственного контроля и надзора в сфере ИКТ с учетом необходимости обеспечения информационной безопасности государственных информационных ресурсов
3.	Разработка и внедрение стандартов в сфере ИКТ	Минэкономразвития; Минпромнауки; Минсвязи; Госстандарт	2002 - 2003	государственные стандарты, регулирующие сферу ИКТ
4.	Разработка методических рекомендаций по совершению сделок в электронной форме (включая трансграничные) и комплекта типовых договорных документов, применяемых в электронной торговле	Минэкономразвития Минсвязи	2002- 2003	методические рекомендации, комплект типовых документов

 

Разработка единой политики в области стандартизации и сертификации ИКТ в образовании и науке должна учитывать основные положения Федерального закона от 27.12.2002 г. №184-ФЗ «О техническом регулировании». В соответствии с указанным Законом одним из основных принципов стандартизации является «применение международного стандарта как основы для разработки национального стандарта…» (статья 12). Наряду с национальными стандартами в РФ могут использоваться правила стандартизации, нормы и рекомендации в области стандартизации, классификации и общероссийские классификаторы, стандарты организаций. Подтверждение соответствия может носить добровольный или обязательный характер. Для продукции, процессов, работ и услуг в сфере ИКТ, подтверждение соответствия, как правило, имеет добровольный характер и выполняется в форме добровольной сертификации.

 

2.2. Портал МНИС ФИСТ как СППР.

В настоящее время на портале Факультета информационных систем и технологий СГАСУ хранится достаточно большой объём данных, как по успеваемости студентов, так и по мониторингу исследовательской деятельности студентов ФИСТ.

Здесь реализована система мониторинга текущей успеваемости студентов всех групп факультета. Кроме того налажена система мониторинга выполнения исследовательских работ учащихся (журнал, творческих работ и другое).

Здесь так же публикуются данные об исследованиях ведущихся в Самарском государственном архитектурно-строительном университете и патентах выданных его работникам.

В разделе статистика есть данные по работе факультета с одарёнными участниками Молодежного научного интернет-сообщества Самарской области (МНИС), но, к сожалению, данные пока не очень полны. На рисунке 6 показан пример сводной таблицы распределения участников МНИС по возрасту.

 

9класс              8 10класс           13 11класс           36 1курс               30 2курс              33 3курс              15 4курс              18 5курс              10

Рис. 6. Распределение участников МНИС по возрасту.

 

В разделе хранятся любопытные сведения представляющие интерес для исследователей творческой активности одарённых студентов и школьников.

Портал Факультета информационных систем и технологий СГАСУ включает в себя:

·        систему мониторинга научно-исследовательской деятельности учащихся и преподавателей ФИСТ;

·        систему мониторинга производственной практики студентов ФИСТ;

·        тестовые материалы;

·        статистические сведения;

Структура оценки исследовательских работ студентов

(52 участников конкурса осень 2001 г.)

 

 

В результате функционирования системы Мониторинг НИР руководство академии, руководители и сотрудники кафедр и других подразделений СГАСУ,  широкий круг сторонних заинтересованных организаций и лиц получат необходимую оперативную и достоверную информацию о ведущихся в академии научных исследованиях для использования в целенаправленном повышении их научно-технического уровня, развития и использования кадрового потенциала ВУЗа, а также рейтинговой оценки деятельности подразделений, преподавателей и научных сотрудников.

 

Любая система поддержки принятия решений имеет примерно такую схему, какая представлена на рисунке 7. Исходя из этого можно проанализировав текущее состояние портала, дать некоторые рекомендации по его развитию как системы поддержки принятия решений.

 

Рис. 7. Архитектура СППР.

 

Подсистема ввода функционирует на базе реализованной трёхуровневой системы ввода защищённой паролями, она построена по иерархическому принципу для следующих категорий пользователей:

·        руководство университета,

·        руководители подразделений,

·        научные сотрудники подразделений и молодые исследователи.

Подсистема хранения информации реализована на Web-сервере факультета информационных систем и технологий СГАСУ.

Подсистема анализа должна включает в себя уже имеющиеся и реализованные, а также планируемые алгоритмы анализа и прогнозирования

·        квалификационной, отраслевой и возрастной структуры МНИС;

·        структуры потребностей общества в научном обеспечении и степени соответствия МНИС этим потребностям;

·        эффективности развития научных способностей участников МНИС как в целом, так и индивидуально;

·        соответствия деятельности  микроколлективов «ученик-учитель» рациональной стратегии развития научных способностей молодых исследователей;

·        эффективности портала в целом и его отдельных режимов и выдача рекомендаций по их развитию;

·        степени использования портала различными формами и организациями, связанными с формированием научных кадров.

 

Именно подсистему анализа и необходимо развивать особенно интенсивно для создания полноценной системы поддержки принятия решений, со всеми присущими ей уровнями (оперативный и стратегический). Создавать и развивать подсистемы информационно-поискового, оперативного, интеллектуального анализа.

 

 

 

3. Анализ продвижения мира к информационному обществу.

 

3.1. Обзор международной программы развития электронного образования.

В настоящее время, в сфере образования идут интенсивные процессы глобализации, внедрения информационно-коммуникационных технологий, развития дистанционного образования, создания интерактивных обучающих, контролирующих систем и другие. В современной Европе глобальным образовательным проектом является Болонский процесс.

С учётом этих факторов международная программа развития электронного образования строятся по следующим принципам (типам):

1.      Дистанционное образование: современные информационно-коммуникационные технологии позволяют проводить образовательный процесс дистанционно («place-shifting»).

 

2.      Смещение процесса обучения во времени («time-shifting»): современные информационно-коммуникационные технологии стирают жесткие временные рамки.

 

3.      Интерактивность обучения: современные информационно-коммуникационные технологии представляют широкие возможности для интерактивного обучения.

Ниже представлены диаграммы построенных по схеме представленной на рисунке 8.

Рис. 8. Три размерности.

На рисунке 9 представлена диаграмма (прогноз) распределения видов обучения, где серая область – это объём занимаемый синхронным, интерактивным и классическим (face-to-face) типами образования.

 

Рис. 9. Диаграмма (прогноз) распределения видов обучения.

 

На рисунке 10 область, занимаемая интерактивным, дистанционным, асинхронным типами образования.

Рис. 10. Область интерактивных, дистанционных, асинхронных типов образования.

 

3.2. Болонский процесс как международная программа развития электронного образования.

Хотя Болонская декларация была сформулирована европейскими министрами образования в Болонье в 1999 году – до выработки Лиссабонской стратегии – Болонский процесс является частью той же концепции. Глобальной целью является создание Европейского пространства высшего образования к 2010 году.

Это пространство должно быть создано посредством сотрудничества лучших из высших учебных заведений, направленного на:

·  повышение мобильности студентов по всей Европе (как горизонтальной, так и вертикальной);

·  повсеместное повышение компетенции Европейских граждан в контексте непрерывного образования;

·  сотрудничество в области образования между университетами (совместные магистерские экзамены, семинары, летние школы,…);

·  повышение международной привлекательности и конкурентоспособности европейских высших учебных заведений (также в глобальном контексте);

·  широкий доступ всех жителей Европы к высшему образованию (социальный раздел).

С целью реализации процесса организация европейских ректоров (European University Association, EUA) разработала следующие стратегические перспективы:

·  необходима организация большого количества различных курсов и программ для удовлетворения самым разным потребностям граждан и предприятий Европы, где бы они ни находились. Их поддержка должна идти за счет соответствующих университетов (в определенных нишах);

·  национальные образовательные структуры должны быть прозрачными, понятными и, следовательно, гармонизированными посредством системы подготовки бакалавров-магистров. Необходимо применять Европейскую систему трансфера доверия (European Credit Transfer System, ECTS);

·  критерии обеспечения качества необходимо привести в соответствие с национальными системами обеспечения качества;

·  необходимо введение международной аккредитации на уровне предметных областей.

К 2005 году цели Болонской декларации включены в основные планы действий большинства европейских университетов и национальных органов власти. К настоящему времени 44 страны уже следуют Болонскому процессу в реформе своих систем высшего и университетского образования. На промежуточной встрече в Бергене, прошедшей в текущем месяце, основное внимание уделялось:

·  обеспечению качества: национальным стандартам, процедурам, руководствам и европейской координации;

·  вопросам аккредитации;

·  началу реализации двухуровневой системы;

·  выдаче дополнений к диплому для каждого студента; признанию степеней и периодов обучения.

В настоящее время потенциал дистанционного образования и/или электронного обучения не используется в Болонском процессе, хотя для достижения поставленных в Болонье задач необходимо использовать эффективные и новые способы. Поэтому в 2003 году ЕАУДО[1] начинает реализовывать стратегию под названием eBologna («Электронная Болонья»), глобальной целью которой является создание в Европе электронной среды для реализации Болонского процесса. Упор делается на:

·  новые педагогические модели развития компетенций;

·  гибкость в непрерывном обучении;

·  электронную оценку, поддержку индивидуального обучения и совместное обучение;

·  внедрение электронного обучения и смешанного обучения в международном контексте;

·  внедрение электронного обучения и смешанного обучения для того, чтобы европейское образование стало более доступным в любой точке;

·  виртуальную мобильность.

В области виртуальной мобильности ЕАУДО разработала детальную схему с четырьмя элементами, которая позднее должна использоваться при реализации программы электронного обучения (в текущем году):

·  принадлежность к международному учебному сообществу;

·  предложение курсов в иностранные институты;

·  разработка совместных курсов, программ и дипломов;

·  предоставление текущего профессионального обучения.

Стратегию eBologna следует рассматривать в качестве поля для сотрудничества и совместных проектов между членами ЕАУДО. Она будет способствовать достижению вышеупомянутых сформулированных в Болонье задач повышения мобильности; организации сотрудничества в подготовке курсов и учебных программ; формированию международной конкурентоспособности и привлекательности; обеспечения широкого доступа к высшему образованию и развитию компетенции в контексте непрерывного обучения. Цель заключается в создании цифровой сети, интегрирующей национальные и региональные университеты в синергетическую сеть электронного обучения.

Сотрудничество вместо конкуренции является единственной приемлемой стратегией дальнейшего продвижения электронного обучения. Для инвестиций в новые разработки и новые виды деятельности, а также для выхода на новые рынки требуются ресурсы и возможности, выходящие за рамки отдельных институтов. Путем объединения усилий отдельные партнеры смогут сфокусироваться на конкретных собственных сильных сторонах и разделах, не теряя перспективы достижения интегрированного решения на уровне европейского сотрудничества.

Некоторые рекомендации относительно электронного обучения и непрерывного обучения как средств построения общества, основанного на знаниях:

·        электронное обучение может стать основным видом обучения в будущем, если образовательный контент будет адаптирован к локальным потребностям и культурам, и будет разработана соответствующая методика электронной педагогики, учитывающая различные стили обучения (персонализация и мультимодальное представление);

·        электронное обучение является способом повышения и расширения участия в высшем образовании за счет предложения различных режимов сочетания работы и обучения в перспективе непрерывного обучения;

·        для построения общества знания национальная образовательная структура должна быть прозрачной, однако отражать национальные и культурные особенности;

·        необходимо оценивать качество курсов и программ, а также проводить их аккредитацию для развития мобильности и обмена;

необходимо создать открытое образовательное пространство для безграничного обмена учебным конвентом и учебными мероприятиями.

 

3.3. Программа для накопления статистических данных о продвижении мира и отдельных стран к ИО и ЭО.

 

Результатом выполнения лабораторной работы № 5 была программа, предназначенная для накопления статистических данных о продвижении мира и отдельных стран к ИО и ЭО и их простейшего анализа. Скриншоты программы приведены на рисунках 11 и 12.

 

Рис. 11. Ввод данных статистики.

 

Рис. 12. Анализ данных.

 

Выводы.

Системы поддержки принятия решений с успехом применяются в самых разных отраслях: телекоммуникациях, финансовой сфере, торговле, промышленности, медицине и многих других. В России в сфере образования они только начинают внедряться. Создаются государственные программы по информатизации системы образования, Россия вступает в международные программы, основой которых в том числе являются информационные технологии, появляются образовательные порталы, примером является портал Молодежного научного интернет-сообщества Самарской области http://www.sciyouth.ru/.

Как уже было сказано, системы поддержки принятия решений открывают много новых возможностей для управления образованием, мониторингу процессов в образовании, способствуя тем самым внедрению новых технологий в эту сферу человеческой деятельности, её более динамичному развитию, и, таким образом продвижению мира к информационному обществу – обществу, основанному на знаниях.

Библиография.

 

1.     ФЦП "ЭЛЕКТРОННАЯ РОССИЯ", http://www.e-rus.ru/main.shtml, 19.10.2005.

2.     Информационно-коммуникационные технологии в образовании, http://ict.edu.ru/, 19.10.2005.

3.     Статья «СМИ о Болонском процессе / Питер Скотт. "Академические ценности и организация академической деятельности в эпоху глобализации» на http://bologna.mgimo.ru/index.php, 19.10.2005.

4.     Информационно-справочного портала «Наука и инновации в регионах России», http://regions.extech.ru/, 2.11.2005.

5.     Realizing the Promise of eEducation, Franklin Pierce Law Center, Ноябрь 2005 г.

6.     Математическое моделирование информационных процессов  и  систем  в  науке,  технике  и  обществе: межвузовский сборник научных трудов –  Самара, 2004 г., с. 27 – 28, 84.

7.     Портал МНИС ФИСТ, http://www.sciyouth.ru/, 9.11.2005.

8.     Казанский государственный университет, http://www.ksu.ru/, 2.11.2005.