Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике - 2003

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ЛИПЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ВОЛОГОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ БАКИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ МЕЖДУНАРОДНЫЙ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИЗАЦИИ В НЕПРОМЫШЛЕННОЙ СФЕРЕ И ЭКОНОМИКЕ

Сборник трудов Выпуск 8 (по итогам VIII международной открытой научной конференции)

Центрально-Черноземное книжное издательство Воронеж - 2003

СПИ-НЭ-2003

ББК 32.81 С56 Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике: Сб. трудов. Вып. 8. - Воронеж: Центрально-Черноземное книжное издательство, 2003. - 132 с. ISBN Сборник трудов по итогам VIII Международной открытой научной конференции “Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике”, проводившейся в ноябре 2002 - январе 2003 гг., содержит материалы по следующим основным направлениям: информационные технологии в образовании; информационные и высокие технологии в медицине; информатизация в экономике и юриспруденции; информатизация управления. Материалы сборника полезны научным и инженерно-техническим работникам, связанным с различными аспектами информатизации современного общества, а также аспирантам и студентам, обучающимся по специальностям 010100, 010200, 010400, 030100, 071900, 210100, 220100, 220300, 351400. Редколлегия сборника: Кравец О.Я., д-р техн. наук, проф., руководитель Центра дистанционного образования ВорГТУ (председатель); Алиев А.А., д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой ИТиП БГУ; Блюмин С.Л., заслуженный деятель науки РФ, д-р физ.-мат. наук, проф., зав. кафедрой ПМ ЛГТУ, Водовозов А.М., канд. техн. наук, доц., зав. кафедрой УВС ВолГТУ; Подвальный С.Л., заслуженный деятель науки РФ, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой АВС ВорГТУ; Шиянов А.И., заслуженный деятель науки РФ, д-р техн. наук, проф., ректор МИКТ.

ББК 32.81

 Коллектив авторов, 2003

ISBN 2

СПИ-НЭ-2003 Введение Уважаемые коллеги! Перед Вами сборник трудов, опубликованный по итогам восьмой Международной открытой научной конференции “Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике”. Конференция проводилась в рамках плана Министерства образования Российской Федерации Воронежским государственным техническим университетом, Бакинским государственным университетом, Вологодским государственным техническим университетом, Липецким государственным техническим университетом, Международным институтом компьютерных технологий в ноябре 2002 - январе 2003 гг. Было решено провести в рамках настоящей конференции две тематически дифференцированные - “Современные проблемы информатизации в технике и технологиях” и “Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике”. Цель конференции - обмен опытом ведущих специалистов в области применения информационных технологий в различных сферах науки, техники и образования. Конференция продолжила традиции, заложенные своими предшественницами. Представители ведущих научных центров и учебных заведений России, Украины, Беларуси, Азербайджана представили результаты своих исследований, с которыми можно ознакомиться не только в настоящем сборнике, но и на http://www.avs.vstu.ac.ru. Настоящий сборник содержит труды участников конференции по следующим основным направлениям: • информационные технологии в образовании; • информационные и высокие технологии в медицине; • информатизация в экономике и юриспруденции; • информатизация управления. Оргкомитет конференции признателен сотрудникам ОАО «Воронежсвязьинформ» и О.Деревенцу за большую организационно-техническую помощь, оказанную в процессе подготовки и проведения конференции.

Председатель оргкомитета, руководитель Центра дистанционного образования Воронежского государственного технического университета, д-р техн. наук, проф.

3

О.Я.Кравец [email protected]

СПИ-НЭ-2003 1. Информационные технологии в образовании И.Н.Авилкина К вопросу о становлении и развитии информационной компетентности преподавателя на основе информационных технологий [email protected] Характерной чертой современного общества является небывалое возрастание информационных потоков. Использование новейших информационных технологий ведут к небывалому ранее прогрессу во всех сферах жизнедеятельности общества, в том числе и в образовании. Учитывая особенности информационного общества и выбирая путь устойчивого развития, человечество стоит перед проблемой качественного подъема своего культурного, профессионального, интеллектуального уровней, которые решаются системой образования. В связи с этим выдвигаются и новые требования к учителю 21 века, который должен суметь мобилизовать свои знания и опыт в постоянно развивающейся информационной среде, уметь работать с новыми информационными технологиями и донести до сознания учащихся необходимость их использования с целью повышения качества образования. Поэтому актуальным на сегодняшний день является вопрос о становлении и развитии информационной компетентности, как одной из составляющих профессиональной компетентности преподавателя. Изучение сущности явления «компетентность» позволило определить ее как общую способность, основанную на знаниях, опыте, ценностях, склонностях, которые приобретены благодаря обучению. То есть, быть компетентным означает умение мобилизовать в данной ситуации полученные знания и опыт. Информационная компетентность характеризуется следующими показателями: • осознание включенности системы образования в глобальные информационные процессы; • готовность к эффективному усвоению неограниченного объема информации и ее аналитической обработке; • способность использовать в своей деятельности компьютерную информационную технологию. В специальной литературе категория информационная компетентность рассматривается во взаимосвязи с категориями информационная грамотность, информационная культура, характеризующими уровень развития личности. Данные понятия предполагают усвоение правил поведения человека в информационном обществе. Представляется, что эффективное развитие информационной компетентности возможно только при условии включения в образовательный процесс новых информационных технологий: мультимедийных курсов, Интернет-технологий, дистанционного обучения. 4

СПИ-НЭ-2003 Это заставит по-новому переосмыслить ценность человеческой личности, творческое отношение к миру, чувство личной ответственности и морали, способность к преобразовательной продуктивной деятельности и жизнетворчеству. М.Т.Асланов, В.Ш.Фейзиев Автоматизация процесса оповещения родителей об успеваемости учащихся с применением телекоммуникационных средств [email protected], [email protected] В последнее время информационные технологии нашли свое применение в различных областях общественности. Одной из основных областей применения данных технологий является сфера образования. Развитие телекоммуникационных и компьютерных технологий повлияло, как на все остальные области, так и на область образования, являющейся весьма важной и ответственной сферой. Создание электронного варианта книг, журналов и др. видов носителей информации и знаний является существенным шагом вперед. Что очень важно в смысле добычи, перевозки и хранения литературы. В качестве одного из направлений в развитии образования можно показать специальные тестовые и обучающие программы. Основным фактором развития этого направления является то, что система заменяет педагога. Однако, выполнение всех обязанностей педагога при помощи таких систем не всегда целесообразно. Кроме того, данные технологии эффективно применяются и в системах общественного образования, на пример, в школах и в институтах. С использованием телекоммуникационных и компьютерных технологий оперативная доставка оценки, поставленной преподавателем ученику, реальна. Преподаватель ставит оценку какому-либо ученику при помощи компьютера типа Client. Эта оценка при помощи программы, написанной на языке программирования Active Server Pages и системной программы Internet Information Services, записывается в таблицу, находящуюся в СУБД SQL SERVER. Как только происходят какие-либо изменения в таблице, срабатывает trigger (определенная процедура). А эта процедура, в свою очередь, готовит сообщение для родителя о времени, предмете и о полученной оценке в виде e-mail. Далее Exchange Server при помощи SMTP протокола отправляет на мобильный телефон сообщение, используя выход в Интернет. Эта система функционирует в рамках нижеследующих оборудования и программного обеспечения: • компьютер типа Server для хранения информации; • компьютер типа Client с ПО Электронный Журнал для преподавателей; • модем или другие устройства для передачи информации. Программное обеспечение: На компьютер типа SERVER загружаются SQL SERVER, EXCHANGE SERVER, INTERNET INFORMATION SERVICES. А на компьютер типа Client - операционная система типа Windows XX c Internet Explorer. 5

СПИ-НЭ-2003 Список использованных источников 1. M.Shenik, O.Sledge “Microsoft SQL Server 7.0 DBA Survival Guide”, USA, 1999.-vol.14.-pp.364-368. А.Н.Багиров Планирование процесса самооценки в вузе: подходы и реализации [email protected] Планирование и проведение процессов самооценки является одним из важнейших задач для вузов. В условиях новых социально-экономических отношений, усиления горизонтальной (общественной) составляющей в управлении и формирования новых общественно-государственных форм управления образованием, а также появление конкуренции (особенно для вновь созданных региональных вузов) необходимость проведения процессов самооценки в вузе (не ожидая аккредитацию или переаттестацию сверху или извне) становится жизненно важным условием для успешного развития. Планирование и проведение процесса самооценки обусловлена также, необходимостью обеспечения качества, систематического планирования и оценки деятельности сотрудников, структурных подразделений, учебных программ, также целиком всего вуза, необходимостью введения новых проблемноориентированных подходов и методологий для принятия решений на основе широкого участия заинтересованных сторон, оказания содействия иным государственным и негосударственным образовательным учреждениям, общественным и другим организациям региона в области стратегического планирования и оценки. Для разрешения данной проблемы в Ленкоранском Государственном Университете (ЛГУ) разработан проект Регионального Ресурсного Центра по Стратегическому Планированию и Оценке (РРЦ СПО). Цель проекта - введение и укрепление механизмов стратегического планирования и оценки на основе широкого участия в ЛГУ и других организациях региона. В качестве инструмента планирования и оценки предлагается использование Метода Прикладного Планирования и Оценки (МАРА /Method of Applied Planning and Assessment/, У.Шифер, Р.Добел и др., 2000), который впервые был презентован на семинаре для стран СНГ (при поддержке образовательной программы Института Открытое Общество, Институт Проблем Образования, Грузия, Тбилиси май, 2001) и получил практическое развитие в деятельности Образовательного Информационного Центра ЛГУ. Определены задачи деятельности РРЦ СПО и основные направления по проведению процесса самооценки. Предлагаются логические фреймы проектов создания и деятельности РРЦ СПО, а также планирования процесса самооценки по оценке учебных программ ЛГУ.

6

СПИ-НЭ-2003 Список использованных источников 1. Келс Г.Р. Процесс самооценки/ Пер. с англ. в сокр. О.Бухиной. М.: Московский общественный научный фонд; ООО ”Издательский центр научных и учебных программ”, 1999,152с. 2. U.Schiefer, R.Dobel. MAPA – PROJECT. A Practical Guide to Integrated Project Planning and Evaluation/ Draft Version, OSI. Budapest., 2001. Р.И.Баженов, И.В.Савченко Технологический компонент лабораторного практикума по курсу «Технические и аудиовизуальные средства обучения» [email protected], [email protected] Актуальность подготовки студентов к использованию в своей будущей деятельности технических средств обучения (ТСО) обусловлено процессом автоматизации и компьютеризации различных сфер жизни общества, в том числе и образования. Поэтапное оснащение образовательных учреждений техническими средствами ставит учителя перед необходимостью освоения новых технологий обучения. На современном этапе развития общества важно подготовить выпускника-педагога, адаптированного к требованиям современного образования и ориентированного на использование информационных технологий в профессиональной деятельности. Программа учебного курса “Технические и аудиовизуальные средства обучения” разработана на основе анализа целей и задач профессиональной подготовки педагогов, поставленных в Государственных образовательных стандартах высшего профессионального образования (2000 г). Названный курс входит в федеральный компонент блока “Общие математические и естественнонаучные дисциплины” в объеме от 75 до 100 часов и является неотъемлемой составляющей педагогической подготовки. В соответствии с учебными планами дисциплина читается на первом или втором курсах в зависимости от специальности. При разработке курса была предпринята попытка охватить как можно более полно технические моменты, возникающие и используемые в дальнейшем после изучения курса “Технические и аудиовизуальные средства обучения”. При выполнении этих работ упор делается на работу учащихся с компьютером. Структура курса выстроена таким образом, чтобы не только получить новые знания в рамках курса, но и углубить знания, полученные ранее при изучении базовых основ «Информатики» и «Информационной технологии». Так, в частности, разработка и использование программ с разветвленной структурой требует от учащихся овладения новыми знаниями и умениями в области программирования на Java Script и Visual Basic for Application, а проведение исследовательских работ при изучении сжатия разного вида информации ставит этот курс на качественно новый уровень преподавания дисциплины. 7

СПИ-НЭ-2003 Наличие в Биробиджанском Вузе развитой материально-технической базы позволяет дополнительно включать в программу практического курса занятия, связанные с применением средств экранной статистической проекции (эпипроектор, кодоскоп) и мультимедиа устройств (мультимедийный проектор, цифровой фотоаппарат, цифровая видеокамера). Так, в частности, на занятиях по разработке компьютерных демонстраций защита презентаций происходит с использованием демонстрационного комплекса или мультимедийного проектора. Разнообразие используемых методов и средств обучения позволяет как можно более полно охватить все аспекты изучения дисциплины “Технические и аудиовизуальные средства обучения”. А.А.Белов, А.В.Малафеев Когнитивное тестирование в рамках системы дистанционного обучения [email protected] Современные системы автоматизированного обучения используют элементарные механизмы тестирования: выбор одного или нескольких вариантов ответа из списка предложенных. Данные механизмы представляют обучаемому высокий процент угадывания правильного ответа вне зависимости от уровня знаний обучаемого. Работы в области когнитивной психологии [1] позволили выявить субъективные структуры знаний, которые формируются под влиянием накопленного индивидом опыта в определенной предметной области. Получение данных о когнитивных структура возможно в виде анкетирования: обучаемому представляется выборка словаря терминов используемых в учебном материале, каждому термину обучаемый сопоставляет степень понимания термина. В результате выявляется субъективная «картина сложности» учебного материала. На основе статистической выборки, а также семантической сети предметной области формируется система классификации «картин сложности» по уровню и структуре усвоения учебного материала. На основе анализа уровня и структуры «картины сложности» выявляются элементы знаний - конфликты когнитивной картины предметной области обучаемого, причем принимается, что оценка более абстрактного понятия не может быть выше оценки составляющего его менее абстрактного. При создании учебного материала в системе дистанционного обучения формируется модель предметной области, в виде семантической сети. Данная модель [2] определяет иерархию на множестве элементов знаний. Это позволяет использовать модель при автоматической генерации тестов в процессе обучения. На основе выделенных конфликтов формируется дополнительный пакет учебного материала.

8

СПИ-НЭ-2003 Накопление статистических данных позволит выявить недостатки в структуре и представлении учебного материала, а также несогласованность модели предметной области и учебного материала. На основе этих данных производится оптимизация структуры учебного материала. На основе проведенного анкетирования по курсам «Теории вероятностей» и «Математической статистики» можно выявить положительную корреляционную зависимость традиционной оценки с обобщенным уровнем и структурными характеристиками выставленных оценок. Список использованных источников 1. Холодная М.А. Психология интеллекта. Парадоксы исследования. – 2-е изд. – СПб.: Питер, 2002. 2. Малафеев А.В. Структурный анализ учебного материала в рамках системы дистанционного обучения. М.И.Биренбаум, Я.Е.Львович, С.А.Шушков Особенности входного потока в СМО "Управление образования Воронежской области" [email protected] Достаточно редко встречаются системы массового обслуживания (СМО) в которых интенсивность входного потока постоянна за время календарного года. Здесь мы не имеем в виду изменение интенсивности в течении суток или в течении недели, что наиболее явно заметно в большинстве СМО. Вследствие того, что срок моделирования рассматриваемой системы определяется месяцами и годами изменением интенсивности за день и неделю принято было пренебречь. Именно явление “сезонности” оказывает существенное влияние на СМО “Управление образование Воронежской области”. Изменение интенсивности входного потока (заявок от учреждений образования) напрямую связанно с учебным годом. Возрастание интенсивности ярко выражено во второй половине мая, перед окончанием учебного года, и во второй половине августа, перед началом учебного года. Особенности программного моделирования формирования входного потока различной интенсивности рассмотрим подробнее. В первую очередь необходимо установить программный календарь, который будет рассчитывать текущий месяц и день месяца. Праздничные и выходные дни можно не учитывать, и, усреднив, получим 22 рабочих дня во всех месяцах. Далее, анализируя реальные статистические данные, вычисляем, что математическое ожидание при повышенной интенсивности на 4 заявки в день выше математической интенсивности в остальное время. Вторая стадия программирования модели. При достижении дневного счетчика значения одиннадцать (середина месяца) в пятом (май) и восьмом (ав9

СПИ-НЭ-2003 густ) месяце увеличиваем математическое ожидание интенсивности входного потока на заданную величину. Так как необходимо рассчитать количество поступивших заявок по каждому часу отдельно, производим перерасчет дневной интенсивности в часовую интенсивность (рабочий день – 8 часов). Для этого в программе заложены таблицы соответствия дневной и часовой интенсивности. Эти таблицы функционируют по следующим алгоритмам. На каждый час генерируется случайно число и в соответствии с дневной интенсивностью (ордината) находится соотношение вероятности появления одной или нескольких заявок за один час (абсцисса). Например, интенсивности семь заявок в день принадлежит следующее соответствие: 50% - 0 заявок/час, 20% - 1 заявка/час, 22% - 2 заявки/час, 5% - 3 заявки/час, 2 % - 4 заявки/час. В какой из диапазонов попадет случайное число, столько заявок в час поступит. Математическое ожидание такого соответствия будет 0,87 заявок/час, что составляет 6,96 заявок/день, то есть все те же 7 заявок в день. Однако необходимо учесть, что количество соответствий должно быть больше обычной интенсивности (а в программе она задается в пределах от 3 до 12 заявок в день) на 4, то есть до 16 заявок в день. И в конце суммируем поступившие заявки для дальнейшей обработки. В.В.Герасимов, Н.Л.Глекова Об одном подходе к классификации способов воздействия на распределение ресурсов при мониторинге распределенных образовательных систем [email protected] Финансовая политика в управлении распределенными образовательными системами (РОС) как правило, не предполагает наличия средств, достаточных для полного и всеобъемлющего проведения всего комплекса мероприятий, обеспечивающих максимально эффективное развитие. Актуальной является задача такого распределения (перераспределения) средств и ресурсов при мониторинге и последующем управлении, при котором воздействие оказывалось бы на те факторы, направленное изменение которых могло бы в наибольшей степени повлиять на повышение эффективности работы РОС. Исследования в области разработки методов воздействия на значимые факторы влияния на эффективность работы распределенных образовательных систем к выводу о том, что множество этих факторов в общем случае совпадает с аналогичным, построенным для оценки эффективности распределенных предприятий. Вместе с тем существует ряд специфических для данного типа социально-экономического объекта мероприятий, качественное и регулярное проведение которых позволяет направленно изменять факторы влияния на эффективность функционирования распределенной образовательной системы. Фактически, перед органами управления образованием в целом и конкретным образовательным учреждением в частности стоит задача обеспечения максимально эффективного воздействия на значимые факторы с использовани10

СПИ-НЭ-2003 ем строго ограниченных ресурсов. Воздействовать на эффективность работы РОС зачастую получается только опосредованно, через цепочку “мероприятие” → “фактор влияния” → “эффективность работы”. Таким образом, в дальнейшем исследовании нас будет интересовать механизм обеспечения близкого к оптимальному управления ресурсами с целью максимизации эффективности воздействий. Проведем классификацию мероприятий следующим образом: • организационные; • методические; • финансово-экономические; • транспортные; • научно-технические. Ниже будет уточнено содержание каждого комплекса мероприятий, однако преимущественно качественный характер классификации обеспечивает почти полное непересечение комплексов между собой. Достаточно большое количество типовых мероприятий, сгруппированных в 5 групп, может воздействовать на множество факторов влияния на эффективность работы РОС. Ниже приведены только некоторые представители групп. 1. К организационным мероприятиям отнесем: • выезды кураторов в районы с целью контроля за качеством обучения; • проведение кустовых семинаров с целью обучения и переподготовки преподавателей и методистов образовательной сети новым педагогическим и организационным технологиям; • обучение преподавателей и методистов региона на базе центрального Вуза; • обучение преподавателей и методистов центрального Вуза в системе переподготовки и повышения квалификации преподавателей. 2. К методическим мероприятиям отнесем: • разработку и внедрение методических рекомендаций по эффективной организации обучения в распределенной образовательной системе; • разработку и внедрение методических рекомендаций по проведению текущего и итогового контроля знаний в условиях смешанного (стационарновыездного) метода обучения; • разработку и внедрение методических рекомендаций по контролю качества учебного процесса со стороны методистов и межтерриториального контроля; • минимизацию переаттестаций студентов с выездом преподавателя к местам их обучения или студентов в базовый Вуз; • анализ хода и результатов учебного процесса экспертами центрального Вуза и системы переподготовки и повышения квалификации преподавателей. 3. К финансово-экономическим мероприятиям отнесем: 11

СПИ-НЭ-2003 • создание экономического совета и регулярное проведение его заседаний, направленных на снижение затратных статей бюджета Вуза и повышение эффективности расходования средств; • контроль за качеством проведения занятий специалистами центрального Вуза и привлеченными внешними комиссиями с ежемесячной информацией на экономическом совете; • идентификацию скрытых причин перерасхода средств, выделяемых непосредственно на оплату труда преподавателей («приписывание» часов, срывы проведения занятий), выезды из командировок раньше запланированных с последующей «нормальной» отчетностью, завышение стоимости разработки учебно-методических материалов для последующего издания, искусственное разделение схожих дисциплин для различных специальностей при подготовке и коррекции учебных планов; • снижение расходов на проживание преподавателей на съемных квартирах и в гостиницах путем реализации долгосрочной программы формирования служебного жилого фонда. 4. К транспортным мероприятиям отнесем: • формирование оптимальной схемы заездов преподавателей и соответствующей транспортной схемы, обеспечивающей минимизацию «холостого» пробега и максимальную загрузку транспорта; • оптимизацию структуры и состава перевозочных средств с точки зрения пассажировместимости, эксплуатационных расходов и ремонтопригодности; • оптимизацию системы обслуживания автотранспортных средств, обеспечивающую минимизацию ремонтного персонала при соблюдении технических требований к исправности автотранспортных средств; • путевой контроль за выполнением задач маршрутных листов; • контроль за величиной и обоснованностью расходов на горючесмазочные материалы. 5. К научно-техническим отнесем: • оснащение территориальных точек присутствия средствами вычислительной техники и телекоммуникаций для повышения оперативности документальной связи с центральным Вузом и снижения почтовых расходов; • увеличение доли собственной учебно-методической литературы для снижения объема централизованных закупок учебников из внешних источников; • внедрение компонент дистанционного обучения, обеспечивающих уменьшение количества выездов преподавателей, снижение командировочных расходов и повышение уровня процесса обучения до уровня ведущих доцентов и профессоров; • оснащение центрального Вуза, филиалов и представительств средствами энергосбережения, расхода воды и тепла. 12

СПИ-НЭ-2003 М.Н.Давидович , Ю.В.Ставский Программное обеспечение и применение компьютерного тестирования в образовании [email protected] Применение компьютерного тестирования предполагает три основные составляющие: • методическую часть теста (вопросы, способ ввода ответов, оценка ответов теста), • программное обеспечение, реализующее тестирование, • инструментальные средства для наполнения методической части. В работе обсуждаются эти составляющие и предлагаются возможные способы их реализации. Часто составляющие компьютерного тестирования объединены разработчиками в единую оболочку, либо в приложение, что практически затрудняет, или делает невозможным изменение, дополнение и развитие данного программного обеспечения без привлечения разработчика. Представляется, что такая практика разработки полностью или частично закрытых приложений, в силу ряда существенных причин, не способствует расширению сферы применения компьютерного тестирования в различных предметных областях. Желательно, чтобы указанные составляющие представляли собой отдельные приложения и имели широкое применение (например, Internet Explorer в роли программного обеспечения, реализующее тестирование), либо приложения, допускающие замену альтернативными приложениями, изготовленными другими разработчиками. При этом методическая часть теста заносилась бы в базу данных открытого распространенного формата. В этом случае открытая конкуренция программных продуктов будет предоставлять методистам – разработчикам и пользователям широкий выбор обеспечения, удовлетворяющего их методические потребности. В качестве примера такого подхода предлагается тест по физике на основе методических разработок Центра тестирования Министерства образования России. В данном примере в качестве программного обеспечения, реализующего тестирование, выбран Internet Explorer. К достоинствам данной технологии относится широкое распространение, поддержка и развитие фирмой Microsoft, наличие фирменных инструментальных средств (например, Microsoft Front Page) и т.д. Использование HTML языка и указанного инструментария позволяет преподавателю - методисту легко создавать интерактивные web - страницы с необходимыми интерактивными элементами, перенося основные усилия на содержательную методическую сторону. Для проведения тестирования в Internet Explorer написан сценарий на языке JavaScript.Методическая часть теста (вопросы, оценка ответов теста) содержится в базе данных Paradox в виде текста с HTML тегами.

13

СПИ-НЭ-2003 Д.В.Дорошев, О.Е.Корнеенко Образовательные ресурсы Internet [email protected] Образование — очень популярная в Интернете тема, количество ссылок на образовательные документы огромно. Например, при наборе ключевого слова «образование» в системе Rambler поиск дает более 200 тысяч ссылок. В настоящее время различные организации составляют обзоры и базы данных по образовательным учреждениям. Сложность описания образовательных ресурсов заключается прежде всего в том, что количество первичных сайтов конкретных учебных заведений само по себе огромно. В литературе приводится перечень показателей, на основании которых оценивается сайт: • коэффициент количества посещений - определялся как отношение количества посещений ресурса к числу посещений наиболее популярного ресурса по данной теме; • коэффициент цитирования - определялся как отношение количества цитирований ресурса к числу цитирования наиболее популярного ресурса по данной теме; • коэффициент широты охвата темы - учитывает количество категорий внутри рассматриваемой темы и количество документов, представленных на сайте; • коэффициент качества информации - характеризует новизну информации, присутствующей на сайте, а также то, насколько доходчиво и грамотно она изложена; • коэффициент качества представления информации - показывает, насколько удобно подается информация. Наиболее популярными образовательными ресурсами, исходя из приведенных выше показателей, являются: 1. Образовательный портал «Кирилла и Мефодия» (www.km.ru/education) - известен благодаря онлайновой версии мегаэнциклопедии «Кирилла и Мефодия»; 2. ГосНИИ ИТТ «Информика» (www.informika.ru) - информационные материалы охватывают многие аспекты, касающиеся образования; 3. ANRI Education Systems (www.anriintern.com/ind.shtml) - является бесплатным проектом по дистанционному образованию; 4. Экзамены и тесты EXAMEN.RU (www.examen.ru) - интересный ресурс, посвященный онлайновому тестированию в разных областях знаний; 5. Профориентация. Образование. Занятость (http://Career.ibl.ru) - на сайте можно пройти тестирование, на основании которого будет предложены наиболее подходящие профессии с указанием учебных заведений; 6. Сервер российского студенчества «Классис» (www.classis.ru) - это масштабный каталог ресурсов для молодежи и студентов; 14

СПИ-НЭ-2003 7. Бизнес-образование и карьера (www.begin.ru) - является обширным справочным ресурсом по вопросам получения экономического образования в России; 8. Английский язык - ресурсы Интернета (http://www.study.ru) - на сервере собрано много материала, посвященного изучению английского языка; 9. Учебные программы с download.ru (www.download.ru/russian/60.htm) на сайте можно найти бесплатные обучающие компьютерные программы; 10. REFERAT.RU (www.referat.ru) - из-за коллекции рефератов сайт является весьма популярным и посещаемым местом в Сети. Е.И.Ищенко, Н.А.Королева Специализированная автоматизированная обучающая система: компоненты и функции [email protected] Авторами предпринята попытка разработки специализированной автоматизированной обучающей системы на примере обучения специальной английской лексике. Весь курс обучения позволит усвоить 1750 английских слов с сокращениями и переводом, которые применяются при передаче радиограмм. По рекомендациям психологов, за один этап обучения обучаемый будет запоминать семь слов, выполняя различные упражнения. После прохождения цикла обучения из пяти этапов возможно тестирование, которое позволит оценить качество усвоения материала. Результаты тестирования, для каждого из студентов, преподаватель просматривает в специальной базе данных, хранящейся на сервере. Программа состоит из трех больших блоков: «Обучение», «Тестирование», «Словарь». Блок «Обучение» состоит из 250 Unit’ов. За один Unit пользователь усваивает семь слов. Всего в одном Unit’е восемь шагов. Первый шаг - пользователь получает, для запоминания, семь английских слов с переводом. Второй семь английских слов с аббревиатурой. Третий - с аббревиатурой и переводом. На четвертом шаге, обучаемый должен сопоставить семи английским словам правильный перевод из предложенного списка, а на пятом - аббревиатуру. Шестой шаг требует от обучаемого не только хорошего знания слов, но и быстрой реакции. В середине экрана появляется английской слово, а в разных углах на короткое время возникают варианты перевода. При появлении правильного необходимо нажать левую кнопку мыши. Седьмой шаг отличается тем, что в середине слово русское, а варианты английские. На восьмом шаге - в середине аббревиатура, а варианты английские. Блок «Тестирование» состоит из пятидесяти тестов. Каждый тест соответствует пяти изученным Unit’ам, т.е. в нем из тридцати пяти изученных слов случайным образом выбираются десять. Каждый тест состоит из двух шагов: 15

СПИ-НЭ-2003 первый шаг аналогичен четвертому шагу обучения, а второй пятому. Отличие состоит только в количестве слов в каждом тесте их десять. Блок «Словарь» позволяет просматривать всю базу данных из 1750 слов, осуществлять поиск и в случае необходимости позволяет перейти к Unit’у в котором изучается выбранное слово. Была поставлена задача спроектировать программное обеспечение для локальной сети с общим файл-сервером, позволяющее обучать студентов специальной английской лексике. В задачу входит реализация следующих функций: • обучение английским словам с возможностью прослушать правильное произнесение, • тестирование обучаемых, с целью понять качество усвоения материла, • просмотр преподавателем результатов тестирования в базе данных, • пользование словарем (просмотр всех слов, поиск нужного слова). Ю.В.Клинаев, О.С.Шатурная Опыт Милликена в виртуальном физическом практикуме технического университета [email protected], [email protected] Компьютеризация методик обучения в техническом Вузе – привлекательная и весьма прагматичная тенденция на пути совершенствования и модернизации современного инженерного образования. Анализ данных об исследованиях и разработках в области физического образования показывает, что первый уровень использования компьютерных технологий в физическом практикуме успешно достигнут – это изящные демонстрационные эксперименты пакета «Открытая физика» и др. Кроме того, материалы конференций по информационным технологиям в образовании (ИТО – 2001, 2002 и др.) подтверждают тот факт, что подобные разработки кафедр физики многих технических Вузов сегодня становятся рядовой научно-методической работой. Более интересным, но и более сложным в реализации, представляется использование компьютера для постановки фундаментальных физических экспериментов, реализация которых невозможна в условиях лабораторного практикума. Это, например, эксперименты по определению числа Авогадро, заряда (удельного заряда) электрона, определению сечений рассеяния заряженных частиц на ядрах различных элементов, квантование магнитного момента атома в неоднородном магнитном поле и т.п. То есть компьютер надо научить моделировать экспериментальную установку, на которой исследователь может производить измерения в реальном времени в реальных масштабах физических констант, подлежащих определению. Как показывает наш опыт, наиболее сложным здесь является разработка математической модели исследуемого явления, и она может отличаться от «класси16

СПИ-НЭ-2003 ческой» (в исторической ретроспективе) в том или ином физическом эксперименте. В этом плане нам очень помог методический материал по постановке компьютерных экспериментов по ядерной физике, разработанный в Ульяновском государственном педагогическом институте еще в 1989 году (авт. Угаров В.В., Верник А.Н. – кафедра информатики). В настоящее время на кафедре технической физики и информационных технологий технологического института Саратовского государственного технического университета проводится работа по реализации лабораторной работы «Опыт Милликена» (и ряда других: Перрена, Резерфорда, Томсона, ШтернаГерлаха) в виде Windows-приложения. Основу алгоритма работы экспериментальной установки составляют дифференциальные уравнения движения заряженных масляных капель случайного размера в поле тяготения и при наложении электрического поля. Перемещение капель между метками на экране установки фиксируется прямыми измерениями времени движения с помощью секундомера. Реализуется достаточная по объему выборка измерений, которые статистически обрабатываются. Заряд электрона определяется как наибольший общий делитель экспериментальной выборки значений заряда – т.е. используется идея кратности любого заряда элементарному. При моделировании установки используется качественная интерактивная графика и методы объектно-ориентированного программирования. В.П.Клименко, А.Л.Ляхов, Ю.С.Фишман Некоторые принципы создания программного обеспечения практических занятий по математике [email protected] В школах всех уровней в обозримом будущем основными будут традиционные формы обучения – лекции, практические занятия, самостоятельная и индивидуальная работа. Результаты анализа современного программного обеспечения (ПО) обучения в технических вузах математике и дисциплинам, использующим математику, показывают, что в основном это электронные учебники, являющиеся гипертекстами, усиленными современным интерфейсом. Такое ПО безусловно полезно при изучении теоретического материала, однако не охватывает одну из важнейших задач – обучение практическому владению материалом. Профессиональные математические пакеты, на наш взгляд, так и не стали универсальной средой для разработчиков обучающих программ по ряду причин: высокие специальные требования к пользователю, затрудняющие процесс разработки для основной массы преподавателей; отсутствие общих представлений о задаче обучения, как об объекте языка программирования и др. Нами разработана система принципов для создания подобной среды. Основой является принцип преемственности: ПО должно адаптироваться к усто17

СПИ-НЭ-2003 явшейся структуре сложной системы «ментор–обучаемый», на которой базируются методики обучения, а не наоборот. Назначение ПО – усиление личности (автоматическая обработка второстепенной информации, не относящейся к цели практического занятия, доступ к способу мышления обучаемого путем анализа протокола занятия и др.), а не ее подмена. Суть обучения – обучаемый должен иметь возможность действовать неправильно, правильно или посвоему, т.е. неточно очерченными средствами. При этом задачу синтеза управляющей системы, «ментора», трудно приемлемо свести к перебору вариантов. Следовательно, для создания ПО должны использоваться языки программирования не на конструктивной, а на аналитической основе, обладающие семантической близостью к естественному языку преподавания математики. Наибольшей близостью обладают языки систем компьютерной алгебры (СКА). Именно на основе их ядер должна создаваться среда разработчика ПО. Однако базис языка СКА должен содержать следующее подмножество процедур для: • разработки интерфейса, поддерживающего привычные отношения между обучаемыми и ментором, в роли которого может выступать преподаватель или программа; • надстройки на аналитической основе гиперязыка представления задачи обучения; • создания макроязыка, квалификационные требования которого не превышают уровня компьютеризации общества. С точки зрения авторов, наибольшей, среди современных СКА, полнотой базиса обладает новая версия языка АНАЛИТИК-2000 (АНАЛИТИК-2000/ А.А. Морозов, В.П.Клименко, Ю.С.Фишман, А.Л.Ляхов, С.В.Кондрашев, Т.Н.Швалюк// Математические машины и системы. – 2001. – №1,2. – С.66-99.). К.В.Кузнецов, А.А.Неприков, И.В.Зубарев Проблемы создания сайта системы открытого образования технического университета [email protected] Внедрение дистанционного обучения в реальный учебный процесс требует разработки специальной среды, облегчающей работу всем участникам дистанционного учебного процесса. Такая среда должна позволять преподавателю выкладывать и корректировать материалы по учебным дисциплинам, получать результаты выполнения студентами индивидуальных заданий, собирать разного рода статистику. Обучаемый, работая в Web-среде, может изучать ту или иную учебную дисциплину, получать индивидуальные задания, высылать результаты их выполнения. Перспективность этих систем ни у кого не вызывает сомнения. Поэтому во многих Вузах ведутся собственные разработки как технологий дистанцион18

СПИ-НЭ-2003 ного обучения и программного обеспечения для него, так и дистанционных методических материалов. Дистанционное обучение является формой получения образования, наряду с очной и заочной, при которой в образовательном процессе используются лучшие традиционные и инновационные методы, средства и формы обучения, основанные на компьютерных и телекоммуникационных технологиях. Такое обучение представляет собой целенаправленный интерактивный, асинхронный процесс взаимодействия субъектов и объектов обучения между собой и со средствами обучения, причем процесс обучения индифферентен к их пространственному расположению. Образовательный процесс проходит в специфической педагогической системе, элементами которой являются подсистемы: целей обучения, содержания обучения, методов обучения, средств обучения, организационных форм обучения, идентификационно-контрольная, учебно-материальная и ряд других. Web-среда представляет собой оболочку, которая позволит любому обучаемому зарегистрироваться на интересующую его дисциплину. Для каждого обучаемого создается анкета, которая содержит: его данные; список дисциплин, на которые он зарегистрирован; его успеваемость по каждой дисциплине; информацию о следующих лекциях и семинарских занятиях; ссылки на полезные ресурсы; обучающийся может в любой момент задать вопрос своему преподавателю; есть служба новостей. Редактирование выложенных материалов преподавателем производится в окне браузера. Дистанционные лекции и индивидуальные задания хранятся в HTMLформате, а для хранения информации об обучаемых и преподавателях, используются специальные базы данных. Работы выполнялись в рамках Научно-технической программы Министерства образования Российской Федерации "Научное, научно-методическое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования", подпрограмма "Научное и научно – методическое обеспечение функционирования и развития системы образования", раздел 1.9 "Научно-методические основы функционирования инженерного и технического образования", подраздел 1.9.4 "Создание системы подготовки кадров и повышения качества педагогической работы в учреждениях профессионального образования". Е.Г.Лаврушина, Е.В.Моисеенко Развитие сетевого образования на базе ВГУЭС [email protected] Основными характеристиками обучения с использованием сетевых технологий являются: интерактивность, мультимедийность, открытость, доступность, универсальность, демократичность, удобство, стоимость.

19

СПИ-НЭ-2003 Приведенные характеристики показывают, что развитие обучения в компьютерных сетях позволит выйти на новый уровень предоставления образовательных услуг, и обеспечить учебный процесс как для филиалов и представительств ВГУЭС, так и для привлечения иностранных граждан для обучения по программам нашего университета. Создание на базе ВГУЭС виртуального университета обеспечит следующие возможности проведения учебного процесса: • Оперативное общение студентов с преподавателями, на первом этапе формирования виртуального университета, представляется возможным осуществлять посредством проведения IP-консультаций в Интернете. Такие занятия должны проводиться преимущественно в асинхронном режиме и позволять студентам и слушателям курсов в течение учебного семестра передавать свои вопросы по тематике изучаемых дисциплин в базовый центр, получая разъяснения преподавателей не позднее определенного установленного срока после размещения вопросов. • Создание системы экстерриториальных кафедр представляет собой перспективное направление развития учебной части вуза, позволяющее объединить научный потенциал с целью создания нового уровня содержания учебного материала, защищенного от субъективизма и отражающего множество точек зрения. • Виртуальный университет открывает большие возможности по дистанционному администрированию учебного процесса как самим студентам и слушателям, имеющим возможность получения оперативной информации о своей успеваемости, так и администраторами вуза, получающими возможность доступа к полной картине прохождения учебного процесса в разных регионах и оперативного вмешательства в случае необходимости. • Дистанционное обучение предполагает смещение нагрузки студента в сторону самостоятельного изучения материала, поэтому очень важна работа над организацией самостоятельного обучения студента, предоставления ему возможности получения учебной информации через Интернет. Также для студентов очной формы обучения и слушателей, получающих образование экстерном остро стоит проблема выделения аудиторного фонда и компьютерного оборудования для самостоятельной работы. • Развитие технологии обучения с использованием сетевых технологий позволит выйти на новый уровень предоставления образовательных услуг, расширить образовательную сеть для удаленных регионов Дальнего Востока и удаленных слушателей и обеспечить новое качество обучения.

20

СПИ-НЭ-2003 Я.Д.Лейзерович Решение задач офисного программирования в курсе «Информатика» в морском вузе как средство формирования командирских качеств будущих офицеров флота [email protected] На судах флота профессиональная деятельность офицеров требует от них необходимости принимать самостоятельные, нетривиальные решения и основывается на грамотном применении современных средств навигации и вычислительных систем. В используемом ими прикладном программном обеспечении существенную долю занимают информационные офисные технологии, которые с точки зрения современной педагогики существенно влияют на развитие личности, профессиональное самоопределение и самостановление, т.о. образование интегрируется в жизнь. На пароходе за размещением перевозимого груза отвечает помощник капитана. Перед курсантом ставится задача автоматизировать отображение заполнения тех или иных отсеков трюма грузами различных типов, используя возможности MS Excel и с помощью программы, созданной самим курсантом в визуальной среде быстрого программирования (RAD – среда) Visual Basic for Application (VBA), являющимся интегрирующим (связующим) звеном прикладных программ в Office . На рабочем листе рабочей книги Excel исходно расположены: столбец-1 с номерами отсеков; рядом столбец-2 для внесения информации – отсек пуст (0), заполнен (1) или количество процентов заполнения (например, 50%). На другом р. листе условная графическая схема расположения отсеков трюма. Размеры отсеков фиксированы, диапазон занимаемых ячеек р. листа прямоугольный, каждая ячейка интерпретирует определенное количество процентов объёма отсека. Необходимо внести данные в столбец-2, щелкнуть на кнопке запуска макроса (она может находиться на рабочем листе, как элемент управления). Результатом является заполнение соответствующей части отсека своим цветом. Если отсек пуст, его цвет белый. Курсанту для решения поставленной задачи необходимо освоить ряд разделов, изучаемого курса «Информатика» и применить полученные навыки в практической ситуации, «приближенной к боевой». В условиях сокращенного времени на преподавание данного предмета реализация таких заданий позволяет одновременно обучаемому глубже осваивать: приемы работы в Windows; графический интерфейс различных программ; объекты приложений Office; командную работу в приложениях; использование командных макросов (создаваемых с помощью макрорекордера); создание пользовательских функций; элементы структурно-модульного и объектно-ориентированного программирования.

21

СПИ-НЭ-2003 А.В.Малафеев Применение СНИТ в рамках традиционных образовательных систем [email protected] Автоматизация возможна на различных уровнях учебного процесса. Нижний уровень – уровень одной учебной дисциплины (модуля), верхний – уровень образовательного учреждения. В рамках учебного модуля возможно применение произвольных методов, форм и средств обучения: от традиционных очных лекций до современных электронных конференций. Единственное требование соответствие процесса обучения интерфейсу-шаблону в программе обучения. Для каждого учебного модуля можно определить: входы (требования), выходы (цель), управляющие воздействия, механизмы реализации, а также время, стоимость обучения. Учебный процесс (учебная программа) – упорядоченная совокупность учебных модулей, согласованных по входам, выходам, требующая в каждый момент времени определенных управляющих воздействий, а также механизмов реализации. Следовательно, предполагается независимость внутренней реализации учебных модулей в рамках учебной программы, кроме как по входам/выходам. Но их зависимость будет определяться требованиями к учебной программе в целом, которые в свою очередь есть компромисс между возможностями обучаемого и целями обучения. Для каждого конкретного случая возможна организация некоторого набора учебных программ – реализация каждой из которых будет характеризоваться заранее определенной стоимостью, временем обучения, набором методов, средств и форм обучения. Можно ввести определяющий критерий выбора учебной программы – стоимость обучения. Другими словами (используя методы линейного программирования) задать систему уравнений с целевой функцией стоимости обучения. Эффективность системы подготовки дополняется следующими показателями: • согласованность учебным модулей в рамках учебной программы: по содержанию, методам, средствам и формам обучения; • качество подготовки в рамках учебного модуля • соответствие полученных знаний локальным целям учебного модуля; • соответствие содержания обучения применяемым средствам методам и формам; • адекватность методов, средств и форм обучения психофизиологическому состоянию обучаемого. Структура кафедральной системы автоматизированного обучения состоит из подсистем: • подсистема управления пользователями; • подсистема классификации знаний; • подсистема создания и публикации электронных учебных модулей; 22

СПИ-НЭ-2003 • подсистема организации обучения и тестирования; • подсистема доступа к кафедральным информационным ресурсам; • подсистема многоуровневого информационного обмена. А.В.Малафеев Структурный анализ учебного материала в рамках системы дистанционного обучения [email protected] Анализ качества учебного материала зависит от многих субъективных параметров, упрощенно в системах традиционного образования оценивается посредством применения полученных знаний во внешней среде. Данный показатель включает в себя: субъективные характеристики обучаемого, субъективные характеристики обучающего в процессе обучения, содержание и форма представления учебной программы. В системах автоматизированного обучения роль обучающего выполняет компьютер, что позволяет стабилизировать показатель качества представления учебного материала. И остановиться более подробно на показателе качества учебного материала и качества обучения. Учебную программу можно представить многоуровневой структурой: 1. Уровень термов, терм – наименование, является набором символов. 2. Уровень семантической сети. a. Иерархия онтологий. Онтология – эксплицитная спецификация определенной темы. Формально онтология состоит из терминов, организованных в таксономию, их определений и атрибутов [1]. b. Терм проявляется в онтологии в виде концепта. Концепт определяет аспект проявления сущности. Уровень использования концепта определяет степень его общности. Концепт может наследоваться от другого концепта, т.е. конкретизировать его в определенном аспекте. Таким образом устанавливаются связи подчинения (вертикальные). Кроме того, создаются ассоциации – связи сопряжения (горизонтальные) они задают отношения концепта в своем окружении. 3. Уровень учебного материала. c. Модель страницы учебного материала i. Модель страницы учебного материала задает отношение контекста на множестве концептов. Содержание концепта на данной странице, являются профилем концепта. ii. В рамках учебного материала концепт имеет множественное проявление – множество профилей. Как минимум одно имеет фундаментальный характер (профиль-«конструкт» концепта). А также множество прикладных профилей. iii. Профиль имеет ссылки на профили других концептов. Они формируют неявную структуру горизонтальных связей. 23

СПИ-НЭ-2003 d. Модель учебного модуля (УМд). i. Иерархия страниц учебного материала. УМд является лингвистической переменной формирующей набор нечетких переменных на множестве концептов. ii. Тестирование осуществляется на основе текста оценки когнитивной структуры учебного материала обучаемого. Структурный анализ позволяет выявить следующие показатели: • горизонтальная и вертикальная однородность концепта; • степень связности, для выявления наиболее используемых концептов. • оптимальность последовательности обучения. • степень связности страниц в рамках учебного модуля. • полнота раскрытия онтологий и др. Список использованных источников 1. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский – СПб.: Питер, 2001. С.Г.Мачтаков, О.А.Трибунских Компьютерный класс как элемент распределенной информационной системы Вуза [email protected] В настоящее время в Воронежском институте МВД России ведутся работы по созданию локальной вычислительной сети института (ЛВСИ). Исторически сложилось так, что ряд подразделений института имеет свои ЛВС, не объединенные в общую сеть, а у большинства компьютеры никак не связаны. Таким образом, задача создания ЛВСИ технически разбивается на две подзадачи: • создание ЛВС подразделений, еще их не имеющих; • объединение ЛВС подразделений института в ЛВСИ. Важной особенностью создаваемой ЛВС института является включение в ее состав учебных компьютерных классов. Это позволит: 1. Преподавателям, использующим компьютерные классы в процессе изучения со слушателями различных дисциплин, оперативно добавлять или модифицировать соответствующее прикладное программное обеспечение. 2. Курсанты и слушатели института, а также, сотрудники, могут проходить обучающие и контролирующие программы, установленные в компьютерных классах, на любом компьютере, подключенном к ЛВСИ. Таким образом, создание и сопровождение обучающих и контролирующих программных комплексов приобретает особую актуальность. Более того, становится возможным применять компьютерные классы для изучения дисциплин, непосредственно не связанных с изучением средств вычислительной техники. 24

СПИ-НЭ-2003 Создание таких обучающих программных комплексов позволяет интенсифицировать процесс изучения нетехнических дисциплин как в ходе проведения учебных занятий, так и во внеучебное время. Важной особенностью такого обучения, обусловленной особенностями создаваемой ЛВСИ, является то, что слушатель, желающий самостоятельно поработать с обучающей программой, установленной в компьютерном классе, не нуждается в непосредственном доступе к классу. Ему достаточно иметь доступ к любому компьютеру, входящему в состав ЛВСИ. В настоящее время в институте ведется планомерная работа по созданию серии таких программных комплексов, предназначенных для изучения и проверки полученных знаний по ряду нетехнических дисциплин. В частности, к ним относятся программные комплексы «Зачет по финансовому праву» и «Оценка специальной подготовки сотрудников подразделений вневедомственной охраны». Следует отметить, что данные комплексы создаются не «с нуля». При их создании учитывается накопленный при создании подобных программ опыт. Отличительными чертами создаваемых программ будут: • пользовательский интерфейс, отвечающий современным требованиям; • усложненный алгоритм формирования контрольных вопросов и тестовых заданий; • более надежное «закрытие» от пользователей используемой исходной информации. Ш.М.Минасов Использование объектных баз данных для организации хранения учебнометодической информации в телекоммуникационных информационнообучающих системах [email protected] Бурное развитие компьютерной техники и информационных технологий в целом привело к качественному скачку и в технологиях обучения. В настоящее время все большее количество учебных заведений берут на вооружение технологии дистанционного обучения с применением телекоммуникационных информационно-обучающих систем. Существует достаточное количество подходов к реализации подобных систем. Основным вопросом реализации информационно-обучающей системы является способ хранения информации, методы и способы ее обработки и доставки обучаемым. В работе рассмотрены вопросы применения объектной модели для подготовки и хранения учебно-методической информации, необходимой для осуществления процесса обучения. Применение данного подхода для формирования базы данных обуславливается сложностями в структуризации учебнометодического материала, взаимосвязью отдельных его элементов в аспекте по25

СПИ-НЭ-2003 следовательности подачи его фрагментов, что связанно с наличием или отсутствием у обучаемых накопленных ранее знаний для понимания вновь подаваемого материала. Преимущества, которыми обладает объектно-ориентированный подход в реализации системы, а именно: разбиение учебного материала на завершенные фрагменты, наделенные рядом признаков (среди которых ссылки на материал, который обязательно должен быть подан ранее); формирование материала из набора готовых объектов, содержащихся в объектной базе данных; возможность создания, модификации и последующего использования функциональных элементов - позволяют значительно упростить процесс подготовки учебного материала, выстроить логически правильную последовательность подачи и исключить многократное повторение одних и тех же фрагментов материала обучаемым. Объектная база данных, размещенная на сервере системы дистанционного обучения, является единой для всех подсистем и модулей, что позволяет сократить объем хранимой информации и упростить корректировку учебных курсов. А.В.Паршин Телекоммуникационная видеосеть как средство повышения эффективности использования персональных ЭВМ в образовательном процессе [email protected] C целью повышения эффективности использования персональных компьютеров в учебном процессе, на кафедре математики и физики Военного института радиоэлектроники создана телекоммуникационная видеосеть на базе ПЭВМ. В данном докладе автор делится опытом материально-технического обеспечения разработки и сборки указанной телекоммуникационной сети. Разработанная система телекоммуникации позволяет передавать видеосигнал по ГОСТ 7845-79 (телевизионный стандарт) одновременно от одного источника на несколько видеомониторов персональных компьютеров (оптимально 16 ÷ 25 штук), практически, без потери качества сигнала. Источниками видеоинформации могут быть: 1. Видеомагнитофон (видеокассеты с учебными видеофильмами). 2. Видеомагнитофон (антенный вход). 3. Персональный компьютер – сервер: а) учебные программные продукты с лазерных компакт-дисков; б) обучающие и демонстрационные программы; в) пакеты прикладных программ. 4. Цифровая видеокамера. 26

СПИ-НЭ-2003 Аппаратная часть системы включает в себя: • коаксиальные кабели, проложенные по топологии «звезда» (4 ÷ 5 «лучей» по 4 ÷ 5 видеомониторов – приемников на каждый луч); • видеоусилитель; • согласующие устройства типа «высокоомный источник сигнала - кабель» и «кабель - низкоомный приемник сигнала»; • усилитель низкой частоты с блоком тембра и акустической системой мощностью 5 ÷ 10 Ватт; • микрофон и устройство для оперативной коммутации видеовходов. Собранная сеть запущена в эксплуатацию, и уже имеются результаты применения ее в учебном процессе. Так, на основе использования этой сети, разработаны новые методики по управлению подготовкой обучаемых к поступлению в вуз и по управлению самостоятельной работой учащихся в процессе их подготовки к контрольным мероприятиям. Разработана также методика проведения учебных занятий по освоению вычислительных алгоритмов прикладной математики. Надеемся, что наш опыт будет полезен всем кафедрам, использующим современные технологии обучения на базе персональных ЭВМ. А.Б.Петров Развитие информационной инфраструктуры образования на основе технологии и стандартов открытых систем [email protected] Построение информационной инфраструктуры (ИИ) вуза как элемента единой информационной образовательной среды (ЕИОС) в соответствии с требованиями международных стандартов позволяет обеспечить эффективный доступ к распределенным информационным и вычислительным ресурсам, а также обеспечить функционирование единой автоматизированной системы управления отраслью. Для практического осуществления стоящей задачи необходимо применение технологии открытых систем при создании и развитии как всей ЕИОС, так и конкретных элементов ИИ системы образования. Основой применения ТОС является разработка гармонизированного и взаимоувязанного функционального стандарта (Профиля), содержащего перечень стандартов, определяющих условия функционирования и требования к разрабатываемому объекту (ресурсу, системе управления и т.д.). Процесс разработки Профиля и практического применения ТОС к развитию ИИ описан в [1-2]. В рамках практического осуществления задачи совершенствования ЕИОС был разработан проект функционального стандарта «Профиль среды открытой системы типового учреждения образования по доступу к распределенным ин27

СПИ-НЭ-2003 формационным и вычислительным ресурсам науки и образования. Общие технические требования (первая редакция)», а на его основе – «Профиль среды открытой системы МИРЭА по доступу к распределенным информационным и вычислительным ресурсам науки и образования. Общие технические требования», введенный в действие в МИРЭА с 01.06.02 [3]. Список использованных источников 1. IEEE Р1003.23-1998 "IEEE Guide for Developing User Organization Open System Environment (OSE) Profiles". 2. Батоврин В.К., Васютович В.В., Журавлев Е.Е., Олейников А.Я., Петров А.Б., Теряев Е.Д. Построение профиля информационных, вычислительных и телекоммуникационных ресурсов для обеспечения фундаментальных исследований. - «Журнал радиоэлектроники» №12, 2001, с. 7. 3. Профиль среды открытой системы МИРЭА по доступу к распределенным информационным и вычислительным ресурсам науки и образования. Общие технические требования. Стандарт предприятия. / Батоврин В.К., Дешко И.П., Евтихиев Н.Н., Олейников А.Я., Петров А.Б., Серегин В.Н., Сигов А.С. – М., МИРЭА, 2002. В.М.Питолин, В.И.Солодовников Формирование структуры обучающей системы подготовки специалистов наземной космической связи [email protected] Современные обучающие системы (ОС) специализируются по конкретным областям применения и широко используются в образовании. В связи с этим модель системы подготовки (обучения) специалистов наземной космической связи должна быть сформирована с учетом развития новых информационных технологий, где особое место занимают модели (элементы) получения, сбора, передачи, систематизации, хранения и представления информации (знаний о предметно-ориентированной области). Немаловажное значение имеет создание такой учебной среды, в которой обучаемый является активным компонентом общей модели обучения и может самостоятельно регулировать учебный процесс. ОС должна обеспечить индивидуальный подход в обучении и позволять: систематически и оперативно оказывать необходимую помощь обучаемому; проводить непрерывный контроль результатов обучения; стимулировать познавательную деятельность, самостоятельность и активность обучаемых; сочетать автоматизированное обучение с традиционным; снизить долю рутинного, непроизводительного труда преподавателя. В настоящее время желательно объединение по крайней мере нескольких типов ОС в одну, гибко сочетающую возможности различных принципов обучения и типов учебного материала. Перспективным направлением развития автоматизированных ОС яв28

СПИ-НЭ-2003 ляется применение для их разработки новых информационных технологий, в частности, технологии искусственного интеллекта. Интеллектуальные ОС представляет собой один из путей применения достижений искусственного интеллекта в образовании. Кроме того, необходимостью стало наличие в них средств, предназначенных содействовать “обучению действием”, так как в противном случае обучаемый обязан лишь слепо воспринимать учебный материал. Структура ОС должна включать в себя ряд обучающих и контролирующих компонентов, то есть модулей. Модуль системы контроля и оценки знаний обучаемых должен содержать наборы контрольных заданий, вопросов и задач, позволяющих оценить и контролировать знания на промежуточном этапе обучения. Он может включать в себя вопросно-разъяснительный модуль (ВРМ) и автоматизированную систему контрольных заданий. Модуль имитационномоделирующих программ позволяет моделировать физические процессы и явления, наблюдение за которыми в реальных условиях невозможно. При этом появляется возможность, изменяя входные параметры исследуемого объекта, проследить их выходные характеристики. Необходимо предусмотреть модуль, позволяющий обеспечить адаптацию учебного курса к индивидуальным особенностям обучаемых. Это группа модулей медико- психологического и дидактического обеспечения. К ним относится комплект программ, устанавливающих состояние обучаемого перед началом работы, в процессе работы, в конце работы и на более длительных участках времени. По результатам тестирования вырабатываются рекомендации по выбору методов и средств коррекции состояния обучаемого. Группа дидактических модулей включает: модель обучаемого; модель учебной деятельности (учения); модель обучающей деятельности; нормативную модель решения учебной задачи. Модель обучаемого осуществляет: выбор показателей, характеризующих начальный или текущий уровень обученности применительно к конкретной дисциплине; сбор данных о начальном или текущем уровне подготовки и отнесение обучаемого к определенной модели; конкретизацию учебных целей для обучаемого; выбор обучающего воздействия в соответствии с уточненными учебными целями; контроль за достижением учебных целей. Модель обучающей системы (обучения) включает: выбор обучающих воздействий для каждого этапа подготовки; обращение к модели решения задачи для получения оптимального решения; определение возможностей отклонения от оптимального решения и прогноз причин отклонения; выбор диагностических средств для выяснения причин затруднений обучаемого при решении учебных заданий; применение обучающих воздействий и использование диагностических средств; анализ информации об учебной деятельности и внесение изменений в модель обучаемого.

29

СПИ-НЭ-2003 Е.С.Подвальный Единая система дистанционного образования как составная часть единого информационно-образовательного пространства [email protected] В последнее время целым рядом авторов рассматриваются вопросы и предпринимаются попытки создания единых информационных пространств (систем) в совершенно различных областях и направлениях деятельности. Примером могут служить работы по созданию единого правового пространства для всех субъектов Российской Федерации или построение единой системы информационных ресурсов для органов регионального и муниципального управления и т.п. Таким образом, вполне можно говорить и о создании единого многомодульного информационно-образовательного пространства, охватывающего все вопросы и направления деятельности современных образовательных учреждений. Одной из составных частей такого единого информационнообразовательного пространства может стать единая система дистанционного образования. Реализация такой единой системы дистанционного образования, может дать следующие результаты: • значительно расшириться круг потребителей образовательных услуг за счет малонаселенных и удаленных районов страны; • повысится качество обучения студентов и слушателей вне зависимости от их местонахождения, т.к. программы и курсы дистанционного образования создаются ведущими преподавателями и учеными страны; • специальные курсы дистанционного образования, предназначенные для повышения квалификации и переподготовки кадров, помогут в решении проблемы занятости и позволят повысить уровень подготовки специалистов, быстрее реагировать на меняющиеся социально-экономические условия; • программы и курсы психологической поддержки помогут многим категориям населения верно сориентироваться в меняющейся социальноэкономической обстановке; • снизить стоимость обучения одного студента приблизительно в два три раза по сравнению с традиционными видами обучения; • развитие единой системы дистанционного образования будет непрерывно способствовать продвижению образовательных информационных и коммуникационных технологий на соответствующий рынок; • постоянный обмен опытом, идеями, научными разработками в быстро развивающийся университетской среде со студентами и преподавателями других стран; • и наконец, создание и сопровождение такой системы обеспечит создание новых рабочих мест для обслуживающего персонала, разработчиков специального программного и аппаратного обеспечения. 30

СПИ-НЭ-2003 Е.С.Подвальный Дистанционное обучение в образовательном процессе Вуза [email protected] В условиях непрерывно развивающегося общества, доминирующим ресурсом становится информация, знания и высокие технологии. Однако приобретаемые в процессе обучения знания и умения быстро устаревают − возникает необходимость организации и проведения постоянно продолженного (непрерывного) образования. Использование информационных технологий в образовании не должно быть всего лишь данью моде, оно должно опираться на повышение квалификации преподавателей и совершенствовании методического и технического обеспечения учебного процесса, что в свою очередь должно привести к повышению качества преподавания в результате быстрого контроля и оценке знаний, умений, навыков обучаемых; мониторинга учебной аудитории; оперативному управлению ходом учебного процесса. Проводимый анализ развития университетского образования в мире показывает, что под влиянием бурного развития современных технологий, а также в процессе становления в сфере образования рыночных отношений формируются новые модели университета. В них объединяются традиционное образование и несколько основных типов организационных структур дистанционного обучения. Это такие формы, как подразделения дистанционного обучения в традиционных и открытых университетах, консорциумы университетов, телеуниверситеты, виртуальные классы, виртуальные университеты. Выбор одной из моделей для реализации программ дистанционного образования должен основываться как на базе существующих технологий и опыта реализации подобных проектов, так и учитывая специфику и проблемы внедрения конкретных проектов. Дистанционное обучение − форма обучения, базирующаяся на использовании традиционных, новых информационных и телекоммуникационных технологий и технических средств, при этом процесс обучения не зависит от расположения обучаемого. Дистанционное обучение имеет характерные черты: гибкость, модульность, параллельность, охват, технологичность, социальное равноправие и интернациональность. Качество дистанционного обучения не только не уступает качеству традиционных форм получения образования, а улучшает его за счет привлечения выдающегося кадрового профессорскопреподавательского состава и использования в учебном процессе наилучших учебно-методических изданий по дисциплинам. При дистанционном обучении спектр средств обучения значительно шире и кроме традиционных включают такие, как: электронные учебные издания; компьютерные обучающие системы; учебные аудио-, видеоматериалы; использование видеоконференций и многое другое.

31

СПИ-НЭ-2003 Е.С.Подвальный Электронный учебник и видеоконференции как составные части дистанционного обучения [email protected] В настоящее время огромное количество образовательных учреждений уже использует различные электронные компьютерные учебные курсы для обучения своих студентов. Примерами могут служить интересные курсы по краеведению (Санкт-Петербург, Самара, Иркутск); «Компьютерные сети и Интернет» (Санкт-Петербург); различные курсы по биологии и медицине и т.д. Анализ уже существующих электронных учебников, а также большое количество статей на эту тему позволяет сформулировать некоторые общие идеи. Учебник должен состоять из трех разделов: основного, дополнительного, вспомогательного. В основной блок учебника должны входить: лекции, различные виды контрольных тестов и заданий, монографии, статьи, доклады, рефераты на тему учебного курса, список используемой литературы. Необходимо заметить, что должна быть реализована возможность изучения лекционного материала как в текстовом, так и звуковом режимах; сопровождение лекций различными схемами, формализующими материал (схемокурс); таблицами, рисунками, иллюстрациями и видеофрагментами, поясняющими изучаемый курс. Тесты, содержащиеся в учебнике, могут быть различных видов: контрольные тесты по отдельным разделам и темам учебника (тематические); общие ко всему учебному курсу; терминологические - контроль за усвоением специальных терминов изучаемой дисциплины. При повторном тестировании вопросы повторяться не должны, что обеспечивает объективность при оценке знаний обучаемого. В состав вспомогательного раздела должны войти: словарь терминов (глоссарий), блок деловых игр, список Internet-адресов, содержащих информацию на тему учебника. Дополнительный раздел учебника должен выполнить образовательную функцию в игровом режиме, это может быть: библиотека «мудрых высказываний», анимационные ребусы и кроссворды, интересные случаи из практики, психологические тесты и тп. Все блоки учебника обязательно должны сопровождаться видеофрагментами, иллюстрациями с анимацией, звуковыми и другими эффектами, позволяющими лучше усваивать изучаемый материал. Однако обучение студентов в учебных заведениях регионального типа (филиалах) имеет ряд своих особенностей. Приезд преподавателя на установочную сессию для чтения лекций не может полностью удовлетворить потребности обучаемых в изучении данной конкретной дисциплины. Обучение же по электронным учебникам в межсессионный период исключает возможность общения с преподавателем, что отрицательно сказывается на усвоении изучаемой дисциплины. Возможно ли каким-либо образом устранить эти имеющиеся недостатки и изъяны? Ответом на этот вопрос может быть проведение лекций с

32

СПИ-НЭ-2003 использованием видеоконференцсвязи между преподавателем и обучаемым контингентом в межсессионный период. М.Н.Пущин Комплексный подход к представлению и оценке знаний [email protected] На данный момент в мире представлено множество систем обучения, использующие разнообразные модели и программно-аппаратные комплексы на основе средств новых информационных технологий. Данные системы позволяют проводить обучение, предоставляют богатый интерфейс и набор разнообразных модулей для достижения наилучших результатов, а также ряд возможностей для тестирования освоенных знаний. Но как правило это тестирование носит чисто символический характер. Специализированные системы тестирования, контроля, оценки и аттестации, которые обладают действительно серьезным потенциалом чтоб так называться, выполняются в виде отдельного модуля или системы не связанной с конкретной системой обучения. Получается, что система оценки не взаимосвязана с материалом освоения. Естественно системы тестирования содержат вопросы из материала освоения, из разных разделов, но четкой связи между этим материалом и оценкой на вопрос теста по этому материалу не существует. Так же встает проблема объективности оценки знаний, поскольку для 100% оценки необходимо оценить каждое понятие заданной области знаний. Методики реализованные в системах оценки не учитывают оценку вкладываемую знанием каждого понятия из заданной области. Соответственно не возможно дать верный ответ на вопрос, чему научила система обучения и был ли достигнут уровень освоения областью знания который требовался. Проблема, которую автор пытается решить, может быть сформулирована как построение единой модели представления и оценки знаний, на основе которой возможно обучать до заданного уровня освоения области знаний. А.В.Руденко Об экспертных системах в тренажерах для подготовки операторов морских подвижных объектов [email protected] Использование систем прогнозирования [1] при подготовке операторов судов имеет значительный недостаток, который заключается в том, что информация о возможной аварии и необходимости выбора новой траектории поступает непосредственно судоводителю. Отсутствие опыта, физическая усталость или другие факторы могут привести к выбору оператором неверного решения, 33

СПИ-НЭ-2003 что может усложнить ситуацию и привести к аварийной ситуации. Поэтому на этапе подготовки операторов представляется возможным использование в составе тренажерного комплекса систем поддержки принятия решений (СППР) или экспертных систем (ЭС). Одним из вариантов использования ЭС в составе тренажерного комплекса является подход, предложенный в [2]. Однако в предложенном варианте отсутствует возможность получения информации о прогнозируемом положении судна, его прогнозируемой траектории, а также полной информации об окружающей обстановке (включая конфигурацию близлежащей береговой черты, окружающие навигационные опасности, характер подводного рельефа, гидрометеорологические данные). Поэтому предлагается иной подход, предполагающий, что вся необходимая информация (включая информацию о прогнозируемой траектории) поступает двумя параллельными потоками непосредственно оператору и СППР. СППР вырабатывает возможное решение в сложившейся ситуации, которое предоставляется судоводителю. Подобная схема модуля тренажерного комплекса позволяет избежать дополнительной информационной нагрузки на оператора, благодаря выработке уже готовых решений, фактически не требующих дополнительного анализа со стороны оператора. Тем не менее, окончательное решение об изменении входных параметров математической модели (изменение траектории движения судна) принимает сам оператор. Совместное использование систем прогнозирования и ЭС в тренажерном комплексе позволит существенно повысить эффективность подготовки судоводителей, а, следовательно — безопасность и экономичность использования судов–буксиров исследовательской аппаратуры. Список использованных источников 1. Нечаев В.А. Прогнозирование на "быстрых" моделях как эффективный метод управления инерционными морскими объектами // Методы и средства управления технологическими процессами: II Междунар. науч. конф. — Саранск: Изд-во Мордов. университета, 1997. 2. Нечаев В.А., Нестеров Д.В., Масляев С.И. Повышение безопасности позиционирования буровых судов над точкой бурения // XXVII Огаревские чтения: Материалы науч. конф.: в 5 частях Ч.5. — Саранск: СВМО, 1998 А.А.Синева, Н.Л.Райхель Системодидактические характеристики учебной информации [email protected] Совокупность морфологического, функционального и информационного анализа дидактической системы (ДС) [1, 2] позволяет описать и исследовать главные свойства любой ДС. Можно рассматривать понятие «учебная информация», которое можно считать, в совокупности с функцией цели, отправной точкой для исследования, 34

СПИ-НЭ-2003 создания, рационализации и оптимизации ДС. Учебная информация – подлежащий овладению подсистемой обучаемого комплекс сведений о конкретной предметной области, формируемый для определенной цели и реализуемый алгоритмом и структурой ДС в соответствующий уровень знаний, навыков и умений. С системодидактической точки зрения учебная информация может иметь следующие характеристики: гносеологическая характеристика, временная характеристика, специальная характеристика, сохранность информации, вероятностная характеристика. Ниже приводятся определения этих характеристик. Гносеологическая характеристика связана с информационным аспектом познавательного процесса и дает исследователю метавзгляд на многофакторную сущность учебной информации. С этой точки зрения можно различать объективную, актуальную и потенциальную информацию, а также фоновую. Временная характеристика может быть определена по длительности времени учебно-познавательной деятельности, где эта деятельность имеет место; Специальная характеристика включает разнообразные особенности учебной информации, принадлежащей какой-либо предметной области. Характеристика сохранности учебной информации связана: а) с ценностной установкой подсистемы обучающего и подсистемы обучаемого; б) с прочностью приобретенных и сформированных знаний, умений и навыков (в этом смысле понятие прочности аналогично понятию устойчивости в теории управления); в) с психолого-физиологическими особенностями подсистемы обучающего и подсистемы обучаемого. Вероятностная характеристика определяет вероятность адекватности восприятия учебной информации подсистемой обучаемого, передаваемой подсистемой обучающего. Эта характеристика соотносится с временной, фоновой и специальной характеристиками. Список использованных источников 1. Синева А.А. Системодидактика / Научно-методический сборник № 49.М.: Военное издательство, 2000.- с. 171-173. 2. Синева А.А. Концептуальный подход к системологическому описанию дидактической системы. / Научно-методический сборник № 49.- М.: Военное издательство, 2000. – с.174-184. Т.В.Соловьева, Б.А.Баллод Автоматизированная информационная система контроля успеваемости студентов [email protected] В современных условиях наиболее актуальными проблемами в процессе обучения в высшем учебном заведении являются вопросы информационного обеспечения контроля успеваемости студентов, основная цель которого – по35

СПИ-НЭ-2003 вышение качества процесса обучения посредством обеспечения роста уровня знаний студентов. Для решения вопросов качества обучения разработана автоматизированная информационная система «Контроля успеваемости студентов», предназначенная для: 1. Предоставления выпускающим кафедрам возможности непосредственного контроля успеваемости студентов, организации административного управления (принятие оперативных решений по текущей и итоговой успеваемости студентов); 2. Организации своевременной информационной поддержки принятия решений по повышению качества обучения и оценки последствий принимаемых решений (стратегические решения); 3. Повышения уровня успеваемости студентов за счет повышения творческой деятельности у отличников и своевременного выявления неуспевающих; 4. Повышения обратной связи студентов по вопросам роста или снижения уровня успеваемости; 5. Организации информационного взаимодействия (безбумажного документооборота) между подразделениями Вуза; 6. Использования современных информационных технологий при реализации системы контроля успеваемости студентов (использование 3-х уровневой технологии клиент-сервер). Разработанная автоматизированная система позволяет организовывать процесс контроля успеваемости студентов посредством использования единого информационного пространства (БД Вуза), удовлетворения требований доступности информационных ресурсов для различных категорий пользователей, обеспечения защиты информации и высокой производительности. Автоматизированная информационная система позволяет выполнять следующие функции: 1. Контроль текущей и итоговой успеваемости студента; 2. Информационное обеспечение принятия административных решений и контроль их исполнения; 3. Анализ успеваемости студентов 3.1. Анализ уровня знаний студента; 3.2. Сопоставительный анализ уровня успеваемости студенческих групп; 3.3. Анализ качества преподавания дисциплин; 4. Принятие решений по повышению качества процесса обучения; 5. Организация информационного взаимодействия подразделений Вуза по вопросам успеваемости студентов и повышению качества обучения; 6. Администрирование системы. Применяемые методы: нейросетевое моделирование для построения системы принятия решений по повышению качества процесса обучения, непараметрические методы анализа качества преподавания, многофакторный анализ для определения факторов, влияющих на уровень успеваемости студентов. 36

СПИ-НЭ-2003 С.А.Шабанов Тестирующая система по дисциплине «Математическое программирование» [email protected] В учебном процессе наряду с уже апробированными методами проверки знаний, как опросы и письменные экзамены, заняли определенное место и такие методы как тестирование, в том числе и дистанционные. Последнее заняло достойное место в Азербайджане в проверке знаний учащихся по всем школьным предметам, как на азербайджанском, так и на русском языках. На кафедре «Экономическая кибернетика и экономико-математические методы» спроектирована и частично реализована тестирующая система по дисциплине «Математическое программирование», которая преподается на вторых курсах АГЭУ и является отправной математической дисциплиной для студентов экономических специальностей. Предметная область представлена в виде банка вопросов и состоит из 200 вопросов и задач. Каждый тестовый вопрос представляет собой шестерку, состоящую из текста вопроса, пяти ответов, из которых одна является верной. Каждый билет состоит из пяти вопросов. Билеты генерируются на компьютере из банка вопросов. На экзаменах студент выбирает тестовый билет, обосновывает свой ответ, фиксирует его на специальных бланках и заполняет карту ответа. Карта ответа состоит из двумерной таблицы, первая строка которой представляет собой пронумерованные вопросы, а во вторую строку студент должен вписать соответствующий правильный ответ. Оценка тестового экзамена проводится в два этапа. На первом этапе преподаватель на основе бланка обоснования ставит студенту соответствующие коэффициенты за каждый ответ. На втором этапе на основе карты ответа студента и соответствующих коэффициентов по определенному правилу вычисляется итоговая оценка. Предметная область реализована списками пакета MS EXCEL. Интерфейс реализован на языке программирования Visual Basic. Тестирующая система апробирована на 13 группах второго курса АГЭУ в 2001/2002 учебном году. Успеваемость составила 44%. Промежуточным результатом можно считать некоторую унификацию представления и преподавания предмета различными специалистами кафедры. Применение тестирующей системы привело к улучшению преподавания предмета на кафедре и повышению ответственности студентов при подготовке на экзамены. Предполагается разработать WEB вариант тестирующей системы и поместить ее на сайте дистанционного образования АГЭУ. Список использованных источников 1. С.А.Шабанов. Разработка тестирующих и контролирующих обучающих систем, основанные на знаниях./ автореф. дисс. … канд. техн. наук, Ин-т киберн. АН Азерб., Баку, 1996 – 16 с. 37

СПИ-НЭ-2003 Е.В.Шевердина Компьютерный курс обучения численным методам оптимизации [email protected] Как правило, преподавание вычислительной математики в высших учебных заведениях осуществляется достаточно академично - на основе лекционного материала. На практических занятиях студенты самостоятельно изучают возможности численных методов, составляя собственные программы. Иногда такого рода практика не приводит к желаемой цели, так как данный способ отнимает много времени и далеко не всегда эффективен. При этом достаточно трудно наглядно иллюстрировать особенности реализаций алгоритмов, результирующих погрешностей, возможных "подводных камней" и прочих моментов, неизбежно возникающих при применении любого численного метода. Таким наглядным представлением и является данный демонстрационнообучающий курс вычислительной математики. Курс посвящен методам одномерной и многомерной оптимизации. Рассматриваются метод дихотомии, половинного деления, золотого сечения (в разделе одномерной оптимизации), а также методы градиентного, покоординатного и наискорейшего спуска (в разделе многомерной оптимизации). Имеется возможность просмотреть краткую теорию по выбранному вопросу и запустить программу, иллюстрирующую возможности метода. Демонстрационная программа позволяет задать определенные параметры построения модели приближения. В одномерном и двумерном случае осуществляется построение графика. Отображение всего текста осуществляется при помощи заложенных в программу средств. При наличии минимальных знаний программирования и необходимых модулей курс очень легко модифицируем и дополняем. При продолжении проекта планируется добавление к нему следующих пунктов: симплекс-метод, транспортная задача, динамическое программирование, условная оптимизация (методы нулевого порядка), - и многих других. С демонстрационной версией программы можно ознакомиться на сайте lukjanov.narod.ru. М.Эйниев Информационно-аналитическая система «Sessiya» в интранет-сети Вуза [email protected] В условиях развития информационных технологии и появление все новых, разнообразных технических и программных средств в сфере информационных технологий задача создания сетевой информационной системы для управления вузом является одним из актуальных. 38

СПИ-НЭ-2003 Следует отметить, что в условиях разнообразия современных технических и программных средств предлагаются различные подходы в реализации сетевых решения для вуза. Вместе с тем, сходство структур вузов позволяет выделить основные направления использования сетевых технологий в вузе. К основным направлениям можно отнести следующее: формирование сети вуза; формирование новой учебной (информационной) среды вуза; применение сетевых технологии в управлении вуза. Одним из решений формирования сети вуза является создания Интранет сети вуза. В основе технологии Интранет, положены основные принципы формировании сети Интернет, реализуемые в рамках определенной области. Используя Интранет технологии, в Ленкоранском Государственном Университете внедрена внутри вузовская компьютерная сеть, на основе которой внедрена Информационно Аналитическая Система «SESSIYA». Назначение системы– обеспечение автоматизации процесса подготовки и регистрации экзаменационных листов и направлений, хранение результатов экзаменационно-зачетной сессии, контроль за процессом ликвидации академических задолженностей, подготовка и использование на сети различных отчетов и запросов, связанных с результатами сессии. К основным функциям системы относятся: 1.Хранение, передача и представление на сети информации обо всех подразделениях и показателях вуза. 2.Автоматизация процесса формирования, печати и регистрации экзаменационных листов. 3.Ввод результатов сессии в базу данных сетевыми средствами, проверка полноты базы данных. 4.Формирование, печать и регистрация направлений для ликвидации академических задолженностей, а также слежение за этим процессом. 5.Обеспечение доступа к результатам сессии, подготовка отчетов. 6.Формирование в конце каждого учебного года персональной карты оценок студента для выпускников вуза. Функциональные возможности системы реализованы посредством клиент-серверных приложений и компонентов ActiveX, используемых в браузерах. Таким образом, часть модулей «SESSIYA» выполняется на основе архитектуры "клиент-сервер", а некоторые другие на основе Web–ориентированных технологий.

39

СПИ-НЭ-2003 2. Информационные и высокие технологии в медицине Р.А.Абсатаров, В.Л.Бурковский, С.Л.Подвальный Формализованное описание основных структурных элементов при моделировании пациентопотоков многопрофильного лечебнопрофилактического учреждения [email protected] Одним из основных средств моделирования и анализа эффективности функциональной структуры многопрофильного лечебного комплекса является теория систем массового обслуживания (СМО). Теория массового обслуживания предоставляет средства для строгого математического описания работы объекта моделирования и позволяет найти аналитические зависимости между входными параметрами анализируемой системы и показателями функционирования в случае, если искомая модель является достаточно простой. Новый толчок к своему развитию теория получила в рамках аппарата имитационного моделирования. Методы имитационного моделирования являются эффективным средством при анализе сложных систем с иерархической или стохастической системой связей между элементами модели. В структуре любого лечебного комплекса можно выделить основные примитивы теории массового обслуживания. Пациенты, проходящие лечение, представляют собой заявки на обслуживание, которые должны быть обработаны имеющимися мощностями (наличием кабинетов, квалифицированных специалистов и требуемого оборудования), которые являются обслуживающими каналами в терминах ТМО. По характеру заболевания пациенты подразделяются на различные нозологические группы, тем самым структурируя входной поток заявок на несколько параллельных пациентопотоков. У каждой нозологической группы свои технологические особенности процесса лечения. Соответственно наборы процедур, интенсивность поступления и другие характеристики будут различны для каждой группы пациентов. Кабинеты, врачи и лечебные установки образуют одноканальные или многоканальные системы массового обслуживания. Каждая СМО состоит из входа, выхода, очереди заявок и обслуживающих каналов. В структуре ЛПУ присутствует множество взаимосвязанных СМО, которые организуются в стохастическую сеть. На выходе формируются потоки обслуженных и необслуженных заявок. Необслуженные заявки возникают из-за превышения очередями СМО предельной длины, либо из-за превышения времени ожидания заявки в очереди некоторого порогового значения. Показано, что поток заявок, обрабатываемый медицинской системой, является простейшим потоком требований (стационарным, ординарным и без последствий). 40

СПИ-НЭ-2003 Обслуживающими аппаратами в принятом математическом описании будем рассматривать врачей, диагностическое и лечебное оборудование, возможно даже целые кабинеты или группы кабинетов, при условии их однородности. Безусловно, главной характеристикой обслуживающего аппарата является время обслуживания. В общем случае время обслуживания является случайной величиной и, следовательно, может быть описано каким-либо законом распределения. Обслуживающие каналы (врачи, процедурные и лечебные установки) обычно сгруппированы по кабинетам и отделениям. Перед кабинетами может организовываться как однородная так и структурированная очередь к разным врачам. Выходы некоторых локальных СМО могут подсоединяться к входам других СМО, образуя таким образом иерархическую структуру. Эти особенности объекта моделирования требуют отказаться от понятия «очередь» как неотъемлемой части СМО и рассматривать очередь как отдельный элемент модели. Исключив очередь из СМО, мы оставили в ней только обслуживающие каналы, поэтому термин «система массового обслуживания» предлагается заменить на «многоканальный обслуживающий аппарат», а словом «система» обозначать совокупность всех элементов модели. Р.А.Абсатаров, В.Л.Бурковский, Г.И.Зимарин Оценка эффективности имитационных подходов к моделированию пациентопотоков в многопрофильном лечебно-профилактическом учреждении [email protected] Разработаны аналитические методы и соответствующие имитационные подходы к моделированию пациентопотоков в многопрофильном лечебнопрофилактическом учреждении. 1. Процессы функционирования многопрофильного лечебного комплекса, с формальной точки зрения, могут быть интерпретированы как процессы обслуживания пациентопотоков локальными многофазовыми многоканальными СМО с индивидуальными правилами диспетчеризации и слабоструктурированным групповым входным потоком. 2. Анализ специфики структурных особенностей многопрофильного лечебного комплекса как упорядоченного множества локальных систем массового обслуживания свидетельствует о целесообразности использования при построении имитационной модели аппарата стохастических сетей. 3. Предложенные способы алгоритмизации процессов обслуживания пациентопотоков, содержательные компоненты пользовательского интерфейса и графических средств отображения структуры объекта моделирования, а также комплекс отчетов в виде графиков и диаграмм для анализа накопленной в про41

СПИ-НЭ-2003 цессе моделирования статистической информации – позволяют качественно осуществить анализ структурно-функциональных характеристик лечебного комплекса для принятия оперативных управленческих решений. 4. Разработанные структуры данных для эффективного хранения компонентов имитационной модели и манипулирования списками элементов и параметрами модели в оперативной памяти ЭВМ предоставляют возможность эффективной организации процедур прямого и обратного преобразования представления модели между соответствующими полями информационного пространства. 5. Библиотека графических примитивов подсистемы графической поддержки процедуры формирования модели, а также алгоритмы описания структуры и параметров элементов позволяют наглядно отображать и редактировать соответствующие варианты модели, связи между элементами, осуществлять навигацию по спискам элементов. 6. Универсальный подход к проектированию средств программного обеспечения процедур моделирования позволяет использовать его для анализа организационно-функциональной структуры широкого круга лечебнопрофилактических и поликлинических учреждений различного профиля. 7. Практическая апробация разработанного программного комплекса в реальных условиях медсанчасти ОАО «Стойленский ГОК» свидетельствует об его работоспособности и эффективности использования при принятии оперативных решений. В.А.Бесько, О.Я.Кравец Иерархическое нейросетевое моделирование профессиональной заболеваемости [email protected] Рассмотрим табличные данные, имеющие иерархическую структуру, как, например, многолетние данные о профессиональной заболеваемости. Сведения о структуре профессиональной заболеваемости по нозологии, этиологии, в конкретной отрасли экономики являются элементами нижнего уровня иерархии данных (на рисунке приведен пример для трех элементов каждого типа). Табличные данные при переходе на следующий уровень иерархии (например, от X11 и X12 к X1) просто поэлементно складываются: X1= X11 ⊕ X12, (1) где ⊕ определяется следующим образом: 12 X1= X11 ⊕ X12 ⇒ x1ij = x11 (2) ij + xij для всех i=1..M, j=1..N. В общем случае на конкретном уровне иерархии получаем Xs= Xs1 ⊕ Xs2 ⊕…⊕ Xsl, (3)

42

СПИ-НЭ-2003 где s – номер элемента на данном уровне иерархии, l – количество элементов на предшествующем уровне.

Пример иерархической структуры данных о профессиональной заболеваемости Предположим, что для данных Xij (i=1..s, j=1..l) уже построены НС как аппроксиматоры: Y=Fij(XijWij). (4) Предположим также, что для всех этих НС количество слоев и количество нейронов в слое совпадают. Рассмотрим топологические структуры Gij нейронных сетей, индуцированных аппроксиматорами Fij. В общем случае они не совпадают, однако каждая структура Gij является подмножеством от Gi =

l

U Gij

(i=1..s).

(5)

j =1

Gi фактически является минимальным графом, из которого удалением некоторых ребер могут быть получены все Gij . Таким образом, нам удалось привести нейронные сети, определяемые аппроксиматорами Fij , к одной топологической структуре Gi путем введения дополнительных ребер («фиктивных» или ненагруженных в силу нулевых весов и 43

СПИ-НЭ-2003 сигналов). Теперь можно переходить к механизму анализа суперпозиции нейронных сетей при переходе на более высокий уровень иерархии. При тождестве топологических структур на предыдущем уровне иерархии суперпозиция нейронных сетей при переходе на более высокий уровень иерархии фактически сводится к механизму перевычисления весов wk на входах каждого нейрона. Приводя механизм перевычисления к индексам i,j, получаем следующее выражение для решения задачи о нахождении суперпозиции нейронных сетей при переходе на более высокий уровень иерархии: i wab

=

1 H

H

ip ∑ wab ,

(6)

p =1

где H – количество нейронных сетей на нижнем уровне иерархии; a и b – внутренние индексы весов, определяющие ребро, соединяющее нейроны в нейронной сети с номером i (на верхнем уровне) или ip (на нижнем). О.В.Дуничева, И.Н.Швайкова Опыт разработки и внедрения программы «Регистр ХПН» в Новосибирской области [email protected] Хроническая почечная недостаточность (ХПН) является исходом большого числа заболеваний и относится к числу патологических состояний непосредственно приводящих к смерти. Раннее выявление ХПН позволяет увеличивать сроки дожития больных, поэтому с целью оптимизации работы нефрологического центра в рамках этого направления в 1994 году для регистрации и оперативного анализа данных была разработана первая опытная версия программного продукта «Регистр больных с хронической почечной недостаточностью (регистр ХПН)» (рег.№ 2001610680 от 06.06.2001). При анализе данных за 1994-96 гг. возникла необходимость увеличить и усовершенствовать спектр задач, решаемых с помощью компьютера. Это было обусловлено необходимостью совершенствования работы службы. Пути реорганизации были сформированы на основании анализа централизованно собираемой и накапливаемой информации в «Регистре ХПН», который позволяет: • регистрировать больных и вести диспансерное наблюдение; • выявлять эпидемиологические особенности ХПН в Новосибирской области и вырабатывать комплекс мероприятий по оптимизации оказания помощи больных в районах области; • прогнозировать необходимость в заместительной терапии; • проводить анализ смертности, летальности; • наблюдать и вести больных после трансплантации почки. В период создания и внедрения программного продукта за 1994-2001 годы была сформирована единая система ведения документации и разработаны 44

СПИ-НЭ-2003 лечебно-технологические схемы наблюдения за больными на различных стадиях заболевания. Это отразилось на своевременности выявления ХПН на ранних стадиях (число случаев выявления больных на ранних стадиях увеличилось с 16% - 1994 год до 26% - 2001 год) и тактике ведения пациентов, что позволяет продлить сроки консервативного лечения до заместительной терапии и увеличить продолжительность жизни больных с хронической почечной недостаточностью. Опыт разработки и внедрения программы «Регистр ХПН» в Новосибирском нефрологическом центре позволяет сделать вывод о том, что использование современных информационных технологий позволяет усовершенствовать лечебно-технологический процесс и повысить качество оказываемой медицинской помощи. И.Б.Ковалева Применение программно-аппаратного комплекса оценки вариабельности ритма сердца для исследования вегетативных нарушений у женщин в постменопаузе [email protected] Клинический симптомокомплекс климактерического синдрома включает в себя вазомоторные, эндокринно-обменные и нервно-психические нарушения. В патогенезе климактерического синдрома существенную роль играет нарушение вегетативного равновесия. На фоне эндокринной перестройки, сопровождающейся наступлением менопаузы и приводящей к дефициту эстрогенов возникает синдром вегетативной дистонии. Опубликовано много работ, посвященных описанию вегетативно-сосудистых нарушений при климактерическом синдроме, разработаны индексы для определения степени выраженности климактерических расстройств. Однако, недостаточно изученными остаются вопросы оценки фона вегетативной регуляции, адаптационных возможностей, состояние гомеостаза у женщин в постменопаузе. Применение программно-аппаратного комплекса для анализа вариабельности ритма сердца позволило оценить выраженность дисгормональных нарушений при климактерическом синдроме, фон вегетативной регуляции и на этой основе определить адаптационный потенциал женщин в постменопаузе. Регуляция ритма сердца осуществляется вегетативной, центральной нервной системой, рядом гуморальных и рефлекторных воздействий. Адаптационные возможности организма определяются оптимальным соотношением вышеперечисленных уровней регуляции. В настоящее время существует довольно большое количество визуальных и количественных методик оценки вариабельности ритма сердца. Среди них наиболее информативным является время-частотный спектральный анализ сердечного ритма, основанный на математическом преобразовании Фурье. Таким образом, последовательность кар45

СПИ-НЭ-2003 диоинтервалов R-R преобразуется в спектр мощности колебаний длительности R-R, представляющий собой последовательность частот Fi(Гц), каждой из которых соответствует определенная амплитуда колебаний. При спектральном анализе выделяют: высокочастотные колебания (HF)- колебания парасимпатического отдела вегетативной нервной системы (ВНС), низкочастотные (LF) - преимущественно колебания симпатического отдела ВНС, очень низкочастотные колебания (VLF), связанные с гуморальными факторами и (ТР) - общая мощность спектра. Аппаратно-программный комплекс включает в себя электрокардиограф, сопряженный с персональным компьютером, на котором установлено специализированное программное обеспечение фирмы "НейроСофт". Было обследовано 50 женщин в постменопаузе c проявлениями климактерического синдрома. Полученные показатели сравнивались с нормативнымвеличинами, разработанными Европейским обществом кардиологов и СевероАмериканским обществом по электростимуляции и электрофизиологии (1996). У большинства женщин (92% случаев) выявилось достоверное снижение общей мощности спектра, в основном за счет высокочастотных колебаний, повышение в структуре спектральной мощности удельного веса очень низкочастотных колебаний. Это указывает на стабилизацию регуляции сердечного ритма с переходом его регуляции с рефлекторно-вегетативного уровня на более низкий гуморально-метаболический, который в меньшей мере способен обеспечивать адекватный гомеостазис. Таким образом, снижение уровня половых гормонов у женщин приводит к ограничению адаптационных возможностей организма, снижению стрессоустойчивости и, следовательно, к предрасположенности к заболеваниям нейрогенного характера. В.В.Костра Использование возможностей пакета MS Oficce в программном обеспечении АРМ врача [email protected] Автоматизированное рабочее место (АРМ) врача предполагает, как правило, информационную поддержку ряда врачебных функций и включает разнообразные программы обработки и анализа данных (мониторируемых и/или вводимых с помощью клавиатуры) [1,2]. При реализации функций ведения медицинской документации необходимо создать определенный пользовательский интерфейс. Многие пользователи информационных систем знакомы с возможностями пакета Microsoft Word при создании документов, и хотят иметь подобные возможности в АРМе врача. Один из вариантов решения - использование в программном обеспечении (ПО) внутреннего редактора документов. Другой вариант построения интерфейса использование шаблонов документов созданных в текстовом редакторе Word, с различными управляющими элементами (CheckBox, ListBox и др.). При состав46

СПИ-НЭ-2003 лении нового первичного медицинского документа (дневник врача, результат исследования, протокол операции и др.) открывается шаблон в знакомом пользователю интерфейс редактора Word. Шаблон может иметь частично заполненные поля ввода с наиболее часто встречающимися текстовыми заготовками. Подключение редактора Word к АРМу выполняется с использованием OLE автоматизации (OLE Automation). Идея, заложенная в автоматизацию, включает разработку приложений, функциональность которых может быть доступна и другим программам, а также создание приложений, которые "знают" как использовать функциональность, предоставляемую другими программными продуктами. Использование этой возможности позволяет также реализовать орфографическую проверку текста в ПО АРМа используя стандартные механизмы программы Word. Одна из задач возникающих после накопления в системе различной документации – возможность статистической обработки. Высококачественную статобработку порой бывает создать очень трудно, и эта задача часто подлежит отдельному решению. Система может и не иметь функций для решения подобных задач, однако обеспечивать экспортирование данных в пакет статобработки Microsoft Excel. Список использованных источников 1. Кобринский Б.А. Автоматизированное рабочее место врача: функции и интеллектуальная поддержка процесса принятия решений // Автоматизированное рабочее место врача: Сборник докладов Международной научнопрактической конференции, 15 октября 2002г. - Днепропетровск: УГХТУ, 2002, С.36-39 2. Yu.A.Prokopchuk, O.A.Kharchenko, V.V.Kostra, S.V.Khoroshilov. "Construction of open data processing systems in medicine", in Proc. of the 4th International Workshop on Biosignal Interpretation, Villa Olmo, Como, Italy on June 2426th 2002, pp.475-476. Б.Б.Кравец, С.М.Костенко, А.И.Глотов, Ю.Н.Ряховский Адаптивное управление лечебно-диагноcтичеcким процессом у больных меланомой кожи [email protected] Динамическое наблюдение за больными меланомой кожи после проведенного им оперативного лечения диктует необходимость контроля за дальнейшим течением опухолевого процесса, своевременной диагностикой его прогрессирования, выбором рациональной тактики лечения. Количественные характеристики некоторых показателей иммунного статуса пациента на субклиническом этапе рецидивирования и метастазирования меланомы кожи, а также при проведении лекарственной терапии позволяют на47

СПИ-НЭ-2003 чать лечение до клинической манифестации болезни, объективно оценить эффективность используемого метода и внести коррективы в тактику ведения больного (рис.1).

Рис.1. Логическая модель прогнозирования рецидивов и метастазов в регионарные лимфоузлы в процессе динамического наблюдения больных меланомой кожи после оперативного лечения Субклиническая диагностика (за 2 месяца до манифестации процесса) рецидивирования и метастазирования в регионарные лимфоузлы базируется на значимом уменьшении Т-клеток, количества эозинофилов, значимом увеличении количества моноцитов. Сформулированы решающие правила индивидуального прогноза (рис. 2.). Таким образом, отсутствие колебаний в значениях клеточных маркеров благоприятный прогностический признак, значимое и мощное сокращение числа форменных элементов и Т-клеток сигнализирует о возможной генерализации процесса. 48

СПИ-НЭ-2003

Рис.2. Решающие правила индивидуального прогноза у больных меланомой кожи, получивших только оперативное лечение Б.Б.Кравец, С.М.Костенко, А.И.Глотов, Ю.Н.Ряховский Компъютерный мониторинг заболеваемости меланомой кожи в Воронежской области [email protected] Среднегодовой темп прироста заболеваемости меланомой кожи составляет 5% и считается одним из самых высоких среди всех злокачественных опухолей, кроме рака легкого. Нами разработана структура базы данных для больных меланомой кожи, построенная с использованием реляционной модели. Проанализировано 699 случаев заболевания с 1994 по 2000 год. В результате проведенного компъютерного мониторинга установлено следующее (рис.). В Воронежской области с 1994 по 2000 г. заболеваемость меланомой кожи выросла с 3,48 до 4,72 на 100 000 населения. Первичная заболеваемость меланомой кожи неоднородна в разных районах области. Наиболее высокий уровень заболеваемости отмечается в Каменском - 11,34 и в Воробьевском районах - 5,16 на 100 000 населения. Например, в г. Воронеже на 2001 г. прогнозировался рост заболеваемости, а в Лискинском, Ольховатском районах намечается тенденция к ее снижению. Для прогнозирования заболеваемости меланомой кожи использовались модели трех типов: изобразительные (карты, схемы), аналоговые (графики) и математические (модели полинома 1 и 2 степени и экспоненциального сглаживания).

49

СПИ-НЭ-2003 В начале 2002 г. по отчетным данным произведена верификация прогнозных данных, которые свидетельствуют о значительной достоверности прогноза (табл.).

Заболеваемость меланомой кожи по Воронежской области и России за 1991-2000 гг. на 100 000 населения Верификация прогностических моделей заболеваемости меланомой кожи по некоторым регионам Воронежской области Прогноз на Разность Факт 2001 № Назва- Прогноз на 2001 Разность по модели экс- между про- 2001 по мо- между п/п ние и дели поли- прогнозом рай- поненциального гнозом нома 1 и 2 и фактом фактом сглаживания она степени 1 AHH 4,199757 0,45 3,93 0,18 3,75 2 ЛСК 2,242465 -0,63 2,45 -0,41 2,87 3 Н-Х 4,212156 2,14 2,38 0,32 2,07 4 ОЛХ 4,163153 0,28 3,59 -0,29 3,88 5 ТАЛ 24,47139 -14,31 9,66 -0,51 10,16 6 В 5,268451 -0,03 5,51 0,20 5,30 7 ОБЛ 4,454478 -0,27 4,47 -0,24 4,72 Определены основные критерии для идентификации скрытых очагов заболеваемости: невысокие средние уровни заболеваемости при высоких средних уровнях динамики; высокий показатель больных с III и IV стадиями процесса при низких средних уровнях заболеваемости. Это позволило выделить территории риска, на которых в приоритетном порядке следует провести комплекс экологических, медицинских и квалификационных мероприятий.

50

СПИ-НЭ-2003 Б.Б.Кравец, М.В.Тюрина Результаты информационного мониторинга онкологических заболеваний детского населения [email protected] С 1994 г. в Воронежском ОКОД функционирует онкологический мониторинг детского населения. За период с 1997 по 2001 гг. заболеваемость злокачественными новообразованиями по Воронежской области колебалась от 6,1 до 10,8 на 100 тыс. детского населения. В 2001 г. этот показатель составил 6,9 на 100 000 детского населения. В течение последних 5 лет число ежегодно регистрируемых злокачественных новообразований у детей снизилось на 44 %. В 2001 г. в структуре детской заболеваемости по Воронежской области на долю злокачественных новообразований приходится 2,4 %. I место в структуре онкозаболеваемости у детей занимают гемобластозы: преимущественно острый лимфолейкоз (39,1 %) и лимфомы (10,4 %), затем следуют злокачественные опухоли костей и мягких тканей (15,9 %) и опухоли головного мозга (13,1 %). За период с 1997 по 2001 г.г. отмечалась некоторая динамика: уровень заболеваемости лейкозами снизился с 3,7- 4,5 на 100 000 детского населения в 1997 – 1998 гг. до 2,6 на 100 000 детского населения в 2001 г. По районам Воронежской области заболеваемость распределилась неравномерно. Наиболее высокие средние уровни заболеваемости отмечаются в Аннинском (31,1), Бутурлиновском (11,3), Каширском (11,8), Панинском (18,1), Репьевском (25,2 на 100 000 детского населения) районах. В Поворинском и Хохольском районах с 1997 по 2001 гг. не было зарегистрировано ни одного случая злокачественного новообразования у детей. В г.Воронеже в отличие от показателей области уровень заболеваемости за период 1997-2001 гг. практически не изменялся (9,0 –9,4 на 100 000 детского населения). Девочки болеют в 1,1 раз чаще, чем мальчики. Основная масса заболевших приходится на возрастную группу от 0 до 4 лет – 40,9 %, несколько реже заболевают дети 10 –14 лет – 31,2 % и 5 – 9 лет – 27,8 %. Уровень смертности детей от злокачественных опухолей зависит от ряда причин: уровня и структуры заболеваемости, эффективности проводимых лечебных мероприятий, удельного веса больных с 4 стадией среди впервые зарегистрированных. За период 1997 –2001 гг. этот показатель колебался от 2,8 до 5,4 на 100 000 детского населения. В структуре смертности ведущими являются те же локализации, что и в структуре заболеваемости. Удельный вес начальных стадий (I и II) злокачественных новообразований у детей за 1997-2001 г.г. колебался от 35,4% до 51,4%. По области удельный вес больных детей с 4 стадией колебался от 4 до 11%. В Воронеже этот показатель ниже (от 6,7% до 8,3%), а в 1998 и 2000 гг.

51

СПИ-НЭ-2003 больных с 4 стадией не было выявлено вообще, что говорит о лучшей работе онкослужбы и педиатрической помощи в целом в городе. На начало 2002 г. на учете в ВОКОД состояли 140 детей, или 0,7 % от общего числа наблюдаемых больных. Из них 57% - жители районов области, 43% - жители г.Воронежа. Половина (53,6%) больных, состоящих на учете, находились во II клинической группе и продолжали свое лечение. В III клинической группе состояло 44,3%, в IV – 1,4% от всех детей с онкозаболеваниями на учете. Перспективы роста детской онкозаболеваемости зависят от ее средней динамики (рис.). С учетом средних уровней заболеваемости и ее средней динамики определяются территории риска по онкологической ситуации и планируются оперативные и стратегические мероприятия.

Заболеваемость, средняя динамика В.А.Мохова, М.И.Мутафян, К.И.Пилипенко Повышение эффективности лечебно-диагностического процесса на основе статистической оценки метрических величин костных структур челюстей [email protected] Традиционные рентгенографические исследования составляют суть основного на сегодняшний день метода, дающего представление о пространст52

СПИ-НЭ-2003 венно-денситометрическом соотношении элементов костных структур челюстей, и, к сожалению, предполагают использование субъективных методов оценки различных областей интереса: дентальной имплантации, установки штифтовых конструкций и др. (далее объектов). Более того, известно, что ортопантомограммы искаженно воспроизводят метрические величины костных тканей (Рабухина Н.А., 1988), что затрудняет их использование в клинической практике при позиционировании размещаемых объектов. Все имеющиеся на сегодняшний день методы стандартизации снимков дентальной области не удовлетворяют возросшим требованиям к точности передачи истинной картины состояния костных структур челюстей (М.З. Миргазизов, 1989). Современная ориентация медицинских технологий на количественные методы исследований и объективизацию диагностических критериев привела к разработке целого класса клинических информационно-диагностических систем, основанных на достижениях медицинской визуализации. Значительный прогресс в стоматологической диагностике связан с внедрением радиовизиографии, которая при снижении общей лучевой нагрузки на пациента, - как своем главном преимуществе, обеспечивает возможность цифрового документирования и обработки снимков. Данное обстоятельство позволяет вычислять статистически обеспеченные метрические характеристики объектов и, как следствие, оценивать степень пространственных искажений традиционного рентгенографического метода. Проведенные нами исследования с использованием автоматизированной системы, диагностических пластин А.М.Агеенко и специально разработанных пи-капп и позволили определить характерный размах пространственных искажений на ортопантомограммах, величина которого составила от 30-50% до 75% в дистальных областях верхних и нижних челюстей. Таким образом, прецизионное позиционирование объектов в процессе проведения лечебно-диагностического процесса должно осуществляться с необходимым использованием коррекции метрических искажений и верификацией средствами радиозиографического контроля. М.И.Мутафян, В.В.Турлак Применение Internet-технологий к проблеме судебно-медицинской идентификации личности по фрагментам останков [email protected] Задача автоматизации идентификации личности по фрагментам останков в настоящее время остается весьма актуальной. В рамках совместной работы кафедры управления в социальной сфере и медицине Воронежского государственного технического университета и кафедры судебной медицины ВГМА была разработана автоматизированная система идентификации личности по фраг53

СПИ-НЭ-2003 ментам останков, которая позволяет определить такие идентификационные параметры, как пол, возраст, рост, вес и размер одежды, по антропометрическим параметрам, полученным в результате осмотра останков. С целью обеспечения дистанционного взаимодействия с системой идентификации личности была разработана Internet - система удаленного доступа, работающая как в режиме on-line, так и в режиме off-line. Взаимодействие в режиме on-line происходит по следующей схеме: все данные (модели, методы их обработки, сообщения, служебная информация и т. п.) хранятся на сервере; при работе с подсистемой необходимая информация отображается в браузере пользователя. Для определения идентификационных характеристик, пользователю предлагается заполнить форму, после чего данные посылаются на сервер (в соответствии с протоколом HTTP), где и обрабатываются соответствующей cgi-программой, проводится оценка возможности ситуационного прогнозирования идентификационных параметров с учетом достоверности имеющейся экспертной информации и, в зависимости от результатов оценки, формируется развернутый акт экспертного заключения, включающий в себя значения идентификационных параметров, статистическое оценки надежности идентификации и набор графических иллюстраций. В режиме off-line обмен данными между пользователем и системой происходит следующим образом: пользователь отправляет на адрес системы письмо, заполненное в соответствии с шаблоном, после занесения автора в базу клиентов выполняется процедура формирования акта экспертного заключения и пересылка сформированного акта на адрес электронной почты пользователя. Использование этого режима взаимодействия с системой идентификации личности предпочтительно в случае ограниченности вычислительных ресурсов и плохого качества линии связи, а также позволяет снизить затраты на оплату услуг провайдера Internet-услуг Разработанная подсистема позволяет проводить идентификацию личности с большей точностью и оперативностью, расширяя круг решаемых вопросов, в частности, при выполнении остеологических медикокриминалистических экспертиз. Применение Internet-технологий сделало возможным проводить судебно-медицинские исследования в «полевых» условиях или в условиях нехватки высококвалифицированных специалистов. В.А.Павлов, В.А.Мохова, В.А.Некрылов Автоматизация деятельности врача-стоматолога с использованием программно-аппаратного комплекса «КристаллДент» [email protected] Основным требованием к оказанию стоматологических услуг в настоящее время является качество лечения больного. Это накладывает на врача дополнительную ответственность, связанную с необходимостью выбора оптимального 54

СПИ-НЭ-2003 комплекса процедур и рациональным планированием процесса лечения и выбора реабилитационных мероприятий. Переход к более качественному оказанию услуг, в свою очередь, неразрывно связан с внедрением информационных технологий и автоматизацией труда медицинских работников. Компьютеризация рабочего места предоставляет врачу-стоматологу мощный инструмент, позволяющий помимо автоматизации медицинского документооборота решать дополнительно такие задачи как оптимизация графика приема пациентов, учет расходных материалов и трудоемкости работ, хранение и обработка историй болезни пациентов, планирование дальнейшего лечения и профилактики стоматологических заболеваний. При этом немаловажную роль играет организация удобного пользовательского интерфейса, позволяющего медработнику как можно меньше отвлекаться от его основной деятельности. Разработанный программно-аппаратный комплекс «КристаллДент» позволяет совмещать в себе подсистему работы с историей болезни пациентов, подсистему организации сопряженного с этим медицинского документооборота, осуществлять учет используемых медицинского оборудования и расходных материалов, планировать рабочее время медперсонала, оптимизировать график приема пациентов, осуществлять упрощенный кадровый учет. Комплекс построен по технологии «клиент-сервер» и предоставляет возможность одновременного доступа к БД нескольким пользователям с разграничением их привилегий, имеет хорошо организованный пользовательский интерфейс на основе сенсорных манипуляторов и средств мультимедиа, предоставляет возможность загрузки и выгрузки данных для последующего обмена через компьютерные сети. Внедрение комплекса «КристаллДент» в стоматологическую деятельность позволит избавить медперсонал от большого количества рутинной работы, сбалансировать график приема пациентов и упростить поиск оптимальных вариантов проведения лечебно-диагностических и профилактических мероприятий. А.С.Терехов Задача планирования профилактических медицинских осмотров [email protected] Разнообразные плановые профилактические осмотры характеризуются частотой их проведения и набором подразделений (врачей и лабораторий), которые должны быть пройдены. Будем пытаться оптимизировать месячную нагрузку так, чтобы сделать ее равной для всех подразделений. Такой подход позволит либо наиболее эффективно использовать имеющиеся ресурсы МСЧ. Положим, что у нас m маршрутов профилактических осмотров (т.е. различных комбинаций подразделений МСЧ, которые должны проходить люди соответствующей категории), и n – общее количество типов подразделений (врачебных специальностей, лабораторий и т.п.). Тогда нам удобно представ55

СПИ-НЭ-2003 лять все маршруты в виде матрицы, строки которой будут соответствовать отдельным маршрутам, а на пересечении i-й строки и j-го столбца будем ставить 1, если прохождение j-го подразделения требуется для i-го маршрута, и 0 в противном случае. Обозначим через λij элементы поученной матрицы. Тогда планируемая месячная нагрузка по каждому подразделению будет: m

W j = ∑ xi ⋅ λij , j=1,2,…,n, i =1

где xi – количество человек i-го класса (маршрута), запланированных на рассматриваемый месяц. Нам бы хотелось, чтобы планируемая нагрузка по каждому подразделению была близка к нормативной Q, т.е.: m

∑x ⋅λ i =1

i

ij

≤ Qj ,

иными словами нужно минимизировать: m

Q j − ∑ xi ⋅ λij i =1

по каждому подразделению. Отсюда, переходя к общей нагрузке на МСЧ, будем стремиться к минимизации суммы таких частных разностей: m   − ⋅ Q x λ  ∑ ∑ j i ij  . j =1  i =1  n

Перед нами типичная задача целочисленного линейного программирования (в преобразованном виде) с линейными ограничениями: n

m

∑∑ x j =1 i =1

i

⋅ cij .

С.В.Фалеев, О.И.Суровцев, О.В.Фалеев Об одном способе интенсификации конвективного теплообмена в системе «человек-окружающая среда» [email protected] Задачи, стоящие перед обществом, определяют необходимость подготовки высококвалифицированных специалистов высшей школы, в том числе в области физического воспитания студентов-спортсменов-разрядников. Одной из основных задач кафедры физического воспитания и спорта является создание информационной и материальной базы, что очевидно будет способствовать существенному улучшению учебных занятий. Как известно,

56

СПИ-НЭ-2003 уровень физической нагрузки зависит от терморегуляции организма спортсмена, его адаптации в экстремальных условиях. Методы интенсификации теплообмена в системе «человек-окружающая среда» весьма разнообразны. Они разрабатываются применительно к профессиональной деятельности студента-спортсмена. При этом форма одежды должна быть такой, чтобы создать благоприятные условия жизнедеятельности организма спортсмена, находящегося в условиях повышенной физической нагрузки в период учебно-тренировочных занятий. Интенсификация конвективного теплообмена спортсмена с окружающей средой предполгает разработку разнообразных форм одежды, в частности, ее поверхность следует выполнять в виде сферических лунок. При обтекании такой одежды, например, спортсмена-велосипедиста образуются самоорганизующиеся вихревые структуры. Установлено, что вихревые струи имеют столбообразную форму, вынося при этом «горячий» воздух из лунки в прилегающей к одежде пристеночный слой. Этот процесс переноса способствует интенсификации тепломассообмена в системе «человек-окружающая среда» по сравнению с гладкой поверхностью одежды спортсмена. Такое физическое явление называется искусственной турбулизацией. Очевидно, чтобы анализировать эффективность способа в реальных условиях, то необходимо детальное изучение картины течения при наличии такого типа турбулизаторов. Математическое моделирование этого процесса при течении воздушной среды базируется на системе уравнений Навье-Стокса, а граничные условия задают скорость набегающего потока вне пограничного слоя с учетом диаметра сферической лунки. Вместе с тем для исследования этого явления требуется научно-методическая и материальная базы, которые обеспечат научнообоснованный подход к этой проблеме. О.А.Чуклеева Построение систем поддержки принятия решений о выборе оптимальной схемы лечения пациента [email protected] Принимаемые решения в медицинских задачах зависят от большого количества разных по значимости факторов. Назначая лечение, врач анализирует имеющиеся в его распоряжении данные о пациенте и принимает решение, опираясь на свои знания, опыт и интуицию. Сложность заключается в том, что человек не всегда в состоянии уловить все важные взаимосвязи и отношения в данных, которые повлияют на исход лечения. Эта проблема еще больше обостряется, когда объем данных постоянно увеличивается, а решение нужно принять за достаточно короткий срок.

57

СПИ-НЭ-2003 На сегодняшний день существует некоторая неопределенность в подборе лечения для ортопедических больных с врожденным или приобретенным укорочением конечностей, так как выявлены не все факторы, влияющие на рост больной конечности после проведения лечения, как правило, оперативного. Вследствие этого результаты лечения могут оказаться отличными от ожидаемых. Разрабатываемая система должна помочь врачам в нахождении взаимосвязей между различными медицинскими характеристиками и объектами. Основной задачей системы является подбор оптимальной схемы лечения для каждого конкретного пациента по совокупности входных параметров. Для решения поставленной задачи подходящими являются методы интеллектуального анализа данных (или Data Mining). Современные технологии Data Mining обрабатывают информацию с целью нахождения моделей и отношений в данных, которые не могут быть найдены обычными методами. Важным аспектом использования интеллектуальных систем анализа данных является возможность обоснования полученных результатов, т.к. врач несет ответственность за принятое решение. Все параметры системы можно разделить на 3 группы: исходные характеристики пациента; данные, описывающие лечение; результат лечения. Для того чтобы система смогла произвести подбор параметров лечения, исходя из требуемого результата, необходимо разделить все параметры на переменные и фиксированные. Исходные характеристики пациента будем считать фиксированными параметрами. К переменным могут быть отнесены характеристики лечения или результата лечения. Когда за неизвестное принимается лечение при успешном исходе, к которому следует стремиться, то результатом работы системы будет оптимальная программа лечения пациента. При неопределенном результате лечения и известной (заданной врачами) схеме лечения система определяет прогноз такого лечения. Полученный прогноз сопоставляется с необходимым результатом, и программа лечения корректируется. Таким образом, система направлена на то, чтобы помочь врачам подобрать подходящий для конкретного пациента набор и последовательность терапевтических и хирургических воздействий, позволяет повысить качество, оперативность и обоснованность принимаемых решений. И.Н.Швайкова Модельное обеспечение автоматизированой диагностической системы «АРМ детского невропатолога» [email protected] Диагностика патологии центральной нервной системы (ЦНС) у детей проводится на основании большого количества разнородных данных. Поэтому при создании модельного обеспечения полнофункциональной диагностической 58

СПИ-НЭ-2003 системы «АРМ детского невропатолога» необходимо учитывать особенность логики формирования диагноза исходя из количества и свойств исходных данных, используемых в процессе диагностики. При разработке модельного обеспечения было выделено 4 основных этапа, и, в связи с этим, задача создания модельного обеспечения рассматривалась как совокупность подзадач формирования функций, формирующих системы моделей для каждого из выделенных этапов (табл.) Этап Задачи этапа 1 сбор

Функция Fdd

2

обработка Fdp

3

анализ

Fd

4

проверка

Fdz

Подзадачи и функции Описание функции Функция задает выбор вида процедуры сбора данных: вопросник, формализованная карта и т.п. или выборка данных из существующей базы данных о пациенте и сбор дополнительной недостающей информации Функция позволяет формировать диагностические признаки (ДП) как интегральные оценки диагностических данных. Способ формирования ДП различен: модели, основанные на экспертных знаниях и данных, вероятностно-статистические или математические модели, модели визуализации. Функция по значениям ДП формирует диагноз, структура которого определяется существующей классификацией. Для создания алгоритма могут быть использованы вероятностно-статистические методы, методы экспертного анализа, нечеткой логики, деревья решений и методы распознавания и анализа визуальных образов. Функция позволяет оценить диагностическую уверенность поставленного диагноза (по исходному качеству и количеству диагностических данных и при сопоставлении с врачебным заключением и с вариантами аналогичных диагностических случаев из уже существующих в базе данных системы)

Предлагаемая структуризация задачи позволяет, используя методологию вариативного моделирования, рассмотреть для каждого из ее этапов различные варианты модельного и алгоритмического обеспечения и, при необходимости, использовать в процессе принятия диагностического решения результаты работы с данными различных алгоритмов.

59

СПИ-НЭ-2003 3. Информатизация в экономике и юриспруденции Г.Б.Абричкина Структура скоринг-модели анализа кредитных рисков [email protected] В настоящее время в рамках банковских структур высокую актуальность приобретает проблема минимизации кредитных рисков. Кредитный риск в банковской деятельности возникает в процессе кредитования субъектов экономики. Значение кредитного риска в общей структуре рисков зависит от масштаба кредитных операций, осуществляемых банком. Невозврат кредитов, особенно крупных, может привести банк к банкротству. Решение этой проблемы непосредственно связано с задачей оптимального распределения кредитного ресурса, что требует использования моделей финансового анализа и прогнозирования. Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории “прошлых” клиентов банк пытается определить насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок. В самом упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик. В результате получается интегральный показатель (score); чем он выше, тем выше надежность клиента, и банк может упорядочить своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности. Содержательно модель скоринг-анализа реализует следующие четыре этапа и выглядит следующим образом. Первый этап – Анализ финансового состояния клиента: здесь производится анализ показателей расчетов, которые могут в той или иной мере характеризовать устойчивость финансового состояния клиента. Предлагается рассматривать пять коэффициентов, которые рассчитываются с использованием введенных значений. Второй этап – Определение кредитоспособности потенциального заемщика: заключается в том, что все коэффициенты рассчитываются и выводится показатель кредитоспособности, характерный для каждого заемщика. Третий этап – Определение кредитного рейтинга заемщика: все заемщики распределяются на одной шкале, в зависимости от показателя кредитоспособности, можно сделать предварительные выводы о надежности того или иного заемщика в целом. И четвертый заключительный этап включает в себя распределение ограниченного финансового ресурса каждому заемщику, учитывая показатели кредитоспособности и другие характеристики; функция распределения сводится к минимизации кредитного риска и построена на принципах дискретного программирования. В итоге формируется оптимизационная модель, которая учитывая отраслевые характеристики каждого заемщика формирует вариант распределения ресурса с минимальным риском.

60

СПИ-НЭ-2003 Точность классификации проверяется либо методом “скользящего экзамена” для небольших выборок (модель строится на всей выборке за исключением одного клиента выбранного наугад, затем проверяется на этом клиенте, и так передираются все клиенты), либо при достаточно большой выборке она подразделяется на две части: на одной модели строится, на другой проверяется. Предлагаемая скоринг-модель позволяет оперативно принимать решения о кредитовании, регулировать объемы кредитования в зависимости от ситуации на рынке и определять оптимальное соотношение между доходностью кредитных операций и уровнем риска. Одним из основных преимуществ данной модели является ее простая интегрируемость и широкий профиль объектов-заемщиков, что позволяет применять ее в разных сферах, как для анализа, так и для прогнозирования уровня кредитных рисков. Н.Г.Азизова, В.М.Герштейн, К.В.Жигульский Моделирование транзакционных процессов предприятия [email protected] Методология моделирования транзакционных процессов (в смысле, определенном в наст. сб.), имеет сходство с методологией моделирования управленческих процессов (наст. сб.) в части, не связанной с информационными потоками: здесь так же используются понятия активности, декомпозиции, последовательного и параллельного исполнения, условия и альтернативы, исполняемой по условию, события. Существенные отличия обсуждаемой здесь методологии заключаются в следующем. 1) Транзакционный процесс рассматривается как состоящий (в конечном счете) из элементарных операций – неделимых в рассматриваемом контексте активностей, среди которых есть как «материальные» операции, так и деловые процедуры – операции по фиксации (регистрации) первичной информации и, возможно, формированию первичных документов. Исполнитель (структурное подразделение или должностное лицо) такой деловой процедуры рассматривается как Точка учета. Точка контроля (управления) – это Исполнитель, отслеживающий наступление события или контролирующий выполнение условия. Точки учета и точки контроля связывают транзакционные и управленческие процессы. 2) Транзакционный процесс (по определению) изменяет состояние Объекта и поэтому состоит из Транзакций. Под транзакцией понимается такой набор взаимосвязанных элементарных операций, выполнение которых изменяет состояние Объекта, но никакая часть этого набора таким свойством не обладает. В транзакцию включаются также деловые процедуры, связанные с точками учета и контроля. 61

СПИ-НЭ-2003 Транзакция не может быть выполнена частично: она либо исполняется, либо происходит Откат транзакции. Как правило, откат носит не столько «материальный», сколько информационный характер: первичная информация, возникающая в процессе выполнения транзакции, рассматривается как Условно-первичная; при успешном завершении транзакции она должна быть подтверждена (при этом станет «настоящей» первичной информацией), при откате – аннулирована. Модель транзакционного процесса есть, вообще говоря, дерево диаграмм. Графическая нотация определяется возможностями используемого CASEсредства. Методология апробирована при моделировании деятельности агроинвестиционной компании. С.Л.Блюмин, С.А.Корниенко, С.Ю.Немец, В.Ф.Суханов, С.В.Чеботарев Характеристики временных рядов и подходов к прогнозированию при анализе «кредитных историй» [email protected] Отраженные в многочисленных литературных источниках (ссылки см., например, в [1-2]) обширные теоретические исследования разнообразных подходов к прогнозированию временных рядов при практическом использовании не могут дать гарантии удовлетворительного результата применения того или иного подхода, его преимущества перед другими подходами. Пользователю часто могут сказать больше «кредитные истории» подходов, построение и анализ которых осуществляются путем ретроспективного прогнозирования [1]: с заданным временным рядом S из T значений st , t=1,…,T, сравнивается, на их общем носителе Supp(S,j), временной ряд S(j) из Т(j) ( T(j) < T, так как прогнозирование ведется с упреждением) значений st(j) , полученных путем прогнозирования значений st подходом a(j) из их набора A={a1,…,am}, причем сравнение характеризуется временным рядом D(S,j) локальных относительных (для удобства исчисления в процентах) ошибок (отклонений) εt(j) = =/ (st(j) – st):st /, а применение подхода a(j) к ряду S в целом – глобальной ошибкой E(S,j), представляющей собой ту или иную норму ряда D(S,j), например, l1 – норму E(S,j)=Σt∈Supp(S,j)εt (j) ; по последним характеристикам подходы сравниваются между собой; минимальная из них Emin(S,A) характеризует пользователю «кредитную историю» применения набора подходов А к ряду S. Следует отметить, что наряду с Emin(S,A) может быть использована характеристика E*min(S,A)< Emin(S,A) , полученная таким же способом по ряду D*(S) минимальных по j при каждом t ошибок ε*t; однако она не может носить рекомендательный характер для пользователя, а скорее служит оценкой снизу для пары (S,A). Описанную методику целесообразно дополнить анализом «внутренних» характеристик временного ряда. В классической теории функций одной из них 62

СПИ-НЭ-2003 является модуль непрерывности. Применительно к ряду S его относительный (см. выше) аналог может быть записан в виде ω(S,t,τ)=/(st+τ - st ):st / (следует отметить, что в принятых выше обозначениях это D(S,В,τ), где (В,τ) – известный, причем простейший, подход Башелье с упреждением τ). Пусть S(τ,ε)={ st∈S : ω(S,t,τ)>ε } – часть временного ряда, для которой указанная характеристика превышает заданное значение ε . Исключение этой части из временного ряда позволяет улучшить характеристики пары (S,A). Возникающий при этом вопрос – как расположена часть S(τ,ε) в S – требует отдельного рассмотрения (ср., например, [2]). В заключение отметим, что предлагаемая методика предполагает проведение интенсивных компьютерных экспериментов, в том числе – и с применением стандартных пакетов прикладных программ. Список использованных источников 1. Блюмин С.Л. Эмпирическое сравнение подходов к прогнозированию: «кредитные истории» / С.Л. Блюмин, С.А. Корниенко, С.Ю. Немец, В.Ф. Суханов, С.В. Чеботарев // Междунар. науч.-тех. конф «Современные сложные системы управления», посвящ. 60-летию Л.А. Кузнецова. – Липецк: ЛГТУ, 2002. Сб. тр. – С. 18 – 22. 2. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. – Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. – 270 с. А.Б.Бушев Информационные ресурсы Интернет и источники права [email protected] Рассуждая о роли информационных технологий в сфере права, можно отметить их роль в систематизации законодательства, революции в доставке источников права читателю (скажем, сайт Конгресса США THOMAS). Можно говорить и о все более входящей в практику работе национальных судебных систем и отдельных судов и правоохранительных органов по осуществлению связей с общественностью, подчас детальному представлению работы звеньев юридической системы (подчас вплоть до обвинительных заключений, протоколов заседаний, приговоров и решений). Это невиданно широкие возможности для изучения юридической практики и техники отдельных национальных систем права. В частности все громкие уголовные процессы США, освещавшиеся средствами массовой информации, содержали отсылки к аутентичным документам такого рода, в предыдущие годы малодоступным даже для специалистов. Это позволяет наблюдать саму материю юридической практики, принятые стандарты процесса. Представленным в сети оказались и источники частного права – например, наследственного права. Приоритетным в такой работе является обращение к стилистическому узусу таких документов: 63

СПИ-НЭ-2003 I DIANA PRINCESS OF WALES of Kensington Palace London W8 HEREBY REVOKE all former Wills and testamentary dispositions made by me AND DECLARE this to be my last Will which I make this First day Of June One thousand nine hundred and ninety three I APPOINT my mother THE HONOURABLE MRS FRANCES RUTH SHAND KYDD of Callinesh Isle of Seil Oban Scotland and COMMANDER PATRICK DESMOND CHRISTIAN JERMY JEPHSON of St James's Palace London SW1 to be the Executors and Trustees of this my Will

Представленными с помощью новых информационных технологий оказываются и источники конституционного права, особенно интересные для изучения в связи с конституционной действительностью в некоторых странах: CONSTITUTION OF THE REPUBLIC OF UZBEKISTAN The People of Uzbekistan, solemnly declaring our devotion to human rights and the principles of statesovereignty,understanding a high responsibility before present and future generations,relying on the historical experience of the development of the Uzbek state,affirming our fidelity to the ideals of democracy and social justice,recognizing the primacy of generally recognized norms of international law,endeavoring to ensure a worthy life to citizens of the republic,setting as a goal the formation of a humanitarian democratic stateoperating under the rule of law, andin order to ensure civic peace and national accordthrough our authorized representatives adopt this Constitution of theRepublic of Uzbekistan.

Можно отметить и все более расширяющиеся возможности представления доктринальных толкований, статей ученых, электронного методического обеспечения юридического образования (Чикагский сервер права, сервер Пенсильванского университета, учебник по конституционному праву и сравнению конституционных систем России и европейских стран на сервере Тверского университета). Можно отметить все более расширяющийся в Интернете список публицистических источников, посвященных вопросам государства и политики. Сферой, где наиболее революционное влияние имеют информационные технологии, где происходит невиданная до сего времени систематизация материалов, является международное право, право международных договоров. А.Б.Бушев Информационные ресурсы и международное право [email protected] Данная работа посвящена следующему аспекту – представленности и роли информационных технологий в вопросах международного права – системы права, как известно, отличной от национальных систем, существующих в конкретных государствах. Все звенья глобальной межгосударственной системы, в которой и функционирует международное права, представлены в сети Интернет - государства, межгосударственные международные организации, ООН, ОБСЕ, НАТО, Евросоюз, ТНК. Прежде раритетные, документы оказываются доступными для исследователей, где бы они не находились. Founding Act on Mutual Relations, Cooperation and Security between NATO and the Russian Federation Paris, 27 May 1997 The North Atlantic Treaty Organization and its member States, on the one hand, and the Russian Federation, on the other hand, hereinafter referred to as NATO and Russia, based on an

64

СПИ-НЭ-2003 enduring political commitment undertaken at the highest political level, will build together a lasting and inclusive peace in the Euro-Atlantic area on the principles of democracy and cooperative security. NATO and Russia do not consider each other as adversaries. They share the goal of overcoming the vestiges of earlier confrontation and competition and of strengthening mutual trust and cooperation. The present Act reaffirms the determination of NATO and Russia to give concrete substance to their shared commitment to build a stable, peaceful and undivided Europe, whole and free, to the benefit of all its peoples.

Информационные технологии революционизировали сферу международного права, открыв его источники для всеобщего доступа и изучения. Современное источниковедение и документоведение требуют выработки навыка чтения больших массивов дипломатических, публицистических, аналитических текстов, предоставляемых исследователю современными информационными технологиями. Данный навык не прост. Требующими лингводидактического внимания являются международные договоры. Geneva Convention relative to the Treatment of Prisoners of War, 75 U.N.T.S. 135, entered into force Oct. 21, 1950. PART I, Article 3 In the case of armed conflict not of an international character occurring in the territory of one of the High Contracting Parties, each party to the conflict shall be bound to apply, as a minimum, the following provisions: 1. Persons taking no active part in the hostilities, including members of armed forces who have laid down their arms and those placed hors de combat by sickness, wounds, detention, or any other cause, shall in all circumstances be treated humanely, without any adverse distinction founded on race, colour, religion or faith, sex, birth or wealth, or any other similar criteria. To this end the following acts are and shall remain prohibited at any time and in any place whatsoever with respect to the above-mentioned persons:

В качестве характерных особенностей, акцентируемых в дидактике, отметим: 1) изобилие в лексическом составе документов legalese – терминологии и оборотов юриспруденции; 2) характерен высокий литературный стандарт лексики военно-дипломатических документов; 3) выявляются языковые особенности, характерные для всяких документов делового стиля – бюрократические фразы, обороты officialese; 4) специфичные грамматические особенности. Деловые документы данного стиля нуждаются в серьезном изучении в виду важности описания и использования юридической техники их составления. В.М.Герштейн, К.В.Жигульский Моделирование управленческих процессов предприятия [email protected] Предлагается методология моделирования управленческих процессов на предприятии, сочетающая моделирование деятельности и моделирование информационных потоков. Понятийный аппарат предлагаемой методологии включает • Активность (процесс, подпроцесс, деловая процедура), • Декомпозиция (детализация) активности, 65

СПИ-НЭ-2003 • Расчленение («состоит из …»), • Последовательное исполнение, • Параллельное исполнение (разветвление), • Условие, Альтернативы (исполняемые по условию), • Событие, • Внешняя сущность (источник/получатель информации), • Информационный поток (внутренний, внешний, документный), • Хранилище (база) данных. Предлагаемый подход синтезирует известные методологии WorkFlow и DataFlow; существенным отличием является использование Событий. Модель представляет собой дерево диаграмм, где диаграмма-потомок является декомпозицией некоторой активности из диаграммы-предка. Как правило, на диаграммах верхнего уровня активности представляют достаточно сложные процессы, информационные потоки на этих диаграммах не отражаются. На диаграммах нижнего уровня активности представляют, в основном, достаточно простые деловые процедуры, связанные с обработкой информации, здесь информационные элементы (потоки, хранилища, внешние сущности) занимают значительное место. Графическая нотация существенно зависит от используемого CASEсредства. Нами используется известный пакет BPwin; техника его применения может быть предметом отдельного обсуждения. Модель деятельности и информационных потоков является структурнофункциональной моделью информационной системы. Отражение условий и событий позволяет системе не только регистрировать информацию и формировать документы, но и выполнять контролирующие и управляющие функции. В.М.Герштейн Концептуальная модель предприятия как объекта управления [email protected] Предприятие рассматривается как Объект, обладающий определенными свойствами и находящийся в отношениях с внешними объектами: поставщиками, покупателями, госорганами, собственниками предприятия и др. Функциональные свойства заключаются в наличии ресурсов, необходимых для достижения целей бизнеса, и определяются в форме «свойство иметь…», а именно, основные средства, трудовые ресурсы, денежные средства, товарно-материальные запасы и т.д. Ценностные свойства характеризуют Объект с точки зрения его ликвидности и определяются его активами (с учетом кредиторской задолженности). Любое отношение Объекта с внешним объектом имеет основание, определяющее роли участников отношения. Однотипные отношения определяют 66

СПИ-НЭ-2003 ролевые группы внешних объектов: группу покупателей продукции, группу поставщиков сырья и т.д. Свойства и отношения Объекта имеют количественные характеристики – параметры состояния (соответственно внутреннего и внешнего). Совокупность значений параметров состояния в данный момент времени суть текущее состояние Объекта. Состояние Объекта изменяется в результате транзакционных процессов (производственных, логистических, финансовых и др.), параметры которых и определяют изменение состояния. Параметры состояния Объекта и параметры транзакционных процессов составляют фактическую управленческую информацию. В Объекте происходят управленческие процессы, связанные с транзакционными процессами через учетную и управляющую информацию. Управленческие процессы порождают плановую и аналитическую управленческую информацию. Концептуальная модель предприятия является отправной точкой для моделирования как управленческих, так и транзакционных процессов. Создание моделей этих процессов есть необходимая составная часть как бизнесконсалтинговых, так и IT-консалтинговых проектов. Коннцептуальная модель является основой для проектирования аналитической информационной системы (АИС) предприятия: параметры концептуальной модели суть свернутые показатели из многомерной базы данных АИС. И.В.Гончаров, М.В.Гончарова Проблематика типовых проектов информационных систем в экономических предметных областях (бухгалтерские, банковские) [email protected] В настоящее время затрачивается огромное количество финансовых, временных и людских ресурсов для проектирования информационной системы (ИС), настройки подцели и задачи конечного потребителя. Основным подходом, как правило, является методика типового проекта, когда за основу всей ИС принимается продукт некоторого разработчика, и на его основе производятся дальнейшие построения. Плюсы такой методики понятны – прежде всего, это скорость проекта, но существует и достаточное количество проблемных вопросов, решить которые, зачастую, бывает крайне сложно или же совсем не возможно. Рассмотрим некоторые из них. Во-первых, практически полное (за малым исключением) отсутствие какой бы то ни было межпрограммной стандартизации между программным обеспечением (ПО) различных производителей – это, зачастую, приводит к тому, что потребитель вынужден заниматься «поствнедренческой» доводкой продукта, либо, заранее учитывая подобного рода проблему, завышать стоимость 67

СПИ-НЭ-2003 проекта для привлечения специалистов в области взаимодействия ПО. Данная проблема не должна возлагаться только на плечи «продавца» продукта, ИС, идеи. Покупатель, заказчик также должен полагать её присутствие и понимать, что от его правильной и взаимовыгодной работы с «продавцом» (и далее, как правило, внедренцем ИС) многое зависит. Во вторых, в банковской сфере, хотя и являющейся одной из самых строгих в области построения ИС, проблема отсутствия стандартизации должна рассматриваться в другом ракурсе – отсутствие межпрограммного взаимодействия с ПО ИС предприятий клиентов. Как правило, банк предоставляет клиенту свой собственный софт для обмена информацией, что закономерно – при отсутствии общих стандартов на обмен информацией и её защиту, банк этим действием просто берет на себя некоторые функции по стандартизации части ПО своих клиентов. Однако, если клиент работает с несколькими банками где, в свою очередь, проводиться подобная политика? Вопрос остается без ответа. И хотя производители и банковского и бухгалтерского ПО декларируют открытость собственных систем для создания подобных межпрограммных мостов, зачастую законодательство как государственное, так и внутрикорпоративное не позволяет производить таковые действия. В третьих, одной из основных проблем этапа внедрения экономической ИС является этап и работа связанная с обучением персонала заказчика. Не многие фирмы занятые на внедрении ПО уделяют этому аспекту должное внимание. И зачастую, обучение производиться специалистами гораздо хуже знающими предметную область нежели специалисты заказчика. Первые два аспекта относятся к общим проблемам ИС в целом, третий весьма индивидуален. Однако все они весьма показательны в плане общего контекста вопросов связанных с проектированием как таковым. И от верного подхода в их решении во многом зависит и успех проектируемой Информационной Системы Предприятия. И.В.Гончаров, М.В.Гончарова Роль и место Web – технологий в экономической среде предприятия [email protected] О возможности применения Web-технологий в экономических информационных системах разного рода предприятий речь впервые зашла около десяти лет назад. В настоящий момент времени данные технологии не являются основными, как это прогнозировалось многими экспертами. Но бесспорно их применение в значительной мере возросло. Чаще всего – это разнообразные информационные сайты и ресурсы сети по заказу некоторого товара с автоматической обработкой этого заказа сервером предприятия. Однако, данные технологии могут быть использованы не только как некоторая «визитка» предприятия в сети, но и как полноценный инструментарий 68

СПИ-НЭ-2003 для построения крупных информационных систем. Речь здесь идет не о банальном построении сайта или сервера компании, предприятия, фирмы, а об использовании механизмов web-технологий для построения системы в целом. Основным механизмом в данной работе будет, разумеется, сервер построенный на основе любой из доступных сегодня СУБД – MS SQL, Oracle, Interbase и т.д. – фактически сервер БД. В роли сервера приложений может быть использовано любое ПО (в том числе и оригинально спроектированное для данного предприятия), поддерживающее концепции COM-, DCOM-, CORBA- и пр. подобных технологий. Front End может быть построен средствами поддержки Web-приложений, как вариант можно рассмотреть использование XML. Что дает предприятию подобный подход кроме сложностей нестандартного типа проектирования информационной системы? Во-первых, серьезную минимизацию на клиентском программном обеспечении – используется стандартные механизмы применяемых браузеров. Следовательно, снижаются затраты на аппаратную часть клиентского рабочего места. Во-вторых, использование WEB-технологий предполагает большую стандартизацию используемого ПО предприятия в целом. Частично снижаются нагрузки на специалистов в области поддержки ПО на предприятии – следовательно повышается их производительность в области поддержки ИС. В третьих, построение ИС по принципу «интранет» позволяет более простыми и корректными способами решать проблемы защиты информации как внутри локальной сети предприятия, так и при взаимодействии данной сети с другими сетями, в том числе и глобальными. И, наконец, в четвертых – в случае необходимости достаточно просто создается Интернет-площадка для работы с клиентами предприятия в режиме online. Службы и сервисы информационной системы предприятия, при правильном подходе к проектированию подобной системы, могут быть готовы к подобной работе минимальными затратами сил сотрудников службы поддержки и минимальными финансовыми затратами самого предприятия. В настоящее время наблюдается серьезная тенденция к глобализации внутрикорпоративного ПО, и Web-технология - один из возможных вариантов решения этой весьма серьезной проблемы. А.А.Ефремов Использование информационных технологий для раскрытия информации на рынке ценных бумаг: федеральный и региональный аспекты [email protected] В условиях высокой степени износа основных фондов большинства российских предприятий важное значение имеет стимулирование роста инвестиций как на территории нашей страны в целом, так и в отдельных регионах.

69

СПИ-НЭ-2003 Рынок ценных бумаг является одним из главных источников финансирования крупных инвестиционных проектов, размер заимствований с фондового рынка по сравнению с банковским кредитованием постоянно растет в последнее десятилетие в развитых странах. Одним из существенных критериев состояния рынка ценных бумаг является наличие его развитой информационной инфраструктуры. В Определении Конституционного суда РФ от 02.03.2000 № 38-О указано, что информационная прозрачность – это фундаментальный принцип функционирования современного фондового рынка, соблюдение которого является важнейшей гарантией защиты прав инвесторов, вкладывающих средства в ценные бумаги, и прежде всего самих владельцев ценных бумаг. Действующее российское федеральное законодательство устанавливает требования к раскрытию информации акционерными обществами и другими участниками фондового рынка. При этом полнота и своевременность такого раскрытия не может быть обеспечена без широкого использования современных информационных технологий, прежде всего сети Интернет. В связи с вышеизложенным представляется необходимым законодательное закрепление порядка раскрытия информации в сети Интернет. На уровне федерального законодательства должны быть установлены объем, сроки, формы раскрытия как на сайте Федеральной комиссии по рынку ценных бумаг (ФКЦБ России), так и на сайтах самих акционерных обществ и профессиональных участников рынка ценных бумаг. При этом для крупнейших акционерных обществ и профессиональных участников создание сайта должно быть обязательным. На уровне законодательства субъектов РФ целесообразно установление мер государственной поддержки информационной инфраструктуры инвестиционной деятельности, в том числе и путем создания региональных порталов раскрытия информации об акционерных обществах, в первую очередь для тех, которые не могут содержать сайт в сети Интернет самостоятельно. С.Л.Иголкин, А.Д.Поваляев Мониторинговые исследования в организационно-экономических системах [email protected] Интерес к задачам оптимального мониторинга, возникший первоначально в проблемах военного и геофизического профиля, в последнее десятилетие распространился практически на все отрасли науки и техники. Приведем некоторые примеры. Широко распространены задачи мониторинга состояния распределенных вычислительных систем с целью повышения их отказоустойчивости. Такие задачи традиционно решаются в реальном масштабе времени с использованием

70

СПИ-НЭ-2003 специальных аппаратных средств и высокореактивного программного обеспечения. Задачи мониторинга в медицине не менее разнообразны. Это и медикоэкологический мониторинг, и мониторинг состояния пациента (как в реальном масштабе времени – интенсивная терапия и реанимация, кардиология и др., так и плановый – при долговременных наблюдениях пациентов или представителей групп риска). Интересные задачи возникают и в финансово-экономическом мониторинге, связанном с наблюдением клиентов и конкурентов и рационализацией ресурсного обеспечения, необходимого для такого мониторинга. Целый класс мониторинговых задач существует и для распределенных образовательных систем. Общим для мониторинговых задач, решаемых не в реальном масштабе времени, является наличие ресурсных ограничений – на проведение мониторинговых исследований должно быть израсходовано, как правило, не более выделенного количества ресурсов, хотя иногда имеется и резерв. В докладе рассмотрены общие компоненты таких мониторинговых задач, комплексное применение которых позволяет эффективно решать задачи мониторинга распределенных систем. В качестве объектов мониторинга мы для различных задач будем рассматривать обучаемых регионального высшего учебного заведения, клиентов распределенных организационно-экономических систем. Совершенствование системы образования, глобализация процессов предоставления образовательных услуг порождают необходимость широкого развертывания мониторинговых исследований с целью получения точных (прогнозных) значений о контингенте учреждения профессионального образования. Распределенное учреждение (высшее учебное заведение), имеющее в своем составе сеть филиалов и представительств, в особенности использующих методы и технологии открытого образования, сталкивается с проблемой мобильности обучаемых (клиентов – в терминах управления обслуживающими предприятиями). В условиях динамичного изменения клиентской базы и повышения ее мобильности важными задачами являются: • моделирование и алгоритмизация управления движением обучаемых между филиалами (представительствами) распределенного учебного заведения; • создание адаптивных методов управления наблюдениями в условиях организационно-экономических ограничений. Авторский аналитико-эвристический подход к рационализации управления мониторинговыми исследованиями позволяет оптимизировать клиентский мониторинг с уделением необходимого внимания тем категориям клиентов системы профессионального образования, которые потенциально готовы к переходу в иные высшие учебные заведения. Значительный объем данных, большое количество точек сбора информации, необходимость систематических выездов специалистов в филиалы и представительства с целью уточнения статистической информации и сбора специ71

СПИ-НЭ-2003 фических, не включаемых в стандартные статистические формы, показателей, характеризующих эффективность функционирования распределенного образовательного учреждения – порождают необходимость оптимизации такого мониторинга в условиях ограниченного финансирования. Принимаем, что главной целью мониторинга является своевременность, т.е. мы стремимся минимизировать отклонения дат наблюдений от плановых. Такие отклонения могут возникать из-за ряда причин, а несвоевременное (раннее или, наоборот, позднее) наблюдение "смазывает" точную картину эффективности наблюдения. Финансовая политика в управлении распределенными образовательными системами (РОС) как правило, не предполагает наличия средств, достаточных для полного и всеобъемлющего проведения всего комплекса мероприятий, обеспечивающих максимально эффективное развитие. Актуальной является задача такого распределения (перераспределения) средств и ресурсов при мониторинге и последующем управлении, при котором воздействие оказывалось бы на те факторы, направленное изменение которых могло бы в наибольшей степени повлиять на повышение эффективности работы РОС. В.В.Качала Знания в консалтинговой фирме [email protected] Известный теоретик по технологиям управления Питер Дракер определил знания, как ключевой ресурс мировой экономики. В настоящее время все больше внимания уделяется корпоративным (организационным) знаниям, которые представляют собой не меньший капитал, чем финансовый и материальный. В условиях жесткой конкуренции, постоянно и быстро изменяющихся технологий, продукции и процессов информационный ресурс часто становится ключевым в бизнесе. Особенно знания важны для консалтинговой фирмы, которая, говоря упрощенно, «торгует знаниями». Если обозначить суммарные знания человечества в текущий момент времени как Z∑, тогда знания конкретной фирмы будем обозначать как ZF⊂Z∑. При этом знания фирмы складываются из знаний ее m сотрудников zi (i=1,…, m) и базовых знаниях фирмы, зафиксированных в документах, файлах и базах данm

ных, ZB: Z F = U zi ∪ Z B . Решение k задач, которые взяла на себя консалтинговая i =1

k

фирма, требует набора знаний: GF = U g j , где gj – знания необходимые для j =1

решения j-ой задачи. Отсюда можно определить условие потенциальной способности фирмы решить поставленные задачи: ZF ⊇ GF. (1) 72

СПИ-НЭ-2003 В простейшем случае GF⊂Z∑, однако, часто в процессе решения фирмой задач происходит дуальный процесс: для решения задачи необходимо добыть новые знания GN, а, с другой стороны, само решение задачи дает новые знания GR: GN∪GR⊂GF; GN∪GR⊄Z∑. В результате, в случае успешного решения задач, знания фирмы возрастут на GN∪GR. Увольнение любого i-го сотрудника может привести к потере знаний на величину ∆ZF = zi – (z1∪z2∪…∪zi-1∪zi+1∪…∪zm), что при ∆ZF⊄∅ порождает угрозу нарушения условия (1). Если ∆ZF⊂GF, то произойдет задержка выполнения некоторых задач, что чревато экономическими санкциями. Отсюда очевидна одна из задач управления консалтинговой фирмой – поддержание условия (1). При этом должны быть решены следующие вопросы: • оценка потенциала сотрудников фирмы: z1, z2,…, zi,…, zm; • оценка потребности в знаниях для выполнения задач фирмы: g1, g2,…, gj,…, gk; • пополнение знаний сотрудников фирмы (повышение квалификации) в соответствии с потребностью; • оценка базовых знаний фирмы ZB; • создание системы ведения (управления) базы знаний фирмы. И.Э.Косинец Информационные технологии и правовая реформа [email protected] Одним из приоритетных направлений государственной политики в Российской Федерации является совершенствование системы правоохранительных органов с целью укрепления основ конституционного строя и усиления борьбы с преступностью. Проводимая в настоящее время правовая реформа предусматривает наряду с другими элементами: • развитие системы правового воспитания, в том числе укрепление системы юридического образования и юридической науки: • организация правовой экспертизы в нормотворческой и правоприменительной практике; • формирование современной широко доступной базы нормативных актов, в том числе в электронном виде. Эффективное решение перечисленных задач предполагает использование современных средств поиска и обработки информации. Таким образом, информационные технологии являются одним из инструментов, востребованных в ходе реализации правовой реформы. Это означает, что подготовка юристов в вузах должна предусматривать овладение самыми новыми методами работы с информацией и знанием того, как эти методы могут быть реально применены в различных сферах юридической деятельности. Кроме того, будущие специали73

СПИ-НЭ-2003 сты в области права должны сформировать представления о тех проблемах правового характера, которые возникают в ходе информатизации. Не является секретом то, что технология лишь средство, применяемое для осуществления деятельности в какой-либо предметной области. Информационные технологии повышают эффективность деятельности специалиста только тогда, когда их внедрение осуществляется комплексно с учетом не только технического, программного обеспечения, но и информационного, организационно-правового. Именно организационно-правовое обеспечение является слабым местом для многих организаций. Информатизация правоохранительных органов должна позволить перейти на качественно новый уровень работы в правотворческой и правоприменительной деятельности. Для этого необходимо подготовить специалистов в области права, владеющих на должном уровне как техническими навыками, так и юридическими знаниями о правовом регулировании процессов информатизации. А.В.Леонов Анализ движения товара на местном складе магазина [email protected] В современной экономике часто встречается такой вариант структурной организации, при которой магазины, производящие сбыт товаров конечному покупателю, и центральный склад принадлежат одной и той же компании (ассоциации и т.п.). При этом, как известно, магазин должен также иметь свой небольшой склад для обеспечения бесперебойной торговли. Однако спрос, как правило, слабо предсказуем, поэтому в условиях магазина сложно создать достаточный товарный запас, который мог бы полностью обеспечить непрерывную торговлю, из-за дороговизны хранения товара на местном складе. С другой стороны, уменьшение товарных запасов вызывает необходимость более частого использования автотранспорта для доставки недостающих товаров. Это, в свою очередь, влечет за собой значительное усложнение и, как следствие, ухудшение качества планирования работы самого автотранспорта, а значит, и к увеличению издержек на его работу. Для осуществления качественного планирования работы необходимо проведение тщательного анализа движения товара на складе магазина с целью определения оптимальных товарных запасов и ведения оперативного, тактического и стратегического планирования пополнения этих запасов. Персонал магазина, а подавляющем большинстве случаев и управляющий персонал компании, не в состоянии осуществить такой анализ, так как не имеет необходимой математической подготовки, а зачастую и просто времени на его проведение. Услуги же специалиста, который мог бы проводить такой анализ, для большинства компаний непозволительно дороги или неприемлемы по другим соображениям (разглашение коммерческой тайны, большое время проведения анализа и 74

СПИ-НЭ-2003 т. д.). Поэтому возникает проблема создания информационной подсистемы, которая могла бы проводить анализ и выдавать предложения по планированию доставки товаров с основного склада. Для поддержки анализа информации предлагается система сбора и обработки данных на основе стандартных отчетов, формируемых в системе 1С и экспортированных затем в формат Microsoft Excel. Разработанная система обладает следующими возможностями: • импорт данных из таблиц Excel во внутренний формат, имеющий четкую и регулярную структуру, для обеспечения удобства (а при большом количестве наименований продукции – и возможности) дальнейшей обработки информации; • автоматизированное разбиение всех товаров на различные группы и подгруппы для дальнейшего анализа (так как большие магазины могут иметь количество товаров, исчисляемое тысячами, и проводить первоначальный анализ по каждой позиции в этом случае практически невозможно); • надежные алгоритмы сохранения данных во внутреннем формате в файлах и загрузки их для обработки; • шифрование файлов для обеспечения безопасности данных, представляющих собой коммерческую тайну; • обработку запросов на получение некоторой части данных в соответствии с некоторым набором критериев (рассматриваемый период, группы товаров, формат выдачи результатов и т. д.). Е.В.Перов Оценка теневой продукции на предприятиях [email protected] Предлагаемый подход оценки теневой продукции предполагает сопоставление количества ресурсов, необходимого для производства отчетного объема продукции, с фактическим его потреблением. В результате выделяется та суммарная часть ресурсов, которая не вошла в фактически учтенную продукцию, формируя теневую экономику. Оценка ресурсов и произведенной продукции на предприятиях может быть выполнена при использовании нормативного подхода, который реализуется в нормативно-ресурсном и нормативно-товарном методах расчета теневой продукции. Нормативно-ресурсный метод расчета теневой продукции заключается в расчете разности фактически израсходованных и нормативных ресурсов, а затем количества продукции, которое возможно произвести из этой разности ресурсов. Расчеты начинаются с формирования матрицы нормативного расхода ресурсов в натуральном выражении, необходимых для производства единицы всех видов продукции. При этом базовые нормативные удельные значения рас75

СПИ-НЭ-2003 хода ресурсов предварительно корректируются с учетом изменений технологического процесса относительно проекта. Нормативный расход ресурсов на фактически произведенную продукцию вычисляется как произведение нормативного удельного расхода ресурсов на фактический объем производства продукции. Тем самым рассчитывается количество ресурсов, которое должно быть потреблено по нормативу на производство фактического объема продукции. Затем определяется количество фактически израсходованных ресурсов, превышающих его нормативную потребность, которое могло пойти на производство теневой продукции или потеряно для производства по причине краж и халатности. Матрица нормативного расхода ресурсов рассчитывается на одну единицу приведенной продукции в натуральном выражении. Порядок расчета приведенной единицы зависит от анализируемого предприятия и вида выпускаемой продукции. Поделив матрицу теневых ресурсов на матрицу расхода ресурсов на одну единицу приведенной продукции, получим количество приведенных единиц продукции, которое возможно произвести из каждого вида теневых ресурсов. Рассматривая объем теневой продукции как вероятностный показатель, минимальный объем теневой продукции принимается равным минимальному значению приведенной продукции, которую возможно произвести из всех ресурсов. Максимальное количество теневой продукции равно минимальному значению приведенных единиц продукции, производимой из ресурсов, которые нельзя приобрести со стороны. Математическое ожидание стоимости теневой продукции в отпускных ценах предприятия рассчитывается по цене единицы приведенной продукции. М.Б.Перова, В.М.Санько Обоснование оптимального уровня рентабельности услуг по передаче электроэнергии [email protected] Как указано в Основах ценообразования, в основе тарифа на оплату услуг по передаче электрической энергии лежат экономически обоснованные затраты на передачу электроэнергии при обеспечении соответствующих организаций необходимой прибылью и средствами для уплаты всех налогов и иных обязательных платежей. Термин «необходимая прибыль» не расшифрован и может предполагать вариацию в достаточно широком диапазоне. Поскольку размер прибыли, утверждаемой РЭК энергокомпаниям, чаще всего, зависит от способности руководителей энергокомпании обосновать размер необходимой прибыли, то требуется обоснованный подход к решению этой проблемы. Размер установленной прибыли, определяет расчетный уровень рентабельности. Общий подход к формированию рентабельности услуг по передаче 76

СПИ-НЭ-2003 электроэнергии предполагает его оптимальный уровень, отвечающий интересам потребителей и обеспечивающий, как минимум, простое воспроизводство основных производственных фондов (ОПФ) энергокомпаний: R t → opt , t t при ограничениях ∆A* = u ; P t ≥ N t ; u ∈U ; U = {u u ≥ 0}, где t=1…T – шаги горизонта расчета Т (годы прогнозируемого периода); ∆А*t – темп прироста основных производственных фондов в условных единицах; P t – прибыль от продаж энергокомпании, тыс. руб.; N t – общая сумма начисленных налогов, тыс. руб.; u – стратегия обновления основных производственных фондов, соответствует доле прироста основных производственных фондов в условных единиt цах ( при u = 0 – простое воспроизводство ОПФ). Поскольку прирост основных производственных фондов формируется с лагом времени от момента инвестиций, то расчеты выполняются в итерационном режиме с использованием прогнозной имитационной модели деятельности сетевой энергокомпании. Модель включает шесть блоков показателей: макроэкономическое окружение, основные производственные фонды, затраты на передачу электроэнергии, среднесписочная численность работников, финансовые показатели, инвестиционная деятельность. Многовариантные расчеты производятся в текущих и прогнозных ценах с учетом интересов потребителей электроэнергии ( R t → min ) и энергокомпании ( R t → max ) при различных сценариях макроэкономического окружения. В результате формируется оптимум рентабельности, как компромиссное решение, учитывающее предпочтения заинтересованных сторон и сценарии макроэкономического окружения. t

Т.А.Петрова, А.В.Мандрыкин Информационные технологии в управлении персоналом [email protected] Эффективное управление современным предприятием невозможно без серьезной информационной поддержки. В целях обеспечения такой поддержки создается комплекс информационных систем, который включает в себя совокупность подсистем. Информационная система управления персоналом должна содержать составные части (модули), соответствующие основным направлениям работы, например: штатное расписание, учет кадров, табельный учет, расчет заработной платы... Для того чтобы модули образовали единую систему, их необходимо связать между собой единым информационным пространством. Только в этом случае возможно комплексное их использование. 77

СПИ-НЭ-2003 Процесс внедрения информационной системы управления персоналом на предприятии состоит из нескольких этапов. На первом этапе проектирования информационной системы проводится анкетирование сотрудников, занятых в работе с персоналом. Цель - получить информацию об их обязанностях и документах, с которыми они работают. На базе этих сведений строится модель процессов управления персоналом предприятия. Модель, в зависимости от цели моделирования, может строиться с использованием двух подходов: через моделирование документооборота между рабочими местами и через моделирование процессов управления персоналом. Второй этап внедрения информационной системы начинается после технической установки системы, обучения персонала и успешного завершения нескольких тестирующих реальных прогонов. На этом этапе необходимо решить не менее важную задачу - гармонично и бесконфликтно интегрировать данную систему в корпоративную культуру компании. Одной из основных задач решаемых менеджерами компании на данном этапе является модификация корпоративной культуры, в соответствии с требованиями системы, снижение уровня нелояльности персонала к системе, выявление возникающих конфликтов внутри компании, определение их природы и устранение последних. От успешности решения данной задачи, в значительной степени зависит, то насколько успешным будет весь проект по внедрению системы автоматизации управления предприятием и удастся ли добиться ожидаемого эффекта. Если информационная система «приживется», ее использование позволит не просто автоматизировать отдельные элементы существующих бизнес процессов (таких как расчет зарплаты, кадровый и табельный учет и другие), а существенно их перестроить. Это увеличит достоверность информации и скорость обработки данных, сократит трудоемкость отдельных процессов управления на 60%. К.А.Пугачев Моделирование эффективности толлинга при заданных ограничениях [email protected] Популярность толлинга объясняется объективными потребностями рыночной экономики – подобное разделение труда снижает издержки для обоих участников кооперации – давальца и переработчика. С другой стороны у предприятия-переработчика реально существуют различные лимитирующие факторы: финансовые ресурсы, производственные мощности, материальные запасы и др. В связи с этим актуальным становится поиск способов повышения эффективности работы предприятия за счет выбора оптимального соотношения между объемами переработки собственного и давальческого сырья. Основными лимитирующими факторами производства являются финансовые ресурсы, производственные мощности и материальные запасы. Для ис78

СПИ-НЭ-2003 следования эффективности предлагается динамическая модель перерабатывающего предприятия, учитывающая его производственные мощности (выражаемые производственной функцией), стоимость ресурсов, а также, в случае использования для переработки собственного сырья, стоимость готовой продукции. Моделирование деятельности предприятия с помощью данной модели производится методами линейного программирования. Применение разработанной модели позволяет ставить разнообразные задачи в плане оптимизации материальных и финансовых потоков реального производственного процесса и исследовать эффективность разнообразных управленческо-административных мер, направленных на повышение отдачи от производства. В частности, одной из таких мер является выбор наиболее прибыльного для предприятия в целом плана переработки собственного и давальческого сырья. Поставленные задачи оптимизации представляют собой задачи линейного программирования. Их решение проводится известными методами решения задач линейного программирования (в частности, симплекс-метод). Некоторые из поставленных задач были решены практически на базе фактического материала предприятий маслоперерабатывающей промышленности. Список использованных источников 1. Романовский А.Е. Алгоритмы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1978. 2. Емельянов В.В., Попов Э.В., Интеллектуальное имитационное моделирование в реинжениринге бизнес-процессов// Программные продукты и системы. 1998. - №3. С. 10-18. П.Е.Пустовойтов Управление запасами товаров в условиях случайного массового спроса [email protected] Задача управления запасами для товаров массового спроса обладает следующей принципиальной особенностью: эти товары, как правило, приобретаются малыми партиями. Обработка многочисленных реальных данных для товаров этого типа показала, что плотность распределения их спроса имеет положительную асимметрию. При этом для аналитического описания такого распределения хорошая точность обеспечивается с применением закона Релея: x x − 2σ (1) f ( x) = 2 e , x ≥ 0. σ Пусть известна выборка x = ( x1 , x2 ,..., xn ) , содержащая n наблюдаемых случайных значений спроса. Параметр σ 2 распределения (1) найдем методом максимума правдоподобия. При этом, как легко показать, максимально правдоподобная оценка параметра σ 2 распределения Релея имеет вид: 2

2

79

СПИ-НЭ-2003 1 n 2 (2) ∑ xj . 2n j =1 Введем соотношение [1] для расчета средней прибыли, если уровень заказа равен h: σˆ 2 =

h

∞

h

∞

0

h

0

h

L(h) = (β − c)∫ xf (x)dx + (β − c)h∫ f (x)dx − α ∫ (h − x) f (x)dx − (β − c)∫ (x − h) f (x)dx. (3) Здесь c - стоимость единицы товара при закупке, β - стоимость единицы товара при его реализации ( β > c) , α - затраты на хранение единицы непроданного товара. Подстановка (1) в (3) дает аналитическое выражение для критерия эффективности заказа. После несложных преобразований, получим h

L(h) = (2 β − 2c + α ) ∫ e

−

x2 2σ 2

dx − (αh + β − c) .

(4)

0

Рациональный уровень заказа h * найдем, максимизируя (4). При этом 1

1

 2 β − 2c + α  2  1 n 2  2 β − 2c + α  2 * h = σ 2  ln  =  ∑ x j  ln  . α α    n j =1   Таким образом, получено аналитическое соотношение, позволяющее рассчитать рациональный уровень заказа на товар по статистическим данным о его спросе. Список использованных источников 1. Раскин Л.Г., Пустовойтов П.Е., Серая О.В. Многономенклатурная задача управления запасами// Системный анализ, управление и информационные технологии.-Харьков: НТУ “ХПИ”.-2002.-№8.-Т.1.-СМ-17. А.В.Сбитнев Проблемы разработки методологии реинжиниринга малых предприятий России [email protected] Вопросы применения новых знаний часто наталкиваются на информационный «вакуум», из-за отсутствия методологической базы. Здесь под методологической базой понимается некий набор, совокупность данных из определенной области знаний, позволяющий путем обобщения и анализа, получить общие правила и законы, действующие в данной области. Иными словами – это базовый набор знаний, позволяющий делать дальнейшие предположения и выводы. Необходимость методологии уже давно не ставится под сомнение, так любое научное исследование отталкивается от законов области и исследований, предшествовавших данному. Применение любых методов вслепую ведет к непредсказуемым результатам. Любая проведенная работа требует своей оценки, ко80

СПИ-НЭ-2003 торую можно провести только разработав систему показателей оценки деятельности. Доступность и распространенность методологической базы ведет к снижению вероятности получения негативных результатов, хотя при разработке собственно методологии, необходимо учитывать любые результаты, так как это помогает получить более полную картину. Реинжиниринг бизнес-процессов можно назвать одним из методов антикризисного управления. Необходимость наличия серьезной методологической поддержки в данном случае определяется высокой рисковостью самого процесса реинжиниринга. Для создания методологии необходимо обобщение всей доступной информации с целью получения базовых правил проведения реинжиниринга. Проблема отчасти состоит в том, что значительная часть знаний о реинжиниринге была наработана за рубежом и вследствие этого не отвечает специфике ведения бизнеса в России. Сейчас немало источников переведено на русский язык. Зарубежный опыт систематизируется и перекладывается в рамки нашей страны, но самым ценным является опыт, полученный при внедрении аналогичных проектов в России. Это и составляет формирующийся костяк методологии реинжиниринга в России. Разумеется «реинжиниринг по-русски» пока отстает по новизне идей от аналогичных знаний за рубежом, но после разработки отечественного базиса, а также при условии приближения некоторых параметров российского бизнеса к мировым стандартам (определяющим цивилизованность отношений), можно будет говорить о родстве технологий. Сейчас задачей людей, работающих в этой области, мне представляется создание российской базы реинжиниринга, а значит и использование российского опыта, источников. «Калька» с зарубежного реинжиниринга невозможна, а значит нужно строить свой базис, при этом не выпуская из внимания опыт зарубежных коллег, так как зачастую, комбинирование отдельных элементов схожих технологий оказывает положительное влияние на осмысление области знаний в целом. А.В.Семешко Информационные технологии в управлении финансами холдинговой компании [email protected] В период активной интеграции предприятий и фирм в холдинговые структуры возрастает степень важности оперативности обмена информацией между управляющей компанией и предприятиями. При этом оперативность обмена является фактором, определяющим скорость подготовки управленческих решений и эффективность бизнеса. Наиболее чувствительной к оперативности и полноте информационного обмена является система управления финансами холдинговой компании. Эта система в значительной степени базируется на технологиях сбора, обработки,

81

СПИ-НЭ-2003 анализа и интерпретации информации, причем эти технологии на предприятиях, входящих в холдинг зачастую различаются. Рассматриваются вопросы многоэтапной разработки, внедрения и порядка функционирования информационной системы в системе управления холдинговой компании, и главным образом, системе управления финансами. Рассматриваются подходы к интегрированию существующих на предприятиях систем и внедрению в холдинге единой информационной системы. Рассматривается функционирование специальных программ, являющихся частью информационной системы и использующихся при решении финансовых задач: расчете финансового плана, учете финансовых потоков компании, анализе финансовых показателей, исследовании бизнес-единиц и других. Предлагаются различные подходы к разработке или подборке таких программ, их унификация для подразделений холдинга, внедрение и использование. Анализируется опыт внедрения описываемых подходов, методов, систем и специальных программ на российских предприятиях в ходе их объединения в холдинговую структуру. Список использованных источников 1. Ириков В.А., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений. – М.: Наука, 1999. 2. Поспелов Г.С., Ириков В.А., Курилов В.А. Процедуры и алгоритмы формирования комплексных программ – М.: Наука, 1985. 3. Fedra K., Zhao C., Winkelbauer L. Interactive Multicriteria Decision Support Comining Rule-based and Numerical Approaches. Eds J.Wessels, A.P.Wierzbicki. Proceedings. – Berlin: Springer-Verlag. 1993. P. 48-64. П.А.Цуканов Задачи адаптации корпоративной банковской информационной системы к условиям работы региональных филиалов [email protected] В настоящее время большинство крупных столичных банков расширяются, организовывая обширную сеть региональных филиалов и представительств. Каждый из таких филиалов имеет определенную специфику деятельности, зависящую наряду от следования специфике головного банка его региональной принадлежности. Как правило, информационно филиалы и головной банк объединяет корпоративная информационная система или банковский информационный комплекс. Несмотря на то, что банковская корпоративная система, как правило, выполняет основные функции по процессингу банковских операций, а также функции информационных коммуникаций между структурными подразделениями, она требует адаптации к особенностям функционирования филиала. Задача по адаптации, функциональному расширению возможностей корпоратив82

СПИ-НЭ-2003 ной информационной системы в условиях филиал является задачей филиальной информационной системы. Одной из задач адаптации является необходимость концентрации информационного обеспечения филиала на приоритетных направлениях его деятельности, которые зависят как от специфики деятельности головного банка, так и от условий сложившихся в регионе. Для решения данной задачи информационная система филиала дополняет корпоративную систему теми функциональными возможностями, реализация которых в рамках корпоративной системы является нецелесообразным из-за невостребованности их другими филиалами, имеющими отличную специфику деятельности. При этом информационная система филиала позволит расширить анализируемое информационное пространство за счет включения в процесс обработки и анализа информации «местного» масштаба. Работая с корпоративной информационной системой как с основным источником информации, информационная система филиала предоставляет возможность проведения более глубокой обработки и анализа информации по приоритетным направлениям деятельности и развития филиала. Также к задачам адаптации можно отнести задачу формирования в рамках филиала информации наиболее соответствующей специфике деятельности и индивидуальным особенностям сотрудников по форме и виду представления. Форма представления информации является также важным фактором в повышении эффективности информационного обеспечения поскольку от нее зависит восприятие информации и следовательно степень ее использования при сотрудниками в работе. К задачам адаптации корпоративной системы информационной к условиям работы филиала можно отнести также различного рода аспекты информационного взаимодействия с внешней средой филиала, прежде всего с учреждениями Банка России осуществляющими электронный обмен платежными документами, а также государственными структурами и региональными хранилищами данных. П.А.Цуканов Информационная система формирования отчетности филиала банка [email protected] Особенностью функционирования банков является необходимость формирования большого количества отчетной документации по совершаемым операциям, как за каждый день, так и по итогам работы за определенный период. По периодичности формирования отчетную документацию можно разделить на ежедневную, ежемесячную, ежеквартальную и ежегодную. По характеру содержащейся информации отчеты можно грубо поделить на подтверждающие прохождения операции, отчеты о состоянии и сводно-аналитические отчеты. Кроме отчетов, формирующихся периодически, существуют отчеты, формирующиеся по запросам пользователей. 83

СПИ-НЭ-2003 Необходимо отметить, что, как правило, филиалы банков работают в единой корпоративной информационной системе, среди задач которой есть задача формирования отчетной документации, в том числе и сводноаналитического характера. Однако каждый региональный филиал характеризуется определенной спецификой работы, которая, в свою очередь, накладывает отпечаток на требуемые в работе отчеты. Это может быть вызвано как ориентацией филиала на оказание определенного вида услуг, требованиями региональных контролирующих органов, так и стилем управления и особенностями сотрудников. Разработанная в рамках филиала информационная система формирования отчетности позволяет учесть вышеприведенные особенности работы филиала при тесном взаимодействии с корпоративной информационной системой. В рамках системы решаются такие задачи, как преобразование вида и корректирование содержания отчетов, формирование специализированных сводноаналитических отчетов по результатам деятельности филиала, формирование отчетов, содержащих сравнительную и прогнозную информацию. Система предоставляет пользователю возможность разрабатывать собственные формы отчетов, основываясь на предметно-ориентированной модели данных и с использованием естественного языка, ограниченного по словарю и использующего специфические финансовые термины, а также с использованием разработанных методов и процедур обработки и анализа информации. Информационная база системы пополняется в автоматическом режиме каждое утро по результатам прошедших операций данными из корпоративной системы. В автоматическом режиме система каждое утро формирует необходимые отчеты (ежедневные, ежемесячные и т.д. или заранее заказанные пользователем) и отправляет их на печать на специальное оборудование в заданной последовательности или помещает в почтовые ящики пользователей. Система также позволяет пользователю загружать информацию из корпоративной информационной системы и предоставляет инструментарий для ее обработки. Эксплуатация данной системы в филиале позволяет повысить качество и оперативность информационного обеспечения пользователей, повысить степень удовлетворения информационной потребности, сократить количество выполняемых рутинных операций, что в целом положительно влияет на эффективность работы филиала в целом. П.А.Цуканов Особенности разработки информационной системы филиала кредитной организации [email protected] Основной особенностью функционирования филиала кредитной организации является осуществление филиалом своей деятельности в непосредственной связи с головным офисом. Как правило, подобная связь осуществляется по84

СПИ-НЭ-2003 средством работы и филиала и головного офиса в единой корпоративной банковской информационной системе (КБИС). Однако помимо процессов протекающих непосредственно в КБИС, в функционировании филиала существуют процессы, которые целиком или в основной своей части не поддерживаются КБИС, а только лишь предоставляют ей результат своего функционирования или инициируются результатами процессов функционирующих в КБИС. Как правило, к процессам, не поддерживаемым КБИС, можно отнести процессы, которые являются уникальными для филиала, т.е. характер которых обуславливается особенностями функционирования филиала. К подобным процессам можно отнести процессы работы с клиентами, процессы подготовки отчетности, процессы планирования деятельности организации. К особенностям разработки информационных систем поддержки данных процессов можно отнести, прежде всего, следующее: ориентацию информационной системы на работу в конкретных условиях функционирования филиала; ориентацию интерфейса информационной системы и результата функционирования на работу с конкретным пользователем; обязательное требование к информационной системе в части полной совместимости с КБИС. Кроме того, необходимо отметить, что, помимо общих требований, установленных для информационных систем такого рода, к информационным системам, обеспечивающим функционирования филиала, также предъявляются повышенные требования в части минимизации рутинных операций и контроля деятельности пользователя в данной информационной системе. Схему функционирования для подобных информационных систем можно в общих чертах представить следующим образом: загрузка данных из КБИС, преобразование, фильтрация и верификация, первичная обработка, взаимодействие с временным/постоянным банком данных филиала, формирование запроса к банку данных, выполнение запроса, обработка и анализ полученной информации, формирование и представление отчета. Информационные системы сопровождения деятельности филиалов также должны быть открыты к настройке и адаптации под меняющиеся условия функционирования в достаточно короткие сроки для обеспечения непрерывности процессов функционирования филиала. А.В.Чемыхин Принципы построения информационно-аналитической системы коммерческого банка [email protected] Решение проблемы эффективного управления деятельностью коммерческого банка в определяющей мере зависит от построения совершенной информационно-аналитической системы (ИАС), функционирование которой предполагает использование в качестве базовых следующих основных принципов: 85

СПИ-НЭ-2003 1. Возможность получения оперативной и достоверной информации, репрезентативность используемых данных. Это обусловлено тем, что в ходе определения эффективности функционирования и рентабельности проводимых операций приходится анализировать данные как бухгалтерского учета, так и внешней среды. Результатом такого анализа является выбор максимально эффективного управленческого решения, которое может быть представлено такими операциями, как распределение финансовых ресурсов, формирование кредитного портфеля, разработка инвестиционных проектов, установление эффективных ставок по привлечению ресурсов, и т.д. Соответственно эффективность такого анализа будет тем выше, чем репрезентативнее и актуальнее анализируемые данные. 2. Адаптивность к анализируемой информации, что позволяет ИАС эффективно функционировать в разнообразных потоках данных, не отвечающих жесткой логике системы. 3. Масштабируемость, которая обеспечивает устойчивую работу ИАС при изменении объема обрабатываемых данных. Возможность масштабирования ИАС также распространяется на изменение количества входных информационных потоков, например, при появлении нового вида банковских услуг или изменении количества анализируемых объектов. 4. Возможность настройки временных интервалов анализа, что позволяет точно управлять логикой информационно-аналитического процесса и оптимизирует использование вычислительных ресурсов. 5. Наличие механизмов фильтрации и предупреждения о присутствии ошибочной или недостоверной информации на входе ИАС. 6. Наличие подсистемы поддержки принятия решений. 7. Интеграция ИАС с используемой автоматизированной банковской системой (АБС), либо реализация ИАС как подсистемы АБС. Данный принцип позволяет ИАС поддерживать непосредственную взаимосвязь с реализованной банковской технологией. 8. Возможность подключения разнообразных прикладных модулей, наличие макроязыка. Этот принцип существенен для банков, которые хотят иметь собственные технологии документооборота, анализа и планирования своей деятельности. 9. Возможность дальнейшей доработки ИАС в соответствии с изменениями как в банковской технологии, так и в законодательстве.

86

СПИ-НЭ-2003 4. Информатизация управления Р.А.Абсатаров, Г.И.Зимарин Проблемы эффективного управления многопрофильными лечебнопрофилактическими учреждениями [email protected] Интенсивные темпы обновления медицинских технологий, высокая сложность новейших научно-технических достижений в медицине, а также высокая технико-экономическая значимость последствий их внедрения повысили требования к обоснованию решений, принимаемых в сфере управления лечебно-профилактическими учреждениями (ЛПУ). Специфичность требований руководства к информационным материалам и важность решаемых задач приводят к необходимости создания специализированных подразделений, занятых информационным обеспечением руководителей. Опыт показывает, что принятых средств документального информирования недостаточно для корректного принятия решений, ввиду большого разнообразия информационных источников, сложности извлечения и упорядочивания сведений, а также недостатка времени, выделяемого на принятие решений. В то же время, наличие различных подходов к решению крупных проблем вызывает необходимость выбора альтернативных вариантов, с целью предотвращения серьезных потерь. В таких случаях между информационными массивами и лицами, принимающими решения, необходим посредник, в качестве которого и выступают подразделения, занятые первичной обработкой информации и информационной подготовкой решения. При этом они выделяют из документов сведения, наиболее существенные для обоснования и решения задач управления. Однако указанные службы на сегодняшний день не охватывают всех информационных аспектов задач управления. Это связано как со слабой технической базой ЛПУ, так и с недостаточной проработкой концептуальных и логических моделей информационных потоков, охватывающих лечебные учреждения в целом. Кроме того, необходимо отметить, что существенное улучшение информационной деятельности невозможно без решения рядя организационных и методологических вопросов, относящихся к регламентированной по форме и срокам предоставления информации экономического и служебноадминистративного характера. Успешное решение задач зависит от многих факторов, в том числе от эффективности управления разными формами амбулаторно-поликлинических учреждений, которые несут основную нагрузку по оказанию медицинской помощи населению на догоспитальном этапе. В связи с этим, чрезвычайно актуальными являются вопросы выбора путей оптимизации медицинской помощи населению и разработки оптимальных моделей управления медицинскими учреждениями.

87

СПИ-НЭ-2003 Рассматривается проблема моделирования и анализа процессов обслуживания пациентопотоков многопрофильным лечебным комплексом. Описывается процесс построения программного средства для имитационного моделирования и анализа ЛПУ на основе теории систем массового обслуживания. Приводятся результаты практической апробации программного средства в реальных условиях медсанчасти ОАО «Стойленский ГОК» и городской клинической больницы скорой медицинской помощи (г. Воронеж). А.Р.Айдинян Использование пакета Simulink для синтеза алгоритмов управления [email protected] Пакет SIMULINK представляет собой графическую среду для моделирования и анализа динамических систем и является составной частью пакета MATLAB. Использование пакета SIMULINK для решения задач управления обладает несомненными достоинствами, в связи с тем, что он: • включает в себя ряд пакетов, предназначенных непосредственно для решения задач управления; • выполняет функции имитационного моделирования моделей, представленной в виде наглядной функциональной схемы; • имеет возможность создавать иерархические модели для описания сложной системы путем группирования блоков в подсистемы; • обладает открытой архитектурой, что позволяет пользователю сопрягать с ним модули, созданные ранее на языках C, Fortran. Для пакета SIMULINK разработана библиотека блоков, предназначенная для синтеза управления нелинейными дискретно-непрерывными системами. Реализованный в библиотеке метод синтеза разработан ранее автором. Объект управления является непрерывным и описывается векторным дифференциальным уравнением в пространстве состояний .

x(t ) = f ( x(t )) + Bu (t ) ,

где x (t ) = [x1 (t ), x2 (t ), K , xn (t ) ]T – вектор-столбец координат состояния системы; f (⋅) – вектор-функция размерности n ; B – вектор-столбец размерности n ; u (t ) – управление. Управление на каждом шаге дискретизации по времени представляется в виде произведения вектор-строки базисных функций ϕ (τ ) на вектор-столбец коэффициентов вектора управления vk : u k (τ ) = ϕ (τ ) ⋅ vk , где τ ∈[0,T ] , T – период дискретизации по времени. Такое управление по сравнению со ступенчатым позволяет улучшить качество управления.

88

СПИ-НЭ-2003 Пакет MATLAB, будучи изначально матричной системой, позволяет быстро и эффективно решать сложные задачи, базирующиеся на матричных методах, каковым является метод пространства состояний. Дискретный характер в систему вносится нахождением вектора управления только единожды на каждом шаге дискретизации по времени. Желаемые свойства синтезируемой системы управления задаются эталонным переходным процессом. Использование разработанной библиотеки блоков позволяет значительно упростить синтез управления и добиться максимального совпадения свойств синтезируемой системы с предъявляемыми к ней инженерными требованиями. А.А.Аксенов Модель данных для разработки виртуальных представительств [email protected] В работе [1] описывалась актуальная задача разработки системы разработки виртуальных представительств, значительной составляющей которой должна являться БД, удовлетворяющая ряду специальных требований. В ходе работы над проектом была создана модель данных, отвечающая приведенным требованиям. Структурный аспект включает в себя следующие понятия: домен; схема базового отношения; значение отношения; состояние БД – совокупность значений всех базовых отношений; схема базового действия: зависящая от специфицированных параметров функция, отображающая одно состояние БД в другое; базовое действие: для схемы действия указываются значения параметров; версия: термин, включающий наряду со временем так же ветвь версии БД; воздействие: действие, примененное к БД в указанной версии; потоки действий: последовательность действий, обладающая линейным временным характером; расширенное отношение: значение отношения и поток действий, приведших к этому состоянию. Целостный аспект модели состоит из декларативных ограничений целостности, традиционных для реляционной модели, и специальных ограничений перехода, выражающихся в том, что возможны только те изменения значений отношений, которые осуществляются конечной последовательностью базовых действий. Поскольку множество базовых действий можно определять произвольно, предлагаемая модель полностью включает в себя реляционную. Манипуляционный аспект включает распространенные на расширенные отношения обычные реляционные операции (объединение, разность, произведение, проекция, выборка, пересечение, соединение, частное), операции по работе с потоком действий (теоретико-множественные, композиция, разложение и проекция-на-отношение) и специальные операции (модификация, ревизия, объединение версий). Приводятся примеры использования приведенных опера89

СПИ-НЭ-2003 ций для асинхронной синхронизации баз данных. Рассматриваются несколько удобных наборов базовых схем. Список использованных источников 1. Аксенов А.А. Расширенная реляционная модель для представления бизнес-данных и действий // Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике: Труды 7-й Международной электронной научной конференции. – Воронеж: ЦЧКИ, 2002. С. 50. М.И.Биренбаум, Я.Е.Львович, С.А.Шушков Программирование логарифмических и экспоненциальных зависимостей [email protected] При моделировании различных систем массового обслуживания (СМО) часто необходимо решить вопрос программирования логарифмического нарастания или экспоненциального убывания потоков. Рассматриваемая СМО представляет собой экспедицию регионального управления образования, которая занимается рассылкой писем. Ближе к концу месяца, в связи с возможным задержками финансирования, некоторые письма могут быть не отправлены. Математическое ожидание неотправленных писем в течение последних дней месяца изменяется по логарифмической зависимости. В начале следующего месяца происходит отправка задержанных писем по экспоненциальной зависимости, то есть наиболее количество отправляется в первый день.

Графики вероятностей задержки почты в последние дни месяца Отличительной особенностью моделируемой системы является тот факт, что случайная величина (1, рис.), равная количеству неотправленных писем, при достижении значения 100% (нет отправленных писем), во все остальные дни строго равна 100% (2, рис.). В реализованном алгоритме важную роль играет возможность во время работы программы изменять основные характеристики, такие как количество последних дней месяца, когда возможны задержки 90

СПИ-НЭ-2003 в отправлении почты или изгиб кривой математического ожидания. Вычисление количества неотправленных писем реализуется по следующему алгоритму. Сначала проверяется возможны ли в данный день задержки, если возможны, то их процент определяется случайной величиной, зависящей обратно пропорционально разности между последним днем месяца и текущим и прямо пропорционально величине кривой изгиба математического ожидания. После определения процента, а соответственно количеств отправленных и задержанных писем, анализируется какие письма имеют наибольший приоритет (срочные), они и отправляются и первую очередь. Если их число меньше, чем возможно отослать, то отсылаются и письма с низким приоритетом. Если количество отправленных писем равно нулю, то в остальные дни до конца месяца письма отправляться не будут. Наступление следующего месяца характеризуется массовой отправкой писем, но до 20% по прежнему остаются неотправленными. В программе это отражено так: генерируется вероятность того, что будут задержанные письма, затем, если “да”, то генерируется величина процентов и вновь рассчитывается количество отправленных и задержанных. При формировании количества отправленных тоже учитывается приоритет срочных писем. А.В.Белоусов Методология построения систем распределенного проектирования [email protected] Построение систем распределенного проектирования подразумевает под собой создание устойчивой, надежной, быстродействующей и эффективной среды проектирования, функционирование которой связано с передачей больших объемов структурированной специализированной информации. Такая система должна отвечать современным требованиям: к пользовательскому интерфейсу, структурам данных, ресурсам и т.д. Фундаментальной основой для построения такого программного обеспечения являются международные стандарты по созданию систем программного обеспечения в целом, тестированию и оценке качества программных систем, технологий построения интерфейсов, а также специализированных стандартов в области автоматизированного конструкторско-технологического проектирования и производства. Главенствующую роль при разработке систем именно распределенного проектирования занимают стандарты обмена информацией об изделии, в особенности стандарт ISO 10303 (ГОСТ ИСО 10303), определяющий помимо прочего структуры данных и интерфейсные связи отдельных компонент при осуществлении обмена данными. При построении интерфейсов разных уровней для корпоративных сред параллельного проектирования особое внимание должно быть уделено также технологиям COM, Java Beans, CORBA, осуществляющих непосредственное связывание программных компонентов клиентов с 91

СПИ-НЭ-2003 соответствующими компонентами-серверами. Среди указанных технологий по ряду параметров ведущее место занимает технология CORBA, архитектура которой создана и постоянно усовершенствуется группой Object Management Group (OMG). В конечном счете, разработка архитектуры программного обеспечения для поддержки распределенного проектирования опирается на данные, поступающие на входе и получающиеся на выходе отдельных компонент программной системы. Вследствие этого важно синхронизировать этапы создания архитектуры программного средства с этапами создания структур данных для электронного документооборота, а, значит, и стандартом ISO 10303 STEP. Автор предлагает рассматривать отдельные элементы создания приложений поддержки распределенного проектирования (см. рис. 1) в неразрывной связи с компонентами архитектуры стандарта STEP, т.е. транспонировать все компоненты архитектуры стандарта STEP на этапы разработки программного обеспечения для автоматизации конструкторско-технологических процессов (рис. 2).

Рис. 1. Элементы создания приложений Отдельное место в архитектуре программного кода занимают интерфейсы между различными компонентами приложения, которые являются отображением Стандартного интерфейса доступа к данным (SDAI) стандарта STEP вкупе с применением технологии CORBA, как средством построения интерфейсов распределенных систем. 92

СПИ-НЭ-2003

Рис. 2. Этапы разработки программного обеспечения Автор считает, что применение рассматриваемой методологии построения конструкторско-технологических приложений является рекомендуемой, и она должна быть учтена при создании новых современных систем. С.Л.Блюмин, А.М.Шмырин Нечеткие окрестностные системы: модельный пример [email protected] Понятие нечеткой системы может быть введено уже в контексте общей теории систем как нечеткое соответствие между нечеткими входным и выходным объектами, причем функционализация такой системы приводит к нечетким внутреннему объекту и реакции. В контексте аргументно-алфавитных систем, детализирующих общие системы, нечеткими могут быть как множество значений аргумента, так и алфавиты. Трактовка последних как нечетких множеств более популярна, так как связана с естественной нечеткостью измерений значений сигналов в системе. Остановимся подробнее на формализации нечеткости окрестностей по состоянию для модельного примера – линейной стационарной дискретно-временной динамической системы, описываемой, при традиционном четком подходе, уравнением состояний x[t]=Ax[t-1], x[0]=x0, t∈Z0 , x[t]∈R n ,A∈R n×n , решение которого (реакция на начальное состояние) записывается в виде x[t]=A t x[0] и удовлетворяет фундаментальному в теории систем полугрупповому свойству – следствию соотношения At+s=AtAs. Четкие окрестности по состоянию NX[0,t] такой системы состоят из единственного момента времени {t-1}. Четкими расширенными окрестностями 93

СПИ-НЭ-2003 по состоянию естественно считать множества моментов времени ENX[0,t]={t1,…,1,0}. Полный учет этих окрестностей в уравнении состояний при его записи в виде x[t]=A[t-1]x[t-1]+…+A[0]x[0], как нетрудно убедиться, приводит к нарушению полугруппового свойства, хотя его частичный учет, а именно – для систем k-го порядка x[t]=A[t-1]x[t-1]+…+A[t-k]x[t-k], к такому нарушению не приводит. При четком подходе окрестности описываются своими характеристическими функциями, соответственно χNX[0,t][τ]=1,τ=t-1, и =0,τ
СПИ-НЭ-2003 обуславливают ее пригодность удовлетворять потребности конечных пользователей. Можно выделить 4 группы свойств качества информации: • Достоверность - свойство не иметь скрытых ошибок. • Своевременность - свойство, состоящее в выполнении требований ее поступления не позднее предварительно установленного срока. • Защищенность - невозможность несанкционированного использования информации или ее изменения. • Адекватность - свойство информации, заключающееся в верном отображении связей и отношений соответствующего объекта. Из множества теоретически возможных количественных параметров, характеризующих состояние информационного обеспечения процесса, необходимо отобрать те из них, которые можно принять за критерии оценки. На основании данного подхода, с учетом мнения экспертов выявлено несколько групп критериев, которые могут служить количественными показателями информационного обеспечения процесса и могут быть объединены в единый показатель – уровень информатизации: • уровень технической оснащенности, • уровень технологического обеспечения, • уровень нормативно-правового, документального обеспечения, • уровень квалификации персонала. Каждый их критериев и его возможные отдельные составляющие поразному влияют на уровень информатизации процесса. Следует отметить, что информационное обеспечение процессов в организации уменьшает разнообразие, ограничивает число степеней свободы и накладывает ограничение при принятии решений, а также способствует упорядочению системы. С.А.Винокуров, А.А.Темнышов Алгоритм разработки систем обеспечения безопасности [email protected] В настоящее время в деятельность практических подразделений уголовно-исполнительной системы Министерства юстиции Российской Федерации активно внедряются принципы методологии системного подхода. Рассматривая теоретические и прикладные вопросы обеспечения безопасности соответствующих учреждений, можно сформулировать ряд принципов, которым должна соответствовать система обеспечения безопасности: комплексности реализации; целевой эффективности; функциональной надежности; экономической целесообразности; структурной оптимальности. При этом под системой обеспечения безопасности (СОБ) будем понимать совокупность правовых, организационных, режимных, инженерных, технических, специальных и других мер и мероприятий, реализуемых для объекта с целью его защиты и противодействия потенциально возможным угрозам. При разработке реальных 95

СПИ-НЭ-2003 СОБ может быть успешно применен алгоритмический подход, предусматривающий реализацию определенной последовательности действий для обеспечения качественного процесса разработки системы. В процессе проведения исследования был получен тактический алгоритм разработки СОБ, состоящий из следующих основных этапов: Этап 1. Определение всего спектра потенциально возможных угроз объекту, формирование целевой функции создаваемой системы. Этап 2. Обследование реального состояния объекта на предмет противодействия этим угрозам. Этап 3. Выделение конкретных зон защиты, ранжирование их значимости. Этап 4. Выбор структурного варианта построения системы обеспечения безопасности объекта. Этап 5. Разработка мероприятий по защите каждой их зон. Этап 6. Оценка соответствия разработанных защитных мероприятий угрозам, возможным для каждой из зон. Этап 7. Реализация намеченных мероприятий по защите выделенных зон безопасности. Этап 8. Оценка системы обеспечения безопасности по степени ее соответствия принципам построения систем обеспечения безопасности. Этап 9. Оценка степени достижимости целей системы. Этап 10. Коррекция системы, позволяющая вернуться к любому из предыдущих этапов с целью доработки системы. Безусловно, предложенный алгоритм разработки СОБ является обобщенным и в таком виде практически не учитывает специфики конкретного учреждения, человеческий фактор и т.п., для компенсации чего следует предусматривать возможность коррекции на каждом из этапов. Е.В.Гребёнкина Актуальность построения наблюдателя на основе искусственных нейронных сетей [email protected] Задача оценки векторов состояния и параметров систем имеет большое практическое приложение. Фильтры находит широкое применение в контурах управления в системах автоматического регулирования и управления, в информационно-измерительных системах различного вида, где процесс измерения сопровождается ошибками. Достоинствам фильтров посвящена обширная монографическая литература [1,2], в которой изложены различные модификации алгоритмов фильтрации, ориентированные на конкретные условия реализации, характер моделей объекта и измерений.

96

СПИ-НЭ-2003 Оптимальные алгоритмы фильтрации предполагают точное знание моделей объекта, измерений и возмущений. Однако на практике получение точных моделей затруднительно, кроме того, зачастую они могут иметь высокую размерность, поэтому для сокращения вычислительных затрат приходится идти на их упрощение. Следует отметить, что теория фильтрации хорошо проработана для линейных систем. В случае нелинейных объектов используется линеаризация, что ведет к погрешностям в оценке вектора состояний. Исходя из выше сказанного, предлагается рассмотреть возможность построения наблюдателя сложных динамических систем на основе нейросетей. Нейронные сети — мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. Поскольку они нелинейные по своей природе их можно использовать в задачах, где линейная аппроксимация неудовлетворительна и линейные модели работают плохо [3]. Они позволяют моделировать нелинейные зависимости в случае большого числа переменных Основной эффект использования нейросетей состоит в возможности реализации оптимальных алгоритмов в нелинейных фазовых пространствах для заданного класса уравнений модели объекта в условиях неполноты информации на структурном и параметрическом уровнях. Сложность таких сетей определяется их многомерностью и нелинейностью поведения. Также важно отметить, что в таких сетях должна учитываться динамика поведения объекта управления. Качество наблюдателя зависит от выбора архитектуры сети, алгоритма обучения и обучающей выборки. Список использованных источников 1. Сейдж А., Мелс Э. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. — М.: Связь. 1976. 2. Балакришнан В. Теория фильтрации Калмана: Пер. с англ. – М.: Мир, 1998. 3. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика.– М.: Мир, 1992. С.А.Данилова Оценка качества информационно-измерительных систем на основе нечетких множеств [email protected] Информационно-измерительные системы относятся к классу сложных организационно-технических систем, связанных с проведением точных измерительных процедур. Функционирование данных систем характеризуется нечеткостью описания, обусловленной их сложностью и размерами. Понятие качества для систем такого типа является весьма общей и универсальной характери97

СПИ-НЭ-2003 стикой. Оно может относиться и к системе в целом, и к отдельным свойствам системы, и соответственно, определяться по-разному. Под качеством информационно-измерительной системы понимается ее оптимальность в каком-либо отношении: с точки зрения достижения определенной цели, решения измерительной задачи, а под критерием качества – показатель оптимальности. Оценка качества связана с ранжированием систем по некоторому набору объективных и субъективных признаков, зависящему от цели (решаемой задачи). Понятие «порог качества» (гарантированное качество) подразумевает качество, характеризующее определенный уровень достижения цели (решения задачи). Оно может включать в себя множество факторов (точность (погрешность), достоверность (вероятность), время, ресурс (характеризуется временем пригодности системы для решения задачи), полнота (характеризуется степенью удовлетворения потребностей субъекта)). Каждый из этих факторов может включать объективные и субъективные составляющие. Оценка качества является в общем случае задачей многокритериальной оптимизации. Формализация понятия качества связана с выбором некоторой совокупности аксиом (условий), зависящих от структуры цели (решаемой задачи) и вида системы. Выбор аксиом определяет общие ограничения, накладываемые на способ описания понятия качества. Совокупность аксиом не является единственно возможной. Поскольку оценка качества всегда содержит субъективные составляющие и, кроме того, неизвестно точно их влияние на конечный результат, то использование обычных методов для формализованного описания понятия качества ограничено. Предлагается провести его с помощью аппарата теории нечетких множеств. Для множества информационно-измерительных систем, его элементами могут быть отдельные измерения, средства измерений, поверочные схемы. Нетрудно показать, на примере поверочной схемы, структура которой содержит четыре уровня, по ее компонентам, оценка качества какого элемента (уровня) оказывает большее влияние на качество системы в целом. Предлагаемый метод позволяет также определить, как зависит качество каждой из ветвей системы от добавления дополнительных уровней, и как увеличение числа параллельных ветвей влияет на качество системы. Соответственно необходимо знать отношение порядка между оценками качества каждого элемента. Таким образом, можно проанализировать качество других схем или той же схемы при другом соотношении между оценками качества ее элементов. Т.Р.Кильматов, В.В. Стасюк Временной фактор запаздывания в динамических моделях соперничества [email protected], [email protected] Рассматриваются математические модели различного вида соперничества в приложении к экономическим объектам. Наиболее известный математиче98

СПИ-НЭ-2003 ский аналог модели – система уравнений Лотки-Вольтерра. Основная особенность данной работы – исследование влияния временного запаздывания одного из соперников на результат взаимодействия. Постановка задачи. Два экономических агента конкурируют или взаимодействуют (обмениваются технологиями или информацией), причем оба участника имеют одинаковые характеристики и их поведение описывается одинаковыми уравнениями. Различие наблюдается только в начальных условиях и в том, что один из агентов имеет временную задержку в реакции на воздействия другого соперника (партнера). Общий вид уравнений dx = F ( x(t ), y (t − τ )) dt dy = F ( x(t ), y (t )), dt Здесь τ - время запаздывания, вид функций в правых частях полностью идентичен. Рассматриваются различные варианты модели. Наиболее простой вариант – линейные правые части. Другие варианты модели – взаимодействие между агентами происходит по аналогии с уравнениями Лотке-Вольтерра, Ланчестера. Предлагаются различные подходы для анализа системы. Приводятся аналитические решения, построенные методом малого параметра (по τ), преобразованием Лапласа, разложением в ряд. Исследуется влияние различия в начальных условиях и возможность их компенсации с помощью параметра временного отставания. С.П.Китаев Система оптимизации контактного графика дискретного циклического производства [email protected] Дискретное производство протекает циклично. В случае совпадения моментов начала и окончания обработки единицы продукции на каждых двух непосредственно следующих друг за другом операциях оно характеризуется необходимостью осуществления круглосуточного оперативного диспетчерского управления, в процессе которого происходит обеспечение производства заказанной продукции путем составления контактного графика - последовательности загрузки и обработки набора различных единиц продукции различных типов на различных производственных агрегатах на срок управления. Задачами управления являются: • обеспечение непрерывности работы соответствующих агрегатов, сокращение вынужденных простоев, учет конструктивных особенностей агрегатов); 99

СПИ-НЭ-2003 • обеспечение необходимого качества продукции; • обеспечение быстрого реагирования на возникающие проблемы (аварии, остановки и так далее). Решение этих задач осуществляет автоматизированная система расчета и построения контактного графика. Задачу обеспечения экономичности производственного процесса решает система оптимизации расчета и построения контактного графика. Критерием оптимальности является ускорение производства заказов при соблюдении перечисленных ограничений. Решение задачи оптимизации сталкивается с проблемой невозможности аналитического вывода целевой функции длительности производственного цикла портфеля заказов во многих реальных случаях. Создана имитационная модель производства, модифицируемая для особенностей конкретного производства. Ключевым для оптимизации является множество ожидающих операций {Sso} из операций, для которых предшествующие уже включены в график. С его помощью и строится график. Алгоритм планирования состоит в применении набора следующих правил выбора операции из {Sso}: RANDOM (equal probably), SPT (shortest processing-time), MWKR (most work remaining), LWKR (least work remaining), LPT (longest processing time). Имитационная модель цеха проверяет итог применения каждого правила и выбирает наилучший контактный график с точки зрения критерия оптимизации и ограничений. Работа выполнена под руководством д.ф.-м.н., проф. С.Л.Блюмина. В.Г.Кобак Уменьшение времени работы точного алгоритма при решении задачи о камнях [email protected] Часто при решении задач проектирования систем обработки информации встречается минимаксная задача теории расписаний. Если приборы, производящие обработку информации, однородные, то получается классическая задача о камнях, которая формулируется следующим образом: имеется m заявок, каждой из которых приписано число ti , i = 1,…, m. Имеется система обслуживания, состоящая из n параллельных идентичных приборов. В каждый момент времени отдельный прибор обслуживает не более одной заявки. Обслуживание заявки, находящейся на некотором из приборов, не прерывается для передачи на другой прибор. При отсутствии ограничений на возможные варианты расписаний и без учета момента поступления заявок в систему задача сводится к разбиению множества M = {1, 2,…, m} на n непересекающихся подмножеств Nj (j = 1, 2,…, n). Необходимо распределить требования таким образом, чтобы обеспечить минимальное время их обслуживания, т. е. выполняется критерий:

100

СПИ-НЭ-2003

max T j → min , где T j =

1≤ j ≤ n

∑t

i∈N j

виях, что ti > 0, N k ∩ N l ≠ 0 ,

i

- общее время загрузки j-го прибора при услоn

UN

j

= M . В работе [1] дается приближенное

j =1

решение данной задачи методом "критического пути", т.е. когда текущая заявка добавляется в то подмножество Nj , суммарный вес которого на момент распределения минимален. В работе [2] приводится точный алгоритм решения данной задачи, основанный на методе ветвей и границ. Для успешной работы алгоритма необходимо определить два числа est и rec, для которых известно, что est < max T j ≤ rec , где T j = ∑ t i - общее время загрузки j-го прибора. Один 1≤ j ≤ n

i∈N j

из недостатков этого алгоритма в том, что при больших размерностях задачи rec колеблется в широких пределах, и в алгоритме [2] не заложен первоначальный выбор rec . Для устранения данного недостатка можно использовать алгоритм [1], что приводит к существенному снижению времени счета для матриц загрузки большой размерности. Это происходит за счет того, что время счета [1] меньше времени получения решения для rec и перебирается меньшее число вариантов ветвления для получения оптимального распределения. Данное усиление было апробировано при выполнении опытноконструкторских работ в Донском филиале Центра тренажеростроения. Список использованных источников 1. Плотников В.Н., Зверев В.Ю. Методы быстрого распределения алгоритмов в вычислительных системах. Техническая кибернетика, №3, 1974. 2. Романовский И.В. "Алгоритмы решения экстремальных задач", Москва, "Наука", 1977 г. Д.В.Корчагин Пути совершенствования математических моделей экологического мониторинга [email protected] Современный город оказывает сложное, часто негативное, воздействие на атмосферный воздух. Причинами появления высоких концентраций примеси в приземном слое атмосферы могут быть либо увеличение выброса из каких-либо источников, либо возникновение неблагоприятной метеорологической обстановки. В обеих ситуациях необходимо выявить источники, уменьшая выброс которых можно наиболее эффективно довести содержание вредных веществ в атмосфере до допустимого уровня.

101

СПИ-НЭ-2003 Разработка стратегий управления качеством атмосферного воздуха требует ясного понимания соотношения между источниками и их воздействием (концентрациями) в точках наблюдения. Для этого требуется идентифицировать источники поступления в атмосферу загрязняющих веществ, получить количественную оценку выбросов и представление о рассеивании загрязнителей в атмосферном воздухе. Методы моделирования, позволяющие определить воздействие данного источника загрязнения в данной точке наблюдения, могут составлять один из потенциально эффективных компонентов общих стратегий управления качеством атмосферного воздуха. Поскольку атмосферные примеси представляют собой чрезвычайно сложную систему, для идентификации источников загрязнения и определения доли этих источников в величине концентрации определенных загрязняющих веществ в точке наблюдения используется процедура статистических расчетов на основании данных, собранных в этих точках. Сначала для всех расположенных на территории источников выбросов ищутся такие мощности выбросов загрязняющих веществ (из допустимого интервала), при которых в местах размещения стационарных постов контроля загрязнения атмосферы концентрации, рассчитанные при заданных метеопараметрах, совпадали бы с измерительными данными (или различие между ними было как можно меньше). Далее методом наименьших квадратов идентифицируется распределение, а затем проводится восстановление валовых выбросов по потенциальным источникам. Оценка пространственного распределения концентраций загрязняющих веществ в приземном слое атмосферы по измерительной информации о метеопараметрах и концентрациях в заданных точках территории позволяет установить, какие из источников превышают заданные для них предельно допустимые выбросы и тем самым являются причиной высоких концентраций загрязняющих веществ в точке наблюдения. Результаты данных методов являются действенным механизмом планирования природоохранных мероприятий с целью принятия оперативных мер по снижению загрязнения атмосферы. О.Я.Кравец, А.В.Кубахов, С.Л.Подвальный Модель управления системой сотовой связи [email protected] Для выполнения задач по моделированию развития системы сотовой связи необходимо [1, 2] описать систему. Для рассматриваемого в математической модели предприятия-поставщика услуг сотовой связи, определим функцию состояния производства в момент времени t как вектор функцию скалярного аргумента - времени:

102

СПИ-НЭ-2003

 x1 (t )   x (t ) X (t ) =  2  ...  ,    xn (t )

(1)

где

xi (t ), i = 1,2,..., n - также может быть как скалярной величиной, так и векторной. Для описанной ниже модельной разработки принимается n=3; x1 (t ) - суммарная технологическая мощность - величина, показывающая эффективность работы оборудования. Следует подчеркнуть, что данная характеристика является вектором, так как определяется набором технических характеристик (в частности, частотным планом, с которым работает аппаратура данного поставщика услуг сотовой связи). Учитывается также число узлов - базовых станций (БС) в системе сотовой связи и телефонная нагрузка в одном секторе [2]. Заметим, что в случае недоступности точной информации, при проведении анализа, приближенную оценку числа узлов можно получить на основе данных о площади, контролируемой оператором сотовой связи, с учетом данных по рельефу местности и мощности приемопередающей аппаратуры; x2 (t ) - трудовой ресурс (число работающих на предприятии сотовой связи). x3 (t ) - суммарный фактический спрос на услуги средств сотовой связи. Данная величина тесно связана с функциями спроса и предложения, которые в свою очередь определяются числом клиентов, пользующихся услугами рассматриваемой системы сотовой связи. Модель, разработанная для прогнозирования развития систем сотовой связи, должна учитывать влияние случайных факторов оказывающих влияние на развитие системы, момент возникновения которых невозможно определить, но можно определить вероятность того или иного события в рассматриваемый временной интервал. Учтем влияние случайных факторов: ~ U~1 (t )   X 1 (t )  ~  ~  ~ ~ U 2 (t )  X 2 (t ) ( ) X (t ) =  U t = , (2) ........  , ........       X~ n (t ) U~ n (t ) ~ где X (t ) - вектор-функция, характеризующая случайные изменения компонент ~ вектора состояния, U (t ) - характеризует “внешнее” управляющее воздействие, вызванное правовыми актами на государственном и муниципальном уровне, направленными на упорядочивание деятельности организаций, предоставляющих услуги связи.

103

СПИ-НЭ-2003 При построении модели необходимо иметь в виду возможность внешних воздействий на моделируемый объект. Таким образом, под состоянием системы сотовой связи понимается совокупность технико-экономических параметров, тогда, при отсутствии дополнительных факторов, оказывающих влияние на функцию состояния, в фиксированный момент времени ее можно рассматривать как вектор в трехмерном пространстве. Естественной нормой является геометрическая длина вектора, определяемая формулой: P(t ) = X (t ) =

2 2 xˆ1 (t ) + xˆ 2 (t ) + xˆ3 (t ) . 2

Назовем вектором управляющих переменных поставщика услуг сотовой связи вектор-функцию: u1 (t )  u (t ) U (t ) =  2  . ...    un (t )

для

(3) предприятия-

(4)

Управляющая функция u1 (t ) осуществляет регулирование затрат, направляемых на изменение мощности, в момент времени t. u2 (t ) - характеризует ценовую стратегию - определение рационального соотношения между себестоимостью и чистой прибылью, а также учет сезонных изменений ценовой политики. u3 (t ) - определяет интенсивность информационного потока, направленного на клиентов, и содержащего сведения об основных изменениях в технической и маркетинговой политике поставщика услуг сотовой связи. u4 (t ) - определяет соотношение “внутренней” и ”внешней” политики, то есть кадровой политики руководства компании и производительностью труда работающего в ней технического персонала. В рамках общего вида динамической модели связь между функцией состояния и управления можно выразить с помощью системы дифференциальных уравнений 1-го порядка. dX = f ( X (t ),U (t ), t ) , (5) dt или в развернутом виде: dx j (t ) = f j ( x1 (t ), x2 (t ), x3 (t ), u1 (t ), u2 (t ), u3 (t ), u4 (t ), t ) j = 1,...3 . (6) dt Определенные функции состояния и управления оказывают сильное взаимное влияние друг на друга, поэтому рассматривая группу уравнений (6), можно определить лишь одностороннее воздействие управленческой политики на технико-социальные характеристики. Введение векторного уравнения: dU = g ( X (t ),U (t ), t ) (7) dt

104

СПИ-НЭ-2003 позволяет учесть обратную связь, то есть влияние состояния системы производства услуг сотовой связи на принятие управленческих решений. Список использованных источников 1. Уздемир А.П. Динамические целочисленные задачи оптимизации в экономике. - М.:Физматлит, 1995.-288 с. 2. Экономико-математические методы и модели в планировании и управлении в отрасли связи - М.:Радио и связь, 1993. - 376 с. М.А.Крикуха Алгоритм построения изолиний для областей сложных конфигураций [email protected] На практике построение изолиний в произвольно заданной области является относительно сложной задачей, но довольно просто выполняется на элементарных областях, например на треугольниках. Поэтому общий алгоритм построения изолиний можно свести к построению триангуляции на анализируемой области и локальному построению изолиний. Пусть в области G, границей которой является ломанная, задана функция двух переменных, и требуется в этой области проследить изолинию со значением Z0. Вычислительный процесс начинается с обхода области G по границе с достаточно малым шагом h для поиска точки, где изолиния пересекает границу. Область может быть любой, например, невыпуклой или неодносвязной. Пусть найден отрезок AB и первая точка изолинии F1. Рассмотрим равносторонний треугольник с основанием AB и третьей вершиной C, координаты которой могут быть легко вычислены. Если шаг h мал, то внутри этого треугольника содержится только один связный кусок изолинии, и точка C будет лежать внутри области G. Другой конец изолинии (точка F2) располагается на отрезке, например, BC. Тогда построим новый равносторонний треугольник BDC. Для нового треугольника процедура выполняется до тех пор, пока изолиния не пересечет второй раз границу области G. Таким образом, будет получена последовательность точек F1, F2,…,FN, расположенных на кривой изолинии. Описанный алгоритм позволяет прослеживать изолинии, пересекающие границу области. С небольшой модификацией он может применяться и для замкнутых линий уровня. Для этого можно, дополнить границу области отрезками, лежащими внутри нее, или использовать в качестве ломанных ребра триангулированной сетки, то есть надо при построении изолиний рассматривать не всю область G, а каждый элемент триангуляции области отдельно. В результате на каждом треугольнике будут получены отрезки изолиний, которые потом

105

СПИ-НЭ-2003 легко «склеить», используя информацию о соседстве треугольников и координаты конечных точек полученных изолиний. Эта модификация алгоритма отслеживает замкнутые изолинии, пересекающие хотя бы одну из граней построенной триангуляции. Для линий уровня, полностью лежащих внутри какого-либо треугольника, достаточно сгустить сетку добавлением точек в этот треугольник. У такого подхода есть еще одно преимущество. Гораздо удобнее строить треугольники, подобные тому, на котором идет построение изолинии, а не равносторонние. В этом случае при построении прослеживающих изолинию треугольников не возникает ситуация, когда очередная вершина треугольника выходит за пределы области. Координаты точки пересечения изолинией границы области легко вычисляются. В качестве разбиения области G на треугольники лучше всего использовать триангуляцию Делоне, так как треугольники при этом максимально близки к равносторонним. А.В.Лукошин Автоматизация системы поддержки принятия управленческих решений [email protected] Одной из приоритетных задач автоматизации деятельности предприятий на современном этапе является поддержка возможности принятия управленческих решений. Если на этапе становления современных информационных систем основное внимание уделялось методам сбора, первичной обработки и хранения информации, то сейчас на первый план выходит задача эффективного использования построенного информационного фундамента для решения сложных прикладных задач, в первую очередь — задач управления. В соответствии с этим компании — разработчики информационных систем встраивают в свои системы механизмы, направленные на решение задач анализа информации и принятия управленческих решений. В нашей стране вопросы эффективного управления особенно актуальны. Как известно, процессу принятия управленческого решения предшествуют две стадии, включающие сбор и качественный анализ информации. В зависимости от результатов анализа руководитель предприятия принимает то или иное решение. Пока процесс принятия решения является исключительно прерогативой руководителя, однако хорошая информационная система способна взять на себя работу по предоставлению необходимой информации и помочь построить логику принятия решения с анализом возможных последствий. Современные средства анализа вариантов и подготовки решений нацелены на то, чтобы сделать интуицию руководителя просвещенной и обоснованной. Это меняет многое и, главное, исключает грубые ошибки. Естественно, компьютер не может вывести правильное решение, как выводит теоремы, но он 106

СПИ-НЭ-2003 способен подсказать, при каких условиях возможны нежелательные последствия. Современным средством подготовки решений являются системы поддержки принятия решений. Компьютер не обязательно должен стоять рядом с руководителем или аналитиком, но компьютер помогает аналитику сформулировать правильные вопросы. Следует специально подчеркнуть, что существуют программы, не только обеспечивающие общение с компьютером на привычном языке, но и создающие подлинный диалог с квалифицированным пользователем. А.С.Матасов Алгоритмы оптимизации систем принятия решений [email protected] Каждая разновидность экспертных систем, как правило, предназначена для решения узкого круга задач. Это связано, прежде всего, с используемой технологией принятия решений. В частности продукционные системы, снискавшие в свое время немалую популярность, предназначались для решения логических задач, дискретных по своей природе. Однако в задачах непрерывного управления, распознавания образов, аппроксимации они были практически бесполезны, так как использовали в своей структуре конечный набор строгих логических правил. Использование нечеткой логики и, в частности, параметрических логических операций, способно значительно расширить возможности продукционных систем. Применение оптимизации к коэффициентам операций и функций принадлежности обеспечивает способность к адаптации к любым изменениям входных воздействий в рамках некоторой задачи. Таким образом, оставаясь логически прозрачными, нечеткие экспертные системы способны приобретать новые знания. Однако задача многопараметрической оптимизации в продукционных структурах является нетривиальной, и в настоящий момент существуют несколько подходом к ее решению. В первом из них предлагается трансформация продукционной системы в эквивалентную гибридную нейронную сеть, с последующим применением алгоритмов обучения нейронных сетей. По своей структуре гибридные сети содержат как минимум три слоя. На входном слое реализована операция фазификации входных параметров, его нейроны содержат функции принадлежности соответствующих лингвистических термов. На выходном слое осуществляется агрегирования информации. Нейроны промежуточных слоев реализуют нечеткие логические операции, веса синапсов при этом являются их параметрами и в ряде случаев могут выступать весовыми коэффициентами правил. Количество нейронов на промежуточных слоях и связи между ними зависят от структуры логических правил системы. Такой подход позволяет использовать для оптими107

СПИ-НЭ-2003 зации широко известные алгоритмы, однако конечное решение получается оптимальным лишь в некоторой локальной области. Следующий подход к решению задачи поиска оптимальных параметров продукционных систем связан с использованием эволюционных алгоритмов (алгоритмов генетики). При этом осуществляется кодирование изменения параметров на основе двоичных хромосом с последующим применением операций кроссовера и мутации над видами популяции. Такой метод оптимизации может применяться как к исходной продукционной системе, так и к синтезированной гибридной сети, и дает возможность поиска нескольких наборов оптимальных параметров системы. Оба подхода, имея свои преимущества и недостатки, являются итерационными и, как следствие, сложно заранее предсказать их быстродействие и эффективность. Н.Н.Матушкин, И.Л.Котельников Аппаратно-ориентированный способ определения неординарности двоичного вектора [email protected] В цифровых устройствах, выполняющих упорядочение неординарных потоков сообщений, требуется выполнение такой операции, как определение факта наличия двух и более ненулевых разрядов в двоичном векторе (неординарности вектора) [1]. Для этой цели предлагается использовать функцию неординарности η (M ) выполняемую над элементами mi двоичного вектора M:  1,  η(M ) =  0, 

n

∑ mi

i =0 n

>1 .

∑ mi ≤ 1

i =0

Для реализации этой функции предложено использовать вспомогательные логические функции ϕ1 ( M ), ϕ 2 ( M ), ϕ 3 ( M ), ϕ 4 ( M ) , которые записываются в следующем виде: ϕ1 ( M ) =

n

U mi bi ; ϕ 2 ( M ) =

i =0

n

U mi bi ; ϕ 3 (M ) =

i =0

n

U mi ci ; ϕ 4 ( M ) =

i =0

n

U mi ci ;

i =0

где bi - элементы двоичного вектора В, который формируется по следующему 0, i = 0,2,4,6,... правилу: bi =  , i ∈ 0, n 1 , i = 1 , 3 , 5 , 7 ,... 

108

СПИ-НЭ-2003 ci - элементы двоичного вектора С, который формируется по следующе0, i = 0,1,4,5,8,9,... му правилу: ci =  , i ∈ 0, n 1, i = 2,3,6,7,10,11,...

Так, для n = 6 0  1  1  1      0  0  B =  ; C =   ; 1  0  0  1      1   1  При помощи функций ϕ1 ( M ), ϕ 2 ( M ) определяется наличие ненулевых элементов с индексами одинаковой четности в векторе М – только четными или только нечетными. При помощи функций ϕ 3 ( M ), ϕ 4 ( M ) определяется наличие ненулевых элементов с индексами различной четности в векторе М – как четными так и нечетными. Функция неординарности η (M ) представляет собой логическое выражение η ( M ) = ϕ1 ( M )ϕ 2 ( M ) ∨ ϕ 3 ( M )ϕ 4 ( M ) . Предложенный способ определения неординарности предполагает аппаратное вычисление вспомогательных функций ϕ1 ( M ), ϕ 2 ( M ), ϕ 3 ( M ), ϕ 4 ( M ) . Использование всего двух элементарных логических операций «И», «ИЛИ», параллельное выполнение логических операций, использование константных аргументов (вектора В, С) позволяют легко сделать это на микросхемах программируемой логики. Параллельное выполнение логических операций позволяет проводить вычисление конечной функции за один такт работы устройства, обеспечивает отсутствие ограничений на разрядность двоичного вектора и высокое быстродействие вне зависимости от разрядности вектора. Таким образом, предложенный способ определения неординарности двоичного вектора обеспечивает высокоскоростную обработку двоичных векторов любой разрядности и относительно простую аппаратную реализацию устройства, выполняющего эту операцию. Список использованных источников 1. Котельников И. Л. Позиционный способ упорядочения информационных потоков в адаптивных информационно-измерительных системах // Теоретические и прикладные аспекты информационных технологий: сб. науч. тр. / ГосНИИУМС. – Пермь, 2001. – Вып. 50. – с. 64 – 68.

109

СПИ-НЭ-2003 А.Б.Петров Создание сложных систем с предсказуемым поведением в условиях нештатной ситуации [email protected] Создание сложных систем с предсказуемым поведением (СПП) в условиях возникновения нештатной ситуации (сбой или отказ одного или нескольких элементов системы) является достаточно сложной и дорогостоящей задачей. Среди основных опасностей, возникающих при отказе элементов систем выделим следующие: • физическая потеря объекта управления; • выдача неправильных или недостоверных данных; • нарушение управления, приводящее к неуправляемому характеру течения управляемого процесса; • возникновение смежных деструкционных последствий; • потери ресурсов, ценностей, продукции. Как результат, возможно возникновение вторичных последствий, таких как возникновение локальных и глобальных экологических катастроф, возникновение радиологических, химических, биологических и других локальных и глобальных загрязнений, несанкционированное применение средств вооружения, разрушение объектов, катастрофы движущихся объектов, гибель флоры, фауны, человеческие потери. Таким образом, учитывая широкий спектр применений и уровень последствий, была создана методология разработки СПП. В основе методологии были положены следующие подходы: • декомпозиция системы на более простые, как правило, функционально законченные элементы (на первом уровне детализации); • учет взаимодействий всех элементов системы, учет взаимодействия элементов системы с внешней средой как детерминированного, так и случайного; • выявление однотипных элементов, параллельное моделирование; • тестирование на соответствие требованиям предсказуемости поведения, построение системы на основе подобных элементов. Разработаны методы эффективного анализа СПП, в числе которых метод комплексного анализа (МКА), метод приближенного анализа (МПА), метод анализа технических средств (МАТС).

110

СПИ-НЭ-2003 А.Б.Петров Функциональная стандартизация как основа создания сложных систем с предсказуемым поведением в условиях нештатной ситуации [email protected] Внедрение современных информационных технологий в различные сферы практической деятельности приводит к возникновению сложных взаимосвязей между элементами информационной инфраструктуры, такими как информационные, вычислительные и телекоммуникационные системы, а также между элементами этих систем. Особое место занимают информационноуправляющие системы, в которых часть функций управления (в том числе в реальном масштабе времени), а, иногда, достаточная значительная, передана системе. Масштаб управления и последствия принятия неправильного решения приводят к возникновению новой качественной характеристики любой системы, такой как её предсказуемость в условиях возникновения отказа одного или нескольких элементов системы, а также в условиях возникновения нештатной ситуации под влиянием различных внешних и внутренних воздействий. Среди основных сфер применения таких систем, в которых цена и объем последствий отказа являются существенными, можно выделить следующие: • - исследования и практические работы, требующие применения автоматических систем (освоение космоса, мирового океана, недр, военные применения и т.д.); • - исследования и практические работы, требующие применения автоматизированных систем контроля и управления (системы экомониторинга, системы контроля и управления на вредных и опасных производствах, на перспективных источниках энергии, высокотехнологичных процессах производства и т.д.); • - технологии и процессы реального времени (системы управления воздушным движением, АСУ ТП, ВЦ коллективного пользования, банковские системы и обработка транзакции, ряд других). Для успешного решения задачи создания систем различного назначения с предсказуемым поведением (СПП) в условиях возникновения нештатной ситуации необходимо применение специальной методологии. В качестве нее могут выступать методы функциональной стандартизации, суть которых состоит в следующем: • - создание СПП на основе гармонизированного функционального стандарта, определяющего общие цели и условия функционирования системы; • создание СПП на основе типовых элементов, прошедших тестирование на соответствие требованию предсказуемости и вошедших в Государственный реестр сертифицированной продукции; • разработка общей системы сертификации на предсказуемость поведения в рамках требований стандартов ISO по безопасности. 111

СПИ-НЭ-2003 Это позволит создавать «экологически чистые» (в смысле последствий отказа) системы. А.Н.Поляков Принятие решений в нечетких условиях [email protected] Теория нечетких множеств позволяет описывать нечеткие понятия и знания, оперировать этими знаниями и делать нечеткие выводы. Основанные на этой теории методы построения компьютерных нечетких систем существенно расширяют области применения компьютеров. Применение теории нечетких множеств в принятии решений оказывается особенно полезным, когда модель принятия решений является слишком сложной для анализа с помощью общепринятых количественных методов, или когда доступные источники информации интерпретируются качественно, неточно или неопределенно. Наличие математических средств отражения нечеткости исходной информации позволяет построить модель, адекватную реальности. Автором проведено исследование возможности применения нечеткой логики в принятии управленческих решений на примере обобщения классической «четкой» теории марковских цепей с помощью аппарата нечетких множеств. В рамках традиционной "четкой" теории случайных процессов Маркова построена модель управления стимулированием покупателей дистрибьюторского центра (ДЦ). Показано, что предложенная модель позволяет проанализировать влияние различных стратегий стимулирования покупателей на экономические показатели работы ДЦ. Значения математических ожиданий доходов и расходов системы играют скорее качественную, чем количественную роль, что, впрочем, не мешает проводить сравнительный анализ значений показателей при применении различных стратегий управления. При описании и решении модели в рамках теории нечетких множеств предложен принцип обобщения традиционного математического аппарата исследования марковских цепей до теории нечетких множеств. Показано, что системы с традиционным математическим аппаратом можно задавать и решать с помощью нечетких множеств и лингвистических переменных, что значительно повышает интуитивное понимание модели и качество принимаемых решений. А.Н.Поташов, А.В. Гвоздев Разработка автоматизированной системы ведения организационного процесса [email protected] Современная жизнь определяется возрастающим многообразием, вызванным возрастающей конкуренцией людей , организаций за своё существование . 112

СПИ-НЭ-2003 Жестокая конкуренция обусловлена растущей общечеловеческой потребностью Uобщ (рост численности населения – n и рост индивидуальных потребностей Ui : Uобщ =

n

∑Ui ).

При ограниченных остающихся традиционными природных ре-

i =1

сурсах жизнеобеспечения конкуренция определяет естественный процесс возрастания энтропии H как меры хаоса. В связи с этим в деятельности человека или организации всё большую роль занимает информационный ресурс Ri . В силу того, что информация отображает организованность, решая задачи управления и информационного обеспечения мы тем самым решаем задачи повышения организованности. Чем более организована система, тем она более способна к выживанию в современных условиях. Поэтому данная работа построена на основании современных достижений общей теории систем, теории самоорганизующихся систем, кибернетики , теории информации , а также ряда других наук и дисциплин, способствующих раскрытию сущности организованности и путей её повышения. Целью создания Автоматизированной Системы Ведения Организационного Процесса является повышение эффективности взаимодействия (организованности) сотрудников организации и основанное на этом развитие последней. При этом разработанная информационная система не ориентирована на конкретное предприятие или определённую отрасль, а предназначена для широкого спектра фирм и адаптируется в ходе функционирования. В результате выполнения данной научной работы разработаны принципы, методы построения внутрифирменного информационного пространства и на их основе создана организационно–информационная среда эффективного взаимодействия работников на базе современных сетевых программно - аппаратных технологиях, выполняющая следующие функции: 1. Создание атмосферы упорядоченного взаимодействия. 1.1. Создание, визуализация и эффективное использование органичной организационной структуры, соответствующей принципам системного подхода (ячеичная структура). 1.2. Создание, визуализация и актуализация объектов (составляющих оргструктуру), являющихся основой гибких должностных инструкций сотрудников. 1.3. Реализация методов взаимодействия 1.3.1. Директивных ( движение эл. распорядительных документов). 1.3.2. Отчётных ( движение эл. отчётных документов). 1.3.3. Согласующих (горизонтальные взаимодействия сотрудников в реальном времени и посредством деловой переписки по внутренней электронной почте). 1.3.4. Внешних (взаимодействие с внешней средой – возможность связи с корпоративной, глобальной сетью, возможность получения внешней корреспонденции и т.д. ).

113

СПИ-НЭ-2003 1.3.5. Взаимодействий с информационным ресурсом ( в соответствии с правами доступа пользование ценной внутрифирменной информацией: банком готовых решений проблем, информацией об эффективности деятельности, научными и практическими достижениями). 2. Отображение динамической структуры (отображение характера взаимодействия, состояния внутренней организационной среды). 3. Контроль эффективности (контроль эффективности отдельных сотрудников, структурных подразделений, организации в целом). 4. Определение организованности на основе двух показателей: оценки динамической структуры и эффективности. Руководитель к.т.н., доцент Белов А.А. К.И.Рогозин, И.В.Рогозина К вопросу о создании креативных компьютерных инструментов [email protected] Широкое внедрение вычислительной техники во все сферы жизни привело к тому, что компьютер стал обычным, а в отдельных случаях и обязательным инструментом для исследования и моделирования разнообразных процессов и явлений. Настоящий момент характеризуется уже не освоением использования ЭВМ, а осознанием того, что новые возможности, предоставляемые виртуальными средствами, требуют создания принципиально новых инструментов. В этом случае компьютер стал бы не столько средством описания и автоматизации, сколько инструментом создания сред изоморфных наблюдаемым процессам и явлениям. В подобных виртуальных инструментах конструирование моделей целесообразно осуществлять с помощью понятийного и инструментального аппарата, принятого и используемого в данной области исследований. Такие программные продукты предлагается называть креативными. До сих пор моделирование, как правило, сводилось к подгонке известного и удобного для исследователя математического аппарата под математически же формализованную задачу. При этом любой программный продукт оказывался ограничен сценарием, заложенным в реализуемую модель. Кроме того, используемые средства были не адекватными задаче. Использование только математических моделей для представления физических процессов приводило к потере физического смысла и связей между элементами систем. В отличие от этого подхода, в креативных виртуальных инструментах необходимо использовать не только весь имеющийся набор современных математических средств, но и привнести в них новое, физическое содержание. Разумеется, при моделировании не следует преуменьшать роль математики в описании физических процессов, но также нельзя ограничиваться только математическими абстракциями. С одной стороны, любая конструкция в виртуальном пространстве не может существовать иначе, как с помощью математических, в 114

СПИ-НЭ-2003 том числе и программных средств. Однако, использование компьютерных возможностей можно считать эффективным, если будет смоделирована сама среда существования физических моделей, в которой был бы реализован понятийный и логический аппарат физики, включая законы и связи. Все этапы моделирования должны базироваться на понятийном аппарате физики с использованием физической логики. В этом случае возможности моделирования ограничиваются только степенью адекватности воспроизведения физической среды. А сама созданная среда позволяет конструировать модели для широкого круга физических процессов. Иными словами, появляется возможность производить моделирование не с помощью манипуляции математическими методами, а в естественной среде существования физических моделей: на языке физики с помощью математических средств и математических методов. Таким образом, креативные инструменты должны исользоваться для создания модели среды изоморфной пространству существования моделей процессов данной области научного знания. П.В.Сараев Функционалаьное наполнение программного комплекса для нейросетевого моделирования [email protected] Разработан программный комплекс (ПК), предназначенный для построения и использования моделей на основе нейронных сетей (НС) прямого распространения. Отличительные особенности ПК следующие: 1) возможность прозрачной для пользователя нормализации данных в диапазон [-1,1], что после построения нейросетевой модели позволяет оперировать данными в естественной форме (без предварительной нормализации); 2) обучение НС фиксированной структуры на основе мощных локальных методов оптимизации, учитывающих квадратичность минимизируемого функционала и суперпозиционный линейно-нелинейный характер НС с периодическими встрясками значений весов для поиска глобального оптимума; 3) выбор адекватной модели на основе генерации и обучения набора нейросетевых структур, а также на основе алгоритмов последовательного наращивания структуры НС с определением оптимального варианта: путем добавления нового нейрона в скрытый слой или путем формирования нового слоя; 4) выбор одного из двух критериев адекватности модели: на основе сформированного в ПК тестового множества из обучающих данных, а также на основе метода скользящего экзамена (что предпочтительно при обучающих множествах малого объема); 5) минимизация или максимизация выбранного функционала, зависящего от выходов НС, по всем или части входных переменных НС. При этом на вход115

СПИ-НЭ-2003 ные значения могут накладываться условия попадания в заданный диапазон (возможность задания области определения). Кроме этого, имеется возможность задания дополнительных параметров, влияющих на качество построения модели: конкретный вид алгоритма определения направления минимизации (доступно 16 алгоритмов), выбор стратегии определения длины шага вдоль направления (метод дробления шага или квадратичная интерполяция), точность минимизации (как разность между текущим и предыдущим значениями ошибки работы НС на обучающем множестве), максимальное количество итераций при обучении, максимальное количество встрясок весов НС. Структура и веса модели могут быть сохранены и загружены из файла типа *.ini. Также имеется возможность прогнозирования значений временных рядов на заданное количество шагов и возможность просмотра результатов прогноза в графическом виде. Данный ПК использовался для построения модели спроса населения на услуги междугородной телефонной связи (МТС) в Липецкой области в зависимости от уровня тарифов на данные услуги. На основе модели были спрогнозированы объем трафика и уровень доходов; оптимизирована тарифная политика на услуги МТС для случая максимизации объема трафика и для случае максимизации дохода. Работа выполнена под руководством д.ф.-м.н., проф. Блюмина С.Л. А.А.Соколов Оценка эффективности процессов внедрения информационных систем управления предприятием [email protected] В последнее время автоматизированные информационные системы управления деятельностью предприятия стали одним из основных инструментов менеджмента предприятий в условиях российских реалий. И перед руководителями предприятий все чаще вместо вопроса внедрять информационную систему или нет, встает вопрос: а какую информационную систему внедрять и в каком качестве, что бы получить от нее максимальную отдачу при минимальных затратах на ее внедрение. Таким образом, акцент смещается со стороны определения общей экономической эффективности внедрения автоматизированной информационной системы на предприятии в сторону выбора самого эффективного, или оптимального, проекта внедрения. Согласно классическому определению, эффективность исчисляется как некоторое соотношение затрат и результатов. Под эффективностью проекта внедрения информационной системы будем понимать отношение затрачиваемых ресурсов на внедрение к общему положительному результату от данного внедрения. 116

СПИ-НЭ-2003 Прежде чем, производить сравнительный анализ вариантов внедрения информационной системы на предприятии следует обозначить критерии оценки проектов внедрения информационных систем. Следует так же провести классификацию этих факторов и обозначить методы оценки каждой элементарной группы факторов. Рассмотрим факторы, влияющие на успешное завершение проекта внедрения информационной системы на предприятии. Наборы этих факторов можно распределить по группам: • внутренние условия предприятия; • внешнеэкономические факторы; • внедряемая информационная система; • сам процесс внедрения информационной системы на предприятии. Определив полную классификацию влияющих факторов, и обозначив методику их количественной или качественной оценки можно дать и общую оценку проекту внедрения информационной системы на предприятии. Оценив все возможные варианты внедрения информационной системы, уже можно выбрать наиболее эффективный проект внедрения. Разработав методику количественной оценки факторов влияющих на эффективность внедрения информационной системы можно определить эффект от конкретного внедрения. Проведение данного анализа поможет руководителю предприятия выбрать наиболее оптимальный, с точки зрения экономической отдачи, проект внедрения, определить состояние дел исполняемого проекта внедрения и скорректировать с учетом выявленных отклонений от оптимального проекта внедрения, оценить экономическую эффективность от завершенного внедрения информационной системы. Е.А.Солдатов, П.А.Медведев Разработка сервера доступа к данным контроллера на основе спецификации OPC Data Access [email protected] Ярко выраженными современными тенденциями развития программных и технических средств автоматизации являются все более интенсивная и разносторонняя их стандартизация и открытость программных и технических средств. Совместимость продуктов независимых поставщиков производится путем унификации их интерфейсов и позволяет вне зависимости от внутренних свойств и характеристик средства формировать его типовые связи с внешним миром. Одним из основных способов достижения открытости является использование стандартного интерфейса обмена данными в промышленных системах управления ОРС (OLE for Process Control), определяющего, в частности, механизм доступа к данным контроллера из любого приложения.

117

СПИ-НЭ-2003 Разработка сервера доступа к данным контроллеров на основе спецификации OPC является задачей важной и необходимой для продвижения микропроцессорных блоков аварийной защиты и сигнализации БАЗИС-3 и БАЗИС-4 на рынок средств автоматизации, поскольку только при наличии ОРС-сервера может быть обеспечено взаимодействие с любой перспективной SCADAпрограммой или иным программным комплексом, использующим компонентную объектную модель DCOM. Проведен анализ принципов построения современных автоматизированных систем управления технологическими процессами, особое внимание уделено стандарту ОРС, как средству интеграции компонентов автоматизированной системы управления технологическими процессами. Подробно рассмотрены спецификации стандарта OPC Data Access, структура OPC сервера доступа к данным и поддерживаемые интерфейсы. Такой подход позволил программно реализовать сервер доступа к данным, ориентированный на различные модификации контроллеров серии БАЗИС. Основные программные решения выполнены на базе современной компонентой архитектуры, разработана иерархия базовых классов, обеспечивающих взаимодействие с контроллерами, построена модель данных контроллеров БАЗИС в контексте иерархии адресного пространства. Разработанные программные средства зарегистрированы в государственном фонде алгоритмов и программ. А.В.Тупота, О.Я.Кравец Помехоустойчивое кодирование информации в конечных полях [email protected] Известно, что помехоустойчивость и скрытность являются двумя важнейшими составляющими помехозащищенности средств связи. Для обеспечения помехозащищенности эти функции можно использовать совместно и раздельно, однако существуют такие ситуации, когда при обеспечении информационной скрытности создаются адекватные условия, обеспечивающие помехоустойчивость средств связи. Эти условия создаются при помехоустойчивом кодировании информации в конечных полях. Для одновременного обеспечения информационной скрытности и помехоустойчивости используют две псевдослучайные последовательности символов конечного поля Fp . При этом одна из псевдослучайных последовательностей x является перебирающей последовательностью символов мультипликативной группы конечного поля Fp , формируется путём возведения в конечном поле Fp порождающих элементов в степень, а другая последовательность y формируется путём одновременного снятия информации с нескольких разрядов линейного регистра сдвига с обратной связью и является псевдослучайной последовательностью аддитивной группы конечного поля Fp ,а в качестве харак118

СПИ-НЭ-2003 теристики конечного поля выбирается число p=257, так как для воспроизведения мультимедийных данных современные вычислительные машины используют 256 символов. Использование двух последовательностей позволяет формировать в поле F257 функцию β для кодирования символа a исходного текста β≡αx+y(mod p) и функцию a декодирования символа β кодированного текста a≡(β+y*)x -1(mod p), где y*=p-y, x -1≡x p-2(mod p). Для проверки закодированного символа на четность к нему добавляется избыточный бит. В этом случае на приемной стоне может быть обнаружена одиночная ошибка в переданном сообщении. Для корректировки искаженного символа на передающей стороне формируется суммарный символ исходного текста C путем сложения в конечном поле Fp очередного символа исходного текста со всеми предыдущими символами исходного текста и, когда символ перебирающей последовательности принимает значение равное единицы, то символ суммарного исходного текста кодируется и передается по линии связи. На приемной стороне вычисляется расхождение r в суммарных символах переданного исходного текста C и вычисленного C0 и корректируется искаженный символ α0 по формуле a≡ α0+r (mod p), где r≡ C- C0 (mod p). При этом порождающий элемент перебирающей последовательности заменяется на сформированный суммарный символ исходного текста C. При рассмотренном подходе обеспечивается информационная скрытность при атаках на основе исходных и подобранных текстов и помехоустойчивость при активных вторжениях. А.А.Усков, С.В.Черкасов Алгоритм генерации нечетких продукционных правил [email protected] В настоящее время одной из перспективных концепций искусственного интеллекта является концепция, основанная на использовании систем с нечеткой логикой. Среди достоинств указанных систем одно из основных – это способность описывать условия и методы решения задач на языке близком к естественному. Однако системам с нечеткой логикой свойственен и определенный недостаток: набор нечетких правил, вид и параметры функций принадлежности, описывающих входные и выходные переменные системы, а также вид алгоритма нечеткого вывода выбирается субъективно экспертом-человеком, и они могут оказаться не вполне адекватными действительности [1]. Для устранения указанных недостатков был предложен аппарат искусственных нечетких (гибридных) нейронных сетей (ГНС) [2]. Гибридная нейронная сеть – это многослойная нейронная сеть, в которой слои выполняют функции элементов системы нечеткого вывода. Каждый из слоев данной нейронной сети характеризуется набором параметров, настройка 119

СПИ-НЭ-2003 которых производится как у обычных нейронных сетей, например, методом обратного распространения ошибок. Однако в случае, если набор постулируемых правил неадекватно описывает рассматриваемую задачу, никакой настройкой параметров ГНС добиться удовлетворительного результата не удается. Для указанного случая предложен дополняющий алгоритм генерации продукционных правил для системы нечеткого вывода [3]. Разработанный алгоритм имеет следующие преимущества по сравнению с известными: • возможность использовать в модели априорную информацию представленную в виде набора нечетких продукционных правил; • информация обрабатывается последовательно по мере поступления, что позволяет использовать дополняющий алгоритм в системах реального времени; • простота алгоритма вычислений. Список использованных источников 1. Прикладные нечеткие системы/ Под ред. Т.Тэрано, К.Асан, М.Сугэно. М.: Мир, 1993. 2. Jang R. ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference systems // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1993. № 23(3), P. 665–685. 3. Усков А.А., Черкасов С.В. Алгоритм эмуляции сложных динамических объектов. Смоленск. Деп. в ВИНИТИ РАН 05.07.2002. N 1247 – В2002. А.Н.Черепухин, Ю.А.Савинков, М.В.Локшин Проблемы разработки больших информационных систем [email protected] Общее развитие информационных технологий в конце 80-х – начале 90-х годов привело к качественным изменениям в условиях деятельности предприятий. В частности, к таким изменениям относятся обострение конкуренции, необходимость быстрого принятия решений в зависимости от положения на рынке, потеря для многих предприятий монопольного положения, общие финансовые сложности. В связи с этим резко возросла роль информационных технологий и систем, используемых на современных предприятиях, а также выявились многие недостатки применявшихся до сих пор подходов и методов. Практически полностью меняется парк вычислительной техники, на смену мэйнфреймам класса ЕС приходят рабочие станции и серверы, наиболее распространенные в прошлом иерархические и сетевые базы данных уступают место реляционным, каскадное проектирование и разработка программного обеспечения – процессом постоянной актуализации информационных систем.

120

СПИ-НЭ-2003 Одним из наиболее важных аспектов происходящих изменений является возникновение и повсеместное распространение информационных сетей, что, с одной стороны, резко увеличивает доступность информации для многих работников предприятия, а с другой – ужесточает требования к разрабатываемому программному обеспечению и системам управления базами данных (актуальность, время обращения, многопользовательские режимы и проч.). Если в 70– 80-е годы основой информационной системы предприятия являлся общий вычислительный центр, то в настоящее время на первое место выходят информационные сети как новый тип инфраструктуры. Мелкосерийная промышленность является, как правило, единичным производством, что определяет, во-первых, большие объемы как состава изделия, так и потока документов, связанных с производством, т.к. практически каждое изделие является уникальным, зависящим от конкретного заказчика. Кроме того, производство данного класса характеризуется также большими территориальными размерами, что обусловливает определенные требования к информационным сетям и взаимодействию в них серверов (почтовых, файловых, баз данных). Целью работы является разработка моделей, методов и инструментальных средств создания распределенных интегрированных систем и эффективной системы управления сверхбольшими базами данных, а также их использование в информационных сетях масштаба предприятия. Основными методами исследования являются использование реляционной алгебры, аппарата системного анализа, теории графов, а также различного программного обеспечения как инструмента решения данных задач. И.Н.Шумлин Необходимость создания информационной системы на рынке сахара [email protected] Основой российского рынка сахара является свеклосахарное производство, которое было и остается одной из крупнейших отраслей АПК. Однако, происходящие в последние два десятилетия на рынке сахара изменения привели к тому, что свеклосахарный комплекс России оказался по своему развитию отброшенным на несколько десятилетий назад. Подобные результаты явились следствием неразумной политики государства в области регулирования рынка сахара, а точнее ее полным отсутствием, на этапе становления рыночных отношений в стране. Единственной возможностью возрождения отечественного свеклосахарного комплекса является эффективное государственное регулирование рынка сахара. За последнее десятилетие государство неоднократно предпринимало попытки государственного регулирования рынка сахара, однако они так и не дали желаемого эффекта. Очевидно, что для эффективности государственного регу121

СПИ-НЭ-2003 лирования необходим точный расчет величины таможенной пошлины, размера квоты, уровня равновесной цены и других показателей конъюнктуры рынка. Учитывая, что на эти величины оказывают влияние огромное количество, для их расчета необходима информационная прозрачность рынка сахара, говорить о которой в России еще рано. Таким образом, для подъема отечественного свеклосахарного комплекса необходимо эффективное государственное регулирование, которое невозможно без информационной прозрачности рынка сахара. Информационная прозрачность, в свою очередь, требует создания информационной системы по сбору информации с разветвленной сетью (на уровне регионов, областей, районов), позволяющей получать ее в режиме реального времени, а так же разработки (или переработки существующей) методологии сбора и обработки информации. А.Г.Юрченко Концепция системы поддержки принятия решений по управлению экономической безопасностью предприятия [email protected] Актуальным направлением повышения качества управленческих решений в сфере экономической безопасности является применение современных информационных технологий. Одним из важных и практически не исследованных вопросов является компьютерная поддержка принятия решений по управлению экономической безопасностью (или хозяйственным риском) на объектовом уровне, т.е. на уровне крупного предприятия. Хозяйственный риск является неотъемлемым атрибутом экономических процессов. В основе управления им лежит концепция приемлемого риска. Экономическая безопасность предприятия – это состояние защищенности (в виде приемлемого уровня риска) его жизненно важных интересов от угроз нежелательного развития событий [1]. При управлении экономической безопасностью возникает целый ряд трудностей, например, учет сложного и комплексного взаимодействия факторов, влияющих на риск. В этих условиях целесообразно построение системы поддержки принятия решений [2] (далее – системы). Конечная цель создания системы – снижение уровня хозяйственного риска путем повышения оперативности и обоснованности принимаемых решений. Система должна решать следующие основные задачи: поиск, хранение, обновление и обработка необходимой и доступной информации; анализ динамики развития риска; анализ риска отдельного экономического решения; генерация альтернативных управляющих воздействий и их оценка; выработка рекомендаций в интересах лица, принимающего решения, на основании его предпочтений. Соответственно в системе должны быть реализованы следующие блоки: 1. База данных со средствами ввода, корректировки, поиска, сортировки и группировки информации о случаях риска, математических моделях, методах 122

СПИ-НЭ-2003 управления риском. Наполнение базы данных представляет собой отдельную задачу, решаемую для конкретного предприятия. 2. Блок генерации возможных альтернативных решений – управляющих воздействий. 3. Блок оценки решений по критериям, введенным пользователем. 4. Блок согласования решений (при необходимости). 5. Блок компьютерного анализа динамики развития ситуации до и после решения. 6. Блок обобщения аналитических процедур – выработки рекомендаций. Таковы основные аспекты управления экономической безопасностью предприятия с использованием системы поддержки принятия решений. В дальнейшем предполагается детализировать содержание блоков системы, уточнить ее функции и структуру программного обеспечения. Список использованных источников 1. Качалов Р.М. Управление хозяйственным риском. – М.: Наука, 2002. – 192 с. 2. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. – М.: СИНТЕГ, 1998. – 376 с. С.Л.Подвальный, Т.Г.Лихачева Проблемы преемственности в обучении информатике [email protected] Исследование проблемы преемственности в обучении информатике между школой, колледжем и вузом вызвало необходимость рассмотрения преемственности как философской категории и как одного из важнейших дидактических принципов, традиционное представление о котором формировалось в трудах выдающихся дидактов прошлого, рассматривающих преемственность как постепенность и последовательность усвоения знаний и формирования умений. В психологической литературе под преемственностью понимается определенная последовательность образовательно-воспитательной работы, когда в каждом последующем звене продолжается и закрепление и расширение, усложнение и углубление тех знаний, умений и навыков, которые составляли содержание учебной деятельности на предшествующем этапе. В настоящее время преемственность рассматривается как "системный дидактический феномен" (В.Э.Тамарин) и связывается с перспективностью обучения. Реализация преемственности - важнейшее условие построения целостной системы непрерывного образования. Проявляясь как закономерность процесса обучения, преемственность в обучении информатике может как положительно, так и отрицательно влиять на процесс формирования у учащихся знаний, умений и навыков. Целенаправлен123

СПИ-НЭ-2003 ное использование положительного влияния преемственности и нейтрализация отрицательного влияния составляют суть реализации принципа преемственности в обучении информатике учащихся в новых социально-экономических условиях. Для реализации принципа преемственности обучения информатике учащихся необходимо: • посредством логического анализа ранее изученного материала определить основу для формирования новых элементов знаний, умений и навыков; • Выяснить уровень усвоения учащимися знаний умений и навыков про предмету; • провести коррекцию содержания материала с учетом ранее усвоенных знаний, умений и навыков; • определить перспективы развития обучения информатике в школе, колледже и вузе.

124

СПИ-НЭ-2003 Авторский указатель Абричкина Г.Б. Абсатаров Р.А. Авилкина И.Н. Азизова Н.Г. Айдинян А.Р. Аксенов А.А. Асланов М.Т. Багиров А.Н. Баженов Р.И. Баллод Б.А. Белов А.А. Белоусов А.В. Бесько В.А. Биренбаум М.И. Блюмин С.Л. Бурковский В.Л. Буч О.В. Бушев А.Б. Винокуров С.А. Гвоздев А.В. Герасимов В.В. Герштейн В.М. Глекова Н.Л. Глотов А.И. Гончаров И.В. Гончарова М.В. Гребёнкина Е.В. Давидович М.Н. Данилова С.А. Дорошев Д.В. Дуничева О.В. Ефремов А.А. Жигульский К.В. Зимарин Г.И. Зубарев И.В. Иголкин С.Л. Ищенко Е.И. Качала В.В. Кильматов Т.Р. Китаев С.П. Клименко В.П.

60 40, 41, 87 4 61 88 89 5 6 7 35 8 91 42 9, 90 62, 93 40, 41 94 63, 64 95 112 10 61, 65, 66 10 47, 49 67, 68 67, 68 96 13 97 14 44 69 61, 65 41, 87 18 70 15 72 98 99 17

Клинаев Ю.В. Кобак В.Г. Ковалева И.Б. Корнеенко О.Е. Корниенко С.А. Королева Н.А. Корчагин Д.В. Косинец И.Э. Костенко С.М. Костра В.В. Котельников И.Л. Кравец Б.Б. Кравец О.Я. Крикуха М.А. Кубахов А.В. Кузнецов К.В. Лаврушина Е.Г. Лейзерович Я.Д. Леонов А.В. Лихачева Т.Г. Локшин М.В. Лукошин А.В. Львович Я.Е. Ляхов А.Л. Малафеев А.В. Мандрыкин А.В. Матасов А.С. Матушкин Н.Н. Мачтаков С.Г. Медведев П.А. Минасов Ш.М. Моисеенко Е.В. Мохова В.А. Мутафян М.И. Некрылов В.А. Немец С.Ю. Неприков А.А. Павлов В.А. Паршин А.В. Перов Е.В. Перова М.Б. 125

16 100 45 14 62 15 101 73 47, 49 45 108 47, 49, 51 42, 102, 118 105 102 18 19 21 74 123 120 106 9, 90 17 8, 22, 23 77 107 108 24 117 25 19 52, 54 52, 52 54 62 18 54 26 75 76

СПИ-НЭ-2003 Петров А.Б. Петрова Т.А. Пилипенко К.И. Питолин В.М. Поваляев А.Д. Подвальный Е.С. Подвальный С.Л. Поляков А.Н. Поташов А.Н. Пугачев К.А. Пустовойтов П.Е. Пущин М.Н. Райхель Н.Л. Рогозин К.И. Рогозина И.В. Руденко А.В. Ряховский Ю.Н. Савинков Ю.А. Савченко И.В. Санько В.М. Сараев П.В. Сбитнев А.В. Семешко А.В. Синева А.А. Соколов А.А. Солдатов Е.А. Соловьева Т.В. Солодовников В.И. Ставский Ю.В. Стасюк В.В. Суровцев О.И. Суханов В.Ф. Темнышов А.А. Терехов А.С. Трибунских О.А. Тупота А.В. Турлак В.В. Тюрина М.В. Усков А.А. Фалеев О.В. Фалеев С.В. Фейзиев В.Ш. Фишман Ю.С.

27, 110, 111 77 52 28 70 30, 31, 32 40, 102, 123 112 112 78 79 33 34 114 114 33 47, 49 120 7 76 115 80 81 34 116 117 35 28 13 98 56 62 95 55 24 118 53 51 119 56 56 5 17

Цуканов П.А. Чеботарев С.В. Чемыхин А.В. Черепухин А.Н. Черкасов С.В. Чуклеева О.А. Шабанов С.А. Шатурная О.С. Швайкова И.Н. Швайкова И.Н. Шевердина Е.В. Шмырин А.М. Шумлин И.Н. Шушков С.А. Эйниев М. Юрченко А.Г.

126

82, 83, 84 62 85 120 119 57 37 16 44 58 38 93 121 9, 90 38 122

СПИ-НЭ-2003 Содержание Введение ............................................................................................................ 3 1. Информационные технологии в образовании ...................................... 4 И.Н.Авилкина. К вопросу о становлении и развитии информационной компетентности преподавателя на основе информационных технологий............ 4 М.Т.Асланов, В.Ш.Фейзиев. Автоматизация процесса оповещения родителей об успеваемости учащихся с применением телекоммуникационных средств .......................................................................................................................... 5 А.Н.Багиров. Планирование процесса самооценки в Вузе: подходы и реализации.................................................................................................................... 6 Р.И.Баженов, И.В.Савченко. Технологический компонент лабораторного практикума по курсу «Технические и аудиовизуальные средства обучения» ..... 7 А.А.Белов, А.В.Малафеев. Когнитивное тестирование в рамках системы дистанционного обучения .......................................................................................... 8 М.И.Биренбаум, Я.Е.Львович, С.А.Шушков. Особенности входного потока в СМО "Управление образования Воронежской области" ........................ 9 В.В.Герасимов, Н.Л.Глекова. Об одном подходе к классификации способов воздействия на распределение ресурсов при мониторинге распределенных образовательных систем.............................................................. 10 М.Н.Давидович , Ю.В.Ставский. Программное обеспечение и применение компьютерного тестирования в образовании......................................................... 13 Д.В.Дорошев, О.Е.Корнеенко. Образовательные ресурсы Internet ........ 14 Е.И.Ищенко, Н.А.Королева. Специализированная автоматизированная обучающая система: компоненты и функции ........................................................ 15 Ю.В.Клинаев, О.С.Шатурная. Опыт Милликена в виртуальном физическом практикуме технического университета ........................................... 16 В.П.Клименко, А.Л.Ляхов, Ю.С.Фишман. Некоторые принципы создания программного обеспечения практических занятий по математике ..................... 17 К.В.Кузнецов, А.А.Неприков, И.В.Зубарев. Проблемы создания сайта системы открытого образования технического университета ............................. 18 Е.Г.Лаврушина, Е.В.Моисеенко. Развитие сетевого образования на базе ВГУЭС ........................................................................................................................ 19 Я.Д.Лейзерович. Решение задач офисного программирования в курсе «Информатика» в морском вузе как средство формирования командирских качеств будущих офицеров флота ........................................................................... 21 А.В.Малафеев. Применение СНИТ в рамках традиционных образовательных систем ........................................................................................... 22 А.В.Малафеев. Структурный анализ учебного материала в рамках системы дистанционного обучения......................................................................... 23

127

СПИ-НЭ-2003 С.Г.Мачтаков, О.А.Трибунских. Компьютерный класс как элемент распределенной информационной системы Вуза .................................................. 24 Ш.М.Минасов. Использование объектных баз данных для организации хранения учебно-методической информации в телекоммуникационных информационно-обучающих системах ................................................................... 25 А.В.Паршин. Телекоммуникационная видеосеть как средство повышения эффективности использования персональных ЭВМ в образовательном процессе........................................................................................ 26 А.Б.Петров. Развитие информационной инфраструктуры образования на основе технологии и стандартов открытых систем ............................................... 27 В.М.Питолин, В.И.Солодовников. Формирование структуры обучающей системы подготовки специалистов наземной космической связи ....................... 28 Е.С.Подвальный. Единая система дистанционного образования как составная часть единого информационно-образовательного пространства ....... 30 Е.С.Подвальный. Дистанционное обучение в образовательном процессе Вуза ............................................................................................................................. 31 Е.С.Подвальный. Электронный учебник и видеоконференции как составные части дистанционного обучения ........................................................... 32 М.Н.Пущин. Комплексный подход к представлению и оценке знаний.... 33 А.В.Руденко. Об экспертных системах в тренажерах для подготовки операторов морских подвижных объектов............................................................. 33 А.А.Синева, Н.Л.Райхель. Системодидактические характеристики учебной информации ............................................................................................... 34 Т.В.Соловьева, Б.А.Баллод. Автоматизированная информационная система контроля успеваемости студентов ............................................................ 35 С.А.Шабанов. Тестирующая система по дисциплине «Математическое программирование»................................................................................................... 37 Е.В.Шевердина. Компьютерный курс обучения численным методам оптимизации............................................................................................................... 38 М.Эйниев. Информационно-аналитическая система «Sessiya» в интранетсети Вуза..................................................................................................................... 38 2. Информационные и высокие технологии в медицине...................... 40 Р.А.Абсатаров, В.Л.Бурковский, С.Л.Подвальный. Формализованное описание основных структурных элементов при моделировании пациентопотоков многопрофильного лечебно-профилактического учреждения ........... 40 Р.А.Абсатаров, В.Л.Бурковский, Г.И.Зимарин. Оценка эффективности имитационных подходов к моделированию пациентопотоков в многопрофильном лечебно-профилактическом учреждении............................... 41 В.А.Бесько, О.Я.Кравец. Иерархическое нейросетевое моделирование профессиональной заболеваемости......................................................................... 42

128

СПИ-НЭ-2003 О.В.Дуничева, И.Н.Швайкова. Опыт разработки и внедрения программы «Регистр ХПН» в Новосибирской области............................................................. 44 И.Б.Ковалева. Применение программно-аппаратного комплекса оценки вариабельности ритма сердца для исследования вегетативных нарушений у женщин в постменопаузе.......................................................................................... 45 В.В.Костра. Использование возможностей пакета MS Oficce в программном обеспечении АРМ врача................................................................... 46 Б.Б.Кравец, С.М.Костенко, А.И.Глотов, Ю.Н.Ряховский. Адаптивное управление лечебно-диагноcтичеcким процессом у больных меланомой кожи ............................................................................................................................ 47 Б.Б.Кравец, С.М.Костенко, А.И.Глотов, Ю.Н.Ряховский. Компьютерный мониторинг заболеваемости меланомой кожи в Воронежской области ............. 49 Б.Б.Кравец, М.В.Тюрина. Результаты информационного мониторинга онкологических заболеваний детского населения................................................. 51 В.А.Мохова, М.И.Мутафян, К.И.Пилипенко. Повышение эффективности лечебно-диагностического процесса на основе статистической оценки метрических величин костных структур челюстей ............................................... 52 М.И.Мутафян, В.В.Турлак. Применение Internet-технологий к проблеме судебно-медицинской идентификации личности по фрагментам останков ....... 53 В.А.Павлов, В.А.Мохова, В.А.Некрылов. Автоматизация деятельности врача-стоматолога с использованием программно-аппаратного комплекса «КристаллДент»......................................................................................................... 54 А.С.Терехов. Задача планирования профилактических медицинских осмотров ..................................................................................................................... 55 С.В.Фалеев, О.И.Суровцев, О.В.Фалеев. Об одном способе интенсификации конвективного теплообмена в системе «человек-окружающая среда».......................................................................................................................... 56 О.А.Чуклеева. Построение систем поддержки принятия решений о выборе оптимальной схемы лечения пациента ...................................................... 57 И.Н.Швайкова. Модельное обеспечение автоматизированой диагностической системы «АРМ детского невропатолога»................................. 58 3. Информатизация в экономике и юриспруденции.............................. 60 Г.Б.Абричкина. Структура скоринг-модели анализа кредитных рисков.. 60 Н.Г.Азизова, В.М.Герштейн, К.В.Жигульский. Моделирование транзакционных процессов предприятия ............................................................... 61 С.Л.Блюмин, С.А.Корниенко, С.Ю.Немец, В.Ф.Суханов, С.В.Чеботарев. Характеристики временных рядов и подходов к прогнозированию при анализе «кредитных историй»................................................................................................ 62 А.Б.Бушев. Информационные ресурсы Интернет и источники права ...... 63 А.Б.Бушев. Информационные ресурсы и международное право .............. 64

129

СПИ-НЭ-2003 В.М.Герштейн, К.В.Жигульский. Моделирование управленческих процессов предприятия............................................................................................. 65 В.М.Герштейн. Концептуальная модель предприятия как объекта управления ................................................................................................................. 66 И.В.Гончаров, М.В.Гончарова. Проблематика типовых проектов информационных систем в экономических предметных областях (бухгалтерские, банковские) .................................................................................... 67 И.В.Гончаров, М.В.Гончарова. Роль и место Web – технологий в экономической среде предприятия.......................................................................... 68 А.А.Ефремов. Использование информационных технологий для раскрытия информации на рынке ценных бумаг: федеральный и региональный аспекты ....................................................................................................................... 69 С.Л.Иголкин, А.Д.Поваляев. Мониторинговые исследования в организационно-экономических системах ............................................................. 70 В.В.Качала. Знания в консалтинговой фирме.............................................. 72 И.Э.Косинец. Информационные технологии и правовая реформа ........... 73 А.В.Леонов. Анализ движения товара на местном складе магазина......... 74 Е.В.Перов. Оценка теневой продукции на предприятиях .......................... 75 М.Б.Перова, В.М.Санько. Обоснование оптимального уровня рентабельности услуг по передаче электроэнергии .............................................. 76 Т.А.Петрова, А.В.Мандрыкин. Информационные технологии в управлении персоналом ............................................................................................ 77 К.А.Пугачев. Моделирование эффективности толлинга при заданных ограничениях.............................................................................................................. 78 П.Е.Пустовойтов. Управление запасами товаров в условиях случайного массового спроса ....................................................................................................... 79 А.В.Сбитнев. Проблемы разработки методологии реинжиниринга малых предприятий России .................................................................................................. 80 А.В.Семешко. Информационные технологии в управлении финансами холдинговой компании ............................................................................................. 81 П.А.Цуканов. Задачи адаптации корпоративной банковской информационной системы к условиям работы региональных филиалов ........... 82 П.А.Цуканов. Информационная система формирования отчетности филиала банка ............................................................................................................ 83 П.А.Цуканов. Особенности разработки информационной системы филиала кредитной организации ............................................................................. 84 А.В.Чемыхин. Принципы построения информационно-аналитической системы коммерческого банка ................................................................................. 85 4. Информатизация управления ................................................................ 87 Р.А.Абсатаров, Г.И.Зимарин. Проблемы эффективного управления многопрофильными лечебно-профилактическими учреждениями ..................... 87 130

СПИ-НЭ-2003 А.Р.Айдинян. Использование пакета Simulink для синтеза алгоритмов управления ................................................................................................................. 88 А.А.Аксенов. Модель данных для разработки виртуальных представительств ....................................................................................................... 89 М.И.Биренбаум, Я.Е.Львович, С.А.Шушков. Программирование логарифмических и экспоненциальных зависимостей.......................................... 90 А.В.Белоусов. Методология построения систем распределенного проектирования.......................................................................................................... 91 С.Л.Блюмин, А.М.Шмырин. Нечеткие окрестностные системы: модельный пример .................................................................................................... 93 О.В.Буч. К вопросу об информационном обеспечении процессов в организации................................................................................................................ 94 С.А.Винокуров, А.А.Темнышов. Алгоритм разработки систем обеспечения безопасности........................................................................................ 95 Е.В.Гребёнкина. Актуальность построения наблюдателя на основе искусственных нейронных сетей ............................................................................. 96 С.А.Данилова. Оценка качества информационно-измерительных систем на основе нечетких множеств .................................................................................. 97 Т.Р.Кильматов, В.В.Стасюк. Временной фактор запаздывания в динамических моделях соперничества ................................................................... 98 С.П.Китаев. Система оптимизации контактного графика дискретного циклического производства...................................................................................... 99 В.Г.Кобак. Уменьшение времени работы точного алгоритма при решении задачи о камнях........................................................................................................ 100 Д.В.Корчагин. Пути совершенствования математических моделей экологического мониторинга ................................................................................. 101 О.Я.Кравец, А.В.Кубахов, С.Л.Подвальный. Модель управления системой сотовой связи ........................................................................................................... 102 М.А.Крикуха. Алгоритм построения изолиний для областей сложных конфигураций .......................................................................................................... 105 А.В.Лукошин. Автоматизация системы поддержки принятия управленческих решений........................................................................................ 106 А.С.Матасов. Алгоритмы оптимизации систем принятия решений ....... 107 Н.Н.Матушкин, И.Л.Котельников. Аппаратно-ориентированный способ определения неординарности двоичного вектора ............................................... 108 А.Б.Петров. Создание сложных систем с предсказуемым поведением в условиях нештатной ситуации ............................................................................... 110 А.Б.Петров. Функциональная стандартизация как основа создания сложных систем с предсказуемым поведением в условиях нештатной ситуации ................................................................................................................... 111 А.Н.Поляков. Принятие решений в нечетких условиях ........................... 112 А.Н.Поташов, А.В.Гвоздев. Разработка автоматизированной системы ведения организационного процесса..................................................................... 112 131

СПИ-НЭ-2003 К.И.Рогозин, И.В.Рогозина. К вопросу о создании креативных компьютерных инструментов ................................................................................ 114 П.В.Сараев. Функционалаьное наполнение программного комплекса для нейросетевого моделирования ............................................................................... 115 А.А.Соколов. Оценка эффективности процессов внедрения информационных систем управления предприятием.......................................... 116 Е.А.Солдатов, П.А.Медведев. Разработка сервера доступа к данным контроллера на основе спецификации OPC Data Access .................................... 117 А.В.Тупота, О.Я.Кравец. Помехоустойчивое кодирование информации в конечных полях ....................................................................................................... 118 А.А.Усков, С.В.Черкасов. Алгоритм генерации нечетких продукционных правил ....................................................................................................................... 119 А.Н.Черепухин, Ю.А.Савинков, М.В.Локшин. Проблемы разработки больших информационных систем........................................................................ 120 И.Н.Шумлин. Необходимость создания информационной системы на рынке сахара ............................................................................................................ 121 А.Г.Юрченко. Концепция системы поддержки принятия решений по управлению экономической безопасностью предприятия ................................. 122 С.Л.Подвальный, Т.Г.Лихачева. Проблемы преемственности в обучении информатике………………………………………………………………………123 Авторский указатель.................................................................................. 125

Научное издание Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике Сборник трудов. Выпуск 8 Изд. лиц. ЛР №010023 от 05.11.1996 г. Подписано в печать 30.12.2002 г. Формат 16×84 1 . Бумага офсетная. 16

Печать трафаретная. Гарнитура «Таймс». Усл. печ. л. 8,25. Уч.-изд. л. 8,2. Заказ №48. Тираж 500. ГУП Центрально-Черноземное книжное издательство 394053, Россия, г. Воронеж, ул. Лизюкова, 2 Отпечатано ИП Поворознюк П.В. г. Воронеж, ул. Заполярная, д. 1а

132