Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Методология и экономико-математический инструментарий организационного управления учебным процессом в высшей школе тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	доктор экономических наук
Автор	Спешилова, Наталья Викторовна
Место защиты	Оренбург
Год	2006
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Методология и экономико-математический инструментарий организационного управления учебным процессом в высшей школе"

На правах рукописи

Спешилова Наталья Викторовна

МЕТОДОЛОГИЯ И ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ В ВЫСШЕЙ ШКОЛЕ

Специальность 08.00.13 Ч Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук

Оренбург-2006

Работа выпонена в Федеральном Государственном образовательном учреждении Оренбургский государственный аграрный университет

Научный консультант: доктор экономических наук, профессор,

заслуженный работник высшей школы РФ Дегтярева Т.Д.

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Афоничкин А.И.

доктор экономических наук, профессор Лагоша Б. А.

доктор экономических наук Юрасов A.B.

Ведущая организация: Московский государственный университет

экономики, статистики и информатики

Защита состоится л с/сЭ/^Л- 2006 года в часов на

заседании диссертационного совета ДМ212.215.01 при Самарском государственном аэрокосмическом университете по адресу: 443086, Московское шоссе, 34, аудитория №209.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан л /У 2006г.

Ученый секретарь диссертационного совета к.э.н., доцент ^T/bsfL М.Г. Сорокина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Возрастание роли системы образования рассматривается в контексте формирования стратегического ресурса, способного осваивать наукоемкие технологии, внедрять инновации, влиять на повышение качества жизни и стабильность общества в целом, способствовать конкурентоспособности российской экономики.

Образование стали относить к приоритетной отрасли народного хозяйства, которая по своей сути достаточно специфична. Она удовлетворяет потребности общества в образовательных услугах и занята подготовкой кадров для экономики страны. Структурным звеном отрасли образования выступает образовательное учреждение Ч в частности высшее учебное заведение, которое одновременно является и элементом рыночной экономики. В последние годы наблюдается усложнение организационной структуры вузов. Многогранностью характеризуются протекающие в них процессы. Все это сказывается на управлении вузом и непосредственно на процессе обучения. Производство образовательных услуг выступает в виде потребительского производства в форме деятельности. Образовательная услуга в условиях рынка становится товаром и по своей сути является процессом производства высококвалифицированных кадров. Новая расстановка акцентов позволяет рассматривать систему образования в целом (и вуз в частности) как сложную экономическую систему. В данном контексте с позиций разработки новых подходов к управлению процессом подготовки специалистов, проблема остается не достаточно проработанной и требует пристального внимания.

Для развития экономики по инновационному пути нужен подход к формированию специалиста как к штучному товару. В настоящее время совершенно очевидно, что прежняя организация учебного процесса в вузах пришла в противоречие с жизнью и сдерживает индивидуальное развитие обучаемых, а значит и общую эффективность процесса обучения в целом. Новые задачи высшей школы, ее непрерывное развитие предъявляют к учебному процессу возрастающие требования, к которым можно отнести, с одной стороны, требования к совершенствованию содержания, форм и методов, а с другой Ч к его рациональной организации и управлению. Значительное увеличение в настоящее время количества обучаемых, не

лучшим образом сказывается на качестве выпускаемых специалистов. Стандартные групповые методы передачи и освоения знаний оказываются сегодня малоэффективными для повышения качества и объема образовательной деятельности. Все чаще образовательные услуги становятся платными. Расширяется их спектр, в том числе в соответствии со спросом на получение сертификатов о повышении квалификации или углубленной специализации. При этом формируются наборы малокомплектных групп, организация обучения в которых подразумевает допонительные временные затраты со стороны профессорско-преподавательского состава. Ситуация разрешается за счет объед1шения нескольких направлений обучающихся по ряду дисциплин, что требует разработки эффективного механизма для подбора предметов, времени и комплектации групп с целью достижения высокого уровня обученности и рационального использования ресурсов.

Присоединение России к Болонской конвенции также накладывает существенные отпечатки на процессы модернизации отечественного высшего образования. Однако неоспоримо преимущество российского образования в области фундаментальности базовых основ. Поэтому осуществление модернизации дожно тонко улавливать современные тенденции и не потерять при этом достойных аспектов, показавших свою жизнеспособность и, кроме того, учитывать нюансы, сформированные под влиянием особенностей менталитета людей, населяющих страну.

Большинство научных разработок в области повышения эффективности и качества процесса обучения на современном этапе не нацелено на комплексное решение проблемы, теоретические и методологические аспекты которой также разработаны недостаточно. Отсутствие в их осноге процесса оптимизации с использованием математического инструментария только усугубляет положение.

Все это показывает острую актуальность диссертационного исследования, связанного с решением проблемы повышения эффективности и качества подготовки высококвалифицированных кадров, являющихся одним из основополагающих звеньев экономического развития страны по инновационному пути.

Состояние изученности проблемы. Формирование новых взглядов на организацию и управление высшим учебным заведением, функционирующим в условиях многоукладной экономики, отражено в работах И.Г. Акперова, А.Л. Гаврикова, В.П. Ковалевского, И. Майбурова, Д.А. Новикова, А.Н. Тихонова, Д.И. Чупрунова

и др. Результаты исследований в области экономики образования нашли отражение в трудах С.А. Белякова, Ю.С. Васильева, В.В. Глухова, В.И. Егоршина, И.Н. Мочанова, В.П. Щетинина и др. В сфере изучения качества учебного процесса существенными являются предложения НТ. Багаутдиновой, А.И. Субетто, В.В. Чекмарева и др.

Важнейшим направлением интенсификации учебного процесса является индивидуализация обучения, способствующая развитию творческих способностей будущих специалистов. Как отмечал С.й. Архангельский, для того чтобы система обучения действительно была рациональной, необходимо, чтобы в ее организации были заложены средства предвидения оптимальных путей ее функционирования и развития, с учетом сложных, противоречивых ситуаций и возможностей их разрешения. Кроме того, повышение эффективности процесса обучения тесно связано с внедрением в него новых гибких технологий, как самого обучения, так и его организации.

В процессе исследования изучались работы в области управления системами обучения (JI.C. Гребнев, АЛ. Савельев и др.), по организации и совершенствованию учебного процесса в вузах (А.Л. Гавриков, В.М. Монахов, В.Е. Шукшунов и др.), по методам оптимального планирования научно-экспериментальных исследований (С.И. Архангельский, В.И. Михеев и др.). Проведение структурных изменений подразумевает широкое внедрение в практику обучения принципиально новых методов, основанных на применении современных информационных технологий (B.C. Аванесов, J1.B. Стрикелева и др.). В область формализации и экономико-математического моделирования в образовании существенный вклад внесли В.П. Беспалько, Б.С. Герщунский, М.И. Грабарь, Т.Д. Дегтярева, К. Ингенкамп, Л.К. Ительсон, Б.А. Лагоша, Н.М. Розенберг и др.

Достижение положительного результата осуществления всякого рода реформ возможно в том случае, если объект охвачен воздействием как снаружи, так и изнутри. Модернизация высшего образования в России требует обязательного соприкосновения и даже взаимопроникновения сил приложения векторов преобразований верхнего (правительственные реформы, изменение управляющих и организационных структур образовательных учреждений и пр.) и нижнего (организация учебного процесса; формы, методы, методики обучения и пр.) уровней. Процессы, протекающие в данной плоскости, весьма широки, однако в таком ракурсе с системным взаимодействием компонент проблема подготовки высококвалифициро-

ванных кадров не проработана и требует многоаспектного решения с использованием экономико-математического инструментария.

Цель исследования. Исследование и разработка методологии и экономико-математического инструментария организационного управления учебным процессом в высшей школе, с учетом мотивационной индивидуализации обучения, направленного на повышение эффективности и качества подготовки специалистов высшей квалификации.

Для достижения указанной цели сформулированы следующие задачи:

- анализ современного состояния, основных тенденций и перспектив развития высшей школы в условиях современной экономики;

-анализ зарубежного и отечественного опыта в организации и управлении учебным процессом в вузе, выявление возможностей, позволяющих повысить эффективность обучения;

- разработка методологии организационного управления учебным процессом в вузе на базе инноваций, которая содержит принципы, подходы, методы и способствует увеличению доли выпускников высокой квалификации;

-разработка: концепции обеспечения индивидуализации обучения, усиливающей мотнвационные аспекты, использующей информационную технологию, направленную на повышение роли самообучения; схем реализации организационного управления на разных уровнях охвата Ч предмет, совокупность дисциплин на потоке, вуз в целом;

- исследование подходов к выявлению зависимостей между факторами и методов экономико-математического моделирования, выбор наиболее приемлемых из них для использования б контексте достижения поставленной цели;

-разработка комплекса взаимосвязанных математических моделей, содержащих формализованные факторы индивидуально-личностных параметров студентов, отражающих специфику их воздействия на итоговый уровень обучения и наделенных функциями прогностического характера, способствующими выработке оптимальных управленческих решений по координации управления учебным процессом;

- создание методики формирования интегрированных блоков учебных дисциплин в рамках проблемы разработки междисциплинарных комплексов с использованием полученных прикладных эконометрических моделей;

-развитие математического аппарата методов теории принятия решений для оптимального подбора времени обучения с учетом индивидуально-личностных особенностей студентов и ограничений, определяемых государственными образовательными стандартами и требованиями к организации учебного процесса в вузе;

-осуществление мониторинга усвоения студентами учебного материала: разработка агоритма; создание на его основе информационной технологии организации и проведения контроля и самоконтроля за усвоением знаний, позволяющей ранжировать студентов по степени обученности; напонение базы данных тестовым материалом, отвечающим научным принципам; внедрение программного продукта в учебный процесс;

- апробация и оценка эффективности внедрения в высших учебных заведениях. Объектом исследования являются высшие учебные заведения, рассматриваемые как экономические системы отрасли образования и элементы рыночной экономики.

Предметом исследования являются методы и средства управления учебным процессом в вузе.

Методологическую и теоретическую основу исследования составили труды отечественных и зарубежных ученых, касающиеся теории управления организационными, экономическими системами и моделирования принятия решений (A.B. Андрейчиков, О.Н. Ацдрейчикова, Т.Д. Дегтярева, Л. Заде, В.Ф. Кротов, Б.А. Лагоша и др.), теории измерений, экономико-математического моделирования, математической статистики и ее приложений в социологических, психологических и педагогических исследованиях (И.Г. Венецкий, Е.С. Вентцель, Дж. Гласс, Дж. Стенли, И.Н. Дрогсбыцкий, Д.А. Новиков, И.И. НурминскиП и др.). Использовались также научные труды в области управления высшей школой, ее модернизации и развития в современных экономических условиях (Л.И. Абакин, В.А. Садовничий и др.).

Научная новизна заключается в теоретическом обобщении и решении крупной научной проблемы создания методологии организационного управления в высшей школе на основе применения экономико-математических методов и современных информационных технологий (на примере экономических специальностей).

Новые научные результаты, полученные в процессе исследования, состоят в следующем.

- разработана методология организационного управления учебным процессом в вузе, реализованная посредством функций управления экономическими объектами, допоняющая, но не нарушающая традиционную иерархию управления, базирующаяся на инновационном подходе, включающем: планирование обучения на базе перераспределения временного ресурса; формирование групп студентов на основе мобильности с учетом индивидуально-личностных характеристик;

- сформулирована концепция совершенствования управления учебным процессом с внедрением новых информационных технологий, использующих сочетание интеграции и дифференциации за счет реализации индивидуального подхода на базе формирования однородных групп за счет выявления особенностей каждого отдельно взятого студента;

- создан экономико-математический инструментарий инновационной технологии организационного управления учебным процессом, включающий методики, агоритмы и комплекс взаимосвязанных прикладных моделей обучения (обладающих прогностическими свойствами), в совокупности обеспечивающие выбор и принятие оптимальных управленческих решений, направленных на достижение максимально возможного результата;

- создана методика формирования взаимосвязанных дисциплин с использованием разработанных кодовых картограмм, включающих широкий спектр факторов нормативно-организационного характера, что позволяет за счет сравнения кодовых картограмм дисциплин и студентов осуществлять многоаспектное согласование внешних управляющих воздействий и самоуправления обучением;

- для научного обоснования выбора предметов разработаны математические предпосыки использования теории нечетких множеств на уровне формализации и решения задачи формирования интегрированного блока дисциплин;

- с целью оптимального планирования временного ресурса для установленных категорий студентов, впервые применен метод морфологического синтеза с введением допонительных многомерных ограничений, отражающих требования Государственного образовательного стандарта;

- созданы агоритмы формирования тестовых заданий по темам, видам, в том числе в фасетной форме, и уровню трудности, агоритмы аналитической обработки и хранения статистической информации, проверки тестообразующих свойств (ва-

лидности, надежности, дифференцирующей способности и пр.), ранжирования студентов внутри группы и на курсе;

- разработана информационная технология организации мониторинга успеваемости и самоконтроля знаний (сетевая версия); для профессорско-преподавательского состава создано встроенное гипертекстовое электронное пособие по формированию тестов, отвечающих научным принципам, с модифицированной совокупностью показателей и способов их расчета с учетом накопления статистической информации.

Практическая значимость работы заключается в новых возможностях, реализуемых при организации управления учебным процессом в вузе, способствующих повышению эффективности и качества подготовки высококвалифицированных специалистов. Элементы предложенной технологии могут использоваться как базовые при различных формах организации обучения студентов.

Разработанная методика и инструментарий создания междисциплинарных комплексов могут служить той основой, на которой в любом вузе можно с успехом и в короткие сроки осуществить работу по формированию интегрированных блоков учебных дисциплин.

Созданные программные продукты официально зарегистрированы (на что имеются соответствующие документы Роспатент и ОФАП) и внедрены в учебный процесс. Их использование позволяет активизировать самостоятельную работу студента с учетом индивидуализации, а заложенная в них теоретическая база поностью соответствует Государственному образовательному стандарту высшего профессионального образования по экономическому направлению подготовки специалистов.

Диссертационная работа выпонялась в рамках темы: Исследование, анализ, проектирование и оценка эффективности управления организационными системами (государственный регистрационный номер 01.2.00.105537).

Апробация работы. Основные теоретические и прикладные результаты диссертационной работы докладывались на конференциях, в числе которых: II Международная научно-практическая конференция Проблемы социально-экономической устойчивости региона (г.Пенза, 2005г.), III Международная научно-практическая конференция Фундаментальные и прикладные исследования в системе образования (г.Тамбов, 2005г.), XII Международная научно-методическая конференция Высокие интелектуальные технологии образования и науки (г.Санкт-

Петербург, 2005г.), V, VI, VIII Международные научно-практические конференции НАЭКОР (г.Москва, 2001г., 2002г., 2004г.), Международная научно-практическая конференция Актуальные проблемы процесса обучения: модернизация аграрного образования (г.Саратов, 2004г.), Международная научно-практическая конференция Экономико-математические методы и информационные технологии в анализе и моделировании рыночных процессов (г.Киров, 2004г.), Всероссийская научно-практическая конференция Университет как стратегический партнер в решении социально-экономических проблем субъектов федерации, федеральных округов и государства (г.Ульяновск, 2004г.), Всероссийские научно-практические конференции (г.Оренбург, 2005 - 2002г.г.), Региональная научно-практическая конференция Экономические проблемы развития рыночных отношений (г.Оренбург, 2002г.), Международная юбилейная научно-практическая конференция, посвященная 30-летию Оренбургского государственного университета Учебная, научно-производственная и инновационная деятельность высшей школы в современных условиях (г.Оренбург, 2001г.), Международная научно-практическая конференция Экономическая наука на пороге XXI века (г.Оренбург, 2001г.), Российский научный симпозиум Математическое и компьютерное моделирование социально-экономических процессов (г.Нарофоминск, 2000г.), Международная научно-практическая конференция Инновационные процессы в образовании, науке и экономике России на пороге XXI века (г.Оренбург, 1998г.).

Многие положения диссертации используются в учебном процессе ФГОУ ВПО ОГАУ и ГОУ ВПО ОГУ. Поблочные элементы организационного управления обучением на базе инновационной технологии применялись в ГОУ ВПО ОГиМ и УрАГС. Разработанные и внедренные в учебный процесс программные продукты способствуют повышению научного уровня статистического учета успеваемости и позволяют своевременно выбирать необходимый набор управляющих воздействий с целью повышения эффективности и качества обучения.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 64 работы общим объемом более 60 печатных листов, в том числе три монографии; кроме того, четыре учебно-практических пособия и пять официально зарегистрированных программных продуктов.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы (276 наименований) и десяти приложений. Основное содержание изложено на 355 страницах и включает 27 таблиц, 55 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, сформулированы цель и задачи, выбраны объект и предмет, определены методические и теоретические основы исследования, раскрыты научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе обоснован экономический подход к сущности управления учебным процессом в вузе. Выстроены методологические основы организационного управления. Проанализирована проблема подготовки высококвалифицированных кадров в структуре модернизации системы высшего образования. Определены направления решения задач исследования.

Система образования рассматривается как отрасль экономики, в виде совокупности предприятий (учебных заведений), обладающих общностью удовлетворяемых потребностей и целей по производству специалистов посредству предоставления образовательных услуг для населения, в соответствии с требованиями общества. В центре образовательной системы находится высшее учебное заведение, являющееся структурным звеном отрасли и сложной экономической системой. Вуз обеспечивает функционирование элементов рынка услугами, не создавая при этом материальных ценностей и, в тоже время, сам является производителем и потребителем. Эта двоякая сущность определяет роль вуза как одного из элементов рыночной экономики (в частности экономики региона), образующего и поддерживающего рыночные отношения. Вуз, занимаясь производством кадров посредству организации процесса обучения, обеспечивает необходимый базовый потенциал человеческого капитала общества.

Сегодня необходимо четко и грамотно управлять учебным процессом в вузе в составе нового экономического механизма управления учебным заведением. Для этого предлагаем оперировать функциями управления объектами (студентами Ч как отдельно, так и в составе групп) как активными элементами с позиции менеджмента, согласно решения следующих задач: определение начального состояния системы, состоящей из объектов управления; планирование учебного процесса с целью максимизации выходных показателей (в виде совокупности знаний, умений и навыков); организация непосредственно процесса обучения; осуществление мотивации и контроля. Оперативное и текущее управление строятся на основе сравнения

достигнутых результатов с целями на выделенных этапах посредством мониторинга. Предлагаемая инновационная технология организационного управления учебным процессом (ИТОУ) в вузе представляет собой совокупность взаимосвязанных подсистем, базируется на информационных технологиях, реализует концепцию индивидуализации обучения и позволяет осуществлять оптимальный подбор ресурса Ч времени на освоение преподаваемого материала на максимально возможном уровне, исходя из индивидуально-личностных особенностей студентов.

Осуществляемый в работе подход к высшим учебным заведениям как к организационным системам, дает возможность проводить анализ их функционирования и развития на базе системного анализа, использовать аппарат, включающий экономико-математические методы и инструментальные средства. Причем, так как достижение конечной цели обучения в вузе осуществляется через достижение множества промежуточных целей, то ИТОУ дожна быть многоуровневой. На рисунке 1 отражены основные взаимосвязанные этапы (блоки по диагонали) ее создания и внедренЩ. Сформулированы основные работы, которые осуществляются на этих стадиях с точки зрения аналитической (правосторонние блоки) и практической (левосторонние блоки) доминанты. В работе выделены: принципы, заложенные в основу ИТОУ; методы, выступающие как инструмент реализации принципов.

На основе анализа научной литературы заключено следующее: при модернизации высшей школы в России важно сочетать богатый опыт нашей страны в области классического фундаментального образования с возможностями новых образовательных технологий; отсутствует единая научно-обоснованной система показателей качества подготовки студентов и непосредственно самого процесса обучения; имеется лишь единичный опыт решения задачи оптимизации управления процессом обучения с использованием новых подходов к формам и методам организации учебной, самостоятельной или научной работы студентов. Большая часть моделей касается управления всем образовательным учреждением и практически не уделяется внимание комплексному управлению компонентами учебного процесса и образовательной деятельностью студента как индивида. Этим и обоснован наш выбор при расстановке акцентов в выстраиваемом исследовании.

Рассматривая вуз как совокупность подсистем и объединяя внутри них функционально взаимосвязанные виды деятельности, выделяют ряд направлений,

Проблема повышения эффективности и качества подготовки специалистов в вузах

Анализ состояния и формирование целей и задач организационного управления в высшей школе

Анализ особенностей современного экономического развития страны и определение места высшей школы в структуре происходящих инновационных процессов

Анализ подходов к рассмотрению системы образования и вуза с позиций экономики

Анализ тенденций в области модернизации высшего образования в России

4,ишз сложившейся ситуации в области определения качества образования _ _

Основные цели и задачи, |//оправленные на решение роблемы

Ьормулировка концепции исследования

Определение направлений повышения эффектишюстн и качества процесса производства специалистов

4нализ путей повышения эффективности и качества процесса обучения Анализ существующих форм организации учебного процесса

Анализ организации и проведения проверки знаний студентов на базе тестового контроля Анализ технологий обеспечения системы управления процессом обучения на основе информатизации

формирование основ обеспечения иидивидуачизации обучения в вузе Разработка теоретических моделе й итогового усвоения знаний Обоснованный выбор критериев, варьирование которых влияет на эффективность и качество обучения

IПостроение стратегии управлении учебным процессом по инновационной техно-тогии, выработка функциональных >бязанностей лиц аппарата управления Создание экономико-математического инструментария, методики и агоритма реализации технологии

Формулировка особенностей и специфики реализации разработки при внедрении Iна разные уровни учебного процесса и применительно к разным совокупностям утудентов

Разработка агоритмов и создание автоматизированной информационной тех-

Разработка инновационной технологии организационного управления учебным процессом, реализующей перераспределение временного ресурса и учитывающей индивидуально-личностные характеристики студентов

Анализ моделей усвоения нового мате-\ пиала

Аначиз существующих математических моделей обучения Анализ и выявление концептуальных основ обеспечения дифференцированного подхода к обучению в высшей

Л1Формирование комплекса взаимосвязанных моделей усвоения знаний Коздание многофакторной индтийуалъно-личностной модели итога обучения ^Разработка интегрированных блоков учебных дисциплин

1- методика <рормирования структуры езаимосвязей [-математическое обеспечение

Разработка математического инструментария оптимального распределения ресур-я для выбора траектории управления обучением

Создание математических моделей, выбор и адаптация экономико-математического инструментария для решения задач, возникающих при управлении обучением в рамках технологии

Анализ факторов, влияющих на обучение Выбор методов и средствЩ Диагностирования и фор- Г мализации

'нализ задач и методов пеории принятия решений^*

Системное математическое моделирование ЩВнедрение на уровне предмета и практическая реализация на междисциплинарном уровне

ЩОпределенис эффективности и ка'< естча обучения при организации учебного процесса па инновационной технологии

инновацитной технологии

Рисунок 1 - Основные этапы создания и внедрения системы организационного управления в вузе на основе

инновационной технологии

Практическая реализация инновационной технологии организационного _управления

каждое из которых подразумевает то или иное управление. В подсистеме учебной деятельности осуществляется управление учебным процессом, которое дожно производиться в соответствии с целями обучения. Поступательное и многоэтапное движение подготовки специалиста будем осуществлять в направлении вектора максимизации выходных показателей (знаний, умений и навыков студентов на различных этапах обучения в качестве суммарного вклада в итоговую подготовку) под целым рядом управляющих воздействий, выбираемых на основе текущих оперативных мониторинговых исследований с применением экономико-математического моделирования (через построение комплекса взаимосвязанных моделей) и современных информационных технологий. Тогда, состояние системы, в роли которой выступает совокупность обучаемых, может быть в любой момент времени определено вектором .у, с координатами, характеризующими начальный совокупный уровень знаний и навыков, зависящими от индивидуально-личностных характеристик каждого отдельного студента. Кроме того, по входящим в нее элементам это открытая система. Тогда:

л-(Уь^г. ХХ),

где 5 Ч пространство состояний системы.

Так как система изменяется во времени, то ее поведение можно описать последовательностью состояний:

Изменение состояния системы в процессе обучения проходит под влиянием управляющих воздействий (и) посредством: диагностирования состояния (О/); планирования (РЬ~) в рамках текущего финансирования исходя из общих затрат ни обучение в вузе (2), с учетом регулировки и распределения временного потенциала (отведенного учебным планом (7),)) между группами (А) на потоке, выбора дисциплин (Р) и пр.; организации учебного процесса (ОЯ)~, мотивации (МО) и контроля {КО). То есть каждая координата вектора и зависит от )/, Р1А2, ГА, Р, ...), ОЯ, МО, КО, причем 0 < Ть < Т^-шн.. При этом:

л = (иь "2, Л),

Так как и также является функцией времени, то:

K(0=(лl(0"2(0, -,иШ

Пару функций т = (s(i), м(г)) назовем процессом. Модель дискретной управляемой системы имеет вид:

sit + 1) = a(f, s(t), u[t)\

mef = 0,1,..., T- 1.

Так как в начальный момент t = 0 состояние j(0) = s0 известно, то (1) = а'(0, s0, м(0)). Продожая этот процесс, через Т шагов получим последнее искомое значение i(7). Для задач оптимизации многошаговых процессов в дискретных системах Функционал имеет вид:

^<5 v,a(t),uytj)-r г {b^i J).

Результатом обучения будем считать на каждом этапе достижение максимизации выходных показателей (с учетом имеющихся ограничений) с целью подготовки высококвалифицированных специалистов. Тогда необходимо определить оптимальный процесс т = (s(t), й(0). чтобы F(x) Ч> шах F(x).

Так как в получившейся модели вектор состояний включает в себя неограниченный набор факторов, то на практике необходимо определить наиболее существенные из них с целью получения конкретного решения задачи управления, нацеленной на максимальный результат обучения.

Концепция исследования: эффективность и качество процесса обучения в вузе дожны неизменно расти, если, выявив на основе аппарата математического моделирования и методов математической статистики комбинации взаимозависимости и воздействия факторов, оказывающих непосредственное влияние на итоговый уровень знаний, умений и навыков каждого отдельного студента, организовать управление учебным процессом с внедрением новых информационных технологий и использованием дифференциации на основе построения обучения по принципу мобильности и максимальной степени близости к индивидуальным траекториям развития каждого с учетом оптимального перераспределения ресурсного потенциала в виде времени обучения.

Методологию инновационного подхода к организационному управлению учебным процессом в высшей школе можно представить в виде схемы, изображенной на рисунке 2.

Принципы поведения и управления

высшей школы в структуре модернизации образования и развития экономики страны

конвертируемости индивидуализации

активизации и интен-_сификации_

информатизации

Принципы исследования и разработки

экономико-математического инструментария

моделирования

оптимальности

потенциального и актуального

Ч операционально-технологический

Подход к высшей школе как к организационной системе

целостность

наличие внешней

наличие подсистем

наличие дели

Факторы индивиду ал ьпо-нчноствого характера,

влияющие на эффективность и качество обучения студентов в вузе

Инновационная технология органпзацвонеого управлении учебным процессом,

реализующая перераспределение ресурсов (времени, материальных затрат и пр.) и учитывающая индивидуально-личностные характеристики студентов

на междисципли-' парном уровне на потоке "

на уровне вуза в целом

организации проведения сбора н обработки информации;

- моделирования;

- проведения аналитического н практического комплексного анализа закономерностей и связей;

-теории принятия решении;

- научного изучения разного рода факторов, категорий и конструктов;

- организации и управления учебным процессом;

- разработки технологий обучения;

- научной организации эксперимента;

- оценки эффективности и качества.

Комплекс взаимосвязанных методик, агоритмов и моделей,

реализуемый в организационном управлении учебным процессом в высшей школе

разработки действий и методики альтернативного подхода при выборе и построении стратегии управления учебным процессом

создания методики для формирования комплексов взаимосвязанных дисциплин

выбора, разработки и использования методов, способов и средств формализации процессов и явлений, протекающих в учебной среде вуза и влияющих на итог обучения

Задача типизации студентов по склонностям к изучению разных научных направлений

разработки и создания инновационных подходов с применением ПЭВМ к организации процесса обучения с целью его интенсификации

оптимизации и объективизации проведения контрольных мероприятий

Другие задачи

Повышение эффективности в качества обучения в вузе

Рисунок 2 Ч Методология инновационного подхода к организационному управлению учебным процессом в высшей школе 16

Вторая глава посвящена различным подходам к построению моделей обучения в контексте диагностики начального состояния системы управления. В результате обзора тенденций развития ранее выявленных взаимосвязей, показана необходимость в конкретных интерпретациях многофакторных моделей успеваемости в высших учебных заведениях с учетом специфики организационного управления. Отмечено, что вопросам оптимального управления и моделирования учебного процесса в высшей школе с точки зрения создания прогностических функций на основе факторизации и взвешивания признаков, влияющих на обучение, уделено недостаточное внимание. Необходимо выделить ряд факторов, оказывающих объективное воздействие, как индивидуального, так и общего характера, на процесс обучения в высшей школе с учетом их весового влияния в совокупном наборе.

Мы имеем дело с трудно формализуемой системой, основным компонентом которой является человек. На основе проведенного анализа комбинаций взаимозависимости и воздействия факторов, имеющих непосредственное отношение к процессу обучения, получено: чем выше начальный уровень знаний (А), лучше способность к обучению (С?), больше времени (7) на изучение определенного материала и ниже его трудность (>), тем выше итоговый уровень знаний (У). С представлена как функция от показателей, отображающих интелектуальное развитие каждого отдельного человека (0, объем и концентрацию внимания (Ув, Кв), оперативную память (РМ), гибкость мышления, внимания, усердие (усидчивость), физическое состояние и т.п. (в психологии разработаны методики их определения).

Примем линейные формы связи У-/х(Х, С, Т, >), Т=/2{Х, О, V, >): У= ао + а^Г + а2С? + а3Т-а4Д Г=р0-р,л--р2с + ра1г+р40, где т/Ч весовые коэффициенты, а, > О, Р7> 0,_/ = 1,4, С = Ув,Кв,РМ,...).

В работе представлен ряд аналитических моделей частного характера, получивших в дальнейшем экспериментальное подтверждение. Выделен параметр время (7) в качестве ресурса и подвижного компонента, варьирование которого способствует повышению обученности. Базовая модель индивидуализации обучения студентов некоторой группы (/ = 1 ,т) по определенному предмету выглядит следующим образом:

_ * т т

где а'* > 0, к = 1,4, а к Ч весовые коэффициенты,

т Ч число студентов данной группы.

За счет введения по всем параметрам индекса /, отождествляемого с каждым отдельным обучаемым, модели принимают частный характер, нацеленный на осуществление прогнозирующих функций. В результате проведенного анализа входящих в модели факторов, установлено, что время является связующим звеном между итоговым результатом обучения и остальными выделенными компонентами. Исходя из индивидуализации обучения и на основе анализа построенных моделей, предлагаем новый подход к организации и управлению процессом обучения через создание подвижных групп на потоках с разным временем обучения по предмету каждой из них, но с общим суммарным временем, соответствующим учебному плану. Для таких групп введен термин мобильная группа, который отражает характерную особенность инновации. При этом материальные затраты не дожны превосходить общих затрат на обучение (2!).

Первым этапом является определение начального состояния объектов управления. Исходя из значений начального уровня знаний Ч X (или ХД где I Ч конкретный студент) и способности к обучению Ч (7 (С?/), обучаемому (г) нужно то или иное количество времени Т (Г,) для усвоения заданного материала на определенном уровне. Время усвоения (Т,) у каждого студента свое, но с учетом агрегирования на основе кластеризации объектов студент по Xi и G можно получить определенное количество классов, в которых элементы наиболее близки друг к другу. Если исследуемая совокупность объектов достаточно однородна относительно входных параметров, то обучение строится по традиционной схеме. А если нет, то необходимо перераспределить студентов по группам (число разбиений предлагаем задавать согласно исходному числу групп, сформированных изначально при наборе) с учетом значений начального уровня знаний и способности к обучению, за счет чего внутренняя гетерогенная структура групп будет стремиться к гомогенной. Тогда, если на потоке сформированы й0 групп (й0 > 3), то при помощи кластеризации по данным Х1 и С/ можно перераспределить в них студентов на основе большей плот-

ности объектов. Количество обучающихся в каждой новой группе может быть неодинаковым, в отличие от исходного распределения. Если И0 < 2, то можно объединить несколько потоков данной специальности или, при наличии малокомплектных групп, привлечь обучаемых смежных направлений. В данном случае объем и уровень трудности изучаемого предмета дожны быть для них одинаковыми.

Время на внутривузовское обучение складывается в основном из количества часов, выделенных на лекции (Тл) и практические (или лабораторные) занятия (Тпр). Отсюда: Т~ТД + Тпр. Если исходить из того, что лекции на потоке студентам всех И групп, читает один преподаватель, на едином занятии, то ТД не будем подвергать трансформации, ТДД на потоке выглядит как и используется в перераспре-

делении.

Задавая конечный уровень обучения в виде У по одной из полученных формул, можно рассчитать необходимое агрегированное время (ТА/,) для каждой вновь созданной группы И (это коэффициент, получаемый на основе обработки данных каждого отдельного студента). Как правило, для высоких групп Тм < ТДр, а для более низких Ч Тан > Тпр, причем, затраты на обучение также неравномерны. Тогда, изъяв у групп первого типа лишние часы, можно передать их группам второго типа, причем чем ниже группа, тем больше часов она получает. Данная работа производится на основе оптимизационных процессов с учетом того, что сумма часов по всем вновь созданным группам (И) дожна быть равна ^ Тпр и У^ Ч> шах.

Таким образом, каждый студент обучается по траектории, максимально приближенной к его возможностям. Прячем, чем больше число /г (количество групп на потоке), тем тоньше процесс дифференциации.

В качестве минимального критерия Т, необходимого для усвоения материала на соответствующем или более высоком уровне целесообразно принять количество часов, выделяемое на обзорные занятия по данной дисциплине для соответствующей специальности при заочном обучении. Однако, временные рамки ограничены сроками обучения; процесс изъятия часов у одних предметов и механическая передача другим не может привести к дожному результату; если такое разбиение в течение длительного отрезка времени (семестр) останется стационарным, то получим ряд нежелательных последствий. Поэтому предлагаем разбить семестр на части (в

первом приближении соответствующие временным отрезкам (модулям) в рамках

рейтингового контроля, имеющего место во многих вузах, ц = 1№):

где Л^ и N1 Ч соответственно количество недель в семестре и модуле.

Для каждого следующего временного отрезка обучения в качестве входа можно использовать выход предыдущего, в связи с чем, каждый раз формируется несколько измененный состав групп. Получаем динамичную систему, содержащую варьирование ресурса время в рамках ограниченных материальных затрат и способствующую увеличению эффективности процесса обучения за счет тонкой дифференциации студентов по уровню знаний и способности к обучешке с приближением траектории управления процессом познания к зоне ближайшего развития обучаемого, что, в совокупности с информированностью студентов об их личном месте в общем рейтинге, способствует повышению мотивации учения.

Определение эффективности управления происходит посредству проведения мониторинговых исследований по определению степени соответствия заданной цели путем осуществления объективного контроля и самоконтроля. В рамках исследования разработан агоритм и на его основе создан программный продукт Ч система тестирования (СТ) Контроль, играющий роль контролирующей подсистемы инновационной технологии. СТ отвечает всем необходимым требованиям, содержит взаимосвязанные блоки, способствует созданию тестовой базы на научном уровне. Функциональная схема изображена на рисунке 3.

Третья глава посвящена решению задачи распространения и обобщения инновационной технологии организации обучения на некоторое непустое, многокритериальное ограниченное множество предметов за счет расширения использования мобильных групп сначала по отношению к циклу дисциплин на одном потоке, а затем и к совокупному обучению в вузе.

Так как каждому обучаемому для усвоения дисциплины на максимально возможном уровне требуется то или иное время то результативная оптимизационная модель индивидуального обучения студента будет выглядеть следующим образом:

УА = <в(^, gjh)) -> шах,

Ьн б Т;

Модуль управления и организации работы в сети

АРМ студента

Модуль установ-! Модуль отобра-1

ки выбранного ! | жения и доступа [

тестового блока1 1 1 < 1 в программе ! 1___________!

! Модуль ввода 1 ' Модуль управ- ]

[ сведений о сту- 1 лепия и выбора [

| денте | I тестов (при са- 1

___________: [ моконтроле)

: 1 Модуль отобра- Х

[Модуль тестиро-1 | жения и сохра- i

! вания ! | нения результа-

: : 1 тов \

База данных

Справочник "1 [Базавопросов }

тем - - - ^

База результатов

База тестов р "[База шаблонов|

Модуль помощи

Общая информация о системе

Работа с пакетом преподавателя

Глоссарий терминов

Особенности I проведение тес-1 тирования(авто-[ матизир. и на .Дбумаге)___|

Рекомендации по; коррекции тесто-J вого материала Х

Используемая и > рекомендуемая i литература \

в виде пособия с достижением единства на основе гипертекстовых технологий

АРМ преподавателя

Модуль формирования шаблонов

Модуль работы с результатами тестирования

Модуль работы со статистическими данными

Модуль работы с тестовыми вариантами

Модуль управления и выбора тестов (при разрешении самп-___конт^оля^

Модуль формирования и отправки данных на печать

Модуль разграничения пономочий

Модуль обеспечения интерфейса к базе данных

Модуль статистики

Матрица и таблица тестовых результатов

Определение дифференцирующей способности заданий

Определение надежности

Определение статистических характеристик теста

Определение коррелируемости заданий

Ранжирование студентов

возможно осуществление ручного ввода данных тестирования

Рисунок 3 Ч Обобщенная функциональная схема системы мониторинга и самоконтроля успеваемости студентов

О < Х^ !$ДГтах> Л"тах ЧУтах )

ё)Ь Щь, Щи, РЩи,-Х Х) 5 Зтщ;

х}к е Хг;уА <= е

где /г Ч номер группы, А = 1,//; Я Ч число групп на потоке; Ч конкретный студент группы = 1 /яА Ч число студентов в отдельной группе Н данного потока; IVа Ч множество экзаменационных отметок; Хг Ч множество отметок входного контроля; Т - множество часов, необходимых для изучения р-ой дисциплины на максимальном уровнеу'Л студентом; р Ч некоторый предмет в вузе, р = 1,0; Ю - число предметов в вузе; г Ч число отметок входного контроля; <1 Ч число экзаменационных отметок; 1, Ч показатель способности к обучению; qih Ч интелектуальное развитие; Ч объем внимания; щъ Ч концентрация внимания; рту, Ч оперативная память; С Ч множество состояний категории способность к обучению, открытое множество, являющееся объединением попарно непересекающихся множеств, отвечающих за свойства памяти, внимания, мышления и т.д.; суЛ и Ч соответственно реальные и планируемые материальные затраты одного часа обучения у'-го студента й-ой группы, Ттан. Ч количество часов, отводимое на изучение данной дисциплины в расчете на одного студента согласно учебному плану.

После проведения кластеризации (число кластеров равно Н) модель индивидуализации обучения в вузе для студентов А-ой группы записывается следующим образом:

Усрл= ^У/Н !т>. ->тах,

= 0(х;Л, я,Л));

ТЧ - <Т,. <Т

И пу, 0 <у]Н <утах,

где }а Ч подмножество экзаменационных отметок; Тзаоч, Ч количество часов, выделяемое на обзорные занятия при заочном обучении; Тнорма Ч максимально возможное количество часов в соответствии с нормативами охраны труда; ТИ Ч количество часов, отводимое на изучение данной дисциплины в расчете на одного студента в группе А (с учетом агрегирования).

Тогда, модель для потока будет иметь вид:

и гср. = I X Усрь ]///-> шах,

ЦтД = тт

план.9 *=Х н

V 5>яа/7 # 0; у 8ткИ-=п.

Бткк п 5/я;/ = 0, * ^ 1;

7Т_ \ 1 чСТ' 7

А / . шЧ^пяанпот'^пот*

_/А=1 -

где л - число студентов на потоке; Л, / - номер группы, Л, / = 1,#; 5/яА/г, Бт,! Ч подмножества студентов отдельных групп, Ттаимт. Ч суммарное количество часов, отводимое на изучение данной дисциплины на потоке согласно учебному плану; 2ппт Ч затраты, планируемые вузом на один час обучения данному предмету совокупности студентов на потоке.

Отметим, что нахождение уср1, возможно также следующим образом: (м Л (">, ^

Уср.1, = Уи+Угл Х*;* /ть+Чъь Х^а

\Л,=1 ^ ^А-1 )

У/л ^ 0, = 2,3,4,5;

йа =/(ф ...) > 5тга;

О <>< 1.

На основе созданного экономико-математического инструментария разработан эвристический агоритм и методика организации обучения на основе технологии мобильных групп.

В рамках учебного процесса эффективность обучения зависит от временных и материальных затрат. При реализации технологии весь фонд часов ТшаД. дожен быть поностью реализован и при этом важно не перерасходовать Z. Тогда, эффективность обучения для потока студентов будет представлена в виде:

Кроме того, Уа зависит от начального состояния А-ой группы обучаемых, которое представляет собой функцию от Хк и С^ X/, Ч начальный уровень знаний, умений и навыков Ч выражается в виде средней арифметической отметок входного контроля группы А и изменяется в диапазоне от 0 до Хтах, в зависимости от выбранной шкалы является непрерывной или дискретной величиной, б* Ч способность к обучению Ч также средняя величина по Л-ой группе, определяется на основе измерения свойств памяти, внимания, мышления и пр., СА > 0.

В свою очередь, X/, и Gh являются функциями времени, то есть Щ(П,Х,,(ТН), Gi,(Q(Th), Ve(Th), Кв(ТД), РМ(Т,\ ...)).

Для ц-го модуля, длительность которого Л^, распределение объема часов по дисциплине между группами на потоке вместе с материальными затратами преследует цель максимизации эффективности обучения, т.е.:

ф = ,i>Д№,(ТД),Gh(Q{TД),Ve(Th),Ke(ThxPM{Th),...))) -> max.

Для упрощения модели, реальную зависимость Xh и Gh от Th в пределах модуля не учитываем. При этом допущении и с учетом количества сформированных в вузе потоков (к) математическая модель примет вид:

Ф = , X V* №. .1G> (в> Ve> Кв>РМ-ХХХ))) max,

Ут - г Х A=1

7*>0,A = hH\

zllom<z.

Модель представляет собой нелинейную задачу математического программирования. При заданном виде функции у* нахождение, по крайней мере, локального максимума осуществляется с использованием множителя Лагранжа. В общем случае в результате достаточно сложного функционала, его нелинейности, содержания показателей, зависящих от времени и имеющих открытую структуру, задача оптимизации трудноразрешима. При наличии строгих рамок учебного процесса задача в частных случаях может быть разрешена. При проведении научно-экспериментальных исследований в виде апробации технологии, изложена соответствующая методика.

Освещаемые аспекты тесно взаимосвязаны с таким направлением модернизации экономического образования, как формирование комплексов дисциплин горизонтальной и вертикальной интеграции. В центре таких комплексов дожны стоять предметы, осуществляющие увязку разрозненного материала с целью формирования у студентов целостного представления глубинной сути своей будущей профессии с учетом современных требований общества и государства.

Предлагаем осуществлять формирование взаимосвязанных междисциплинарных комплексов на основе наибольшей степени близости информации, почерпнутой при сравнении так называемых кодовых картограмм дисциплин, которые фор-

мируются по ряду критериев (сгруппированных в укрупненные блоки) в виде кодовых цепочек, созданных для одного предмета, но для разных специальностей (рисунок 4). При желании кодовая цепочка может быть удлинена, исходя из особенностей организационных форм обучения и специфики высшего учебного заведения. В диссертации представлены диапазоны изменения выделенных составляющих.

Множество информационных кодов всех преподаваемых для данного профессионального направления дисциплин представляет собой карту информационных кодов (или кодовую картограмму) специальности, анализируя которую можно создать впечатление об уровне и качестве работы по подготовке квалифицированных специалистов. Возможно рассмотрение укрупненных карт информационных кодов дисциплин на факультетах и во всем учебном заведении в целом.

Аналогично, можно создать кодовые цепочки отдельно взятого студента для каждого изучаемого им предмета (информационный код студента). При группировке по отношению ко всем изучаемым им дисциплинам получаем кодовую картограмму студента. Кодовая информационная цепочка студентов также может быть удлинена. Причем, даже чисто визуально сравнивая свой информационный код по данному предмету с кодом самой дисциплины (рисунок 4), студент сам может спрогнозировать, какому предмету следует уделить больше внимания, а какой не вызовет особых усилий. Это будет способствовать самоорганизации обучаемого и осознанному самоуправлению своей учебной деятельностью и процесса познания в целом, причем организованного как в инновационной, так и в традиционной форме.

Рассмотрим модель, позволяющую осуществить объективный выбор предметов на этапе планирования учебного процесса в рамках ИГОУ. В целях научной обоснованности принятия решения предлагаем использовать теорию нечетких множеств, основы которой были заложены в фундаментальных работах Лофти Заде. Содержательная постановка задачи: на основе экспертных оценок и данных информационных кодов дисциплин и студентов выявить тот набор предметов, для которых наиболее приемлемо использование ИТОУ. Обсуждение среди экспертов (ведущие преподаватели кафедры и факультета), привело к формулировке ряда высказываний V], ... Р Ч множество элементов (набор предметов, по отношению к которым решается вопрос выбора их участия в предлагаемой технологии обучения). А - его нечеткое подмножество, степень принадлежности элементов к

I. Общеинформациокный блок:

А Ч специфика направленности специальности, на которой обучается студент (ячейка запоняется аналогично 1Л информационного кода дисциплины);

БЧномер курса.

II. Входной блок:

В Ч специфика направленности и склонностей студента. Ячейка запоняется согласно \Л информационного кода дисциплины по взаимнооднозначному соответствию;

ГЧ входной бал.

Ш. Экспериментально-персонифицированный блок:

Д Ч коэффициент интелектуального развития (1(2, полученный по результатам тестирования);

Е - номер кластера, которому принадлежит студент согласно проведенному делению на баз? данных Г и Д (число кластеров выбирается исходя из диапазона разброса, а также количества групп и подгрупп на потоке);

Ж Ч время, отведенное на изучение дисциплины для кластера (ячейка ), куда попал студент;

3 - предполагаемый уровень усвоения содержания предмета в данном кластере с учетом Ж;

Й - количество часов, отведенное на самостоятельное изучение тем и разделов предмета (согласно ЁпЖ).

I. Общеипфпрмацпонный блок:

А Ч специфика направленности специальности (согласно планам, предоставленным учебным отделом вуза), для которой преподается данная дисциплина;

Б - индекс дисциплины (согласно Государственному образовательному стандарту высшего профессионального образования).

II. Общенаучный блок:

В - специфика направленности дисциплины;

Г Ч обшеабстрактный уровень трудности, который служит для суждения о научном уровне предмета.

Ш. Персонифицированный блок:

ДЧ время, отведенное па изучение дисциплины (согласно планам, предоставленным учебным отделом вуза);

Б Ч коэффициент насыщенности материала, т.е. сколько структурных единиц новых знаний приходится на единицу времени (строится на основе количества тем, отведенных для изучения за определенный временной период, проставляется с учетом

ячейки,/?);

Ж Ч степень тяжести усвоения предлагаемого для изучения материала (с учетом того, для какой специальности преподается (ячейка А), сколько времени отведено для изучения (ячейка Д) и коэффициентом насыщенности (ячейка ));

3 Ч предполагаемый уровень усвоения содержания предмета (в диссертации выделены и сформулированы пять уровней);

И - количество часов, отведенное на самостоятельное изучение тем и разделов предмета (согласно рабочим программам);

К Ч входит или нет изучаемый материал в итоговый государственный квалификационный экзамен.

Рисунок 4 Ч Схема структурного сравнения информационных кодов

которому есть число из единичного интервала [0, 1]. Подмножества Aj являются значениями лингвистической переменной X. Множество решений характеризуется набором критериев XХг, .,., X,т.е. лингвистических переменных, заданных на базовых множествахР\,Р2, соответственно.

Анализ приведенных в диссертации информационных фрагментов позволяет выявить семь критериев, используемых для принятия решения: Ху Ч разброс (наличие широкого диапазона в оценке начальных знаний, умений и навыков выбранной совокупности студентов, строится исходя из данных входного или среднего бала Ч Г); Х2 - трудность (оценка реальной трудности освоения материала, предлагаемого для изучения в рамках данного предмета, учитывает Г, Е, Ж, 3, а также суммарную специфику направленности и склонностей студентов Ч А, В, А, В); Х3 - варьирование (возможность перемещения часов (исходя из их объема), отведенных на практические занятия и самостоятельную работу по учебному плану, использует Д, И, Ж)\ Ч взаимосвязь (степень вхождения вопросов, рассматриваемых в данном предмете в другие дисциплины, проставляется на основе экспертных данных или информации о уже созданных междисциплинарных комплексах); Х1 Ч значимость (включение изучаемого материала в государственный квалификационный экзамен Ч К)\ Х6 Ч предпосыка или число подгрупп (при сложившейся практике планирования и ведения учебного процесса вопрос проведения занятий по группам или подгруппам считается важным для предлагаемой технологии обучения, так как подразумевает возможность более широкой или узкой градации студентов по их базовым знаниям; если количество подгрупп выбирается самостоятельно с учетом оптимизации на основе статистического моделирования, то Х<ь не используется в качестве критерия в данной постановке задачи); КЧудовлетворительность.

Для формулирования правил были определены возможные значения лингвистических переменных X и У для оценки дисциплин. Переменная У определена на множестве У = {0; 0,1; 0,2; ...; 1}. Значения У заданы с помощью функций принадлежности. Выбор производится из с, предлагаемых предметов на множестве Р. Обозначим пересечение (Х1 = Ац П Х2 Ч Л2/ П ... Х^ Ч А г,) через X = М,. Операции пересечения нечетких множеств соответствует нахождение мииимума их функций принадлежности:

ЦДш) = min^^/?,),^,^.,),...,

raeil ъ ^

где ii = Р\ х Р2 х ... х ю = (pi, Р2,---, Рд' IxAi(pJ) - значение принадлежности элемента pj нечеткому множеству А,у.

Тогда используем запись вида:

V,: Если Х- то YЧ Bj.

Обозначим базовые множества Р и 2 через W для придания общности суждениям. Тогда М) Ч нечеткое подмножество W, в то время, как BjЧ нечеткое подмножество единичного интервала J. Для представления правил используем нечеткую импликацию Лукасевича, которая имеет вид:

V-н О. Л = min (1, (1 - (w) + HU'))), где II Ч нечеткое подмножество на WxJ, w е W,j е J.

Аналогично, высказывания vf преобразуются в множества ЯД пересечением которых является множество Vu для каждого (и\j) е Wx. J будем иметь:

= min (ця;0,у))-

Удовлетворительность альтернативы определяется на основе правила композиционного вывода в нечеткой среде:

Ek = LkoV,

где Et Ч степень удовлетворения альтернативы к; Lk Ч отображение альтернативы к в виде нечеткого подмножества; VЧ общее функциональное решение.

И а СО = ma (min (И i* Иг 0> У))-

То есть Ек является к-ой строкой в матрице V. Применяем данную процедуру для сравнения нечетких подмножеств в единичном интервале для получения наилучшего решения на основе точечных оценок. Вычислив уровневые множества Eja (EJa = {j | (/) > а, j е J}), определяем их мощность по формуле:

M{_EJa) = fL. М и

Находим точечные оценки для всех выделенных альтернатив: F{Ej) = Ч "\M(Eja)da.

В качестве лучшей следует выбрать альтернативу, имеющую наибольшую точечную оценку и далее по нисходящей. Совокупный анализ полученных результатов определяет степень включенности дисциплины в инновационный процесс. Практическая реализация представлена в пятой главе.

В организационном управлении важно выявление всех возможных вариантов решения проблемы для достижения поставленных целей. Выбор альтернативы осуществляется за счет проведения многоаспектного анализа в блоке внешнего управления, который занимает центральное место в схеме, изображенной на рисунке 5.

Рисунок 5 Ч Схема контура организационного управления по инновационной технологии

Разработаны функциональные обязанности лиц, участвующих в управлении организационными процессами при внедрений ИТОУ. Выделены существенные преимущества предлагаемого подхода к управлению учебным процессом по сравнению с традиционным.

В четвертой главе получены практические модели обучения на базе эмпирических данных.

Подтверждено наличие существенной, статистически значимой связи между итоговой экзаменационной отметкой, временем, отведенным на обучение до экзамена, и степенью начального уровня знаний, умений и навыков по соответствующему предмету изучения (модель усвоения знаний):

Ут = 1,005 + 0,595^+ 0,01 Г.

Проведен подробный анализ данной зависимости. В результате выделены закономерности, положенные в основу способа разбиения и формирования групп, нашедшие применение непосредственно в апробации. На основе модификации мо-

дели за счет ослабления случайных флуктуации при организации выборки получен целый ряд формул, согласующихся с теоретическими выкладками и носящих прогностический характер, в числе которых:

Ум- = - 4 + 0,2Х*Л + 1,51п(7).

Факторы, определяющие социально-психологический портрет студента, в немалой степени влияют на успешность и мотивацию обучения. С частью из них студент пришел в вуз и их можно только принимать во внимание, другие появляются в процессе обучения и ими можно управлять. Поэтому, на основе анализа компьютерной обработки данных анкетирования, тестирования и среза итоговых аттестаций студентов, в диссертации выявлены наиболее важные факторы индпвидуалыго-личиостпсго характера, определяющие эффективность обучения в вузе, которые необходимо учитывать при выборе управляющих воздействий в учебном процессе. Так, на рисунке б, представлена диаграмма взаимоизменений социометрического статуса, Щ и среднего бала обучения. Социометрический статус является индивидуальной характеристикой, определяющей социально-психологическую активность отдельно взятой личности; 1) выражает сложносоставную величину, служащую оценкой умственно-логической деятельности и характеризующую способность к обучению; средний бал отражает уровень обученности студента.

4 лиЙгЩ л - Ч^ 1

1,оо ..... Д

0,00 Щгя-т

.-И'й-випшг.мтио^ттм^ю^тпм тЧ Т-Т-Т-Т-Т-С^С\1СМСМС\|04СОСО

140 120 100 80 60 40 20 0

- Соц.статус -л- ср бал

- Ю Ч Полиномиальный (Ю) ХПолиномиальный (Соц.статус)-Полиномиальный (ср бал)

Рисунок 6 Ч Диаграмма взаимоизменений индекса социометрического статуса, Щ и среднего бала обучения

Из диаграммы видно, что чем выше социомертический статус и интелект, тем выше общая усредненная успеваемость каждого отдельно взятого студента. Тенденция сохраняется для всех объектов данной репрезентативной выборки.

Для построения многофакторной индивидуально-личностной модели обучения отобраны пять наиболее значимых факторов из шестнадцати, выделенных предварительно:

Y= 1,255 + 0,161Zi + 0,298Z2 + 0,257Z3 + 0,118Z4 + 0,020ZS, где YЧ средний бал обучения; Z] - в каком классе обучася в школе (профильный или обычный); Z2 - отношение к учебе в вузе (спустя рукава, когда как, усердно); Z3 - социометрический статус студента; Z - соответствие выбранной профессиональной деятельности; Z5 - индивидуальный коэффициент интелектуального развития IQ.

Коэффициент корреляции уравнения равен 0,42. Для такого вида измерений это впоне приемлемая величина в силу сложности формализации изучаемых процессов. Критерий Дарбина-Уотсона близок к 2, что говорит об отсутствии автокорреляции остатков первого порядка. Очевидно, что отклонения от линии регрессии взаимно независимы, при любом разумно малом уровне значимости, т.е. линейная функция отражает реальную взаимосвязь.

Получен ряд моделей частного характера. Проведен многогранный анализ влияния структуры интелекта на обучение для разных совокупностей студентов. В приведенной модели присутствует сложносоставной коэффициент Z5, который наиболее значим (как с аналитической, так и статистической стороны) и в определенной мере отвечает за способности к приобретению знаний. Непосредственная (статистически значимая) зависимость уровня усвоения знаний от IQ выглядит следующим образом:

У= 1,749 + 0,021Z5.

В используемом для тестирования программном продукте заложен пересчет измеренных свойств в стандартные единицы 1Q, но методика в явном виде отсутствует. Поэтому была получена модель зависимости Z% от девяти структурных составляющих, отображающих: измерение лексического запаса Ч Z 5(i>, способность к абстрагированию - Z 5(2), способность выносить суждения и умозаключения Ч Z 5(з), способность к обобщению - Z 5(4), общие математические способности Ч Z $(5), наличие математической логики - Z 5(б), комбинаторного мышления Ч Z 5(7), пространст-

венного воображения Ч Z 5(8), способности к кратковременному запоминанию наглядно-образной информации Ч Z 5(9):

Z5 = О Д 60Z 5(i) + 0,130Z 5(2> + 0,151Z s о) + 0.309Z 5 (4) + 0,182Z 5 (5) + 0,157Z 5 (6>+ + 0,188Z 5 (7> + 0,169Z ; (s) + 0,181Z s (9) - 62,326.

Все коэффициенты статистически значимы. Коэффициент детерминации уравнения равен 0,96624899, т.е. объяснено 96,6% дисперсии устойчивости.

Многофакторная модель обучения со сложносоставной зависимостью компонента, определяющего интелектуальное развитие обучаемого, в системе с моделью усвоения знаний дает возможность получения прогноза о наиболее вероятном исходе процесса приобретения знаний, умений и навыков, что способствует принятию наиболее рационального решения по выбору управляющих воздействий с целью повышения качества обучения.

Пятая глава содержит комплекс практических разработок по формализации и структурированию данных с целью математической постановки решаемых задач для реализации ИТОУ.

Для планирования учебного процесса необходимо выбрать предметы, организация обучения по которым будет проходить на основе модели мобильных групп. Даная работа ведется с применением теории нечетких множеств. Задано множество дисциплин Р = {pu р2, рз, Ра, Рь, Рб), гдер\ - Организация производства, ргЧ Моделирование, рз Ч Прогнозирование и планирование, рл Ч Организация региональных структур в АПК, рь - Применение ПЭВМ в экономических расчетах, р6 Ч Организация предпринимательской деятельности. Тогда, задав следующие нечеткие множества:

большой (разброс) Ai = {0,5/pi, 0,8!рг, 0,6/р3, 0,5/рА, 0,6/р$, 0,4/р6}\ высокая (трудность) Аг = {0,5/рь 0,8/ръ 0,7/р3, 0,5/р4, 0,5/р5, 0,5/р6}; достаточное (варьирование) А} = {0,6/ри 0,6/р2, 0,6/р3, 0,1 /рА, 0,6!р$, 0,4/р6}; связан (взаимосвязь) Ал = {0,7/ щ, 0,5/ иг, 0,5/ и}, 0,4/ щ, 0,4/ щ, 0,4/ и6}; входит (значимость) A s = {1/рь 0,8 /р2, 0,9/рг, 0,2 /р4, 0,3 /р5, 0,8/р6}; имеется (предпосыка) Ай = {0,7//>ь 0,7/р2, 0,3/р3, 0,7/р4, 0,7/ps, 0,3/р6), получили правила Vj, v2,..., v6 и, вычислив функции принадлежности и используя для преобразования импликацию Лукасевича, построили нечеткие отношения. Пересечением высказываний v, является множество V:

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

Р1 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,6

Рг 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,8

Рз 0,5 0,51 0,54 0,59 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6

Р4 0,8 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5

Ръ 0,5 0,6 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,6

Рб 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,5 0,4

На основе общего функционального решения вычислили уровневые множества и их мощность. Наибольшую точечную оценку имеет альтернатива р2, то есть она наилучшая. Второе место занимает рй третье Чру, с отрывом от них четвертое Чр5; пятое - шестое Ч р6. Таким образом, в инновационной технологии были задействованы первые три предмета, для которых выстроен новый подход к формированию комплексов взаимосвязанных дисциплин, использующий синтез методов корреляционного анализа и экспертных оценок. Возможна реализация описанной методики и при традиционной организации учебного процесса в вузе, так как проблема формирования междисциплинарных комплексов стоит достаточно остро в контексте модернизации российского образования.

Выбрав с учетом многокритериальной оценки оптимальности предметы, сформированные в интегрированный блок, проведем кластеризацию студентов внутри каждой дисциплины. Данную операцию можно осуществить в программном комплексе БгаПзПса Ч 6 (метод -средних), задав возможное количество групп разбиения (исходя из числа подгрупп на потоке) или, подобрав их оптимальное значение, применяя элементы компьютерного моделирования. Кластеризация проходит по входным индивидуальным данным {10., оценка начальных знаний и пр.) каждого отдельно взятого студента. При этом один и тот же обучаемый может попасть в совершенно разные кластеры по разным предметам.

Необходимо оптимальное распределение времени для каждого студента (в укрупненном варианте Ч между выделенными кластерами), предусмотренного учебным планом на изучение каждого предмета. Если в технологии участвует несколько дисциплин, то возможно использование резерва времени одной из них для достижения наилучшего исхода в результате его применения в другой. Для решения поставленной задачи можно воспользоваться моделями, выведенными ранее (если выпоняется ряд условий). Предлагаем осуществить выбор времени на базе задачи

распределения ресурсов на основе метода морфологического синтеза. При определении эффективности альтернатив будем опираться на ряд описанных выше тенденций.

Распределение времени (ресурс Яц Ч имеющееся в наличии суммарное количество часов согласно учебного плана, которое необходимо оптимально распределить между альтернативами морфологической матрицы) может быть сформировано конечным числом альтернатив Ч А[р причем для каждой '-ой строки индекс / имеет свою максимальную величину, которая может принимать различные значения для разных дисциплин. Альтернативам каждой строки присвоены значения относительной эффективности (,,) и значения требуемого для реализации ресурса (г*,.).

Для начала необходимо провести анализ возможностей освоения каждой -ой дисциплины студентами внутри выявленных кластеров. Это делается на основе морфологической таблицы, в которой в качестве обобщенных функциональных подсистем (ОФПС) выступают выделенные кластеры. Тогда временной ряд можно составить из значений, причем за наименьшее возможное время усвоения материала выбрано количество часов по данной дисциплине соответствующей специальности при заочном обучении, что составляет 25% от очной формы. Значения Ч'у проставляются с учетом: коэффициента, отражающего трудность и насыщенность изучаемого предмета и сравнения кодовых картограмм дисциплины и студентов, попавших в соответствующий кластер; свойств функции запоминания, значение которой растет с увеличением времени изучения согласно логистической кривой. Причем:

- распределим ресурс (время) между всеми комбинациями, включающими в свой состав обязательно по одной альтернативе из каждой строки морфологической таблицы, и проставим соответствующие значения эффективности;

- сгенерируем методом поного перебора множество всех возможных комбинаций альтернатив с учетом включения в комбинацию всех п обобщенных функциональных подсистем;

- определим для каждой сгенерированной комбинации альтернатив значения:

Ч'/Дг -^Д/Дл,;

1=1 1=1

где Rr Ч суммарное значение требуемого ресурса; Ч* Ч суммарное значение относительной эффекти вности; 4?/RT Ч относительная эффективность на единицу требуемого ресурса; п Ч число обобщенных подсистем, входящих в сгенерированный вариант системы; и Ч порядковый номер обобщенной подсистемы, входящей в сгенерированный варгант системы; j Ч порядковый номер альтернативы /"-ой обобщенной системы;

- выберем искомую комбинацию альтернатив с учетом задаваемой целевой функции и ограничений:

шах Ч> !RT = шах ( Ч>Д / RTlJ );

max Ч max ;

RT<RД; min (RД -RT)\

где С - заданноеопороговое значение ресурса (т.е. количество часов, которое может остаться не использованным, у нас С Ч+ 0).

Такая последовательность действий может быть воспроизведена для перераспределения времвни между кластерами в рамках одной дисциплины.

Данным подходом можно ограничиться, если в технологии задействован только один предмет! Если используется несколько дисциплин, то возможно усиление одной из них засчет использования часов, высвободившихся в другой. Поэтому далее рассматривается целая совокупность морфологических таблиц вида 1 согласно числу кластеррв, каждая из которых внутри г-ой ОФПС может быть запонена исходя из предвагаительного анализа.

Таблица 1 Ч Морфологическая таблица распределения ресурсов (времени) между альтернативами для А-го кластера

Обобщенная функциональная подсистема (ОФПС,) Альтернатива {Аф)

ОФПС\ - дисцитлина Р\ А\\к А\1* A\mk

эффективность (ЧР/д) 1* Vm 4*1 mk

ресурс;(Дл) Rn it Rmk R-T\mk

ОФПСг - дисциплина Р2 Л21* A22k Abnk

эффективность Ч'ги ^Imk

ресурс:((Ят) Rn\k Rj22k Rrimk

ОФПСД Ч дисциплина РД АД Ik A ДIk Anmk

эффективность OF,,*) VM Vnlk ^nmk

ресурс:<Яге*) Rnlk Rfrilk Rrnmk

Каждая система имеет п обобщенных подсистем (ОФ/7С; Ч дисциплина Р, (в шестой главе их три), отобранная для участия в инновационной технологии обучения), характеризующих строки таблицы. Сгенерируем на каждой морфологической таблице все тернарные комбинации альтернатив. Рассчитаем для них значения требуемого ресурса {Rrjjk), эффективности (4^) и отношения

Rn=lL ктф ; % = vv i=l 1=1

1 = 1 i=l

Анализируя полученные значения внутри таблиц, выберем те комбинации, которые дают оптимальный вариант, удовлетворяющий целевой функции: max 4>к / Rn = max ( Ч^ i RTlJk ).

Кроме того, требуется найти комбинацию альтернатив, обеспечивающую достижение максимальной эффективности:

шах Ч^ = max ]Г Wljk.

Необходимо добавить ряд условий. Одно из них - количество аудиторных часов не дожно превышать 27 часов в неделю (согласно требованиям Государственного образовательного стандарта). Поэтому суммарный объем времени для студентов, вошедших в самый слабый по уровню знаний кластер ограничен, так как именно на эту категорию обучающихся приходится максимально возможное количество аудиторных занятий. Поэтому:

i=i <=i

где X Ч количество предметов, входящих в учебный план, но не используемых в предлагаемой технологии; и Ч число часов, запланированных в неделю на изучение Хf-ой дисциплины; ND Ч количество недель в семестре, согласно учебного плана.

Аналогичное ограничение можно задать для совокупности кластеров, в которых это видится необходимым. Для решения глобальной задачи добавляется также ряд сквозных условий, которые необходимы для окончательного выбора альтернативы, включающей оптимальное решение по совокупности кластеров всех рассматриваемых дисциплин. Тогда, имеем следующий набор формул, сформулированных исходя из совокупности данных (верхний индекс й отражает суммарные эффективность и ресурсы) по всем кластерам:

*0r = 2X; Ve

max *e /R&T = max (][ Ч*к / ^ Xn);

*=i t-i

*=i *=i шах = max

где /fmax Ч кластер с наибольшим номером, соответствующий максимальному уровню знаний в данной выборке;

К и Ч имеющееся в наличии суммарное количество часов по числу кластеров и дисциплин (согласно учебного плана), которое необходимо оптимально распределить между альтернативами.

Описанный подход реализован в программе Microsoft Excel для подбора оптимального времени изучения выбранных дисциплин в рамках выделенных кластеров.

В шестой главе представлена реализация ИТОУ. Доказана необходимость уче- . та временного фактора при построении групп обучения с целью его рационального использования для повышения уровня знаний. Описана реализация ИТОУ на междисциплинарном уровне. Подробное изложение представлено в диссертации.

Преимущество инновационной технологии по сравнению с традиционной (хотя и в не равной степени по отношению к разным дисциплинам) обосновано повышением эффективности обучения от 1,4 до 22% .

Предложен новый подход к организации самостоятельной работы студентов и их стимулирования посредством создания студенческой лаборатории информационных исследований и с использованием по целому ряду дисциплин программно-методических комплексов, реализованных на ЭВМ. Разработки находят широкое применение в реальном процессе обучения не только в инновационной, но и традиционной формах организации и способствуют повышению качества усвоения дисциплинарного материала.

ИТОУ является интегрированной технологией, поэтому определение затрат на ее разработку и внедрение проведено с учетом соответствующих затрат по совокупности составляющих ее подсистем. Для расчета использовались цены, сложив-

шиеся на период исследования. Кроме того, учтены затраты на эксплуатацию и сопровождение комплекса (таблица 2).

Таблица 2 Ч Затраты на разработку, внедрение, эксплуатацию и сопровождение ИТОУ

Название подсистемы Статьи затрат Затраты, руб.

Мониторинг успеваемости студентов на основе многофункциональной системы тестирования Контроль. Оплата труда. 850742,5

Амортизационные отчисления.

Затраты на электроэнергию.

Расходные материалы.

Приобретение допонительной литературы и программных средств.

Прочие расходы.

Организация самостоятельной работы обучающихся. Амортизационные отчисления. 126720

Затраты на электроэнергию.

Организация мобильных групп студентов. Приобретение допонительных программных средств (вШ^^са, программа по определению 10). 670000

Затраты на обучение.

Выбор предметов и оптимального времени обучения. Затраты на обучение. 50000

Итого затраты на разработку и внедрение: 1697462,5

Эксплуатация и сопровождение в течение пяти лет: 6356224

ВСЕГО: 8053686,5

Эффективность капитальных затрат определяется сроком окупаемости, рассчитываемым исходя го отношения разности капитальных затрат проектируемой и существующей технологии к разности годовых затрат на создание, использование, обработку, обновление и хранение информации до и после внедрения ИТОУ.

Капитальные затраты проектируемой технологии равны 8053686,5 руб. Так как капиталовложения произведены впервые, то срок окупаемости рассчитан по первоначальным вложениям и составил 0,75 года, причем, он уменьшится, если увеличится количество задействованных предметов и будет учтен более широкий ряд факторов.

В представленном исследовании комплекс разработок способствует достижению эффекта экономии издержек в результате замены рутинных операций (форми-

рование тестовых вариантов, проверка знаний, распределение студентов по группам и пр.) на более эффективную работу. Определено, что при наличии 317 обучающихся разработка, внедрение, эксплуатация и сопровождение ИТОУ в вузе оправдывает вложенные средства, исходя из экономии издержек за счет повышения эффективности труда преподавателей и методистов.

В заключение диссертации обобщены результаты исследования.

Основные результаты исследования и выводы.

1.Вузы рассмотрены нами как экономические системы отрасли образования, занимающиеся производством высококвалифицированных специалистов посредством оказания образовательных услуг. Этот подход положен в основу разработки методологии организационного управления учебным процессом в вузе на базе инноваций, направленной на повышение эффективности и качества подготовки специалистов с позиций экономической науки с использованием математических и инструментальных методов.

2. Создана инновационная технология организационного управления учебным процессом (ИТОУ) в вузе, которая состоит из ряда подсистем, реализующих функции управления (планирование, контроль и пр.). Ее внедрение позволяет осуществить дифференциацию обучения (с целью повышения эффективности процесса) в самых разных формах, что способствует увеличению уровня обученности будущих специалистов.

3. Упорядочены и расширены функциональные обязанности лиц, задействованных в управлении учебным процессом. Разработаны схемы организационного управления для одного предмета, цикла дисциплин и вуза в целом, содержащие выбор стратегии обучения, одна из которых базируется на формировании (на базе определения начального состояния системы по индивидуальным входным данным и с учетом прогнозирования возможного уровня обученности) мобильных (за счет варьирования времени, отведенного на изучение материала, рассматриваемого в качестве ресурса) групп студентов. С позиций системного математического моделирования и ситуационного подхода разработан многоуровневый комплекс взаимосвязанных моделей, оптимизирующих процесс организационного управления в вузе по инновационной технологии.

4. Адаптирован ряд методов теории принятия решений (методы теории нечетких множеств и морфологического синтеза) к задачам управления обучением по инновационной технологии, которые впервые используются в этой области знаний для научного обоснования и оптимизации принимаемых управленческих решений.

5. Построены теоретические модели обучения как в частном, так и в общем виде, и практические модели, получившие конкретизацию при компьютерном моделировании на статистическом материале, отвечающем всем необходимым требованиям. Выявлена форма связи между показателем начального уровня знаний, временем, отведенным учебным планом на изучение дисциплины, и итоговой оценкой знаний, умений и навыков; проведен подробный анализ данной зависимости и выделены закономерности, положенные в основу способа разбиения и формирования групп при организации процесса обучения по инновационной технологии. В результате анализа и компьютерной обработке данных, полученных посредством анкетирования (ответы на подборку специальных вопросов и стандартных опросников), тестирования (по определению Щ и девяти его структурных составляющих) и среза итоговых аттестаций знаний и умений студентов, выявлены наиболее важные факторы социологического и психологического характера, на основе которых построена многофакторная индивидуально-личностная модель итога обучения.

Установленные формы связи непосредственно апробированы в научных экспериментах, дают возможность получения опережающей информации о наиболее вероятном исходе обучения и используются при выборе управляющих воздействий в инновационной технологии.

6. Выявлены пять типов студентов по склонностям к изучению того или иного направления научной сферы знаний и проведен анализ влияния организации процесса обучения на базе инновационной технологии по отношению к каждому такому обучаемому, что способствует оптимальному выбору управляющих воздействий.

7. Разработана информационная технология (в составе ИТОУ) проведения мониторинга успеваемости студентов на основе многофункциональной системы тестирования СТ Контроль (сетевая версия с расширенными возможностями), прошедшей необходимую апробацию и официальную государственную регистрацию, в которой реализован дифференцированный подход к организации проверки и само-

проверки усвоения материала в разных областях знаний (способствующий оптимизации управления и увеличению эффективности и качества процесса обучения в целом).

8. Предложен подход к формированию междисциплинарных комплексов на основе составления кодовых картограмм дисциплин, представляющих собой совокупность структурированных цепочек критериев (например: специфика направленности специальности, для которой преподается дисциплина; время, отведенное на изучение предмета; степень тяжести усвоения материала и пр.), сгруппированных в укрупненные блоки. Разработаны диапазоны изменения критериев. Данный подход способствует стандартизации работы по созданию комплексов взаимосвязанных дисциплин, как при инновационной, так и при традиционной форме организации учебного процесса.

9.Разработана методика формирования информационных кодов каждого обучаемого по отношению к определенной дисциплине, имеющие структурированный характер. Совокупность всех кодовых цепочек составляет кодовую картограмму студента. Благодаря группировке выделенных компонент в специальные блоки, возможно установление взаимнооднозначного соответствия между их элементами по данному предмету и самой дисциплины, за счет чего обучаемый самостоятельно может сделать выводы о возможных затруднениях в процессе обучения и принять необходимые меры по самоуправлению своей учебной деятельностью.

10. На основе аппарата теории нечетких множеств установлен состав интегрированного блока учебных дисциплин для реализации инновационной технологии (на примере студентов специальности 080502 Ч Экономика н управление па предприятии). Выбор дисциплин ориентирован на наибольшее значение вычисленной точечной оценки каждой альтернативы, в качестве которой выступает определенный предмет. Альтернативы сформулированы с учетом сочетания степени проявления ряда признаков (формируемых отчасти с учетом компонент кодовых картограмм): большой диапазон разброса студентов по начальному уровню знаний; трудность освоения дисциплины для данной совокупности обучаемых; включение материала предмета в итоговый государственный квалификационный экзамен и пр.

11. По всем дисциплинам интегрированного блока проведена кластеризация студентов по уровню начальных знаний. Для каждого кластера составлена морфо-

логическая таблица распределения ресурса (в качестве которого выступает суммарное время, отведенное на обучение всего блока дисциплин согласно учебным планам) между альтернативами (наборы возможного количества часов для изучения той или иной дисциплины внутри кластера). Посредством применения метода морфологического синтеза обоснован выбор распределения часов на предметы, дающий максимально возможное значение эффективности обучения с учетом ограничений, заданных учебным планом и не превышением аудиторной нагрузки на студента более установленной нормы (27 часов в неделю).

12. Для активизации и организации самостоятельного процесса приобретения знаний студентами с целью повышения его качества по трудным для понимания и усвоения значительной частью студентов экономического факультета курсам Ч Информатика, Моделирование, Прогнозирование и планирование Ч при участии автора разработаны программно-методические комплексы (часть которых прошла официальную государственную регистрацию), внедренные в учебный процесс и способствующие реализации дифференцированного подхода к обучению студентов и формированию их самостоятельных навыков познания.

13. Выявлены существенные преимущества ИТОУ: гибкость построения и достижение индивидуализированного содержания, создание высокой мотивации учения, решение проблемы репетиторских занятий и существенная возможность роста совокупности получаемых знаний для успевающих обучающихся и пр. Реализация на студентах экономических специальностей показала увеличение эффективности обучения от 1,4 до 22% (в зависимости от охвата внедрения, специфики дисциплин и особенностей направления подготовки специалистов) по отношению к традиционным формам. Исследование проблемы улучшения качества обучения также отдает приоритет инновационной технологии.

14. Проведена комплексная оценка экономической эффективности ИТОУ. Расчет показал, что срок окупаемости разработки и внедрения в вуз ИТОУ вместе с эксплуатацией и сопровождением комплекса равен 0,75 года, а минимальное количество студентов, необходимых для окупаемости затрат на технологию исходя из экономии издержек за счет повышения эффективности труда преподавателей и методистов, составляет 317 человек.

Основное содержание диссертации и научные результаты опубликованы в следующих работах.

Монографии и брошюры

1.Спешилова Н.В. Организационное управление в высшей школе: инновации в условиях модернизации экономического образования: Монография. Ч М.: ЗАО Издательство Экономика, 2006. Ч 194 с.

2.Спешилова Н.В. Повышение качества обучения: модели усвоения знаний с учетом индивидуальных особенностей студентов: Брошюра. Ч Оренбург: ФГОУ ВПО ОГАУ, 2005. - 75 с.

3.Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Информационные технологии в организации учебного процесса: Монография. - Оренбург: РИК ГОУ ОГУ, 2003. Ч 190 с.

4.Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Автоматизированные информационные технологии в высших учебных заведениях: Монография. Ч Оренбург: Оренбургский государственный аграрный университет, 2001. Ч 213 с.

5. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Модели индивидуализации обучения: Брошюра. Ч Оренбург: Оренбургский государственный аграрный университет, 2001. Ч 87 с.

Публикации в изданиях, рекомендуемых ВАК РФ. программные продукты

6.Спешилова Н.В. Исследование факторов, определяющих управляющие воздействия при подготовке высококвалифицированных специалистов // Вестник Оренбургского государственного университета. Ч 2006, № 2, Т.1. Ч С. 127 Ч 131.

7. Спешилова Н.В. Концептуальные основы оптимизации многошагового управления учебным процессом в вузе // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. Ч 2006, № 1(12). Ч С.93 Ч 96.

8.Спешилова Н.В. Повышение качества обучения как одна из первостепенных задач обеспечения образовательного процесса в вузе // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. Ч 2006, № 1(12). Ч С.141 Ч145.

9.Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Экономико-математическое моделирование в организационном управлении вуза // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Ч 2005, спец, выпуск. Ч С.42 Ч 48.

10. Спешилова Н.В. Выбор вектора управления процессом обучения с учетом факторов индивидуально-личностного характера // Aima mater (Вестник высшей школы). - 2005, № 10. - С.49 - 51.

П.Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Применение математического моделирования в организации учебного процесса // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2003, № 5. Ч С.76 Ч 80.

12. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Информационная технология контроля знаний по дисциплине Экономическая теория // Вестник Оренбургского государственного университета. Ч 2002, № 8. Ч С.171 Ч 175.

13. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Дифференциация обучения: модели итогового уровня знаний // Вестник Оренбургского государственного университета. Ч 2002, № 4. - С.224 - 228.

14. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В., Сюсюра Д.А. и др. Программно-методический комплекс по курсу Математические методы в экономике. Ч М.: ВНТИЦ, 2003. - per. №50200300819 (свидетельство №2814).

15. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В., Шеврина Е.В. и др. Программно-методический комплекс по курсу Экономико-математические модели. Ч М.: ВНТИЦ, 2003. - per. №50200300820 (свидетельство №2815).

16. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В., Шлепов A.A. Система тестирования Контроль. - М.: ВНТИЦ, 2002. - per. №50200200561 (свидетельство №2168).

17. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В., Сюсюра Д.А. Программно-методический комплекс по курсу Информатика в Вузах (для экономических специальностей). Ч М.: ВНТИЦ, 2002. - per. №50200200536 (свидетельство №2151).

18. Спешилова Н.В. Многофункциональная тестовая оболочка Цель. Ч М.: Роспатент, 2001. Чper. №2001610618 (свидетельство без номера).

Публикации в других изданиях, материалы конференций

19. Спешилова Н.В. Российские региональные вузы в условиях глобальных тенденций развития высшего образования в современном мире // Актуальные проблемы регионального развития: Межвуз. сб. науч. тр. Ч Оренбург: РИК ГОУ ОГУ, 2005. Ч С.55 Ч 59.

20. Спешилова Н.В. Социомониторинг, выявление и анализ факторов, влияющих на обучение студентов // Социально-экономические аспекты регионального развития: Межвуз. сб. науч. тр. - Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2005. - С.65 - 79.

21. Спешилова Н.В. Формирование трудовых ресурсов в образовательном процессе как одна из составляющих социально-экономического развития региона // Проблемы социально-экономической устойчивости региона: Сб. матер. П между-нар. науч.-практич. конф. - Пенза: РИО ПГСХА, 2005. - С.210 - 213.

22. Спешилова Н.В. Прикладные социально-психологические исследования на базе компьютерного моделирования в системе высшей школы // Фундаментальные и прикладные исследования в системе образования: Матер. Ш-й междунар. науч.-практич. конф. - 4.4. - Тамбов: Першина, 2005. - С.297 - 300.

23. Спешилова Н.В. К вопросу о качестве обучения в процессе модернизации высшего профессионального образования // Высокие интелектуальные технологии образования и науки: Матер. XII междунар. науч.-методич. конф. Ч Т.1. Ч СПб.: Изд-во Политехнического университета, 2005. Ч С.142 Ч 143.

24. Спешилова Н.В. Самостоятельная работа студентов как одно из направлений интенсификации процесса обучения // Самостоятельная работа студента: организация, технология, контроль: Матер, всерос. науч.-практич. конф. Ч Оренбург: ОГУ, 2005. - (Электронный ресурс).

25. Спешилова H.B. Современные тенденции в развитии высшего профессионального образования в России // Россия как трансформирующееся общество: экономика, культура, управление (региональный аспект): Сб. ст. междунар. конф. -М.: Издательско-книготорговый дом Логос, 2004. Ч С.45 Ч 49.

26. Спешилова Н.В. Вуз в структуре отношений в рыночных процессах: оптимизация управления обучением с использованием математического моделирования // Экономико-математические методы и информационные технологии в анализе и моделировании рыночных процессов: Сб. науч. матер, междунар. науч.-практич. конф. - Киров: Изд-во ВятГУ, 2004. - С.133 - 136.

27. Спешилова Н.В. Особенности организация самостоятельной работы студентов // Актуальные проблемы процесса обучения: модернизация аграрного образования: Матер, междунар. науч.-практич. конф. Ч 4.II. Ч Саратов: Изд-во СГАУ, 2004.-С.120-125.

28. Спешилова Н.В. Единство формирования личностных и профессиональных качеств при подготовке экономистов // Актуальные проблемы развития рыночных отношений: Межвуз. сб. науч. тр. - Оренбург: РИК ГОУ ОГУ, 2004. Ч С. 163 Ч 167.

29. Спешилова Н.В. Информационные технологии в исследовании социально-экономических процессов // Университет как стратегический партнер в решении социально-экономических проблем субъектов федерации, федеральных округов и государства: Тр. всерос. науч.-практич. конф. Ч Ульяновск: УГУ, 2004. Ч С.278 Ч 279.

30. Спешилова Н.В., Кривцова O.A. О кадровом потенциале предприятий АПК в спектре перспектив развития сельских муниципальных образований // Проблемы экономики управления социально-экономическими процессами в АПК (Немчинов-ские чтения): Тр. восьмой междунар. науч.-практич. конф. НАЭКОР. Ч Т.2. Ч М.: Изд-во МСХА, 2004. - С.313 - 317.

31. Спешилова Н.В., Шеврина Е.В. Применение информационных технологий в структуре подготовки специалистов АПК экономического профиля // Проблемы экономики управления социально-экономическими процессами в АПК (Немчипов-ские чтения): Тр. восьмой междунар. науч.-практич. конф. НАЭКОР. Ч Т.2. Ч М.: Изд-во МСХА, 2004. - С.318 - 321.

32. Спешилова Н.В., Кривцова O.A. Социально-экономический аспект подготовки профессиональных кадров для сельских муниципальных образований // Известия ОГАУ. - 2004, №1. - С. 102 - 105.

33. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В., Сюсюра Д.А. и др. Программно-методический комплекс по курсу Математические методы в экономике // Компьютерные учебные программы и инновации. Ч 2004, №7-8. Ч С.44.

34. Спешилова Н.В. Интеграция в условиях модернизации экономического образования // Модернизация образования: проблемы, поиски, решения: Матер, всерос. науч.-практич. конф. - 4.1. - Оренбург: РИК ГОУ ОГУ, 2004. - С.371 - 372.

35. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В., Шеврина Е.В. и др. Программно-методический комплекс по курсу Экономико-математические модели // Компьютерные учебные программы и инновации. Ч 2004, №7-8. Ч С.44 Ч 45.

36. Спешилова Н.В., Кривцова O.A. Социально-экономические проблемы использования трудовых ресурсов в сельских муниципальных образованиях И Экономические проблемы регионального развития: Межвуз. сб. науч. тр. Ч Оренбург: ОГАУ, 2004. - С.36 Ч 40.

37. Спешилова Н.В. Разработка интегрированных программно-методических комплексов для использования в процессе обучения студентов // Компьютерные учебные программы и инновации. Ч 2003, №6. Ч С.72 Ч 78.

38. Спешилова Н.В. Анализ стратегии управления учебным процессом в вузе // Актуальные проблемы экономического развития региона: Ученые записки Оренбургского государственного университета. Вып.2. Ч Оренбург, РИК ГОУ ОГУ, 2003.-С.167-177.

39. Спешилова Н.В. Агоритмизация и поиск решения как две составляющие в числе компонентов управления учебной деятельностью студентов на уроках моделирования И Качество профессионального образования: обеспечение, контроль и управление: Матер, всерос. науч.-пракгич. конф. Ч Оренбург: ОГУ, 2003. - С.550 - 552.

40. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В., Шлепов A.A. Система тестирования Контроль II Компьютерные учебные программы и инновации. Ч 2003, №4. Ч С.8 9.

41. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Организация текущей аттестации студентов на основе применения информационных технологий // Качество профессионального образования: обеспечение, контроль и управление: Матер, всерос. науч,-практич. конф. - Оренбург: ОГУ, 2003. - С.561 - 563.

42. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В., Сюсюра Д.А. Программно-методический комплекс по курсу Информатика в Вузах (для экономических специальностей) // Компьютерные учебные программы и инновации. Ч 2003, №4. Ч С.25.

43. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Информационная технология организации педагогического контроля в вузах // Компьютерные учебные программы и инновации. - 2002, №2. - С.60 - 68.

44. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Моделирование усвоения знаний как фактор повышения эффективности подготовки кадров АПК // Научные основы функционирования и управления АПК: Тр. шестой междунар. науч.-практ. конф. НА-ЭКОР. - T.III. - М.: Изд-во МСХА, 2002. - С.214 - 220.

45. Спешилова Н.В. Первые шаги на пути формирования компьютерной грамотности при подготовке студентов по специальности Статистика // Проблемы теории и практики статистики: Сб. науч. тр. ОГАУ. Ч Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2002. - С.338 -344.

46. Спешилова Н.В. Некоторые аспекты подготовки высококвалифицированных специалистов // Экономические проблемы развития рыночных отношений:

Матер, регион, науч.-практич. конф. Ч Оренбург: Оренбургский государственный аграрный университет, 2002. Ч С.ЗЗ Ч 37.

47. Спешилова Н.В. Многофункциональная тестовая оболочка Цель // Компьютерные учебные программы и инновации. Ч 2002, №2. Ч С.7 Ч 8.

48. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Построение математических моделей усвоения знаний // Экономические проблемы развития рыночных отношений: Матер, регион, науч.-практич. конф. Ч Оренбург: Оренбургский государственный аграрный университет, 2002. - С. 107 - 112.

49. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Информационные технологии как основа дифференциации обучения в высшей школе // Актуальные проблемы подготовки кадров для развития экономики Оренбуржья: Матер, всерос. науч.-практич. конф. ФОРУМ ИННОВАЦИИ-2002. -Ч.1.- Оренбург: ИПК ОГУ, 2002,- С.170 - 171.

50. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Информационные технологии как I во повышения эффективности подготовки кадров АПК // Финансовое оздоров^ предприятия АПК: Тр. пятой междунар. науч.-практич. конф. НАЭКОР. -' Изд-во МСХА, 2001. - С.361 - 367.

51. Спешилова Н.В. Возможности повышения эффективности чения в вузе на основе информационных технологий // Сб. мат|| практич. конф. молодых ученых и специалистов. Ч 4.11. Ч Ор^ 2001. Ч С.198 Ч 200.

52. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Основные направленл ного процесса и повышения уровня подготовки специалисте Учебная, научно-производственная и инновационная деятель| в современных условиях: Матер, междунар. юбилейной на\ священной 30-летию Оренбургского государственного ун^ ОГУ, 2001. -С.161- 162.

53. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Информационн ского контроля // Учебная, научно-производственна ность высшей школы в современных условиях: Ма| уч.-практич. конф., посвященной 30-летию I верситета. - Оренбург: ОГУ, 2001. - С.337 -:

54. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В.! повышения эффективности обучения рование социально-экономиче^ зиума. Нарофоминск Ч. 1. Ч ^

55. Спешилова Н.В. нальных учебных заведен^ образования в регионе: Сб.)

56. Дегтярева Т.Д., Сг танционного обучения // тер. межвуз. науч.-методи1!

57. Спешилова Н.В. Разработка контрольно-тестовых заданий и программ как альтернатива традиционным формам проверки знаний // Развитие личности как цель образовательного процесса в учреждениях НПО / Под ред. Л.Н. Лунгалиной. Ч Оренбург: Изд-во ООИПКРО, 2000. - С.23 - 26.

58. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Автоматизированная обучающая система по изучению механизмов рыночной экономики // Возрождение села Ч фактор укрепления экономики: Сб. науч. тр. Ч Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 1998. Ч С.343 Ч 349.

59. Speshilova N.V. Development integrated programmno-methodical complexes for use during training students // The magazine Computing teaching programs and innovation. Ч 2003, №6. Ч Ссыка на домен более не работаетtext/magaz/irmovat/eng/n3eng_2003/n3eng

003.htm. - (Электронный ресурс).

60. Degtjareva T.D., Speshilova N.V. Information technology of the organization of gogical control in high schools // The magazine Computing teaching programs

ation. Ч 2002, №2. Ч Ссыка на домен более не работаетtext/magaz/innovat/eng/n3eng_ 002.htm. Ч (Электронный ресурс).

ические работы

ЁГ.Д., Спешилова Н.В. Информационные технологии в экономи-ументов и презентаций в Ms-Office: Учебно-практическое посо-енбургский государственный аграрный университет, 2004. Ч

Д., Спешилова Н.В., Шеврина Е.В. и др. Экономико-I и модели: Сборник тестовых вопросов. Ч Оренбург: Изда-004.-72 с.

Спешилова Н.В., Кучерова В.В. и др. Информационные ктика: Сборник тестовых вопросов. Ч Оренбург: Орен-грарный университет, 2002. - 53 с. илова Н.В. Блок тестового материала по основным ческой теории: Учебно-практическое пособие. Ч твенный аграрный университет, 2001. Ч 50 с.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: доктор экономических наук , Спешилова, Наталья Викторовна

ВВЕДЕНИЕ.

1 ПРОБЛЕМА ПОДГОТОВКИ ВЫСОКОКВАЛИФИЦИРОВАННЫХ КАДРОВ КАК ФАКТОР РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ.

1.1 Методологические основы организационного управления в высшей школе.

1.2 Роль высшей школы в экономическом развитии страны.

1.3 Высшее образование в современном мире. Болопский процесс: конвертируемость и индивидуализация обучения.

1.4 Исследование проблемы повышения эффективности и качества процесса обучения в вузе в структуре модернизации Российского образования.

1.5 Концептуальные основы разработки инновационного подхода к организационному управлению учебным процессом в высшей школе.

Выводы по первой главе.

2 РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ОБУЧЕНИЯ И ОРГАНИЗАЦИЯ МОНИТОРИНГА ЗНАНИЙ В РАМКАХ УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ НА БАЗЕ ИННОВАЦИЙ.

2.1 Модели усвоения нового материала. Анализ математических моделей обучения.

2.2 Дифференцированный подход к обучению в высшей школе. Системный анализ взаимодействия компонент. Моделирование итогового уровня знаний.

2.3 Базовая модель индивидуализации обучения. Стратегия управления учебным процессом по инновационной технологии, реализованной на потоке для одной дисциплины.

2.4 Организация мониторинга с применением автоматизации контроля знаний на основе многофункциональной системы тестирования.

Выводы по второй главе.

3 ИНТЕГРАЦИЯ КОМПОНЕНТ ИННОВАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ И ИХ ПОШАГОВОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В СИСТЕМЕ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ В ВУЗЕ.

3.1 Технология организации учебного процесса на основе формирования мобильных групп: экономико-математический инструментарий, агоритм, методика.

3.2 Междисциплинарные комплексы: вертикальная и горизонтальная интеграция. Дисциплины и студенты в структуре взаимосвязей, построенных в виде кодовых картограмм.

3.3 Формирование интегрированного блока учебных дисциплин для научной обоснованности принятия решения в инновационной технологии.

3.4 Обобщение технологии и контур стратегического управления на базе инновационного подхода.

Выводы по третьей главе.

4 ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ОБУЧЕНИЯ: МОДЕЛИ УСВОЕНИЯ ЗНАНИЙ С УЧЕТОМ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ СТУДЕНТОВ.!.

4.1 Разработка модели усвоения знаний и ее модификация за счет ослабления случайных флуктуаций.

4.2 Выявление факторов, определяющих социально-психологический портрет студента.

4.3 Сущностные и структурпо-уровневые характеристики взаимодействия компонентов, определяющих качество обучения.

4.4 Построение мпогофакторной индивидуально-личностной модели итога обучения.

Выводы по четвертой главе.

5 СИСТЕМНОЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОРГАНИЗАЦИОННОМ УПРАВЛЕНИИ В ВУЗЕ ПО ИННОВАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ.

5.1 Оптимизация выбора дисциплин па основе применения аппарата теории нечетких множеств.

5.2 Построение методических взаимосвязей на базе диагностирования через синтез корреляционного анализа и метода экспертных оценок.

5.3 Планирование времени обучения на основе решения задачи распределения ресурса с использованием метода морфологического синтеза.

Выводы по пятой главе.

6 ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ

ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ.

6.1 Инновационная технология организации обучения на уровне предмета и оценка ее эффективности.

6.2 Практическая реализация ИТОУ па междисциплинарном уровне.

6.3 Оценка эффективности обучения, осуществляемого в рамках ИТОУ.

6.4 Определение экономической эффективности ИТОУ.

Выводы по шестой главе.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методология и экономико-математический инструментарий организационного управления учебным процессом в высшей школе"

Актуальность исследования. Возрастание роли системы образования рассматривается в контексте формирования стратегического ресурса, способного осваивать наукоемкие технологии, внедрять инновации, влиять на повышение качества жизни и стабильность общества в целом, способствовать конкурентоспособности российской экономики.

Образование стали относить к приоритетной отрасли народного хозяйства, которая по своей сути достаточно специфична. Она удовлетворяет потребности общества в образовательных услугах и занята подготовкой кадров для экономики страны. Структурным звеном отрасли образования выступает образовательное учреждение - в частности высшее учебное заведение, которое одновременно является и элементом рыночной экономики. В последние годы наблюдается усложнение организационной структуры вузов. Многогранностью характеризуются протекающие в них процессы. Все это сказывается на управлении вузом и непосредственно на процессе обучения. Производство образовательных услуг выступает в виде потребительского производства в форме деятельности. Образовательная услуга в условиях рынка становится товаром и по своей сути является процессом производства высококвалифицированных кадров. Новая расстановка акцентов позволяет рассматривать систему образования в целом (и вуз в частности) как сложную экономическую систему. В данном контексте с позиций разработки новых подходов к управлению процессом подготовки специалистов, проблема остается недостаточно проработанной и требует пристального внимания.

Для развития экономики по инновационному пути нужен подход к формированию специалиста как к штучному товару. В настоящее время совершенно очевидно, что прежняя организация учебного процесса в вузах пришла в противоречие с жизнью и сдерживает индивидуальное развитие обучаемых, а значит и общую эффективность процесса обучения в целом. Новые задачи высшей школы, ее непрерывное развитие предъявляют к учебному процессу возрастающие требования, к которым можно отнести, с одной стороны, требования к совершенствованию содержания, форм и методов, а с другой - к его рациональной организации и управлению. Значительное увеличение в настоящее время количества обучаемых, не лучшим образом сказывается на качестве выпускаемых специалистов. Стандартные групповые методы передачи и освоения знаний оказываются сегодня малоэффективными для повышения качества и объема образовательной деятельности. Все чаще образовательные услуги становятся платными. Расширяется их спектр, в том числе в соответствии со спросом на получение сертификатов о повышении квалификации или углубленной специализации. При этом формируются наборы малокомплектных групп, организация обучения в которых подразумевает допонительные временные затраты со стороны профессорско-преподавательского состава. Ситуация разрешается за счет объединения нескольких направлений обучающихся по ряду дисциплин, что требует разработки эффективного механизма для подбора предметов, времени и комплектации групп с целью достижения высокого уровня обученности и рационального использования ресурсов.

Присоединение России к Болонской конвенции также накладывает существенные отпечатки на процессы модернизации отечественного высшего образования. Однако неоспоримо преимущество российского образования в области фундаментальности базовых основ. Поэтому осуществление модернизации дожно тонко улавливать современные тенденции и не потерять при этом достойных аспектов, показавших свою жизнеспособность и, кроме того, учитывать нюансы, сформированные под влиянием особенностей менталитета людей, населяющих страну.

Большинство научных разработок в области повышения эффективности и качества процесса обучения на современном этапе не нацелено на комплексное решение проблемы, теоретические и методологические аспекты которой также разработаны недостаточно. Отсутствие в их основе процесса оптимизации с использованием математического инструментария только усугубляет положение.

Все это показывает острую актуальность диссертационного исследования, связанного с решением проблемы повышения эффективности и качества подготовки высококвалифицированных кадров, являющихся одним из основополагающих звеньев экономического развития страны по инновационному пути.

Состояние изученности проблемы. Формирование новых взглядов па организацию и управление высшим учебным заведением, функционирующим в условиях многоукладной экономики, отражено в работах И.Г. Акперова, A.J1. Гаврикова, В.П. Ковалевского, И. Майбурова, Д.А. Новикова,

A.Н. Тихонова, Д.И. Чупрунова и др. Результаты исследований в области экономики образования нашли отражение в трудах С.А. Белякова, Ю.С. Васильева, В.В. Глухова, В.И. Егоршина, И.Н. Мочанова,

B.П. Щетинина и др. В сфере изучения качества учебного процесса существенными являются предложения Н.Г. Багаутдиновой, А.И. Субетто, В.В. Чекмарева и др.

Важнейшим направлением интенсификации учебного процесса является индивидуализация обучения, способствующая развитию творческих способностей будущих специалистов. Как отмечал С.И. Архангельский, для того чтобы система обучения действительно была рациональной, необходимо, чтобы в ее организации были заложены средства предвидения оптимальных путей ее функционирования и развития, с учетом сложных, противоречивых ситуаций и возможностей их разрешения. Кроме того, повышение эффективности процесса обучения тесно связано с внедрением в него новых гибких технологий, как самого обучения, так и его организации.

В процессе исследования изучались работы в области управления системами обучения (J1.C. Гребиев, А.Я. Савельев и др.), по организации и совершенствованию учебного процесса в вузах (A.J1. Гавриков, В.М. Монахов, В.Е. Шукшунов и др.), по методам оптимального планирования научноэкспериментальных исследований (С.И. Архангельский, В.И. Михеев и др.). Проведение структурных изменений подразумевает широкое внедрение в практику обучения принципиально новых методов, основанных на применении современных информационных технологий (B.C. Аванесов, J1.B. Стрикелева и др.). В область формализации и экономико-математического моделирования в образовании существенный вклад внесли В.П. Беспалько, Б.С. Гершунский, М.И. Грабарь, Т.Д. Дегтярева, К. Ингепкамп, Л.Б. Ительсон, Б.А. Лагоша, Н.М. Розепберг и др.

Достижение положительного результата осуществления всякого рода реформ возможно в том случае, если объект охвачен воздействием как снаружи, так и изнутри. Модернизация высшего образования в России требует обязательного соприкосновения и даже взаимопроникновения сил приложения векторов преобразований верхнего (правительственные реформы, изменение управляющих и организационных структур образовательных учреждений и пр.) и нижнего (организация учебного процесса; формы, методы, методики обучения и пр.) уровней. Процессы, протекающие в данной плоскости, весьма широки, однако в таком ракурсе с системным взаимодействием компонент проблема подготовки высококвалифицированных кадров не проработана и требует многоаспектного решения с использованием экономико-математического инструментария.

Цель исследования. Исследование и разработка методологии и экономико-математического инструментария организационного управления учебным процессом в высшей школе, с учетом мотивациоиной индивидуализации обучения, направленного на повышение эффективности и качества подготовки специалистов высшей квалификации.

Для достижения указанной цели сформулированы следующие задачи: -анализ современного состояния, основных тенденций и перспектив развития высшей школы в условиях современной экономики;

-анализ зарубежного и отечественного опыта в организации и управлении учебным процессом в вузе, выявление возможностей, позволяющих повысить эффективность обучения;

-разработка методологии организационного управления учебным процессом в вузе на базе инноваций, которая содержит принципы, подходы, методы и способствует увеличению доли выпускников высокой квалификации;

-разработка: концепции обеспечения индивидуализации обучения, усиливающей мотивациопные аспекты, использующей информационную технологию, направленную на повышение роли самообучения; схем реализации организационного управления па разных уровнях охвата - предмет, совокупность дисциплин на потоке, вуз в целом;

-исследование подходов к выявлению зависимостей между факторами и методов экономико-математического моделирования, выбор наиболее приемлемых из них для использования в контексте достижения поставленной цели;

-разработка комплекса взаимосвязанных математических моделей, содержащих формализованные факторы индивидуально-личностных параметров студентов, отражающих специфику их воздействия па итоговый уровень обучения и наделенных функциями прогностического характера, способствующими выработке оптимальных управленческих решений по координации управления учебным процессом;

-создание методики формирования интегрированных блоков учебных дисциплин в рамках проблемы разработки междисциплинарных комплексов с использованием полученных прикладных экопометрических моделей;

-развитие математического аппарата методов теории принятия решений для оптимального подбора времени обучения с учетом индивидуально-личностных особенностей студентов и ограничений, определяемых государственными образовательными стандартами и требованиями к организации учебного процесса в вузе;

-осуществление мониторинга усвоения студентами учебного материала: разработка агоритма; создание на его основе информационной технологии организации и проведения контроля и самоконтроля за усвоением знаний, позволяющей ранжировать студентов по степени обученности; напонение базы данных тестовым материалом, отвечающим научным принципам; внедрение программного продукта в учебный процесс;

-апробация и оценка эффективности внедрения в высших учебных заведениях.

Объектом исследования являются высшие учебные заведения, рассматриваемые как экономические системы отрасли образования и элементы рыночной экономики.

Предметом исследования являются методы и средства управления учебным процессом в вузе.

Методологическую и теоретическую основу исследования составили труды отечественных и зарубежных ученых, касающиеся теории управления организационными, экономическими системами и моделирования принятия решений (А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова, Т.Д. Дегтярева, JI. Заде, В.Ф. Кротов, Б.А. Лагоша и др.), теории измерений, экономико-математического моделирования, математической статистики и ее приложений в социологических, психологических и педагогических исследованиях (И.Г. Венецкий, Е.С. Вентцель, Дж. Гласс, Дж. Стенли, И.Н. Дрогобыцкий, Д.А. Новиков, И.И. Нурминский и др.). Использовались также научные труды в области управления высшей школой, ее модернизации и развития в современных экономических условиях (Л.И. Абакин, В.А. Садовничий и др.).

Научная новизна заключается в теоретическом обобщении и решении крупной научной проблемы создания методологии организационного управления в высшей школе на основе применения экономико-математических методов и современных информационных технологий (на примере экономических специальностей).

Новые научные результаты, полученные в процессе исследования, состоят в следующем:

- разработана методология организационного управления учебным процессом в вузе, реализованная посредством функций управления экономическими объектами, допоняющая, но не нарушающая традиционную иерархию управления, базирующаяся на инновационном подходе, включающем: планирование обучения на базе перераспределения временного ресурса; формирование групп студентов на основе мобильности с учетом индивидуально-личностных характеристик;

- сформулирована концепция совершенствования управления учебным процессом с внедрением новых информационных технологий, использующих сочетание интеграции и дифференциации за счет реализации индивидуального подхода на базе формирования однородных групп за счет выявления особенностей каждого отдельно взятого студента;

- создан экономико-математический инструментарий инновационной технологии организационного управления учебным процессом, включающий методики, агоритмы и - комплекс - взаимосвязанных прикладных моделей обучения (обладающих прогностическими свойствами), в совокупности обеспечивающие выбор и принятие оптимальных управленческих решений, направленных на достижение максимально возможного результата;

-Х создана методика формирования взаимосвязанных дисциплин с использованием разработанных кодовых картограмм, включающих широкий спектр факторов нормативно-организационного характера, что позволяет за счет сравнения кодовых картограмм дисциплин и студентов осуществлять многоаспектное согласование внешних управляющих воздействий и самоуправления.обучением; для научного обоснования выбора предметов разработаны математические предпосыки использования теории нечетких множеств на уровне формализации и решения задачи формирования интегрированного блока дисциплин; .

- с целью оптимального планирования временного ресурса для установленных категорий студентов, впервые применен метод морфологического синтеза с введением допонительных многомерных ограничений, отражающих требования Государственного образовательного стандарта;

- созданы агоритмы формирования тестовых заданий по темам, видам, в том числе в фасетной форме, и уровню трудности, агоритмы аналитической обработки и хранения статистической информации, проверки тестообразующих свойств (валидности, надежности, дифференцирующей способности и пр.), ранжирования студентов внутри группы и на курсе;

- разработана информационная технология организации мониторинга успеваемости и самоконтроля знаний (сетевая версия); для профессорско-преподавательского состава создано встроенное гипертекстовое электронное пособие по формированию тестов, отвечающих научным принципам, с модифицированной совокупностью показателей и способов их расчета с учетом накопления статистической информации.

Практическая значимость работы заключается в новых возможностях, реализуемых при организации управления учебным процессом в вузе, способствующих повышению эффективности и качества подготовки высококвалифицированных специалистов. Элементы предложенной технологии могут использоваться как базовые при различных формах организации обучения студентов.

Разработанная методика и инструментарий создания междисциплинарных комплексов могут служить той основой, на которой в любом вузе можно с успехом и в короткие сроки осуществить работу по формированию интегрированных блоков учебных дисциплин.

Созданные программные продукты официально зарегистрированы (на что имеются соответствующие документы Роспатент и ОФАП) и внедрены в учебный процесс. Их использование позволяет активизировать самостоятельную работу студента с учетом индивидуализации, а заложенная в них теоретическая база поностью соответствует Государственному образовательному стандарту высшего профессионального образования по экономическому направлению подготовки специалистов.

Диссертационная работа выпонялась в рамках темы: Исследование, анализ, проектирование и оценка эффективности управления организационными системами (государственный регистрационный номер 01.2.00.105537).

Апробация работы. Основные теоретические и прикладные результаты диссертационной работы докладывались па конференциях, в числе которых: II Международная научно-практическая конференция Проблемы социально-экономической устойчивости региона (г.Пенза, 2005г.), III Международная научно-практическая конференция Фундаментальные и прикладные исследования в системе образования (г.Тамбов, 2005г.), XII Международная научно-методическая конференция Высокие интелектуальные технологии образования и науки (г.Санкт-Петербург, 2005г.), V, VI, VIII Международные научно-практические конференции НАЭКОР (г.Москва, 2001г., 2002г., 2004г.), Международная научно-практическая конференция Актуальные проблемы процесса обучения: модернизация аграрного образования (г.Саратов, 2004г.), Международная научно-практическая конференция Экономико-математические методы и информационные технологии в анализе и моделировании рыночных процессов (г.Киров, 2004г.), Всероссийская научно-практическая конференция Университет как стратегический партнер в решении социально-экономических проблем субъектов федерации, федеральных округов и государства (г.Ульяповск, 2004г.), Всероссийские научно-практические конференции (г.Оренбург, 2005 - 2002г.г.), Региональная научно-практическая конференция Экономические проблемы развития рыночных отношений (г.Орепбург, 2002г.), Международная юбилейная научно-практическая конференция, посвященная 30-летию Оренбургского государственного университета Учебная, научно-производственная и инновационная деятельность высшей школы в современных условиях г.Орепбург, 2001г.), Международная научно-практическая конференция Экономическая наука на пороге XXI века (г.Орепбург, 2001г.), Российский научный симпозиум Математическое и компьютерное моделирование социально-экономических процессов (г.Нарофомипск, 2000г.), Международная научно-практическая конференция Инновационные процессы в образовании, науке и экономике России на пороге XXI века (г.Оренбург, 1998г.).

Многие положения диссертации используются в учебном процессе ФГОУ ВПО ОГАУ и ГОУ ВПО ОГУ. Поблочные элементы организационного управления обучением на базе инновационной технологии применялись в ГОУ ВПО ОГиМ и УрАГС. Разработанные и внедренные в учебный процесс программные продукты способствуют повышению научного уровня статистического учета успеваемости и позволяют своевременно выбирать необходимый набор управляющих воздействий с целыо повышения эффективности и качества обучения.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 64 работы общим объемом более 60 печатных листов, в том числе три монографии; кроме того, четыре учебно-практических пособия и пять официально зарегистрированных программных продуктов.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы (276 наименований) и десяти приложений. Основное содержание изложено на 355 страницах и включает 27 таблиц, 55 рисунков.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Спешилова, Наталья Викторовна

Выводы по шестой главе

1. Реализация, проведенная на уровне предмета доказала необходимость учета временного фактора при построении групп обучения с целью его рационального использования для повышения уровня знаний студентов. Определена мера зависимости между временем изучения дисциплины и уровнем остаточных знаний по данному предмету. Проверка эффективности предложенной технологии организации процесса обучения на уровне предмета, показала ее увеличение на 22% по сравнению с традиционными подходами.

2.По ряду дисциплин - Экономическая теория, Информатика, Экономико-математические методы и Экономико-математические модели - созданы блоки тестового материала, отвечающие требованиям объективности, дифференцирующей способности, надежности и валидности (проверка осуществляется на основе специальных модулей, встроенных в систему тестирования), помещенные в базу программного продукта и непосредственно используемые в учебном процессе.

3. Реализована инновационная технология организационного управления учебным процессом на междисциплинарном уровне с отобранными на основе теории нечетких множеств предметами, для которых использование такого построения обучения является наиболее оптимальным. С учетом конкретно выстроенного комплекса взаимосвязанных дисциплин апробирован предложенный в предыдущей главе подход к определению уровня начальных знаний, умений и навыков без проведения входного контроля, показавший свою научную состоятельность.

4. Проведен подробный содержательный анализ уровня знаний типичной среднестатистической совокупности обучаемых вуза на основе типизации студентов по кластерам.

5. В рамках интеграции учебного и научного процессов в студенческой среде высшего учебного заведения предложен новый подход к организации самостоятельной работы студентов и их стимулирования в данном направлении. Представленные разработки находят широкое применение в реальном процессе обучения не только в инновационной, но и традиционной формах организации.

6. Осуществлена многосторонняя и многоаспектная оценка эффективности и качества обучения при организации учебного процесса по инновационной технологии. Рост эффективности от 1,4 до 15,4% показывает преимущество инновационной технологии по сравнению с традиционной, хотя и в не равной степени по отношению к разным дисциплинам. Выявление приращений, вычисленных как разность между средним значением итогового и начального уровней знаний для экспериментального и контрольных потоков студентов направлено явно в пользу инновационной технологии. Кроме того, учитывая, что 1/3 часть всех вопросов, вынесенных на квалификационный экзамен, отведена под дисциплины, принимавшие непосредственное участие в апробации, то положительная разница, полученная при сравнении средних балов итоговой аттестации в пользу студентов экспериментального потока, обосновывает качественное преимущество инновационной технологии.

7. Проведенная комплексная оценка экономической эффективности ИТОУ показала, что она является малозатратной разработкой. Срок окупаемости капитальных вложений в ее создание, внедрение в вуз эксплуатацию и сопровождение составит 0,75 года. Он уменьшится, если увеличится количество задействованных предметов и будет учтен более широкий ряд факторов. Определено минимальное число студентов (317 человек), необходимых для эффективного внедрения разработки в вуз, исходя из экономии издержек за счет повышения эффективности труда преподавателей и методистов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Разные цели и неодинаковое содержание обучения предполагают и наличие разных технологий. Одни из них могут обеспечить формирование знаний и умений, другие - целенаправленное развитие мышления, третьи -развитие творчества и т.п. Принцип гибкости требует организации обучения в соответствии с обеспечением возможности приспособления его содержания и путей его усвоения на основе индивидуализации.

Построение и использование в процессе обучения в высших учебных заведениях инновационных технологий, в том числе в области организационного управления, дожны найти свое отражение при подготовке высококвалифицированных специалистов различного профиля как стратегического ресурса экономики страны.

Результаты диссертационного исследования заключаются в следующем.

1. Вузы рассмотрены нами как экономические системы отрасли образования, занимающиеся производством высококвалифицированных специалистов посредством оказания образовательных услуг. Этот подход положен в основу разработки методологии организационного управления учебным процессом в вузе на базе инноваций, направленной на повышение эффективности и качества подготовки специалистов с позиций экономической науки с использованием математических и инструментальных методов.

2. Создана инновационная технология организационного управления учебным процессом (ИТОУ) в вузе, которая состоит из ряда подсистем, реализующих функции управления (планирование, контроль и пр.). Ее внедрение позволяет осуществить дифференциацию обучения (с целыо повышения эффективности процесса) в самых разных формах, что способствует увеличению уровня обученности будущих специалистов.

3. Упорядочены и расширены функциональные обязанности лиц, задействованных в управлении учебным процессом. Разработаны схемы организационного управления для одного предмета, цикла дисциплин и вуза в целом, содержащие выбор стратегии обучения, одна из которых базируется на формировании (на базе определения начального состояния системы по индивидуальным входным данным и с учетом прогнозирования возможного уровня обученности) мобильных (за счет варьирования времени, отведенного на изучение материала, рассматриваемого в качестве ресурса) групп студентов. С позиций системного математического моделирования и ситуационного подхода разработан многоуровневый комплекс взаимосвязанных моделей, оптимизирующих процесс организационного управления в вузе по инновационной технологии.

4. Адаптирован ряд методов теории принятия решений (методы теории нечетких множеств и морфологического синтеза) к задачам управления обучением по инновационной технологии, которые впервые используются в этой области знаний для научного обоснования и оптимизации принимаемых управленческих решений.

5. Построены теоретические модели обучения как в частном, так и в общем виде, и практические модели, получившие конкретизацию при компьютерном моделировании на статистическом материале, отвечающем всем необходимым требованиям. Выявлена форма связи между показателем начального уровня знаний, временем, отведенным учебным планом на изучение дисциплины, и итоговой оценкой знаний, умений и навыков; проведен подробный анализ данной зависимости и выделены закономерности, положенные в основу способа разбиения и формирования групп при организации процесса обучения по инновационной технологии. В результате анализа и компьютерной обработке данных, полученных посредством анкетирования (ответы на подборку специальных вопросов и стандартных опросников), тестирования (по определению IQ и девяти его структурных составляющих) и среза итоговых аттестаций знаний и умений студентов, выявлены наиболее важные факторы социологического и психологического характера, на основе которых построена многофакторная индивидуально-личностная модель итога обучения.

Установленные формы связи непосредственно апробированы в научных экспериментах, дают возможность получения опережающей информации о наиболее вероятном исходе обучения и используются при выборе управляющих воздействий в инновационной технологии.

6. Выявлены пять типов студентов по склонностям к изучению того или иного направления научной сферы знаний и проведен анализ влияния организации процесса обучения на базе инновационной технологии по отношению к каждому такому обучаемому, что способствует оптимальному выбору управляющих воздействий.

7. Разработана информационная технология (в составе ИТОУ) проведения мониторинга успеваемости студентов на основе многофункциональной системы тестирования СТ Контроль (сетевая версия с расширенными возможностями), прошедшей необходимую апробацию и официальную государственную регистрацию, в которой реализован дифференцированный подход к организации проверки и самопроверки усвоения материала в разных областях знаний (способствующий оптимизации управления и увеличению эффективности и качества процесса обучения в целом).

8. Предложен подход к формированию междисциплинарных комплексов на основе составления кодовых картограмм дисциплин, представляющих собой совокупность структурированных цепочек критериев (например: специфика направленности специальности, для которой преподается дисциплина; время, отведенное на изучение предмета; степень тяжести усвоения материала и пр.), сгруппированных в укрупненные блоки. Разработаны диапазоны изменения критериев. Данный подход способствует стандартизации работы по созданию комплексов взаимосвязанных дисциплин, как при инновационной, так и при традиционной форме организации учебного процесса.

9.Разработана методика формирования информационных кодов каждого обучаемого по отношению к определенной дисциплине, имеющие структурированный характер. Совокупность всех кодовых цепочек составляет кодовую картограмму студента. Благодаря группировке выделенных компонент в специальные блоки, возможно установление взаимнооднозначного соответствия между их элементами по данному предмету и самой дисциплины, за счет чего обучаемый самостоятельно может сделать выводы о возможных затруднениях в процессе обучения и принять необходимые меры по самоуправлению своей учебной деятельностью.

10. На основе аппарата теории нечетких множеств установлен состав интегрированного блока учебных дисциплин для реализации инновационной технологии (на примере студентов специальности 080502 - Экономика и управление на предприятии). Выбор дисциплин ориентирован на наибольшее значение вычисленной точечной оценки каждой альтернативы, в качестве которой выступает определенный предмет. Альтернативы сформулированы с учетом сочетания степени проявления ряда признаков (формируемых отчасти с учетом компонент кодовых картограмм): большой диапазон разброса студентов по начальному уровню знаний; трудность освоения дисциплины для данной совокупности обучаемых; включение материала предмета в итоговый государственный квалификационный экзамен и пр.

11. По всем дисциплинам интегрированного блока проведена кластеризация студентов по уровню начальных знаний. Для каждого кластера составлена морфологическая таблица распределения ресурса (в качестве которого выступает суммарное время, отведенное на обучение всего блока дисциплин согласно учебным планам) между альтернативами (наборы возможного количества часов для изучения той или иной дисциплины внутри кластера). Посредством применения метода морфологического синтеза обоснован выбор распределения часов на предметы, дающий максимально возможное значение эффективности обучения с учетом ограничений, заданных учебным планом и не превышением аудиторной нагрузки на студента более установленной нормы (27 часов в неделю).

12. Для активизации и организации самостоятельного процесса приобретения знаний студентами с целыо повышения его качества по трудным для понимания и усвоения значительной частью студентов экономического факультета курсам - Информатика, Моделирование, Прогнозирование и планирование - при участии автора разработаны программно-методические комплексы (часть которых прошла официальную государственную регистрацию), внедренные в учебный процесс и способствующие реализации дифференцированного подхода к обучению студентов и формированию их самостоятельных навыков познания.

13. Выявлены существенные преимущества ИТОУ: гибкость построения и достижение индивидуализированного содержания, создание высокой мотивации учения, решение проблемы репетиторских занятий и существенная возможность роста совокупности получаемых знаний для успевающих обучающихся и пр. Реализация па студентах экономических специальностей показала увеличение эффективности обучения от 1,4 до 22% (в зависимости от охвата внедрения, специфики дисциплин и особенностей направления подготовки специалистов) по отношению к традиционным формам. Исследование проблемы улучшения качества обучения также отдает приоритет инновационной технологии.

14. Проведена комплексная оценка экономической эффективности ИТОУ. Расчет показал, что срок окупаемости разработки и внедрения в вуз ИТОУ вместе с эксплуатацией и сопровождением комплекса равен 0,75 года, а минимальное количество студентов, необходимых для окупаемости затрат на технологию исходя из экономии издержек за счет повышения эффективности труда преподавателей и методистов, составляет 317 человек.

Таким образом, результаты исследования дают основание сделать вывод, что поставленные задачи решены, а для активизации профессиональной подготовки и повышения квалификации специалистов предложен качественно новый подход к управлению учебным процессом вузе.

ИТОУ ведет к достижению индивидуализации обучения, не нарушая основных принципов российского образования - фундаментальности, систематичности и последовательности. Она способствует овладению студентами деятельностными функциями, элементами самоопределения и самоформироваиия, что в дальнейшем отражается на эффективности самореализации в обществе.

Результаты диссертационной работы не исчерпывают всех аспектов рассматриваемой проблемы. Представляется чрезвычайно важным проведение дальнейших теоретических и практических разработок в рамках модернизации высшего профессионального образования в России.

Диссертация: библиография по экономике, доктор экономических наук , Спешилова, Наталья Викторовна, Оренбург

1. Абакин Л. Проблема выбора стратегии на XX1.век // Проблемы теории и практики управления, 1998, №2. - С. 13-18.

2. Абдулина О. Демократизация образования и подготовка специалистов: проблемы и поиски // Высш. образов, в России, 1996, №1. С. 73 - 78.

3. Аванесов B.C. Композиция тестовых заданий: Учебная книга для преподавателей вузов, учителей школ, аспирантов и студентов педвузов. М.: Адепт, 1998.-217 с.

4. Аванесов B.C. Математические модели педагогического измерения. -М., 1994.-25 с.

5. Аванесов B.C. Основы научной организации педагогического контроля в высшей школе. М.: Мисис, 1989. - 168 с.

6. Аванесов B.C. Тесты в социологическом исследовании. М.: Наука, 1982.-200 с.

7. Автоматизированные обучающие комплексы в курсе высшей математики: Учебное пособие / Под общ. ред. И.В. Кузьмина. Киев: Вища школа, 1991.- 195 с.

8. Автоматизированные обучающие системы: Межвузовский сборник. -Казань, 1979.-84 с.

9. Авчухова Р.Э. Некоторые модельные представления при исследовании системы управления процессом обучения: Канд. дисс. Рига, 1974.

10. Адамова Е.В. Методологические основы статистического анализа успеваемости в вузе: Канд. дисс. М, 1982.

11. Адамчук В.В., Ромашов О.В., Сорокина М.Е. Экономика и социология труда: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1999.-407 с.

12. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справ, изд. / С.А. Айвазян, И.С. Ешоков, Л.Д. Мешакин: Под ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1985. - 487 с.

13. Айзенк Г.Ю. Проверьте свои интелектуальные способности Рига: Виеда, 1992.- 176 с.

14. Акиндинов В.А., Матусевич O.J1. Методика оперативного планирования учебного процесса в образовательных учреждениях (компьютерная технология составления расписания занятий) // Компьютерные учебные программы и инновации, 2005, №3. С. 6.

15. Акинфиева Н.В. Квалиметрический инструментарий педагогических исследований // Педагогика, 1998 , №4. С. 30 - 35.

16. Акперов И.Г. Моделирование и прогнозирование потребности в специалистах для региональной экономики: Дисс. д.э.н. Ростов на Дону, 1999.

17. Агоритмы и организация решения экономических задач: Сб. статей / Под ред. Савинкова В.М. Вып. 14. - М.: Статистика, 1980. - 198 с.

18. Алибекова Г.З., Рудковская А.В. Индивидуализированные программы обучения в высшей школе // Педагогика, 1995, № 3. С. 56 - 60.

19. Алахвердиева Д.Т. Опыт применения тестов для дидактической экспертизы обучения // Высш. образов, в России, 1993, №2 С. 102 - 104.

20. Альперин JI. Квалиметрическая научно-практическая школа в системе высшего образования // Стандарты и качество, 2002, №7. С. 91 - 94.

21. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000. - 368 с.

22. Аниськина Н.Н. Менеджмент процессов в деловом образовании // Стандарты и качество, 2003, №8. С. 92 - 93.

23. Аргунеева О.Н., Баранова Л.Я., Устинов А.П. Учебно-методическое пособие для практических занятий по курсу Социология и психология труда для студентов экономических специальностей. Оренбург: ОГАУ, 1997. - 20 с.

24. Артюхова И.С. Проблема выбора профиля обучения в старшей школе // Педагогика, 2004, № 2. С. 28 - 33.

25. Арутюнов Ю.С., Дера В.Г., Чеботарь Ю.М. Деловая игра Маркетинг. М.: ИПКИР, 1991.

26. Архангельский С.И. Лекции по научной организации учебного процесса в высшей школе. М.: Высш. школа, 1976. - 200 с.

27. Архангельский С.И. Учебный процесс в высшей школе, его закономерные основы и методы: Учебно-методическое пособие. М.: Высш. школа, 1980.-368 с.

28. Архангельский С.И., Михеев В.И., Машников С.А. О моделировании и методике обработки данных педагогического эксперимента. М., 1974.

29. Архангельский С.И., Михеев В.И., Перельцвайг Ю.М. Вопросы измерения, анализа и оценки результатов наблюдений в практике педагогических исследований. М.: Знание, 1975.-44 с.

30. Аткинсон Р., Бауэр Г., Кротерс Э. Введение в математическую теорию обучения. М.: Мир, 1969. - 488 с.

31. Ахтамзян Н.А. Дискуссия в немецком обществе об образовательной политике Германии // Педагогика, 2003, №2. С. 67 - 74.

32. Багаутдинова Н.Г. Использование принципов TQM и стандартов ИСО серии 9000 в инженерном образовании // Стандарты и качество, 2003, №6. -С. 72-75.

33. Багаутдинова Н.Г. Менеджмент качества в вузе // Стандарты и качество, 2003, №1. С. 86 - 88.

34. Багаутдинова Н.Г., Новиков Д.С. Управление качеством образования // Стандарты и качество, 2002, №9. С. 68 - 73.

35. Базаров Э.К. Экономико-математическое моделирование учебного процесса в высшей школе: Канд. дисс. Ташкент, 1980.

36. Бал Г.А., Довгяло A.M., Машбиц Е.И. Теоретический анализ обучающих программ. Некоторые количественные соотношения для обучающих программ различной структуры / Новые исследования в пед. науках.-М.: Педагогика, 1965,№ V. -С. 7-15.

37. Басовский Л.Е. Менеджмент: Учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2003.-216 с.

38. Батищев П.С. Редактор расписания учебных занятий Экспресс-расписание // Компьютерные учебные программы и инновации, 2004, №7-8. С. 13.

39. Белов В. Система оценки качества образования // Высшее образование в России, 2002, №1. С. 44 - 49.

40. Беляева М.Г. Проблемы качества образования в условиях реформы высшей школы // Стандарты и качество, 2002, №4. С. 20 - 21.

41. Беляков С.А. Лекции по экономике образования. М.: ГУ ВШЭ, 2002.

42. Берестнева О.Г., Марухииа О.В. Критерии качества обучения в высшей школе // Стандарты и качество, 2004, №8. С. 84 - 86.

43. Бермант М.А., Семенов Л.К., Сулицкий В.Н. Математические модели и планирование образования. М.: Наука, 1972. - 112 с.

44. Беспалько В.П. Программированное обучение. Дидактические основы. М.: Высш. школа, 1970. - 300 с.

45. Беспалько В.П. Стандартизация образования: основные идеи и понятия//Педагогика, 1993, №5.-С. 16-25.

46. Беспалько В.П., Татур Ю.Г. Системно-методическое обеспечение учебно-воспитательного процесса подготовки специалистов: Учебно-методическое пособие. М.: Высш. школа, 1989. - 144 с.

47. Блинов Б.М., Светлов М.С. О методике определения эффективности обучения. Критерий эффективности / Новые исследования в пед. науках. М.: Педагогика, 1972, № 6. - С. 69 - 74.

48. Богатырев А. Какая реформа нам нужна? // Педагогика, 2003, №2. -С. 105- 107.

49. Большой экономический словарь / Под ред. А.Н. Азрилияна. 4-е изд. доп. и перераб. -М.: Институт новой экономики, 1999. - 1248 с.

50. Борисов А.Б. Большой экономический словарь. Издание 2-е переработанное и допоненное. М.: Книжный мир, 2005. - 860 с.

51. Боровиков В.П. Популярное введение в программу STATISTICA. -М.: КомпьютерПресс, 1998. 267 с.

52. Брушлинский А.В. Мышление и прогнозирование: Логико-психологический анализ. М.: Мысль, 1979. - 230 с.

53. Брушлинский А.В. Психология мышления и кибернетика. М.: Мысль, 1970.- 191 с.

54. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Модели и механизмы теории активных систем в управлении качеством подготовки специалистов. М.: ИЦ, 1998. - 158 с.

55. В поисках себя обрести весь мир // Платное образование, 2003, №3(5). -С. 40-45.

56. Васильев Ю.С., Глухов В.В., Федоров М.П. Экономика и организация управления вузом. СПб.: Издательство Лань, 2001. - 544 с.

57. Васькин Ф.И., Богомолова И.В. Итоговый контроль знаний студентов // Бух. учет, 1996, №9. С. 63 - 65.

58. Величковский Б.М., Капица М.С. Психологические проблемы изучения интелекта / Интелектуальные процессы и их моделирование. М.: Наука, 1987.-С. 120-141.

59. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе. М.: Статистика, 1994. - 280 с.

60. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей. М.: Наука, 1973. -368 с.

61. Вербицкий А., Попов Ю., Подлеснов В., Андросюк Е. Самостоятельная работа студентов: проблемы и опыт // Высш. образов, в России, 1995, №2. С. 137 - 145.

62. Весна М. Самоорганизация в студенческой учебной группе // Высш. образов, в России, 2003, №2. С. 93 - 95.

63. Ветров Ю., Майборода Т. Инженерное образование: смена парадигмы // Высшее образование в России, 2003, №5. С. 48 - 50.

64. Владимиров В.Н. Опыт создания системы тестового контроля на историческом факультете // www.hist.dcn-asu.ru/aik/testcont.html

65. Вопросы общей методики преподавания математики: Учебное пособие для студентов заочников. М.: Просвещение, 1979.

66. Воробьев Г.В. Некоторые подходы к построению систем качества по МС ИСО серии 9000:2000 // Стандарты и качество, 2002, №4. С. 43 - 45.

67. Воробьев Г.В. Опыт статистического исследования успеваемости школьников // Проблемы методологии педагогики и методики исследований. -М.: Педагогика, 1971.-С. 249-348.

68. Востриков А.С., Никитина Н.Ш. Новосибирский государственный технический университет: путь к созданию системы качества // Стандарты и качество, 2002, №4. С. 57 - 60.

69. Гальперин П.Я., Кобыльницкая C.J1. Экспериментальное формирование внимания.-М., 1974.

70. Гаффорова Е.Б., Балабан В.А., Кравченко И.Ф. Проблема формирования целей вузовской системы качества // Стандарты и качество, 2002,№4.-С. 38-40.

71. Генике Е.А. Проблема конструирования повторительно-обобщающих текстов в учебнике / Новые исследования в пед. науках. М.: Педагогика, 1989, №1.-С. 39-42.

72. Герасимович А.И., Матвеева Я.И. Математическая статистика. -Минск: Высш. школа, 1978. 200 с.

73. Гершунекий Б.С. Педагогическая прогностика: Методология, теория, практика. Киев: Вища школа, 1986. - 200 с.

74. Гинецинский В.И. Индивидуальность как предмет педагогической антропологии // Советская педагогика, 1991, № 9. С. 46 - 49.

75. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976.-496 с.

76. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1988. - 448 с.

77. Гойдина Т. Польское образование рвется стать европейским // Платное образование, 2003, №3(5). С. 55 - 57.

78. Гоноболин Ф.Н. Внимание и его восприятие. М., 1972.

79. Государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования. Специальность 060800 Экономика иуправление на предприятии (по отраслям). Утверждено 17.03.2000. Москва, 2000.-32 с.

80. Грабарь М.И. Об одном агоритме количественной оценки знаний учащихся // Советская педагогика, 1981, №5. С. 64 - 72.

81. Грабарь М.И. Применение вероятностных процессов и факторного анализа в педагогике и психологии // Научно-техническая информация, 1997, №7.-С. 1-11.

82. Грабарь М.И. Применение математических моделей для исследования латентных факторов, влияющих на результаты обучения // Советская педагогика, 1979, № 10. С. 57 - 67.

83. Грабарь М.И., Краснянская К.А. Применение математической статистики в педагогических исследованиях. Непараметрические методы. М.: Педагогика, 1977. - 136 с.

84. Гребнев JT. Высшее образование в Болонском измерении: российские особенности и ограничения // Высш. образов, в России, 2004, №1. С. 36 - 42.

85. Гребнев JI., Кружалин В., Попова Е. Модернизация структуры и содержания инженерного образования // Высшее образование в России, 2003, №4. С. 46 - 56.

86. Груденов Я.И. Психолого-дидактические основы методики обучения математики. М.: Педагогика, 1987.

87. Губарев В.В. Системное представление качества образования // Стандарты и качество, 2002, №4. С. 30 - 34.

88. Гуськова Н.Д, Макаркин Н.П., Салимова Т.А. Мониторинг качества образования // Стандарты и качество, 2000, №5. С. 86 - 88.

89. Данюшенков B.C., Ракипова М.Ш. Тестирование в США: за и против // Педагогика, 2004, №4. С. 82 - 86.

90. Дегтярева Т.Д., Самойлова J1.K. Методические аспекты оценки экономической безопасности региона. Оренбург: РИК ГОУ ОГУ, 2004. - 184 с.

91. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Автоматизированные информационные технологии в высших учебных заведениях. Оренбург: Оренбургский государственный аграрный университет, 2001.-213 с.

92. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Блок тестового материала по основным вопросам и разделам экономической теории: Учебно-практическое пособие. Оренбург: ОГАУ, 2001. - 50 с.

93. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В. Информационные технологии в экономике: оформление документов и презентаций в Ms-Office: Учебно-практическое пособие. Оренбург: Оренбургский государственный аграрный университет, 2004. - 179 с.

94. Дегтярева Т.Д., Спешилова Н.В., Кучерова В.В. и др. Информационные технологии: теория и практика: Сборник тестовых вопросов. Оренбург: ОГАУ, 2002. - 53 с.

95. Джуринский А.Н. Интернационализация высшего образования в современном мире // Педагогика, 2004, №3. С. 83 - 92.

96. Доженко О. Америка сдает позиции // Alma Mater, 2004, №5. -С. 38-39.

97. Егорова М.С. Психология индивидуальных различий. М.: Планета детей, 1997.-328 с.

98. Егорова Н.Е., Коновалова В.В., Тетеревкова Л.Н. ПФО Штатное расписание//Компьютерные учебные программы и инновации, 2005, №3,-С. 5.

99. Егоршин А. Прогноз (О перспективах образования в России) // Высшее образование в России, 2000, №4. С. 17-30.

100. Ерошин В.И., Романкова Л.И. Становление и развитие экономики образования как науки (историко-методологический очерк) // Экономика образования, 2003, №2. С. 7 - 18.

101. Жуков В.К. Управление качеством в системе непрерывного педагогического образования // Стандарты и качество, 2002, №9. С. 74 - 77.

102. Журавлев В.И. Связь педагогики с другими отраслями научного знания // Советская педагогика, 1990, № 4. С. 47 - 52.

103. Журавлев И.К. Дифференциация обучения средствами учебника / Новые исследования в пед. науках. М.: Педагогика, 1990, № 1. - С. 28 - 34.

104. Заварихин А.Е. Разработка моделей и инструментальных средств управления процессом познавательной деятельности (на примере дистанционной технологии): Канд. дисс. Оренбург, 2004.

105. Заде JI. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Перевод с англ. М.: Радио и связь, 1986.-408 с.

106. Замков О.О., Тостопятенко А.В., Черемных IO.H. Математические методы в экономике. М.: Издательство Дело и Сервис, 2001. - 368 с.

107. Зорина Л.Я. Влияние фактора времени на реализацию процесса обучения / Новые исследования в пед. науках. М.: Педагогика, 1986, № 2(48). -С. 18-21.

108. Иванов Б.С. Оценка образовательного процесса иа кафедре // Стандарты и качество, 2003, №8. С. 94 - 95.

109. Иванова А.В. Дифференциация обучения в высшей школе в США 7090 годы XX века: Канд. дисс. Пятигорск, 1998.

110. Иванова И. Рынок труда и рынок образования: как устранить дисбаланс? // Высшее образование в России, 2004, №7. С. 3 - 10.

111. Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М.: Радио и связь, 1987. - 120 с.

112. Игры обучение, тренинг, досуг. / Под ред. Петрусииского В.В. В четырех книгах. - М.: Новая школа, 1994. - 368 с.

113. Измерение знаний при проведении массовых обследований: Методические рекомендации. М.: МГПИ им. В.И. Ленина, 1984. - 108 с.

114. Ильинский И.М. Качество-ядро образовательного процесса // Стандарты и качество, 2002, №4. С. 22 - 24.

115. Ингенкамп К. Педагогическая диагностика: Пер. с нем. М.: Педагогика, 1991. - 240 с.

116. Информационные технологии в статистике / Под ред. А.Н. Романова, В.П. Божко. М.: АО Финстатинформ, 1995. - 205 с.

117. Исаева Н.А., Парфенова JT.K. Автоматизированная обучающая система Престо / Компьютеризация образования: Межвузовский сборник, 1991.-С. 109-118.

118. Исаева Т. Преподаватель как субъект качества образования // Высш. образов, в России, 2003, №2. С. 17 - 23.

119. Ительсон Л.Б. Математические и кибернетические методы в педагогике. М.: Просвещение, 1964. - 248 с.

120. Кабардин О.Ф., Земляков А.Н. Тестирование знаний и умений учащихся // Советская педагогика, 1991, №12. С. 27 - 33.

121. Каган В.И., Сычеников И.А. Основы оптимизации процесса обучения в высшей школе (Единая методическая система института: теория и практика): Научно-методическое пособие. -М.: Высшая школа, 1987. 143 с.

122. Как выбрать профессию (советы профконсультанта) / Под ред. О.И. Пороховой. Оренбург, 1999. - 11 с.

123. Карасева М.Г. О критерии оценки знаний студентов // Советская педагогика, 1975, № 4. С. 90 - 96.

124. Капташеиич АН. Носкола С.А. Скикевич Т.И. Высшее образование в

125. Клочкова Т.Н. Роль внутренней среды вуза в формированиипрофессиональной культуры специалиста: Канд. дисс. Н. Новгород, 2003.

126. Книжник С. Образование в Чехии // Платное образование, 2003, №5(7).-С. 58-61.

127. Ковалевский В.П. Теоретические и методологические основы формирования регионального университетского комплекса: Монография. М.: Экономика, 2004.

128. Ковалевский В.П., Белоиовская И.Д. Профессиональное образование Оренбургской области: состояние, проблемы, перспективы: Монография. М.: НИИВО, 2004. - 280 с.

129. Колесников В.И., Крунлов Ю.Г., Олесеюк Е.В. Образование, которое мы не дожны потерять! // Педагогика, 2003, №9. С. 104 - 107.

130. Концепция создания и развития единой системы дистанционного образования в России // lemoi-www.dvgu.ru/lect/do.htm

131. Коротков Р. Об эффективности российского высшего образования // Высшее образование в России, 2004, №10. С. 38 - 43.

132. Коршунова H.JI. Зачем нужна однозначность научных понятий? // Педагогика, 1992, № 3-4. С. 48 - 52.

133. Кравченко Е.В. Мониторинг как практический инструмент управления вузом // Стандарты и качество, 2004, №8. С. 88 - 91.

134. Красильникова В.А. Разработка и применение контрольно -обучающих программ: Методические рекомендации. Оренбург, 1988.-46 с.

135. Красильникова В.А., Кутузов В.И., Румянцев И.А. Один из подходов к разработке обучающих программ / Компьютеризация образования: Межвузовский сборник, 1991. С. 32 -38.

136. Красильникова В.А., Минеева И.В., Румянцев И.А. Оценка эффективности контрольно-обучающих программ / Компьютеризация образования: Межвузовский сборник, 1991. С. 20 - 31.

137. Красовский Ю.Д. Мир деловой игры: (опыт обучения хозяйственных руководителей). -М.: Экономика, 1989. 175 с.

138. Крикунов А.С., Чернышев А.С., Луньков А.И. Социально-психологические основы работы классного руководителя. М.: Просвещение, 1989.

139. Крипак Е.М. Разработка моделей адаптивного планирования для предприятий малого бизнеса: Канд. дисс. Оренбург, 2003.

140. Кружалин В.И. Государственная система оценки качества высшего профессионального образования // Стандарты и качество, 2002, №4. -С. 26-29.

141. Крюков М.М., Крюкова Л.И. Принципы отражения экономической действительности в деловых играх. М.: Наука, 1988.

142. Куликов Е.И. Методы измерения случайных процессов. М.: Радио и связь, 1986.-272 с.

143. Лагоша Б.А. и др. Методы и модели совершенствования организационных структур / Б.А. Лагоша, В.Г. Шаркович, Т.Д. Дегтярева. М.: Наука, 1988.- 189 с.

144. Ларионова Г. Организация самостоятельной работы студентов // Педагогика, 2003, № 4. С. 107 - 109.

145. Лернер И.Я. Дидактические основы методов обучения. М.: Педагогика, 1981.

146. Либин А.В. Дифференциальная психология: на пересечении европейских, российских и американских традиций. М.: Смысл, 1999. - 532 с.

147. Логвиненко А.Д. Измерения в психологии: Математические основы. -М.: Изд-во МГУ, 1993.-480 с.

148. Логвинов И.И., Логвинова Т.Л. Об одном эвристическом способе определения оптимальной последовательности изучения учебного материала / Новые исследования в пед. науках. М.: Педагогика, 1985, № 1. - С. 38 -41.

149. Лутошкин А.Н. Цветопись как прием эмпирического изучения психологического климата колектива // Социально психологический климат колектива М., 1979.-С. 171-173.

150. Лысенко Е.Е., Коваленок Т.П. Общая психология: Учебно-практическое пособие. М.: МГАУ им. В.П. Горячкина, 2001. - 100 с.

151. Майбуров И. Высшее образование в развитых странах // Высш. образов, в России, 2003, №2. С. 132 - 144.

152. Маркин Н.С. Основы теории обработки результатов измерений. М.: Изд-во стандартов, 1991. - 176 с.

153. Марухина О.В., Берестнева О.Г. Системный подход к оценке качества образования // Стандарты и качество, 2002, №4. С. 35 - 36.

154. Марциновский И. Ключевые проблемы образования в контексте интелектуального потенциала будущего: сравнительно-педагогический аспект // Alma Mater, 2001, №7. С. 41 - 44.

155. Математическая статистика / Под ред. A.M. Длина. М.: Высш. школа, 1975.-398 с.

156. Материалы 2-ой и 3-ей всероссийских конференций по дистанционному образованию. М.: МЭСИ, 1997. - 132 с.

157. Матрос Д.Ш. Как оптимизировать распределение учебного времени. -М.: Знание, 1991.-80 с.

158. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. М.: Дело, 1992. - 702 с.

159. Мешакина К.Н. Профильная дифференциация образования // Советская педагогика, 1990, № 1. С. 60 - 64.

160. Микк Я.А. Один из способов вычисления оптимального объема учебной программы / Новые исследования в пед. науках. М.: Педагогика, 1979,№2.-С. 25-27.

161. Милер Д.П. Экзамен деловая игра // Высш. образов, в России, 1994, №1. - С. 118-120.

162. Минаева Н.В. Экономика и предпринимательство. Лекции, деловые игры и упражнения. М.: Владос, 1994. - 256 с.

163. Михайлычев Е.А. Требования к разработке стандартизированного дидактического теста // Специалист, 1996, №3. С. 31 - 33.

164. Михайлычев Е.А. Требования к разработке стандартизированного дидактического теста // Специалист, 1996, №4- С. 28 31.

165. Михеев В.И. Исследование возможностей объективных методов организации и корректирования самостоятельной работы студентов высшей школы: Канд. дисс. М, 1971.

166. Михеев В.И. Методика получения и обработки экспериментальных данных в психолого-педагогических исследованиях: Монография. М.: Изд-во УДН, 1986.-84 с.

167. Михеев В.И. Моделирование и методы теории измерений в педагогике. М.: Высш. школа, 1987. - 200 с.

168. Мочанов И.Н. Экономика образования в России и за рубежом: Учебно-методический комплекс. Ростов-н/Д, 2001. - 30 с.

169. Монахов В.М., Орлов В.А., Фирсов В.В. Дифференциация обучения в средней школе // Советская педагогика, 1990, № 8. С. 42 - 47.

170. Мудрик А.В. Личностный подход // Российская педагогическая энциклопедия. Т. 1. -М., 1993.

171. Мухин Э.В. Некоторые вопросы планирования учебного процесса с помощью ЭВМ: Канд. дисс. М, 1970.

172. Нгуен К.Т. Развитие структур интегральной индивидуальности студентов с различной адаптированностыо к требованиям высшей школы: Канд. дисс. Пятигорск, 2002.

173. Нечаев В., Шаронова С. Болонский процесс: мифы, илюзии, реалии // Высш. образов, в России, 2004, №7. С. 86 - 95.

174. Никитина Н.Ш. Проектирование системы менеджмента качества вуза на основе логико-структурного анализа // Стандарты и качество, 2003, №8. -С. 87-91.

175. Новиков A.M., Новиков Д.А. Образовательный проект (методология образовательной деятельности). М.: Эгвес, 2004. - 120 с.

176. Новиков Д.А. Модели и механизмы управления развитием региональных образовательных систем (концептуальные положения). М.: ИПУ РАН, 2001.-83 с.

177. Новиков Д.А. Смирнов И.М., Шохина Т.Е. Механизмы управления динамически активных систем. М.: ИПУ РАН, 2002. - 124 с.

178. Новиков Д.А. Статистические методы в педагогических исследованиях (типовые случаи). М.: МЗ-Пресс, 2004. - 67 с.

179. Ногин В.Д., Протодьяконов И.О., Евлампиев И.И. Основы теории оптимизации. М.: Высш. школа, 1986. - 384 с.

180. Норов Ш., Ниязхонов Т., Маджидов М. Контрольно-тестовые программы с таймером и журналом регистрации // Информатика и образование, 1993,№1.-С. 111-112.

181. Нурминский И.И. Статистические закономерности знаний и умений учащихся. М.: Педагогика, 1991. - 221 с.

182. Областной статистический ежегодник: Стат.сб. / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Оренбургской области. Оренбург, 2004. - 482 с.

183. Образование в открытом обществе //www.bilim.kz/education/default.asp

184. Овакимян Ю.О. Опыт применения вероятностной модели обучения // Педагогика, 1993, № 2. С. 24 - 26.

185. Овчарова Р.В. Справочная книга школьного психолога: Учебное пособие для студентов пед. ин-тов и учителей. М.: Просвещение, 1993.

186. Оконь В. Введение в общую дидактику. М.: Высш. школа, 1990 - 382 с.

187. Опыт разработки и применения моделей управления вузом / Коваленко В.Е., Ремезова Е.А., Чудинов В.Н., Федотов А.В. и др. М.: НИИВШ, 1986.-40 с.

188. Орлова И.В., Половников В.А., Федосеев В.В. Курс лекций по экономико-математическому моделированию. М.: Экономическое образование, 1993. - 148 с.

189. Основы менеджмента: Учебное пособие для вузов / Науч. редактор А.А. Радугин. М.: Центр, 2000. - 432 с.

190. Основы теории оптимального управления / Под ред. Кротова В.Ф. -М.: Высш. школа, 1990. 430 с.

191. Педагогика и психология высшей школы: Учебное пособие. Ростов н/Д: Феникс, 2002. - 544 с.

192. Пичугин А.П. Автоматизированная система расчета учебной нагрузки и штатной численности профессорско-преподавательского состава кафедр высшего учебного заведения // Компьютерные учебные программы и инновации, 2002, № 1 (5). С. 11.

193. Пищулин В. Воспитательная работа в вузе // Педагогика, 2003, № 2. -С. 100-103.

194. Поелуев Ю.А., Хрущев В.Г., Щеглов Ю.А. Система построения экономических моделей с развитыми свойствами визуализации и поддержкой знаниями экспертов / Компьютеризация образования: Межвузовский сборник, 1991.-С. 119-125.

195. Поляк Ю.Г. Вероятное моделирование на электронных вычислительных машинах. М.: Изд-во Советское Радио, 1971. - 400 с.

196. Постовалова Г.И. О факторах, определяющих адаптационную способность человека / Психологические и социально-психологические особенности адаптации студентов. Ереван, 1973.

197. Почернина Е.А., Рейнгард И.А. Моделирование процесса количественной оценки трудности усвоения учебного материала / Новые исследования в пед. науках. М.: Педагогика, 1979, № 2. - С. 37 - 41.

198. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык CJIAM 11: Перевод с английского. -М.: Мир, 1987.-646 с.

199. Проблемы и практика дистанционного образования: Материалы межвузовской научно-методической конференции. Оренбург: Изд-во ОГУ, 2000.-136 с.

200. Проблемы методологии педагогики и методики исследований / Под ред. Данилова М.А. и Бодырева Н.И. М.: Педагогика, 1971. - 352 с.

201. Проектирование автоматизированных учебных курсов // www.cnit. ssau.ru/auk/posob/part2.htm

202. Проектирование комплексов автоматизированных дидактических средств // www.cnit.ssau.ru/Kadis/posob/partl .htm

203. Профессиональное обучение в рамках дуальной системы. Бонн, Федеральное министерство образования и науки, 1991. - 65 с.

204. Психологический тест Айзенка // Все для студента. Вып.2. CD-ROM.

205. Пугачева Е. О социологичности мышления студентов // Высш. образов, в России, 2003, №2. С. 86 - 91.

206. Ребрин О., Шолина И., Сысков А. Смешанное обучение // Высш. образов, в России, 2005, №8. С. 68 - 72.

207. Репин С.В., Шеин С.А. Математические методы обработки статистической информации с помощью ЭВМ: Пособие для исследователей гуманит. спец. Минск: Университетское, 1990. - 128 с.

208. Розенберг Н.М. Проблемы измерений в дидактике. Киев: Вища школа, 1979. - 176 с.

209. Рубцов С.В. Целевое управление в корпорациях. Управление изменениями. М., 2001. // Ссыка на домен более не работает~vest/-/dip/bpi/Harington/or-rsv.narod.ru/Book/Book0.htm.

210. Рузаев Е.Н., Погребпяк С.А., Клепиков А.С., Моисеенко М.В., Вальтер Е.А., Самуйлова И.А. Томский политехнический университет: система менеджмента качества // Стандарты и качество, 2002, №4. С. 61 - 63.

211. Русинов Ф. О системном развитии высшего экономического образования // Высш. образов, в России, 1995, №4. С. 8 - 20.

212. Савельев А.Я., Новиков В.А., Лобанов Ю.И. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем. -М.: Высш. школа, 1991. 176 с.

213. Садовничий В. Реорганизация управления образованием и наукой и перспективные задачи высшей школы // Alma Mater, 2004, №3. С. 3 - 7.

214. Сазонова 3. Болонский процесс: позиция российского преподавателя // Высш. образов, в России, 2004, №3. С. 30 - 34.

215. Сборник деловых игр, конкретных ситуаций и практических задач: Методическое пособие / Под ред. Матирко В.И. М.: Высш. школа, 1991. - 255 с.

216. Свиридов А.П. Основы статистической теории обучения и контроля знаний: Метод, пособие. М.: Высш. школа, 1981. - 262 с.

217. Сенашенко В., Ткач Г. Европейское образование механизмы интеграции // Платное образование, 2003, №4(6). - С. 16-19.

218. Сергеев В., Рязапова JI., Ярошевская X., Кочнев А. Моделирование профессиональной деятельности современного инженера // Высш. образов, в России, 2003, №2. С. 60 - 64.

219. Симонов В.П., Черненко Е.Г. Образовательный минимум: измерение, достоверность, надежность // Педагогика, 1994, № 4. С. 30 - 34.

220. Смирнов С. Болонский процесс: перспективы развития в России // Высш. образов, в России, 2004, №1. С. 43 - 51.

221. Смирнов С. Еще раз о технологиях обучения // Высшее образование в России, 2000, №6. С. 113 - 120.

222. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Курсовое проектирование. -М.: Высш. школа, 1988. 135 с.

223. Содатов В.Н., Синицын Е.С., Ким В.В., Черезова И.Г. Оценка сравнительной экономической эффективности АОС / Кибернетика и ВУЗ: Межвуз. научно-технич. сб. Вып. 24. Томск: Изд-во ТПИ им. С.М. Кирова, 1989.-С. 91 -98.

224. Соловьев В.П., Кочетов А.И., Шестаков A.JI., Шадриков В.Д., Богданова О.В. Стимул и инструмент повышения качества деятельности вузов // Стандарты и качество, 2002, №4. С. 52 - 56.

225. Соловьева Е.А. О единой модели понятийных знаний, системы терминов и предметной области // Научно-техническая информация, 1997, №1. -С. 1-5.

226. Сохор A.M. Логическая структура учебного материала: Вопросы дидактического анализа. М.: Педагогика, 1974. - 192 с.

227. Спешилова Н.В. Интеграция в условиях модернизации экономического образования // Модернизация образования: проблемы, поиски,решения. Материалы всероссийской научно-практической конференции. В 2-х частях. Ч. 1. Оренбург: РИК ГОУ ОГУ, 2004. С. 371 - 372.

228. Спешилова Н.В. Повышение качества обучения: модели усвоения знаний с учетом индивидуальных особенностей студентов. Оренбург: ФГОУ ВПО ОГАУ, 2005. - 75 с.

229. Спешилова Н.В. Разработка интегрированных программно-методических комплексов для использования в процессе обучения студентов // Компьютерные учебные программы и инновации, 2003, № 6. С. 72 - 78.

230. Спешилова Н.В., Шеврипа Е.В. Дегтярева Т.Д. и др. Экономико-математические методы и модели: Сборник тестовых вопросов. Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2004. - 72 с.

231. Спиридонов Э.С., Савина Е.М. Разработка модели системы качества вуза // Стандарты и качество, 2002, №4. С. 46 - 47.

232. Статистическое моделирование и прогнозирование / Под ред. А.Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990.

233. Стратегический менеджмент вуза: Учебное пособие / Под ред. АЛ. Гаврикова. Серия Библиотека Федеральной программы развития образования. М.: Изд. Дом Новый учебник, 2004. - 400 с.

234. Стрикелева JI.B., Пискунов М.У., Тихонов И.И. Организация учебного процесса с помощью АОС. Минск: Университетское, 1986. - 95 с.

235. Стрюков Г.А. Стандартизация уровня подготовки и оценивание знаний учащихся // Педагогика, 1995, № 6. С. 12-17.

236. Субетто А.И. Качество жизни и качество образования главные акценты национальной идеи России XXI века и критерии государственной политики. - Оренбург, 2003. - 40 с.

237. Субетто А.И. Качество образования: проблемы оценки и мониторинга. // Стандарты и качество, 2000, №2. С. 62 - 66.

238. Субетто А.И. Раздаточный материал к лекциям Теоретико-методологические основы систем обеспечения качества и управления качеством образования. С.-Петербург, 2003. - 69 с.

239. Субетто А.И. Система управления качеством в вузе (модель). -С.-Петербург, 2002. 28 с.

240. Субетто А.И., Чекмарев В.В. Мониторинг источников формирования содержания высшего образования. Кострома-Москва: Исследовательский центр Госкомвуза, КГПУ им. И.А. Некрасова, 1996. - 239 с.

241. Талызина Н.Ф. Управление процессом усвоения знания. М., 1975. - 306 с.

242. Тарантей В.П. Педагогика в вузе: самостоятельная работа студентов // Советская педагогика, 1990, № 2. С. 83 - 87.

243. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии: Учебное пособие для вузов. М.: Издательский Дом Стратегия, 1998. - 224 с.

244. Теория и практика педагогического эксперимента / Под ред. А.И. Пискунова, Г.В. Воробьева, М.: Педагогика, 1979. - 208 с.

245. Тест структуры интелекта Амтхауэра // Все для студента. Вып.2. CD-ROM.

246. Тестовый контроль знаний //www.mstuca.ru/tikhomirov/Test.htm

247. Товпинец И.П. К исследованию проблемы функций учебника / Новые исследования в пед. науках. М.: Педагогика, 1989, № 1. - С. 35 - 38.

248. Товпинец И.П. Усиление систематизирующей направленности учебника / Новые исследования в пед. науках. М.: Педагогика, 1991, № 1.-С. 30-33.

249. Травинский В.И. Социологические методы исследования и построения критериев усвоения знаний в дидактике // Новые исследования в педагогике, 1971, №3. С. 43-47.

250. Управление современным образованием: социальные и экономические аспекты / А.Н. Тихонов, А.Е. Абрамешин, Т.П. Воронина,

251. A.Д. Иванников, О.П. Мочанова; Под ред. А.Н. Тихонова. М.: Вита-Пресс, 1998.-256 с.

252. Федотов А.В. Моделирование в управлении вузом / Под ред.

253. B.П. Окорокова. Л.: Изд-во ГУ, 1995. - 115 с.

254. Хван В.В. Ресурс сферы быта // Стандарты и качество, 2002, №4.1. C. 64-65.

255. Хурло Л.О подготовке учителей в Польше // Высш. образов, в России, 2003, №6.-С. 142- 143.

256. Чекмарев В.В. Экономические проблемы сферы образования: Монография. Часть 1 / Под общ. ред. д.э.н., проф. М.И Скаржинского. -Кострома: Издательство КГПУ им. Н.А. Некрасова. 1996. 200 с.

257. Чекмарев В.В. Экономические проблемы сферы образования: Монография. Часть 2 / Под общ. ред. д.э.н., проф. М.И Скаржинского. -Кострома: Издательство КГПУ им. Н.А. Некрасова. 1996. 216 с.

258. Чередов И.М. Пути реализации принципа оптимального сочетания фронтальной, групповой и индивидуальной работы с учащимися на уроках: Канд. дисс. Красноярск, 1970.

259. Чередов И.М. Система норм организации обучения в советской образовательной школе. М.: Педагогика, 1987. - 152 с.

260. Чистохвалов В. Кредитные единицы входят в российскую высшую школу // Высш. образов, в России, 2004, №4. С. 26 - 37.

261. Чистяков В.П. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1982. - 256 с.

262. Чупрунов Д. И., Жильцов Е. Н. Экономика, организация и планирование высшего образования: Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1988.- 175 с.

263. Чураков Е.П. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент (динамические системы): Учебное пособие. Рязань, 1992. - 64 с.

264. Чучалин А., Боев О. Кредитно-рейтинговая система // Высш. образов, в России, 2004, №3. С. 34 - 39.

265. Шукшунов В., Лозовский В., Буланова-Топоркова М., Сучков Г. Университетское техническое образование: концептуальные основы // Высш. образов, в России, 2004, №10.-С. 19-30.

266. Шукшунов В.Е., Взятышев В.Ф., Савельев А.Я., Романкова Л.И. Инновационное образование (парадигма, принципы реализации, структура научного обеспечения) // Высш. образов, в России, 1994, №2. С. 13-28.

267. Щапов А., Тихомирова Н., Ерминов С., Лобова Т. Тестовый контроль в системе рейтинга // Высш. образов, в России, 1995, №3. С. 100 - 102.

268. Щетинин В.Л., Хроменков Н.А., Рябушкин Б.С. Экономика образования. М.: Российское Педагогическое Агентство, 1998. - 306 с.

269. Экономико-математические методы и модели: Методические указания. М.: Экономическое образование, 1993. - 35 с.

270. Юцявичене П.А. Принципы модульного обучения // Советская педагогика, 1990, № 1. С. 55 - 60.

271. Юцявичене П.А. Принципы модульного обучения // Советская педагогика, 1990, № 2. С. 55 - 60.

272. Яковлев Е.В. Квалиметрический подход в педагогическом исследовании: новое видение // Педагогика, 1999, № 3. С. 49 - 54.

273. Ямпольский В.З. Вопросы организации управления высшим учебным заведением: Дисс. д.т.н. Томск, 1972.

274. Statistica -в II Математика, статистика, геометрия 2000. - CD-ROM.

275. Statistica 6.0 Современный пакет статистического анализа // Электронный учебник.

Похожие диссертации

• Формирование организационных структур на предприятиях в современных условиях
• Инвестиционное обеспечение экономического развития региона
• Совершенствование системы премирования ремонтных рабочих (на примере автомобильного транспорта)
• Модели и методы управления системой образовательных услуг высшей школы в регионе
• Разработка экономико-математических моделей эффективного управления депозитарным обслуживанием