Автоматизация процесса разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы информационно-коммуникационных технологий

Вид материала

Документы

Содержание Общая характеристика работы Цель и задачи исследования. Объект и предмет исследования. Методы исследования. Основные положения, выносимые на защиту. Научная новизна исследований. Практическая значимость. Реализация результатов. Апробация работы Личный вклад автора. Структура и объем работы. Основное содержание работы Первая глава А)) меньше, чем структуры В Р, т.е. агрегатами являются отдельные пары «класс ОПД – этап ЖЦ». На k Перечень специальностей среднего профессионального образования Четвертая глава Публикации по теме диссертации

Подобный материал:

• Программа повышения квалификации педагогических работников государственных образовательных, 118.99kb.
• Программа разработки системы стандартов в области информационно-коммуникационных технологий, 275.48kb.
• Инструктивно-методическое письмо по использованию информационно-коммуникационных технологий, 392.37kb.
• Инструктивно-методическое письмо по использованию информационно-коммуникационных технологий, 381.42kb.
• Образовательная программа повышения квалификации педагогических работников государственных, 134.7kb.
• Модель повышения информационно-коммуникационной компетентности педагогических работников, 373.94kb.
• Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования московский, 824.2kb.
• Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования московский, 1142.46kb.
• Основные направления внедрения средств информационных и коммуникационных технологий, 49.28kb.
• 1. Роль информационно-коммуникационных технологий в условиях современного общества, 169kb.

На правах рукописи


Никитин Виктор Васильевич


автоматизация процесса РАЗРАБОТКи ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СТАНДАРТОВ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ сферы ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ


Специальность: 05.13.06 — «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (образование)»


Автореферат

диссертации на соискание учёной степени

доктора технических наук


Москва

2009

Работа выполнена в Государственном университете – Высшая школа экономики


Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Иванников Александр Дмитриевич,

доктор технических наук, профессор Парфенов Владимир Глебович,

доктор технических наук, профессор Потапов Анатолий Иванович.


Ведущая организация: Институт Проблем Управления им. В.А.Трапезникова Российской Академии Наук


Защита диссертации состоится "14" октября 2009 года в 15.30 часов на заседании диссертационного совета Д212.227.06 в Санкт-Петербургском государственном университете информационных технологий, механики и оптики по адресу: 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49.


С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики


Автореферат разослан "____" ___________ 2009 г.


Учёный секретарь диссертационного совета,

доктор технических наук, профессор Тарлыков В.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Сегодня сфера информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) представляет собой самостоятельную научно-прикладную отрасль национальной экономики России, ставшую обширнейшим полем производственной деятельности с высокой динамикой роста, возрастающим спросом на высокопрофессиональное кадровое обеспечение, престижностью и высоким уровнем оплаты труда. Подобная динамика развития сферы ИКТ требует принципиально новых подходов к формированию структуры и содержания системы среднего и высшего профессионального ИКТ-образования, поскольку требования со стороны сферы ИКТ к содержанию подготовки специалистов существенно изменяются в процессе самой подготовки. Традиционные методы разработки структуры и содержания подготовки специалистов, характерные для устоявшихся областей науки, техники и экономики, малоэффективны для такой динамичной области, как сфера ИКТ.

Развитие образовательных стандартов среднего и высшего профессионального ИКТ-образования, адекватных динамичным процессам в сфере ИКТ, требует детального анализа действующих и перспективных моделей сегментов рынка труда, структуры и содержания используемых в российских и зарубежных вузах учебных планов и программ, а также разработки и реализации на практике методик проектирования профессиональных и образовательных стандартов, основанных на системном анализе областей профессионального деятельности и использовании моделирования процессов как в сфере ИКТ, так и ИКТ-образовании.

Говоря о ИКТ-образовании, необходимо отметить, что значительный вклад в развитие системы профессионального образования для этой области внесли работы Тихонова А.Н., Федорова И.Б., Васильева В.Н., Советова Б.Я. и др. Тематика исследований, посвященных развитию методологического базиса образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования в целом и для сферы ИКТ, в частности, является весьма своевременной и актуальной. В основе проведенных исследований - научно-методические работы Байденко В.И., Зимней И.А., Татура Ю.Г., Галяминой И.Г., Сухомлинова В.А., Пузанкова Д.В., Коршунова С.В., Шадрикова В.Д. и др.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационных исследований является создание методологии и математического обеспечения автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ.

Для достижения данной цели были поставлены и решены следующие задачи:

• исследование типологии сферы ИКТ как высокотехнологичной отрасли экономики;
  
• анализ структуры и содержания профессионального ИКТ-образования в России и за рубежом;
  
• исследование методов автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ;
  
• создание методологии автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ;
  
• создание математического, алгоритмического и информационного обеспечений интегрированной информационной системы (ИС) управления разработкой образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ;
  
• создание базовой версии интегрированной ИС управления разработкой образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ;
  
• опытное внедрение методологии автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ при создании федеральных государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования (ФГОС ВПО) 3-го поколения для сферы ИКТ с использованием базовой версии интегрированной ИС управления разработкой образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ.
  

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является процесс разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ, а предметом исследования – модели, методы и технологии автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ.

Методы исследования. В ходе выполнения работы были использованы методы теории сложных систем, классификационные, экспертные и экспертно-статистические методы анализа многомерных данных, методы проектирования и разработки информационных систем, технологии разработки веб-приложений.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Методология автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ.
   
2. Математическая модель области профессиональной деятельности сферы ИКТ.
   
3. Математическая модель специалиста сферы ИКТ.
   
4. Математическая модель содержания обучения специалиста сферы ИКТ.
   
5. Методы решения задач автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ.
   

Научная новизна исследований. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

• методология автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ на основе последовательного построения модели области профессиональной деятельности, модели специалиста и модели содержания обучения;
  
• математическая модель области профессиональной деятельности сферы ИКТ на основе выделения классов объектов профессиональной деятельности и этапов жизненного цикла;
  
• математическая модель специалиста сферы ИКТ на основе формирования объединений пар «этап жизненного цикла» – «класс объектов профессиональной деятельности»;
  
• математическая модель содержания обучения специалиста сферы ИКТ на основе агрегирования дидактических единиц в структуру основной образовательной программы образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ;
  
• эффективное решение задач автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования в сфере ИКТ удалось получить с помощью классификационных, экспертных и экспертно-статистических методов анализа многомерных данных.
  

Практическая значимость. Разработанные методология, математические модели и созданная на их базе интегрированная ИС управления разработкой образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ могут быть использованы при формировании нового перечня направлений (специальностей) и создании новых стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ.

Реализация результатов. Работа выполнена на кафедре «Инновации и бизнес в сфере ИТ» факультета бизнес-информатики ГУ-ВШЭ на основе результатов выполнения научно-исследовательских работ по Федеральной целевой программе «Электронная Россия (2004—2007 годы)» и Федеральной целевой программе развития образования (Государственный контракт Министерства образования РФ от 28.05.2004 г. № 1361 «Оптимизация перечня направлений подготовки и специальностей высшего профессионального образования в области информатики, информационных технологий и информационных систем в соответствии с потребностями рынка труда и с учетом согласованности со специальностями среднего профессионального образования»; Государственный контракт Федерального агентства по образованию РФ от 11.11.2005 г. № 3/Р130 «Разработка структуры и содержания среднего и высшего профессионального образования в области информационно-коммуникационных технологий»; Государственный контракт Федерального агентства по образованию от 21.09.2006 г. № 3/Ф-177 «Проектирование нового перечня направлений (специальностей) и государственных образовательных стандартов среднего профессионального и высшего профессионального образования для динамично развивающихся высокотехнологичных отраслей на основе технологий управления знаниями»).

Результаты работы были использованы при разработке с участием и под руководством автора двух проектов ФГОС ВПО по направлениям «Программная инженерия» и «Бизнес-информатика». Оба проекта стандартов были закуплены Федеральным агентством по образованию РФ в 2007 и 2008 годах по конкурсу закупки проектов ФГОС ВПО уровней бакалавриата и магистратуры.

Обобщение данных методов применительно к профессиональным стандартам нашло применение при разработке в 2006-2007 годах по заказу Мининформсвязи РФ девяти профессиональных стандартов для отрасли информационных технологий. Автор являлся руководителем данного проекта. Результаты разработки были опубликованы и послужили основой формирования системы профессиональных квалификаций в сфере ИКТ.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: I - III всероссийских конференциях «Преподавание информационных технологий в России» (Суздаль, Москва, Ярославль, 2003-2005), всероссийской конференции «Актуальные проблемы информатики в современном российском образовании» (Москва, 2005, МГУ), семинаре-совещании Учебно-методического объединения вузов России по направлению «Бизнес-информатика» (Москва, 2004, Санкт-Петербург, 2005, Магнитогорск, 2006, Москва, 2007-2008), международной конференции «Теория активных систем» (Москва, Институт проблем управления РАН, 2007), межрегиональной конференции "Информационные технологии и решения для "Электронной России". (Ханты-Мансийск, 2007), международной конференции «Интеллектуализация обработки информации» (Симферополь, 2008), всероссийской конференции «Высокопроизводительные вычислительные ресурсы России для создания наукоемких технологий и развития инфраструктуры наноиндустрии» (Уфа, 2008), XVII международной конференции Frontiers in Service (США, Вашингтон, университет Мэриленд, 2008), III (ФРГ, Потсдам, 2008) и IV (ФРГ, Дрезден, 2009) международных конференциях SAP International Research Forum.

Личный вклад автора. Все основные результаты диссертации получены лично автором.

Публикации. По материалам диссертации опубликована 21 работа, в том числе одна монография и 9 статей в журналах, входящих в Перечень ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 153 наименования, и четырех приложений. Основная часть работы изложена на 233 машинописных страницах, содержит 52 рисунка и 27 таблиц.


ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении диссертации обоснована актуальность темы диссертации, анализируется степень научной разработанности проблемы, формулируются цель и задачи исследования, определяется предмет исследования, показаны научная новизна, практическая значимость и формы апробации работы.

Первая глава диссертации посвящена анализу проблем автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ. Выделены основные тенденции рынка труда, продуктов и сервисов ИКТ. Для сферы ИКТ характерны динамичные изменения номенклатуры, категорий и определений товаров и услуг, когда их жизненный цикл укорачивается до нескольких лет и в течение 3-5 лет до 1/3 общего количества товаров и услуг замещается новыми.

Прогноз общей потребности в ИТ-специалистах в 2012 году - 234 тыс. человек в случае реализации «сырьевого» сценария и 551 тыс. человек в случае реализации «инновационного» сценария России. Даже с поправкой на разворачивающийся экономический кризис и существенные коррекции спроса и предложения на рынке труда в сфере ИКТ понятно, что системе ИКТ-образования России предстоит сделать серьезные усилия для наращивания количества выпуска специалистов и повышения качества их подготовки.

Структура российского среднего и высшего профессионального ИКТ-образования, зафиксированное в ФГОС, действующих на июнь 2009 года для нескольких десятков направлений (специальностей) и для различных уровней образования, охватывает сегодня более 10 тыс. обобщающих и листовых понятий и фрагментировано по 15 укрупненным группам подготовки. Среди действующих ФГОС в сфере ИКТ-образования присутствуют направления, дублирующие друг друга, чрезмерно узкие в современных условиях и устаревшие.

В такой ситуации становится практически невозможной (либо формальной) координация методических и научно-исследовательских разработок по направлениям ИКТ-образования. Возникла насущная потребность в разработке единого методологического подхода к определению направлений подготовки специалистов и содержания образования. Такая методология должна также учитывать результаты мониторинга рынка труда и требования профессиональных стандартов в сфере ИКТ.

В России за последние 5 лет в связи с подготовкой ФГОС ВПО 3-го поколения шла интенсивная работа по выработке новых принципов разработки стандартов ИКТ-образования, формированию классификаторов и перечней направлений (специальностей) профессионального образования сферы ИКТ, применения компетентностного подхода, связи профессиональных и образовательных стандартов, соотношению подготовки двухуровневой системы бакалавр-магистр.

Серьезным шагом в развитии профессиональных квалификаций в сфере ИКТ России стала разработка в 2006-2007 году девяти профессиональных стандартов, которые заложили основу формирования системы профессиональных квалификаций в сфере ИКТ в России. Несмотря на общий положительный эффект появления перечня профессиональных стандартов для сферы ИКТ в целом и для ИКТ-образования России, в частности, структура и компетентностная модель профессиональных стандартов не полностью согласуется со структурой и компетентностной моделью новых ФГОС 3-го поколения. Без постоянно действующего механизма актуализации стандартов для такой высокотехнологичной сферы экономики, как ИКТ, они рискуют устареть уже через 4-5 лет.

Разработка образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ является многоэтапной, сложной для формализации задачей. Сегодня среди многочисленных теоретических и практических работ, посвященных вопросам управления подготовкой специалистов, известны единичные примеры использования ИТ для решения задачи управления разработкой образовательных стандартов профессионального образования.

На основе проведенного анализа тенденций развития такой высокотехнологичной отрасли экономики как сфера ИКТ и факторов, влияющих на изменения структуры и содержания ИКТ-образования сформулированы основные проблемы существующей организации разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ. Они таковы:

• на сегодня не существует четко описанного процесса разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ;
  
• в разработке образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ в настоящее время доминирует описательно-декларативный подход, высока при этом роль субъективных факторов, слаба формализация перехода от одной категорий образовательного стандарта (объекты профессиональной деятельности, виды и задачи профессиональной деятельности, компетенции специалиста, структура основной образовательной программы) к другой;
  
• не выделен ни структурный, ни процессно-операционный, ни информационно-алгоритмический уровни представления процесса разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ;
  
• частота обновления стандартов для такой высокодинамичной области как ИКТ раз в 5-10 лет является предельно редкой.
  

В работе определены методологические принципы разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ, которые позволили бы снять вышеперечисленные проблемы:

1. Процесс разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ можно представить как процесс последовательного выполнения следующих стадий или подпроцессов (рис.1):
   

1. построение и поддержание в актуальном состоянии модели области профессиональной деятельности;
   
2. построение и поддержание в актуальном состоянии моделей специалистов данной модели области профессиональной деятельности;
   
3. построение и поддержание в актуальном состоянии модели содержания подготовки специалиста данной модели специалиста.
   

2. Компетентностная модель специалиста задается областью его профессиональной деятельности, классами объектов профессиональной деятельности (ОПД), этапами жизненного цикла (ЖЦ) этих классов ОПД, характерными видами профессиональной деятельности специалиста и специфичным набором решаемых специалистом универсальных и профессиональных задач.
   
3. Модель содержания подготовки специалиста должна обеспечивать реализацию компетентностной модели специалиста.
   

Математически ФГОС среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ можно определить как кластер в многомерном пространстве признаков, задаваемых моделью области профессиональной деятельности, моделью специалиста и моделью содержания его подготовки.

Важно отметить ряд принципиальных моментов.

1. В отличие от существующих методов разработки образовательных стандартов профессионального образования здесь разработка образовательных стандартов профессионального образования рассматривается как трехстадийный процесс.
   
2. В модели области профессиональной деятельности ОПД специалиста рассматриваются на различных этапах своего ЖЦ. Такая связь, на наш взгляд, позволяет более четко специфицировать переходы от ОПД к этапам их ЖЦ, от этапов к видам профессиональной деятельности, от видов к задачам или функциям профессиональной деятельности.
   
3. Введение в рассмотрение этапов ЖЦ ОПД задает и ограничения данного подхода. Он неприменим для областей профессиональной деятельности, где не используется понятие «этап ЖЦ ОПД», например, в педагогике, культуре, искусстве, возможно его применение в экономики и управлении, сельском хозяйстве, и принципиально применим такой подход для технических областей.
   
4. Для разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ в силу высокой динамики происходящих в них изменений на рынке труда, номенклатуры товаров и услуг важно на регулярной основе поддерживать актуальность всех компонентных моделей – модели области профессиональной деятельности, модели специалиста и модели содержания подготовки.
   

Вторая глава диссертации посвящена методологии и математическому обеспечению автоматизации процесса разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ

Рассматриваются вопросы формализации процесса разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ на стадиях разработки модели области профессиональной деятельности, разработки модели специалиста и разработки модели содержания его подготовки.

Модель области профессиональной деятельности S определим как

S = , где

Q = {qi | i = 1,…,N}	множество классов ОПД;
C = {cj | j = 1,… M}	множество этапов ЖЦ ОПД;
||aij|| i = 1,…,N; j = 1,… M	матрица коэффициентов актуальности элементов профессиональной деятельности (сочетаний “класс ОПД”-“этап ЖЦ”); коэффициент матрицы равен 1, если для i-го класса ОПД актуальна подготовка специалистов по j-му этапу ЖЦ, 0 – в противном случае.

Оценка актуальности является интегральной характеристикой, которая определяется четырьмя составляющими:

• степенью необходимости выбранного этапа жизненного цикла для данного класса ОПД (критерий 1 – “необходимость”);
  
• состоянием рынка труда (критерий 2 – “предложение”);
  
• перспективами развития научно-технического прогресса (критерий 3 – “перспектива”);
  
• социальной престижностью профессий и рода занятий (критерий 4 – “престижность”).
  

Тогда стадия разработки модели области профессиональной деятельности в рамках общего процесса разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ разбивается на следующие операции:

• построение онтологии области профессиональной деятельности;
  
• построение матрицы коэффициентов актуальности пар «класс ОПД» - «этап жизненного цикла».
  

Построение онтологии области профессиональной деятельности состоит в определении классов ОПД, относительно которых «выстраиваются» профессиональная деятельность специалистов и их профессиональные компетенции, и представляет собой слабо формализуемую и трудоемкую задачу. Это в первую очередь сказывается на формировании содержания образования в высокотехнологичных динамично развивающихся отраслях, для которых характерны частое появление новых объектов и связанных с ними понятий, существование большого числа синонимичных понятий, быстрое устаревание некоторых типов объектов, изменения в описании и интерпретации отдельных понятий. Особенно это проявляется на комплексных объектах, которые являются сложной агрегацией множества «простых» ОПД и определяются обобщающими понятиями или классами ОПД. Важно отметить, что именно классы ОПД целесообразно использовать в качестве категории «объекты профессиональной деятельности» в образовательных стандартах профессионального образования.

Онтология ОПД является динамичной структурой, в которой могут появляться новые объекты и выбывать прежние, изменяться структура связей между ними, а соответственно и состав обобщающих и листовых объектов. Изменения онтологической модели области профессиональной деятельности должно вести за собой и изменение содержания среднего и высшего профессионального образования.

Задача формирования обобщающих понятий, используемых при проектировании профессиональных и образовательных стандартов для той или иной предметной области, может быть формализована как задача формирования классов простых (исходных) ОПД. Сложность этой задачи связана, прежде всего, с объемом исходной информации. Число ОПД исчисляется сотнями и тысячами, а число классов, в которые их нужно объединить, – десятками, если не сотнями. При решении задачи вручную эксперт вынужден резко ограничивать число рассматриваемых вариантов классификации, основываясь на своих субъективных оценках. Для повышения объективности и обоснованности классификации в диссертации использованы формализованные критерии и многовариантные процедуры автоматической классификации и диагонализации матрицы связей.

Рассматриваются два подхода к классификации ОПД. Первый из них предлагается использовать в тех случаях, когда исходным материалом является неструктурированное множество ОПД. На этом множестве строится одноуровневая онтология или классификация ОПД. Для этого эксперты определяют меру связи (близости) между каждой парой ОПД, а для классификации используются алгоритмы диагонализации матрицы связи.

Пусть R = {r_ij}, i,j = 1 . . . N_V , , – матрица «расстояний» между ОПД, элемент r_ij которой служит численной характеристикой различия между i-м и j-м ОПД (0  r_ij  1), где V = {v_n | n = 1,…,N_V} – множество ОПД; элемент множества представляет собой код (наименование) ОПД. Цель обработки матрицы расстояний состоит в разбиении всего множества элементов на такие подмножества (классы) , чтобы расстояния r_ij между элементами, попавшими в один класс, были возможно меньше, а между элементами, попавшими в разные подмножества, – возможно больше. Полученные классы интерпретируются как классы ОПД. Алгоритм диагонализации матрицы связи, обеспечивающий решение этой задачи, решает даже более общую задачу: определяет не только наличие (отсутствие) связи между каждой парой классов ОПД, но и степень этой связи, которая характеризуется числом между 0 и 1.

На практике чаще приходится иметь дело со случаем, когда онтология – хотя бы в каком-то виде – уже существует, и требуется ее улучшить. Для этого случая предлагается второй подход к классификации ОПД. Он заключается в том, что эксперты используют существующую онтологию для формирования пространства признаков, так что ОПД представляются точками этого пространства. После этого производится классификация ОПД в пространстве признаков с использованием алгоритма автоматической классификации. В результате получается новая онтология, более логичная и содержательно лучше интерпретируемая, чем исходная.

Для сравнения вновь построенной онтологии с исходной онтологией вводятся два критерия. Первый критерий – критерий качества классификации вершин графа онтологической структуры. Классификация выполняется алгоритмически, но после этого эксперты оценивают полученный результат исходя уже не из формальных, а из содержательных соображений: «естественности» объединения понятий более низкого уровня в обобщающие понятия, наличия изолированных (не отнесённых ни к одному из классов) ОПД, имеющейся дополнительной информации, не учтённой при классификации и т.п. Второй критерий – критерий равномерности распределения весов классов по уровням онтологической структуры. Этот критерий допускает формализацию.

Пусть каждой вершине присвоен некоторый вес. По определению весом класса является сумма весов входящих в него вершин. Будем считать, что онтология А лучше онтологии В по критерию равномерности, если дисперсия весов классов в среднем для вcех уровней структуры А (( А)) меньше, чем структуры В ((В)), где определяется выражением , где ≥ 2 – номер самого верхнего уровня онтологической структуры (уровни нумеруются снизу вверх), – дисперсия весов классов l-го уровня.

Процедура улучшения онтологии включает три этапа. Первый этап – использование уже имеющейся и подлежащей улучшению онтологии для формирования k-мерного пространства признаков X, в котором далее будет строиться новая классификация ОПД нижнего уровня. Второй этап – автоматическая классификация ОПД нижнего уровня последовательно в k-мерном пространстве признаков X, полученном на первом этапе, с последующей оценкой экспертами результатов автоматической классификации. Третий этап улучшения онтологии – перераспределение классов по уровням онтологической структуры, так чтобы на каждом уровне распределение весов стало более равномерным. Окончательное решение о том, какая из двух онтологий лучше, принимается экспертами на основании их сравнения по двум описанным выше критериям.

Далее выполняется следующая операция - операция построения матрицы коэффициентов актуальности пар «класс ОПД» - «этап ЖЦ» для формирования пар «класс ОПД» - «этап ЖЦ». “Коэффициент актуальности” определяет актуальность подготовки специалистов, компетенции которых будут связаны с данным классом ОПД, рассматриваемым в контексте определённого этапа его ЖЦ.

Оценки актуальности могут быть получены только на основе мнений экспертов, однако для повышения объективности оценок экспертные методы необходимо дополнить экспертно-статистическими методами оценивания. Коэффициенты актуальности могут определяться либо в бинарной шкале (1 – актуально, 0 – не актуально), либо в ранговой, например, на интервале [0,1].

Требуется определить значения матрицы || a_ij ||:

|| aij || i = 1,…,N; j = 1,… M

матрица коэффициентов актуальности элементов профессиональной деятельности (сочетаний “класс ОПД”-“этап ЖЦ”), коэффициент матрицы равен 1, если для i-го класса ОПД актуальна подготовка специалистов по j-му этапу ЖЦ, 0 – в противном случае.

Для формирования оценок коэффициентов актуальности по тематике, задаваемой определенным этапом ЖЦ для конкретного класса ОПД, необходимо: а) провести экспертизу, в которой были бы отражены мнения экспертов по каждому из четырех критериев (“необходимость”, “предложение”, “перспектива”, “престижность”); б) определить значения полученных в результате экспертизы критериев, в) осуществить свертку указанных критериев и, наконец, г) определить значения коэффициентов актуальности.

На первом этапе работы значения коэффициентов актуальности будут формироваться в “огрубленном” двоичном представлении: значение: “1” – обучение по данному этапу ЖЦ для конкретного класса ОПД актуально, значение “0” – неактуально. По мере накопления статистического материала коэффициенты актуальности могут сформированы в более точном представлении, как числа со значениями из отрезка [0, 1]: 0  a_ij  1 для всех i = 1,…,N, j = 1,… M. Для решения используется экспертно-статистический подход в комбинации с методом анализа иерархий. При этом методе значима максимально возможная иерархическая структуризация первичных критериев. В рассматриваемом случае таких критериев четыре: “необходимость”, “предложение”, “перспектива” и “престижность”.

Первый критерий , “необходимость”, как следует из его определения, не структурируется (хотя мнения, высказанные по нему разными экспертами, могут быть разными). Второй критерий , “предложение”, можно разбить на такие подкритерии, как “число вузов, в которых обучают данной специальности”, “число ежегодно выпускаемых специалистов по данной специальности”, “степень насыщенности рынка уже подготовленными специалистами по данной специальности”. Последний из подкритериев может быть также разбит по региональному принципу на подкритерии “число вузов, в которых обучают данной специальности, в регионе s”, s = 1, 2,… , S. Третий критерий , “перспектива”, может быть сформирован с дальнейшей структуризацией по “перспективам развития конкретных объектов n из данного класса i ОПД”, n = 1, 2,… , n_i. Четвертый критерий , “престижность”, как и первый из критериев, дальнейшей структуризации не подлежит. В результате дерево принятия решений выглядит так, как показано на рис. 2. Анкетирование каждого из экспертов осуществляется с помощью вопросника, построенного по дереву, изображенному на рис. 2.

В целом можно сказать, что развитие определенной области профессиональной деятельности выражается в изменении параметров ее модели:

• появление новых ОПД как за счет «поднятия» в онтологии простых ОПД до уровня ОПД-классов, так и появления новых ОПД-классов;
  
• снижение до критического уровня общественного интереса к определенным ОПД, что выражается в снижении значения показателя актуальности до критического уровня;
  
• детализация отдельных этапов жизненного цикла ОПД, что выражается в изменение множества С;
  
• изменение весовых коэффициентов в матрице || a_ij ||.
  

Рис. 2. Дерево принятия решений

После формирования модели области профессиональной деятельности наступает стадия построения модели специалиста. На этой стадии формируется множество моделей специалистов в пространстве модели области профессиональной деятельности. Подобное множество объединяет (в рамках задаваемого стандартом нормативного срока обучения специалиста и требуемых квалификационных уровней) один или несколько классов ОПД по одному или нескольким этапам ЖЦ. Именно объединение пар «этап ЖЦ» – «класс ОПД» задают образовательный стандарт направления (специальности), правда, пока на этой стадии без содержания подготовки. Такое именованное объединение пар «этап ЖЦ» – «класс ОПД» есть не что иное, как первичный список (перечень) образовательных направлений (специальностей) профессиональной подготовки специалистов для данной области профессиональной деятельности.

Поэтому, задачей на этой стадии становится формирование объединений пар «этап ЖЦ» – «класс ОПД». При этом возможные варианты таких объединений пар должны учитывать:

• близость или идентичность классов ОПД;
  
• сходство по этапам ЖЦ;
  
• сходство набора видов профессиональной деятельности;
  
• сходство задач профессиональной деятельности;
  
• общность квалификационных уровней;
  
• возможность объединения в рамках задаваемого стандартом нормативного срока обучения специалиста.
  

Фактически речь идет о классификации многомерных объектов в пространстве признаков, имеющем сложную структуру (признаки разной природы, с разными весами). Поскольку человек-эксперт не в состоянии проводить анализ непосредственно в многомерном пространстве, на этой стадии можно использовать методы многомерной автоматической классификации. Алгоритм формирования множества моделей специалистов или первичного списка (перечня) образовательных направлений (специальностей) профессиональной подготовки специалистов для данной области профессиональной деятельности разбивается на две процедуры: 1) построение меры близости (сходства) между парами «класс ОПД – этап ЖЦ»; 2) кластеризация пар «класс ОПД – этап ЖЦ».

Обозначим через множество пар «класс ОПД–этап ЖЦ»: , где – соответственно класс ОПД и этап ЖЦ такие, что коэффициент актуальности . Определим меру близости между парами и как произведение , где – мера близости между классами ОПД и , определяемая следующей формулой:

,

где - численные оценки связей между ОПД, которые учитывают характер связи (ассоциативная, агрегатно-ассоциативная, композитная, обобщающая) и определяются экспертным путем; и - количество ОПД в классах ОПД и соответственно, а – определяемый экспертным путем поправочный коэффициент, учитывающий необходимую «глубину изучения» классов ОПД при подготовке специалистов для работы с этими классами ОПД на данных этапах ЖЦ для t-го квалификационного уровня.

Для облегчения работы экспертов разобьем процедуру экспертного оценивания коэффициентов на два шага. На первом шаге множество этапов ЖЦ С разбивается на два подмножества и . Подмножество включает такие этапы ЖЦ, на которых требуются специалисты с глубоким (в пределах t-го квалификационного уровня) знанием и соответственно углубленным изучением r-го класса ОПД со всеми его специфическими особенностями, подмножество – этапы, для которых достаточно некоторого общего представления об этом классе ОПД. Проводя указанное разбиение, эксперт руководствуется своими знаниями видов профессиональной деятельности, соответствующих этапам ЖЦ, и соответствующих этим видам задач профессиональной деятельности для t-го квалификационного уровня. Для разных классов ОПД и разных квалификационных уровней указанные разбиения могут быть разными.

Например, для класса ОПД «Корпоративная информационная система» на этапе изготовления организационно-управленческий вид деятельности (на этом этапе) требует глубокого знания данного класса ОПД во всех деталях на высшем квалификационном уровне. Для класса ОПД «Электронные приборы» на этапе изготовления не требуется глубокого знания специфики работы приборов и достаточно либо общего представления на высшем квалификационном уровне, либо углубленного изучения на среднем квалификационном уровне. Поэтому разбиение множества С на подмножества имеет индексы r, t, указывающие класс ОПД и квалификационный уровень, применительно к которым проводится разбиение.

На втором шаге эксперты дают оценки коэффициентов . Пусть требуется оценить коэффициент для определения меры близости между парами и , т.е. парами «r-й класс ОПД – s-й этап ЖЦ» и «u-й класс ОПД – v-й этап ЖЦ». Рассмотрим три случая.

1. , т.е. этапы ЖЦ каждой пары требуют специалистов с углубленным (на t-м квалификационном уровне) изучением соответствующих классов ОПД. В этом случае соответствующая мера близости (обозначим её через ) полагается равной 1, т.е. оценка меры близости пар и совпадает с оценкой меры близости соответствующих классов ОПД.

2. или , т.е. на t-м квалификационном уровне этапы ЖЦ соответствующих классов ОПД принадлежат к разным подмножествам множества С. Поскольку разные классы ОПД требуют в этом случае еще и разной глубины изучения, естественно считать, что мера близости рассматриваемых пар меньше меры близости соответствующих классов ОПД. В этом случае от эксперта требуется оценить числом в интервале .

3. , т.е. этапы ЖЦ каждой пары не требуют специалистов с углубленным (в пределах t-го квалификационного уровня) изучением соответствующих классов ОПД. Поскольку при менее углубленном изучении различие между классами ОПД в какой-то степени нивелируется, естественно считать, что мера близости рассматриваемых пар больше меры близости соответствующих классов ОПД. В этом случае от эксперта требуется оценить числом в интервале .

Описанная процедура выполняется для всех квалификационных уровней и всех пар и . Заметим, что случаи r = u, т.е. случаи оценки меры близости пар с одним и тем же классом ОПД, но разными этапами ЖЦ, не требуют специального рассмотрения.

Построив меру близости между парами «класс ОПД – этапы ЖЦ», можно перейти к рассмотрению алгоритма кластеризации пар «класс ОПД» –«этап ЖЦ». Для кластеризации пар «класс ОПД – этап ЖЦ» используется иерархический алгоритм агрегирования «объединение». Кластеризация проводится независимо для каждого квалификационного уровня. Для упрощения описания алгоритма перенумеруем пары «класс ОПД – этап ЖЦ», для которых коэффициент актуальности не равен нулю, и в соответствии с этой нумерацией переобозначим множество этих пар P как , где – число указанных пар, а полученные при экспертном оценивании численные оценки связей между этими парами как . Рассмотрим два агрегата и , каждый из которых включает, соответственно, и элементов множества P. Здесь «штрих» означает, что выстраиваемые алгоритмом агрегаты не являются окончательными и после окончания работы алгоритма могут быть скорректированы пользователем. Тогда мерой близости этих агрегатов является величина

.

Алгоритм агрегирования представляет собой итерационную человеко-машинную процедуру, в которой на каждой итерации обрабатывается построенное к этому шагу текущее множество агрегатов.

На первой итерации в качестве текущего множества агрегатов берется множество Р, т.е. агрегатами являются отдельные пары «класс ОПД – этап ЖЦ». На k-й итерации два наиболее близких агрегата объединяются в один агрегат. Оценки близости этого нового агрегата к остальным агрегатам пересчитываются в соответствии с формулой:

.

Эксперт оценивает объем учебного времени, требуемого для обучения по всем классам ОПД и этапам ЖЦ, включенным в новый агрегат, и сравнивает его с нормативным сроком обучения специалиста данного квалификационного уровня. Если эксперт считает, что значение нормативного срока обучения специалиста еще не достигнуто, начинается следующая итерация. Если эксперт считает, что дальнейшее укрупнение нового агрегата приведет к выходу за пределы нормативного срока обучения специалиста, этот агрегат принимается в качестве предварительного варианта первичного списка (перечня) образовательных направлений ( специальностей) профессиональной подготовки специалистов для данной области профессиональной деятельности, удаляется из текущего множества агрегатов, и начинается следующая итерация.

Алгоритм прекращает работу, когда текущее множество агрегатов оказывается пустым. Построенный для каждого квалификационного уровня первичный список (перечень) образовательных направлений (специальностей) профессиональной подготовки специалистов для данной области профессиональной деятельности предъявляется эксперту.

Сформировав модели специалистов или стандарты направлений (специальностей) данной модели области профессиональной деятельности, но пока без содержания подготовки, далее процесс разработки образовательных стандартов профессионального образования вступает в стадию разработки модели содержания подготовки для этих моделей специалистов. Под моделью содержания подготовки специалиста будем понимать основную образовательную программу подготовки специалиста, которая должна соответствовать полученной на предыдущей стадии модели специалиста, и примерный учебный план подготовки специалиста на базе основной образовательной программы. Выделим операцию формирования структуры основной образовательной программы, т.е. совокупности дисциплин (модулей), обеспечивающих формирование компетенций в соответствующей области профессиональной деятельности.

Исходным для выполнения данной операции является то, что для определенной области профессиональности деятельности существует свое множество дидактических единиц (ДЕ), обеспечивающие усвоение знаний, умений и навыков и формирующие универсальные и профессиональные компетенции. В качестве одного из примеров такого множества ДЕ может служить электронная энциклопедия по линейной алгебре Линеал. Для основной образовательной программы стандарта, по которой осуществляется подготовка специалиста, существует свое подмножество ДЕ, причем для каждой пары ДЕ можно указать число, характеризующее силу связи между этими ДЕ. Покажем выделение такого подмножества из всего множества ДЕ и группирование их в виде дисциплин.

Агрегирование ДЕ необходимо проводить таким образом, чтобы сильно связанные между собой ДЕ попали в одну дисциплину, слабо связанные – в разные дисциплины, и чтобы сумма учебного времени ДЕ каждой дисциплины не превышала заданной величины. Как правило, в образовательной практике принято формировать дисциплины кратно семестру или модулю с определенной академической недельной нагрузкой. Поскольку в этой задаче матрица связей между ДЕ каждой образовательной программы по каждой области профессиональной деятельности задана, для группирования ДЕ в дисциплины можно непосредственно использовать алгоритмы агрегирования. Специфика агрегирования ДЕ в предлагаемом подходе состоит в том, что информация о том, может ли некоторый агрегат ДЕ рассматриваться как самостоятельная дисциплина, получается с помощью специалиста-эксперта. Здесь невозможно указать какой-либо формальный критерий, основанный только на численной оценке связей входящих в агрегат ДЕ. В основу предлагаемого алгоритма положен алгоритм «объединение».

Пусть каждый из анализируемых объектов (в данном случае каждый объект – это некоторая ДЕ из имеющегося множества ДЕ) описывается набором пара­метров . Вводится в рассмотрение пространство параметров Y, в котором каждому конкретному объекту отвечает точка . Для работы алгоритма необходимо ввести меру близости двух точек (объектов) y и z В работе для этой цели используется значение потенциальной функции , которая задаётся в виде следующей функции от евклидова расстояния между точками y и z:

(1),

где – настраиваемая константа алгоритма.

Введём также меру близости двух конечных множеств точек и

(2),

где и – число точек во множествах и соответственно. Из выражения (2) непосредственно следует, что – величина средней (по всем парам точек) близости пары точек и , когда одна точка этой пары принадлежит одному множеству точек, а другая точка этой пары – другому множеству.

Алгоритм «объединение» – иерархический, т. е. на каждом его шаге происходит объединение двух наиболее близких классов среди всех классов, рассматриваемых на этом шаге. В качестве начального в работе берётся разбиение, для которого т. е. каждая точка является единственным представителем в соответствующем классе. Тогда на первом шаге находятся ближайшие, согласно выражению (1), точки (объекты) и , для которых справедливо выражение

.

Эти точки объединяются в один класс, который обозначается через Точки и исключаются из дальнейшего рассмотрения.

Пусть к -му шагу исходное множество точек за счёт последовательного объединения на предыдущих шагах разбиты на непересекающихся классов Заметим, что некоторые классы могут состоять из одной точки. На -ом шаге получают разбиение исходного множества точек на классов, для которых справедливо выражение



т. е. производится объединение в один из двух ближайших согласно выражению (2) классов и . Новый, объединённый класс, обозначается через а классы (старый) и исключается из дальнейшего рассмотрения.

На каждом шаге (итерации) алгоритма эксперт оценивает не столько объём учебного материала, сколько логическую завершённость класса ДЕ полученного в результате объединения на этом шаге. Если эксперт считает, что этот класс ещё не составляет законченной дисциплины, то алгоритм переходит на следующий шаг (итерацию). Если же эксперт считает, что сформированный на этом шаге класс составляет законченную дисциплину, то эта дисциплина пополняет список уже сформированных дисциплин, класс удаляется из текущего множества классов (агрегатов), и начинается следующая итерация алгоритма.

В силу сложности процесса разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ трудно предложить интегральный показатель эффективности процесса в целом. Поэтому компромиссно, задача контроля эффективности процесса решается операционно-стадийно, т.е. за счет применения эффективных алгоритмов на каждой стадии и операции процесса разработки образовательных стандартов.

В диссертации рассмотрен метод коллективной многовариантной экспертизы для формирования экспертных групп в задачах экспертно-классификационного анализа данных при реализации процесса разработки образовательных стандартов профессионального образования для сферы ИКТ.

В третьей главе диссертации рассматривается применение методологии и математического обеспечения автоматизации процесса разработки образовательных стандартов среднего и высшего профессионального образования для сферы ИКТ. Дается системное описание сферы ИКТ как целевой области профессиональной деятельности. Задается класс ОПД, множество этапов ЖЦ ОПД, которое согласно методологии CALS включает такие этапы, как научные исследования, проектирование, производство, маркетинг и продажа, эксплуатация с подэтапом «утилизация». Приводится обобщенная матрица видов профессиональной деятельности. Описываются квалификационные уровни (образовательные квалификации) российской образовательной системы. Выделены виды профессиональной деятельности, характерные для сферы ИКТ: научно-исследовательская, экспериментально-исследовательская, опытно-экспериментальная, проектная, конструкторско-технологическая, производственно-технологическая, сервисно-эксплуатационная, организационно-управленческая, инновационно-предпринимательская, педагогическая. Определены обобщенные задачи (функции) по видам профессиональной деятельности, характерным для сферы ИКТ. Структура профессиональных компетенций специалистов в сфере ИКТ задается составом выполняемых специалистами задач по отдельным видам профессиональной деятельности.

Задача оценки качества структуры и содержания среднего и высшего профессионального ИКТ-образования включает в себя следующие подзадачи.

1. Анализ полноты охвата области профессиональной деятельности перечнем направлений подготовки по каждому квалификационному уровню (в соответствии с выделенной областью профессиональной деятельности).
   
2. Выявление степени дублирования модели специалиста и минимума содержания его подготовки по различным направлениям (стандартам СПО/ВПО) подготовки в соответствии с установленными предельными нормативами сходности содержания обучения.
   
3. Определение адекватности сроков обучения (в соответствии с установленным нормативным сроком для данной ступени образования).
   
4. Анализ количественного соотношения отдельных составных частей минимума содержания образовательных программ (в соответствии с установленными нормативами).
   
5. Анализ полноты охвата области профессиональной деятельности перечнем образовательных программ (направлений подготовки и специальностей) по каждому квалификационному уровню (в соответствии с выделенной областью профессиональной деятельности и ее структурой) .
   

Описана подзадача выявления степени дублирования модели специалиста и минимума содержания между различными образовательными программами в соответствии с установленными предельными нормативами сходности содержания обучения. Показано применение методики формирования перечня направлений подготовки для среднего (табл. 1) и высшего профессионального ИКТ-образования.


Таблица 1. Матрица направлений подготовки для базового уровня среднего профессионального образования для сферы ИКТ

		Этап ЖЗ	ОПД
			ИО 3
			ИО 1					ИО 2
			МЭ	АО	ПО	КС	СА	КО	ИС	КИС
		научные исследования	Х	Х	Х	Х	Х	Х	Х	Х
ИЭ 2		проектирование	1		2	3	4	5
	ИЭ 1	производство			Х			Х	Х	Х
		маркетинг	6
		эксплуатация	1		2	3	4	5