Программные продукты и системы

В настоящее время создаются различные информационные системы (ИС), используемые в процессе управления деятельностью вузов и других учебных заведений [1]. Как правило, ИС вузов позволяют решать множество задач, состав которых определяется идеологами работы.

Одной из задач, решаемых вузами, является задача корректного планирования и учета ресурсов образовательных программ (ОП). Состав ОП, реализуемых вузом, в современных условиях достаточно динамичен, поэтому при решении задач открытия новой ОП требуется в короткие сроки корректно спланировать состав и количественные характеристики ресурсов, к которым относятся:

-    профессорско-преподавательский состав (ППС),

-    учебно-вспомогательный персонал (УВП),

-    материально-техническое обеспечение (МТО) (лабораторный и аудиторный фонды, оборудование, техника, приборы и т.п.),

-    финансовое обеспечение,

-    интеллектуальное (учебно-методическое) и информационное обеспечение [2].

В современных публикациях подчеркивается актуальность задач планирования и обеспечения необходимыми ресурсами ОП, поскольку от качества и количества используемых в процессах ресурсов зависят качество результатов процессов жизненного цикла (в сфере образовательной деятельности) и в конечном счете качество знаний, умений и навыков бакалавров, дипломированных специалистов и магистров [2].

В связи с изложенным предлагается расширить функциональный состав создаваемых ИС вузов возможностями по решению задач планирования ресурсов, необходимых для реализации ОП. Наличие в ИС вуза возможностей по планированию и учету ресурсов ОП позволит руководителям вуза различного уровня оперативно получать актуальную информацию об имеющихся и требующихся ресурсах каждой ОП и совокупности ОП вуза, факультета и т.п. при проведении аттестации и аккредитации ОП, в процессе текущего контроля образовательной деятельности.

Идея такого функционального развития ИС вуза заключается в том, чтобы на основе аналитических зависимостей и требований, предъявляемых государственным образовательным стандартом (ГОС) и нормативными документами к образовательной деятельности, создать инструментальные программные и информационные средства, позволяющие оперативно моделировать и оценивать условия и возможности реализации ОП. В частности, с учетом имеющихся образовательных ресурсов (ОР) оценивать потенциальные возможности вуза по составу и контингенту ОП, своевременно оценивать потребности в ОР в зависимости от реализуемых и планируемых ОП и распределения контингента по ОП; прогнозировать и планировать качественные и количественные характеристики ОР. Несвоевременное формирование ОР приводит к ряду негативных последствий в организации учебного процесса, снижению качества подготовки специалистов, ухудшению имиджа учебного заведения и т.п.

При разработке указанных инструментальных средств авторы исходили из того, что в вузе функционирует автоматизированная ИС, выполняющая функции учета контингента студентов, состава ППС, разработки и сопровождения учебных планов, финансового планирования и учета, учета материальных ценностей и др.

В обобщенной структуре ИС вуза следует выделить подсистемы учета, планирования и моделирования ОР (рис. 1), а также средства, позволяющие фиксировать целевые установки вуза по указанным направлениям деятельности.

И существующая, и модернизируемая подсистемы учета ОР и других данных деятельности вуза используются специалистами по направлениям деятельности (преподавателями, руководителями кафедр, деканатов и других подразделений, сотрудниками обслуживающих подразделений) в режиме сопровождения справочных и актуальных первичных данных и формирования необходимых отчетов о текущем состоянии деятельности, включая сведения об ОР. В данной работе функции подсистемы учета не рассматриваются; принято, что подсистема учета обеспечивает формирование данных, характеризующих текущее состояние ОР. Основное назначение подсистем планирования и моделирования ОР – обеспечение возможности оценивания потребностей в ОР на основе сведений об имеющихся ресурсах, планируемом составе ОП и распределении контингента по ОП и формам обучения. При разработке такой подсистемы основополагающее значение имеют математические и структурные модели, определяющие зависимости количественных характеристик ОР от исходных данных.

В связи со сложностью формализации общей задачи оптимального планирования деятельности вуза во взаимосвязи с указанными выше ресурсами предлагается обеспечить возможность ЛПР выполнять моделирование структуры и количественных характеристик ОП, структуры и количественных характеристик ОР путем варьирования значениями ряда параметров и вычисления значений показателей, характеризующих, например, требуемые ресурсы. Средства анализа и планирования обеспечивают формирование сопоставительных оценок имеющихся и требуемых ресурсов, вычисление плановых значений определенных показателей для различных планов реализации ОП. Для сопоставления планов подсистема анализа и планирования формирует отчеты, на основе которых ЛПР формируют директивы и предложения по варианту плана образовательной деятельности и ресурсного обеспечения: состав и контингент ОП, состав и количественные характеристики ППС, состав и характеристики МТО, состав и плановые показатели методического обеспечения, состав и характеристики аудиторного фонда, состав и характеристики информационного обеспечения, оценки финансовых показателей. При этом вычисляются оценки дефицита и профицита по каждому виду ресурсов.

Для обеспечения актуальности данных по различным видам ресурсного обеспечения ОП разработаны (принятые в форме обязательных стандартов вуза) модели формирования документов и данных, сохраняемых в БД по установленному регламенту (например, представленная на рисун- ке 2 общая модель планирования контингента и ОР в нотации BPMN [3]); подобные модели детализированы с помощью подчиненных диаграмм.

Для оценивания значений показателей ресурсного обеспечения ОП разработаны графы специального вида для представления зависимостей объектов и данных предметной области с использованием цветового кодирования вершин, соответствующих назначению объектов в процессе моделирования ОР. Дуги в графах зависимостей направлены от вершин, соответствующих зависимым объектам, к вершинам-источникам зависимостей (рис. 3), как это принято в объектно-ориенти­рованных моделях [4]. В приведенном примере графа зависимостей показателей, характеризующих материально-техническое оснащение ОП (рис. 3), выделены четыре группы источников зависимостей, которые можно использовать в качестве варьируемых параметров в процессе моделирования, и три оцениваемых показателя. Состав варьируемых параметров и оцениваемых показателей устанавливает пользователь в зависимости от целей моделирования.

Можно выделить две формы зависимости – аналитическую (количественную) и содержательную.

Первая форма зависимости указывает на наличие формул, используемых для оценивания значений показателей, вторая – на зависимость содержания одного объекта от содержания другого (одна часть данных зависимого объекта может повторять содержание некоторых данных объекта-источника зависимости; другая часть данных дополняется сведениями, семантика и/или количественные данные которых определяются свойствами источника зависимости).

Оценивание значений показателей, характеризующих ОР, выполняется в граничной форме: оценивается нижнее или верхнее значение показателя. Можно оценивать и наиболее вероятное значение показателя, для вычисления которого следует использовать наиболее достоверные значения варьируемых параметров и учетных данных.

Степень детализации данных при формировании аналитических зависимостей должна быть достаточной для оценивания значений показателей с погрешностью, допустимой для задач уровней тактического и стратегического планирования.

В качестве примера рассмотрим оценивание затрат на приобретение, внедрение и содержание учебно-лабораторного оборудования (УЛО) как составной части МТО ОП. Оценка значений показателей может быть выполнена на один будущий учебный год или больший период, если имеются прогнозные данные о контингенте студентов. Нижняя граница затрат на УЛО оценивается как сумма амортизационных и налоговых отчислений на имеющееся оборудование, подпадающее под соответствующие нормативные документы:

,

где n – количество видов УЛО; ki – количество групп УЛО i-го вида, имеющих одинаковые амортизационные и налоговые нормативы; SA,ij, SH,ij  – суммы амортизации и налогов УЛО i-го вида j-й группы; Iij – количество единиц УЛО i-го вида j-й группы.

Верхняя граница затрат на приобретение и содержание УЛО в оцениваемом периоде определяется как , где SУЛО,пр – затраты на приобретение, внедрение и содержание вновь приобретаемого оборудования в течение планируемого периода:

,

где Sпр,ij – цена планируемого для приобретения УЛО i-го вида j-й группы.

Значение lij оценивается в зависимости от планируемого количества студентов Nk, которые будут использовать приобретаемое УЛО в будущем году (и в последующие периоды).

В разработанных моделях предметной области (рис. 4) данные об УЛО связаны с потоками студентов каждой специальности и дисциплинами, что позволяет, с одной стороны, дифференцировать распределение УЛО, с другой – получать обобщенные сведения по группам специальностей и вузу в целом [5].

Оценки количества студентов i-й специальности (направления подготовки) по одной из форм подготовки вычисляются следующим образом:

-    для нового (первого) набора (или для разового набора): Nk=Nпп;

-    для набора на специальность, по которой не будет выпуска: Nk=No+Nпп;

-    для набора на специальность, по которой будет выпуск: Nk= Nо+ Nпп– Nв,

где Nпп – план приема, Nо – количество обучающихся студентов, Nвып – количество выпускников.

При моделировании структуры и количественных характеристик ОР варьируемыми параметрами являются Nпп, состав МТО и цены, состав ППС и нормативы расчета количества ППС и др.

Подсистема моделирования ОР выполняет следующие функции:

-    определение или выбор состава модели, учитываемых параметров и оцениваемых показателей ОР: специальность или направление подготовки, фактический и планируемый контингент обучаемых, вариант учебного плана и др.; при этом структурная модель оценивания характеристик ОР представляется графом специального вида (рис. 3);

-    задание значений показателей (и варьирование значений) независимых параметров;

-    формирование сводных форм со сведениями о номенклатуре требуемых ресурсов для различных значений параметров модели;

-    вычисление значений показателей, характеризующих затраты на требуемые в заданные периоды времени ресурсы для ОП;

-    формирование распределения значений показателей по заданным периодам времени;

-    вычисление значений обобщенных показателей, характеризующих затраты на ОР для всех планируемых к реализации ОП в вузе.

Моделирование может выполняться для любых комбинаций ОП, в первую очередь, для новых, поскольку для них существует большее количество неопределенных ОР и соответствующих характеристик. Средствами подсистемы моделирования могут решаться задачи оптимизации планов МТО ОП:

-    минимизация затрат на приобретение МТО ОП при удовлетворении экспертных требований по соответствию МТО требованиям ФГОС и профессиональных стандартов (ПрофСт);

-    минимизация совокупных затрат на приобретение и сопровождение МТО одной ОП при удовлетворении экспертных требований по соответствию МТО требованиям ФГОС и ПрофСт;

-    минимизация совокупных затрат на приобретение и сопровождение МТО ОП по направлениям подготовки и т.п.

Подсистема анализа и планирования использует результаты моделирования в качестве исходной информации, на основе которых оцениваются:

-    сводные данные о номенклатуре ресурсов, которые должны быть сформированы (приобретены, изготовлены) в заданные периоды времени (например, на будущий семестр или год);

-    сметы затрат на каждый вид ресурсов в различных разрезах: по ОП, по направлениям подготовки, по вузу и др.

Например, планирование количественных данных ППС может выполняться на основе оценки требуемого количества единиц и принятого норматива Hнорм (студент/преподаватель): , где значение Nk зависит от вариантов оценки количества студентов; тогда оценку дефицита (профицита) ППС по специальности можно вычислить по формуле DNППС, спец=DNППС, спец.ф.–NППС, где NППС, спец.ф. – количество работающих преподавателей.

Оценки NППС и DNППС, спец могут быть выполнены для специальности, направления подготовки, дисциплины, кафедры.

Если DNППС, спец<0, то требуется прием DNППС, спец, иначе следует решать вопрос о сокращении ППС по специальности (дисциплине, кафедре).

При этом для вычисления количества единиц по должностям (ni) можно использовать долевое распределение с учетом требований ГОС или с учетом фактического (или планируемого) наличия преподавателей с учеными степенями и званиями: , где ai – доля i-й должности в составе ППС (%).

В качестве средств реализации ИС с подсистемой моделирования и планирования ОР выбрана технология ASP.NET компании Microsoft, которая позволяет разрабатывать web-приложения с использованием современной платформы .NET Framework. В качества хранилища данных используется СУБД Microsoft SQL Server 2008.

В представляемом проекте ИС вуза реализована на базе трехзвенной архитектуры (рис. 5), в которой подсистемы моделирования и планирования ОР представлены как клиентское приложение, подключенное к web-серверу, в свою очередь, подключенному к серверу приложений.

Система предоставляет широкий набор административных функций по управлению пользователями и их правами, что позволяет регламентировать доступ к данным и обеспечить каждую категорию пользователей собственным набором функций и привилегий по работе с системой. Это обеспечивает необходимый уровень безопасности и надежности всей системы.

Разработанный вариант ИС вуза, включающей подсистемы моделирования и планирования ОР, позволяет повысить качество управления образовательным процессом, снизить трудовые и финансовые затраты.

Литература

1.   Прохоров А. «Университет» управляет университетом // КомпьютерПресс. 2000. № 5.

2.   Соломенцев Ю.М., Позднеев Б.М., Солдатов А.В. Эффективное управление ресурсами вуза МГТУ «Станкин». URL: http://tqm.stankin.ru/articles/2003/18/index.htm (дата обращения: 15.11.2010).

3.   BPMN Working Group: Documents. URL: http://www. bpmn.org/documents.htm (дата обращения: 12.09.2010).

4.   Леоненков А.В. Самоучитель UML. СПб: БХВ, 2004. 160 с.

5.   Васин Д.А., Пикулин В.В. Модели учета ресурсов при планировании учебного процесса // Аналитические и численные методы моделирования естественно-научных и социальных проблем: сб. ст. II Междунар. науч.-технич. конф. Пенза: Приволж. дом знаний, 2007. С. 333–337.