Труды XVII Всероссийской научно-методической конференции. Телематика'2010

Министерство образования и науки Российской Федерации Российская академия наук Национальный фонд подготовки кадров

Труды XVII Всероссийской научно-методической конференции

Телематика'2010 Том 1. Секция A

21–24 июня 2010 года, Санкт-Петербург Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», Москва При поддержке Американского благотворительного фонда «Информатизация»

В сборнике размещены 256 статей, представляющих четыре секций: Секция A. Информационные ресурсы и технологии в образовании Сопредседатели: Иванников А.Д., Сытник А.А., Кривошеев А.О. Секция B. Технологии и инфраструктура телекоммуникаций Сопредседатели: Ижванов Ю.Л., Куракин Д.В. Секция C. Виртуальные среды и имитационные технологии в образовании и науке Сопредседатели: Старых В.А., Тозик В.Т. Секция D. Технологии распределенных вычислений и компьютерного моделирования в образовании и науке Сопредседатели: Ильин В.А., Бухановский А.В.

Сборник издан в двух томах с единой нумерацией страниц: в первом томе – секция A, во втором – B, C, D. Статьи в сборнике упорядочены по городу проживания авторов в пределах каждой секции. Для поиска статьи участника конференции из определенного города приведено оглавление каждой секции по городам (с. 15 и 407). Для поиска по фамилии в конце каждого тома приведен индекс фамилий всех авторов статей (с. 241 и 409). В статьях, имеющих более одного автора, фамилии докладчиков подчеркнуты. По всем организационным вопросам обращаться в Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики: 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., 49. Оргкомитет конференции «Телематика'2010». E-mail: [email protected] УДК 001.3:061.61

2

Труды конференции Телематика’2010

ПРЕЗИДИУМ КОНФЕРЕНЦИИ Фурсенко А.А. Министр образования и науки Российской Федерации Тихонов А.Н. Директор Государственного научно-исследовательского института информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», член-корр. РАО Ершов Ю.Л. Директор Института математики им. С.Л. Соболева СО РАН, академик РАН Васильев В.Н. Председатель Оргкомитета конференции, председатель Совета ректоров СанктПетербурга, член-корр. РАО Мартиросян Б.П. Вице-президент Российской академии образования, академик РАО Садовничий В.А. Ректор Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, академик РАН Солдатов А.А. Заместитель министра связи и массовых коммуникаций Аржанова И.В. Исполнительный директор Национального фонда подготовки кадров (НФПК) Гридина Е.Г. Заместитель директора Государственного научно-исследовательского института информационных технологий и телекоммуникаций «Информика»

ОРГКОМИТЕТ КОНФЕРЕНЦИИ Васильев В.Н. Ректор Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, член-корр. РАО – председатель Оргкомитета Сергеев А.О. Директор образовательно-информационного центра Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики – ученый секретарь Оргкомитета Васильев В.Н. Президент Петрозаводского государственного университета Воеводин Вл.В. Заместитель директора НИВЦ Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, член-корр. РАН Геворкян Е.Н. Проректор по научной работе Московского городского педагогического университета Голубятников И.В. Ректор Московского государственного университета приборостроения и информатики Гузаиров М.Б. Ректор Уфимского государственного авиационного технического университета Дзуцева Ж.Г. Генеральный директор ООО «Арт-Флэш» Домрачев В.Г. Президент Американского благотворительного фонда поддержки информатизации образования и науки (Американский Благотворительный Фонд «Информатизация») Захаревич В.Г. Ректор Южного федерального университета Иванников А.Д. Первый заместитель директора Государственного научно-исследовательского института информационных технологий и телекоммуникаций «Информика» Ижванов Ю.Л. Первый заместитель директора Государственного научно-исследовательского института информационных технологий и телекоммуникаций «Информика» Кутузов В.М. Ректор Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» Майер Г.В. Ректор Томского государственного университета Наумов С.В. Министр образования и науки правительства Нижегородской области Сигов А.С. Ректор Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматики, член-корр. РАН Соболева Е.Н. Директор департамента образовательных программ Российской корпорации нанотехнологий Собянин В.А. Ректор Новосибирского государственного университета Стриханов М.Н. Ректор Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ» Терещенко П.Г. Заместитель генерального директора Президентской библиотеки имени Б.Н. Ельцина по информационным технологиям Юсупов Р.М. Директор Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН, член-корр. РАН 3

Оглавление Том 1. Секция A. Информационные ресурсы и технологии в образовании ИНФОРМАТИЗАЦИЯ БИБЛИОТЕЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ЕЕ ИНТЕГРАЦИЯ В ЕДИНОЕ ИНФОРМАЦИОННОЕ ПРОСТРАНСТВО БЕЛГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ....................................................................................................................... 17 Л.И. Колтунов, Н.Т. Чуприна, К.А. Рубцов ОБЪЕДИНЕНИЕ ИКТ-КЛУБОВ В ЛИЦЕЕ КАК ОРГАНИЗУЮЩИЙ МОМЕНТ В РАЗВИТИИ СОВРЕМЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА И ВОСПИТАТЕЛЬНЫЙ ФЕНОМЕН В СЛОЖНЫХ УСЛОВИЯХ СМЕНЫ ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ПАРАДИГМЫ................................................................................................................................................................................ 18 Г.П. Войтенко, А.В. Климачков ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА ВУЗА ДЛЯ ЦЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ .................................................................................................................................................... 22 Е.С. Молодцова, Ф.А. Попов ИНТЕГРАЦИЯ ПРИЛОЖЕНИЙ В РАМКАХ ИАИС ВУЗА.......................................................................................................... 23 А.А. Тютякин, Ф.А. Попов ТЕМАТИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ ВЕБ-СТРАНИЦ В СИСТЕМАХ ФИЛЬТРАЦИИ ИНТЕРНЕТ-ТРАФИКА................. 24 К.Г. Паутов, Ф.А. Попов ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ ГУМАНИТАРИЕВ............................................................ 25 Т.А. Макарчук ОПЫТ ИНТЕГРАЦИИ Microsoft Report Server и IBM WebSphere Portal.............................................................................. 26 С.В. Попов ПОРТАЛ НовГУ. НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ........................................................................ 27 С.В. Попов, Н.В. Курмышев, Е.А. Морозов РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ РАСПРЕДЕЛЕННОГО СБОРА ДАННЫХ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ОПРОСОВ И ИХ ПЕРВИЧНОЙ ОБРАБОТКИ......................................................................................................................................................... 28 В.В. Герасимов, И.В. Никифоров ВОЗМОЖНОСТИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОННЫМ ДОКУМЕНТООБОРОТОМ ВУЗА ...................................... 28 Д.В. Гмарь, В.В. Крюков, К.И. Шахгельдян КОМПЛЕКСНАЯ СИСТЕМА РЕЙТИНГОВОЙ ОЦЕНКИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ ....................................................................... 30 Е.Н. Архипова, О.В. Кононова, В.В. Крюков, К.И. Шахгельдян ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБУЧЕНИИ СТУДЕНТОВ: ЭФФЕКТЫ, ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ..................................................................................................................................................................................... 31 А.В. Духанов МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ В БЮДЖЕТ НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ ОТДАЧИ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ СПО И ВПО ........................................................................................................................................................ 32 А.В. Духанов, И.В. Епифанов, О.Н. Медведева ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ФИНАНСОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ В БЮДЖЕТ НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ ОТДАЧИ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ СПО И ВПО........................................................................................................................... 34 И.В. Епифанов, О.Н. Медведева СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ИНТЕГРАЦИИ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИМИ ИС ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ SOA ................................................................................................ 36 Е.А. Светиков, В.Г. Юрасов ВЕБИНАР – НЕОБХОДИМЫЙ КОМПОНЕНТ СИСТЕМЫ ПРОВЕДЕНИЯ УДАЛЕННЫХ ЗАНЯТИЙ .................................. 37 О.П. Гущин МЕЖВУЗОВСКИЙ БАНК ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ...... 40 А.В. Соловов, А.А. Меньшикова, В.В. Мартынов, Н.Н. Милованов МОНИТОРИНГ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ НЭБ .................................................................................................. 41 И.Х. Галеев ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ КОМПЛЕКС «СЕТЕВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ»..... 44 В.М. Гостев.................................................................................................................................................................................... МЕНЕДЖМЕНТ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ИННОВАЦИОННЫХ ОБЪЕКТОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ В ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ ВУЗА ................................................................................................. 45 Ю.Н. Костин, В.М. Крылов, И.А. Смагина ОСОБЕННОСТЬ РАЗРАБОТКИ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ПРИ СЕТЕВОМ ОБУЧЕНИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА MOODLE .................................................................................................. 47 С.Н. Лысых, С.Н. Мальцев, А.А. Толкушев, В.В. Умрихин

4

Труды конференции Телематика’2010 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ АЛГЕБРЫ MATHEMATICA ПРИ ИЗУЧЕНИИ СИММЕТРИЧЕСКИХ МНОГОЧЛЕНОВ .......................................................................................................................................................................... 48 Т.Ю. Войтенко, А.В. Фирер РАЗВИТИЕ ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ КАК НЕОТЪЕМЛЕМОЕ ТРЕБОВАНИЕ К УСЛОВИЯМ РЕАЛИЗАЦИИ ФГОС ВПО.................................................................................................................................... 51 Е.Н. Веденяпин, М.В. Рыльская ЕДИНАЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ПОДГОТОВКИ КАДРОВ ДЛЯ АВИАСТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ ..................................................................................................................................................................................... 53 Е.Г. Гридина, М.А. Агейкин, Г.А. Ежов ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И СЕРТИФИКАЦИИ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАМОТНОСТИ И ИКТКОМПЕТЕНТНОСТИ .................................................................................................................................................................... 54 А.К. Скуратов, Н.А. Пашовкина, И.В. Ретинская, С.В. Свечников ПОДСИСТЕМА ОН-ЛАЙН ТЕСТИРОВАНИЯ ПО ПРЕДМЕТАМ ЕГЭ НА ФЕДЕРАЛЬНОМ ПОРТАЛЕ «РОССИЙСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ» ......................................................................................................................................................................... 55 М.Б. Булакина, А.О. Кривошеев, С.С. Фомин ОСОБЕННОСТИ ПРОГРАММНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ПОДСИСТЕМЫ ИНТЕРАКТИВНОГО ОН-ЛАЙН ТЕСТИРОВАНИЯ ПО ЕГЭ.......................................................................................................................................................................................... 58 С.С. Внотченко, A.E. Лифанов, Г.Ю. Сечкина ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ СЕРВИСОВ ФЕДЕРАЛЬНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПОРТАЛА «РОССИЙСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ» ......................................................................................................................................................................... 60 А.А. Рогачев ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА «КОНКУРСЫ МИНОБРНАУКИ РОССИИ» ....................................................................... 61 А.Н. Таран, М.С. Ковальский ОБЗОР МЕТОДОВ И ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ И ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ НАУЧНОИННОВАЦИОННОЙ СФЕРЫ...................................................................................................................................................... 63 С.В. Ефремов, М.С. Ковальский, Л.Ф. Рязанцева, И.И. Медяева ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СВОБОДНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ В ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЯХ........................................................................................................................ 64 В.П. Кулагин, М.С. Заботнев, Н.М. Оболяева, Ю.М. Кузнецов РАЗВИТИЕ И АКТУАЛИЗАЦИЯ РАЗДЕЛА «ГОСУДАРСТВЕННЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ СТАНДАРТЫ» НА ПОРТАЛЕ «РОССИЙСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ».......................................................................................................................... 66 В.Г. Орчиков ОН-ЛАЙН ТЕСТИРОВАНИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ СИСТЕМЫ ЭЛЕКТРОННОГО ДОКУМЕНТООБОРОТА ФЕДЕРАЛЬНОГО ОРГАНА ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ ВЛАСТИ ................................................................................................... 66 М.В. Булгаков, С.С. Внотченко, Е.Е. Якивчук СЕРВИС ФОРМИРОВАНИЯ КОМПЛЕКСНЫХ УЧЕБНЫХ РЕСУРСОВ НА БАЗЕ СОДЕРЖАНИЯ ЕДИНОЙ КОЛЛЕКЦИИ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ............................................................................................. 69 В.П. Носов ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛ «НАНОТЕХНОЛОГИИ И НАНОМАТЕРИАЛЫ»: ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА РАЗВИТИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ НАНОИНДУСТРИИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ .............................. 69 А.К. Скуратов, Е.В. Захаревич МЕТОДИКА ОТОБРАЖЕНИЯ ОТВЕТОВ В ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ «ВОПРОС-ОТВЕТ» НА ПОРТАЛЕ «РОССИЙСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ».................................................................................................................... 70 Э.Е. Блажнов, Н.В. Мельниченко, В.В. Старов КОМПЛЕКС ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ МЕЖДУНАРОДНОГО СОТРУДНИЧЕСТВА В ОБЛАСТИ ОБРАЗОВАНИЯ........................................................................................................................................................................... 72 О.К. Захарова ВЫБОР КОРПОРАТИВНОЙ СЕРВИСНОЙ ШИНЫ С ОТКРЫТЫМ ИСХОДНЫМ КОДОМ В СОСТАВЕ ИС НА ОСНОВЕ СЕРВИСНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ АРХИТЕКТУРЫ............................................................................................................... 73 И.В. Маурина РЕАЛИЗАЦИЯ ПОИСКОВОГО МЕХАНИЗМА ДЛЯ ФЕДЕРАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННООБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ........................................................................................................................................... 75 М.Н. Павлов, А.С. Высоков, В.В. Кондауров ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СФЕРЫ ОБРАЗОВАНИЯ – СИСТЕМНАЯ ОТРАСЛЕВАЯ ЗАДАЧА УПРАВЛЕНИЯ .............................................................................................................................................................. 77 А.Н. Тихонов, А.Д. Иванников, В.А. Старых, А.И. Башмаков АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ЕГЭ 2009 НА ОСНОВЕ ЗАКОНА НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ..................................... 80 М.Б. Булакина, Е.Е. Якивчук ОПЫТ РАЗРАБОТКИ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕРАКТИВНЫХ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ИНТЕРНЕТРЕСУРСОВ НА ОСНОВЕ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ.......................................................................................................................... 83 Е.С. Кикнадзе, А.В. Симонов ПРАВОВОЕ СОПРОВОЖДЕНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО КОНТЕНТА................................................................................. 84 И.И. Чиннова, М.Ю. Барышникова

5

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ И ПОДДЕРЖКИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО САМООПРЕДЕЛЕНИЯ: ПРАКТИКА РЕАЛИЗАЦИИ В ГОРОДЕ МОСКВЕ ............................... 85 В.Б. Яблонский, А.Н. Костюкова, Р.С. Субботин СТРАТЕГИИ ПРОВЕДЕНИЯ ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ С ПОМОЩЬЮ ЯЗЫКОВЫХ КОРПУСОВ И РЕДАКТОРА ОНТОЛОГИЙ PROTÉGÉ....................................................................................................................................... 87 О.М. Корчажкина АКАДЕМИЧЕСКИЕ ИНИЦИАТИВЫ, ПРОЕКТЫ И РЕСУРСЫ SOFTLINE ДЛЯ РОССИЙСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ .......... 88 А.И. Степанов ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ВУЗА С ПРИМЕНЕНИЕМ КОНЦЕПЦИИ SaaS ..................... 90 Д.А. Иванченко СНИЖЕНИЕ РИСКОВ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ВУЗОМ........................................................................................ 91 А.В. Котов ОТ ОТКРЫТЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ КУРСОВ ПО АРХИТЕКТУРЕ К ДИСТАНЦИОННОМУ ОБРАЗОВАНИЮ............ 93 И.В. Топчий ОСОБЕННОСТИ ЕДИНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ СЕТЕВОГО ВУЗА, ПРИМЕНЯЮЩЕГО ДИСТАНЦИОННЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПОЛНОМ ОБЪЕМЕ ................................................................................................ 94 Е.Б. Егоркина, М.Н. Иванов ПРАКТИКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ СИСТЕМЫ УДАЛЕННОГО ДОСТУПА К РЕАЛЬНОМУ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОМУ ОБОРУДОВАНИЮ ................................................................................................................ 96 А.А. Степушин, К.Г. Кряженков, Е.Е. Чехарин ОПЫТ РАЗРАБОТКИ ОТКРЫТЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ВИРТУАЛЬНЫХ ПРИБОРОВ................................................................................................................................................................................... 97 В.К. Батоврин, А.С. Бессонов, В.В. Мошкин МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ................................................... 98 В.К. Батоврин, А.С. Королев СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ЗАДАЧЕ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ....................................................................................................... 100 В.К. Батоврин, А.С. Королев, К.Г. Кириллов МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭТАЛОННОЙ АРХИТЕКТУРЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ................ 101 В.К. Батоврин, М.В. Егоров ИЕРАРХИЧЕСКАЯ СИСТЕМА НОРМАТИВНЫХ МЕТОДИКО-ДИДАКТИЧЕСКИХ АКТОВ КАК ИНТЕГРАТИВНОАКСИОЛОГИЧЕСКИЙ БАЗИС СОЗДАНИЯ СИСТЕМ IT-ТЕХНОЛОГИЙ ОБРАЗОВАНИЯ ................................................ 102 А.А. Волков, С.А. Гастев МУЛЬТИВЕНДОРНЫЙ И АКАДЕМИЧЕСКИЙ КОНСОРЦИУМ В ОБЛАСТИ ИКТ: ПЕРВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ .. 106 С.В. Коршунов, А.Ю. Филиппович СТАНДАРТИЗАЦИЯ И СЕРТИФИКАЦИЯ – ОСНОВА РАЗВИТИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ИНДУСТРИИ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ ................................................................................................................................................................................. 107 А.Н. Тихонов, А.Д. Иванников, Б.М. Позднеев, А.Ф. Шатров РАЗРАБОТКА ВИЗУАЛЬНЫХ ИСПОЛНЯЕМЫХ МОДЕЛЕЙ КОМПЬЮТЕРНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ .................... 107 Е.А. Черткова, В.С. Карпов О ПОДХОДАХ К ОЦЕНКЕ КОМПЛЕКСНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ В ОРГАНИЗАЦИИ ПРИ КОМПЛЕКСНОЙ ИНФОРМАТИЗАЦИИ МОНИТОРИНГА ПРОЦЕССОВ В СИСТЕМЕ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА109 В.Е. Бочков, В.А. Валентинов, Н.И. Валентинова ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ СИСТЕМЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ЦЕЛОСТНОСТИ БД .................................................. 111 Г.А. Беркетов, А.А. Микрюков, С.В. Федосеев ВЫБОР НАИБОЛЕЕ ИНТЕРОПЕРАБЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА СПРАВЕДЛИВОГО КОМПРОМИССА ...................................................................................................................................... 112 Н.А. Стариковская СИНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ ОБОБЩЁННОЙ МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННОГО МОРФИЗМА МНОГОМЕРНЫХ БАЗ ДАННЫХ .............................................................................................................................................. 115 А.А. Миронов ИНТЕГРАЦИЯ ОТДЕЛЬНЫХ ПОДСИСТЕМ В РАСПРЕДЕЛЕННУЮ ГЕТЕРОГЕННУЮ ИУС ВУЗА ................................. 116 В.К. Григорьев, А.А. Антонов, А.В. Грушин, П.А. Ордынцев CИСТЕМНАЯ ИНТЕГРАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ: СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И ЭФФЕКТИВНЫЕ РЕШЕНИЯ .............................................................................................. 117 В.Е. Бочков, Е.А. Хицков МЕТОД И ТЕХНОЛОГИЯ «ПРОЕКТНОГО ОБУЧЕНИЯ» ДЛЯ ОБЩЕИНЖЕНЕРНЫХ ДИСЦИПЛИН: АКТИВИЗАЦИЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ........................................................................................................................... 119 Е.Б. Cтепанова, В.П. Румянцев, Ш.У. Низаметдинов МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ СО СТАНДАРТИЗОВАННЫМИ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ ......................................................................... 121 Е.Б. Cтепанова, А.Ю. Белкин, Б.А. Видякин

6

Труды конференции Телематика’2010 АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА ПРОГРАММ ОПЕРЕЖАЮЩЕГО ОБУЧЕНИЯ ......................... 123 В.П. Кашицин ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОВРЕМЕННОМ ФИЗИЧЕСКОМ ПРАКТИКУМЕ............................................... 124 В.В. Радченко, Е.В. Широков, С.А. Красоткин, В.А. Квливидзе ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАТРАТ НА ПОДДЕРЖКУ ПРОЦЕССА ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ В КРУПНЫХ ОРГАНИЗАЦИЯХ ....................................................................................................................................................................... 125 П.П. Безяев МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ОТКРЫТАЯ МУЛЬТИМЕДИЙНАЯ ОБУЧАЮЩАЯ ПРОГРАММА ДОВУЗОВСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ ПО РАЗДЕЛУ «МЕХАНИКА» ....................................................................................................................... 127 О.Б. Боднарь, Н.Ю. Елисеев, А.И. Черноуцан, Л.Б. Привалова, Ш.Г. Хусаинов, С.А. Сабуров ИНТЕГРАЦИЯ СИСТЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ 128 О.А. Гришина, П.А. Ильчук, К.В. Козлова, М.Р. Меламуд ЭЛЕКТРОННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ: СОВРЕМЕННЫЕ РЕШЕНИЯ.......................................................................................... 131 Л.С. Онокой РАЗВИТИЕ ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРАКТИКЕ ПРЕПОДАВАНИЯ ИНОСТРАННЫХ ЯЗЫКОВ В РОССИЙСКОМ ГОСУДАРСТВЕННОМ УНИВЕРСИТЕТЕ НЕФТИ И ГАЗА ИМ. И.М. ГУБКИНА........................................ 133 Е.Е. Жарова, Е.Ю. Симакова ОБ ОПТИМАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ....................................................................................... 134 В.И. Солдаткин РЕАЛИЗАЦИЯ ВИРТУАЛЬНОГО ДИСТАНЦИОННОГО ПРАКТИКУМА ДЛЯ СИСТЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ В ОБЛАСТИ ИКТ ........................................................................................................................................ 135 А.О. Кривошеев, Г.Ю. Сечкина, С.И. Сидоров, С.С. Фомин ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕРНЕТ-ТЕХНОЛОГИЙ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ. ИНТЕГРАЦИЯ ИНТЕРНЕТРЕСУРСОВ ................................................................................................................................................................................. 137 В.В. Варламов, Э.И. Кэбин ВОЗМОЖНО ЛИ ДИСТАНЦИОННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ХИМИИ? ОПЫТ ХИМИЧЕСКОГО ФАКУЛЬТЕТА МГУ ИМЕНИ М.В. ЛОМОНОСОВА ................................................................................................................................................................. 139 В.В. Миняйлов, В.В. Загорский, Е.А. Еремина, В.А. Алешин, М.М. Кутепова, В.В. Лунин К ВОПРОСУ О ДОСТУПНОСТИ ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ ДЛЯ НЕЗРЯЧИХ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ...................................... 139 В.И. Швецов, М.А. Рощина ЕДИНОЕ ИНФОРМАЦИОННОЕ ПРОСТРАНСТВО ВУЗА НА БАЗЕ УНИВЕРСИТЕТСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ (УИС) ....................................................................................................................................................................... 141 А.В. Адаманский, А.Л. Денисов, В.Е. Тютюньков, В.В. Ходорченко О РАЗВИТИИ ПРОГРАММНЫХ РЕСУРСОВ СО РАН ........................................................................................................... 142 Ю.М. Зыбарев ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ АСПЕКТ ПАРАДИГМ ПРОГРАММИРОВАНИЯ .............................................................................. 142 Л.В. Городняя ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ КАДРОВЫМ СОСТАВОМ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ НА БАЗЕ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА ....................................................................................................................................... 144 Л.В. Летова, С.П. Шамец ВНЕДРЕНИЕ НОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС ОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ................................................................................................ 146 В.А. Майстренко, А.А. Духовских, И.В. Богачков КЛАССИФИКАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ.................................................................................................................................... 147 А.В. Коськин, С.В. Терентьев, В.А. Бондарев ВОПРОСЫ ХРАНЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ ПРИ ПОСТРОЕНИИ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ АДМИНИСТРАТИВНОГО МОНИТОРИНГА ......................................................................................................................................................................... 148 Н.А. Кравцова, А.И. Фролов, И.С. Константинов СОЗДАНИЕ ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ДЕЯТЕЛЬНОСТНОЙ КОМПЕТЕНЦИИ ......................................................................................................................................................................... 150 Л.Р. Фионова МОНИТОРИНГ ГОРОДСКОЙ СИСТЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ В СОСТАВЕ КОМПЛЕКСНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ТЕРРИТОРИИ............................................................................................................................................................................. 152 А.М. Бершадский, А.С. Бождай ДИСТАНЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОРПОРАТИВНЫХ СИСТЕМАХ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ ................... 153 И.Г. Кревский, Ю.Р. Канеева, С.В. Матюкин, А.В. Ширканов ОПЫТ РАЗРАБОТКИ КУРСОВ ДЛЯ СПЕЦИАЛЬНОСТИ «ТЕХНОЛОГИИ КОМПЬЮТЕРНЫХ ИГР» .............................. 154 А.В. Усков ПРОГРАММЫ ОБУЧЕНИЯ «ТЕХНОЛОГИИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ, ПРОГРАММНОЙ И ВЕБ БЕЗОПАСНОСТИ» В УНИВЕРСИТЕТЕ БРЕДЛИ................................................................................................................... 155 А.В. Усков

7

ОЦЕНКА В ОБРАЗОВАНИИ БУДУЩЕГО................................................................................................................................ 156 С.А. Амелькин, С.В. Знаменский ОПТИМАЛЬНОЕ ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРТИЗЫ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ ....................................................... 158 С.А. Амелькин, Д.М. Понизовкин О СОЗДАНИИ ЭЛЕКТРОННОГО ПРАВИТЕЛЬСТВА В РЕСПУБЛИКЕ КАРЕЛИЯ ............................................................. 159 Н.С. Рузанова, С.В. Кудряшова, Е.Ю. Холодкова ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ SUN SPOT ДЛЯ УДАЛЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ.......... 160 А.В. Кабедев, П.В. Корнилов, С.А. Кипрушкин, С.Ю. Курсков ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛ ИАИС ПетрГУ: ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ .................................... 161 Н.С. Рузанова, И.А. Попова О ПРОБЛЕМЕ ПОИСКА ПО АВТОРАМ В ЭЛЕКТРОННОЙ БИБЛИОТЕКЕ РЕСПУБЛИКИ КАРЕЛИЯ............................. 163 О.Ю. Насадкина, А.Г. Марахтанов ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СЕРВИСОВ WEB 2.0 ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ И НАУЧНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ ФЕДЕРАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА............. 164 Г.В. Муратова, Н.Н. Салтыкова ОПЫТ СОЗДАНИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ РЕСУРСОВ ЭЛЕКТРОННОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ ПО НАПРАВЛЕНИЮ ИПИ (CALS)- И CASE (САПР)-ТЕХНОЛОГИЙ...................................................................... 166 В.С. Гуров, В.П. Корячко, А.И. Таганов, В.П. Моисеенко, Р.А. Таганов АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ И ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ СОЗДАНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СПУТНИКОВЫХ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ ... 167 И.В. Бриндикова, А.В. Воеводин, В.В. Глушков, В.С. Гуров, А.И. Таганов, С.В. Чернышев АПРОБАЦИЯ ПРОЕКТА СОЗДАНИЯ РАСШИРЕННОЙ КОНФИГУРАЦИИ КОМПЛЕКСА СРЕДСТВ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ СИСТЕМЫ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ .......................... 169 В.С. Гуров, В.П. Корячко, А.И. Таганов, И.В. Горюнов, Д.А. Перепелкин ОПЫТ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ТЕСТОВОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОГРАММНОЙ СРЕДЫ «АКАДЕМИЯ»................................................................................................................................. 170 В.С. Гуров, А.М. Гостин, А.А. Фокина, С.А. Батуркин TEACHING TRUST IN GLOBAL SOFTWARE DEVELOPMENT (ВОПРОСЫ ДОВЕРИЯ ПРИ РАСПРЕДЕЛЁННОЙ РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ)............................................................................................................... 173 Ю. Мякиё (J. Mäkiö), Б.С. Падун, Е.И. Яблочников, О.В. Дианова, И.А. Субботин, И.А. Киселёв АВТОМАТИЧЕСКИЙ ПОИСК СЕМАНТИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ МЕЖДУ КОНЦЕПТАМИ OWL-ОНТОЛОГИИ ........ 173 Д.И. Муромцев, Е.А. Баландин, Ю.В. Катков, И.Н. Починок «ЕДИНОЕ ОКНО» В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ РУНЕТ: ПЯТЬ ЛЕТ В ОТКРЫТОМ СОСТОЯНИИ........................................ 175 А.Г. Абрамов, М.Б. Булакина, Е.Ю. Зыбарев, А.В. Сигалов ЭЛЕКТРОННЫЙ УМК «ПРОГРАММИРОВАНИЕ СРЕДСТВАМИ ПЛАТФОРМЫ 1С:ПРЕДПРИЯТИЕ 8»......................... 178 А.В. Флегонтов, Т.В. Красикова МЕТОДИКА РАЗРАБОТКИ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОТИВОБОРСТВА...................................................................................................... 178 С.А. Бояшова, С.В. Николаев МОДЕЛЬ ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ РАЗВИТИЯ ИНТЕГРАТИВНО-ТРАНСФОРМИРУЮЩИХ КАЧЕСТВ ЛИЧНОСТИ IT-СПЕЦИАЛИСТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ НИУ ...................................................................... 182 Ю.А. Гатчин, В.В. Сухостат ИНФОРМАЦИОННАЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ ОБУЧАЮЩАЯ СРЕДА ДЛЯ МОНИТОРИНГА И ДИАГНОСТИКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ ......................................................................................................................... 184 М.В. Хлопотов ПОДХОД К ОТБОРУ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ КОМПЕТЕНТНОСТНООРИЕНТИРОВАННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ................................................................................................. 185 Л.С. Лисицына, Н.Н. Сёмушкина КОМПОНЕНТ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ КАФЕДРЫ ДЛЯ МОНИТОРИНГА АКТИВНОСТИ АСПИРАНТОВ ..... 186 Н.Н. Горлушкина, Л.А. Борисова, М.В. Хлопотов, А.Р. Шишкин ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ВЛИЯНИЯ ОБУЧАЮЩЕГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ СОСТОЯНИЕ СТУДЕНТА..................................................................................................................... 188 А.А. Скшидлевский, А.В. Лямин ОРГАНИЗАЦИЯ ПРАКТИКИ СТУДЕНТОВ СПЕЦИАЛЬНОСТИ «ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ» ....................................................................................................................................................................... 189 Д.В. Дроздова АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМИ ТРАЕКТОРИЯМИ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА С АЛЬТЕРНАТИВНЫМИ РЕЗУЛЬТАТАМИ ОБУЧЕНИЯ........................................ 191 А.С. Пирская СОЗДАНИЕ ЕДИНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ ГОУ СОШ №266 САНКТ-ПЕТЕРБУРГА........................................ 192 Ю.О. Валитова, А.В. Лютенко, И.Е. Толстых

8

Труды конференции Телематика’2010 ОПЫТ ПОДГОТОВКИ И СЕРТИФИКАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ В ЦЕНТРЕ АВТОРИЗОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ ITТЕХНОЛОГИЯМ СПБГУ ИТМО................................................................................................................................................. 193 С.Э. Хоружников, Т.В. Зудилова РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОГО МОДУЛЯ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ СВЯЗИ ВЫПУСКНИКОВ ВУЗА С ПОТЕНЦИАЛЬНЫМИ РАБОТОДАТЕЛЯМИ ........................................................................................................................... 195 Е.И. Филиппова, Ю.Л. Колесников АВТОМАТИЗАЦИЯ СОСТАВЛЕНИЯ ВАРИАНТОВ ЗАДАНИЙ ДЛЯ ПРОВЕРОЧНЫХ РАБОТ........................................ 196 П.Ю. Маврин, В.Г. Парфенов, А.С. Станкевич ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЛЕВОКОНТЕКСТНЫХ ГРАММАТИК ДЛЯ ОПИСАНИЯ СЦЕНАРИЕВ АВТОМАТИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ПРОГРАММНЫХ РЕШЕНИЙ ..................................................................................................................... 198 А.С. Станкевич, В.Г. Парфенов, П.Ю. Маврин ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ОБУЧАЮЩЕГО ВОЗДЕЙСТВИЯ В СИСТЕМЕ ДО НА ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ СОСТОЯНИЕ СТУДЕНТОВ....................................................................................................................................................... 199 А.В. Лямин, В.А. Разыграева СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ КАК СРЕДСТВО ОРГАНИЗАЦИИ ПОДГОТОВКИ К ГОСУДАРСТВЕННОМУ ЭКЗАМЕНУ БАКАЛАВРОВ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ.......... 203 Ю.О. Валитова, О.В. Климченко, В.А. Ченобытов РЕАЛИЗАЦИЯ ПЛАНОВ ПЕРЕВОДА ГОСУДАРСТВЕННЫХ УСЛУГ В ЭЛЕКТРОННЫЙ ВИД: ЗАДАЧИ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ЭЛЕКТРОННОГО ПРАВИТЕЛЬСТВА..................................................................................................................................................................... 205 Д.Р. Трутнев, В.В. Уткин, А.В. Чугунов ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИКТ СОТРУДНИКАМИ ОРГАНОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ВЛАСТИ КАК ФАКТОР ГОТОВНОСТИ К ВНЕДРЕНИЮ ЭЛЕКТРОННОГО ПРАВИТЕЛЬСТВА............................................................................................................. 207 Л.А. Бершадская, А.В. Чугунов ИННОВАЦИОННЫЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ РЕСУРС «КУЛЬТУРНО-ИСТОРИЧЕСКОЕ И ПРИРОДНОЕ НАСЛЕДИЕ САРАТОВСКОЙ ОБЛАСТИ» .................................................................................................................................................... 208 А.Н. Башкатов, М.В. Коблова, Д.В. Райгородский ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ В ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ УЧЕБНОГО ЗАВЕДЕНИЯ.......................................................................................................................................................... 209 Г.А. Сумина АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УЧЕТА СТАТИСТИКИ И РЕГИСТРАЦИИ ПОСЕЩЕНИЙ В ИОЦ «ВИРТУАЛЬНЫЙ ФИЛИАЛ РУССКОГО МУЗЕЯ».................................................................................................................. 211 В.С. Салин ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ ПОИСКА И ИЗВЛЕЧЕНИЯ ДАННЫХ ИЗ ОТКРЫТЫХ ИСТОЧНИКОВ........................................... 212 С.С. Гельбух, М.С. Пичагин, А.А. Сытник ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПОТОКОВОГО МЕДИА-КОНТЕНТА В ДИСТАНЦИОННОМ ОБРАЗОВАНИИ ........................... 213 А.А. Сытник, С.В. Папшев, Н.И. Мельникова ИНТЕРНЕТ-ОБУЧЕНИЕ ИНФОРМАТИКЕ И ПРОГРАММИРОВАНИЮ: ДОСТУПНОСТЬ, КАЧЕСТВО, РЕЗУЛЬТАТ .... 214 Е.В. Кудрина, Е.Е. Лапшева, М.В. Огнева, А.Г. Федорова РОЛЬ ЦИФРОВЫХ РЕСУРСОВ В ФОРМИРОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА СИСТЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ......................................................................................................................................................................... 216 С.А. Муханова, И.А. Старостина ИНТЕГРИРОВАННАЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ СРЕДА РАЗРАБОТКИ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ......................................................................................................................................... 217 В.В. Бова, Л.А. Гладков, Н.В. Гладкова, В.В. Курейчик НЕКОТОРЫЕ ПОДХОДЫ К ОРГАНИЗАЦИИ СЕРТИФИКАЦИИ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАМОТНОСТИ И ИКТКОМПЕТЕНТНОСТИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ............................................................................................ 218 Н.А. Инькова, В.Е. Подольский СТАТИСТИКА РАБОТЫ ПОИСКОВОГО КЛАСТЕРА КОРПОРАТИВНОЙ СЕТИ УНИВЕРСИТЕТА И ПОИСКА ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ ТАМБОВСКОГО РЕГИОНА............................................................................................................. 219 А.Ф. Писецкий, Г.В. Пунин, Т.Г. Пунина, В.Е. Подольский ВЫБОР И КЛАССИФИКАЦИЯ СРЕДСТВ РАЗРАБОТКИ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНЫХ ПОСОБИЙ ................................. 221 О.В. Савостикова ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВИРТУАЛЬНЫХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ ВУЗА ...................................... 222 А.В. Фещенко ПРИМЕНЕНИЕ СЕРВИСОВ ВЕБ 2.0 В ФОРМИРОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ ШКОЛЬНИКОВ............ 224 А.В. Фещенко, А.С. Крыжевич, Ю.А. Капустина ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТОВ ПО ПРОФИЛЮ «ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ И НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ» НА ФИЗИЧЕСКОМ ФАКУЛЬТЕТЕ ТГУ ................................................................................ 225 В.М. Вымятнин, В.П. Демкин ОРГАНИЗАЦИЯ БИЗНЕСА НА РЫНКЕ ПРИКЛАДНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ – СТРУКТУРА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ .......................................................................................................................................................................... 227 Ю.П. Ехлаков

9

ОПЫТ РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ТОМСКОГО ПОЛИТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА НА ПРИНЦИПАХ ЕДИНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ......................................................................................................... 228 И.Л. Чудинов СИСТЕМА УЧЕТА ЭФФЕКТИВНОСТИ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ ................................................ 229 В.В. Глаголев, Т.А. Мерцалова ИНФОРМАТИКА, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ОБРАЗОВАНИЕ...................................................................... 231 А.Я. Фридланд, Е.Б. Карпов, И.А. Фридланд МОДЕРНИЗАЦИЯ WEB-САЙТА «СПРИНТ-ИНФОРМ» ......................................................................................................... 232 А.Я. Фридланд, А.К. Клепиков МОБИЛЬНОЕ ОБУЧЕНИЕ С ПОМОЩЬЮ МОБИЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ» ........................................................................................................................................................ 234 В.А. Куклев, С.П. Бортников, А.В. Крупенников ТЕОРЕТИКО-МЕТОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СТАНОВЛЕНИЯ СИСТЕМЫ МОБИЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ В ОТКРЫТОМ ДИСТАНЦИОННОМ ОБРАЗОВАНИИ...................................................................................................................................... 235 В.А. Куклев О ФОРМИРОВАНИИ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ СПЕЦИФИКИ УЧЕБНЫХ ДИСЦИПЛИН ........................................................................................................................................................... 236 Н.С. Минасова, С.В. Тархов, Л.М. Тархова ИНТЕРНЕТ – ПРОСТРАНСТВО ПРОБ И ВОЗМОЖНОСТЕЙ: РЕГИОНАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ОДАРЕННЫХ ДЕТЕЙ ........................................................................................................................................ 237 И.Е. Васильева, Л.М. Завьялова, Р.В. Филиппов РАЗРАБОТКА РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ МУЛЬТИМЕДИА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ДЛЯ СТАНДАРТНЫХ И БЕСПРОВОДНЫХ IPv6 СЕТЕЙ ............................................................................................................... 238 И.В. Алексеев, М.Н. Захарова, В.А. Капранов, А.В. Лукьянов CИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ РАБОТЫ СТРУКТУР ИТ-ПАРКА ПРИ ТРАНСФЕРЕ ТЕХНОЛОГИЙ И ВЗАИМОДЕЙСТВИИ НАУЧНОГО И БИЗНЕС-СЕКТОРОВ ................................................................................................... 239 И.В. Алексеев, И.А. Благовещенский, М.Н. Захарова, А.В. Лукьянов

Индекс фамилий всех авторов статей ................................................................................................................................. 241

Том 2. Секция B. Технологии и инфраструктура телекоммуникаций ПРИМЕНЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ДИСПЕТЧЕРСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ БЮДЖЕТНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ..................................................................................................................................................... 248 А.В. Белоусов, А.Н. Потапенко ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННАЯ ИНФРАСТРУКТУРА НОВГОРОДСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ..... 249 Н.В. Курмышев К ВОПРОСУ ОБ ОГРУБЛЕНИИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПРИ ВЕРОЯТНОСТНОЙ МАРШРУТИЗАЦИИ В МОБИЛЬНЫХ СЕТЯХ С ВЫСОКИМ УРОВНЕМ ИЗМЕНЧИВОСТИ ТОПОЛОГИИ ............................................................. 250 Д.С. Милованов, П.Ю. Шамин, А.С. Голубев, М.Ю. Звягин О ПРОХОЖДЕНИИ СИГНАЛА ПО ЦЕПИ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ............................................................................... 251 В.В. Прокошев, В.А. Скляренко ОБНАРУЖЕНИЕ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИЦ НА РАСТРОВОМ ИЗОБРАЖЕНИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДА ВИОЛЫ И ДЖОНСА ................................................................................................................................................................................. 253 Д.С. Квасов, И.И. Зиновьев, И.Г. Кокорин, С.С. Коробко АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАСПОЗНАВАНИЯ И БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛЮДЕЙ (АПК АРБИЛ) ............................................................................................................................. 255 С.М. Аракелян, А.С. Голубев, А.В. Духанов, М.Ю. Звягин, Д.С. Квасов, А.В. Лоханов, В.Г. Прокошев, П.Ю. Шамин РАЗРАБОТКА ЭЛЕКТРОННОЙ БАЗЫ ФОТОГРАФИЙ ЛИЦ ДЛЯ АППАРАТНО-ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА АВТОМАТИЧЕСКОЙ РЕГИСТРАЦИИ И БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЦ .................................................. 256 С.М. Аракелян, К.О. Боченина, Т.Н. Горудко, А.В. Духанов, О.Н. Медведева РАСПОЗНАВАНИЕ ЛЮДЕЙ ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ ЛИЦА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕКСТУРНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК . 257 М.Ю. Звягин, В.Г. Прокошев, О.А. Новикова, П.Ю. Шамин ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ИЗВЛЕЧЕНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ДАННЫХ ИЗ БАЗЫ ДАННЫХ РЕГИОНАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ВНЕШНЕГО ФИНАНСОВОГО КОНТРОЛЯ ... 259 А.В. Духанов, А.А. Павлов, В.Д. Чечёткин АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС АВТОМАТИЧЕСКОЙ РЕГИСТРАЦИИ И БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛЮДЕЙ ..................................................................................................................................................... 261 А.С. Голубев, М.Ю. Звягин, Д.С. Квасов, И.Г. Кокорин, И.И. Зиновьев, П.Ю. Шамин 10

Труды конференции Телематика’2010 АНАЛИЗ И ПРОГНОЗ ДИНАМИКИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ОПЫТ ВЛАДИМИРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ...................................................... 262 А.В. Духанов, А.А. Павлов, В.Д. Чечёткин ОСОБЕННОСТИ КОНВЕЙЕРНОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРОГРАММНЫХ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ КАЧЕСТВА И СБЫТА .................................................... 263 О.Я. Кравец, А.А. Соляник, Ю.Б. Тебекин МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ СОСТОЯНИЕМ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ .................................................................................................................................................................. 265 А.В. Меланьин, В.Г. Юрасов РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ОБНОВЛЕНИЯ НЕСКОЛЬКИХ ПОРТАЛОВ ...................... 266 Е.А. Шмельков, В.Г. Юрасов МОДЕЛЬ МАРШРУТИЗАЦИИ МУЛЬТИМЕДИА ВИДЕОТРАФИКА В СЕТЯХ ETHERNET НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА MPEG TRANSPORT STREAM ................................................................................................................................................... 268 А.В. Кустов, О.Я. Кравец АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ САЙТА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРИЕМНОЙ КАМПАНИИ ПРИ ИНТЕНСИВНЫХ ПОТОКАХ ЗАПРОСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ...................................................................................... 270 М.П. Ряполов, А.П. Толстобров СИСТЕМА ВИДЕОКОНФЕРЕНЦСВЯЗИ КАК АЛЬТЕРНАТИВА КОРПОРАТИВНОЙ IP-ТЕЛЕФОНИИ............................ 272 Е.Г. Пашук, И.Г. Лабунец, М.Г. Магомедов ОРГАНИЗАЦИЯ ОТКАЗОУСТОЙЧИВОГО РАСПРЕДЕЛЕННОГО ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ НА БАЗЕ РЕШЕНИЙ С ОТКРЫТЫМ КОДОМ ................................................................................................................................................................. 273 М.Ю. Кузнецов, Г.В. Репин РАЗВИТИЕ МЕЖДУНАРОДНОЙ СВЯЗНОСТИ ФЕДЕРАЛЬНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТИ RUNNet .............................. 273 Ю.В. Гугель, Ю.Л. Ижванов, Д.В. Куракин ИНФРАСТРУКТУРА СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ В СРЕДЕ SSE ........................................................................................... 275 Е.Б. Кудашев ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕГРАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ИНФРАСТРУКТУРЫ ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНОГО ВЫЧИСЛИТЕЛЯ............................................................................................................ 277 И.М. Артамонов, В.В. Донских РОЛЬ СТАНДАРТИЗАЦИИ И ТЕХНОЛОГИИ ОТКРЫТЫХ СИСТЕМ ПРИ РАЗРАБОТКЕ СЛОЖНЫХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ С ПРЕДСКАЗУЕМЫМ ПОВЕДЕНИЕМ ЭЛЕМЕНТОВ ....................................... 278 М.Н. Фалин ПРОБЛЕМЫ МОНИТОРИНГА И ДИАГНОСТИКИ РАЗВЕТВЛЕННЫХ ВОЛОКОННО-ОПТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ ................ 279 И.В. Богачков, В.А. Майстренко МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ЭФФЕКТОВ В ОПТОВОЛОКНЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ДИАГНОСТИКИ И МОНИТОРИНГА ВОЛС ............................................................................................................................................................. 281 И.В. Богачков, С.В. Овчинников ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕЙ ПЕТРИ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ С ПОДДЕРЖКОЙ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ...................................................................................................................................................................... 283 В.Б. Механов РАЗВИТИЕ ИНФРАСТРУКТУРЫ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТИ ВУЗА...................................................................................... 284 С.А. Кипрушкин ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНОГО МЕТОДА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ МНОГОКОМПОНЕНТНОЙ АНТИСПАМСИСТЕМЫ .................................................................................................................................................................................. 285 А.М. Трофимчук ВОПРОСЫ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ IP-ТЕЛЕФОНИИ ЮФУ И СОЗДАНИЯ ОТРАСЛЕВОЙ СИСТЕМЫ IP-ТЕЛЕФОНИИ СФЕРЫ ОБРАЗОВАНИЯ.......................................................................................................................................................... 287 А.Н. Березовский, А.А. Букатов, Л.А. Крукиер, О.В. Шаройко ОБРАБОТКА ЗАПРОСОВ В СИСТЕМЕ ИНТEГРАЦИИ ДАННЫХ DISGO........................................................................... 289 А.В. Пыхалов МЕТОД АДАПТИВНОЙ УСКОРЕННОЙ МАРШРУТИЗАЦИИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ КОРПОРАТИВНЫХ СЕТЕЙ............................................................................................................ 290 Д.А. Перепелкин, А.И. Перепелкин МЕТОД ПЕРЕМЕННОЙ ЗАДЕРЖКИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ291 Е.А. Симановский, М.А. Макаров ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИКИ ЗА СЧЕТ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ.......................................................................................................................................... 295 А.Б. Дегтярев, Г.Д. Дик О ВНЕДРЕНИИ ПЕРСПЕКТИВНЫХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В СПбГУ ИТМО.............................. 295 В.Н. Васильев, С.Э. Хоружников, В.Б. Сычужников, А.А. Баранов, О.И. Лазо, Д.А. Поскребетьев, Д.А. Пухов, Н.А. Рысев ЖИЗНЕННЫЕ ЦИКЛЫ ОБЪЕКТОВ В ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЯХ ............................................. 298 А.В. Нисковский, А.Ю.Филатов 11

ВТОРОЕ КОЛЬЦО ПРИВИЛЕГИЙ КАК МЕТОД УВЕЛИЧЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ И БЕЗОПАСНОСТИ ЯДРА LINUX ...... 300 Г.А. Сумина, Е.А. Кожанов, Р.С. Сергеев, А.Н. Степина ПОСТРОЕНИЕ МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ СЕТЕВОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ СГТУ.................................................................... 301 А.А. Сытник, С.С. Гельбух, С.В. Папшев, С.С. Хачатурьян ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ СЕТЕВОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ В СЕТИ САРАТОВСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ...............................................................................................................................302 А.А. Ерофтиев, П.В. Ирматов, С.В. Отпущенников АЛГОРИТМЫ БАЛАНСИРОВКИ НАГРУЗКИ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА .................................... 303 А.В. Бабич ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЕ СРЕДСТВО ДЛЯ ДОКУМЕНТИРОВАНИЯ КОРПОРАТИВНЫХ СЕТЕЙ ..................................... 304 А.В. Бабич, М.В. Балыко, А.Н. Мерцалов СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И РЕЗЕРВИРОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТИ ТУЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ........................................................................................................................................................................ 305 А.А. Мерцалов СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ ................................................................................................................................... 306 Н.Б. Мухина, А.С. Сидоров МОДЕЛИРОВАНИЕ ТРАНСПОРТНОГО ПРОТОКОЛА С АДАПТАЦИЕЙ СКОРОСТИ ПЕРЕДАЧИ В БЕСПРОВОДНЫХ СРЕДАХ ...................................................................................................................................................................................... 308 И.В. Алексеев, М.Н. Захарова, А.В. Лукьянов, А.Н. Носков

Секция C. Виртуальные среды и имитационные технологии в образовании и науке МОДИФИЦИРОВАННЫЕ СПИНОВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ В СИСТЕМАХ ТРЕХМЕРНОЙ РЕКОНСТРУКЦИИ.................. 309 А.А. Крыловецкий, И.С. Черников РЕКОНСТРУКЦИЯ МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТОВ ПО НЕУПОРЯДОЧЕННОМУ НАБОРУ ТОЧЕК............................................... 310 А.В. Атанов, А.А. Крыловецкий АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ СТЕРЕОЗРЕНИЯ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ ...................................................... 313 А.А. Крыловецкий, С.И. Протасов ПРОЦЕССЫ И ОПЕРАЦИИ В ЦИФРОВЫХ ПРОСТРАНСТВАХ ЗНАНИЙ .......................................................................... 315 В.Ю. Белкин, К.И. Костенко, Б.Е. Левицкий ПОСТРОЕНИЕ СТРУКТУРЫ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СТАНДАРТОВ В ВИДЕ ОНТОЛОГИИ ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА .................................................................................................................... 316 О.В. Комарова СОЗДАНИЕ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПРЕДСТАВИТЕЛЬСТВ ФЦИОР.......................................................................................... 317 А.Ю. Кузнецов, Д.В. Прокушка ЭЛЕКТРОННЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ РЕСУРСЫ ДЛЯ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ – ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ ...................................................................................................................................... 319 В.А. Старых, А.И. Башмаков, М.Н. Павлов, А.С. Высоков КОРПОРАТИВНАЯ КУЛЬТУРА ВИРТУАЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ ....................................................................................... 320 О.Н. Громова МОДЕЛЬ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ С УДАЛЕННЫМИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫМИ УСТРОЙСТВАМИ НА БАЗЕ ТОНКОГО КЛИЕНТА ................................................................................................................. 321 Е.М. Минаева, Д.В. Двоеглазов, И.П. Дешко СИСТЕМА ВЕЩАНИЯ ТРЕХМЕРНЫХ АНИМАЦИЙ ДЛЯ ПРИЛОЖЕНИЙ СЕТЕВЫХ ВИРТУАЛЬНЫХ СРЕД ............... 323 С.В. Королев, П.Б. Панфилов ИНТЕГРИРОВАННОЕ SIE-МОДЕЛИРОВАНИЕ ...................................................................................................................... 324 А.Ю. Филиппович МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ АДАПТАЦИИ В МОБИЛЬНЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ .......................................................................................................... 327 А.В. Дрындин ОПЕРЕЖАЮЩЕЕ ОБУЧЕНИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ, БАЗИРУЮЩЕЕСЯ НА ИМИТАЦИИ СОСТОЯНИЙ ИНТЕРФЕЙСОВ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ 328 В.К. Григорьев, Е.А. Авдеенко, А.А. Бирюкова ТЕХНОЛОГИИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОГРАММ МВА ......................................................................................................... 330 Г.Г. Бубнов, Н.Г. Малышев, Е.В. Плужник АДМИНИСТРИРОВАНИЕ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА В СДО РПОО....................................................................................... 331 Е.В. Солдаткин

12

Труды конференции Телематика’2010 О ПРОБЛЕМАХ СОЗДАНИЯ ЯЗЫКОВО-ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНОМУ ПРОГРАММИРОВАНИЮ .......................................................................................................................................................... 332 Д.Г. Калашников ИССЛЕДОВАНИЯ УНИВЕРСИТЕТСКОГО ФРАГМЕНТА ВЕБА........................................................................................... 333 А.А. Печников АСПЕКТЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ СИМУЛЯЦИИ МЕХАНИКИ АБСОЛЮТНО ТВЕРДОГО ТЕЛА ........................................... 334 Я.М. Русанова, Д.И. Сапельников, М.И. Чердынцева ИНТЕРАКТИВНАЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ОБУЧАЮЩАЯ СИСТЕМА, ПОСТРОЕННАЯ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ВИРТУАЛЬНЫХ МИРОВ, КАК СРЕДСТВО АКТИВИЗАЦИИ УЧЕБНО-ПОЗНАВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ УЧАЩИХСЯ ................................................................................................................................................................................ 335 Л.С. Зеленко, А.В. Топунов, Д.А. Загуменнов ИННОВАЦИИ В ОБРАЗОВАНИИ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИНТЕРАКТИВНОГО ПОГРУЖЕНИЯ ............................. 337 М.М. Благовещенская, А.В. Никитин, Н.Н. Решетникова, В.Т. Тозик РАЗВИТИЕ КОМПЕТЕНЦИЙ ПРИ ИЗУЧЕНИИ ДИСЦИПЛИНЫ «КОМПЬЮТЕРНЫЕ СЕТИ» С ПОМОЩЬЮ ИГРОВЫХ МЕТОДОВ ОБУЧЕНИЯ ............................................................................................................................................................. 338 К.Ю. Янсон ВИРТУАЛЬНЫЕ ЛАБОРАТОРНЫЕ КОМПЛЕКСЫ ПО ОСНОВАМ ЦИФРОВОЙ ЭЛЕКТРОНИКИ................................... 340 Д.М. Гриншпун ИНТЕРАКТИВНЫЙ ВИЗУАЛЬНО-ДЕМОНСТРАЦИОННЫЙ ВИРТУАЛЬНЫЙ ЛАБОРАТОРНЫЙ КОМПЛЕКС ПО ОСНОВАМ ЦИФРОВОЙ ЭЛЕКТРОНИКИ................................................................................................................................ 342 Д.М. Гриншпун, В.В. Новиков ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ НА ОСНОВЕ ОБУЧАЮЩИХ ПРИМЕРОВ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ КОНЕЧНЫХ АВТОМАТОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ МОДЕЛЬЮ БЕСПИЛОТНОГО САМОЛЕТА ........................................... 343 А.В. Александров, С.В. Казаков, В.Г. Парфенов, А.А. Сергушичев, Ф.Н. Царев ГЕНЕРАЦИЯ КОНЕЧНЫХ АВТОМАТОВ С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ НАВИГАЦИИ .............................................................................................................................................................................. 343 М.В. Буздалов, В.Г. Парфенов СОВМЕСТНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ И ВЕРИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТОВ УПРАВЛЕНИЯ СИСТЕМАМИ СО СЛОЖНЫМ ПОВЕДЕНИЕМ.......................................... 344 К.В. Егоров, В.Г. Парфенов, Ф.Н. Царев АНАЛИЗ И СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ПО РАБОТЕ С УЧЕБНЫМИ МЕТАДАННЫМИ 345 А.В. Лавров, В.А. Локалов, В.Т. Тозик МОДЕЛИ ОПИСАНИЯ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА ПРИ РАЗРАБОТКЕ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНЫХ ПОСОБИЙ ............ 346 А.В. Лавров, В.А. Локалов, В.Т. Тозик АВАНГАРДНАЯ МОДЕЛЬ ФОТОКАМЕРЫ ПОВЫШЕННОЙ ОПЕРАТИВНОСТИ ............................................................. 346 П.И. Бояров, Л.В. Черевань СИНТЕЗ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ 3D МОДЕЛЕЙ В ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМАХ........................................................................ 349 В.Т. Тозик, А.В. Меженин, А.Ю. Кротова О КРИТЕРИЯХ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ФОТОАППАРАТУРЫ ................................................................................................. 351 П.И. Бояров АДАПТИВНАЯ СТЕРЕОСКОПИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ДЛЯ 3D ВИЗУАЛИЗАЦИИ................................................................ 355 А.В. Меженин, В.Т. Тозик ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ 3D РЕКОНСТРУКЦИИ ПО MР-ИЗОБРАЖЕНИЯМ................................................................... 358 Н.Г. Рущенко, А.В. Меженин ПОДХОД К ИССЛЕДОВАНИЮ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ЛИЦ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ ................................................. 359 А.В. Меженин, В.Т. Тозик, А.Л. Зеленковский РАЗРАБОТКА ГРАФИЧЕСКИХ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНЫХ МОДУЛЕЙ ДЛЯ ПРОЕКТНО-КОНСТРУКТОРСКИХ ДИСЦИПЛИН НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ BLENDER-PYTHON .......................................................................................... 361 В.А. Локалов, А.С. Миронов, В.Т. Тозик ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗОН ПЕРСПЕКТИВНОГО ПОДКЛЮЧЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ К СЕТИ ГАЗОРАСПРЕДЕЛЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ .......................................................................................................... 362 В.В. Мочалов, А.А. Рейтер ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ МОДУЛЯ ТЕСТИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИОННЫХ СИСТЕМ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ ................................................................................................................................................................................... 363 И.В. Дружинин, А.А. Мынжасова, Е.А. Синельников ИНТЕРАКТИВНЫЙ ЛАБОРАТОРНЫХ КОМПЛЕКС ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ МИКРОКОНТРОЛЛЕРОВ ATMEL AVR .................................................................................................................................... 364 А.С. Топилин, А.Н. Савин

13

Секция D. Технологии распределенных вычислений и компьютерного моделирования в образовании и науке РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В МНОГОШАГОВОМ РАСПРЕДЕЛЕНИИ РЕСУРСОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ И МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ365 К.О. Боченина, А.В. Духанов, О.Н. Медведева, А.А. Павлов ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕТЕВЫХ ИНТЕГРИРОВАННЫХ СТРУКТУР ОБРАЗОВАНИЯ, НАУКИ И ПРОИЗВОДСТВА В ТЕХНОПАРКОВОЙ ЗОНЕ ВЕДУЩЕГО РЕГИОНАЛЬНОГО ВУЗА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ................................................................................ 367 М.Ю. Звягин, А.Ю. Лексин, П.Ю. Шамин, В.Г. Прокошев, Р.В. Васильев ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА МНОГОШАГОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ОБРАТНЫМИ СВЯЗЯМИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЭВРИСТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ И МЕТОДОВ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ............................................................................................................................................................ 369 К.О. Боченина, А.В. Духанов, О.Н. Медведева, А.А. Павлов МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНОГО ИНТЕРФЕЙСА.............................. 370 С.Д. Кургалин, Я.А. Туровский, А.В. Максимов, Нихад Насер ПРОЦЕДУРЫ НА OPENCL ДЛЯ ЗАДАЧ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ............................................................................................. 372 Д.А. Подлесных К ВОПРОСУ О ЛИНЕЙНОЙ ДИСКРЕТНОЙ МОДЕЛИ МИНИМАЛЬНОЙ РАЗМЕРНОСТИ ................................................ 372 Г.Г. Исламов, А.Г. Исламов О ПОСТРОЕНИИ СПЛАЙНА НАИЛУЧШЕГО ПРИБЛИЖЕНИЯ ДЛЯ ПРОСТЕЙШЕГО УРАВНЕНИЯ ТЕПЛОПРОВОДНОСТИ ............................................................................................................................................................ 373 В.И. Родионов, Н.В. Родионова РАЗРАБОТКА ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО ДОКАЗАТЕЛЬСТВА ТЕОРЕМ ДЛЯ МЕТОДА ПОЗИТИВНО-ОБРАЗОВАННЫХ ФОРМУЛ ................................................................................................... 374 А.А. Ларионов ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ ОНТОЛОГИЙ С БОЛЬШИМ КОЛИЧЕСТВОМ ЭЛЕМЕНТАРНЫХ ЗНАНИЙ ..................... 375 В.Ю. Белкин О СОГЛАСОВАННОСТИ С ЭКСПЕРИМЕНТОМ РАССЧИТАННЫХ ЧАСТОТ СОБСТВЕННЫХ КОЛЕБАНИЙ ОБРАЗЦОВ В ФОРМЕ ДИСКОВ .............................................................................................................................................. 376 Е.Г. Пашук, Ш.А. Халилов, О.А. Плахотнюк ИССЛЕДОВАНИЕ ПОДХОДОВ К РАЗРАБОТКЕ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ НА БАЗЕ КЛАСТЕРНОЙ АРХИТЕКТУРЫ ДЛЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЙ И СЕРВИСОВ ОБРАБОТКИ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ......................................................................................................................... 378 Д.А. Варенов, А.А. Больных ИСПОЛЬЗОВАНИЕ GPGPU CUDA ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ТЕРМОГИДРАВЛИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ, ПОЛУЧАЕМЫХ С ПОМОЩЬЮ БЕССЕТОЧНЫХ ЛАГРАНЖЕВЫХ МЕТОДОВ... 379 Д.А. Сыроватский, Т.В. Малахова, Я.А. Дынников ОПТИМИЗАЦИЯ ЦЕНЫ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ УСЛУГИ ЗАТРАТНЫМИ И РЫНОЧНЫМИ МЕТОДАМИ ....................... 379 Р.Р. Алимов, И.М. Белова, А.Ю. Валявский, М.Н. Иванов СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОЙ ВЕРИФИКАЦИИ И ОПТИМИЗАЦИИ ПОТОКОВ РАБОТ................................................ 381 А.А. Каленкова, В.А. Серебряков, А.Н. Бездушный ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ МЕТОДА ДИНАМИЧЕСКОЙ БАЛАНСИРОВКИ НАГРУЗКИ «WAL-FC-M1» НА ОСНОВЕ CPN TOOLS ................................................................................................................................................................................ 382 А.А. Потапов, В.Б. Механов О ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ КЛАСТЕРОВ ...................................................................................... 386 Л.А. Крукиер, А.А. Букатов, Г.В. Муратова, О.В. Дацюк, В.Н. Дацюк ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА СНИЖЕНИЯ РИСКОВ ПРОЕКТОВ СЛОЖНЫХ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ ПО ХАРАКТЕРИСТИКАМ КАЧЕСТВА............................................................................................................................................ 389 В.С. Гуров, В.П. Корячко, А.И. Таганов, Р.А. Таганов ЗАДАЧИ КОМПОНОВКИ, РАЗМЕЩЕНИЯ И ТРАССИРОВКИ СОЕДИНЕНИЙ В АВТОМАТИЗИРОВАННОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ КЛАСТЕРНЫХ СУПЕРЭВМ .................................................................................................................. 390 К.С. Солнушкин МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ СКЛАДА НАВАЛОЧНЫХ ГРУЗОВ НА ПОРТОВОМ ТЕРМИНАЛЕ В ПЕРИОД НАВИГАЦИИ............................................................................................................................................................................... 392 А.В. Флегонтов, А.В. Летуновский ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ЛОГАРИФМИЧЕСКОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ УСТРАНЕНИЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИОННЫХ АРТЕФАКТОВ В СПЕКТРАЛЬНОЙ ОПТИЧЕСКОЙ КОГЕРЕНТНОЙ ТОМОГРАФИИ ........ 393 И.П. Гуров, А.Х. Киракозов МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ФЕМТОСЕКУНДНОГО ИМПУЛЬСА В НЕЛИНЕЙНОЙ СРЕДЕ СРЕДСТВАМИ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ НА ФОРТРАНЕ.................................................................... 395 Д.В. Иванов, В.Ф. Звягин ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ВОДЫ ......................................................................... 396 Н.И. Куракина, А.Н. Калинин, А.М. Куракин 14

Труды конференции Телематика’2010 МОДЕЛИРОВАНИЕ ЖИВЫХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ.... 397 Л.Ю. Коссович, В.М. Соловьев, И.В. Кириллова, А.Г. Федорова РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ПРЕПРОЦЕССИНГА В РАМКАХ СОЗДАНИЯ ПРОГРАММНО-ИНФОРМАЦИОННОГО КОМПЛЕКСА КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ........................................................................................... 399 Е.О. Коваль, П.В. Ирматов, М.С. Ирматова, А.Д. Панферов УЛУЧШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОГО РЕШАТЕЛЯ НА МНОГОПРОЦЕССОРНОЙ КЛАСТЕРНОЙ СИСТЕМЕ ......................................................................................................................................................... 400 Д.В. Андрейченко, П.В. Ирматов, М.С. Ирматова, М.Г. Щербаков ИССЛЕДОВАНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ В КОАКСИАЛЬНОМ МАГНИТОПЛАЗМЕННОМ УСКОРИТЕЛЕ МЕТОДАМИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА ......................................................................................................... 401 О.В. Васильева, Ю.Н. Исаев СИСТЕМА РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ НА БАЗЕ ЛОКАЛЬНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТИ.............................. 404 В.А. Демидов, А.Н. Мерцалов

СТАТИСТИКА КОНФЕРЕНЦИИ «ТЕЛЕМАТИКА».................................................................................................................. 406 А.О. Сергеев

Индекс фамилий всех авторов статей................................................................................................................................. 409

Оглавление по городам

Город

Номер страницы, с которой начинаются статьи авторов из данного города (по секциям) A

B

C

D

Белгород

17

248

–

–

Бийск

22

–

–

–

Благовещенск

25

–

–

–

Великий Новгород

26

249

–

–

Владивосток

28

–

–

–

Владимир

31

250

–

365

Воронеж

36

263

309

370

Долгопрудный

–

–

–

372

Ижевск

37

–

–

372

Иркутск

–

–

–

374

Казань

40

–

–

–

Клин

45

–

–

–

Краснодар

–

–

315

375

Курск

47

–

–

–

Лесосибирск

48

–

–

–

15

Город

Номер страницы, с которой начинаются статьи авторов из данного города (по секциям) A

16

B

C

D

Махачкала

–

272

–

376

Москва

51

273

316

378

Нижний Новгород

139

–

–

–

Новосибирск

141

–

332

–

Омск

144

279

–

–

Орел

147

–

–

–

Пенза

150

283

–

382

Пеория (Иллинойс, США)

154

–

–

–

Переславль-Залесский

156

–

–

–

Петрозаводск

159

284

333

–

Ростов-на-Дону

164

285

334

386

Рязань

166

290

–

389

Самара

–

291

335

–

Санкт-Петербург

173

295

337

390

Саратов

208

300

362

397

Таганрог

217

–

–

–

Тамбов

218

–

–

–

Томск

221

–

–

401

Тула

229

303

–

404

Ульяновск

234

306

–

–

Уфа

236

–

–

–

Ярославль

237

308

–

–

Труды конференции Телематика’2010

Секция A. Информационные ресурсы и технологии в образовании

ИНФОРМАТИЗАЦИЯ БИБЛИОТЕЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ЕЕ ИНТЕГРАЦИЯ В ЕДИНОЕ ИНФОРМАЦИОННОЕ ПРОСТРАНСТВО БЕЛГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ Л.И. Колтунов, Н.Т. Чуприна, К.А. Рубцов Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, Белгородский областной центр новых информационных технологий БГТУ им. В.Г. Шухова, г. Белгород Тел.: (4722) 54-93-10, (4722) 55-01-46, e-mail: [email protected], [email protected] В Белгородской области создается единое информационное и телекоммуникационное пространство. Значительная роль в создании этого пространства и принадлежит Белгородскому областному центру новых информационных технологий (БелЦНИТ) Белгородского государственного технологического университета им В.Г. Шухова (БГТУ им. В.Г. Шухова). На базе БелЦНИТ создан телекоммуникационный узел Белгородской областной образовательнонаучной сети (БООНС) «Интернет-Белогорье». Узел обеспечивает постоянное IP-подключение к Интернет, включая поддержку электронной почты. Осуществляется поддержка WWW-серверов, FTPсервера, других Интернет-сервисов. БелЦНИТ осуществил комплекс работ по подключению к телекоммуникационному узлу учебных заведений и предприятий г. Белгорода и Белгородской области. Среди абонентов узла такие учреждения, как Администрация области, Управление образования и науки, Белгородский государственный университет, Белгородский университет потребительской кооперации, Белгородский инженерно-экономический институт, другие высшие учебные заведения, школы, гимназии, лицеи и колледжи, филиалы БГТУ им. В.Г. Шухова. Значимой частью создаваемого единого информационного и телекоммуникационного пространства Белгородской области является единое информационное пространство библиотек области. Главной целью объединения информационных ресурсов библиотек является формирование единых электронных каталогов библиотек области и решение проблем квалифицированной технической поддержки специального программного обеспечения в районах. В настоящее время 36 библиотек-участниц формируют единое информационное пространство библиотек Белгородской области. Ресурсы единого пространства открыты для доступа в сети Интернет по адресу http://opacm.bgunb.ru/opacg/. Особенностью единого пространства библиотек Белгородской области является объединение всех муниципальных библиотек и создание уменьшенной модели работы центра национальной каталогизации России. Кроме того, все библиотеки участники единого информационно-телекоммуникационного пространства работают над созданием сводной картотеки статей периодических изданий Белгородской области. Эта картотека уникальна, так как формируется только в Белгородской области и является составной частью общенационального электронного фонда. Наличие таких ресурсов делает информацию о регионе доступной не только жителям области, но и жителям России и всего мира. Очевидно, что автоматизация становится приоритетным направлением развития библиотек, так как ни одна, даже самая крупная библиотека, не может дать доступ сразу ко всей информации. В этой связи интересен опыт информатизации участника БООНС и одной из крупнейших библиотек Белгородской области – научно-технической библиотеки (НТБ) БГТУ им. В.Г. Шухова. В настоящее время она является современным центром информационного обеспечения образовательного и научного процессов с богатым книжным фондом, развитыми информационно-библиографической и справочной службами. Фонд библиотеки на сегодняшний день составляет более 1 миллиона 500 тысяч экземпляров учебной, научной, нормативно-технической литературы; 400 наименований научных журналов. Библиотека комплектуется изданиями на традиционных и электронных носителях по промышленному, гражданскому, дорожному строительству, архитектуре, производству строительных материалов, автоматизации технологических процессов и производств, экономике и управлению на предприятии, бухгалтерскому учету и другим отраслям знаний. В локальной сети университета доступна полнотекстовая электронная библиотека, включающая издания преподавателей университета. Совместная с БелЦНИТ информатизация библиотечной деятельности началась в 1993 году. Все работы в этом направлении осуществляются в соответствии с планом, разработанным НТБ и утвержденным ученым советом университета. План предполагает несколько этапов и охватывает период с 2008 по 2010 г включительно. 17

В соответствии с планом в 2009 году завершена подготовка к переходу локальной информационной сети НТБ на программное обеспечение «Ирбис 64», которое представляет собой типовое интегрированное решение в области автоматизации библиотечных технологий. Программное обеспечение «Ирбис 64» разработано Государственной публичной научно-технической библиотекой РФ с учетом специфики технических и вузовских библиотек. В 2009 году начата автоматизированная выдача литературы на учебном абонементе. С этой целью автоматизировано 6 рабочих мест, оборудованных ПК, сканерами штрих-кодов, сканерами пластиковых карт, принтерами. Новые технологии книговыдачи ускорили процессы обслуживания читателей, обеспечили систему контроля за соблюдением срока возврата литературы. Для доступа к ресурсам библиотеки через сеть Интернет создан информационный ресурс http://www.bstu.ru/structure/subdivisions/library. Сайт создан и поддерживается при участии специалистов БелЦНИТ и входит в информационный портал БГТУ им. В.Г. Шухова http://www.bstu.ru. Активное использование и внедрение электронных ресурсов повышает требования к качеству каналов связи, коммуникационному и серверному оборудованию. В этой связи сотрудниками НТБ БГТУ им. В.Г. Шухова и специалистами БелЦНИТ систематически разрабатываются мероприятия модернизации технического обеспечения и коммуникаций. За последний год локальная сеть НТБ полностью переведена на Gigabit Ethernet с использованием коммуникационного оборудования Cisco, HP, 3COM. Имеется возможность подключения к БООНС и ресурсам библиотеки на территории БГТУ им. В.Г. Шухова с помощью технологии WiFi со скоростью до 300 Мбит/с. В настоящее время БелЦНИТ осуществляет работы по повышение пропускной способности внешних каналов БООНС. За последние годы скорость таких коммуникаций возросла с 10 Мбит/с до 260 Мбит/с, что позволит внешним пользователям получать качественный доступ не только к каталогу НТБ, но и к полнотекстовым базам данных «Электронная библиотека». Это особенно актуально при использовании дистанционного обучения и распределенной структуры вуза с филиалами. Таким образом, накопленный опыт применения БООНС при информатизации НТБ БГТУ им. В.Г.Шухова в рамках создание создания единого регионального информационно-образовательного пространства Белгородской области является уникальным в России.

ОБЪЕДИНЕНИЕ ИКТ-КЛУБОВ В ЛИЦЕЕ КАК ОРГАНИЗУЮЩИЙ МОМЕНТ В РАЗВИТИИ СОВРЕМЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА И ВОСПИТАТЕЛЬНЫЙ ФЕНОМЕН В СЛОЖНЫХ УСЛОВИЯХ СМЕНЫ ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ПАРАДИГМЫ Г.П. Войтенко, А.В. Климачков ООО "Образовательные технологии", Лицей №38, г. Белгород E-mail: [email protected] Переход всей системы образования из состояния, при котором главной целью с позиции социального заказа был выпуск полезных винтиков для государства и общества в целом, к состоянию, при котором главное – ценностное полагание человека, требует от школы новых подходов к организации воспитания и управления. Многие образовательные учреждения зачастую приоритетными задачами ставят перед собой реализацию только образовательных программ. На наш взгляд, без учета и взаимной интеграции образовательных и воспитательных аспектов деятельности невозможно достичь эффективного управления инновационными образовательными учреждениями и качества образовательных услуг. Наше муниципальное общеобразовательное учреждение «Лицей № 38» города Белгорода, является одним из лучших образовательных учреждений не только в Белгородской области, но и в России. Вот по этой ссылке можно это увидеть: http://bel.ru/news/education/2010/03/30/45178.html или прочесть тут: Лицей из Белгорода вошёл в Топ-14 российских школ Белгородский лицей № 38 вошёл в число лучших российских образовательных учреждений по версии обозревателей «Российской газеты». Именно здесь готовят самых сильных учеников не только в городе, но и в стране. Статус учебного заведения можно в какой-то степени определить по названию, считают эксперты «РГ». Если речь идёт о центре образования, лицее, гимназии, то качество обучения там, как правило, выше, кружков больше. При выборе будущего места учёбы вашего ребёнка следует также поинтересоваться, какие школы в вашем районе становились победителями нацпроекта «Образование». Участие в нём – гарантия того, что в школе будет современное оборудование и активные учителя. Необходимо для пущей уверенности зайти на сайт выбранного учебного заведения и посмотреть пункт «Участие в олимпиадах». У школы экстра-класса обязательно должны быть победители всероссийских состязаний по профильным предметам. 18

Труды конференции Телематика’2010

Но у нас не только есть победители по России, есть и мировые рекорды! http://schools.org.ru/content/view/362/9/. По всем этим критериям белгородский лицей № 38 выглядит как нельзя лучше даже на всероссийском фоне: обозреватели газеты внесли его в список 14 лучших учебных заведений страны. Наша школа попала в одну компанию с физико-математическим лицеем № 239 (Санкт-Петербург), лицеем № 1511 при МИФИ (Москва), СУНЦ им. Колмогорова при МГУ. Кстати, лицей из Белгорода – единственный в списке (http://www.rg.ru/2010/03/30/shkola.html), представляющий регионы ЦФО (не считая Москвы). Не зря в цитате выделена фраза о кружках (или как мы их называем клубах!). Не отрицая важности социальной функции образования, мы рассматриваем образование как фактор современного производства. Введение в практику работы школ направления воспитательной экспериментальной или инновационной деятельности активизирует жизнь на всех уровнях. Внедрение нового в воспитательную деятельность школы, позволяет включить большой процент школьников, как в воспитательный, так и образовательный процесс в целом. Воспитательный процесс в современной школе невозможно представить себе без включения учащихся в клубную деятельность, организуемую на добровольных началах с учетом интересов и потребностей детей. Она создает условия для развития творческих способностей, для общения, самовыражения и самоутверждения школьников, предоставляет им возможности для отдыха и удовлетворения своих гедонистических потребностей. Клубную деятельность в школе можно рассматривать как составную часть внеучебной воспитательной работы. Она организуется как фронтальная, групповая и индивидуальная. Фронтальная клубная работа – это крупные школьные акции, организуемые по инициативе самих детей при условии их добровольного участия в них (праздники, смотры, ярмарки и др.). Групповая – это деятельность различного рода клубных объединений. Индивидуальная клубная работа в условиях школы организуется чаще всего не самостоятельно, а в рамках фронтальной или групповой деятельности (работа над ролью в театральном объединении, репетиция индивидуального номера для концерта, консультация по разработке проекта в техническом кружке и др.). Наиболее распространенными в практике и, как показывает опыт, эффективными в воспитательном отношении являются групповые формы клубной работы; именно в процессе деятельности объединений по интересам создаются благоприятные условия для создания коллектива, появляется возможности учесть интересы и возможности каждого его члена, развить индивидуальность ребенка. Сегодня в справочной, клубоведческой, педагогической литературе не существует единого, общепринятого понятия клубного объединения; однако определяющей для каждого из них является названная нами характеристика. «Клуб – общественная организация, добровольно объединяющая группы людей в целях общения, связанных с политическими, научными, художественными, спортивными и другими интересами, а также для совместного отдыха и развлечений». «Клубы детские и подростковые – общественные организации, добровольно объединяющие группы детей в целях общения, связанного с различными интересами, а также для отдыха и развлечения…» Детский клуб – это «такое объединение детей, которое ставит своей задачей организацию во внеурочное время свободных занятий для желающих учеников». Тем не менее, каждое из типов клубных объединений имеет свои специфические черты, и мы попытались отразить их в соответствующих определениях. Клуб в школе – это объединение учащихся по интересам на добровольных началах, организующее разнообразную творческую деятельность детей, имеющее определенную структуру и орган самоуправления. Кружок – это самодеятельное объединение учащихся по интересам, осуществляющее тематическую деятельность, как правило, познавательного или творческого характера. Студия – определение, чаще всего применяемое к тем объединениям клубного типа, в которых учащиеся занимаются искусством (хореографическая, хоровая, театральная, художественная). Секция – это тематическая часть какой-то определенной деятельности, осуществляемой по специальной программе. Чаще термин используется для обозначения структурного подразделения, например, клуба. Несмотря на внешние различия разнообразных объединений по интересам они характеризуются общими признаками, в совокупности отражающими их внутреннюю сущность. Первый признак – добровольность вхождения в объединение. Неверно называть клубами (что, к сожалению, нередко встречается в практике) разнообразные штабы, советы, в состав которых входят выборные представители каждого класса, ибо именно добровольность прихода детей в объединение, прежде всего, определяет цель, содержание его деятельности, выбор форм и методов работы. Важнейший признак клубного объединения – относительная стабильность его состава. При ее отсутствии невозможно создание коллектива. Продолжительные контакты участников формируют отношения взаимной зависимости и ответственности, приводят к осознанию детьми своей принадлежности к коллективу, а объединение по интересам приобретает свое «лицо» в школе. Стабильность состава способствует организационному оформлению объединения: определению его структуры, установлению внутренних и внешних связей, распределению социальных ролей участников и т.п. 19

В то же время заметим, что стабильность состава клубного объединения относительна. При педагогически целесообразно организованной деятельности в нем уход из него, переход в другие объединения, – в общем, нормальное явление. «Естественное движение» является обычно поиском школьниками наиболее благоприятных условий для пробы своих сил и возможностей, для приобретения новых знаний, для осуществления желания найти свое призвание или реализовать уже сложившиеся индивидуальные творческие планы. В коллективе объединения школьник, выполняя определенную роль, принимает на себя обязательства, вступает с другими его членами в отношения взаимной зависимости и ответственности; поэтому выход из коллектива может в определенной степени ограничиваться его волей. Здесь проявляется противоречие в организации жизнедеятельности коллектива клубного типа: с одной стороны, занятия в нем строятся на принципе добровольности, с другой стороны – он вправе на какое-то время задержать выход своего члена из объединения. Такой опыт был, например, в практике работы А.С. Макаренко. Желающий выйти из оркестра должен был за три месяца до ухода подать заявление; это позволяло подготовить уходящему замену. Еще один признак клубного объединения – диалектическое единство личной значимости целей работы для его участников и общественной направленности их деятельности. В клуб школьники приходят для удовлетворения своих интересов и потребностей, однако претворить в жизнь индивидуальные планы они могут, только участвуя в реализации общественно значимой цели, осуществляемой в коллективной деятельности. В этом специфика логики организации работы клубного объединения, отличие ее от логики познавательного процесса, в котором реализация коллективной цели обеспечивается индивидуальной деятельностью. Придать общественно полезный характер деятельности в клубе обычно несложно. Для этого надо поставить ее на службу школьному коллективу. Самый целесообразный и естественный путь для этого – включение клубного коллектива в систему деятельности коллектива общешкольного, становление объединения неотъемлемой органической его частью. Наша работа и анонимное анкетирование членов клубов показали, что среди мотивов, приводящих учащихся в клубные объединения, наиболее значимыми являются мотивы познавательного характера, общения, самоутверждения и самовоспитания. Естественно, что с развитием коллектива объединения место каждого из мотивов в их иерархии изменяется, и, прежде всего, усиливается роль мотивов коллективистических, выражающихся в росте потребности участников объединений в реализации общественно значимых целей их деятельности. На основании изучения потребностей, приводящих детей в клубы, определения признаков объединений по интересам нами сформулированы их функции: • создание условий для выявления, удовлетворения и развития интересов, способностей и склонностей школьников; • предоставление детям возможности удовлетворить свои потребности в творческой деятельности; • организация общения учащихся по интересам; • предоставление им поля деятельности для самовыражения, самоутверждения, самовоспитания; • организация отдыха детей во внеучебное время; • реализация гедонистических потребностей детей; • систематизация внеучебной деятельности школьного коллектива, придание ей большей эмоциональной насыщенности. Мы уже отмечали, что клубные объединения эффективно реализуют свои воспитательные функции, если их деятельность станет органичным элементом школы. При этом объединения по интересам могут позитивно влиять на ее жизнедеятельность, способствовать развитию ее воспитательной системы. Таким образом, клубное объединение не только играет важную роль в создании условий для развития личности ребенка, удовлетворяя его потребности в творчестве, общении, предоставляя поле деятельности для самовыражения, самоутверждения, самовоспитания, но и способно в значительной степени повысить воспитательную эффективность общешкольного коллектива, что возможно тогда, когда деятельность объединения по интересам становится органической частью воспитательной системы школы. Информатизация современного общества ставит пред педагогами лицея новые задачи по воспитанию членов информационного общества. В лицее это реализуется через укрепление материально-технической базы (высокоскоростной Интернет 10 Мб/с, 3 компьютерных класса, 4 мощных сервера, 125 ПК, объединённых в локальную сеть, 33 мультимедиапроектора, 22 интерактивных доски), образовательно-кадровое обеспечение (повышение компетенций учителя за счёт курсовой подготовки, профконкурсов), программное обеспечение (богатая медиатека лицея – более 600 дисков с образовательными ресурсами), единую систему работы. Компьютерные (новые информационные) технологии обучения – это процессы подготовки и передачи информации обучаемому, средством осуществления которых является современный персональный компьютер. Информатизация современного общества, характеризуемая внедрением средств новых информационных технологий во все сферы человеческой деятельности, ставит перед педагогами новые задачи по воспитанию членов информационного общества. На наш взгляд это: укрепление материальнотехнической базы, образовательно-кадровое и программное обеспечение по различным предметам.

20

Труды конференции Телематика’2010

Дополнительное образование выходит на новый этап развития. В школе создаются объединения детей и педагогов, для которых ИКТ – не просто технология, а целый мир, открывающий огромные перспективы развития. Так, программа развития ряда классов школы напрямую связана с формированием информационной культуры школьников. А возможностью проявить свои способности стал ежегодный Конкурс информационно-коммуникационных проектов, где учащиеся представляют электронные фотоальбомы и сайты классов, различные проекты и т.д. Применение информационно-коммуникационных технологий в воспитательном процессе не замыкается лишь на использовании компьютера как печатной машинки для подготовки каких-либо иллюстративных материалов. И не ограничивается только демонстрацией презентаций. Это использование всего потенциала цифровых образовательных ресурсов для достижения поставленных образовательным учреждением целей. Опыт показывает, что создание единого информационного пространства школы путём применения ИКТ в учебной и воспитательной работе способствует повышению интереса учащихся ко всему происходящему в школе, стимулирует познавательную и творческую активность детей. Кроме того, данная технология учитывает психолого-педагогические особенности детей, сохраняет их здоровье. Всё сказанное выше подтверждает рост качества воспитательной работы в школе, повышение уровня её организации на качественно новый уровень, делает воспитательный процесс современным с точки зрения формы и содержания. Проанализировав все наши возможности, как технические, так и человеческие, мы пришли к выводу, что всю клубную работу надо строить через ИК-техкнологии. У нас в лицее работают различные клубы, студии, секции, объединения, кружки. Чтобы иметь возможность мониторить их работу, мы все их завязали через систему оперативного управления Мотив (http://www.motiw.ru), что позволило в значительной степени повысить управляемость всеми этими структурами. В лицее работают или только начинают свою работу: • Фотоклуб «Пиксель» • Анимационная стулия «АС» • Клуб изобретателей «КЮРИ» • Интернет-клуб «Паутина 38» • Студия раработки сайтов «SiteDep» • Клуб любителей mp3 музыки • Медиацентр «Медиатека» • Клуб юных программистов «Мегабайт» • Клуб юных журналистов «Диктофон» + типография • Клуб авторской песни «Струнка» • Студия «Igrотека» • Клуб профессиональной ориентации «Перспектива» • Клуб «Оч. умелые ручки» • Объединение творческих педагогов «Инициатива» • Клуб родителей «Семья» • Центр компетенции Linux • Школьный телевизионный канал«38-й кадр» • Мастерская по выпуску учебно-наглядных пособий «Мастер» • Театр-школа «Образ» • Компьютерные курсы «Старт» • Курсы по подготовке к ЕГЭ «100 баллов» • Студия учебно-наглядных пособий и сувениров «Дельфин» • Компьютерная мастерская На примере студии «Дельфин» мы и покажем, как работает клубное объединение и как организовано современное производство, позволяющее лицеистам выпускать конкурентоспособную продукцию. В создании этой студии как ни странно «виновата» Телематика’2009! Это было год назад, когда один из авторов этой статьи был на конференции и после нее на день поехал в Хельсинки, до этого побывав во многих местах Санкт-Петербурга и наснимав кучу фото. И вот там ему стало жалко платить за сувениры-магнитики по 2-3 евро за штуку. Так и родилась идея – выпускать такую продукцию самим. По возвращению в Белгород были изготовлены первые магнитики с видами Хельсинки и дальше пошло и поехало! Теперь студия «Дельфин» – целое предприятие, выпускающее на магнитной основе учебнонаглядные пособия и сувениры. Скажете: «Причем тут ИКТ?» Да вот причем: все, что выпускает студия, проходит через ИКТ! Например – выпуск сувенира с видом города Белгорода, проходит следующие этапы: • Цифровая съемка объекта. • Обработка фото в соответствующей программе. • Создание макета для печати. 21

• Согласование макета с заказчиками и потребителями через систему «Мотив» или по электронной почте. • Печать макета. • Изготовления сувенира. • Маркировка, штрихкодирование на компьютере. • Упаковка. • Отправка. Как видите, тут не обходится и без фотоклуба и его тесной работы со студией. Мало того – сайт «Дельфина» делали ребята из студии разработки сайтов, материалы для пособий – учителя из клуба «Творческих учителей» и все это работает через систему «Мотив», на сервере которой хранится вся информация – от фото и готовых макетов, до переписки все участников проекта. Таким образом, объединение клубов при помощи информационных технологий стало действительно феноменом в воспитательном процессе в нашем лицее. Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://delfin38.ucoz.ru.

ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА ВУЗА ДЛЯ ЦЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ Е.С. Молодцова, Ф.А. Попов Бийский технологический институт (филиал) Алтайского государственного технического университета, г. Бийск Тел.: (3854) 43-53-00, e-mail: [email protected] Эффективное функционирование систем менеджмента качества (СМК) образовательных услуг (ОУ), основанных на требованиях международных и национальных стандартов и моделей [1], ставит перед вузами задачи разработки и использования системы информационной поддержки (СИП) СМК на основе современных информационно-коммуникационных технологий. СИП СМК должна реализовывать функции информационно-справочной поддержки, управления документацией и записями, обеспечения внедрения процессного подхода, проведения мониторинга процессов и отдельных показателей, анализа полученных данных и принятие решений по улучшению деятельности, выработки предупреждающих и корректирующих действий и т.п. [2]. Очевидно, что для наиболее эффективной и экономически выгодной реализации данных функций основой СИП СМК должна стать единая интегрированная информационная среда (ИИС), представляющая собой электронную версию информационного пространства вуза, поддерживаемая совокупностью программно-технических средств. Известно, что объектно-ориентированный подход позволяет существенно улучшить организацию разработки систем сложных объектов, к которым, безусловно, относится ИИС вуза [3]. В рамках этого подхода ИИС представляется в виде многомерной совокупности информационных объектов (ИО), каждый из которых содержит информацию, описывающую свойства отображаемого реального объекта. При этом каждый такой объект может содержать вложенные информационные объекты, за счет чего создается иерархическая структура ИО. В зависимости от организационной структуры вуза, а также поставленных задач в качестве ИО могут выступать сущности, соответствующие: структурным подразделениям (кафедры, деканаты, отдел кадров и т.д.); абитуриентам, студентам, преподавателям – в виде электронных личных дел; процессам – в виде их электронных паспортов и т.п. Внутри ИИС осуществляется решение задач сбора, хранения информации, а также её анализа с целью дальнейшего принятия решений по улучшению деятельности и выработке предупреждающих и корректирующих действий. Решение последней задачи является наиболее важным с точки зрения эффективности использования СИП СМК в управлении качеством ОУ. Принятие решений основывается на анализе системы показателей основных процессов ВУЗа, к основным относятся: процессы, связанные с потребителями; довузовская подготовка; отбор абитуриентов; проектирование; учебно-организационная деятельность; методическая деятельность; учебная деятельность; дополнительное образование; воспитательная работа; распределение выпускников [4]. Перспективным представляется подход к построению системы показателей, формирующейся «снизу вверх»: от оценки знаний студентов, работы преподавателей и сотрудников к оценке деятельности вуза в целом. В качестве показателей знаний студентов используются данные промежуточной и итоговой аттестаций, независимого тестирования; в качестве показателей работы преподавателей и сотрудников – рейтинговые оценки, рассчитывающиеся на основании показателей по различным видам деятельности: учебной, научной, методической, организационной и т.п. Эта система показателей также должна быть согласована с перечнем показателей государственной аккредитации. Такой подход к созданию системы показателей согласуется с объектно-ориентированным подходом к формированию ИИС. Интеллектуальный анализ показателей для принятия управленческих решений должен производиться в разрезах различных ИО и за требуемые временные промежутки. Реализация подобных функций СИП СМК может быть достигнута в рамках технологий Business Intelligence (BI), 22

Труды конференции Телематика’2010

обеспечивающих сбор и консолидацию информации в единой базе данных с возможностью ее последующего интеллектуального анализа. Базой BI-систем являются хранилище данных (Data Warehouse), средства интеллектуального анализа данных и текстов (Data Mining, Text Mining) и средства оперативного анализа данных (OLAP). Их применение позволяет агрегировать информацию за многие годы и просматривать данные в любом желаемом разрезе. Реализация функции поддержки принятия решений СИП СМК с использованием технологий BI требует создания отдельного хранилища данных для интеллектуального анализа. Необходимость в использовании отдельного хранилища данных объясняется сложностью аналитических запросов к оперативной информации, которые могут значительно увеличивать нагрузку на сервер, а также особой структурой хранения данных для анализа. В качестве модели реализации многомерного хранилища данных планируется использовать реляционную модель баз данных, в рамках которой гиперкуб данных эмулируется на логическом уровне. Преимуществом данной модели перед многомерной моделью является отсутствие ограничений на объем данных для анализа, внесение изменений в структуру гиперкуба не требует физической реорганизации базы данных, как в случае многомерной модели. Также использование реляционной модели не потребует применения специфичных СУБД для организации хранилища данных. Литература 1. 2.

3. 4.

ГОСТ Р ИСО 9000–2001. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. – М.: Изд-во стандартов, 2001. – 26 с. Попов Ф.А., Ануфриева Н.Ю., Смердина Е.С. Разработка системы информационной поддержки управления качеством образования в БТИ АлтГТУ // Труды ХV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2008». – СПбГУ ИТМО, 2008. Фридман А.Л. Основы объектно-ориентированной разработки программных систем. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 192 с. Смердина Е.С., Попов Ф.А. Подход к построению информационной модели образовательной услуги // Материалы Всероссийской научной конференции «Информационные технологии в науке, экономике и образовании». – Бийск: Изд-во Алт. гос. техн. ун-та, 2009. – С. 94-95.

ИНТЕГРАЦИЯ ПРИЛОЖЕНИЙ В РАМКАХ ИАИС ВУЗА А.А. Тютякин, Ф.А. Попов Бийский технологический институт (филиал) Алтайского государственного технического университета, г. Бийск Тел.: (3854) 43-24-50, e-mail: [email protected] При принятии управленческих решений руководству вуза требуется оперативно получать информацию о текущем состоянии дел в организации, характеризуемую набором финансовых показателей. В связи с тем, что состав показателей может изменяться, а необходимые массивы данных для их расчета могут храниться в разрозненных БД, необходимо, чтобы соответствующая интегрированная автоматизированная информационная система (ИАИС) вуза имела прозрачный способ доступа ко всем учетным данным, обладала модульной структурой и средствами разработки дополнительных модулей. С учетом существующей в БТИ АлтГТУ номенклатуры систем автоматизации и построенных на их базе приложений, потребностей и возможностей технического, технологического, финансового и кадрового характера, в качестве базовой методологии интеграции приложений был выбран гибридный подход, комбинирующий методы консолидации для построения хранилища данных (ХД) и витрин данных, и метод интеграции приложений в тех областях учета, где данные должны прозрачно обрабатываться в нескольких системах. Была предложена трехслойная структура ИАИС. Схематически она может быть изображена следующим образом. На нижнем слое располагается множество оперативных приложений (ОП) автоматизации отдельных областей учета, таких как кадровый учет, расчет зарплаты, бухгалтерский учет, управление контингентом студентов, поддержка приемной кампании, управление веб-порталом и др. Каждая система не претендует на роль комплексной и имеет функциональность, ограниченную своей областью решаемых задач. В среднем слое находятся программные компоненты, приложения и модули расширения ОП, решающие задачи обмена сообщениями, генерируемыми по событиям модификации данных или по расписанию. К этому слою относится и унифицированная среда, и технология обмена данными, реализующая функции гарантированной доставки сообщений. Она включает в себя СКС и телекоммуникационное оборудование локальной сети предприятия, форматы представления данных оперативными приложениями, модели и компоненты преобразования форматов и системные базы данных для осуществления этих преобразований, средства управления и мониторинга процессов информационного обмена в рамках ИАИС. На верхнем слое располагаются оперативные склады и хранилища данных, аккумулирующие данные о деятельности предприятия из ОП нижнего слоя. Эти хранилища используются для целей 23

построения сводных отчетов, реализации OLAP-технологий и являются поставщиками для приложений поддержки решений, систем информационной поддержки управления качеством услуг, PDM-систем. Объекты предметной области, охватываемой ИАИС в целом, могут обрабатываться в нескольких ОП с различными моделями представления данных, при этом обмен между приложениями нижнего слоя может носить как однонаправленный, так и двунаправленный характер, в зависимости от функциональных ролей и особенностей конечных ОП. При обмене данными приложений нижнего и верхнего слоя направление переноса направлено вверх. Все задачи, связанные с различиями в представлении данных разными ОП и ХД, берет на себя информационная среда обмена, осуществляя прозрачные преобразования данных таким образом, чтобы целевое приложение могло корректно интерпретировать сообщения об изменении данных. Для выполнения этих функций в среднем слое выделяется группа компонентов, выполняющих роль брокера информационного обмена, в системной базе брокера хранятся метаданные ИАИС, описаны участвующие в обмене системы, способы доступа к ним, структуры данных и правила преобразования. С учетом современного развития информационных технологий, наиболее подходящей технологией реализации брокера и взаимодействующих с ним компонентов приложений является технология веб-служб, использующая стек протоколов TCP/IP, формат XML и связанные с ним технологии обработки xml-документов. В целях повышения эффективности вложений в ИКТ, осуществленных предприятием при автоматизации отдельных областей учета, существующие ОП при построении ИАИС целесообразно сохранить в эксплуатации. Однако при организации подобной схемы взаимодействия для приложений, изначально не рассчитанных на работу с веб-службами, необходимым условием является расширяемость посредством добавления или модификации внутренних или внешних компонентов приложения. Поэтому не удовлетворяющие этому требованию ОП приходится заменять современными аналогами. По этой причине в БТИ АлтГТУ была осуществлена модернизация системы расчета заработной платы. В ходе проведенного анализа предметной области при замене ОП расчета зарплаты были выявлены объекты, пересекающиеся с уже эксплуатируемыми ОП. К числу таких объектов относятся структурная схема подразделений вуза, справочник физических лиц, штатная расстановка, структура счетов и аналитики бухгалтерского учета, и проводки для отражения зарплаты в бухгалтерском учете. Были разработаны схемы обмена данными с кадровой системой, включающие в себя схемы данных и модель преобразования данных, реализованы модули со стороны обеих систем. Литература 1. 2. 3.

Таненбаум Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы / Э. Таненбаум, М. ван Стеен. – СПб.: Питер, 2003. – 877 с. Граничин О.Н. Информационные технологии в управлении / О.Н. Граничин, В.И. Кияев. – СПб: Бином, 2008. – 336 с. Тютякин А.А. Методы интеграции данных для построения информационной системы управления ВУЗом / А.А. Тютякин, Ф.А. Попов // Фундаментальные науки и образование: материалы III Всероссийской науч.-практ. конференции (Бийск, 31 января – 3 февраля 2010 г.) / Бийский пед. гос. ун-т им. В.М. Шукшина. – Бийск: БПГУ им. В.М. Шукшина, 2010. – С. 198-201.

ТЕМАТИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ ВЕБ-СТРАНИЦ В СИСТЕМАХ ФИЛЬТРАЦИИ ИНТЕРНЕТ-ТРАФИКА К.Г. Паутов, Ф.А. Попов Бийский технологический институт (филиал) Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова, г. Бийск Тел.: (3854) 43-22-54, e-mail: [email protected] В докладе приведен анализ методов автоматической классификации текстов, рассмотрена возможность использования методов машинного обучения в сочетании с методами экспертной оценки критериев для автоматической классификации веб-страниц в системе ограничения доступа к веб-сайтам определенной тематики, содержащим, например, информацию антисоциальной, экстремистской, террористической и т.п. направленности. Большинство описанных в литературе методов автоматической классификации веб-страниц так или иначе основаны на предположении, что тексты каждой тематической рубрики содержат отличительные признаки (слова или словосочетания), наличие или отсутствие которых говорит о принадлежности или не принадлежности исследуемого текста той или иной рубрике. Задача методов классификации состоит в том, чтобы наилучшим образом выбрать такие отличительные признаки и сформулировать правила, на основе которых будет приниматься решение об отнесении текста к конкретной рубрике [1]. В последние годы для решения задачи классификации веб-страниц в большинстве случаев успешно использовались алгоритмы машинного обучения, которые в сочетании с экспертной оценкой критериев отнесения документа к той или иной тематике показывали достаточно высокую точность на тестовом наборе веб-страниц. Однако при применении таких методов возникают некоторые проблемы [2]: 24

Труды конференции Телематика’2010

• Ошибки в обучающем множестве. В ряде случаев эксперты, классифицирующие веб-страницу, не могут прийти к единому мнению относительно ее темы, и в результате приходится иметь дело с некоторым компромиссным решением, не всегда точным, что, в свою очередь, неминуемо приводит к противоречивости обучаемого множества. • Недостаточно изучены подходы к извлечению значимой для классификации информации из HTML-документов. Особенностью представления документов в сети Интернет является наличие на странице помимо содержательной части элементов форматирования и навигации, которые принято называть «информационным шумом». Часто эти элементы не имеют прямого отношения к теме страницы и поэтому могут отрицательно влиять на качество классификации. Следует также отметить, что этот «шум» может составлять порядка 40% от объема страницы, что существенно влияет на время обработки документа [3]. Поэтому целесообразно перед применением алгоритма классификации выделить из вебстраницы содержательную часть и провести над ней некоторые преобразования: удаление лишних пробелов, удаление HTML-разметки, удаление пунктуации, приведение к единому регистру символов, удаление стоп-слов, лемматизация. В литературе описано большое количество алгоритмов классификации, основывающихся на самых разных идеях из области математической логики, статистики, искусственного интеллекта и нейронных сетей. Те из них, которые представляются наиболее эффективными с точки зрения классификации текстов, рассмотрены в [1, 3]. Процедура автоматической классификации текстов обычно включает две основные части: представление текстов в виде векторов признаков и построение классификатора на созданном массиве векторов. Необходимость представления текстов в виде векторов признаков определяется тем обстоятельством, что все методы классификации требуют, чтобы классифицируемые объекты были представлены в виде последовательностей чисел одинакового размера и одинакового формата. Эти последовательности и называются векторами признаков. Каждой позиции в векторе соответствует некоторый объект, содержащийся в тексте (слово, словосочетание, названия фирм, должности, имена и т.п.). В первую очередь необходимо определиться с выбором этих объектов. Следующим шагом идет построение классификатора на основе набора векторов признаков и соответствующих им меток целевых классов. Классификатор – это некоторый алгоритм, принимающий на вход вектор признаков и выдающий метку класса, к которому надо отнести данный вектор. В [1] описаны наиболее известные алгоритмы построения классификаторов (классификация на основе линейной регрессии, деревья решений, алгоритм «ближайших соседей», «наивный байесовский» (Naïve Bayes) классификатор, SVM, классификатор «случайный лес»). На основании анализа нескольких независимых публикаций можно сделать вывод о преимуществе SVM над остальными методами машинного обучения. Поэтому принято решение использовать SVM в качестве отправной точки при проведении исследований. В целом можно отметить, что важнейшим фактором, определяющим качество рубрикации, является умение правильно выбрать ключевые конструкции, на основании которых будет строиться классификатор. Отметим также, что при выборе алгоритма классификации в первую очередь необходимо руководствоваться такими показателями, как точность и производительность. Соотношение этих показателей должно быть таким, чтобы влияние работы алгоритма на скорость загрузки вебстраницы было приемлемым при максимальной точности (процент неверно рубрицированных вебстраниц должен быть минимальным). Литература 1. 2.

3.

Дунаев Е.В., Шелестов А.А. Автоматическая рубрикация web-страниц в интернет-каталоге с иерархической структурой. // «Интернет-математика 2005». – М.: ООО «Яндекс», 2005. Кузнецов Р.Ф. Извлечение значимой информации из web-страниц с использованием предложений. // Сборник тезисов постерных докладов восьмой всероссийской конференции RCDL’2006. – СПб: НУ ЦСИ, 2006. – 274 с. Киселев М.В. Оптимизация процедуры автоматического пополнения веб-каталога. // «Интернет-математика 2005». – М.: ООО «Яндекс», 2005.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ ГУМАНИТАРИЕВ Т.А. Макарчук Амурский государственный университет, г. Благовещенск Тел.: (4162) 394-656, e-mail: [email protected] В настоящее время в вузе традиционный цикл математических дисциплин для гуманитариев перегружен устаревшими сведениями, не соответствующими современным социально-экономическим и научно-техническим требованиям общества. Основу курса математики составляют понятия и методы, полученные в конце 19 – начале 20 веков, не удовлетворяющие современным требованиям системы 25

международных стандартов ISO 9000:2008, основанной на статистических методах управления, для оценки качества, сертификации и классификации продукции и услуг и ГОСТ Р 50779.10-2000 «Статистические методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения». Содержание и методика преподавания математических дисциплин для гуманитариев в условиях информационного общества требует переосмысления: повышение компетентности в области методологии анализа данных и интерпретации полученных результатов. Прикладная статистика, как наука о методах обработки статистических данных, активно применяется в технических исследованиях, экономике, менеджменте, социологии, медицине, геологии, истории и т.д., все активнее внедряется в учебный процесс вуза. Методология прикладной статистики, включающая в себя способы представления данных, математический анализ данных и математическое моделирование, немыслима без компьютерной обработки данных. На протяжении ряда лет на кафедре Общей математики и информатики Амурского государственного университета ведется работа по осмыслению методологии и методике обучения прикладной статистике студентов гуманитарных и экономических направлений подготовки классического университета. Анализируя содержание русскоязычных учебных пособий, рекомендованных для вузов, с позиции использования компьютерной поддержки методов математической обработки данных, можно отметить следующее. Учебные пособия по математическим методам в психологии можно условно разделить на две группы: использующие только «ручные» методы обработки данных без применения компьютерных технологий (Ермолаев О.Ю., Митина О.В., Сидоренко Е.В., Суходольский Г.В.); ориентированные только на использование прикладных компьютерных статистических пакетов в решении задач (Наследов А.Д., Рубцова Н.Е., Леньков С.Л.). Учебные пособия по математике для гуманитариев не рассматривают возможной компьютерной поддержки. Практически отсутствуют учебные пособия по информационным технологиям в области эконометрики и др. прикладных дисциплин. Широко представленные на российском рынке учебники по информационным технологиям анализа данных в компьютерных пакетах Excel (Анализ данных), SPSS, Statistica не рассматривают высокие (современные) статистические технологии, например, в области панельных данных, нечеткой (нечисловой) информации и др. [1]. К сожалению, информационные технологии анализа данных в компьютерных программах международного класса, как Stata, Evies и др., массово недоступны, как по причине наличия справочной русскоязычной литературы, так и по причине отсутствия их рекламы на российском рынке. Литература 1. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. – М.: Издательство "Экзамен", 2004. – 656 с.

ОПЫТ ИНТЕГРАЦИИ Microsoft Report Server и IBM WebSphere Portal С.В. Попов Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого, г. Великий Новгород Тел.: (8162) 62-35-12, e-mail: [email protected] Сотрудниками НовГУ совместно с ООО «Джинус технолоджис» (http://genusltd.ru/) была разработана система интеграции продуктов Microsoft Report Server и IBM WebSphere Portal. Основное требование к системе – возможность контроля доступа к отчетам без использования системы безопасности Microsoft Report Server. Решение задачи было проведено в два этапа. • Разработать портлет для WebSphere Portal, отображающий отчеты, генерируемые MS Report Server. Портлет должен выполнять роль прокси-сервера, разрешая доступ пользователя только к определенным отчетам. • Доработать портлет, добавив фильтр по одному из параметров отчета. Параметр имеет возможность выбора нескольких значений. Портлет должен запрещать выбор значений, к которым у пользователя нет доступа. Итоговая архитектура системы показана на рисунке. Алгоритм работы системы: • Пользователь загружает страницу портала с прокси-портлетом. • Прокси-портлет получает с сервера аутентификации список разрешенных значений фильтруемого параметра отчета. • Пользователь выбирает значения из разрешенных. • Портлет загружает прокси-сервлет, передав ему выбранные значения. • Прокси-сервлет загружает отчет с выбранными значениями фильтруемого параметра и отображает форму с остальными параметрами для пользователя. • Пользователь работает с отчетом – может менять открытые параметры, разворачивать списки и т.п. Ссылки в отчете автоматически фильтруются прокси-сервлетом. Разработанная система будет использована для генерации отчетов в НовГУ, а также для отработки технологии проксирования трафика через WebSphere Portal. Текущие результаты разработки внедрены в одной из коммерческих организаций. 26

Труды конференции Телематика’2010

Веб-сервис аутентификации

Данные пользователя

Выбранные значения фильтруемого параметра отчета

Значения остальных параметров отчета

Значения фильтруемого параметра

Report Proxy Portlet Выбранные значения фильтруемого параметра отчета Report Proxy Servlet

Фильтр данных и ссылок

Значения параметров отчета

Microsoft Report Server

Отчет

Отфильтрованный отчет с обработанными ссылками

ПОРТАЛ НовГУ. НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ С.В. Попов, Н.В. Курмышев, Е.А. Морозов Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого, г. Великий Новгород Тел.: (8162) 62-72-18, e-mail: [email protected] Портал Новгородского государственного университета (http://www.novsu.ru/) является единой точкой информационного взаимодействия студентов, преподавателей и сотрудников. Каждому зарегистрированному пользователю (более 20000 человек) предоставляется доступ к чтению и публикации информации в соответствии с его статусом и должностью. Портал базируется на разработанной в НовГУ портальной платформе NPE (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2009616654 «Портальная платформа NPE» от 1 декабря 2009 г). В 2009 году были проделаны следующие работы по повышению эффективности работы портала. Добавлен модуль «Каталог курсов дополнительного образования». Данный модуль позволяет публиковать подробную информацию о курсах и осуществлять автоматическую регистрацию слушателей курсов ДО. Добавлена функция размещения фотографий. Каждое подразделение университета теперь может публиковать учебные изображения и фотографии о событиях из своей жизни. Каждый зарегистрированный пользователь также может размещать фотографии на своей персональной странице. Добавлен модуль «Фотоконкурсы», позволяющий проводить голосование среди зарегистрированных пользователей портала по проводимым фотоконкурсам. Добавлен модуль «Юридическая консультация». Все желающие могут задать вопросы студентам старших курсов юридического факультета НовГУ и получить соответствующую консультацию. Ответы на вопросы также доступны всем пользователям портала. Добавлен модуль «Вопросы руководству». Любой пользователь портала может задать вопрос непосредственно тому или иному руководителю университета. Добавлены информационные разделы «Общественные организации», «Спорт», «Кадровый заказ», «Законодательство РФ». Доработано ядро и программные модули портала. Существенно повышена производительность за счет оптимизации доступа к базам данных. Полностью переработан модуль «Блоги».

27

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ РАСПРЕДЕЛЕННОГО СБОРА ДАННЫХ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ОПРОСОВ И ИХ ПЕРВИЧНОЙ ОБРАБОТКИ В.В. Герасимов, И.В. Никифоров Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого, г. Великий Новгород Тел.: (8162) 62-73-13, e-mail: [email protected] Система предназначена для сбора и обработки информации областного мониторингового среза «Качество воспитательного процесса» через массовый опрос образовательных учреждений Новгородской области. Опрос проводился среди шести категорий: • 192 школы области; • 6 детских домов; • 6 ССУЗов; • 6 общежитий ССУЗов; • 19 УНПО; • 6 общежитий УНПО. Четыре категории пользователей: • администратор – 1 человек; • социологи – 2 человека; • модераторы опросов по районом и городам – 85 человек; • участники опроса (школьники и родители) – 14120 человек. Таким образом, опрос охватывает все учреждений образования области. Заполнение одной анкеты длится в среднем 30 мин. Анкетирование проводится через созданный веб-сайт. Сайт написан на связке Python+MySQL. Созданы интерфейсы для всех групп пользователей. Запрограммированы все варианты анкет. Создан блок первичных отчетов (более 120). В создании и запуске системы также участвовали организации ООО «1НИИ», ООО «СиЭн-Софтваре». Планируется дальнейшее развитие системы в направлении повышения производительности и функциональности.

ВОЗМОЖНОСТИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОННЫМ ДОКУМЕНТООБОРОТОМ ВУЗА Д.В. Гмарь, В.В. Крюков, К.И. Шахгельдян Владивостокский государственный университет экономики и сервиса Тел.: (4232) 40-42-26, e-mail: [email protected] Необходимость создания и поддержки системы управления электронным документооборотом (СУЭД) в вузе не вызывает сомнения с точки зрения эффективности управления вузом. Основными причинами являются упорядочивание документооборота, повышение исполнительской дисциплины, формирование базы знаний организации, представление регламентированного доступа к необходимой информации. В последние годы при построении СУЭД наблюдается переход от технологии управления документами к методологии автоматизации бизнес-процессов. Это обусловлено необходимостью интеграции электронного документооборота в действующие информационные системы управления деятельностью организаций и тенденциями развития программного обеспечения от учетных систем к системам автоматизации бизнес-процессов. Особенностью создания СУЭД во Владивостокском госуниверситете экономики и сервиса (ВГУЭС) является наличие во ВГУЭС развитой корпоративной информационной среды (КИС), покрывающей информационными сервисами и приложениями основные бизнес-процессы вуза. Концепция СУЭД вуза исходит из предъявляемых к ней требований: • веб-интерфейс пользователей системы, как участников документооборота, так и разработчиков маршрутов документов, в связи с необходимостью работы в системе большому числу пользователей, расположенных как в кампусе университета, так и в удаленных подразделениях внутри города, а также в городах региона; • автоматизированное управление доступом к документам системы, в связи с большим числом часто меняющихся пользователей СУЭД; • масштабирование системы с точки зрения использования похожих маршрутов в различных структурах вуза, с автоматизацией разделения по подразделениям; 28

Труды конференции Телематика’2010

• интеграция с КИС вуза в связи с необходимостью реализации в СУЭД бизнес-процессов всех направлений деятельности вуза; • возможность реализации различных маршрутов документов, так же как и маршрутов работы. Типовыми деловыми процессами, в которых традиционно используется СУЭД, являются: регистрация входящих и исходящих документов организации, подготовка и рассылка исполнителям распорядительных документов, контроль исполнения поручений и распоряжений. Очевидно, что СУЭД позволяет автоматизировать значительно больше процессов из самых разных направлений деятельности организации. В качестве системной основы СУЭД во ВГУЭС используется система управления понятиями [1]. Система управления понятиями обеспечивает, во-первых, формирование понятий предметной области, их семантику и отношения с другими понятиями. Во-вторых, система управления понятиями описывает семантику всех понятий КИС в независимости от того, в какой подсистеме они были сформированы. Репозиторий системы управления понятиями представляет собой хранилище метаописаний понятий, используемых в КИС. СУЭД ВГУЭС оперирует такими понятиями, как маршрут документа, документ, бизнес-процесс, папка и другие. Так как система управления понятиями позволяет использовать любые понятия гетерогенной КИС вуза (для их использования достаточно иметь метаописание понятия в репозитории системы управления понятиями КИС), то в описание свойств документа могут быть встроены понятия из любой предметной области деятельности вуза. Например, наличие метаописания понятия «студент» в репозитории КИС позволяет в приказах по студенческому составу выбирать студентов из данных системы учета контингента студентов. Для того чтобы создать новый маршрут в СУЭД необходимо выполнить следующие действия: определить карточку документа, выбирая любые атрибуты, а также любые понятия КИС; выделить элементарные бизнес-процессы, которые обрабатывают документ, если их нет в репозитории элементарных бизнес-процессов (в противном случае могут быть использованы уже существующие элементарные бизнес-процессы); ввести маршрут движения документа (составной бизнес-процесс, описывающий элементарные бизнес-процессы); назначить права доступа и некоторые дополнительные параметры маршрута. В КИС ВГУЭС на текущий момент реализованы и внедрены следующие модули СУЭД, которые помимо обязательной интеграции с системой управления правами КИС интегрируются с другими системами КИС через систему управления понятиями: • Учет входящих документов. • Учет приказов по студенческому составу. • Учет приказов по общим вопросам. • Учет учебно-методических разработок. • Управление научно-исследовательскими проектами и заявками. • Контроль поручений от ректора до сотрудников отделов. • Учет участия преподавателей в мероприятиях. • Получение административных прав для управления компьютером. • Публикация видеоматериалов в хранилище. • Учет тестовых материалов системы тестирования. • Учет тематики контрольных работ. • Система управления контентом. Особенностью СУЭД ВГУЭС является наличие сервиса обработки состояния документов и реализация любых алгоритмов обработки. В частности, на основании обработки состояний документов автоматически реализуются такие задачи: • копирование учебно-методического материала из СУЭД в хранилище полнотекстовых учебнометодических материалов; • настройка политики безопасности Active Directory при получении административного доступа к компьютеру; • настройка локального сетевого экрана на требования пользователя; • запуск процедуры преобразования файла с видеоматериалами к формату использования в Интернет; • копирование приказа в систему управления контингентом студентов и разнесение его по студентам. Еще одним преимуществом разработанной системы является возможность использования одних и тех же маршрутов для автоматизации процесса в разных подразделениях. Эта возможность обеспечена за счет интеграции с системой управления правами пользователей [2]. В настоящее время завершается разработка следующих модулей СУЭД: • система управления лицензиями на программное обеспечение; • передача материальных ценностей между материально ответственными лицами; • управление курсовыми и дипломными работами. Описание КИС ВГУЭС можно найти на сайте http://www.vvsu.ru/kis.

29

Литература 1. Шахгельдян К.И. Теоретические принципы и методы повышения эффективности автоматизации образовательных учреждений на основе онтологического подхода//Промышленные АСУ и контроллеры. – 2010. –№1. – С. 54–65. 2. Гмарь Д.В., Крюков В.В., Шахгельдян К.И. Система автоматического управления доступом к информационным ресурсам вуза//Информационные технологии. 2006. – №2. – С.19–29.

КОМПЛЕКСНАЯ СИСТЕМА РЕЙТИНГОВОЙ ОЦЕНКИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ Е.Н. Архипова, О.В. Кононова, В.В. Крюков, К.И. Шахгельдян Владивостокский государственный университет экономики и сервиса Тел.: (4232) 40-42-26, e-mail: [email protected] В связи с введением новой системы оплаты труда сотрудников государственных учреждений возникает потребность в оценке деятельности профессорско-преподавательского состава (ППС) по результатам. Для такой оценки наиболее удобным подходом является рейтинговый подход, использующий показатели по различным направлениям деятельности преподавателя. Процесс внедрения рейтинговой системы оценки включает несколько задач: • разработку методики распределения финансовых ресурсов для формирования фонда оплаты труда на основе рейтинга; • разработку системы показателей, характеризующих деятельность ППС; • ранжирование показателей и определение правил формирования общего рейтинга преподавателей; • выполнение сбора данных о достижениях ППС для расчета рейтинга; • учет достижений и расчет рейтинга; • начисление оплаты в соответствии с методикой распределения финансов и рейтингом преподавателя. Во Владивостокском государственном университете экономики и сервиса (ВГУЭС) при поддержке ФЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2009–2010 годы)» продолжаются работы по проекту «Разработка информационной системы планирования и отчетности работы преподавателей на основе рейтинговой системы». Результаты работы по первому этапу отражены в работах [1–4], а также в отчете по проекту на странице http://www.vvsu.ru/kis/page.asp?IdRubric=391603&IdSubRub=391607. Этот доклад посвящен второму этапу работы над проектом. На первом этапе разработаны: • методика распределения финансовых ресурсов для формирования фонда оплаты труда ППС; • система показателей (43 показателя), описывающих 4 основные направления деятельности ППС (учебная, учебно-методическая, научно-исследовательская, организационная); • несколько дополнительных модулей для сбора по показателям, данных о которых не было в корпоративной информационной среде (КИС) ВГУЭС; • информационная система расчета рейтинга ППС, которая позволяет выполнить следующие процедуры расчета рейтинга: сформировать иерархическую систему показателей, определить стоимость показателей и правила расчета баллов в учебном году, определить процессы учета достижений ППС. На втором этапе работ по проекту решены следующие задачи: • доработана информационная система рейтинговой оценки в части реализации процессов учета достижений и расчета рейтинга ППС; • выполнены настройки системы на постоянно изменяющиеся процедуры учета и правила расчета рейтинга; • разработаны многочисленные отчеты по системе, позволяющие анализировать рейтинг ППС в разрезе кафедры, вуза, по направления деятельности, по показателям и т.п.; • выполнено внедрение информационной системы в вузе, что позволило рассчитать рейтинг всех преподавателей вуза; • выполнен расчет стимулирующей надбавки ППС по результатам на 2008/2009 учебного года. Основные проблемы, с которыми столкнулась команда внедрения, состояли в следующем. Вопервых, для всех пользователей система была абсолютно новой и требовала хотя бы минимальных усилий по освоению. Во-вторых, большое число пользователей (1175 человек) должны были получать консультации у 3-х консультантов. В-третьих, система проходила этап адаптации, тестирования в реальных условиях, подготовки отчетов, доработки методологии и все это вносило дополнительные сложности в процесс внедрения. В-четвертых, ввод первичных данных осуществлялся в весьма сжатые сроки, в то время как в рабочем режиме эти данные должны вноситься в рамках всего учебного года. Впятых, процедуры учета достижений, правила расчета рейтинга постоянно менялись, и в процессе внедрения число таких изменений достигло 200. Внедрение системы в сжатые сроки стало возможным потому, что, во-первых, модули системы по вводу первичной информации создавались не «с нуля» – КИС ВГУЭС уже имела собственные системные 30

Труды конференции Телематика’2010

компоненты, которые быстро видоизменили, надстроили или настроили в соответствии с конкретными требованиями вновь внедряемой системы рейтинговой оценки. Еще одним важным фактором является наличие гибкой системы настройки правил учета достижений, расчета рейтинга и маршрутов бизнеспроцессов в информационной системе. Оценить положительный результат внедрения системы можно также по таким критериям, как появление достоверной информации по показателям деятельности у всех служб и подразделений университета, своевременное поступление данных расчета рейтинга ППС в отдел труда и заработной платы, возможность проведения разностороннего анализа и снижение времени на подготовку отчетов по направлениям деятельности. Система рейтинговой оценки деятельности ППС за 2009/2010 учебный год претерпела изменения, в нее внесены новые показатели и исключены несколько ранее используемых. Новые показатели, например, связаны со стимулированием использования преподавателями электронных полнотекстовых баз данных и информационных технологий в учебном процессе. Изменены также правила учета достижений и расчета рейтинга по некоторым показателям. Все эти изменения не потребовали значительных изменений в информационной системе оценки рейтинга ППС. Изменения в настройках системы по новой системе показателей, правил учета достижений, расчета рейтинга не потребовало участия программистов и выполнено сотрудниками учебно-методического управления самостоятельно. Участие программистов ограничилось добавлением новых правил формирования объектов учета по вновь введенным показателям. Следующий третий и четвертый этап работ по проекту в частности должен решить задачи автоматизации создания правил формирования объектов учета. Литература 1. 2.

3.

4.

Крюков В.В., Шахгельдян К.И. Информационная система рейтинговой оценки деятельности преподавателя в вузе//Информатизация образования и науки. – 2009. – №4. – С. 54–65. Архипова Е.Н., Крюков В.В., Шахгельдян К.И. Информационные системы управления вузом//Телематика'2009: материалы XVI Всероссийской научно-методической конференции – СПб – 2009. – С. 32–34. Архипова Е.Н., Крюков В.В., Шахгельдян К.И. Адаптируемая система рейтинговой оценки деятельности преподавателя//Материалы десятой Всероссийской научно-технической конференции "Теоретические и прикладные вопросы информационных технологий" (20-26 июля 2009 г.). Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ. – 2009. – С. 530–534. Крюков В.В., Шахгельдян К.И. Решение проблем сопровождения и эксплуатации корпоративной информационной среды вуза//Сборник трудов Международной научнопрактической конференции "Информационная среда XXI века".– Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, – 2009.

ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБУЧЕНИИ СТУДЕНТОВ: ЭФФЕКТЫ, ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ А.В. Духанов Владимирский государственный университет Тел.: (4922) 33-33-69, e-mail: [email protected] Современные информационные технологии являются неотъемлемой составляющей развития современного общества. Они проникают во все сферы жизнедеятельности человека, включая образование. Среди используемых информационных технологий в России широко используются мультимедиа и дистанционные технологии, виртуальные лабораторные стенды и комплексы. Безусловно, они удобны и позволяют существенно облегчить работу преподавателей и студентов в учебном процессе. Но до сих пор остается открытым вопрос: не может ли замена традиционных технологий преподавания на информационные нанести вред учебному процессу и при каких условиях эти технологии полезны. В данной работе приводится опыт преподавателей Владимирского государственного университета в обучении студентов технических специальностей с применением мультимедиа и дистанционных технологий. Неотъемлемым реквизитом мультимедиа технологий является компьютер, проектор и экран. Теоретический материал выводится на экран с помощью компьютера и проектора, преподаватель, указывая на участки экрана, доводит данный материал до студентов. Перед лекцией копии электронных презентаций предоставляются студентам для предварительного ознакомления. Очевидно, что преподавателю не нужно тратить время на написание материала на доске. Благодаря этому, на изложение материала требуется меньше времени. Применение на лекциях проектора и экрана повысило заинтересованность студентов к занятиям и увеличило посещаемость почти до 100%. Преимущества налицо. Но хорошо ли при этом усваивались знания? Ответ на данный вопрос дали первое и второе контрольные мероприятия, которые были проведены в первой половине семестра у студентов второго курса. Результаты данных мероприятий не внушили оптимизма. Они были настолько низки, что наводило на мысли о том, что студенты вообще не готовились, либо не разобрались в 31

представленном им материале. Представив себя на месте студентов, нам сразу стала ясна причина такого негативного явления. Повышение посещаемости, прежде всего, вызвано возможностью посидеть перед экраном (почти как в кинотеатре) и прикоснуться к новым технологиям. Однако студент воспринимает формулы, различные формулировки и иную информацию (кроме сложных графиков и изображений) как изображения и редко вникает в саму суть материала (цепочка вывода соотношений, качественная составляющая процесса, доказательство теоремы и т.д.). Дело в том, что информация в виде формул, текстов на экран появляется сразу, а не последовательно. Поэтому студенту трудно отследить ход изложения материала, не смотря на то, что преподаватель последовательно указывает на соответствующие участки экрана. Когда преподаватель демонстрирует на лекции слайды, студенты редко записывают необходимый материал или помечают слайды в распечатанном виде. Такое отношение студентов только ухудшает восприятие материала. Исходя из вышесказанного, можно сделать следующие выводы. Большинство студентов обучались в школе традиционным способом с помощью доски, мела (маркера), ручки и тетради. Поэтому использование только мультимедиа технологий для обучения студентов младших курсов создаёт для них совершенно новую обстановку, к которой они не готовы в полной мере приспособиться. Это не означает, что нужно возвращаться к доске и мелу (маркеру). Можно частично использовать мультимедиа технологии – для вывода сложных рисунков, графиков, фотографий и, в крайнем случае, текстов без формул. При этом, у каждого студента должен быть в распоряжении печатный вариант материала, в котором он будет иметь возможность делать необходимые пометки. Очень хорошо было бы выводить информацию с проектора не на экран, а на белую доску для маркеров. В этом случае преподаватель сможет делать пометки прямо на изображении. Вывод формул, приведение доказательств теорем, которые требуют логических цепочек следования материалов, на наш взгляд, необходимо проводить традиционным способом – требуя студентов помечать всю информацию на бумажном носителе. Введение таких мер существенно улучшило усвоение студентами знаний, которое подтвердилось третьим и итоговым контрольными мероприятиями. Опыт использования мультимедиа технологий в преподавании технических дисциплин студентам старших курсов (четвёртого и выше) показывает, что вышеприведённые меры к ним применять не нужно. Студенты лучше готовы к новой обстановке на лекциях и более ответственно подходят к освоению материала, представленного в форме презентаций. Вышеприведённый опыт использования мультимедиа технологий в проведении лекционных занятий привёл к выводам по отношению использования дистанционных технологий в обучении студентов. Вопервых, использовать дистанционные технологии для обучения студентов младших курсов техническим дисциплинам в ближайшие годы нельзя. Дело в том, что не все студенты имеют компьютер и возможность выхода в интернет, а самое главное, они, отучившись в школе по традиционным технологиям, попросту не готовы отправиться в самостоятельное «плавание» в хоть и ограниченное, но непривычное для них информационное пространство. Студенты младших курсов воспринимают сервисы системы дистанционного обучения по-детски – как игрушку. Для них эти сервисы, в первую очередь, являются своего рода автомата с кнопками, которые можно понажимать. И только затем сервисы является средством обучения. Использовать дистанционные технологии для обучения студентов старших курсов можно только для дисциплин, являющихся в большей степени справочными, а не для дисциплин со сложными логическими цепочками. При этом, в рамках курса необходимо ввести несколько мероприятий по выполнению самостоятельной работы (в том числе практических и лабораторных работ), которые должны жёстко контролироваться в заданные сроки. Также должна проводиться промежуточная аттестация (контрольные работы, тесты и т.д.) в очном режиме, чтобы адекватно определить степень усвоения знаний и предоставить возможность ликвидировать обнаруженные пробелы. Освобождаемый при дистанционной форме занятий аудиторный фонд нельзя в полном объёме направлять на другие мероприятия. Это предоставит возможность проведения промежуточной и итоговой аттестации, консультаций, а также выполнение лабораторных работ студентам, которые не имеют возможность выполнить её в другом месте.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ В БЮДЖЕТ НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ ОТДАЧИ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ СПО И ВПО А.В. Духанов, И.В. Епифанов, О.Н. Медведева Владимирский государственный университет Тел.: (4922) 33-33-69, e-mail: [email protected] Одним из основных факторов успешного социально-экономического развития региона и страны в целом является выпуск специалистов и их трудоустройство. Качество выполняемых специалистом работ зависит не только от полученных знаний, но и от того, насколько соответствует занимаемая должность приобретенной специальности. Следовательно, важнейшими задачами, решаемыми в любом образовательном учреждении, являются: обеспечение специалистов современными знаниями и навыками, соответствующими требованиям работодателей, и планирование квот распределения студентов по специальностям в соответствии с прогнозируемыми потребностями рынка труда. При решении этих задач важной является оценка экономического эффекта от выпускаемого контингента. Под 32

Труды конференции Телематика’2010

ним принято понимать отношение между величиной полезного результата (как степени достижения поставленной цели) и затратами на достижение этого эффекта. Это правило справедливо и при оценке эффективности инвестиций в человеческий капитал. Образовательное учреждение (ОУ) путем конкурсного отбора абитуриентов набирает на различные специальности столько человек, сколько позволяет бюджет. В течение определенного времени студенты получают образование и после успешного окончания выпускники устраиваются на работу. В процессе своей трудовой деятельности выпускники производят материальный эффект. Соответственно, чем более качественным было полученное ими образование, тем большую финансовую отдачу они смогут произвести. Для оценки финансовой отдачи специалистов будем считать, что выпускник, устроившийся на работу, начинает приносить ежегодную прибыль. Причем, с увеличением возраста специалиста его финансовая отдача сначала увеличивается, а затем, при приближении к пенсионному возрасту, начинает уменьшаться. При поступлении на работу первоначальный оклад выпускника учебного заведения будет зависеть от полученной квалификации, знаний. Для определения степени (доли) соответствия специалиста занимаемой должности необходимо привлекать экспертов. Для обработки полученных данных будем использовать метод экспертных оценок. В зависимости от того, какую должность займёт выпускник, будет определяться его финансовая отдача и, соответственно, поступления в бюджеты РФ и регионов. При этом перед нами встают задачи проведения сопоставления перечня должностей и специальностей подготовки, оценки экономического эффекта деятельности сотрудника от занимаемой должности. Для составления списка соответствия наименования должности и специальности выпускника, а также величины финансовой отдачи по должностям привлекаются эксперты. Для получения суммарного максимального эффекта деятельности выпускников необходимо на этапе приема в учебные заведения оптимально распределить студентов по специальностям и направлениям подготовки в соответствии с прогнозом потребности экономики в специалистах. Задача оптимизации распределения абитуриентов по специальностям – задача целочисленного линейного программирования, которая решалась методом отсечения Гомори. Моделирование проводилось, используя данные о рождаемости за период с 1985 по 2009 г., а также спрогнозированные значения с 2010 по 2017 г. Период моделирования был установлен до 2034 г. Начальный год моделирования – 1992, т.е. год, когда родившиеся в 1985 пошли в первый класс. На рис. 1 и 2 представлены результаты моделирования с применением оптимизации студентов по специальностям, а также без нее.

Рис. 1. Финансовая отдача от специалистов без оптимизации и с оптимизацией Результаты моделирования показали, что на протяжении всего периода деятельности образовательным учреждениям требуется дополнительное финансирование. Однако, начиная с 2006 года объем дополнительного финансирования снижается на величину, равную 30% от всех расходов ОУ. Таким образом, чем лучше и качественнее будут подготовлены и распределены выпускники, тем меньшее дополнительное финансирование потребуется образовательным учреждениям. В свою очередь, применение оптимизации распределения студентов по специальностям позволяет увеличить финансовую отдачу от специалистов, тем самым снижая необходимое дополнительное финансирование для образовательных учреждений.

33

Результаты показывают оправданность применения оптимизации распределения студентов по специальностям на основе прогнозных данных о потребности экономики в специалистах: при заданных условиях моделирования повышается эффективность расходования бюджетных средств.

Рис. 2. Моделирование с оптимизацией распределения студентов по специальностям

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ФИНАНСОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ В БЮДЖЕТ НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ ОТДАЧИ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ СПО И ВПО И.В. Епифанов, О.Н. Медведева Владимирский государственный университет Тел.: (4922) 33-33-69, e-mail: [email protected] Подушевая схема финансирования позволяет определить необходимые затраты на обучение студентов для обеспечения заданного уровня экономического эффекта и выяснить – какая доля всего финансирования образовательных учреждений должна относиться к внешним источникам. Целью работы является создание программной системы, призванной повысить эффективность деятельности учреждений в бюджеты РФ и регионов на основе методики стимулирующего подушевого финансирования. Для проведения моделирования финансовых потоков, потоков контингента и денежных поступлений в бюджет как доли отдачи выпускников, а также расчета эффективности деятельности образовательных учреждений коллективом авторов было разработано соответствующее программное обеспечение. Приложение разработано в среде Visual Studio 2008 SP1 на языке программирования C# с применением клиент-серверной архитектуры. На рис. 1 приведена структурная схема приложения. При запуске приложения пользователю становится доступна Форма управления моделью и представления результатов (рис. 2) программы, на которой расположены все необходимые элементы управления программой: • Поле «Длительность моделирования (в годах)» (компонент типа NumericUpDown) позволяет задать количество шагов моделирования, которое будет произведено при нажатии кнопки «Пуск». • Поле «Начальный год моделирования» (компонент типа NumericUpDown) задает год, с которого программа начнет моделирование. • Флажок «оптимизация» (компонент типа CheckBox) определят, будет ли использоваться оптимизация распределения студентов по специальностям или нет. • При отметке флажка становится доступным группа элементов «Настройки оптимизации» (компонент типа GroupBox). • Группа элементов «Настройки оптимизации» (компонент типа GroupBox) позволяет пользователю выбрать способ оптимизации, который будет использоваться при проведении моделирования. • Выпадающий список (компонент типа ComboBox) и компонент типа NumericUpDown напротив, позволяют задать значения показателей эффективности деятельности образовательных учреждений. • Кнопка «Пуск» запускает процесс моделирования. • Компонент типа ProgressBar отображает прогресс вычислений. 34

Труды конференции Телематика’2010

Рис. 1. Схема приложения

Рис. 2. Главная форма

35

Для хранения временных рядов исходных данных и результатов расчетов была разработана база данных MS SQL Server 2008. В базе данных хранится следующая информация: • показатели эффективности деятельности вузов; • информация о специальностях выпускников, стоимости обучения; • информация о рождаемости; • прогнозные значения спроса на специалистов по должностям; • экспертные оценки соответствия должности и специальности, экономической эффективности выпускников, финансовой отдачи по должностям; • информация о распределении выпускников образовательных учреждений (ОУ) по должностям; • информация о финансирования ОУ. Работа с базой данных осуществляется с помощью меню «Редактирование БД». Здесь пользователю предоставляются возможности изменить исходные данные модели. В рамках данной работы разработана информационная система, позволяющая рассчитывать необходимые затраты на обучение студентов для обеспечения заданного уровня финансовой отдачи выпускников.

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ИНТЕГРАЦИИ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИМИ ИС ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ SOA Е.А. Светиков, В.Г. Юрасов Воронежский государственный технический университет Тел.: (908) 131-2720, e-mail: [email protected], [email protected] Интеграция разнородных и распределенных данных не в состоянии разрешить все вопросы управления предприятием. В соответствии с процессным подходом наибольшую ценность представляют не сами по себе данные, а использование информации в тех или иных бизнес-процессах компании. В самых современных ИС принято рассматривать как «атомарную» единицу не данные в «чистом» виде, а некоторый сервис, соответствующий какому-то элементарному бизнес-процессу. В настоящее время при формировании информационной инфраструктуры предприятия, при проектировании и реализации КИС все чаще применяется сервис-ориентированная архитектура (ServiceOriented Architecture – SOA). Основной особенностью данной архитектуры ИС является принцип, по которому система строится из набора гетерогенных слабосвязанных компонентов (сервисов). SOA понимается как парадигма организации и использования распределенного множества функций, которые могут контролироваться различными владельцами. Можно сказать, что SOA – это развитие известных принципов структурного и объектно-ориентированного программирования: разработка элементарных стандартных процедур и функций, годных к многократному повторному использованию, но на новом витке. SOA требует перехода с уровня разработки, каталогизации и типизации отдельных детальных операций и алгоритмов на уровень бизнес-функций и бизнес-процессов. В случае использования SOA создание, внедрение или изменение бизнес-процесса представляет собой компоновку (оркестровку) ранее разработанных сервисов, предназначенных для автоматизации бизнес-функций [1]. Основную идею SOA можно сформулировать так: максимальная независимость архитектуры от конкретных технологий и платформ, что в том числе подразумевает использование открытых отраслевых стандартов для обеспечения взаимодействия компонентов. В качестве ключевых характеристик SOA обычно называют технологии Web Services и единую интерфейсную шину (Enterprise Service Bus – ESB). В то же время SOA – это более высокий уровень абстракции компонентов-сервисов, переход с языка ИТ на язык бизнеса [2]. Корпоративная сервисная шина ESB, как один из ключевых компонентов сервис-ориентированной архитектуры, описывается как набор функций инфраструктуры, реализуемый при помощи технологий связующего ПО, обеспечивающих поддержку SOA. ESB поддерживает взаимодействия с использованием сервисов, сообщений и событий в неоднородной среде, с надлежащим уровнем и управляемостью [3]. Интеграционная шина ESB, зачастую являясь одним из центральных компонентов системы, устанавливает единые правила публикации сервисов, управления и информационного взаимодействия между приложениями различных систем, входящих в состав интегрированной системы. Это упрощает управление приложениями и их поддержку, а также снижает риск фрагментации приложений и процессов [4]. Основными принципами SOA являются: • использование явно независимых от реализации интерфейсов для определения сервисов; • использование протоколов связи, усиливающих прозрачность расположения и функциональную совместимость; • определение сервисов, инкапсулирующих многократно используемые бизнес-функции.

36

Труды конференции Телематика’2010

Применение SOA рассматривается в двух основных сценариях. Первый – быстрая разработка бизнес-решения преимущественно для малого бизнеса на основе различных готовых интернет-сервисов. Второе – построение крупных корпоративных систем на базе SOA с применением внутренних и внешних сервисов. Обратим внимание на то, что поначалу целью SOA было создание отдельных композитных приложений для определенных категорий пользователей. Лишь потом круг конечных задач был расширен за счет реализации более сложных функциональных сценариев на базе подходов управления бизнес-процессами. Однако, несмотря на вроде явные плюсы SOA и массированную агитацию ряда ведущих поставщиков (но все же явно корпоративного уровня – IBM, Oracle, Sun), сказались также и возможные локальные недостатки компонентных моделей: повышение проблем с надежностью и безопасностью, снижение производительности систем при прочих равных условиях, сложность проектирования и сопровождения в целом [2]. Но несмотря на это, при выборе определяющим фактором явилось значительное упрощение среды управления и взаимодействия. Благодаря этому снижается потребность в кодировании новых программ; повторное использование сервисов сокращает затраты времени на разработку; рационализация унаследованных процессов помогает уменьшить общее число процессов, требующих эксклюзивных методов управления; благодаря использованию простых протоколов значительно сокращаются трудозатраты на поддержку приложений. С точки зрения бизнеса SOA можно представить как набор гибких служб и процессов, которые бизнес предлагает своим заказчикам, партнерам или внутри своей собственной организации. В данном контексте эти же службы можно по-разному комбинировать и оснащать, поддерживая изменения или развитие бизнес-требований и моделей с течением времени. Таким образом, использование SOAархитектуры позволяет эффективно организовать оперативную адаптацию ИТ-систем под требования бизнеса, что дает стратегическое преимущество компании. SOA наиболее востребована на предприятиях с процессно-ориентированной моделью функционирования, там, где нужна высокая гибкость и скорость реакции бизнеса на внешние изменения. Можно констатировать, что эту архитектуру используют чаще всего сервисные организации, работающие с конечными пользователями в секторах с высоким уровнем конкуренции (телеком, кредитнофинансовая сфера, страхование, транспорт и т.д.). Можно прогнозировать расширение сферы применения SOA, например, в государственном секторе, особенно при реализации систем социального назначения и предоставлении услуг населению [2]. Таким образом, становится очевидным один из основных на сегодняшний день ответов на вопрос, как при минимизации ресурсов получить наиболее качественное решение в области интеграции разнородных систем предприятия в единое целое. Важным является и то, что компоненты системе перестают быть неразрывно связанными друг с другом, что в перспективе позволяет относительно безболезненно заменить одну из составляющих частей без нарушения работы всей IT-среды предприятия в целом. Литература 1. 2. 3. 4.

Коптелов А., Голубев В., Сервис-ориентированная архитектура: от концепции к применению // «BYTEmag.ru». – 2008. – №6 (116). Колесов А., SOA – проверка временем пройдена // «PC Week». – 14.04.2010. Рик Робинсон. Функции Enterprise Service Bus. http://www.ibm.com/developerworks/ru/library/ws-esbscen/ Граничин О.Н., Кияев В.И. Информационные технологии в управлении / О.Н. Граничин, В.И. Кияев – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. – 336 с.

ВЕБИНАР – НЕОБХОДИМЫЙ КОМПОНЕНТ СИСТЕМЫ ПРОВЕДЕНИЯ УДАЛЕННЫХ ЗАНЯТИЙ О.П. Гущин Удмуртский государственный университет, г. Ижевск Тел.: (3412) 91-60-12, e-mail [email protected] Применение удаленных видеоконференций и вебинаров, как элемента технологии e-learning из разряда редких технологических новшеств, постепенно переходит в разряд обычных инструментов рядового российского преподавателя. По данным маркетинговых исследований проведенных компанией Microsoft совместно c известным аналитическим агентством Garthner Group, сравнительно большая часть преподавательского состава российских вузов использует видеоконференции, вебинары, видеовещание в учебном процессе, однако в целом по стране, эффективность использования этих средств достаточно низкая [1]. На рынке присутствует большое количество программных продуктов для проведения видеоконференции, но только некоторые из них должным образом приспособлены для проведения удаленных лекций, семинаров, лабораторных работ. Определенная часть преподавательского сообщества не использует современные обучающие технологии, считая их использование чрезвычайно 37

сложным делом, требующим систематической подготовки и углубленного изучения. Существует определенный психологический барьер при использовании современных электронных обучающих средств [2]. Детальный анализ проблем, связанных с данной тематикой, приведен в [3, 4]. В Удмуртском государственном университете реализована идея поэтапного, постепенного внедрения новых образовательных технологий, позволяющая при минимальном затраченном времени на обучение получить необходимую отдачу. На первом этапе преподавателям демонстрируются возможности интерактивной электронной доски и система проведения вебинаров. Применяемая технология обучения достаточно проста для изучения неподготовленными слушателями. Преподаватель визуализирует информацию на интерактивной доске электронным маркером или демонстрирует презентацию, включающую схемы, диаграммы, рисунки, графики, аудио-видео материалы, передаваемые средствами обеспечения вебинара в ресурсные центры или непосредственно удаленным слушателям. Слушатели воспринимают передаваемую информацию, могут в любой момент поднять «интерактивную руку» и задать интересующий вопрос по теме проводимого занятия. В данном конкретном случае процесс преподавания практически не отличается от обычного проведения занятия с обычной доской и мелом, но проводится удаленно, но для слушателей обеспечиваются дополнительные возможности. Для слушателей обеспечивается возможность обучения в любом месте. Для преподавателей – полный контроль процесса обучения, включающий входное, промежуточное, конечное тестирование, запись презентации, вебинара, проводимого занятия с возможностью дальнейшей публикации на внешних или внутренних web-порталах организации, оперативное редактирование учебных материалов, использование готовых макетов, графиков, интерактивных схем. Приведенные дополнительные возможности в конечном итоге позволяют сократить время на подготовку к занятиям, увеличить эффективность проведения учебных мероприятий. Следует заметить, чтение удаленной лекции отличается от проведения удаленного семинарского занятия или от проведения удаленных практических занятий и лабораторных работ. Средство проведения дистанционных занятий должно обеспечивать подобные возможности. В программном обеспечении некоторых компаний, производящих программное обеспечение для проведения вебинаров, имеются шаблоны, которые конфигурируют окна проведения интерактивных опросов, обсуждений, коллективной работы, автоматической демонстрации презентаций. При применении такого шаблона происходит перенастройка инструментов. Иногда при проведении занятий часто требуется разбить целевую аудиторию слушателей на несколько подгрупп. В рамках подгруппы проводится такое же общение, как и в основном виртуальном классе с выдачей индивидуальных заданий. Преподаватель, организатор наблюдает и координирует работу комнат обсуждения. Помимо этого, можно наблюдать слушателя посредством установленной у него видеокамеры, подключиться к любому приложению обучаемого, с тем, чтобы скорректировать его работу. В комплекте с развитыми средствами разработки авторского контента и системой управления дистанционным образованием, включающей календарное планирование, управление процессом обучения, хранением образовательных траекторий, отчетами, обеспечивается необходимый уровень качества обучения. После получения преподавателями первоначального опыта работы с системой вебинаров им демонстрируются дополнительные возможности системы, проводится обучение на сертифицированных учебных курсах работе со средствами разработки авторского содержимого и работе с электронными библиотеками, а также с системами управления обучением [5]. Применяемая информационная среда включает следующие компоненты: центральное хранилище карточек электронных образовательных ресурсов (ЭОР), каталог ЭОР УдГУ, каталоги ЭОР других вузовчленов виртуального сообщества, системы управления обучением, систему управления вузом ИАС, сервисы Live от компании Microsoft, удаленный хостинг Adobe Acrobat Connection [6] (рис. 1). Вывод. Применение вебинаров как компонента системы дистанционного обучения позволяет более эффективно проводить процесс обучения, увеличить творческий компонент работы преподавателя, снизив рутинную нагрузку. При реализации данной информационной инфраструктуры возможно реализовать концепцию непрерывного обучения и осуществлять единое управление учебными ресурсами. Литература 1.

2. 3.

4.

38

О.В. Виштак, Р.В. Ефремов Новые информационные технологий при решении проблем учебного процесса в ВУЗе. Сборник научных трудов Образование и наука в 3-м тысячелетии. Алтайский ГУ, 2004, С. 102–106. J.W. Houghton, «Crisis and Transition: The Economics of Scholarly Communication» Learned Publishing, 14 (July), pp. 167-176, 2005. Марченко Е.К. Электронная библиотека как системообразующий модуль системы дистанционного образования. Институт информатизации образования РФ, Журнал «Открытое образование», №2, 1998. С. 68–72. Гребнев А.Н. AtLeap – база для ИС научных коммуникаций в высшей школе. Материалы конференции «Свободное программное обеспечение в высшей школе», Университет г. Переславля имени А.К. Айламазяна,2006. С.106–112.

Труды конференции Телематика’2010

5.

6.

Гущин О.П. Применение современных аппаратно-программных комплексов в образовательном процессе. Институт информатизации образования РФ, Журнал «Открытое образование», №1, 2007. С. 21–24. Гущин О.П. Реализация системы управления обучением. Проблемы, пути решения. Материалы конференции «Moscow Education Online 2009-M:OOO “Global Conferences”, 2009. C. 147–150.

ФЦИОР Центральное хранилище карточек электронных образовательных ресурсов (ЭОР)

Каталог ЭОР УдГУ

Сервисы Live Microsoft, Adobe Acrobat Connection Pro

Система управления обучением. MLG Microsoft Learning Gateway SCORM 2004

Стандарты LOM RUS LOM Профиль RUS LOM для высшего образования

Каталоги Каталоги Каталоги ЭОР ЭОР ЭОР других других других ВУЗов ВУЗов ВУЗов

Система управления ВУЗом ИАС

Рис.1. Структурная схема межвузовской информационной среды

39

МЕЖВУЗОВСКИЙ БАНК ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ А.В. Соловов1, А.А. Меньшикова1, В.В. Мартынов2, Н.Н. Милованов3 1) Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева (СГАУ), г. Самара, 2) Уфимский государственный авиационно-технический университет, г. Уфа, 3) Казанский государственный технический университет (КГТУ), г. Казань Тел.: (846) 334-72-78, e-mail: [email protected] Электронные образовательные ресурсы (ЭОР) являются ключевыми компонентами в электронном обучении. Однако разработка ЭОР является весьма трудоемким и дорогостоящим делом, требующим совместной работы высококвалифицированных специалистов различного профиля – авторов содержания, методистов, компьютерных инженеров. В докладе обсуждаются организационнометодические и технологические механизмы интеграции усилий специалистов различных вузов (СГАУ, КГТУ и УГАТУ) в рамках единого проекта по созданию распределенного межвузовского банка ЭОР аэрокосмического профиля. В основу работы положен опыт создания банка ЭОР СГАУ [1]. В качестве единой научнометодической и технологической базы проекта приняты теория и инструментальные средства системы КАДИС (системы Комплексов Автоматизированных Дидактических Средств), разработанной и развиваемой в ЦНИТ СГАУ [2, 3] и интегрированной со свободно распространяемым программным инструментарием Moodle (http://moodle.org). Эти технологические средства переданы из ЦНИТ СГАУ в ЦНИТ УГАТУ и ЦНИТ КГТУ. Процесс передачи программного обеспечения сопровождался обучением пользователей. Методика подготовки электронных учебных пособий в межвузовском банке ЭОР предусматривает следующие основные этапы. 1. Подготовка текстов учебного пособия, эскизов графических иллюстраций, сценариев анимаций и видеоклипов, вопросов и упражнений для самоконтроля и тренинга, заданий для самостоятельной учебной работы, тестов для итогового контроля. 2. Компьютерная подготовка компонентов учебного материала с помощью оборудования и программного обеспечения общего назначения, компоновка этих компонентов в интерактивное и мультимедийное электронное пособие с помощью инструментальной среды системы КАДИС. 3. Запись оффлайновой версии электронного пособия на компакт-диск. 4. Конвертирование оффлайновой версии электронного пособия в формат Moodle с помощью специальной программы инструментальной среды системы КАДИС. 5. Размещение онлайновой версии электронного пособия в сетевом межвузовском банке ЭОР. Сетевой банк ЭОР (http://lms.ssau.ru) состоит из двух частей: каталога и депозитария. Каталог предназначен для краткого описания ресурсов, размещаемых в банке ЭОР, депозитарий содержит сами ЭОР. Разработка межвузовского банка ЭОР силами СГАУ, УГАТУ и КГТУ предусматривает следующие механизмы обмена результатами работы. 1. Обмен электронными учебными пособиями на компакт-дисках. При этом пособия, подготовленные в единой инструментальной среде системы КАДИС, записываются их разработчиками на компакт-диск в 3-х экземплярах (1 экз. остается у разработчиков, а два экземпляра передаются вузам-партнерам). Прилагаемые к передаваемым дискам лицензии фактически реализуют концепцию открытых образовательных ресурсов и предусматривают возможность неограниченного тиражирования электронного пособия в вузах-партнерах, возможность корректировки пособий в вузах-партнерах в интересах своего учебного процесса и возможность использования фрагментов учебных материалов (рисунков, анимаций, видеоклипов и т.п.) в своих учебно-методических разработках. 2. Размещение и коллективное использование вузами-партнерами онлайновых версий учебных пособий в сетевом банке ЭОР на сервере ЦНИТ СГАУ (http://lms.ssau.ru). При этом администрирование банка ЭОР осуществляется в ЦНИТ СГАУ, а вузы-партнеры (УГАТУ и КГТУ) получают авторизованный доступ к пополнению, корректировке и использованию любого ресурса банка ЭОР. 3. Размещение и локальное использование вузами-партнерами онлайновых версий учебных пособий в распределенном сетевом банке ЭОР на серверах ЦНИТ СГАУ, ЦНИТ УГАТУ, ЦНИТ КГТУ. При этом на каждом сервере используется одинаковая система управления банком ЭОР, основанная на ППП Moodle. Каждый исполнитель проекта, размещая учебное пособие на своем сервере, дублирует это размещение и на серверах вузов-партнеров. Апробация разработанных организационно-методических и технологических механизмов показала их высокую эффективность, что объясняется следующими факторами. 1. Созданием предпосылок для постановки новых учебных дисциплин инновационного характера для специальностей аэрокосмического профиля на стыке разных научных направлений и на основе объединения учебно-методических разработок ученых нескольких научных школ и вузов. 2. Синергией интеграции лучших научно-технических достижений вузов-участников проекта в инновационных направлениях развития аэрокосмической промышленности и усилий различных 40

Труды конференции Телематика’2010

категорий специалистов этих вузов в рамках единого проекта по созданию распределенного банка ЭОР аэрокосмического профиля. 3. Использованием единых для вузов-участников проекта высокоуровневых научно-методических основ и технологических средств разработки, хранения и сетевой доставки компонентов распределенного банка ЭОР, учитывающих требования международных стандартов и спецификаций и позволяющих всем участникам проекта выйти на современный мировой уровень электронного обучения, использовать электронные ресурсы вузов-партнеров в единообразной форме, причем не только в цельном виде, но и в виде отдельных фрагментов (учебных текстов, рисунков, анимаций, видеоклипов, моделей изучаемых объектов и процессов, компьютерных тестов и т.п.). Для дальнейшего развития работ по созданию межвузовского банка ЭОР вузы-участники проекта приглашают и другие учебные заведения. Литература 1. Соловов А.В., Меньшикова А.А., Попов С.Б., Мищук В.Т., Чегодаева О.П. Об опыте разработки банка электронных образовательных ресурсов СГАУ с использованием инструментария систем КАДИС, ПРОМЕТЕЙ и MOODLE // Труды ХV Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2008", Т. 2. – СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. – С. 460-461. 2. Соловов А.В. Электронное обучение: проблематика, дидактика, технология. – Самара: Новая техника, 2006. – 464 с. (см. также http://cnit.ssau.ru/news/book_solovov/index.html). 3. Меньшикова А.А., Соловов А.В. Авторские инструментальные программные средства системы КАДИС // Современные научно-методические проблемы высшего образования: сборник трудов. Вып. 2. – Самара: СГАУ, 2002. – С. 149-162.

МОНИТОРИНГ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ НЭБ И.Х. Галеев Казанский государственный технологический университет Тел.: (843) 231-41-05, e-mail: [email protected] Во всех развитых странах мира идет формирование и развитие информационного общества, сопровождаемое интенсивным созданием информационных ресурсов и технологий для науки и образования. В течение ряда последних лет наиболее значимым информационным ресурсом в России для науки и образования является Научная Электронная Библиотека (НЭБ) eLIBRARY.RU http://www.elibrary.ru/. В рубрике НЭБ «Народное образование. Педагогика» к настающему времени (май 2010 г.) насчитывается 245 журналов (российских и международных). Значение НЭБ существенно возросло после решения Президиума ВАК Минобрнауки России №45.1132 о порядке формирования Перечня ведущих рецензируемых научных журналов и изданий. С ростом значения возросла и ответственность НЭБ за оперативность, достоверность, полноту и непротиворечивость информации, формируемой НЭБ и предоставляемой пользователям библиотеки. К сожалению, качество указанной информации не всегда отвечает предъявляемым требованиям. В частности, в [1] наглядно (с применением снимков экранов) и подробно описан пример, иллюстрирующий неработоспособность «Авторского указателя» в НЭБ. Речь идет о случае, когда статьи (около 20) автора (проф. Нуриев Н.К. из Казанского государственного технологического университета) размещены в НЭБ, а найти автора, используя «Авторский указатель» нельзя и это не единичный случай. Можно привести целый ряд аналогичных примеров, в частности поиск доцента Голициной И.Н. и/или Струкова Е.Н. (Татарский государственный гуманитарный педагогический университет) также не дает результатов. Другой тип ошибки, когда по «Авторскому указателю» автор находится, но ему приписывается недостоверная информация. Например, авторитетный ученый Шамов А.Г. (в НЭБ зафиксировано 52 статьи и 150 их цитирований) из Казанского государственного технологического университета (КГТУ) никогда не работал в Казанском государственном техническом университете им. А.Н. Туполева (КГТУ им. А.Н. Туполева), как это утверждается в НЭБ (рис. 1). Эта ошибка, в свою очередь, влечет за собой за собой другие, когда в НЭБ приводятся результаты анализа публикационной активности организаций КГТУ и КГТУ им. А.Н. Туполева. Следует отметить, что указанные результаты анализа содержат значения целого ряда параметров: общее число публикаций организации в РИНЦ, суммарное число цитирований публикаций организации, число авторов, индекс Хирша, число публикаций в российских журналах из перечня ВАК и т.д. Таким образом, объем недостоверной информации резко возрастает. Необходимо разработать и применить целый комплекс мер, обеспечивающих повышение качество формируемой информации. Предлагается обсудить некоторые из таких мер. Для оценки качества журнала в НЭБ, в явном виде, используются два основных параметра: импактфактор (ИФ) журнала и его относительный рейтинг, измеряемый количеством считанных статей или аннотаций. Этого явно не достаточно для полноценной и объективной оценки журнала. У некоторых журналов высокое значение импакт-фактора обеспечивается высокой самоцитируемостью, что, по мнению ряда специалистов, говорит о малой заметности журнала или высоким самоцитированием, что свидетельствует о замкнутости, изолированности дисциплины, в которой специализируется издание [2, 3]. Коэффициент самоцитируемости – это доля во всех полученных цитированиях ссылок журнала на 41

самого себя, а коэффициент самоцитирования – это доля во всех сделанных цитированиях ссылок журнала на самого себя [2, 3].

Рис. 1. Пример недостоверной информации На рис. 2 приведен снимок экрана, содержащий анализ публикационной активности журнала «Сибирский педагогический журнал».

Рис. 2. Анализ публикационной активности журнала Следует обратить внимание на значение ИФ РИНЦ2009 = 2,986 (это самое высокое значение среди всех 245 журналов из рубрики НЭБ «Народное образование. Педагогика») и значение параметра «Доля самоцитирований, %» = 0 (не совсем ясно, что означает этот параметр, как он измеряется и за какой период). На рис. 3 приведен снимок экрана, содержащий список статей, цитирующих публикации в журнале «Сибирский педагогический журнал». Всего найдено 377 публикаций.

42

Труды конференции Телематика’2010

Рис. 3. Статьи, цитирующие публикации в журнале «Сибирский педагогический журнал» На рис. 4 приведен снимок экрана, содержащий информацию о том, в каких журналах и в каком количестве опубликованы статьи, цитирующие публикации в журнале «Сибирский педагогический журнал».

Рис. 4. Принадлежность статей, цитирующих публикации в журнале «Сибирский педагогический журнал» Оказывается, что из 377 статей, цитирующих публикации в журнале «Сибирский педагогический журнал», 314 статей опубликованы в самом журнале, то есть высокое значение ИФ РИНЦ журнала обусловлено высокой самоцитируемостью журнала, а, следовательно, журнал малозаметен. Кроме того, для оценки качества журнала предлагается рассчитывать и публиковать в НЭБ коэффициент востребованности, как отношение числа считанных статей из данного журнала за заданный период к общему числу статей, опубликованных в данном журнале за заданный период. Следует отметить, что пока ИФ РИНЦ рассчитывается несколько раз в год (по мере поступления номеров журналов в НЭБ). Это не совсем корректно (ИФ должен рассчитываться один раз в год) и затрудняет мониторинг качества издаваемых журналов, включенных в РИНЦ. Анализ российской науки на основе библиометрических показателей находится на начальном этапе и жаль, что на сайте НЭБ отсутствуют в достаточном объеме учебно-методические материалы по указанной проблематике. 43

В докладе сформулированы и другие предложения по расширению и развитию функций НЭБ. Литература 1. Галеев И.Х. Информационно-образовательное пространство России и «перечень» журналов // Высшее образование в России. – 2009. – № 10. – С. 15–23. 2. Писляков В.В. Методы оценки научного знания по показателям цитирования // Социологический журнал – 2007. – № 1. – С. 128–140. 3. Rousseau R. Journal evaluation: Technical and practical issues // Library Trends. 2002. Vol. 50. № 3. Р.418–439.

ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ КОМПЛЕКС «СЕТЕВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» В.М. Гостев Казанский федеральный университет Тел.: (8432) 33-74-45, e-mail: [email protected] Важнейшей особенностью классического университета является неразрывная связь науки с образованием: фундаментальные исследования составляют основу образовательного процесса. Широкое внедрение инфокоммуникационных технологий (ИКТ) открывает новые возможности для интеграции образования и науки, однако педагогический потенциал ученых-исследователей пока еще не находит достаточного выражения в разработке современных образовательных технологий на базе ИКТ. В целях повышения эффективности процесса интеграции науки и образования, а также повышения качества образования на базе инновационных технологий, в Казанском университете разработана концепция создания электронных научно-образовательных комплексов (ЭНОК). Основная цель создания таких комплексов – обеспечение целостности университетского информационного научнообразовательного пространства и его интеграция в мировое информационное пространство на основе электронных научно-образовательных ресурсов нового поколения. Система ЭНОК должна обеспечить комплексное научное сопровождение образовательного процесса; интеграцию инновационной научноисследовательской и образовательной деятельности [1]. В состав типового ЭНОК входят: тематический проблемно-ориентированный портал (вертикальный субпортал в системе научно-образовательных порталов вуза); электронная библиотека; средства организации и сопровождения форумов, конференций на базе ИКТ; средства поддержки коллективной проектной деятельности (в рамках учебных занятий, самостоятельной исследовательской работы студентов, совместной исследовательской деятельности преподавателей и студентов). Примером реализации концепции ЭНОК является электронный научно-образовательный комплекс «Сетевые информационные технологии» (ЭНОК СИТ), используемый в образовательном процессе факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК) Казанского университета [2]. В настоящее время в состав ЭНОК СИТ входят: • портал «Учебно-методический комплекс СИТ»; • система оптимизации проектирования сетей передачи данных (СОПР СПД); • система тестирования. Портал «Учебно-методический комплекс СИТ», реализованный на базе системы MS SharePoint Server, представляет собой информационно-технологическую базу для проведения лекционных, практических и лабораторных занятий, охватывающих основные аспекты применения современных сетевых технологий при разработке и сопровождении распределенных информационных систем различного назначения. Портал обеспечивает доступ к комплексу электронных учебно-методических материалов (рабочие программы, материалы лекций, методические пособия, ссылки на электронные ресурсы) по курсам «Информационные компьютерные сети», «Сетевые операционные системы», «Моделирование информационных процессов», «Системное программирование». Кроме того, портал служит точкой входа в СОПР СПД. СОПР СПД используется в образовательном процессе при изучении студентами математических моделей и методов анализа и проектирования сетей передачи данных. Система позволяет решать задачи структурно-топологического и параметрического проектирования СПД, проводить расчеты и оценки параметров проектируемых сетей на основе использования их моделей, сравнение различных проектных решений и оценку их эффективности, оптимизацию проектных решений по критериям стоимости, надежности, производительности и величин временных задержек. Многопользовательская версия системы позволяет организовать совместное обучение студентов («Collaborative learning»). С этой целью в системе формируется общее рабочее пространство, в котором группа студентов выполняет общий проект [3]. Система тестирования реализована на базе SharePoint Learning Kit [4]. В процессе обучения по указанным дисциплинам комплекса СИТ студенты работают с ресурсами портала и проходят три ступени контроля знаний: • тренировочное тестирование (тренинг; самоконтроль с указанием на разделы, по которым были даны неверные ответы); 44

Труды конференции Телематика’2010

• контрольное тестирование по разделу (модулю) курса, обеспечивающее переход к изучению следующего раздела только при получении положительной оценки; • итоговое тестирование (аттестация: зачет или экзамен), по результатам которого формируется типовая зачетно-экзаменационная ведомость. Важной особенностью ЭНОК СИТ является изначально заложенный в него потенциал развития. Архитектурой комплекса предусмотрено наличие эффективных и удобных средств для самостоятельного формирования обучаемыми и исследователями научно-образовательного контента ЭНОК – от тематических сайтов до развитых моделирующих систем (с использованием методов и средств аналитического и имитационного моделирования). Таким образом, ЭНОК СИТ обеспечивает разностороннюю поддержку научно-образовательной деятельности в области СИТ – от учебных занятий (лекции, семинары и т.д.) с применением современных педагогических технологий до самостоятельной учебно-исследовательской деятельности студентов. Кроме того, ЭНОК СИТ служит технологической базой для дальнейшего развития и апробации элементов концепции электронных научно-образовательных комплексов: методик проектирования и создания аппаратного, программного, информационного, организационного обеспечения ЭНОК, экспериментальной оценки трудоемкости реализации разработанной архитектуры ЭНОК, оценки эффективности новых образовательных технологий. Открытая архитектура комплекса позволяет интегрировать его с другими системами образовательного назначения. Так, в рамках реализации проекта «Виртуальная кафедра» [5] на кафедре системного анализа и информационных технологий Казанского университета была создана система дистанционного обучения по широкому кругу дисциплин. В ходе работ по ее созданию были разработаны и реализованы технологии интеграции электронных образовательных ресурсов факультета ВМК в единый информационный комплекс на базе технологий ЭНОК. Литература 1. В.М. Гостев, В.Ю. Михайлов. Электронные научно-образовательные комплексы. Основные элементы и принципы разработки. – Казань: КГУ, 2008. – 62 с. 2. В.М. Гостев. Основные концепции архитектуры электронного научно-образовательного комплекса «Сетевые информационные технологии» // Телематика’2006: Труды XIII Всеросс. науч.-методич. конф. (Санкт-Петербург, 5–8 июня 2006 г.). Том I. – СПб, 2006. – С.70–71. 3. В.М. Гостев. Система оптимизации проектирования сетей передачи данных как технологическая основа учебно-методического комплекса // Телематика’2005: Труды XII Всеросс. науч.-методич. конф. (Санкт-Петербург, 6–9 июня 2005 г.). Том I. – СПб, 2005. – С. 237–238. 4. SharePoint Learning Kit – http://www.microsoft.com/rus/education/slk/Default.aspx. 5. В.М. Гостев, Р.Х. Латыпов, В.Ю. Михайлов. Современные инфокоммуникационные технологии в образовательном процессе КГУ // Инфокоммуникационные технологии глобального информационного общества: Сб. трудов 7-й международн. науч.-практич. конф. (Казань, 10–11 сентября 2009 г.). – Казань: ООО «Центр оперативной печати», 2009. – С.309–319.

МЕНЕДЖМЕНТ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ИННОВАЦИОННЫХ ОБЪЕКТОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ В ИНФОРМАЦИОННООБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ ВУЗА Ю.Н. Костин, В.М. Крылов, И.А. Смагина Институт информационных технологий, экономики и менеджмента, г. Клин Тел.: (495) 362-70-69, e-mail: [email protected] Мультимедийное интерактивное учебное пособие «Менеджмент инновационных объектов интеллектуальной собственности в информационно-образовательной среде вуза» представляет собой авторскую разработку программного комплекса для изучения особенностей управления инновациями в области создания и использования автоматизированных обучающих систем с применением информационно-коммуникационных образовательных технологий. Отличительной особенностью данного компьютерного пособия является систематизация наиболее эффективных методов ситуационного управления процессами разработки, оформления и использования в учебном процессе результатов интеллектуальной инновационной деятельности преподавателей в условиях применения дедуктивно-индуктивной методологии электронной педагогики. Новизна электронного мультимедийного интерактивного учебного пособия «Менеджмент инновационных объектов интеллектуальной собственности в информационно-образовательной среде вуза» заключается в гипертекстовой форме представления методических и нормативных материалов по патентным исследованиям, актуальности инноваций, защите авторских прав на объекты интеллектуальной собственности (ИС), предварительной экспертизе правильности заполнения документов для регистрации программной разработки и эффективной эксплуатации объектов ИС в системах открытого дистанционного образования.

45

Под объектами ИС понимаются: автоматизированные обучающие системы, учебно-методические программные комплексы дисциплин учебных планов вузовской и послевузовской подготовки в образовательных учреждениях, электронные образовательные ресурсы, электронные учебники и т.п. Целью разработки данного мультимедийного учебного пособия является повышение качества учебного процесса по изучению технологии выявления актуальности разработки; методического, информационного и программного обеспечения инновационных объектов ИС и способов защиты авторских прав на результаты интеллектуальной деятельности. Мультимедийное учебное пособие «Менеджмент инновационных объектов интеллектуальной собственности в информационно-образовательной среде вуза» содержит три модуля. Первый модуль предназначается для ознакомления обучающихся с целями изучения дисциплины, с авторами и разработчиками пособия, зарегистрированными юридическими правами авторов на интеллектуальную собственность. В состав первого модуля входит также рабочая программа дисциплины, блок-схема траекторий освоения предметной области при разных степенях полноты изучения дисциплины – сокращенного, базового и расширенного для магистрантов и аспирантов. Второй учебный модуль пособия содержит три раздела. В первом разделе рассматриваются вопросы проведения маркетинговых исследований, оценка конкурентоспособности проектируемых объектов ИС. Во втором разделе учебного модуля пособия излагаются правила оформления нормативных документов на регистрацию объектов ИС. Третий раздел учебного пособия включает вопросы профессиональной оценки стоимости инновационных объектов ИС на рынке образовательных услуг. Там же изложены основные принципы и процедуры доходного, затратного и сравнительного подходов к подсчету реальной стоимости объектов ИС в определенном сегменте рынка услуг. Приведены примеры определения стоимости переуступки зарегистрированных прав авторов на объекты ИС при использовании программ и программных комплексов для ЭВМ в учебном процессе вуза. Кроме того, в данном разделе учебного пособия содержится материал по обобщению опыта информационно-аналитической инновационной деятельности в образовательных учреждениях РФ. Даются рекомендации по составлению инновационных проектов разработки мультимедийных учебнометодических комплексов (УМК) и электронных образовательных ресурсов (ЭОР) для всех циклов дисциплин учебных планов: ОГСЭ, ОПД, ОТ и СД. Менеджмент жизненного цикла объектов ИС (ОИС) включает использование интегрированных методов управления процессом разработки от концептуального проектирования структуры контента УМК и ЭОР до применения средств информационной безопасности от несанкционированного копирования и распространения ОИС. В связи с этим в пособии рассматриваются вопросы аутентификации пользователей, способы защиты баз данных и баз знаний в информационных сетях вузов, администрирование, учет, анализ и аудит пользователей. Далее в учебном модуле приводится экономический анализ основных ценообразующих факторов ОИС. На наглядных примерах демонстрируются методические приемы расчета балансовой и рыночной стоимости ОИС в составе имущества образовательных учреждений, определяются авторские ставки роялти при многократном тиражировании инновационных ОИС. Для формирования объективных знаний по теории постиндустриальной, информационной экономики в учебном модуле пособия представлены теоретические и историко-правовые аспекты содержания и развития понятий: собственность, интеллектуальная собственность, нематериальные активы организации, отрицательное пространство ОИС, секвенциальные и комплементарные методы менеджмента ОИС, а также влияние фактора юридической защиты прав создателей инновационных ОИС на устойчивое развитие современного общества. Стимулирование развития систем открытого образования эквивалентно росту благосостояния общества. Предлагаемые в пособии методы менеджмента жизненного цикла инновационных ОИС солидаризируются с разработками Нобелевских лауреатов по экономике 2008 г. Л. Гурвича, Э. Мэскина и Р. Майерсона. Раскрытые в пособии темы затрагивают важнейшую проблему ХХI века – обеспечение достойных и справедливых условий для развития системы образования, переосмысливание целей и механизмов представления монопольного и исключительного контроля над разными видами и типами знаний, уточнение юридических концепций и коррекция правовой базы деятельности Всемирной Организации Интеллектуальной Собственности. Речь идет о переориентации ВОИС от защиты держателей патентов, авторских свидетельств на программное обеспечение, копирайтов и торговых знаков в системе брендинга информационно-образовательных технологий к поиску и поощрению плодотворных путей развития условий для создания открытых, в первую очередь, в образовательных средах инновационных ОИС, свободного их распространения в вузах, тиражирования и репрезентации знаний, генерирования новых знаний. Третий модуль пособия содержит многочисленные тесты, задания и контрольные вопросы по темам и разделам учебного модуля. В ходе тестирования обучающиеся закрепляют навыки навигации по порталам и сайтам, как Глобальной сети, так и корпоративных сетей образовательных учреждений, в частности Клинского Регионального Отделения Объединенного Фонда Электронных Ресурсов «Наука и Образование» – Подмосковье. Все это в совокупности содействует персонализации учебного процесса, профессионального совершенствования в рамках отечественного патентного законодательства применительно к 46

Труды конференции Телематика’2010

инновационным информационно-образовательным технологиям и персонификации обучающихся в качестве востребованных социальных субъектов, конкурентоспособных на международных рынках труда. Литература 1. Крылов В.М., Костин Ю.Н., Смагина И.А., Тимошенко Н.В. Менеджмент инновационных объектов интеллектуальной собственности в информационно-образовательной среде вуза. Свидетельство об отраслевой регистрации программной разработки № 9476, 2008 г. Отраслевой Фонд Алгоритмов и Программ (ОФАП) Федерального агентства по образованию. 2. Костин Ю.Н., Крылов В.М., Иванов А.В., Ерохина Т.М. Менеджмент фирмы. – Клин: РИЦ ИИТЭМ, 2010. – 216 с. 3. Иванов А.В., Крылов В.М., Сысоева О.И., Ташлыкова Т.М. Интеллектуальный анализ статистической информации в бизнес-процессах инновационной экономики. Учебно-методическое пособие. – Клин: РИЦ ИИТЭМ, 2010. – 124 с.

ОСОБЕННОСТЬ РАЗРАБОТКИ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ПРИ СЕТЕВОМ ОБУЧЕНИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА MOODLE С.Н. Лысых, С.Н. Мальцев, А.А. Толкушев, В.В. Умрихин Курский государственный технический университет Тел./факс: (4712) 50-47-97, 50-48-13, e-mail: [email protected] Учебно-методический комплекс (УМК) дисциплины предназначен для оказания помощи в изучении и систематизации теоретических знаний. УМК должен содержать не только теоретический материал, но и практические задания, тесты, дающие возможность осуществления самоконтроля эффективности изучения дисциплины. На основании Приказа Минобрнауки России 06.05.2005 № 137 при использовании дистанционных образовательных технологий образовательное учреждение обеспечивает доступ обучающихся, педагогических работников и учебно-вспомогательного персонала к учебно-методическому комплексу, включающему в себя следующее: • учебный план образовательного учреждения; • учебный план обучающегося; • программу учебной дисциплины; • методические рекомендации по изучению учебной дисциплины; • методические рекомендации по организации самоконтроля; • методические рекомендации по текущему контролю; • учебник по дисциплине; • практикум или практическое пособие; • тестовые материалы; • учебные пособия и задачники. Для эффективного внедрения сетевого УМК в учебный процесс необходимо комплексно решить ряд задач: • организовать материально-техническое обеспечение (программные среды, компьютеры, каналы); • разработать (приобрести) учебно-методическое обеспечение; • создать в вузе структуру, ответственную за применение сетевых технологий; • подготовить кадры (преподавателей и др.); • подготовить обучающихся; • спланировать и организовать сетевое обучение; • провести адаптацию системы документооборота; • мотивировать коллектив; • заручиться поддержкой руководства. При разработке сетевого УМК необходимо руководствоваться классическими педагогическими принципами обучения: • научности; • доступности; • сознательности и творческой активности; • наглядности; • систематичности и последовательности; • прочности; • связь теории с практикой. Проектирование УМК можно условно разбить на следующие этапы: 47

• Определение целей и отбор содержания обучения. • Формирование творческого коллектива. • Разработка психолого-педагогического сценария. • Программная реализация. • Тестирование и отладка. • Разработка сопроводительной документации. Данные рекомендации могут дополняться и корректироваться с течением времени при появлении новых идей и развитии техники. Учебно-методические комплексы (УМК) по отдельным дисциплинам (курсам) располагаются раздельными блоками. Это позволяет разработчикам в полной мере реализовать свои замыслы, проявить творческую фантазию и индивидуальность в процессе формирования УМК. Возможность использования ресурсов мультимедиа и всемирной сети позволяет внедрять в содержание курса различного вида хрестоматии, видеоматериалы и тем самым повышать эффективность изучения дисциплины. Многообразие форм промежуточного и рубежного контроля знаний даёт возможность наблюдать за процессом изучения дисциплины (курса) и выявлять трудные моменты, на которые стоит акцентировать внимание в процессе сетевого семинара (чата). Как и в классическом варианте обучения становление курса возможно только после нескольких апробаций его на группах обучающихся. Важная роль в этом процессе отводится администратору курса, который совместно с преподавателем должен сформировать статистику изучения курса, выявить трудные моменты для изучения и восприятия обучающимися. Администратор курсов в то же время является связующим звеном между группой обучающихся и преподавателем с одной стороны и деканатом с другой. Именно в его функции, как координатора учебного процесса, входит передача информации о протекании процесса обучения и, в случае необходимости, обращение в деканат за соответствующими корректирующими действиями. Именно поэтому администратор сетевого обучения и является неотъемлемой частью деканата, ведущего учебный процесс с применением сетевых технологий. Отличительной чертой сетевого обучения с использованием среды Moodle является необходимость преподавателя и администратора курса периодически контролировать ход изучения дисциплины (курса), причём периодичность не реже одного раза в сутки, так как возникающие вопросы или проблемы могут приостановить процесс изучения или внести серьёзные сбои в технологию обучения. Если на возникающие вопросы обучающийся не получает от преподавателя ответа в короткие сроки, то нарушается ритм изучения дисциплины, возникает отторжение к самой технологии получения знаний сетевым путём, а возникающие вопросы зачастую бывают связаны не только с содержанием курса, но и с аппаратно-программными проблемами, где необходимо вмешательство администратора. При обучении по классической технологии общение преподавателя с обучающимся происходит только в аудиторное время согласно расписания, а при использовании сетевых технологий общение может быть on-line и off-line. В связи с этим возникает сложность в оценке трудоёмкости работы преподавателя и администратора курсов. Необходимо разработать нормативы соответствия общей нагрузки курса – к трудоёмкости преподавания этого курса с применением сетевых технологий и внести соответствующие изменения в рабочий учебный план специальностей (добавить графу – трудоёмкость дисциплины при изучении с применением сетевых технологий) и установить количество групп/курсов ведомых одним администратором сетевого обучения. Нормы времени дисциплин (курсов) вводимых в сетевое обучение впервые должны быть занижены для возможности полноценного контроля за процессом обучения, отладки электронного УМК и освоением преподавателем процесса сетевого обучения. Для обучающихся необходимо разработать вводную дисциплину «Обучение с применением сетевых технологий», в процессе изучения которой они могли бы получить первоначальные навыки и умения общения в группе, с преподавателем и с администратором для дальнейшего плодотворного изучения дисциплин. Данная дисциплина должна носить ознакомительный характер, причём первая часть её является обычным аудиторным семинаром, а вторая – сетевой апробацией теоретических знаний и в зависимости от качества работы обучающегося во второй части дисциплины происходит оценивание: «зачтено» или «не зачтено». В случае неудовлетворительного изучения обучающийся сам должен выбрать на какую стадию изучения стоит вернуться – изучать дисциплину заново, или достаточно будет больше внимания уделить сетевой части.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ АЛГЕБРЫ MATHEMATICA ПРИ ИЗУЧЕНИИ СИММЕТРИЧЕСКИХ МНОГОЧЛЕНОВ Т.Ю. Войтенко, А.В. Фирер Лесосибирский педагогический институт – филиал Сибирского федерального университета, г. Лесосибирск Тел.: (39145) 6-28-83, e-mail: [email protected], [email protected] Весьма заметным фактором, влияющим на повышение качества обучения математике в высшей и средней школах, является внедрение современных информационно-коммуникационных технологий 48

Труды конференции Телематика’2010

(ИКТ). Последние, на сегодняшний день, включают широкое использование систем компьютерной алгебры, соединяющих в себе численные методы и современную алгебру. Наиболее универсальной среди таких систем можно по праву считать систему Mathematica. Использовать систему Mathematica желательно начинать с первых курсов при изучении общих математических дисциплин, в частности алгебры. Хотя нередко возникают суждения, что вовлечение подобного рода систем в содержание физико-математической подготовки в определенной ситуации создает опасный прецедент падения уровня фундаментализации математического образования, поскольку эти процессы иногда начинают связываться с заманчивой возможностью быстрого получения результата в обход серьезного обоснования способа достижения цели. Однако взвешенный подход к построению содержания и методики обучения с учетом конкретных целей и уровней образования позволяет более глубоко изучать эти математические дисциплины, придавая им исследовательский характер. В то же время, перенос акцента на вычислительный процесс позволяет приземлить абстрактную теорию и придать ей дух конкретности, что особенно важно на младших курсах. Кроме того, если начинать внедрение систем компьютерной алгебры с младших курсов, то студенты быстро оценивают преимущества работы с такими системами и активно используют их в курсовых и выпускных исследованиях. Анализ и конкретизация целей изучения алгебры студентами младших курсов позволяет построить систему занятий с использованием пакета Mathematica так, чтобы результатом усвоения выступали не только предметные знания, умения и навыки, но и специальные знания о современных средствах получения, преобразования и исследования алгебраических объектов. Так, например, при изучении темы «Симметрические многочлены» помимо традиционных способов выражения многочлена через элементарные, можно познакомить студентов с алгоритмом, использующим понятие базиса Грёбнера из активно развивающейся теории в компьютерной алгебре. Напомним, что симметрическими называются многочлены, которые не меняются ни при какой перестановке неизвестных, т.е.

f ( xi ,..., xi ) = f ( x1 ,..., xn ) 1

для любой перестановки

xi ,..., xi 1

n

n

переменных

x1 ,..., xn .

Сумма, разность и произведение двух симметрических многочленов сами будут симметрическими, т.е. симметрические многочлены составляют подкольцо в кольце

P[x1 ,..., xn ] всех многочленов от n

неизвестных над полем P. Следующие n симметрических многочленов от n неизвестных называют элементарными симметрическими многочленами и определяются следующим образом:

σ 1 = x1 + x 2 + ... + x n , ⎫ ⎪ σ 2 = x1 x 2 + x1 x3 + ... + x n −1 x n , ⎪⎪ σ 3 = x1 x 2 x3 + x1 x 2 x 4 + ... + x n − 2 x n −1 x n ,⎬ . . . . . . . . . . . . . .⎪ ⎪ ⎪⎭ σ n = x1 x 2 ... x n .

Основная теорема о симметрических многочленах утверждает, что всякий симметрический многочлен

f( x1 ,..., xn ) от n неизвестных над полем P может быть однозначно представлен в виде

σ 1 ,...,σ n над тем же полем P: f( x1 ,..., xn ) = g( σ 1 ,...,σ n ).

многочлена от основных симметрических многочленов

Доказательство теоремы содержит алгоритм приведения симметрического многочлена к многочлену

от

σ 1 ,...,σ n .

Для однородных симметрических многочленов удобнее применять способ, основанный на следующих утверждениях: • если многочлен

f ( х1 , ..., хn )

однородный, то сумма показателей у всех его членов, а,

следовательно, и у всех вычитаемых из него членов постоянна;

aх1k x2k ...хnk симметрического многочлена образуют невозрастающую последовательность k1 ≥ k 2 ≥ ... ≥ k n ;

• показатели

k1 , k 2 ,..., k n

в старшем члене

1

2

n

(*)

49

u = х1k x2k ...хnk , показатели которого удовлетворяют неравенствам (*), существуют такие целые неотрицательные числа α 1 = k1 − k 2 , α 2 = k 2 − k 3 , ..., α n = k n ,

• для любого одночлена

1

что старший член многочлена

n

2

σ 1α σ 2α 1

2

…

σ nα

f ( х1 , ..., хn ) f ( х1 , .., хn ) .

• старший член вычитаемого из старшего члена у

n

совпадает с u; произведения

σ 1α σ 2α 1

2

…

σ nα

n

«не выше»

В случае неоднородного симметрического многочлена этот способ можно применить к каждой его однородной компоненте и полученные выражения сложить. Указанные выше способы традиционно предлагаются при изучении темы «Симметрические многочлены», но не являются единственными. Оказывается, особый алгоритм для выражения симметрического многочлена через

σ 1 ,...,σ n

не нужен. Можно использовать алгоритм деления

многочленов от нескольких переменных и алгоритм построения базиса Грёбнера, которые реализуются во многих современных системах компьютерной алгебры.

f ∈ P[ x1 ,K, xn ] на многочлены { f1 ,K , f s }∈ P[ x1 ,K , xn ] с остатком, это значит представить f в виде f = a1 f1 + K + a s f s + r , где r – остаток от деления (многочлен, не имеющий членов, делящихся на старшие мономы многочленов { f1 ,K , f s }). Про систему образующих { f1 ,K , f s } идеала I говорят, что она образует базис Грёбнера (стандартный базис) идеала, если старший член любого многочлена из I делится на старший член одного из многочленов { f 1 , K , f s }. Существуют еще несколько эквивалентных определений базиса Разделить многочлен

Грёбнера. Известно, что наибольший общий делитель в случае многочленов от одной переменной можно найти с помощью алгоритма Евклида. Важным свойством алгоритма является то, что остаток от деления определен однозначно. В случае нескольких переменных это свойство выполняется только на множестве «хороших» образующих идеала. Базис Грёбнера и является этим множеством «хороших» образующих. Опишем способ проверки симметричности заданного многочлена и его представления через элементарные симметрические многочлены с применением системы компьютерной алгебры Mathematica.

f ∈ P[ x1 ,K, xn ] . Введем новые переменные y1 ,K, yn и зафиксируем в кольце P[ x1 ,K, xn , y1 ,K, y n ] мономиальное упорядочение такое, что любой моном, содержащий хотя бы один из xi , больше всех мономов из f ∈ P[ y1 ,K, y n ] . Вычислим базис Грёбнера идеала σ 1 − y1 ,K, σ n − yn ⊂ P[ x1 ,K, xn , y1 ,K, yn ] и обозначим через g однозначно определенный остаток от деления f на многочлены из базиса Грёбнера. Пусть

Тогда: •

f

симметричен в том и только в том случае, когда

переменных • если

f

x1 ,K, xn ;

симметричен, то

f = g (σ 1 ,K, σ n )

g ∈ P[ y1 ,K, yn ] , т.е. g

– единственное представление

полинома от элементарных симметрических многочленов

не зависит от

f

в виде

σ 1 ,K, σ n .

Рассмотрим описанный выше способ на примере многочлена

f = ( x12 + x 22 )( x12 + x32 )( x 22 + x32 ) . Выясним, является ли заданный многочлен симметрическим. Если да, то выразим его через элементарные симметрические многочлены

σ 1 ,K, σ n .

Будем использовать функции системы

Mathematica GroebnerBasis [polylist, varlist, options] и PolynomialReduce [f, polylist, varlist, options]. Первая функция вычисляет базис Грёбнера идеала, порожденного многочленами из списка polylist, используя мономиальное упорядочение, заданное списком varlist и опцией MonomialOrder (по умолчанию принимается лексикографическое упорядочение). Вторая функция возвращает список из двух элементов: списка частных и остатка, полученных от деления многочлена 50

f

на многочлены из polylist.

Труды конференции Телематика’2010

Все

вычисления

в

системе

Mathematica

приведены

на

рис. 1.

Видим,

что

остаток

g = y y − 2 y − 2 y y 3 + 4 y1 y 2 y 3 − y не зависит от переменных x1 , x 2 , x3 , f является симметрическим и выражается через элементарные следовательно, многочлен 2 1

2 2

3 2

3 1

2 3

симметрические многочлены следующим образом

f = σ 12σ 22 − 2σ 23 − 2σ 13σ 3 + 4σ 1σ 2σ 3 − σ 32 .

Рис. 1. Вычисления в системе Mathematica Литература 1. 2. 3. 4.

Винберг Э.Б. Курс алгебры. – М.: Факториал Пресс, 2002. – 544 с. Кокс Д., Литтл Дж., О’Ши Д. Идеалы, многообразия и алгоритмы. – М.: Мир, 2000. – 687 с. Прасолов В.В. Многочлены. – М.: МЦНМО, 2003. – 336 с. Рагулина М.И. Компьютерные технологии в математической деятельности педагога физикоматематического направления: монография. – Омск: Изд-во ОмГПУ, 2007. – 118 с.

РАЗВИТИЕ ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ КАК НЕОТЪЕМЛЕМОЕ ТРЕБОВАНИЕ К УСЛОВИЯМ РЕАЛИЗАЦИИ ФГОС ВПО Е.Н. Веденяпин, М.В. Рыльская «МАТИ» – Российский государственный технологический университет имени К.Э. Циолковского, г. Москва Тел.: (499) 141-94-09, e-mail: [email protected], [email protected] В настоящее время информация является таким же стратегическим ресурсом, как и традиционные – энергетические и материальные. Лидирующие позиции любой организации определяются во многом её возможностями квалифицировано использовать передовые достижения в области ИТ. Особую роль при этом играет сфера высшего образования, где формируется интеллектуальный потенциал страны. Широкое внедрение электронного обучения в российскую систему образования в полной мере актуально, особенно с учетом требований образовательных стандартов третьего поколения. Широкое 51

внедрение в образовательный процесс вычислительной техники, ориентация на дистанционные технологии обучения требует разработки специальных компьютерных обучающих средств с использованием локальных и сетевых телекоммуникационных технологий. Электронные учебники, виртуальные лабораторные практикумы и электронные задачники становятся неотъемлемыми спутниками различных форм обучения. С точки зрения преподавателя электронные технологии не только снимают рутинные проблемы, но позволяют перейти от лекторского монолога к творческой дискуссии со студентами, новым формам обучения. С точки зрения обучаемого электронный технологии дают возможность реализовать индивидуальную траекторию обучения, студент может легко вернуться к предыдущему компоненту на любом этапе, выходить на различные уровни изучения, позволяет наиболее эффективно усваивать учебный материал с той скоростью и в той последовательности, которая в наилучшей степени соответствует индивидуальным особенностям восприятия обучающегося, что усиливает практическую ценность, в целом – повышают качество образования. Электронный учебно-методический комплекс призван в полной мере использовать современные информационные технологии, мультимедийные возможности, предоставляемые ИТ. Важной особенностью является то, что современное ПО позволяют организовать самоаттестацию, которая может быть подключена на любом этапе обучения, для оценки любой новой порции знаний. Компьютерные технологии позволяют проводить аттестацию, визуализируя реальные объекты и процессы, контролировать не только теоретические знания, но и практические навыки и умения, в том числе – междисциплинарные. Компьютер способен объединить на одном носителе учебно-методическую поддержку всех компонентов образовательного процесса. Электронный учебно-методический комплекс состоит из нескольких блоков: • Теоретический блок, основой которого является гипертекст с внедренными в него рисунками, таблицами, аудио- и видеосюжетами и т.п. Дополнением являются наглядные компьютерные модели, иллюстрирующие в динамике изучаемые объекты или процессы, с возможностью варьирования тех или иных параметров с целью изучения их влияния на объект или процесс. • Практический блок содержит систему заданий для выработки навыка практического применения теоретических знаний. Эта система имеет иерархическую структуру, представляет собой пошаговые решения типичных задач и упражнений по данному учебному курсу со встроенной возможностью системы необходимых подсказок, пояснений и ссылок на соответствующие разделы теоретического курса. К практическому блоку так же относится виртуальный лабораторный практикум на основе наглядных компьютерных моделей в современных средах. • Контролирующий блок – база как тестовых, так и индивидуальных заданий. Тестовые задания включают, как вопросы по теоретической части для проверки базовых знаний, так и задачи и упражнения для проверки умений. Отдельно разработана система тестирования для самопроверки. • Методический блок содержит описание правил работы с ЭУМК, программу курса, выписки из нормативных документов, методические рекомендации, требования к оформлению индивидуальных заданий и материалы для чтения интерактивных лекций. • Справочный блок включает в себя: глоссарий; список сокращений; таблицы основных констант, размерностей, физико-химических свойств и другую необходимую для освоения курса информацию. Мониторинг является одним из важнейших этапов учебного процесса. По его результатам можно судить об эффективности учебного процесса. Результаты аттестации помогают студентам лучше понять свой уровень подготовки по данной дисциплине, а для преподавателя дают возможность узнать, какой учебный материал усвоен студентами плохо, какие типовые ошибки они совершают. Анализ типовых ошибок позволяет наметить пути совершенствования подачи учебного материала. Основными целями автоматизированного мониторинга знаний являются следующие: • заставлять студентов учится ритмично; • помочь ему выявить пробелы в знаниях; • определить уровень соответствия целевой модели формирования специалиста. Одним из достоинств ЭУМК является возможность автоматического мониторинга процесса изучения курсов и качества освоения материала. Для контроля процесса изучения учебного материала с целью повышения мотивации учащегося предусмотрена возможность периодического анализа собранной при работе с электронным учебно-методическим комплексом статистики. На основе собранных данных делается вывод о деятельности студента во время обучения, что позволяет преподавателю оказывать консультационно-направляющую поддержку студентам. С целью мониторинга качества освоения учебного материала периодически проводится рубежный контроль в форме тестирования. Все возможные вопросы хранятся в каталогизированном виде в едином банке тестовых вопросов и заданий. Для формирования индивидуального варианта тестирования разрабатывается шаблон, позволяющий задавать тематический состав теста. На основании данного шаблона автоматически случайным образом формируется выборка из единой базы тестов. Варианты ответов в вопросе перемешиваются при каждом новом извлечении вопроса из базы. Автоматический контроль знаний позволяет поднять на более высокий уровень процессы, связанные с оценкой знаний тестируемых, сводит к минимуму количество случайных оценок и влияние субъективных факторов, положительно влияет на мотивацию обучаемых. 52

Труды конференции Телематика’2010

К основных достоинствам автоматизированного контроля знаний следует отнести оперативность подведения итогов большой группы студентов с применением статистических методов обработки результатов испытаний, беспристрастность оценок, возможность осуществления самоконтроля. Одной из важных задач разработчиков ЭУМК является максимальная эффективность продукта. Применение интерактивных и мультимедийных возможностей значительно обогащает ЭУМК, а процесс обучения делает более насыщенным и интересным. Опыт разработки и внедрения ЭУМК в учебный процесс в «МАТИ» – РГТУ имени К.Э. Циолковского показал их высокую эффективность, поскольку электронные технологии позволяют использовать новые педагогические инструменты, поэтому обязательным условием их эффективного использования является повышения квалификации профессорско-преподавательского состава.

ЕДИНАЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ПОДГОТОВКИ КАДРОВ ДЛЯ АВИАСТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ Е.Г. Гридина, М.А. Агейкин, Г.А. Ежов Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций, г. Москва Тел.: (495) 955-0815, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] Единая информационно-аналитическая система подготовки кадров для авиастроительной отрасли позволяет описывать, стандартизовать и использовать в образовательном процессе учебные и учебнометодические материалы различных образовательных учреждений и органов управления образованием, направленные на профессиональную специализацию обучающихся, в том числе выпускников учебных заведений и специалистов авиастроительной отрасли. В мире существует ряд продуктов со схожей функциональностью, в качестве аналога можно представить динамическую сборку учебного контента в систему управления обучением IBM Lotus Workplace Collaborative Learning. Однако, все подобные разработки способны работать только на хорошо технически подготовленном учебном контенте. В предлагаемом варианте проекта детализация профессиональных компетенций рассматривается на уровне дидактических единиц, то есть базовых элементов ЗУН (знания, умения, навыки), которые должны быть обнаружены, извлечены и подготовлены для интеграции, а не на уровне существующих, хорошо проработанных и стандартизованных электронных учебных курсов. Помимо этого существующие зарубежные аналоги не удовлетворяют принципу распределённости, в разработанной системе публикация учебного материала любым из участников проекта сразу делает доступным его применение в образовательных программах для любого из пользователей системы. Распределённость информационной системы обеспечивается возможностью участия в проекте всех предприятий и организаций авиастроительной отрасли, любых образовательных учреждений, а также организаций управления образованием, расположенных на всей территории Российской Федерации и выполняющих единые правила представления и использования учебных материалов в составе предлагаемой единой информационной системы. Публикация учебного материала любым из участников проекта сразу делает доступным его применение в образовательных программах для любого из пользователей системы. Использование учебного материала, соотнесенного с потребностями предприятий и организаций отрасли в специалистах, обладающих требуемыми компетенциями, позволит гибко формировать индивидуальные учебные программы, опирающиеся на профессиональную компетентностную оценку кадрового состава. Главенствующая роль компетенций в тесной интеграции с включенными в них дидактическими единицами, представляющими знания, умения, навыки, а также способности их применять в трудовой деятельности, является основным инструментом, целью и прогнозируемым результатом внедрения единой информационной системы. При этом ориентация на компетентностный подход позволит удовлетворить потребность рынка труда в специалистах определенного качества, как это прописано в профессиональных стандартах. Единая информационно-аналитическая система подготовки кадров для авиастроительной отрасли состоит из компонентов, что позволяет классифицировать все используемые структурные элементы в соответствии с их назначением и способом применения. Информационная модель системы позволяет удовлетворить множество запросов различного уровня. Вторая важная часть представляемой разработки – это, безусловно, вопрос индивидуальноориентированной методики системного обучения специалистов авиастроительного профиля, направленный на повышение их качества подготовки на базе компетентностного подхода. Данный вопрос имеет приоритетное значение в условиях личностно-ориентированной системы обучения, перспективной для подготовки высококвалифицированных кадров, в том числе, в перспективе, для кадров высшей научной квалификации. Унификацией и стандартизация применяемых методов и средств личностно-ориентированного представления учебного материала в информационной системе. С одной стороны, это относится к технической стороне дела, позволяя интегрировать разнородные информационные ресурсы на базе применяемых международных и российских стандартов представления учебного контента и систем управления учебным процессом. Включение учебных материалов в состав информационной среды обучения происходит по форматам, установленным в 53

соответствии с системной реализацией информационной среды. С другой стороны формирование учебного материала основывается на применении государственных образовательных стандартов, образовательных программ, профессиональных стандартов и моделей специалистов (профессий), востребованных в авиастроительной отрасли. В результате создана единая информационная система, которая способна: • Содействовать в объективной оценке уровня компетентности персонала предприятий и организаций авиастроительной отрасли и предлагать программы его повышения. • Формировать востребованные компетентностные учебные материалы на базе интеграции существующих стандартизованных учебных ресурсов. • Реализовывать доступные типовые и индивидуальные учебные программы для достижения требуемого уровня квалификации персонала. • Представлять специалистам отрасли многофункционального, открытого, гибко настраиваемого и масштабируемого инструментального средства организации многоступенчатого процесса подготовки и переподготовки специалистов для авиастроительной отрасли. Современная наука, техника, технология и машиностроительное производство существуют в жесткой конкурентной среде как внутри страны, так и за ее пределами. В таких условиях их развитие и поддержание на достаточно высоком конкурентном уровне должны базироваться на применении и реализации нововведений и инноваций. Для реализации таких нововведений, несомненно, потребуется консолидация усилий большого количества заинтересованных участников, имеющих отношение к подготовке и переподготовке персонала для предприятий и организаций авиастроительной отрасли.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И СЕРТИФИКАЦИИ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАМОТНОСТИ И ИКТ-КОМПЕТЕНТНОСТИ А.К. Скуратов, Н.А. Пашовкина, И.В. Ретинская, С.В. Свечников Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций, г. Москва Тел.: (495) 612-39-43, e-mail: [email protected] Система мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности нацелена на повышение качества образования на всех уровнях образовательной системы. Система состоит из следующих компонентов: • Система мониторинга и сертификации компьютерной грамотности в системе образования Российской Федерации на основе кодификатора, который подготовлен в строгом соответствии с государственными образовательными стандартами. В рамках этого уровня организуются процедуры мониторинга и сертификации по компьютерной грамотности в системе образования. • Система оценки необходимых квалификационных характеристик в области ИКТ работников системы общего (среднего), а также начального и среднего профессионального образования. В рамках этого уровня организуются процедуры мониторинга и сертификации по трем профилям: гуманитарному профилю, естественнонаучному и математическому профилю, по профилю администрирования образовательных учреждений. • Система мониторинга и сертификации ИКТ-компетентности в системе образования Российской Федерации на основе кодификатора, который подготовлен в строгом соответствии с государственными образовательными стандартами, а также с учетом инновационных методик оценки личностно-ориентированных качеств в области ИКТ. В рамках этого уровня организуются процедуры мониторинга и сертификации по направлению ИКТ-компетентности в системе образования. Использование системы мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТкомпетентности необходимо в первую очередь для образовательных учреждений, что позволит: • реально оценить качество использования ИКТ в преподавании различных дисциплин; • скорректировать программы повышения квалификации; • подтвердить квалификацию в области ИКТ. Для учащихся система мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТкомпетентности позволит гармонично переходить от одного уровня обучения к другому. Для выпускников сертификация позволит подтвердить качество своего образования, проверить свои знания с помощью тестирования, получить конкурентное преимущество при приеме на работу. По итогам сертификации при положительном результате каждый испытуемый получает сертификат. Система мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности признается в качестве добровольной сертификации персонала в области качества № РОСС RU.Ж174.04ПЖ00, а также имеет признание Европейского центра по качеству. Кроме того, система поддержана Департаментом государственной политики в образовании Минобрнауки России. Письмо №03-514 от 23 марта 2009 г., подписанное директором Департамента было 54

Труды конференции Телематика’2010

разослано в органы исполнительной власти субъектов Российской Федерации, осуществляющих управление в области образования. На 11-м Всероссийском форуме «Образовательная среда-2009», проходившем с 29 сентября по 2 октября 2009 г. во Всероссийском выставочном центре в Москве и организованным Министерством образования и науки Российской Федерации и Федеральным агентством по образованию, система мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности была признана лучшей разработкой и удостоена диплома как победитель в номинации «Подготовка преподавателей в области использования ИКТ в учебном процессе». Заинтересованность в использовании системы выразили более 40 регионов Российской Федерации, в некоторых из них уже действуют региональные центры по сертификации. Система состоит из двух компонент: сервера тестирования и клиента тестирования. Перед началом тестирования с каждого испытуемого собираются анкетные данные, которые используются для анализа результатов тестирования и при выдаче сертификатов. Длительность тестирования занимает от 60 до 90 минут, для каждого испытуемого формируется оригинальный набор тестовых заданий, который не повторяется для других. Каждый тест содержит задания следующих классических типов: закрытая форма (с единственным выбором ответа, множественным выбором ответа), открытая форма, установление соответствия, установление правильной последовательности. После прохождения тестирования испытуемому выводится его результат в процентном отношении. Кроме того, каждый испытуемый может посмотреть подробную статистику по темам, которые охватывало тестирование. Процедура оценивания полностью автоматизирована и не требует специальных знаний и умений, как для обслуживающего персонала, так и для испытуемых. Все результаты тестирования сохраняются в зашифрованный протокол на сервере, без возможности внесения в него изменений администратором. В одном протоколе могут содержаться результаты более чем 500 тысяч тестирований. После окончания тестирования протокол отправляется в головной центр для анализа, где он проходит тщательную обработку, которая позволяет проверить результаты испытуемых и выявить некачественные задания. Испытуемым, положительно прошедшим процедуру сертификации, выдаются сертификаты. Сертификаты выдаются по 5 направлениям: • Соответствие требованиям к компьютерной грамотности в системе образования. • Соответствие квалификационным требованиям в области ИКТ учителя естественнонаучного и математического профиля. • Соответствие квалификационным требованиям в области ИКТ учителя гуманитарного профиля. • Соответствие квалификационным требованиям в области ИКТ сотрудника административноуправленческого персонала общеобразовательного учреждения. • Соответствие требованиям к ИКТ-компетентности учителя. ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» развивает сеть региональных центров по сертификации. Все учреждения, заключающие договор на оказание услуг по сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности, получают свидетельство о присвоении статуса Регионального центра по сертификации в своем регионе и могут проводить сертификацию. Сейчас региональные центры по сертификации действуют в 9 регионах Российской Федерации, открытые в 2009 г. в Иркутской области, Тверской области, Кемеровской области, Саратовской области, Тамбовской области, Хабаровском крае и в 2010 г. в Новгородской области, Новосибирской области и Республике Бурятия. Готовятся к открытию региональные центры по сертификации и в других регионах. В конце 2009 г. стартовал следующий этап проекта по сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности с выдачей сертификатов по результатам тестирования. На данный момент в сертификации приняло участие 787 человек, из них 554 получили сертификат. Количество участвующих в сертификации постоянно увеличивается. Актуальную информацию о системе можно посмотреть на сайте http://www.icttest.edu.ru. На нем также работает сервис по проверке выдаваемых сертификатов, с помощью которого можно легко проверить подлинность полученного сертификата.

ПОДСИСТЕМА ОН-ЛАЙН ТЕСТИРОВАНИЯ ПО ПРЕДМЕТАМ ЕГЭ НА ФЕДЕРАЛЬНОМ ПОРТАЛЕ «РОССИЙСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ» М.Б. Булакина, А.О. Кривошеев, С.С. Фомин Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 629-4534, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] С 2009 года Единый государственный экзамен (далее – ЕГЭ) является основной формой итоговой государственной аттестации в школе для всех выпускников школ Российской Федерации. В связи с этим 55

возрос интерес посетителей Федерального портала «Российское образование» http://www.edu.ru (далее – портал РО) и информационной системы «Единое окно доступа к образовательным ресурсам» http://window.edu.ru (далее – Единое окно) к справочным, учебным и учебно-методическим материалам, предназначенным для подготовки к ЕГЭ. Так, например, в библиотеке Единого окна в рейтинге самых популярных ресурсов в TOP25 на верхних строчках находятся pdf-файлы демонстрационных вариантов Единого государственного экзамена и Государственной итоговой аттестации (для учащихся IX классов) (далее – ГИА) (рис. 1).

Рис. 1. Рейтинг популярных ресурсов в библиотеке «Единого окна» в период 01.04.2010 г. – 07.05.2010 г.

Рис. 2. Вид главной страницы подсистемы он-лайн тестирования по демонстрационным вариантам ЕГЭ и ГИА

56

Труды конференции Телематика’2010

Помимо анализа востребованности ресурсов, обратная связь с посетителями портала РО и Единого окна выявила потребность в тренировочных интерактивных тестах для подготовки к итоговой аттестации. В связи с чем, было принято решение разработать подсистему интерактивного тестирования по предметам общего образования на основе официальных демонстрационных вариантов ЕГЭ и ГИА http://www.edu.ru/moodle (рис. 2). Запуск подсистемы состоялся в апреле 2009 г. на Федеральном портале «Российское образование». Статистика посещаемости подсистемы он-лайн тестирования Раздел является одним из самых посещаемых на портале. За всё время функционирования (12 месяцев) к нему было сделано более 7 500 000 обращений. На рис. 3 показана динамика посещаемости подсистемы он-лайн тестирования по данным LiveInternet в период июль 2009 г. – апрель 2010 г. Количество зарегистрированных пользователей за весь период превысило 80 000. Посещаемость этого раздела в апреле-мае 2010 года составляет более 250 тысяч обращений в неделю по данным, приведенным на странице статистики посещений разделов портала «Российское образование» http://www.edu.ru/index.php?page_id=161.

Рис. 3. Динамика посещаемости подсистемы он-лайн тестирования на Федеральном портале «Российское образование» www.edu.ru/moodle Источник: LI http://www.liveinternet.ru/stat/edu.ru/index.html?period=month&slice=moodle&id=0&id=7&show=%D0%BF%D0 %B5%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B8%D1%82%D1%8C+%D0%B3%D1%80 %D0%B0%D1%84%D0%B8%D0%BA&report=index.html%3Fslice%3Dmoodle%3Bperiod%3Dmonth Состав аудитории Редакция портала РО проводит опрос с целью выявления состава аудитории. Выявлено следующее распределение: • учащийся 11 классов – 51,43% • учащийся 9 классов – 24,44% • преподаватель – 6,87% • учащийся 10 классов – 5,72% • студент – 4,42% • репетитор – 1,28% • другое – 5,84% Источник: данные собственного опроса (количество участников опроса – более 11 000).

57

География посетителей

Источник: LI http://www.liveinternet.ru/stat/edu.ru/regions.html?slice=moodle;id=1;id=2;id=10;id=9;id=3;id=6;id=8;id=4;id=15;i d=16;id=14;id=18;id=30;id=17;id=5;id=19;id=41;id=11;id=27;id=total;period=month;nograph=no По состоянию на май 2010 года в подсистеме представлено 78 вариантов он-лайн тестов по дисциплинам общего образования для тренировки прохождения ЕГЭ (11 класс) и 32 варианта ГИА для 9 класса.

ОСОБЕННОСТИ ПРОГРАММНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ПОДСИСТЕМЫ ИНТЕРАКТИВНОГО ОН-ЛАЙН ТЕСТИРОВАНИЯ ПО ЕГЭ С.С. Внотченко, A.E. Лифанов, Г.Ю. Сечкина Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 629-4534, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] На Федеральном портале «Российское образование» (РО) реализована подсистема интерактивного тестирования по предметам общего образования на основе официальных демонстрационных вариантов ЕГЭ и ГИА (ссылка «Демонстрационные варианты тестов ЕГЭ on-line» с первой страницы портала РО или по адресу http://www.edu.ru/moodle). В качестве технологической основы для организации подсистемы тестирования была выбрана система управления обучением Moodle 1.9.7 из соображений наличия необходимой функциональности, открытых исходных кодов и свободного распространения данной системы. Доступность исходного кода Moodle (лицензия GNU GPL) позволила интегрировать подсистему тестирования в программную среду портала РО, а также внести необходимые изменения и дополнения в пользовательский интерфейс и функциональность Moodle. При нажатии на ссылку с названием любого демонстрационного варианта происходит переход на страницу входа в систему или регистрации новых пользователей. Дополнительно организован вход в систему в качестве гостя – для этого необходимо нажать на кнопку «Гость». Таким образом, для пользователей предусмотрено два режима прохождения тестов – без регистрации и с регистрацией. Последний дает расширенный набор возможностей при прохождении тестирования. Для перехода к процессу тестирования зарегистрированному пользователю или гостю необходимо нажать на ссылку с названием теста. Для тестов ЕГЭ и ГИА используются следующие типы вопросов: • один правильный вариант из многих; 58

Труды конференции Телематика’2010

• короткий ответ; • развёрнутый ответ; • эссе; • вложенные ответы. При прохождении теста осуществляется контроль времени прохождения согласно нормативам, указанным в контрольно-измерительных материалах по каждому предмету. После ответа на все вопросы теста пользователю необходимо нажать на кнопку «Отправить все и завершить тест», после чего система автоматически оценит попытку и выведет общий результат, а также комментарий и балл к каждому из ответов теста. Для зарегистрированного пользователя доступны элементы «Журнала регистрации пользователей» – разделы «Оценки» и «О пользователе» (блок «Управление»). Доступ к журналу имеют только зарегистрированные посетители и администратор. Для незарегистрированных отображается только блок с рейтингом пользователей (десять пользователей, имеющих самую высокую оценку). Раздел «Оценки» содержит текущие результаты тестирования по данному тесту с возможностью перейти к подробной истории всех попыток прохождения теста, а также обзорный отчет, показывающий результаты по всем тестам, на которые записан пользователь. Раздел «О пользователе» предназначен для редактирования личной регистрационной информации, просмотра сообщений, отчетов о деятельности, а также для обмена сообщениями с другими пользователями системы.

Рис. 1. Аудиопроигрыватель, интегрированный в Moodle

Рис. 2. Виртуальная клавиатура, интегрированная в Moodle Для администратора системы в журнале доступен полный отчет о деятельности (логи) всех пользователей курса. При разработке подсистемы тестирования был проведён ряд работ по расширению функциональности Moodle. По договорённости с Федеральным институтом педагогических измерений, редакцией портала были получены аудиозаписи текстов для прохождения части А (аудирование) по иностранным языкам. Для удобства работы с аудиофайлами потребовалась установка плеера на страницах тестов. Для этого был модернизирован соответствующий программный код Moodle. Для пользователей появилась возможность прослушать текст для аудирования, непосредственно запустив аудиопроигрыватель в режиме прохождения попытки (рис. 1). 59

Работа с тестами по иностранным языкам потребовала наличия виртуальных клавиатур по немецкому, французскому и испанскому языкам для того, чтобы обучаемые имели возможность вводить в ответах корректные символы других алфавитов. Соответствующий скрипт был интегрирован в Moodle и вызывается автоматически для полей ввода (рис. 2). Для реализации ответов в виде формул, в систему интегрирован редактор формул DragMath, позволяющий удобно вводить формулу в режиме визуального редактора (рис. 3). При вставке введенной формулы в поле ответа, она автоматически преобразуется в формат LaTex, что позволяет проверить и оценить ответы в виде формул автоматически.

Рис. 3. Редактор формул DragMath, интегрированный в Moodle Для выпускников, являющихся основной аудиторией подсистемы он-лайн тестирования, был организован вывод дополнительной потенциально интересной информации: • объявления о предстоящих днях открытых дверей (информация берётся из раздела «Абитуриент» портала РО); • новости по теме ЕГЭ (RSS-лента портала РО); Таким образом, по портале РО на базе системы управления обучением Moodle, посредством модификации и дополнения программного кода системы и интеграции в нее необходимых компонентов, была реализована подсистема интерактивного тестирования по ЕГЭ и ГИА.

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ СЕРВИСОВ ФЕДЕРАЛЬНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПОРТАЛА «РОССИЙСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ» А.А. Рогачев Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика» Тел.: (495) 237-57-52, e-mail: [email protected] Федеральный образовательный портал «Российское Образование» http://www.edu.ru на сегодняшний день содержит самое большое хранилище нормативной, новостной, обучающей, словарной и справочной информации об образовании в России. Основными по посещаемости разделами являются: • Демонстрационные варианты тестов ЕГЭ on-line • Вузы • Каталог • Абитуриент • Документы • Техникумы • Федеральные государственные стандарты ВПО • Главная страница • Новости • Стандарты СПО • Школы, гимназии, колледжи, лицеи • Поиск Google • Государственные образовательные стандарты 60

Труды конференции Телематика’2010

• Стандарты НПО. Основной частью содержания портала «Российское образование» являются горизонтальные сервисы. Единственный информационные ресурс, являющийся вертикальным разделом – это «Абитуриент». При этом его посещаемость достаточно высока и сопоставима с Каталогом образовательных ресурсов. Основными задачами развития Федерального образовательного портала являются: Повышение количества информации на портале Недавно разработан ресурс по тестированию «Демонстрационные тесты ЕГЭ-online». Данный ресурс дал значительный прирост посещаемости на сайт. Раздел «Абитуриент» так же показывает хорошую динамику. На данный момент идет разработка двух разделов портала – «Бизнес образование в России» и «Каталог школ России». Постоянно повышается количество образовательных ресурсов в Каталоге, актуализируются нормативные документы и стандарты, регулярно публикуются образовательные новости. Повышение качества информации на портале Для повышения качества материалов на портале планируется внедрять административный интерфейс для представителей вузов и школ, который позволит им публиковать актуальную информацию об учебном заведении – новости учебного заведения, дни открытых дверей, известные выпускники, данные о руководстве учебного заведения. Так же администраторам учебного заведения будет предоставлена возможность получать вопросы от пользователей, участвовать в обсуждении материалов учебного заведения, получать статистику о посещении и эффективности страницы на портале. Так же будут расширены сервисы для пользователей. Появятся следующие возможности: задать вопрос представителю учебного заведения, написать отзыв об учебном заведении. В дальнейшей перспективе планируется разработка подсистемы опросов, которая позволит более детально понимать пользователей портала и предоставлять им востребованную информацию. Повышение посещаемости портала пользователями Для повышения посещаемости портала постоянно ведется работа по оптимизации под поисковые машины, а также партнерские соглашения с другими информационными ресурсами. Удержание пользователей на портале Данная задача является перспективной, так как люди обучаются всё время, но всё время разному на разных этапах жизни. То есть на тесты по ЕГЭ каждый год приходят разные люди и информацию о вузах тоже смотрят один раз. Таким образом заставить пользователя зарегистрироваться практически невозможно, а если и возможно, то это будет разовая регистрация, то это никакой пользы не даст. Решением этой задачи может стать единое настраиваемое рабочее место, позволяющее пользователю держать информацию о себе на портале и получать ощутимую пользу от нее.

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА «КОНКУРСЫ МИНОБРНАУКИ РОССИИ» А.Н. Таран, М.С. Ковальский Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 237-57-52, e-mail: [email protected], [email protected] По заданию Минобрнауки России в ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» разработана и внедрена в эксплуатацию информационная система (ИС) «Конкурсы Минобрнауки России». Она представляет собой специализированный сайт (http://contest2.informika.ru), обеспечивающий веб-доступ к базе данных, содержащей разнообразную полезную информацию (информационно-справочные и статистические сведения) об открытых конкурсах на право заключения государственных контрактов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг для государственных нужд, которые проводит группа взаимосвязанных государственных заказчиков: • Министерство образования и науки Российской Федерации (Минобрнауки России, http://mon.gov.ru/). • Федеральное агентство по науке и инновациям (Роснаука, http://www.fasi.gov.ru/). • Федеральное агентство по образованию (Рособразование, http://www.ed.gov.ru/). в рамках различных федеральных целевых программ (ФЦП), приоритетного национального проекта «Образование» и иных научно-технических программ в области научной, инновационной и образовательной деятельности начиная с 01.01.2005 г. по настоящее время. ИС «Конкурсы Минобрнауки России» разработана на основе положений и терминологии Федерального закона № 94-ФЗ от 21 июля 2005 г. «О размещении заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг для государственных и муниципальных нужд». 61

Основным источником данных для информационного наполнения базы данных (БД) ИС «Конкурсы Минобрнауки России» является Официальный сайт РФ для размещения информации о размещении заказов (http://www.zakupki.gov.ru), на котором представлены все официальные документы, относящиеся к проведению открытых конкурсов: извещения, конкурсная документация, протоколы и т.д. Вспомогательными источниками данных также служат специализированные сайты различных ФЦП и разделы официальных сайтов государственных заказчиков (госзаказчиков), относящиеся к проведению конкурсов. Следует заметить, что поскольку сайт ИС не относится к числу официальных сайтов госзаказчиков, то в этой ИС принципиально не размещаются файлы с электронными копиями всех официальных документов, относящихся к проведению открытых конкурсов (извещения, конкурсная документация, протоколы и т.д.), а лишь приводятся гиперссылки на расположение этих документов на Официальном сайте РФ, специализированных сайтах ФЦП и официальных сайтах госзаказчиков. Этот подход позволяет избежать ненужного дублирования информации. В линейке интернет-сайтов по поддержке проведения открытых конкурсов Минобрнауки России и подведомственных федеральных агентств ИС «Конкурсы Минобрнауки России» занимает промежуточную позицию между Официальным сайтом РФ, с одной стороны, и специализированными сайтами ФЦП и разделами официальных сайтов госзаказчиков, с другой стороны. ИС «Конкурсы Минобрнауки России» ориентирована на две большие группы пользователей: • сотрудники Минобрнауки России, федеральных агентств, специализированных организаций, область деятельности которых связана с организацией, проведением и сопровождением открытых конкурсов в рамках различных ФЦП, и которых интересуют не конкретные отдельные конкурсы, а некая группа конкурсов и различные суммарные статистические сведения в рамках той или иной ФЦП; • участники конкурсов, которых, как правило, интересует информация только о конкретном конкурсе, в котором они принимают участие. Основным назначением этой системы является достижение следующих целей: • обеспечение быстрого, эффективного и удобного поиска и предоставление пользователям актуальной, достоверной и сгруппированной по разным выбираемым признакам информации о различных открытых конкурсах и входящих в них лотах, участниках и победителях этих конкурсов; • предоставление сведений о государственных заказчиках, ФЦП и иных программах, по которым проводятся открытые конкурсы; • предоставление гиперссылок на соответствующие страницы Официального сайта РФ, специализированных сайтов ФЦП и официальных сайтов госзаказчиков, где представлены файлы с электронными копиями всех официальных документов, относящихся к проведению открытых конкурсов (извещения, конкурсная документация, протоколы и т.д.). Например, любой пользователь или участник конкурса может с использованием расширенных поисковых форм сайта ИС быстро и удобно попасть на страницу сайта ИС, содержащую информационную карточку со сведениями об интересующем его конкурсе и относящихся к нему лотах, а с неё по гиперссылке перейти на нужную страницу Официального сайта РФ, где представлены файлы с электронными копиями всех официальных документов, относящихся к проведению этого открытого конкурса (извещения, конкурсная документация, протоколы и т.д.). На практике проверено, что во многих случаях такой поиск конкретного конкурса в ИС с последующим переходом по ссылке на страницу Официального сайта РФ с официальными документами по этому конкурсу осуществляется намного проще и быстрее, чем если бы пользователь осуществлял поиск этой страницы с документами конкурса непосредственно на Официальном сайте РФ. Основными достоинствами ИС являются её универсальность (любые госзаказчики и набор любых ФЦП) и структурированность. Каждому разделу системы соответствует определённый тип цели поиска: организации, проводящие конкурс; программы; конкурсы; лоты; участники и победители конкурсов. Работа пользователя в ИС связана с формированием нужного запроса к БД ИС с использованием различных поисковых форм, каждая из которых соответствует определённой цели поискового запроса. В ИС применяются страницы двух типов: «Поиск объекта» и «Информация об объекте» (здесь под объектом понимается тип цели поиска). Между «информационными» страницами с информацией об объектах различных типов организована гибкая система взаимосвязанных перекрёстных ссылок, которая позволяет пользователю быстро и удобно переходить от одной «информационной» страницы к другой, не используя для этого поисковую форму. На протяжении всего периода эксплуатации (2007–2009 гг.) ИС «Конкурсы Минобрнауки России» осуществляется регулярное информационное наполнение БД этой ИС различными сведениями об открытых конкурсах. В настоящее время продолжается наполнение БД ИС актуальной информацией об открытых конкурсах, проводимых в 2010 году. По состоянию на 1 мая 2010 г. в БД ИС представлены данные, носящие информационно-справочный и статистический характер, о 2829 открытых конкурсах (5891 лоте), проведённых в рамках 23 ФЦП, приоритетного национального проекта «Образование» и иных программ, в которых приняли участие более 2690 участников конкурсов. Направления дальнейших работ по развитию ИС «Конкурсы Минобрнауки России» связаны с совершенствованием её функциональных возможностей, обеспечением информационного наполнения БД ИС актуальными данными об открытых конкурсах и повышением эффективности и удобства работы различных категорий пользователей ИС с пользовательским и административным интерфейсами сайта ИС.

62

Труды конференции Телематика’2010

ОБЗОР МЕТОДОВ И ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ И ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ НАУЧНО-ИННОВАЦИОННОЙ СФЕРЫ С.В. Ефремов, М.С. Ковальский, Л.Ф. Рязанцева, И.И. Медяева Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 237-57-52, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected], [email protected] Целью обзора является определение основных методов и принципов, используемых при создании и сопровождении интернет-ресурсов, освещающих деятельность в области науки и инноваций. Основными характеристиками, по которым проводился анализ отобранных информационных интернет-ресурсов, являлись следующие: • модульность информационных ресурсов (т.е. какие основные составляющие модули используются интернет-ресурсами для рубрикации информационных материалов); • визуальное представление информационных ресурсов (т.е. вид представления информации); • формирование основ системы навигации; • принципы мониторинга посещаемости и анализа статистики. Рассмотрение и анализ существующих информационных интернет-ресурсов научно-инновационной сферы позволяет выделить ряд общих принципов, используемых при их создании и развитии. Чтобы предоставить гражданам и организациям максимально простой дистанционный доступ к информационным ресурсам и преобразовать услуги государства в формат цифровых сервисов, развитие интернет-ресурсов должно идти по пути интегрирования с бизнес-процессами организации. Такой интернет-ресурс консолидирует информацию из множества источников (среди которых немало унаследованных систем), формирует её представление для различных категорий пользователей, обеспечивает гарантированный доступ к информации, создаёт единую инфраструктуру для защищённого документооборота, в котором участвуют и посетители сайта, и сотрудники организаций. При этом интернет-ресурсы должны гарантировать целостность и подлинность информации, а также соблюдение требований информационной безопасности. Необходимо также учитывать неоднородность информационных ресурсов, созданных и поддерживаемых на всевозможных вычислительных платформах с использованием различного системного и прикладного программного обеспечения, а также систем защиты. В основе создания подобных информационных интернет-ресурсов лежат следующие принципы: • гибкость внутренней структуры; • возможность быстрого обновления материалов; • продуманность системы навигации. На большинстве интернет-ресурсов обновление данных (информационных материалов) производится с очень высокой частотой. Количество информационных материалов, требующих обновления или добавления, достигает значения 200 материалов в день. При этом большинство информационных материалов готовится заранее, и процесс повторного ввода данных на сайт средствами административного интерфейса становится сложной и ненужной проблемой. Всё это приводит к необходимости создания системы автоматического обновления материалов интернетресурса, одной из составляющих которой является система импорта данных. Стандартный импорт данных, такой как RSS, давно является неотъемлемой частью интернет-ресурсов. Но современные ресурсы требуют наличия систем автоматического обновления данных средствами веб-сервисов, построенных на технологиях WSDL и SOAP. Большое количество данных и наличие технологий по обмену данными делает современный интернет-ресурс частью более сложных систем. Таким образом, в качестве одного из наиболее важных направлений исследований можно определить требование к гибкости системы ввода и обновления данных. Модульность информационных ресурсов В связи с большим количеством информационных материалов и частым обновлением представленной информации можно выделить принцип модульности современных информационных интернет-ресурсов. Метод модульности основан на разбиении всех информационных материалов по принципу внешнего отображения, а не по принципу тематики информационного материала. Данный метод позволяет выделить следующие виды информационных модулей: • новостные материалы (новости, мероприятия); • статьи (аналитика, обзоры, и др.); • базовые (статичные) материалы; • материалы каталогов полнотекстовые; • материалы каталогов карточные.

63

Визуальное представление информационных ресурсов Общими тенденциями рынка интернет-ресурсов становятся веб-интерфейсы, рассчитанные на отображение в различных браузерах и в различных разрешениях. Если несколько лет назад основным браузером был Internet Explorer компании Microsoft (http://www.microsoft.com/), а пользователи сети Интернет являлись операторами настольных ПК с разрешением экрана, как правило, от 1024х768 точек, то сегодня браузеры Opera компании Opera Software (http://www.opera.com/) и Firefox (http://www.mozilla-europe.org/ru/) проекта Mozilla составляют серьёзную конкуренцию, а рынок мобильных устройств с доступом в Интернет обновляется новыми моделями и форматами раз в несколько месяцев. Данные факторы приводят к формированию новых требований к принципам разработки визуальных представлений интернет-ресурсов. Можно выделить следующие требования, являющиеся основополагающими: • минимальное разрешение экрана должно соответствовать значению 1024х768 точек; • все элементы навигации должны располагаться в зоне видимости страницы; • каждая страница (кроме индекса) должна иметь четкий заголовок, определяющий тематику раздела. Формирование основ системы навигации Одним из самых сложных элементов в перечне методов и принципов построения интернет-ресурсов является разработка системы навигации. Основными элементами навигации можно выделить следующие: • Основное меню. Оно содержит перечень основных разделов интернет-ресурса. • Вторичное меню. Оно содержит перечень подразделов основного раздела интернет-ресурса. • Строка навигации. Аналог строки, используемой в файловых менеджерах – (/[главная]/[раздел1]/[подраздел1]). • Дополнительные блоки. Это ссылки на связные материалы по тематике текущего раздела. При повышенной сложности интернет-ресурса используется принцип связанности материалов и разделов ресурса. Только сочетание всех методов формирования элементов навигации может дать удовлетворительный результат при создании навигации интернет-ресурса с большим количеством информационных материалов.

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СВОБОДНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ В ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЯХ В.П. Кулагин, М.С. Заботнев, Н.М. Оболяева, Ю.М. Кузнецов Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 785-55-63, 785-55-64, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected], [email protected] Актуальность обеспечения перехода общеобразовательных учреждений на использование разработанного пакета свободного программного обеспечения (ПСПО) определена в утвержденном Президентом России плане реализации «Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации до 2011 года», где установлено, что за текущий год 25% общеобразовательных учреждений каждого региона РФ должны использовать ПСПО не менее чем на 50% имеющихся персональных компьютеров. Причем к концу 2011 г. доля таких школ должна превысить 35%. Бюджетное финансирование при этом предполагается в размере 20 млн рублей ежегодно. Для оценки уровня и эффективности использования свободного программного обеспечения (ПО) в общеобразовательных учреждениях Российской Федерации Государственным НИИ информационных технологий и телекоммуникаций «Информика» при участии органов управления образованием субъектов Российской Федерации проводилось соответствующее мониторинговое исследование. Необходимость объективной оценки вызвана масштабными процессами в системе общего образования, связанными с реализацией школьного проекта по внедрению свободного ПО в субъектах РФ для использования в общеобразовательных учреждениях страны в качестве альтернативы лицензионному коммерческому ПО. На основе адресного анкетирования руководителей и преподавателей общеобразовательных учреждений (ОУ) в процессе мониторингового исследования оценивалось состояние и проблемы, касающиеся процедур внедрения пакета свободного программного обеспечения (ПСПО) и уровня использования свободного ПО. В анкетировании приняли участие городские (46% от общего числа школ, принявших участие в исследовании) и сельские ОУ (54%) из 83 субъектов РФ, включая Москву и Санкт64

Труды конференции Телематика’2010

Петербург. Было собрано и обработано более 21 тысячи анкет, из них – 9658 анкет представлены руководителями ОУ и 12108 преподавателями школ. В ходе исследования проводилась мониторинговая оценка по направлениям: • компьютерное оснащение ОУ; • установка и использование ПСПО; • обучение персонала ОУ на очных и дистанционных курсах ПСПО; • перспективы развития и использования ПСПО в ОУ. Предварительные исследования показали, что до начала реализации проекта почти на 96% школьных компьютеров была установлена операционная система Microsoft Windows, тогда как свободная ОС Unix (Linux) установлена в среднем не более чем на 9% компьютеров (с учетом возможной установки нескольких ОС на один компьютер). В рамках реализации проекта комплект ПСПО «Первая Помощь 2.0» был централизованно получен всеми общеобразовательными учреждениями. При этом данный комплект был установлен на рабочем месте у 53% опрошенных преподавателей (преимущественно преподавателей информатики), тогда как установка ПСПО не производилась на 44% рабочих мест преподавателей, принявших участие в исследовании. При установке комплекта ПСПО имел место ряд проблем, среди которых преподавателями были отмечены следующие: • недостаточная полнота сопроводительной документации – 11%, • конфликты оборудования при установке – 16%, • программные ошибки – 8%. Не возникло проблем при установке ПСПО у 22% опрошенных преподавателей. Что касается обучения персонала ОУ на очных и дистанционных курсах ПСПО, то в среднем в каждом ОУ один сотрудник общеобразовательного учреждения успешно закончил обучение пользованию пакетом свободного ПО. Из общего числа опрошенных преподавателей 21% прослушали очные курсы по ПСПО. В целом качество учебных курсов по ПСПО преподаватели оценили преимущественно (80%) на «хорошо» и «отлично». При этом отмечается, что дистанционные курсы не позволяют провести обучение на необходимом уровне. Знаний, получаемых при прохождении дистанционных курсов, явно не достаточно для полноценной работы с продуктами ПСПО. Перспективы внедрения и использования в школах свободно распространяемого программного обеспечения опрошенные руководители ОУ оценили следующим образом: • 75% планируют использовать в образовательном процессе свободное ПО под управлением ОС Linux; • 80% опрошенных руководителей ОУ планируют использовать в образовательном процессе свободное ПО под управлением коммерческой ОС Windows (OpenOffice.org, Firefox, Gimp и т.п.); • 48% опрошенных руководителей ОУ не готовы полностью отказаться от Windows и планируют закупать лицензии на коммерческое ПО; • 35% опрошенных руководителей ОУ планируют закупать услуги по поддержке ПО, что немаловажно, поскольку поддержка свободного ПО требует пока больше ресурсов и знаний по сравнению с поддержкой ПО Microsoft. В ходе исследования, помимо ответов на конкретные вопросы анкеты, руководителям ОУ и преподавателям информатики было предложено в свободной форме высказать свое мнение относительно планов обеспечения легальности ПО, используемого в образовательных учреждениях. Было обработано более 2-х тысяч комментариев. Подавляющее большинство респондентов высказываются в пользу необходимости легализации ПО, отмечая при этом проблемы, выявленные при установке и использовании в учебной деятельности свободного ПО в общем, и пакета ПСПО в частности. Данные проблемы в частности касаются технических вопросов: совместимость компьютерного оборудования, программных продуктов, электронных образовательных ресурсов, работавших ранее под ОС Windows. Также отмечается отсутствие полноценных учебно-методических материалов по использованию свободного ПО и пакета ПСПО в учебной деятельности, что сказывается на успешности освоения свободного ПО. Имеют место организационные проблемы, в частности указывается на отсутствие единого системного подхода, включающего: распространение и совершенствование программных средств, проведение очного и заочного обучения преподавателей, разработку и распространение справочных и учебно-методических материалов, а также дальнейшее техническое сопровождение ПО. Ряд преподавателей высказывает мнение, что переход на свободное ПО потребует больших финансовых и временных затрат, необходимых для решения вышеуказанных проблем. Обобщая полученные сведения относительно развития информатизации общеобразовательных учреждений необходимо отметить, что в целом имеет место рост уровня использования компьютеров в школах – по данным мониторинга 66% учащихся и 72% преподавателей ОУ, принявших участие в исследовании, используют компьютерную технику в учебной деятельности. Изменение числа учащихся, приходящихся на один компьютер, также имеет положительную тенденцию и на текущий момент составляет в среднем 8–12 человек на один компьютер при достаточно неравномерной степени оснащенности школ по субъектам Российской Федерации. По результатам мониторинга сформирован аналитический отчет, направленный Минобрнауки России и в органы управления образованием субъектов Российской Федерации. 65

РАЗВИТИЕ И АКТУАЛИЗАЦИЯ РАЗДЕЛА «ГОСУДАРСТВЕННЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ СТАНДАРТЫ» НА ПОРТАЛЕ «РОССИЙСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ» В.Г. Орчиков Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 237-57-52, e-mail: [email protected] На данный момент федеральный образовательный интернет-портал «Российское Образование» (http://www.edu.ru) содержит наиболее полную и актуальную базу данных по разнообразным образовательным ресурсам в России. Одним из наиболее посещаемых разделов портала является раздел «Государственные образовательные стандарты» (http://www.edu.ru/index.php?page_id=34). Данный раздел создан для обеспечения широкого слоя пользователей (от студентов до сотрудников УМО) актуальной и достоверной информацией о действующих стандартах, примерных программах учебных дисциплин, примерных учебных планах, различных классификаторах, а также другой нормативной документации для всех ступеней образования. Основными задачами развития раздела «Государственные образовательные стандарты» являются следующие: • Актуализация информации в разделе. Предпринимаются всем меры для того, чтобы между регистрацией новых ФГОС в Минюсте России и появлением файлов стандартов с необходимыми метаданными на портале проходило как можно меньше времени. Тем самым пользователям предоставляется возможность беспрепятственно скачивать актуальные ФГОС по мере их поступления в базу данных портала. • Сохранение архивной информации. Например, в подразделе по высшему образованию сохранена возможность осуществлять поиск ГОС, вышедших из употребления (за 1994–99 гг., 2000–05 гг., 2005–08 гг.). В настоящее время раздел «Государственные образовательные стандарты» развивается в нескольких направлениях: • главным направлением развития является публикация новых федеральных государственных образовательных стандартов высшего, среднего и начального образования, вступающих в силу в 2010 г. На данный момент на портале опубликовано 173 файла стандартов ВПО, 83 файла стандартов СПО и 113 файлов стандартов НПО; • происходит реорганизация существующих подразделов с целью предоставления наиболее удобного для пользователей доступа к размещённой информации; • происходит добавление новых сервисов с целью предоставления пользователям более широких возможностей для поиска необходимой информации. Например, в некоторых подразделах добавлена возможность осуществлять поиск информации с помощью сервисов http://www.yandex.ru и http://window.edu.ru; • происходит интеграция с другими ресурсами портала «Российское образование». Например, в некоторых подразделах есть возможность поиска информации в каталоге образовательных ресурсов портала; • создаются новые подразделы (в течение 2009 года постоянно выкладывались актуальные редакции проектов новых ФГОС для всех ступеней образования для ознакомления с ними широкой аудитории); • постоянно происходит наполнение существующих разделов новой информацией. Всё это в совокупности обеспечит оперативный доступ через Интернет к электронному архиву «Государственные образовательные стандарты», что даст возможность пользователям получать информацию о действующих государственных образовательных стандартах, примерных учебных планах и примерных программах учебных дисциплин всех ступеней образования.

ОН-ЛАЙН ТЕСТИРОВАНИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ СИСТЕМЫ ЭЛЕКТРОННОГО ДОКУМЕНТООБОРОТА ФЕДЕРАЛЬНОГО ОРГАНА ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ ВЛАСТИ М.В. Булгаков, С.С. Внотченко, Е.Е. Якивчук Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 237-57-73, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] Согласно поручению Президента РФ от 1 августа 2008 года и соответствующим постановлениям Правительства РФ с 1 января 2011 года федеральные и муниципальные органы управления должны перейти в основном на безбумажный (электронный) документооборот. 66

Труды конференции Телематика’2010

Внедрение системы электронного документооборота (СЭД) в федеральном органе исполнительной власти (ФОИВ) или в другом органе государственного или муниципального управления, в котором ранее не использовалась СЭД или использовались автоматизированные системы, частично реализующие функции СЭД, связано с решением ряда серьезных проблем: 1. Выбор варианта СЭД, отвечающей используемой системе документооборота и делопроизводства ФОИВ. 2. Разработка технического проекта внедрения СЭД, включающего: • Телекоммуникационную инфраструктуру. • Техническое обеспечение (компьютеры, легитимно используемое программное обеспечение). • Обеспечение требований информационной безопасности. • Обоснованный с учетом технических и экономических требований вариант СЭД (из числа представленных на рынке готовых решений или адаптируемой под требования заказчика). • Требования к службам сопровождения СЭД 3. Реализация проекта внедрения СЭД: • Телекоммуникационная инфраструктура и обеспечение требований информационной безопасности. • Компьютеры и лицензионное ПО. • Службы сопровождения (техническое, телекоммуникации, системное, администрирование, информационная безопасность). • Обучение пользователей. В настоящее время первостепенную важность имеют экономические аспекты внедрения СЭД, включая затраты на: • приобретение оборудования; • приобретение лицензионного ПО; • работы по внедрению СЭД; • сопровождение СЭД. Из перечисленных проблем, на примере внедрения СЭД в Минобрнауки России, обратимся к проблеме обучения пользователей СЭД. Имеют место следующие факторы: • Происходит процесс реорганизации, связанный с ликвидацией федеральных агентств (Рособразование и Роснаука) и передаче их функций Минобрнауки России. • Территориальная распределённость – три здания в Москве у Минобрнауки России и еще три здания у подведомственных федеральных служб (Рособрнадзор, Роспатент). Все здания соединены выделенными оптоволоконными линиями связи. • Ранее и в настоящее время в Минобрнауки России и в подведомственных федеральных службах и агентствах используется автоматизированная система регистрации и контроля исполнения документов (система РКД), которая выполняет функции СЭД лишь частично и должна быть заменена на новую СЭД, обеспечивающую преемственность по функционалу и интерфейсу по отношению к системе РКД. • Пользователями системы РКД являются часть сотрудников, пользователями новой СЭД должны стать практически все сотрудники, общее число которых составит около 1000.

Таблица 1. Список ролей и групп тестов СЭД Роль в СЭД

Обязательные тесты

А.

Руководитель ФИОВ (руководитель первого уровня)

5, 8, 10

Б.

Помощник руководителя ФОИВ (советник)

5, 6, 7, 8, 10

В.

Заместитель руководителя ФОИВ (руководитель второго уровня)

5, 8, 10

Г.

Помощник заместителя руководителя ФОИВ (советник)

5, 6, 7, 8, 10

Д.

Директор департамента, заместитель директора департамента (руководитель третьего уровня)

5, 7, 8, 10

Е.

Секретарь департамента (управления)

1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 12

Ж.

Начальник отдела (руководитель четверного уровня)

5, 6, 7, 8, 10

Поз.

З.

Исполнитель

2, 6, 7, 8, 11

И.

Регистрация обращений граждан

4, 8

К.

Регистрация документов

1, 2, 3, 5, 8, 12

Л.

Оператор участка сканирования

1, 8, 9

67

Проблему обучения сотрудников по работе в новой СЭД в условиях непрерывности производственной деятельности предполагается решать с помощью LMS Moodle http://moodle.org/, развернутой в корпоративной сети Минобрнауки России. При этом используются следующие организационные и методические решения: • Подготовка электронных и печатных методических материалов для различных групп пользователей, публикация их на корпоративном сайте https://sedkp.informika.ru. • Проведение вводных лекций для групп 50–100 пользователей. • Подготовка наборов тестов для функциональных групп пользователей, размещение тестов в LMS Moodle в корпоративной сети. • Проведение начального инструктажа пользователей СЭД на рабочем месте в индивидуальном порядке. • Обеспечение консультаций пользователей по электронной почте, по телефону и на рабочем месте. Каждый пользователь СЭД в зависимости от должностных обязанностей должен пройти определенный набор тестов.

Таблица 2. Группы тестов СДОТ № теста Название теста 1.

Регистрация входящих документов

2.

Регистрация внутренних документов

3.

Регистрация исходящих документов

4.

Работа с обращениями граждан

5.

Внесение документа

6.

Проект документа

7.

Контроль исполнения документов

8.

Наложение ЭЦП

9.

Сканирование бумажных документов

10.

Работа в СЭДКП руководителя

11.

Работа в СЭДКП исполнителя

12.

Списание документа в дело

резолюций

в

регистрационную

карточку

Тестирование проводится с рабочего места пользователя с использованием веб-интерфейса. Результат тестирования представляется в форме таблицы: Тест

Результат пользователя

Пороговое значение

Тест обязателен для роли пользователя (да, нет)

1.

Регистрация входящих документов

90,45%

80%

да

2.

Регистрация внутренних документов

92,20%

80%

нет

3.

Регистрация исходящих документов

95,20%

80%

нет

4.

Работа с обращениями граждан

5.

Внесение резолюций в регистрационную карточку документа

94,25%

80%

да

6.

Контроль исполнения документов

7.

Проект документа

92,55%

80%

да

8.

Наложение ЭЦП

9.

Сканирование бумажных документов

10.

Работа в СЭДКП руководителя

11.

Работа в СЭДКП исполнителя

12.

Списание документа в дело

68

Труды конференции Телематика’2010

СЕРВИС ФОРМИРОВАНИЯ КОМПЛЕКСНЫХ УЧЕБНЫХ РЕСУРСОВ НА БАЗЕ СОДЕРЖАНИЯ ЕДИНОЙ КОЛЛЕКЦИИ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В.П. Носов Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 237-5752, e-mail: [email protected] В рамках Единой Коллекции цифровых образовательных ресурсов (http://school-collection.edu.ru) разработан инструментарий построения целевых тематических образовательных траекторий и формирования индивидуальных подборок ЦОР. Инструментарий позволяет формировать набор стартовых файлов ЦОР, упакованных в ZIP-архив. При этом для удобства пользователей в архив не включаются служебные XML-файлы ЦОР. Данный сервис использует размещенные на сайте цифровые образовательные ресурсы. Для работы сервиса используется комплекс аппаратно-программного и информационно-коммуникационного оборудования дата-центра ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика». Точкой входа сервиса по формированию комплексных учебных ресурсов на базе содержания Единой коллекции является ссылка «Целевые тематические подборки ЦОР по предметам» на главной странице сайта Единой Коллекции. «Целевые тематические подборки ЦОР по предметам» – это название рубрикатора, построенного на основе базисного учебного плана и примерных программ среднего (полного) общего образования http://mon.gov.ru/work/obr/dok/obs/3838/. При работе с сервисом пользователь использует три списка ресурсов: • «BEST» – ресурсы, отмеченные редакторами, как рекомендованные для комплексных ресурсов; • «Дополнительные» – ресурсы, не включенные в список «BEST» и не выбранные пользователем; • «Добавленные» – ресурсы, выбранные пользователем из списка «Дополнительные». При начале работы список «Дополнительные» пуст. В дальнейшем этот список перестраивается в зависимости от ресурсов, выбранных в список «Добавленные». Действия пользователя не приводят к изменениям в базе данных, данные о наборе выбранных ресурсов хранятся только в сессии текущего пользователя. После составления списка дополнительных ресурсов пользователь отмечает те ресурсы, которые он хочет скачать. Архивный файл, включающий в себя стартовые файлы указанных ресурсов, создается автоматически. При этом файлы переименовываются в соответствии с заголовками ресурсов, что позволяет определить содержание файла по его названию.

ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛ «НАНОТЕХНОЛОГИИ И НАНОМАТЕРИАЛЫ»: ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА РАЗВИТИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ НАНОИНДУСТРИИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ А.К. Скуратов, Е.В. Захаревич Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 612-39-43, e-mail: [email protected] С начала 2009 года в сети Интернет активно развивается федеральный интернет-портал «Нанотехнологии и наноматериалы» http://www.portalnano.ru, создаваемый при поддержке Минобрнауки России в рамках ФЦП «Развитие инфраструктуры наноиндустрии в Российской Федерации на 2008–2010 годы». Создатели портала – ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», ГОУ ВПО НовГУ им. Ярослава Мудрого, НОУДПО «Институт АйТи», АНО «Международное образование и наука». Цель создания Федерального интернет-портала «Нанотехнологии и наноматериалы» – сбор и интеграция всех видов научных, информационных, аналитических, прогнозных и учебно-методических ресурсов, создаваемых в процессе формирования информационно-аналитической составляющей инфраструктуры наноиндустрии. Тематические разделы портала соответствуют Программе развития наноиндустрии в Российской Федерации до 2015 года: Наноматериалы, Наноэлектроника, Наноинженерия, Нанобиотехнологии, Наноэнергетика, Нанотехнологии ТЭК, Нанотехнологии для безопасности, Метрология и стандартизация, Подготовка кадров в области наноиндустрии. Научная, инновационная и исследовательская деятельность немыслима без регулирующей нормативно-правовой базы, которая представлена на Портале в одноименном разделе. Центры нанотехнологий в России, включая участников нанотехнологической сети (согласно ФЦП «Развитие инфраструктуры наноиндустрии в Российской Федерации на 2008–2010 годы»), центры коллективного пользования, научно-образовательные центры вузов, входящих в ННС, Грид ННС составили содержание раздела «Инфраструктура наноиндустрии». 69

Международное сотрудничество российских и иностранных организаций в сфере нанотехнологий и наноматериалов, базы данных зарубежных нанотехнологические предприятий, а также зарубежные новости в сфере нано составили содержание раздела «Международная нанопанорама». Наиболее обширный раздел портала – «Исследования и разработки» даст пользователю представление об объектах, относящихся к сфере нанотехнологий и их свойствах; получении, диагностике и сертификации наноразмерных систем; применении нанотехнологий в разных отраслях экономики. Здесь же можно найти монографии, обзоры, аналитические статьи, доклады, материалы конференций по тематике Портала. Наиболее интересные, зачастую неоднозначные вопросы, выносятся в раздел «Обсуждения и дискуссии». Ход и результаты исполнения проектов в рамках федеральных целевых программ в области наноисследований можно изучить в разделах «Реализация ФЦП» и «База данных и каталоги» Популяризация наноиндустрии среди молодежи и развитие кадрового потенциала – одна из первоочередных задач, стоящих перед порталом. Раздел «Кадры ННС» поможет в выборе места обучения и повышения квалификации. На Портале работают форумы для обсуждения наиболее актуальных вопросов наноиндустрии: открытый для всех желающих, закрытый для участников ННС и закрытый для членов координационного совета. Посетители портала – представители научного и бизнес сообществ, профессорскопреподавательский состав учебных заведений, студенты и аспиранты, административно-управленческий персонал образовательных, научных организаций и бизнес-структур, служащие органов государственного управления, а также те, кому просто интересен наномир. Актуальность и достоверность всей публикуемой информации обеспечена строгим и объективным контролем со стороны экспертов отрасли и представителей Минобрнауки. Подача информации портала основана на системе тематических и прикладных рубрикаторов портала, включающей уникальный научный, технологический, отраслевой, инфраструктурный и документальный рубрикаторы. Научный рубрикатор впоследствии стал основой единого рубрикатора ФЦП «Развитие инфраструктуры наноиндустрии в Российской Федерации на 2008–2010 годы», согласованного с головной научной организацией ФЦП 2008-2010 РНЦ «Курчатовский институт». Также разработан тезаурус терминов области нанотехнологий и наноматериалов. Портал стал единой точкой доступа и к другим тематическим информационным ресурсам, таким как ресурсы Роспатента, Банку данных ВИНИТИ, журналам издательства Elsevier в области нанотехнологий, научной электронной библиотеке eLIBRARY.RU, Реестрам санитарно-эпидемиологических заключений и свидетельств госрегистрации на продукцию, изготовленную с использованием наноматериалов и нанотехнологий и др. Контентная политика портала – соблюдение авторских и смежных прав параллельно с освещением максимально широкого спектра вопросов, рассчитанных как на неподготовленную аудиторию, так и на научно-образовательное и бизнес сообщества. Авторы информационных материалов Портала – это представители авторитетных в области нанотехнологий и наноматериалов организаций. Хранилище портала ежедневно пополняется, ведь портал – это круглосуточная информационная площадка, предоставившая возможность желающим опубликовать свой отражающий авторскую позицию информационный материал. С технологической точки зрения интернет-портал «Нанотехнологии и наноматериалы» представляет собой аппаратно-программный комплекс, подключенный к двум независимым контурам: по каналу с пропускной способностью 1 Гбит/с он включен в специально выделенную защищенную национальную нанотехнологическую сеть и по каналу 1 Гбит/с подключен к публичной глобальной сети Интернет. На портале реализована и система регламентированного доступа к размещаемой информации, которая является одним из гарантов информационной безопасности портала. Политика администрирования портала направлена на обеспечение бесперебойного и круглосуточного его функционирования. В рамках государственного контракта работы по развитию портала продолжатся и в 2010 году.

МЕТОДИКА ОТОБРАЖЕНИЯ ОТВЕТОВ В ИНФОРМАЦИОННОАНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ «ВОПРОС-ОТВЕТ» НА ПОРТАЛЕ «РОССИЙСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ» Э.Е. Блажнов, Н.В. Мельниченко, В.В. Старов Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 237-5752, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] Описываемая методика отображения ответов в информационно-аналитической системе «Вопросответ» (ИАС) ставит целью предоставление максимального количества релевантных ответов на вопросы посетителей при минимуме их навигационных действий. В основе методики лежит статистический анализ и обработка обращений посетителей к хранящейся в системе информации и 70

Труды конференции Телематика’2010

упорядочение списков публикуемых ответов в соответствии с вычисляемой актуальностью вопросов на текущий момент времени. Статистический анализ выполняется на основе следующих параметров записи вопроса с ответом в (ИАС): количество просмотров ответа посетителями (n); выборочное среднее значение для даты, когда задаётся вопрос (mn); среднеквадратичное отклонение (σn) для даты, когда задаётся вопрос. Выборочное среднее и среднеквадратичное отклонение вычисляются рекуррентно по формулам:

mn =

1 n −1 mn −1 + tn , n n

σn =

m1 = t1, tn – дата n-го обращения пользователя к вопросу, n=2, 3, …

tn − mn −1 n − 1 2 + σ n −1 , σ 1 =1, n=2, 3, n n

…

(1)

(2)

Предполагая, что дата t, когда посетитель обращается к ответу на данный вопрос, представляет собой случайную величину с нормальным распределением и известным значением σ=σn, будем определять для неё доверительный интервал (tl, tr) с уровнем значимости p по формулам [1]:

tl = mn − α ∗

σ n

, tr = mn + α ∗

σ n

,

где параметр α определяется из табулированных значений функции Лапласа. Так, например, при p=0,95, он равен 1,96.

(3)

Назовём этот интервал «периодом заинтересованности в вопросе». Теперь мы имеем возможность сформулировать следующий критерий определения уровня актуальности вопроса, хранящегося в базе данных: вопросы, для которых текущая дата t попадает в их период заинтересованности, т.е. выражение n/( t r

− tl )

t ∈ (tl , tr ) ,

называем актуальными на дату t. Вопрос, у которого

больше, чем у другого вопроса, назовём более актуальным. Таким образом, в

качестве альтернативы хронологического порядка вывода списка ответов на вопросы, предлагается выводить сначала актуальные вопросы, причём в порядке убывания уровня актуальности, а затем все остальные. Выражение n/( t r

− tl )

задаёт среднее количество обращений к вопросу за единицу времени.

В процессе ответов эксперта на вопросы посетителей, в базе данных появляются записи с различными формулировками вопроса, на которые даётся одинаковый ответ. Такую группу вопросов будем называть классом похожих вопросов. Уровни актуальности разных вопросов класса, а следовательно, и расположение их в списке могут быть сильно разбросаны. При этом вопрос, имеющий наибольший уровень актуальности среди других вопросов данного класса, может иметь не вполне корректную формулировку или содержать детали, не имеющие отношения к существу ответа. Поставим задачу вводить для каждого класса похожих вопросов один дополнительный вопрос-ответ, называемый «типовым представителем» и задавать для него наибольший уровень актуальности данного класса. Формулировку вопроса в нём делает эксперт, исходя из формулируемого ответа. Поэтому ожидается, что он станет интересен большему кругу посетителей. Искусственно создаваемые вопросов-ответов, будем хранить в специальной таблице базы данных – таблице «типовых представителей». Структура таблицы представлена ниже. Табл. 1. Структура таблицы типовых представителей Имя поля

Тип

Примечание

Id_class

N, unique

Идентификатор класса

Quest_type

Text

Обобщённая формулировка вопроса

Answer

Text

Текст ответа

Time_question

N

Вероятное время, когда возникают вопросы данного класса

St_div

N

Среднеквадратичное отклонение для time_question

Quantity

N

Количество обращений к классу похожих вопросов

Таблица типовых представителей связывается с таблицей вопросов и ответов полем Id_class отношением «один ко многим». Ведение таблицы типовых представителей выполняется следующим образом. Эксперту, в процессе формулировки ответа на новый вопрос, предлагается выбрать ответ из уже существующих в базе данных ответов. При этом возможны следующие ситуации. 71

1. В базе данных нет ответа на вопрос. Ответ эксперта заносится в обе таблицы. В поле Quest_type вводится обобщённая формулировка вопроса путем отбрасывания несущественных и частных деталей. Например, если конкретный вопрос, ответ на который не был найден в базе, был такой: «Здравствуйте. Можете сказать, сколько проходных баллов надо иметь в общем количестве, чтобы поступить в МГИУ на факультет менеджмента?», то в таблице типовых представителей, после отбрасывания частных деталей, не влияющих на ответ, будет сформулирован вопрос: «Где и когда можно узнать о проходном балле в вуз на конкретную специальность?» Поля Time_question и St_div заполняются значениями t1 и σ 1 . Значение поля Id_class таблицы типовых представителей заносится в соответствующее поле таблицы вопросов и ответов. 2. В базе данных найден ответ на вопрос. Тогда ссылка R на соответствующую запись таблицы типовых представителей непустая. Если такой же точно вопрос уже есть в базе, то эксперт отправляет найденный ответ посетителю, задавшему вопрос по электронной почте (она известна, так как доступ к формулировке вопроса предоставляется только зарегистрированным пользователям), а в базу данных ничего не заносит. Если же формулировка вопроса отличается от сохраненных в базе вопросов, то таблица вопросов и ответов пополняется новой записью, а в поле ссылки на запись таблицы типовых представителей заносится значение R. Поля time_question и st_div записей таблицы типовых представителей предлагается пересчитывать по формулам, аналогичным формулам (1) и (2), границы периода заинтересованности в вопросе – по формулам (3), а в поле quantity добавлять 1 при каждом обращении посетителя к любому вопросу из данного класса. Так подсчитываемые статистические параметры записей таблицы типовых представителей позволят располагать вопросы из этой таблицы первыми в классе похожих вопросов. Литература 1. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1973.

КОМПЛЕКС ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ МЕЖДУНАРОДНОГО СОТРУДНИЧЕСТВА В ОБЛАСТИ ОБРАЗОВАНИЯ О.К. Захарова Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 612-39-43, e-mail: [email protected] Важным направлением деятельности по содействию экспорту российских образовательных услуг является доведение до широких кругов российской и мировой общественности полной и точной информации о текущих процессах и планах развития. По заказу Минобрнауки РФ создано свыше 20 тематических информационных Интернет-ресурсов, предоставляющих самые полные и достоверные сведения, удобную навигацию, многочисленные сервисы и эффективные средства обратной связи. Охватываемая целевая аудитория: российские и зарубежные абитуриенты (и их родители), студенты, выпускники, аспиранты и докторанты; профессорско-преподавательский состав, методисты, руководители и администрация учебных заведений; чиновники различных министерств и ведомств и все, кто как-либо связан с образованием. Единая информационная политика: создание и активное продвижение положительного образа российского образования на международном рынке образовательных услуг. «Российское образование для иностранных граждан» (http://russia.edu.ru) – единый источник информации по всем вопросам приема и обучения в российских вузах иностранцев и соотечественников, проживающих за рубежом, начиная с подготовки к поступлению и заканчивая признанием полученных дипломов и квалификаций. Пользователь может выбрать вуз по желаемой специальности и уровню подготовки и выяснить, как туда поступить на обучение, или же отправить предварительную заявку. Ресурс предлагает новостные ленты и полную тематическую подборку нормативно-правовых актов, интерактивные карты центров обучения и тестирования РКИ и факультетов довузовской подготовки, сведения об ассоциации иностранных студентов в России и ассоциациях выпускников по странам и континентам. Выяснить правила приема, условия проживания и обучения, порядок получения визы и пересечения границы РФ, узнать про таможенный и миграционный контроль, медицинское обслуживание, признание и установление эквивалентности документов об образовании и квалификаций можно в удобной для посетителя форме. А на возникшие или оставшиеся вопросы всегда готовы ответить эксперты, работающие на специально созданных форумах.

72

Труды конференции Телематика’2010

На текущий момент банк данных «Российское образование для иностранных граждан» содержит сведения о 500 российских вузах и 55 ссузах, уже обучающих или готовых принять на обучение граждан других стран. Причем в банке данных представлены учебные заведения различной ведомственной принадлежности, а все сведения оперативно обновляются и пополняются (по обращениям вузов и ссузов). Доступна контактная информация центров обучения и тестирования РКИ на территории 93 стран, не считая РФ, 337 иностранных диппредставительств на территории РФ и всех 282 российских диппредставительств за рубежом. Если первая база данных помогает пользователю сориентироваться у себя на родине, то вторая – найти, куда можно, в случае необходимости, обратиться за советом и помощью в России. Стоит напомнить, что размещение в ИАС ЭРО любой тематической информации, как и многочисленные сервисы ресурса, абсолютно бесплатно для всех пользователей, независимо от их ведомственной и территориальной принадлежности и формы собственности – для юридических лиц, а также национальной принадлежности и гражданства – для физических лиц. Материалы ресурса доступны на русском, английском, немецком, французском, испанском, казахском, китайском и арабском языках – по выбору пользователя. На текущий момент ведется пробное наполнение ключевыми материалами на вьетнамском и монгольском языках. В результате введения в эксплуатацию инструмента информационной поддержки образовательных обменов в международном сетевом пространстве успешно освещается международное сотрудничество российских вузов с зарубежными университетами, осуществляемое в рамках совместных проектов и реализации двусторонних соглашений между вузами. Таким инструментом стала информационносправочная система международного партнерства России в области образования, состоящая из 4 унифицированных информационных порталов по такому партнерству – между Россией и США (http://www.usa-russia.edu.ru), Россией и Испанией (http://www.spain-russia.edu.ru), Россией и Францией (http://www.france-russia.edu.ru), Россией и Германией (http://www.germany-russia.edu.ru). Комплекс ИСС МП содержит емкую и лаконичную справочную информацию по основным направлениям международного сотрудничества российских вузов с вузами Испании, Германии, Франции и США. Здесь представлены сведения о программах обмена студентами и преподавателями, а также информация о приеме иностранных студентов в российские вузы и российских студентов в университеты США, Франции, Испании, Германии, в обоих случаях – с пребыванием по месту обучения. Пополняются страницы, посвященные программам двойных дипломов, стажировкам зарубежных преподавателей и студентов у нас и российских – за рубежом, объявлениям об открывающихся конкурсах на соискание стипендий и грантов. Доступны подписка на новости, голосования, поиск партнеров для совместных исследований, подбор стажировок или программ образовательных обменов. Официальная информация представлена на сайте «Департамента международного сотрудничества в образовании и науке Министерства образования и науки Российской Федерации» (http://dic.edu.ru). Здесь можно узнать, где и когда проходят или планируются образовательные выставки, почитать репортажи и посмотреть фото-отчеты проведенных мероприятий. «Информационно-справочная система поддержки обучения иностранных граждан с использованием современных информационных технологий» (http://rustest.edu.ru) предлагает on-line самотестирование по русскому языку как иностранному (РКИ). В удобной форме представлены правила русского языка и другая справочная информация. Специально в рамках года русского языка в Китае была подготовлена версия системы с пользовательским интерфейсом на китайском языке (http://cn.rustest.edu.ru). Перечисленные ресурсы призваны побуждать вузы РФ к разработке собственных программ интернационализации образования, пропагандирующих российское высшее образование, и к здоровой конкуренции по вопросам экспорта образовательных услуг.

ВЫБОР КОРПОРАТИВНОЙ СЕРВИСНОЙ ШИНЫ С ОТКРЫТЫМ ИСХОДНЫМ КОДОМ В СОСТАВЕ ИС НА ОСНОВЕ СЕРВИСНООРИЕНТИРОВАННОЙ АРХИТЕКТУРЫ И.В. Маурина Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 151-75-01, e-mail: [email protected] Интеграция информационных систем различного класса остается актуальной темой для многих компаний и государственных организаций. Для повышения эффективности и прозрачности деятельности важно организовать сквозные бизнес-процессы и обеспечить взаимодействие различных информационных систем. Решением стал подход, основанный на использовании сервисов. Информационные системы разбиваются на функционально законченные, независимые компоненты (сервисы), каждый из которых предназначен для выполнения определенной. Для выполнения бизнес-процесса необходимо обеспечить вызов сервисов в нужной последовательности. ИТ-архитектура, основанная на выделении и 73

взаимодействии сервисов, получила название SOA (service-oriented architecture). Одним из наиболее распространенных вариантов реализации сервисов в SOA является использование web-сервисов. Объединение концепций сервисов, управления бизнес-процессами и серверов интеграции привело к созданию нового класса интеграционных решений – корпоративных сервисных шин (Enterprise Service Bus). В настоящее время именно ESB является наиболее развитым инструментарием для выполнения сложных и масштабных проектов интеграции. При выполнении интеграции, в особенности, если речь идет о сложных и масштабных проектах, ключевым вопросом можно назвать выбор оптимальной платформы, которая позволит обеспечить надежность и быстродействие при совместной работе нескольких систем. ESB – подход к построению распределённых корпоративных информационных систем. Обычно включает в себя промежуточное ПО, которое обеспечивает взаимосвязь между различными приложениями по различным протоколам взаимодействия. Одним из стандартов взаимодействия являются веб-сервисы. В популярных реализациях ESB добавляются шлюзы для обмена данными с корпоративным ПО. С использованием ESB может быть реализована сервисно-ориентированная архитектура. Существует некоторое разногласие, что именно считать ESB – архитектуру или программное обеспечение. Обе точки зрения имеют право на существование. Целью интеграции приложения является создание единственного модуля (или адаптера), который отвечает за «подключение» приложения к ESB. Последующую обработку сообщений и их маршрутизацию в другие системы, ESB выполняет на основании установленных бизнес-правил самостоятельно. Этот подход обеспечивает превосходную гибкость, простоту масштабирования и переноса, поэтому в случае замены одного из приложений подключенного к шине, перенастраивать остальные не нужно. ESB описывает вполне реальный программный продукт, в задачи которого входит упрощение вызова службы за счет управления всеми взаимодействиями на пути от потребителя службы к поставщику и обратно. Двумя наиболее часто упоминаемыми возможностями ESB являются преобразование сообщений и их маршрутизация. Основные функции ESB включают в себя: • Обеспечение интерфейсов взаимодействия. • Отправка сообщений и маршрутизация. • Преобразование данных. • Сенсоры событий. • Управление политиками. • Виртуализация. Достоинствами ESB является: • Организация размещения существующих систем осуществляется быстрее и дешевле. • Повышение гибкости. • ESB основывается на общепризнанных стандартах. • Наличие большого количества конфигурации для интеграции. К числу недостатков ESB относят: • Сложность реализации. • Требует больших ресурсов. На рынке представлены как коммерческие реализации ESB, такие как BEA AquaLogic, так и бесплатные Open Source: Mule ESB, JBoss EJB, Apache ServiceMix. Ниже представлен обзор некоторых из них. Mule. Центральная часть системы Mule – определения сервисов, которые определяют логику интеграции. Эти сервисы могут состоять из входящих и исходящих элементов представляющие возможность для конфигурирования входящей и исходящей связи. Сервис также может включать в себя компонент, включающий любую из технологий Java и Spring beans. Это является одним из ключевых преимуществ для Java-разработчиков, нуждающихся в интеграционной структуре. Большая часть разработки с Mule может реализовываться при помощи Java-классов и Java-сообщений. Apache ServiceMix – пакет для создания JBI. ServiceMix базируется на концепции сервисной шины предприятия (ESB), комбинируя сервисно-ориентированную архитектуру (SOA) и архитектуру на основе событий (Event Driven Architecture – EDA). ServiceMix часто используется совместно с ActiveMQ Apache, Apache Camel и Apache CXF в SOA-проектах. На основе ServiceMix был сделан пакет Fuse ESB, компании LogicBlaze. Open ESB – является проектом Sun Microsystems и ведется как один из проектов Java.net. Так же, как и ServiceMix, эта система представляет собой реализацию спецификаций JBI. По функционалу Open ESB сходен с ServiceMix. Главное отличие в том, что Open ESB ориентирован на Glassfish application server, в то время, как ServiceMix не может быть развернут без особых проблем на Apache Geronimo или the JBoss Application Servers. Второе отличие данной системы от других реализаций ESB – это поддержка дополнительного инструментария. OW2 Petals – был официально сертифицирован Sun Microsystems и основан на JBI. Архитектура OW2 Petals ориентирована на предоставление распределенной среды, в которой функционируют и интегрированы несколько сущностей OW2 Petals. Это означает, что все сервисы, размещенные на 74

Труды конференции Телематика’2010

различных сущностях, могут беспрепятственно взаимодействовать друг с другом без дополнительной конфигурации и настройки. Немаловажным достоинством является наличие веб-интерфейса для мониторинга, через который также возможно управлять потоками сообщений и компонентами JBI. Таблица 1. Сравнение ESB-систем с открытым исходным кодом Критерии \ ESB Поддержка функциональности ЕСБ ядра Хорошо написанная документация Распространенность на рынке Сообщество активных разработчиков и поддержка Гибкая и легко расширяемая логика построения продуктов Поддержка широкого спектра транспортных протоколов и настроек соединения Интеграция с другими Open source проектами Поддержка разработки решений через IDE

Mule + + ++ ++ ++ +

ServiceMix + +/+ + + +

Open ESB + + +/+/+/+/-

PEtALS + +/+/+ + +

++ +

++ +

+/++

+ +

Основываясь на результатах проведенного сравнительного анализа ESB-систем с открытым кодом, можно сказать, что Mule лидирует по рассмотренным критериям, второе место можно отдать ServiceMix. Тем не менее, выбор конкретной сервисной шины зависит от нужд организации и специфики поставленной задачи.

РЕАЛИЗАЦИЯ ПОИСКОВОГО МЕХАНИЗМА ДЛЯ ФЕДЕРАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ М.Н. Павлов, А.С. Высоков, В.В. Кондауров Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (499) 151-75-01, e-mail: [email protected] Федеральная система информационно-образовательных ресурсов (ФСИОР) включает в себя следующие базовые функциональные элементы: • информационную систему «Единое окно доступа к образовательным ресурсам» http://window.edu.ru, включая интегральный каталог образовательных интернет-ресурсов http://window.edu.ru/window/catalog и открытую полнотекстовую библиотеку учебных и учебнометодических материалов для общего и профессионального образования http://window.edu.ru/window/library; • ресурсы и информационные разделы федеральных образовательных порталов: «Российское образование» www.edu.ru, Российского общеобразовательного портала www.school.edu.ru, ряда профильных порталов http://www.edu.ru/db/portal/sites/portal_page.htm; • хранилище Единой коллекции цифровых образовательных ресурсов для общего образования http://school-collection.edu.ru; • хранилище интерактивных электронных образовательных ресурсов по основным предметам общего образования для открытой мультимедиа среды http://fcior.edu.ru. Общее количество ресурсов различных типов для всех предметов и ступеней общего образования, специальностей и дисциплин профессионального образования, размещенных во ФСИОР, в настоящее время составляет более 100 тысяч полнотекстовых ресурсов и более 150 тысяч описаний ресурсов. Обеспечение удобного поиска требуемых материалов по всему многообразию информационнообразовательных ресурсов ФСИОР – одна из приоритетных задач развития. Возможным продолжением работ по реализации поискового механизма для Федеральной системы информационнообразовательных ресурсов может стать создание на базе ФСИОР поисковой системы, ориентированной на нужды образовательного сообщества Российской Федерации. Для реализации поискового механизма, предоставляющего, в том числе, возможности атрибутивного поиска ресурсов, возможно использование готовой поисковой платформы, в качестве которой могут выступить как коммерческий программный продукт, так и поисковое решения с открытым исходным кодом. В качестве критериев выбора поискового механизма определим следующие параметры: • Скорость индексирования и переиндексации – насколько быстро поисковый сервер заносит документы в свой индекс, делая доступным поиск по ним, и каким образом осуществляется переиндексация информации. • Поддерживаемые форматы документов – в случае, если необходимо обеспечить возможность работы с многоязычными документами и кодировкой UTF-8, или необходимо индексировать файлы различного формата (например, HTML, XML, DOC или PDF), требуется отбирать решения, 75

имеющие встроенный компонент для индексации различных форматов и извлечения из них текста. • Работа с различными языками и стемминг – для корректного поиска с использованием языков, отличных от английского, потребуется не только поддержка кодировок, но и работа с особенностями языка. Для этого в поисковом решении необходимо наличие автоматических средств обеспечения морфологии и дополнительных модулей стемминга, позволяющих склонять и разбирать слова в поисковом запросе. • Поддержка дополнительных типов полей в документах – для реализации атрибутивного поиска необходимо наличие в поисковом решении возможности хранения в документе неограниченного количества полей различного типа, содержащих метаинформацию, и индексируемость которых можно было бы настраивать. • Возможность расширения встроенных механизмов ранжирования и сортировки – подобная возможность требуется для реализации алгоритмов ранжирования и сортировки, отличных от алгоритмов, используемых по умолчанию. В качестве примеров готовых решений рассмотрим две поисковые платформы: поисковое решение с открытым исходным кодом Apache Lucene и коммерческий продукт IBM OmniFind Enterprise Edition. Apache Lucene – поисковое решение с открытым исходным кодом, изначально ориентированное на встраивание в другие программы. В частности, его широко используют в Eclipse для поиска по документации и в продуктах серии OmniFind компании IBM. К плюсам решения следует отнести развитые возможности поиска, хорошую систему построения и хранения индекса, а также параллельный поиск по множеству индексов с объединением результатов. Минусом является низкая скорость индексации, сложность работы с базами данных и отсутствие собственного API. Следует отметить наиболее востребованные проекты, реализованные на базе Apache Lucene и расширяющие ее возможности: • Solr – самостоятельный сервер, предоставляющий широкие поисковые возможности в качестве веб-сервиса. Поддерживаются возможности кластеризации и репликации на несколько серверов, расширена поддержка дополнительных полей в документах, осуществляется поддержка фасетного поиска и фильтрации, содержит средства конфигурирования и администрирования, а также поддерживает возможность резервного копирования индекса в процессе работы. • Nutch – совмещает в себе поисковый механизм и компонент, используемый для сбора информации из поисковых источников. Nutch может работать с удалёнными узлами в сети, индексирует не только HTML, но и MS Word, PDF, RSS, PowerPoint и мета-теги файлов MP3. К минусам данного проекта следует отнести значительное урезание базового функционала и высокие требования к аппаратной части и каналу. IBM OmniFind Enterprise Edition – комплексный программный продукт, реализованный на базе Apache Lucene, который позволяет выполнять поиск по структурированным или неструктурированным источникам данных. В качестве коллекций для поиска, Omnifind предоставляет возможность задания следующих типов источников поиска: веб-ресурсов интернета или внутренней сети, файловых систем UNIX/Windows, баз данных IBM DB2 Universal Database, баз данных Lotus Notes, ресурсов IBM DB2 Content Manager и др. Кроме этого имеется специальный интерфейс SIAPI для расширения списка возможных источников поиска. Основными компонентами Omnifind являются: • Crawler – компонент, используемый для сбора информации из источника поиска. • Parser – компонент, используемый для категоризации и анализа метаданных и содержания документов. • Indexer – компонент, используемый для построения индекса содержания документов. • Search server – компонент, используемый для обеспечения поиска информации. В состав данного программного продукта входят средства администрирования и управления источниками поиска и атрибутами, средства анализа запросов и мониторинга обращений к поисковому серверу. В связи с необходимостью обеспечения достаточной гибкости конечного решения предполагается наиболее целесообразным использовать в проекте поисковое решение с открытым исходным кодом Apache Lucene. Литература 1. Федеральная система информационно-образовательных ресурсов: технологическая парадигма обеспечения качества в сфере образования. М.В. Булгаков, Е.Г. Гридина, А.Д. Иванников, В.А. Старых, А.Н. Тихонов. http://www.ict.edu.ru/vconf/files/8612.pdf. 2. Документация по проекту Apache Lucene. http://lucene.apache.org/. 3. Обзор решений для полнотекстового поиска в веб-проектах: Sphinx, Apache Lucene, Xapian. Александр Лозовюк. http://www.developers.org.ua/archives/aleks_raiden/2008/07/24/full-text-search-enginesoverview-sphinx-apache-lucene-xapian/. 4. Документация по программному продукту IBM OmniFind Enterprise Edition. http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/discover/v8r5m0/index.jsp.

76

Труды конференции Телематика’2010

ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СФЕРЫ ОБРАЗОВАНИЯ – СИСТЕМНАЯ ОТРАСЛЕВАЯ ЗАДАЧА УПРАВЛЕНИЯ А.Н. Тихонов, А.Д. Иванников, В.А. Старых, А.И. Башмаков Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», Москва Тел.: (499) 151-75-01, [email protected], [email protected], [email protected], [email protected] ГНИИ ИТТ «Информика» является инициатором создания в 2007 году федеральной системы информационно-образовательных ресурсов (ФСИОР). Очевидно, что её построение и обеспечение функционирования в масштабах национальной системы образования необходимо для данного этапа реформирования социальных институтов государства, необходимо для переосмысления и новой постановки задачи управления информационно-технологическим обеспечением сферы образования. «Информика» проводит исследования и разработки по формированию методологического фундамента и развитию компонентов инфраструктуры ФСИОР по трем фундаментальным направлениям: 1) модели, методы и средства систематизации информационных ресурсов (ИР) сферы образования и создание национальной инфраструктуры для управления и систематизации ИР, в составе ФСИОР; 2) методология построения профилей стандартов и спецификаций для российских информационнообразовательных систем (ИОС), направленная на их интеграцию в мировое образовательное пространство, позволяющая учитывать особенности российской системы образования и прикладной области; 3) методы и средства контроля, оценки и мониторинга качества ИР сферы образования. Первое направление – под систематизацией понимается совокупность процессов, направленных на обеспечение условий для эффективного управления ИР, и необходимой для этого обработки информации в сфере образования. В рассматриваемом контексте управление ИР интерпретируется не в узком технологическом смысле как управление содержимым, а охватывает все процессы, составляющие технологии преобразования информации, – процессы создания и учета ИР, публикации ИР и их метаданных, поиска, выбора, агрегации, адаптации и распространения ИР, оценивания качества ИР, формирования заказов на разработку ИР и др. Условия, обеспечиваемые систематизацией, определены с помощью следующего набора критериев. 1. Существуют система классификационных схем ИР, требования которых соблюдаются при создании, хранении и учете ИР. 2. Классификации ИР отделимы от использующих их систем. 3. Для каждого ИР сформированы метаданные, основанные на стандартной открытой модели, учитывающей особенности области применения и совместимой с моделями метаданных для смежных областей. 4. Метаданные описаны на языках, соответствующих аудитории, на которую ориентированы ИР. 5. В метаданных указаны глобальные уникальные идентификаторы и классификационные признаки ИР. 6. Метаданные представлены в открытом стандартном формате и опубликованы (т.е. доступны для всех заинтересованных лиц). 7. Классификации и способы идентификации ИР, схема и формат метаданных, а также средства хранения метаданных и ИР обеспечивают эффективные возможности для поиска и выбора ИР с учетом ограничений и предпочтений пользователей по доступности. 8. Средства учета, хранения и поиска метаданных и ИР способны взаимодействовать друг с другом, образуя распределенную систему. 9. ИР реализуются на основе открытых унифицированных технических решений, что создает условия для взаимодействия и совместного применения ИР, их многократного использования в разных контекстах, агрегации и дезагрегации ИР. 10. Определены показатели качества ИР, учитываемые при создании, выборе и использовании ИР. 11. ИР реализуются в виде, допускающем оценивание их качества в соответствии с установленными требованиями. Эффективное решение задач систематизации ИР в масштабах национальной системы образования требует создания развитой сетевой инфраструктуры, формирующей в ИОС пространство для взаимодействия всех участников процессов преобразования информации, в части создания, распространения и применения ИР: авторов, разработчиков и издателей ИР, дистрибьюторов и провайдеров контента, учащихся и преподавателей, менеджеров образовательных заведений и др. Предлагаемая инфраструктура представляет собой основанную на принципах открытости среду для взаимодействия и конкуренции в области разработки, распространения и применения ИР, а также реализации с их помощью образовательных услуг. Упрощенная схема национальной сетевой инфраструктуры Федеральной системы информационных образовательных ресурсов изображена на рис. 1. На ее верхнем уровне располагаются общесистемные компоненты: • реестр электронных библиотек (ЭБ), каталогов и хранилищ ИР, охватываемых инфраструктурой; 77

Служба регистрации и депонирования ИР

Репозиторий нормативных лексикографических ресурсов

Открытый Реестр ИР ФСИОР

Репозиторий компетенции

Репозиторий открытого свободно распространяемого инструментария

Кластер ФСИОР

…

…

…

…

Кластеры ИС поставщиков контента

…

Уровень поставщиков контента

Реестр прикладных профилей ИС

Реестр схем метаданных

Уровень пользователей ИР

Реестр ЭБ, каталогов и хранилищ

Общесистемные компоненты

• реестр схем метаданных, предназначенный для фиксации и согласования моделей и форматов метаданных, реализуемых этими ИС; • репозиторий нормативных лексикографических ресурсов, содержащий формальные спецификации классификаторов и словарей, используемых при систематизации ИР, и служащий основой для их согласования; • реестр прикладных профилей ИС, фиксирующий воплощаемые ими технические решения, значимые с точки зрения обеспечения взаимодействия ИС в рамках инфраструктуры; • репозитории компетенции, содержащие формальные спецификации (модели) компетенции, применяемые при описании, поиске, отборе и оценивании ИР; • служба регистрации и депонирования ИР; • открытый реестр ИР ФСИОР.

Рис. 1. Сетевая инфраструктура Федеральной системы информационных образовательных ресурсов: – ИС поставщика контента (каталог или хранилище ИР, ЭБ); – ИС, поддерживающая БП с использованием ИР (система управления учебным процессом, портал, ИС образовательного учреждения) Верхний уровень также включает репозиторий открытого свободно распространяемого инструментария, предназначенного для реализации и поддержки функционирования ИС, представляемых на других уровнях инфраструктуры. К компонентам подобного инструментария относятся: • редактор метаданных; • редактор дистрибутивных пакетов ИР; • типовая система управления каталогом ИР; • типовая система управления хранилищем ИР; • типовая автоматизированная информационно-библиотечная система (система управления ЭБ); • типовые реализации сервисов поиска ИР; • средства тестирования и оценивания качества ИР; • типовая система управления контентом; • типовая система управления учебным процессом. 78

Труды конференции Телематика’2010

На втором уровне располагаются ИС поставщиков контента – ЭБ, каталоги и хранилища ИР. Они могут объединяться в кластеры по административному, территориальному, тематическому и иным признакам. Благодаря использованию унифицированных технических решений (в первую очередь согласованных схем метаданных, словарей и классификаторов) эти ИС способны технологически взаимодействовать друг с другом, в частности, выполняя распределенный поиск, обмениваясь метаданными, сведениями о поступающих запросах и т.д. Особое место на данном уровне занимает система хранилищ ФСИОР. Она включает хранилища ИР, ЭБ и каталоги ИР, созданных за счет средств государственного бюджета, а также, для которых имеются профессиональные оценки качества. В рамках ФСИОР осуществляются процессы постоянной актуализации каталогов и контроля качества ИР. Решение большинства задач систематизации ИР связано с метаданными. Необходимость интеграции компонентов ИОС не только повышает актуальность согласования схем метаданных, но и в перспективе предусматривает создание единой платформы метаданных и технологий систематизации ИР в ИОС, охватывающих различные виды ИР и варианты использования метаданных. Ключевым компонентом такой платформы служит система метаданных ИР для сферы образования России RUS_LOM, представляющая собой расширение модели LOM, и использованная в качестве методологической и нормативно-технической основы при выполнении крупных научно-технических проектов, направленных на развитие национальной информационной инфраструктуры сферы образования России. В частности, схема RUS_LOM и подмножества ее элементов реализованы в каталогах ИР системы федеральных образовательных Интернет-порталов и хранилище электронных ИР Федерального центра информационных образовательных ресурсов (ФЦИОР), составивших ядро ФСИОР. Апробация RUS_LOM показала, что она является эффективным средством систематизации и управления ИР в российских ИОС. Для систематизации ИР, осуществляемой на основе RUS_LOM, разработан набор классификаторов. Основными из них являются: • классификатор целевых назначений ИР; • классификатор ИР по уровням и ступеням образования; • многоуровневый иерархический классификатор типов ИР для сферы образования, охватывающий компьютерные ресурсы (информационные и программные продукты, функционирующие в среде Интернет или распространяемые на электронных носителях, мегаресурсы Интернет, служащие инструментами предоставления услуг), а также ИР на аудио-, видео- и бумажных носителях; • классификатор образовательной направленности учебно-методических ИР (профили образовательных заведений, направления подготовки, специальности и профессии); • предметные (тематические) классификации. Ведутся работы по формированию тематических классификаторов, согласованных с Универсальной десятичной классификацией и отражающих особенности систематизации учебно-методических ИР по уровням образования. Для всех классификаторов и словарей, рекомендуемых для использования в RUS_LOM, подготовлены формальные спецификации в XML-формате VDEX, которые размещены в Интернет в создаваемом репозитории нормативных лексикографических ресурсов. В целях обеспечения поддержки формирования метаданных RUS_LOM и компоновки стандартных дистрибутивных пакетов ИР в ГНИИ ИТТ «Информика» разработаны многоплатформенные редакторы метаданных и дистрибутивных пакетов. Они написаны на языке Java и реализованы как локальные приложения, функционирующие под управлением операционной системы с установленной средой Java Runtime Environment Второе направление – разработанная методология создания открытых ИОС детализирует принципы открытых систем по отношению к прикладной сфере, что выражается в построении концептуальной модели предметной области образовательных ИТ, представляющей состав, характер и взаимосвязи унифицируемых технических решений и служащей фундаментом для разработки профилей стандартов и спецификаций ИОС. Методология ориентирована на интеграцию функциональных сегментов ИОС, традиционно развивавшихся обособленно друг от друга. Такие сегменты представляют: • технологии электронного обучения; • средства ИТ-поддержки образовательных бизнес-процессов (БП) и системы управления; • информационные хранилища и библиотечные системы (для традиционных и электронных библиотек). Методология инварианта относительно конкретных архитектур ИОС и учитывает современные технологические направления: распределенный характер реализации ИОС, сервисно-ориентированную архитектуру, платформу XML, формирование модульных ИР на базе многократно используемых единиц контента, объектно-ориентированную парадигму и др. Третье направление – методы и средства контроля, оценки и мониторинга качества ИР сферы образования, – следующий этап работ института, выполнение которого потребует на данном этапе непосредственного участия в разработке национальных стандартов, гармонизированных с международными стандартами ПК 36, а также со стандартами ИСО 9001, ИСО 9003, ИСО 19011 и др. с учетом специфики национальной системы образования. Результаты этого направления будут способствовать применению в Российской Федерации требований основополагающих международных 79

стандартов и созданию на их основе индустриальных технологий электронного обучения, конкурентоспособных на международном рынке образовательных услуг. Таким образом, сформированы все основные составляющие отраслевой задачи управления информационно-технологическим обеспечением сферы образования, полученные на основе реализации системного подхода. Он предусматривает детализацию принципов открытых систем по отношению к прикладной области, построение и анализ концептуальной модели ее технологий, а также разработку для них нормативно-технического обеспечения, базирующегося на международных стандартах и открытых спецификациях ведущих профессиональных консорциумов, с учетом особенностей сферы образования России. Формирование нормативно-технического обеспечения ИОС и национальной сетевой инфраструктуры систематизации и управления ИР создают реальные условия для интенсификации технологий реализации российских ИОС разного уровня, масштаба и принадлежности, их интеграции с зарубежными ИОС, стимулируют развитие рынка образовательных ИТ, ИР и услуг, способствуют повышению эффективности средств ИТ-поддержки сферы образования.

АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ЕГЭ 2009 НА ОСНОВЕ ЗАКОНА НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ М.Б. Булакина, Е.Е. Якивчук Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 237-57-73, e-mail: [email protected], [email protected] С 2009 года Единый государственный экзамен (ЕГЭ) является основной формой итоговой государственной аттестации в школе для всех выпускников школ Российской Федерации. Общее количество участников ЕГЭ в 2009 году превысило 1 000 000. Далее в таблице приведено распределение количество участников ЕГЭ по предметам на основании данных, опубликованных Рособрнадзором. Предмет Русский язык Математика Обществознание Физика История Биология Английский язык Химия Информатика и ИКТ Литература География Немецкий язык Французский язык Испанский язык

Количество участников ЕГЭ 1 008 526 975 289 446 505 201 765 176 678 157 012 76 828 68 179 67 527 49 804 33 256 4 781 2 203 181

Проходной балл 37 21 39 32 30 35 20 33 36 30 34 20 20 20

На основе нормального закона распределения проведём анализ результатов ЕГЭ, полученных в 2009 г. Известно, что если значения, которые принимает случайная величина, зависят от большого числа различных факторов, каждый из которых, взятый в отдельности, влияет на ту величину сравнительно мало, то можно приближённо считать, что рассматриваемая случайная величина подчиняется нормальному закону распределения. Точная формулировка всех условий, при которых это действительно будет так, является предельной теоремой Ляпунова [1]. Будем считать, что тестовый балл, получаемый участником ЕГЭ, является случайной величиной Х, зависящей от множества факторов: популярность предмета, уровень подготовленности к предмету, сложность теста, продолжительность подготовки к тестированию, психологическое состояние участника во время процедуры сдачи ЕГЭ и т.п., т.е. зависит от влияния большого числа разнородных факторов. Следовательно, можно предположить, что наша случайная величина Х должна приближённо подчиняться нормальному (Гаусса) закону. Построим зависимость количества набранных баллов от общего количества участников ЕГЭ в соответствии с данными, приведенными в таблице. Для наглядности по вертикали отложим процентное отношение от общего количества участников, сдававших предмет, по горизонтали – количество набранных тестовых баллов. Статистика результатов ЕГЭ за 2009 г. по всем предметам приведена на Федеральном портале «Российское образование» в разделе «Абитуриент» http://www.edu.ru/abitur/act.41/index.php. Рассмотрим подробнее некоторые из них: русский язык, математика, обществознание, испанский язык. 80

Труды конференции Телематика’2010

Выбор этих предметов для анализа объясняется тем, что русский язык (рис. 1) и математика (рис. 2) являются обязательными предметами для сдачи всеми участниками ЕГЭ, обществознание (рис. 3) – самый популярный среди предметов по выбору, испанский язык (рис. 4) – наименее популярный.

Рис. 1. Статистика результатов ЕГЭ по русскому языку

Рис. 2. Статистика результатов ЕГЭ по математике

81

Рис. 3. Статистика результатов ЕГЭ по обществознанию

Рис. 4. Статистика результатов ЕГЭ по испанскому языку Проведённый анализ представленных выше статистических данных показал, что полученное распределение не всегда согласуется с нормальным законом. На примерах ЕГЭ по русскому языку (рис. 1) и по обществознанию (рис. 3) видно нормальное распределение результатов сдачи. Напротив, вид распределения результатов по испанскому языку 82

Труды конференции Телематика’2010

(рис. 4) не подчиняется нормальному закону, что, возможно, объясняется малым количеством участников ЕГЭ относительно общего количества (0,18%). Перейдём к результатам ЕГЭ по математике (рис. 2). Видно, что приблизительно на той же выборке участников ЕГЭ, что и по русскому языку, закон распределение не имеет нормального вида. Возможно, это объясняется влиянием таких факторов, как степень подготовленности участника или сложностью тестовых заданий. Это подтверждается убывающей зависимостью количества участников ЕГЭ, получивших высокий балл (>75). В 2010 г. по прогнозу Рособрнадзора http://www1.ege.edu.ru/index.php?option=com_content&task=view&id=771&Itemid=201, увеличится число учащихся, выбирающих технические направления подготовки и специальности при поступлении вузы. На наш взгляд, это должно повысить средний уровень готовности к сдаче ЕГЭ по дисциплинам естественно-научного блока: математика, информатика, физика, химия, биология, и распределение результатов по этим дисциплинам в 2010 году должно приближённо подчиняться нормальному закону. Литература 1. Гутер Р.С., Овчинский Б.В. Элементы численного анализа и математической обработки данных результатов опыта. – М.: Наука, 1970. – 432 с.

ОПЫТ РАЗРАБОТКИ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕРАКТИВНЫХ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ НА ОСНОВЕ ГИСТЕХНОЛОГИЙ Е.С. Кикнадзе, А.В. Симонов Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 785-55-63, e-mail: [email protected] Для ряда направлений профессиональной подготовки (науки о Земле, экология и природопользование, региональная экономика и страноведение, социальные и политические технологии и др.) картографический метод считается обязательным предметом изучения и освоения в качестве базового методического инструментария решения территориальных проблем. Различные географические и тематические карты и атласы традиционно являются одной из важных форм представления учебно-методических материалов для разных уровней образования. Для общего среднего образования карты являются обязательным учебным пособием освоения ряда базовых предметов школьной программы – географии, природопользования, истории, краеведения, биологии. Особенно перспективным и полезным является интегрированное использование ГИС- и Интернеттехнологий. Использование Интернет-технологий для организации учебно-методической деятельности в области школьной географии является важной и решающей задачей, поскольку доступ к ресурсам Интернет необходим учителям-географам для актуализации фактического материала о странах, культурах и состоянии среды обитания в динамично изменяющемся мире, для получения карт, космических снимков и другой наглядной информации, необходимой для формирования полноценного набора учебных материалов. Использование современных информационных технологий в решении проблем учебнометодического обеспечения преподавания и обучения в средней школе является актуальным еще и потому, что позволяет существенно повысить уровень компьютерной подготовки учителей и методистов, привить им навыки и потребность повседневного использования информационных технологий в своей профессиональной деятельности. В свою очередь, это существенно влияет и на весь процесс информатизации школьного образования, на решение столь актуальной в настоящий момент задачи формирования качественных цифровых образовательных интернет-ресурсов учебно-методического назначения. Интерактивный картографический интернет-сервис создания учебных контурных и тематических карт различного содержания и назначения является главным компонентом раздела «Учебные карты» портала «Российское образование». Технология интерактивного картографирования – это технология экспонирования географических карт в интернете с сопутствующими сервисами, присущими развитым геоинформационным системам. Она позволяет пользователю посредством стандартных средств просмотра web-страниц – браузера – работать с географическими картами практически в том же объеме, как и с настольными геоинформационными системами (ГИС) конечного пользователя. Интерактивный картографический сервис на портале «Российское образование» обеспечивает следующие требования к функциональности и сервисной поддержке: • Отображение карты в окне браузера. • Отображение местоположения участка карты, видимого в окне браузера, на схематичной картенавигаторе. • Изменение масштаба карты. 83

• Изменение изображения (содержания) карты путем включения/выключения тематических слоев. • Центрирование карты по произвольной точке. • Центрирование карты по произвольной точке с одновременным увеличением/уменьшением масштаба. • Перемещение местоположения окна с картой без изменения масштаба по произвольной точке карты-навигатора. • Сдвиг карты по 8 направлениям на пол-экрана или на целый экран (фрагмент карты, видимой в окне). • Получение тематической информации по объектам, попавшим в место клика по карте мышкой. • Поиск объектов с последующим позиционированием найденного объекта, или объектов на карте. • Нанесение на карту по произвольной точке заранее заданных значков и произвольная подпись их. • Удаление нанесенных ранее пользовательских объектов. Либо одного, расположенного вблизи клика по карте, либо всех. • Сохранение карты в виде картинки, короткой ссылки или в бумажном виде (печать стандартными средствами Интернет-браузера). Разработана методика использования картографического сервиса для профильного Интернетобучения географии. Практические работы, представленные в профильном Интернет-курсе географии, расположенном на сайте Виртуальной школы (http://vs.iot.ru), основываются на интерактивных контурных и тематических картах Российского общеобразовательного портала (http://www.edu.ru/maps). Интерактивные контурные карты на протяжении ряда лет использовались при преподавании курсов «География России» в 8-9 классах и «Социальная и экономическая география мира» в 10 классах Пущинского экологического лицея. Учащиеся лицея выполняли предложенные задания по интерактивным контурным картам как во время практических работ во время уроков географии, так и самостоятельно при подготовке домашнего задания.

ПРАВОВОЕ СОПРОВОЖДЕНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО КОНТЕНТА И.И. Чиннова, М.Ю. Барышникова Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», Национальный фонд подготовки кадров (НФПК), г. Москва Тел.: (495) 955-08-15, 937-43-50, e-mail: [email protected], [email protected] Федеральная система информационно-образовательных ресурсов (ФСИОР), являясь системообразующим компонентом единой образовательной информационной среды, обеспечивает размещение и доступ к специально отобранным и рекомендованным экспертами интернет-ресурсам для всех уровней системы образования Российской Федерации [1]. Ресурсы ФСИОР востребованы национальным образовательным сообществом: согласно статистике независимых поисковых систем количество просматриваемых страниц в неделю составляет в среднем 500 тысяч, а среднесуточное количество обращений к ресурсам ФСИОР – более 80 тыс. При публикации объектов интеллектуальной деятельности в сети Интернет существует как минимум одна большая проблема – обеспечение возможностей для их легитимного использования. Размещение ссылок на объекты или на сайты, содержащие интересующие систему образования объекты, правомерно без ограничений. Однако размещение самого объекта на сайте возможно только при получении разрешения от автора или правообладателя, т.к. в данном случае происходит использование произведения в виде воспроизведения, распространения и доведения до всеобщего сведения. В соответствии с ГК РФ любое использование текстового произведения, фотографии, музыкальной фонограммы, видеоролика или иного результата интеллектуальной деятельности допускается только на основании разрешения правообладателя, выраженного путем заключения договора. Нарушение законов РФ об интеллектуальной собственности влечет предусмотренную законодательством ответственность: гражданскую, административную и даже уголовную [2]. Таким образом, прежде чем разместить цифровой ресурс на каком-то сайте (или портале) даже для использования исключительно в некоммерческих образовательных целях, необходимо получить разрешение от правообладателей на использование (хранение, распространение, копирование, доведение до всеобщего сведения) их произведений в Интернет. Особенно это касается музыкальных, аудиовизуальных (видео, кино) и графических произведений, поскольку они особенно узнаваемы и легко идентифицируемы. Более того, произведения имеют в большинстве случаев не одного автора/правообладателя, и получать разрешение необходимо от каждого из них: автор слов, автор музыки, исполнитель, владелец фонограммы для музыкальных произведений и дополнительно автор сценария и режиссер для аудиовизуальных произведений. Необходимо отметить, что всю ответственность за нарушение авторских и смежных прав на произведения, размещенные в сети Интернет, несет владелец домена, на котором эти произведения доступны для использования. Лицензионный договор на использование таких произведений не сможет послужить гарантом, что у стороны, которая его предоставила, были права на эти действия. Следует проводить аудит передаваемых материалов, причем, как показала практика, сделать это способны только квалифицированные юристы. 84

Труды конференции Телематика’2010

Главным источником предоставления контента в системе общего образования является Единая коллекция ЦОР (http://school-collection.edu.ru). Для того чтобы Единая коллекция могла решить свою основную задачу, а именно: превратиться в заслуживающий доверия источник высококачественной образовательной информации, обеспечивающей основные потребности целевых групп пользователей, необходимо обеспечить лицензионную чистоту всех входящих в нее ресурсов. Еще на этапе создания Единой коллекции ЦОР ставилась задача показать пример цивилизованного обращения с авторским и имущественным правом. К сожалению, у нас в стране сложилась традиция считать, что все, что выставлено в Интернете, можно использовать как свое. У нас не принято давать ссылку на источник, спрашивать согласия автора на использование и модификацию. Поэтому было важно создать такой прецедент, когда каждый учитель или учащийся понимали бы, что любой доклад или урок – объект их авторского права, но при его создании они обращаются к материалам, авторские права на которые принадлежат другим людям или организациям [3]. При передаче ресурсов в Коллекцию организация производитель/правообладатель подписывает лицензионный договор, в котором определен перечень неисключительных имущественных прав, дающий возможность легитимно использовать ЦОР Коллекции. В этот перечень входит, например, право на скачивание ресурса на компьютеры образовательных учреждений, учителей и учащихся, право на публичный показ, что дает возможность демонстрировать ресурс на компьютере или через проектор. Участники образовательного процесса могут использовать ЦОР Коллекции в своих целях: учителя – в методических и практических разработках, учащиеся – в своих рефератах, докладах и т.д. Но речь идет только о праве на некоммерческое использование и только в рамках образовательного процесса. С целью соблюдения авторских и смежных прав доступ к ряду ресурсов Единой коллекции с иностранных IP-адресов закрыт; некоторые ЦОР сняты с публикации и хранятся в закрытом доступе и т.д. Данное решение не является полным или абсолютно правильным и не гарантирует снятия спорных вопросов. Например, это относится к странам бывшего СНГ или русским школам на территории иностранных государств. К тому же понятно, что при желании всегда можно обойти запрет доступа с иностранного IP-адреса. Несмотря на то, что все лицензионные договоры опубликованы на сайте Коллекции, в редакцию приходит много вопросов от пользователей о правомерности тех или иных действий по работе с контентом. В связи с этим на сайте Коллекции опубликован пользовательский договор, в котором прописаны все условия легитимного использования ресурсов, а в будущем планируется создать консультационную службу, службу правового регулирования при размещении ресурсов в Единой коллекции и разработать оптимальные схемы договорных отношений с правообладателями. Отметим, что материалы, переданные для размещения в ФСИОР, являются общественным достоянием в силу их образовательной, культурной, научной и исторической ценности. В связи с этим для скорейшего и благоприятного разрешения возникшей правовой ситуации необходимо содействие со стороны Минобрнауки РФ. Литература 1. М.В. Булгаков, Е.Г. Гридина, А.Д. Иванников, В.А. Старых. Федеральная система информационнообразовательных ресурсов / Научно-практический журнал «Информационные ресурсы России», № 2 (108), 2009, ISSN 0204-3653, С. 25-27. 2. Гридина Е.Г., Деркачева Е.Н., Мурашева О.В., Чиннова И.И., Нейман Л.Б. Нормативно-правовая основа размещения в сети Интернет цифровых образовательных ресурсов Единой коллекции / Научнопрактический журнал «Открытое образование», №6 (77), 2009. «Информационные технологии в образовании и научных исследованиях», ISSN 1818-4243, С. 34-36. 3. Барышникова М.Ю. Единая образовательная коллекция или первый шаг в общество знаний / Учебные материалы нового поколения. Опыт проекта «Информатизация системы образования» (ИСО). – М. РОССПЭН, 2008. – ISBN 978-5-8243-1067-2, С. 28-40.

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ И ПОДДЕРЖКИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО САМООПРЕДЕЛЕНИЯ: ПРАКТИКА РЕАЛИЗАЦИИ В ГОРОДЕ МОСКВЕ В.Б. Яблонский, А.Н. Костюкова, Р.С. Субботин ГОУ «Учебно-методический центр по информационно-аналитической работе», г. Москва Тел.: (495) 651-92-95, e-mail: [email protected] В целях поддержки профориентационной работы в Москве Информационно-аналитическим центром Департамента Образования города Москвы была разработана Информационная система психологического тестирования и поддержки профессионального самоопределения. Система активно используется для решения задач профессиональной диагностики в образовательных учреждениях и центрах профориентации города Москвы уже более двух лет. С начала 2010 г. информационная система психологического тестирования и профессиональной ориентации учащихся активно применялась 85

Городским Центром профориентации для работы с учащимися учреждений общего и профессионального образования. Старшеклассники и выпускники школ, студенты техникумов, лицеев и колледжей Москвы проходили углубленное тестирование на оценку степени пригодности к профессиям. Таким образом, методическая база информационной системы психологического тестирования и профориентации была апробирована на значительной выборке учащихся (за период с февраля по апрель через ГЦП прошло около 15 тысяч человек). Результаты апробации методической базы информационной системы психологического тестирования и профессиональной ориентации учащихся позволяют говорить о надежности применяемых методик и алгоритмов расчета профессиональной пригодности, о высокой степени достоверности получаемых с помощью тестирования на базе методик системы результатов. Использование системы обеспечивает: • Повышение эффективности процесса профориентации в образовательном учреждении за счет использования современных ИКТ. • Создание условий для получения учащимся возможности самостоятельного профессионального самоопределения. • Личностную профессиональную диагностику учащегося с целью определения его профессиональных предпочтений, уровня пригодности к конкретной профессии. • Возможность on-line доступа учащегося к консультативным услугам по вопросам профессионального самоопределения. Информационная система психологического тестирования и поддержки профессионального самоопределения функционирует на трех уровнях: Департамента образования, образовательного учреждения и персонального автоматизированного рабочего места пользователя и решает задачи: 1. На уровне Департамента Образования • Управление набором тестов: добавление, удаление, реорганизация и редактирование методик. • Учет более 100 основных профессионально-важных качеств: интеллектуальных, личностных, психофизических, нейродинамических, профессиональных, академических, противопоказаний и др. • Учет более 250 профессий с возможностью добавления профессиопрофилей и их настройки. • Управление образовательными учреждениями, просмотр статистических сведений по психодиагностическим параметрам и активности членов образовательного процесса в системе. 2. В образовательном учреждении и центрах профессиональной ориентации • Настройка внешнего вида и структуры методик, включенных в систему для разных учебных групп. • Управление учебными группами, профилями учащихся, просмотр журнала работы с системой, профессиональной пригодности, профессионально-важных качеств, психологических портретов. • Использование системы задач для назначения испытуемым прохождения психодиагностических методик (в т.ч. батарей методик), назначения заявок администрации, вопросов службе психологов. • Построение гибких статистических выборок, сохранение отчетов, построение диаграмм, расчет групповых статистических показателей. 3. Индивидуальная профориентация и психодиагностика учащихся • Ознакомление с миром профессий, профессионально-важных качеств для каждой конкретной профессии, просмотр пригодности к той или иной профессии. • Просмотр интерпретаций пройденных методик, психологического портрета и сводных значений по базовым шкалам системы с интерпретациями. • Возможность задавать вопросы службе виртуальных психологов для получения индивидуального консультирования и глубокого анализа. В 2010-2011 годах планируется дальнейшее развитие Системы, в том числе доработка имеющихся систем, создание новых информационных подсистем для реализации профориентационной деятельности: • Развитие информационно-справочного портала по направлению «Профориентация» (Информационные киоски). • Создание электронной библиотеки по направлению «Профориентация», включающей разделы для психологов, методистов, преподавателей, обучающихся, родителей и т.д., в том числе планируется создание видеотеки. • Развитие Единой образовательной информационной среды в части создания единого методического сетевого сообщества экспертов-профориентаторов, методистов, психологов.

86

Труды конференции Телематика’2010

СТРАТЕГИИ ПРОВЕДЕНИЯ ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ С ПОМОЩЬЮ ЯЗЫКОВЫХ КОРПУСОВ И РЕДАКТОРА ОНТОЛОГИЙ PROTÉGÉ О.М. Корчажкина ГОУ «Центр образования № 1678 «Восточное Дегунино», г. Москва Тел.: (916) 935-97-52, e-mail: [email protected] Многие современные лингвистические исследования часто связаны с необходимостью изучения сложных системных взаимосвязей между лексическими единицами, которые заложены в глубинные структуры языка и которые, являясь изначально категориями имплицитными, не могут быть в достаточном объёме представлены в толковых словарях, будь то традиционных или электронных. Выявление подобных сложных семантических, логических и контекстуальных отношений между лексемами любого языка возможно только в результате концептуального анализа больших массивов устных и письменных текстов, создаваемых его носителями. Специалистами по корпусной лингвистике большинства стран, представляющих крупнейшие языки мира, создаются национальные языковые корпусы – доступные в сети Интернет электронные гиперресурсы, содержащие большие массивы текстов различных жанров, типов, стилей и социальных вариантов, принадлежащих к различным историческим периодам и являющихся продуктами языкового творчества носителей данного языка. Так, например, национальный корпус русского языка (НКРЯ) [4] содержит несколько подкорпусов, оснащен разветвлённой системой многоуровневой навигации (разметки), позволяющей осуществлять эффективный поиск отдельных слов, а также словосочетаний протяжённостью до 10 лексических единиц, и охватывает только в основном корпусе порядка 170 млн лексем. Подобные электронные ресурсы могут с успехом использоваться для проведения лингвистических исследований и изучения языка, как его носителями, так и представителями иных языковых культур. Известно, что в любое исследование в качестве необходимых входят этапы сбора и обработки материала. Эффективность исследования на этапе сбора материала в значительной степени зависит от достоверности полученных данных и скорости их получения, а на этапе обработки – от качества систематизации, модифицируемости (простоты внесения изменений в способы систематизации) и возможности быстрого доступа к обработанным материалам. Языковой корпус, оснащённый развитой системой навигации, каким является, например, НКРЯ, в силу многообразия и высокого качества содержащихся в нём текстов, предоставляет исследователю достоверный языковой материал, который можно довольно быстро получить, сделав адекватный запрос. Далее извлечённый материал требуется подвергнуть новой систематизации – уже в соответствии с условиями решения конкретной задачи, условиями проведения заданного лингвистического исследования. Современные программные средства позволяют оптимизировать процесс подобной систематизации данных, преобразовать их в информацию, а затем в знания с помощью онтологий – электронных систем структурирования информационного контента [1, c. 319]. Онтологии, или электронные базы знаний, определяют как иерархические структурные схемы семантических систем, устанавливающих концептуальные связи между принадлежащими им компонентами, которые представляют собой термины и понятия в некоторой предметной области [2, с. 235]. Одной из наиболее простых программных сред для создания авторских онтологий, которую может самостоятельно освоить исследователь-гуманитарий, не являющийся специалистом по корпусной лингвистике, считается платформо-независимая расширяемая среда Protégé, находящаяся в свободном доступе в сети Интернет [5]. Базы знаний в программной среде Protégé создаются на основе абстрактной модели, которая позволяет строить системные отношения между концептами некоторой предметной области или более узкой области знаний, в том числе между терминами и понятиями в определённой сфере лингвистических исследований. Модель формализации знаний в среде Protégé называется фреймовой, поскольку она основана на принципе членения, то есть фрагментации знаний, которые затем подвергаются представлению в виде некоторой семантической сети, структурированной в виде узлов, соединённых между собой функциональными связями. В онтологии включают разветвлённые структурные схемы концептов, состоящие из классов (понятий) и их свойств, организуют классы в некоторую иерархию, присваивают свойствам каждого класса определённые функциональные возможности и атрибуты, а атрибутам – ограничения (аспекты, или грани) и т.д. [3, с. 5]. Созданная таким образом онтология представляет собой базу знаний в данной предметной области или в некоторой сфере исследования. Особенность фреймовой модели представления лингвистических знаний позволяет заполнить абстрактную структуру онтологии определёнными сущностями, превратив её в описание истинно существующих семантических связей между понятиями и значениями языковых единиц, «работающих» в текстовых массивах. Таким образом, с помощью онтологий результаты лингвистических исследований могут оформляться в виде семантических словарей, своего рода специализированных баз лингвистических знаний, основанных на расширенных контекстах, используемых носителями языка в реальных ситуациях устного и письменного речевого общения. В заключение отметим, что использование языковых корпусов и тем более представление результатов исследований в виде онтологий, семантических словарей в своей области научных интересов, – умения, встречающиеся в среде учёных-лингвистов довольно редко. Однако по нашему глубокому убеждению описанные способы работы с концептами лингвистических знаний со временем 87

будут завоёвывать всё большую популярность, что позволит повысить эффективность проводимых научных исследований и улучшить качество оформления результатов научно-исследовательской деятельности. Литература 1.

2. 3. 4. 5.

Добров Б.В. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения: учебное пособие / Б.В. Добров, В.В. Иванов, Н.В. Лукашевич, В.Д. Соловьёв. – М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. – 173 с.: ил. – (Серия «Основы информационных технологий»). Корчажкина О.М. Профессиональная деятельность учителя в условиях информатизации образования. – М.: ГЛОССА-ПРЕСС, 2010. – 398 с. Муромцев Д.И. Онтологический инжиниринг знаний в системе Protégé. – СПб: СПбГУ ИТМО, 2007. – 62 с. Национальный корпус русского языка [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ruscorpora.ru/. Редактор онтологий Protégé 4.0.2 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://protege.stanford.edu/download/protege/4.0/installanywhere/

АКАДЕМИЧЕСКИЕ ИНИЦИАТИВЫ, ПРОЕКТЫ И РЕСУРСЫ SOFTLINE ДЛЯ РОССИЙСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ А.И. Степанов ЗАО «СофтЛайн Трейд», Москва E-mail: [email protected] Компания Softline постоянно реализует большое количество образовательных проектов для системы образования. Академические инициативы Softline включают в себя множество различных решений, обеспечивающих методическую, логистическую, ресурсную и маркетинговую поддержку образовательных процессов в вузе, а также технологические и инфраструктурные решения, обеспечивающие эффективную работу вуза. Среди них можно выделить следующие основные направления. Академическая программа Softline, предполагающая открытие в вузах Академий Softline (http://www.IT-Academy.ru) – мультивендорных учебных центров по изучению информационных технологий. Среди партнеров Softline ведущие классические, технические и политехнические университеты, среди которых находится такой флагман российского образования, как МГУ имени М.В. Ломоносова (факультет вычислительной математики и кибернетики). Поддержка академических программ вендоров и, в первую очередь, академической программы Microsoft – Microsoft IT Academy. Компания поддерживает все академические программы вендоров и открыта к расширению сотрудничества в этой сфере, как в России, так и в СНГ. Softline успешно выполняет функции уполномоченного партнера по программе Microsoft IT Academy. В рамках поддержки этой программы развивается самостоятельный проект по разработке конспектов лекций к курсам по широкому спектру информационных технологий Microsoft, включающих лабораторные работы. Детская компьютерная школа Softline – этот проект реализуется отделом образовательных проектов для сегмента НПО/СПО (школы и колледжи). Проект включает в себя Школу графики и мультипликации, Школу программирования, Школу web-разработки и web-дизайна, Школу разработки компьютерных игр. Сайт проекта http://www.digital-school.net. Обучение и сертификация преподавателей вузов – ежегодные проекты по бесплатному повышению квалификации и знакомству с новыми продуктами вендоров. В рамках этого направления обучено более 2100 преподавателей вузов и колледжей. Дистанционное обучение с использованием решений Mirapolis, Microsoft, Adobe, SkillSoft, Softline включает в себя такие решения, как собственно курсы ДО, так и организацию вебкастов и доступ к библиотечным ресурсам в режиме on-line – подписка Books-24*7. Поставка лицензионного ПО учебным заведениям по специальным академическим ценам для организации обучения. В связи с окончанием 31 декабря 2010 г. срока действия лицензий на программные продукты пакета «Первая ПОмощь» компания Softline разработала предложение для учреждений общего образования на поставку программного обеспечения, оказание услуг технической поддержки и обучения. В предложение включены программные продукты, входившие в состав пакетов «Первая ПОмощь», ПСПО (пакета свободного ПО), СКППО (пакета специализированного коммерческого программного обеспечения для образовательных учреждений, внедряющих инновационные образовательные технологии). Производители и категории ПО: 88

Труды конференции Телематика’2010

Microsoft:

Общесистемное и офисное ПО.

Alt Linux:

Общесистемное и офисное ПО с открытым исходным кодом.

Adobe:

Средства для работы с растровой графикой.

Corel:

Средства для работы с векторной графикой.

Лаборатория Касперского:

Средства антивирусной защиты.

Abbyy:

Средства распознавания текстов. Электронные словари.

Embarcadero:

Средства разработки ПО и обучения программированию

Parallels:

Средства виртуализации.

Аскон:

Средства для автоматизированного проектирования и трехмерного моделирования.

ВидеоМост:

Средства организации видеоконференций.

Институт Новых Технологий:

ПО по естественно-научным, математическим и гуманитарным дисциплинам.

Softline:

«DeskWork Школа» – портальное решение для школ.

Подписка MSDN AA – подразумевает поставку ПО, возможность управления лицензиями, обучение администраторов и подписчиков. Сеть Авторизованных Международных Центров Тестирования – создание и поддержка сети академических центров тестирования, как части международных систем тестирования IT-специалистов, от имени международных компаний Certiport и Prometric. Так через сеть тестовых центров Certiport, которая включает более 100 АТЦ, мы обеспечиваем тестирование по следующим направлениям: Microsoft Office Specialist (MOS), Microsoft Certified Application Specialist (MCAS), Adobe Certified Associate (ACA), Internet and Computing Core Certification (IC3), iCritical Thinking (совместно с ETS), CompTIA Strata IT Fundamentals и др. ТМ Инициатива «Я гражданин Электронной России» – в ее рамках компания Softline активно работает со студенческой аудиторией. Проведение IT-соревнований, чемпионатов и конкурсов для студентов и школьников под этим девизом и под именем «IT-Academy» затронуло уже более 18000 участников из различных вузов страны. Softline постоянно реализует совместные маркетинговые акции в сотрудничестве с вендорами, продвигая лицензионное ПО для студенческой и школьной аудитории. Среди наших партнеров – Лаборатория Касперского, Abby, Adobe, Microsoft, Аскон и др. С целью поддержки информационного пространства по академическим программам компания развивает профильные Web-порталы – www.it-academy.ru, www.exponenta.ru, soft.mail.ru. Национальная система тестирования Alltests создана и работает в рамках инициативы Softline «Я гражданин Электронной России». Система обеспечивает проверку знаний и навыков широкого круга лиц – от простых пользователей, до IT-специалистов и нацелена на подтверждение уровня их квалификации в области владения IT. В настоящее время мы готовим тесты к пакету ПСПО (куда войдут тесты OpenOffice Writer, Calc, Impress, Base, Draw, Math). Мы также не забываем профессионалов и создаем тесты для них – в нашей базе есть уже тесты по технологиям Java, Linux, Microsoft, готовятся тесты по MatLab, PHP и др. В нашей базе также есть тесты для государственных служащих, среди которых такие тесты, как «Компьютерные сети и Интернет», «Аппаратное и программное обеспечение», «Навыки работы в операционной системе», «Электронные таблицы», «Подготовка презентаций», «Текстовый редактор». В конце марта завершилась акция для школьных педагогов по тестированию по программным продуктам, входящих в комплект поставки «Первая Помощь 1.0». В рамках акции школьными учителями было пройдено более 15000 тестов по таким продуктам, как Microsoft Office, Adobe Photoshop, Adobe After Effect, CorelDrAW, AВВYY Lingvo, КОМПАС 3D, Kaspersky Work Space Security. Softline принимает активное участие в реализации государственных программ развития образования. Один из таких проектов – создание отраслевой системы мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности – успешно реализуется совместно с ГНИИ «Информика» и другими партнерами. В рамках программы Microsoft IT Academy Softline поддерживает проект по обучению и тестированию государственных служащих в регионах РФ. Более 6000 государственных служащих прошли обучение в рамках этого проекта. Среди инициатив Softline есть множество других интересных проектов, сервисов и услуг для образовательных учреждений, некоторые из которых являются уникальными и оказываются только нашей компанией. Среди них: • Softcloud.ru – первый российский портал, предоставляющий клиентам большой выбор SaaS– решений, а разработчикам – платформу для разработки и полный цикл продвижения и продаж SaaS. Softcloud.ru построен с использованием программных платформ лидирующих мировых производителей «облачных» решений. Доступность и безопасность сервисов, как в России, так и 89

• • •

• • •

за ее пределами, обеспечивает хостинг в распределенной сети ЦОД высокого уровня. Юридическая поддержка и поддержка горячей линии по переходу на лицензионное ПО. Поддержка типовых решений Google в вузах. Google Apps – создание защищенной, масштабируемой и экономичной инфраструктуры для совместной работы, Google Search Appliance – универсальный поиск. Развитие системы ДО на базе решений Mirapolis Knowledge Center и Webinar Expert (http://www.mirapolis.ru). Внедрение корпоративного портала DeskWork. Это удобное средство взаимодействия сотрудников и организации коллективной работы сотрудников вуза, а также инструмент внедрения системы менеджмента качества. Благодаря автоматизации рутинных бизнес-процессов и быстрому поиску необходимой информации решение значительно повышает производительность труда. Стажировки и трудоустройство выпускников – проект Softline IT Graduate. Техническая поддержка Softline для учебных заведений – Student Help Desk. Поддержка проектов Microsoft – WinLive@Edu, High Performance Computing (HPC), Microsoft Innovation Center (MIC).

Помимо этого, специалисты Softline всегда готовы осуществить быстрое внедрение типовых решений Microsoft в вузах – «Коллективная работа» на базе Microsoft Office SharePoint Server, Windows SharePoint Services и «Объединенные Коммуникации» на базе Microsoft Office Communications Server 2007. Softline поддерживает многие российские образовательные IT-конференции и мероприятия и проводит постоянные бесплатные семинары, как в Москве, так и во всех регионах, где расположены офисы компании (более 50 городов). Еще одна инициатива Softline относится к сфере венчурных инвестиций и направлена на поддержку молодых разработчиков ПО – конкурс «Dev Generation 2010». Финансирование осуществляется со стороны фонда Softline Venture Partners – это инвестиции в развитие и разработку студенческих идей в области ПО (http://softlinevp.com/DevGeneration/). Цель Академической инициативы Softline – объединить в профессиональное сообщество учебные заведения и организации, заинтересованные в решении задачи качественной и эффективной подготовки молодежи и студентов для работы в условиях современного рынка. Этот проект предполагает организацию авторизованного обучения по программам ведущих IT-компаний и делает его доступным для студентов, которые после окончания вуза будут играть важную роль в экономическом развитии России.

ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ВУЗА С ПРИМЕНЕНИЕМ КОНЦЕПЦИИ SaaS Д.А. Иванченко ЗАО МНПП «НАМИП» (Новые системы автоматизации, моделирования и проектирования), г. Москва Тел.: (495) 624-46-48, e-mail: [email protected] Современная информационная система управления учебным процессом – это сложная организационная структура, которая должна поддерживать большое количество объектов управления деятельностью учебного заведения и быть ориентирована на организацию приема абитуриентов; планирование учебного процесса; управление информационно-методическими ресурсами; администрирование контингента учащихся; мониторинг и контроль успеваемости и посещаемости; организацию рационального документооборота; управление научной деятельностью и т.д. На практике, в большинстве вузов России, информатизация образования понимается лишь как обеспечение учебного процесса компьютерной и оргтехникой, средствами мультимедиа и предоставлением доступа в интернет, что, в целом, не меняет ни характера обучения, ни процессов, связанных с организацией и управлением учебной и научной деятельностью. Это приводит к увеличению расходов, связанных с заработной платой высококвалифицированных специалистов, обслуживанием и ремонтом техники, приобретением и настройкой лицензионного программного обеспечения, обеспечением безопасности, охранных услуг, и к несоответствию затраченных ресурсов и полученных результатов. По некоторым оценкам, сегодня более 70% IT-бюджетов расходуются только на сохранение существующего положения и менее 30% тратится на инновации и достижение конкурентного преимущества. В случаях, когда вузы самостоятельно разрабатывают решения для автоматизации учебного процесса это требует от учебных заведений привлечения большого числа высококвалифицированных экспертов области в организации и управления учебным процессом, аналитиков и программистов, что приводит к росту проблем, связанных с управлением проектом, увеличивается количество ошибок, 90

Труды конференции Телематика’2010

растут затраты на внедрение, поддержку, обновления, что также приводит к высокой стоимости разработки. На наш взгляд, для решения вопросов рационального использования IT-бюджета и создания эффективной системы управления вузом в современных условиях целесообразно использовать модель, получившую название SaaS. Software as a service (SaaS) – программное обеспечение как услуга – концепция построения информационной инфраструктуры, при которой поставщик разрабатывает информационное решение и самостоятельно управляет им, предоставляя заказчикам доступ к программному обеспечению через интернет. Основное преимущество SaaS для потребителя состоит в отсутствии затрат, связанных с установкой, обновлением и поддержкой работоспособности оборудования и программного обеспечения, работающего на нем. В основе концепции SaaS лежит принцип подписки: программное обеспечение не продается как продукт, а предоставляется в аренду, стоимость которой зависит от функционала, числа пользователей, объема транзакций и других количественных показателей. Чтобы использовать возможности SaaS не нужно иметь ничего, кроме инфраструктуры, обеспечивающей доступ в интернет. Концепция SaaS характеризуется следующими ключевыми признаками: • удаленный доступ к программному обеспечению предоставляется по интернет-каналам через вебинтерфейс (браузер) или программный управляющий интерфейс (тонкий клиент); • программное обеспечение развертывается в едином дата-центре, а не на мощностях каждого конкретного заказчика, обеспечивая, таким образом, для конечных пользователей пул ресурсов, не зависящий от их местоположения; • ответственность за поддержку работоспособности и производительности программного обеспечения, устранение ошибок и защиту данных несет провайдер SaaS; • программное обеспечение предоставляется на условиях аренды, а условия его использования сочетают в себе правила лицензирования, хостинга и технической поддержки и предполагает периодическую оплату; • возможность изменения объема услуг в любой момент времени и на любом этапе использования программного обеспечения. Преимущества применения концепции SaaS для высших учебных заведений заключаются, прежде всего, в отсутствии больших финансовых затрат, связанных с приобретением дорогостоящего серверного оборудования и организацией специальной инфраструктуры, минимизации затрат на развертывание решения и его внедрение, приобретение и разработку специализированного программного обеспечения, снижении необходимости инвестиций в неосновные фонды и т.д. Для этих целей необходимо стандартизировать и унифицировать функционал системы под типичные процессы управления вузом, что позволит предоставлять конечным пользователям даже не программное обеспечение, а реализацию конкретных функций управления учебным заведением. В качестве области применения SaaS в вузе можно отметить следующие направления: • дистанционное обучение; • e-learning; • управление учебными процессами; • управление НИР и ОКР; • управление деловыми процессами; • электронный документооборот; • тренажеры, практикумы; • электронные каталоги и медиатеки; • финансово-экономическая деятельность; • административно-хозяйственная деятельность. Это позволит не только отработать инновационную модель взаимодействия учебных заведений в современном образовательном пространстве, но и обеспечит прямую экономическую эффективность ее применения.

СНИЖЕНИЕ РИСКОВ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ВУЗОМ А.В. Котов Компания «Infosuite», г. Москва Тел.: (495) 604-45-94, e-mail: [email protected] Управление вузом в настоящее время становится все более сложным процессом. В условиях реформирования образования и негативных демографических факторов, сокращающих контингент учащихся, эффективное управление дает возможность образовательным учреждениям не только выживать, но и становиться лидерами в своей отрасли. В свою очередь такое управление зиждется на оперативной и достоверной информации о состоянии дел, что без средств автоматизации не реально.

91

Рынок систем автоматизации образовательных учреждений сейчас достаточно насыщен. Компаний, предлагающих свои услуги, много. Есть и те, кто успешно автоматизировал свои управленческие бизнеспроцессы самостоятельно, силами своих собственных специалистов. Как выбрать свой путь автоматизации, свой наиболее подходящий вариант, из каких соображений? Известно, что современная система управления вузом должна быть, по сути, ERP-системой, то есть системой уровня «планирования ресурсов предприятия», основной целью которой является обеспечение функций управленческого учета и планирования ресурсов образовательного учреждения в соответствии с заданными критериями оптимального управления. Решение такой сложной задачи автоматизации сопровождается многочисленными рисками, снизить которые можно путем изучения и систематизации имеющегося отечественного опыта. В первую очередь следует обратить внимание на формирование эффективной команды. Успех на 90% зависит от профессионализма исполнителей. Однако это только необходимое условие, но не достаточное. Без правильной мотивации сотрудников, вовлеченных в процесс внедрения автоматизированной системы, он обречен на неудачу. Как показывает опыт, профессионализм организаций, специализирующихся на разработке и внедрении автоматизированных систем управления, оказывается выше, чем у вузов, имеющих собственных разработчиков. Однажды созданные и внедренные программные системы, нуждаются в постоянном сопровождении и развитии. Делая ставку на доморощенные системы, вузы попадают в зависимость от конкретных физических лиц, в то время как привлечение сторонних юридических лиц в качестве исполнителей базируется на более надежной основе. Однако и здесь могут таиться опасности с выбором не вполне подходящего исполнителя, так как каждый вуз, по сути, уникален и требуется наличие соответствующего опыта у привлекаемой организации, чтобы справиться с уровнем поставленных задач. Риски снижаются, если за основу берется уже готовое типовое решение, успешно работающее в других аналогичных по размеру и профилю учебных заведениях. Настройка и кастомизация обычно более простое и менее затратное мероприятие, чем проект разработки с нуля. Зачастую вузы экономят на бюджетах проектов внедрения, что практически всегда приводит к отрицательным результатам. Организация конкурса должна быть подчинена в первую очередь достижению нужного уровня качества работ и услуг, а не минимизации стоимости проекта. В противном случае победителями конкурсов становятся случайные фирмы, указавшие в заявках меньшие суммы бюджетов, но не имеющие реальных возможностей для достижения ожидаемого результата. Как показывает опыт, ежегодные затраты вуза на автоматизацию могут быть вполне разумны в пределах 5% от годового бюджета общего дохода. Не следует экономить и на мотивации персонала. Результатом этого обычно становится тихий саботаж работ с перекладыванием вины друг на друга или на исполнителей. При этом следует иметь в виду, что мотивация персонала не определяется только лишь размером премиального фонда. Нужен и профессиональный интерес сотрудников к тому, что будет являться средством увеличения его производительности труда, его эффективности. Внедряемая система должна стать для сотрудников «своей», иначе отторжение неизбежно. Для этого, прежде всего, необходимо уделить внимание предварительной работе с персоналом, повысив уровень порядка, организации, информационной культуры и ответственности сотрудников на каждом рабочем месте. Иногда это может занять много времени, но обязательно даст эффект, снизив уровень проблем в ходе проекта внедрения. Поэтому не следует начинать автоматизацию, не убедившись предварительно в достижении определенного уровня готовности. Для оценки этого можно руководствоваться, например, положениями стандартов ISO. При внедрении автоматизированной системы должна быть определена персональная, а не коллективная ответственность сотрудников, сроки и результаты проекта, последствия успеха и неуспеха, причем на самом высоком уровне, в виде распоряжения или приказа по вузу. План работ должен быть предварительно согласован с этими сотрудниками, чтобы не было потом ссылок на его нереальность. Регулярное наблюдение за ходом внедрения, своевременное реагирование на появление даже незначительных угроз, является залогом успеха совместных усилий заказчика и исполнителя по достижению искомого результата – реально работающей автоматизированной системы. Следует уделить особое внимание тому, что будет предложено со стороны фирм-поставщиков автоматизированных систем для образовательных учреждений, как будет осуществлен подход к учету особенностей вуза. Какими способами будет предложено готовить персонал к работе в новых условиях, какова история успеха, какой потенциал заложен в будущее развитие системы, насколько комплексной она является, насколько она интегрируема в существующую инфраструктуру вуза, соответствует ли уровень решений современным промышленным методам производства. Перечисленные рекомендации являются обобщением опыта компании «Infosuite», которая уже много лет занимается вопросами автоматизации управления в вузах и занимает лидирующие позиции в этой деятельности. С одной стороны это объясняется выбором в качестве платформы программного обеспечения фирмы «1С», в частности 1С:Предприятие 8.2. Оно обладает наилучшим соотношением цена–качество при самых взыскательных требованиях к уровням мощности, открытости, масштабируемости, надежности, интегрируемости, удобству интерфейса и т.п. С другой стороны – тем, что компания «Infosuite» давно и целенаправленно осуществляет значительные инвестиции в это направление, имея опытную и энергичную команду, опираясь на результаты успешного взаимодействия с передовыми вузами страны, такими как Московский университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ), Московская финансово-юридическая академия (МФЮА), Московский гуманитарный университет, 92

Труды конференции Телематика’2010

Всемирный технологический университет, Российский университет кооперации, Тольяттинский государственный университет и многими другими. Компания имеет типовую систему управления образовательным учреждением, состоящую из автономных взаимодействующих модулей учета студентов, документооборота, управления учебным процессом, учета успеваемости, управления взаиморасчетами при платном образовании, приемной комиссии, планирования и контроля исполнения бюджетов. В ближайшее время система пополнится модулями планирования нагрузки и формирования учебного расписания, а также другими актуальными модулями.

ОТ ОТКРЫТЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ КУРСОВ ПО АРХИТЕКТУРЕ К ДИСТАНЦИОННОМУ ОБРАЗОВАНИЮ И.В. Топчий Московский архитектурный институт (государственная академия), г. Москва Тел.: (495) 623-43-12, e-mail: [email protected] Впервые Открытые образовательные курсы (ООК) в Московском архитектурном институте были опубликованы в 2009 году. Поводом послужила идея создания системы дополнительного образования, направленная на решение проблем, связанных с организацией среды жизни людей, и использующая для этого опыт профессионального архитектурного образования. В университетах зарубежных стран Открытые образовательные курсы публикуются в сети Интернет уже более десяти лет. Существует Консорциум ООК, который объединяет более двухсот университетов по всему миру. Причины, по которым университеты публикуют ООК, различны. В ряде случаев ООК направлены на повышение уровня образования населения и, как следствие, на развитие демократии в своих странах (ЮАР, Южная Корея). Ряд университетов и образовательных объединений публикуют открытые образовательные курсы для наиболее быстрого распространения инновационных разработок, которые позволяют повысить социальный и экономический уровень развития стран (Индия, Китай). В экономически развитых странах ООК публикуются с целью развития междисциплинарных исследований (США, Франция). Для нашей страны актуальными являются все три причины публикации. Специфику публикаций ООК в области архитектуры придает междисциплинарный характер профессии и трехступенчатая система непрерывного профессионального образования. В этой связи задачи, которые могут быть решены с помощью ООК по архитектуре, многочисленны и требуют разработки стратегии публикаций, увязки ее с концепцией образования вуза. Выбор курсов для первых публикаций МАРХИ был сделан на основании экспертной оценки, и учетом единой целевой аудитории, состоящей из студентов и преподавателей русскоязычных школ архитектуры. Подразумевалось, что большинство публикаций из архитектурной области у других пользователей Интернет тоже вызовут интерес. В отличие от большинства курсов, которые были опубликованы зарубежными университетами и первоначально использовались в очном образовании, курсы ООК МАРХИ были разработаны специально для публикаций в Интернет. На первом этапе были опубликованы десять курсов довузовского и шесть послевузовского образования. Большинство довузовских курсов могут быть отнесены к изучению приемов художественной визуализации и помогаю освоить рисунок, черчение, архитектурную графику, макетирование. Курсы послевузовского образования знакомят с основами проектного творчества и принципами создания устойчивой среды обитания (в дизайне окружающей среды и ландшафтном законодательством в области дизайне, создании экологических инженерных систем), градостроительства, историей инженерных конструкций. Возможности использования ООК объясняются в аннотациях, предваряющих публикации каждого раздела. Открытая форма публикаций расширяет потенциальную аудиторию обучающихся архитектуре за счет непрофессиональных архитекторов. И это позволяет привлечь новые группы пользователей, объединенных сходными потребностями в плане дополнительного архитектурного образования. Деление на группы потенциальных пользователей ООК можно произвести, основываясь на психологических характеристиках людей, имеющих отношение к архитектурному творчеству, но не являющихся профессиональными архитекторами: • потребность в публикации открытых образовательных курсов существует у студентов архитектурных школ, которым необходимо выбрать индивидуальную траекторию обучения и они испытывают дефицит информации о содержании образовательных курсов; • потребность в публикации открытых образовательных курсов существует у преподавателей архитектурных школ, которые могут использовать ООК в качестве виртуальной выставки и с ее помощью подобрать наиболее мотивированных студентов, обменяться опытом профессионального обучения с преподавателями других вузов, создать виртуальное сообщество единомышленников; • потребность в повышении квалификации (или информирования об возможных направлениях повышения квалификации) у представителей профессий, смежных с архитектурой; 93

• потребность в дополнительном архитектурном образовании существует у субъектов архитектурностроительной деятельности (инженеров-строителей, инвесторов, представителей административных структур и общественных организаций, частных лиц), поскольку позволяет улучшить взаимопонимание между ними; • потребность в дополнительном архитектурном образовании существует у тех, кто самостоятельно занимается обустройством своей среды жизни; • потребность в дополнительном архитектурном образовании существует у людей, для которых творческая деятельность является терапевтическим средством и позволяет социализироваться в обществе. Увеличение аудитории и возможность решения большего количества задач с помощью публикаций ООК по архитектуре выявили необходимость выработки стратегии развития для продолжения начатой работы. Любая из задач, решаемых с помощью ООК, может являться приоритетной, но стратегия публикаций зависит от образовательной концепции вуза. Приоритетность публикаций ООК зависит от образовательной стратегии вуза и определяет последовательность решения задач. В качестве основных задач публикации ООК следует отметить: • повышение статуса и авторитета вуза на уровне административных структур и на междисциплинарном поле за счет привлечения широких слоев населения к решению социальных проблем, содержащихся в целевых программах строительного комплекса; • упрочение статуса МАРХИ в профессиональной области за счет создания новых возможностей в совершенствовании качества профессиональной деятельности архитекторов, публикации курсов повышения профессиональной квалификации; • укрепление взаимосвязи между архитектурой, архитектурным образованием и потребителями дополнительных образовательных услуг, при создании системы дополнительного профессионального и непрофессионального образования. Продолжением публикаций открытых курсов является создание системы дистанционного обучения, которая обеспечивает двустороннюю связь между преподавателями и обучающимися, разработчиками и пользователями. Двусторонняя связь необходима для создания условий по предоставлению пояснений, добавлений, уточнений и других форм консультаций, которая может возникнуть при самостоятельном изучении Открытых курсов, а также дает возможность проведения мониторинга потребностей в дополнительном архитектурном образовании. Проведение мониторинга и маркетинговых исследований позволит увеличить номенклатуру курсов и повысить эффективность интеллектуальных и финансовых вложений.

ОСОБЕННОСТИ ЕДИНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ СЕТЕВОГО ВУЗА, ПРИМЕНЯЮЩЕГО ДИСТАНЦИОННЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПОЛНОМ ОБЪЕМЕ Е.Б. Егоркина, М.Н. Иванов Московский государственный индустриальный университет (ГОУ МГИУ) Тел.: (495) 675-55-70, e-mail: [email protected], [email protected] Высшее учебное заведение является сложной организационной структурой. Это тем более верно, если речь идет о сетевом вузе. Для управления таким учреждением требуются высококвалифицированные специалисты и полнофункциональные системы управления образовательным учреждением. Для успешной конкуренции на рынке образовательных услуг сегодня недостаточно иметь высококвалифицированный профессорско-преподавательский состав, своевременно планировать нагрузку, составлять расписание занятий и выдавать литературу. В процесс управления вузом прочно вошли информационные технологии, а в процесс обучения – дистанционные образовательные технологии. Это важно для любого вуза, но особую значимость приобретает для учебных заведений с развитой сетью территориально обособленных подразделений и широко использующих дистанционные образовательные технологии в заочном обучении. Открытие подразделений учебного заведения, продвижение существующих и создание новых образовательных программ, определение цены услуги, оплата ППС, распределение доходов между фондами – все это задачи, которые требуют для решения подробной аналитической информации, учета данных по движению материальных средств, динамики изменения контингента, эффективности рекламной компании и т.д. Основным инструментом управления в данных вопросах является Информационно-аналитическая система вуза (ИС). Она позволяет вести подробный учет деятельности учебного заведения и содержит всю необходимую аналитическую информацию. ИС позволяет автоматизировать деятельность приемной комиссии, финансовых и кадровых служб, деканата, библиотеки, учебного отдела и других подразделений. Ее функциями является не только учет студентов, преподавателей, финансово-хозяйственной документации, составление расписания и т.д., но 94

Труды конференции Телематика’2010

и выявление сильных и слабых сторон в деятельности вуза, недоработки отдельных сотрудников и подразделений. Важной особенностью обучения с преобладающим использованием дистанционных образовательных технологий является отличие в планировании нагрузки преподавателей. Ведение занятий и прием зачетов и экзаменов в удаленном регионе отличается от классических методов. Этот процесс сильнее распределен во времени, а значит, преподаватель сможет уделить внимание большему количеству студентов. Возникает задача поиска баланса между составом ППС и нагрузкой, а также построение соответствующей системы оплаты. Все занятия по предмету (лекции, лабораторные работы, практические занятия) приобретают форму «он-лайн» консультаций, самостоятельных занятий студентов (большая часть процесса обучения) и регулярные ответы преподавателей на вопросы студентов. В такой ситуации преподаватель всегда работает с несколькими учебными группами, объединенными в поток. При этом нельзя забывать о курсовых работах и проектах, проверка которых мало чем отличаются от классической заочной схемы. Анализ доходов и расходования денежных средств, планирование нагрузки преподавателей и предстоящих платежей вуза позволяют в кратчайшие сроки принимать верные управленческие решения. Эффективным средством в стимулировании и контроле деятельности подразделений и их сотрудников является подробная статистика деятельности и рейтинг структурных подразделений. В рекламной компании важную роль играет сайт вуза, содержащий подробную информацию для студентов и абитуриентов. Абитуриент, зайдя на сайт, может познакомиться с предлагаемым перечнем образовательных программ, технологиями обучения, увидеть процесс обучения на примере демонстрационных дисциплин, подготовиться к сдаче ЕГЭ под руководством преподавателей вуза, подать предварительную информацию о себе и интересующих специальностях через электронную приемную комиссию и получить ответы на возникшие вопросы. Чтобы организовать работу вуза с учетом описанных особенностей, стандартная ИС управления деятельностью вуза требует значительных дополнений – как внутренних для непосредственной организации учебного процесса, так и внешних, предназначенных для связи с СДО. Первая задача ИС, в свете описанных нововведений, – автоматизированное управление потоками. Каждая группа или отдельный студент автоматически попадает в соответствующие потоки по каждому предмету учебного отрезка. Для оптимального распределения нагрузки в системе должна присутствовать возможность проведения ряда аналитических расчетов, иллюстрирующих трудоемкость проведения занятий на основе учебных планов, отрезков заданного семестра, текущего контингента. На основе этой информации потоки обрабатываются, объединяются или, наоборот, разделяются на подгруппы и получают преподавателя, назначенного основным по данному предмету. Создаваемые контракты тесно связаны с подсистемой, управляющей финансовыми потоками сетевого вуза с территориально обособленными подразделениями. Утвержденные суммы выплат по контрактам автоматически разделяются и начисляются на статьи расходов по оплате ППС соответствующего региона. На основе этих данных вуз производит оплату работы преподавателей из средств, полученных от студентов в качестве оплаты образовательных услуг. Все перечисленные дополнения предназначены для обеспечения возможности использования системы дистанционного обучения (СДО) в учебном процессе. Эта система позволяет проводить занятия, отчетные мероприятия, общаться студентам и преподавателям, а также выполняет роль главного хранилища всех учебных материалов. Последние приобретают более разнообразные формы, чем в традиционном обучении. Это электронные книги, аудио- и видеоматериалы, интерактивные обучающие программы, учебные тренажеры, тесты и пр. Это позволяет получать образование в областях, удаленных от региональных центров, продолжать обучение без отрыва от основной работы, делает доступным образование людям с ограниченными возможностями. Вследствие этих преимуществ очень быстро возрастает популярность электронного обучения, использующего в качестве основного инструмента дистанционные технологии. Кроме уже упомянутых функций, СДО берет на себя роль т.н. «электронного» деканата. Здесь студент узнает информацию о своем учебном плане, полученных оценках, оплате обучения, а также может обратиться с организационными вопросами к сотрудникам деканата. На основе организованных потоков студентам предоставляется доступ к соответствующим предметам в СДО, формируется список изучаемых дисциплин. Этот процесс должен осуществляться регулярно, для актуальности информации. Вновь зачисленные студенты своевременно получают возможность приступить к обучению, а отчисленные по тем или иным причинам студенты прекращают свое обучение. Далее стоит трудоемкая задача составления расписания. Распределение аудиторного фонда в данном случае значительно упрощается. Для проведения занятия преподавателю необходимо лишь рабочее место с доступом в СДО. Такое место может находиться на кафедре, в специальном компьютерном классе, созданном для этих целей, или это может быть просто домашний компьютер. Но вместе с этим возрастает количество проводимых консультаций, которые не должны иметь конфликтов времени. Еще одна серьезная задача организации электронного обучения – подготовка электронных учебных материалов. Т.к. большая часть времени отводится на самостоятельное изучение дисциплины, следует использовать новые подходы изложения материала для обеспечения полноты и актуальности информации, а также повышения наглядности и интерактивности. 95

Описанные системы разработаны в Институте дистанционного образования Московского государственного индустриального университета. В качестве базовой системы дистанционного обучения была взята модульная объектно-ориентированная динамическая учебная среда Moodle, тесно интегрированная в разработанной в ИДО МГИУ Информационно-аналитической системой, работающей под управлением СУБД Oracle. Интеграция этих систем позволила МГИУ быстро адаптироваться к требованиям нового типового положения о вузе и не потерять контингент обучающихся студентов.

ПРАКТИКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ СИСТЕМЫ УДАЛЕННОГО ДОСТУПА К РЕАЛЬНОМУ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОМУ ОБОРУДОВАНИЮ А.А. Степушин, К.Г. Кряженков, Е.Е. Чехарин Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) Тел.: (495) 987-47-17, e-mail: [email protected], [email protected] Важной составной частью процесса подготовки специалистов в области сетевых технологий являются практические занятия на стендах с реальным оборудованием. Такие стенды состоят из ряда маршрутизаторов, коммутаторов, хостов с сетевыми операционными системами и приложениями, точек беспроводного доступа, IP-телефонов и других устройств. Значительная стоимость оборудования предполагает необходимость и целесообразность его использования не только в очном, но и в удаленном режиме. Наряду с повышением коэффициента использования и инвестиционной отдачи удаленный режим позволяет существенно увеличить объем практики, необходимого для достижения требуемого уровня компетенций. В докладе рассматривается система удаленного доступа к реальному телекоммуникационному оборудованию TermILab и вопросы ее использования при реализации академических инициатив компаний Cisco, Microsoft, Sun и др. Программно-аппаратный комплекс TermILab, разработанный коллективом ЦСУиТ МИРЭА, – это универсальное средство для приобретения и совершенствования навыков работы с реальным телекоммуникационным и другим оборудованием различных производителей в режиме удаленного доступа через сеть Интернет. Комплекс позволяет подключать любое аппаратное устройство, имеющее терминальный интерфейс управления RS-232, а также управляемые посредством Web, Telnet, SSH, SNMP, VNC и GUI интерфейсов. Кроме того, имеются функции удаленного управления электропитанием любого устройства. Посредством Web-интерфейса пользователи могут управлять своей учетной записью и резервировать необходимые устройства, создавая свою собственную топологию, а администраторы – производить настройку системы и добавлять новые устройства. При этом предусмотрены возможности групповой работы, когда удаленные слушатели совместно настраивают комплексный стенд. Применение в ядре системы модульного сервера Aquarius Server N90 X60 обеспечивает возможности включения в стенды множества виртуальных машин с различными сетевыми операционными системами для исследования процессов взаимодействия гетерогенных сетевых сегментов. В настоящее время система TermILab (http://www.termilab.mirea.ru/) активно используется в программе Cisco CCNA. Также заложенные технические решения позволили обеспечить удаленный доступ к оборудованию для подготовки к сертификационным экзаменам Cisco CCNP, Microsoft MCSA/MCSE/MCITP, SUN SCSAS и ЕМСРА. Использование средств виртуализации позволяет расширить любую топологию за счет добавления программных или аппаратных генераторов трафика, систем обнаружения и предотвращения вторжений, сканеров безопасности, средств мониторинга, анализаторов сетевого трафика и т.д. Таким образом, система TermILab представляет определенный интерес и для исследовательского практикума в рамках магистерской и аспирантской подготовки. Проводимые работы по развитию системы TermILab направлены на расширение ее функциональных возможностей. Прежде всего, это связано с динамическим удаленным конфигурированием сетевой связности на уровне LAN и WAN портов. В первом случае для кросс-коммутации используются решения класса MetroEthernet, а во втором – специализированные синхронные адаптеры. Литература 1. Двоеглазов Д.В., Тулинов С.В. Программно-аппаратный комплекс TermILab для мультивендорных академических программ. //Молодые ученые – промышленности, науке и профессиональному образованию: проблемы и новые решения: Сб. докл. VII Международной научно-практической конференции. – М.: МГИУ., 2009. – 857 с.

96

Труды конференции Телематика’2010

ОПЫТ РАЗРАБОТКИ ОТКРЫТЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ВИРТУАЛЬНЫХ ПРИБОРОВ В.К. Батоврин, А.С. Бессонов, В.В. Мошкин Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) Тел.: (495) 434-94-45, e-mail: [email protected] Значительная часть открытых образовательных ресурсов (ООР) имеет в качестве основы экспериментальные установки и стенды, лабораторные практикумы различной сложности и назначения. Для успешной эксплуатации эти ресурсы интегрируются в среду открытых информационнообразовательной систем (ИОС), в основе создания которых лежит технология открытых систем и использование соответствующих стандартов. При этом работа может идти двумя путями – первый предполагает разработку сложных, дорогостоящих, зачастую уникальных лабораторных комплексов или стендов, которые, как правило, совместно используются группой учреждений образования, ориентированных на работу в глобальной компьютерной сети, а второй предполагает разработку и распространение недорогих, доступных широкому кругу пользователей, простых, пригодных для тиражирования решений. В последнем случае образовательные ресурсы интегрируются в среду ИОС, функционирующих на основе локальных сетей учебных лабораторий или ПК, установленных на рабочих местах преподавателей и учащихся, что, впрочем, не исключает возможности организации доступа к таким ресурсам из глобальной сети, причем, образовательные ресурсы, функционирующие в среде таких ИОС, могут разрабатывать сами преподаватели-предметники, не имеющие специальной углубленной подготовки в области ИКТ. На кафедре информационных систем МИРЭА в течение ряда лет разрабатываются ООР с использованием второго подхода, при этом в качестве технической основы используется технология виртуальных приборов (ТВП). Наш опыт разработки ООР на основе ТВП, результаты их интеграции в различные ИОС показывает, что в интересах повышения эффективности подготовки специалистов следует придерживаться следующих подходов: • гибкость использования – ресурс должен быть таким, чтобы учреждение образования имело возможность самостоятельно выбрать режим его использования (удаленный или локальный доступ, во время лекционных занятий, на индивидуальном рабочем месте или домашнем компьютере учащегося и т.п.); • открытость – реализация ключевых интерфейсов ИОС на основе развивающихся, доступных, общепризнанных официальных и/или фактических открытых стандартов; • комплексность – совместное использование компьютерных моделей и физических лабораторных макетов; • модульность – применительно как к программному обеспечению, так и к аппаратному обеспечению лабораторного стенда; • наглядность – лабораторные макеты-модули должны быть физически доступны учащимся и иметь топологию и обозначения элементов электрических схем, знакомые студентам по учебной литературе; • полнота – комплект практикума должен содержать все необходимые для его развертывания и целевого применения учебно-методические материалы, технические и программные средства, монтажные провода, инструкции пользователя и т.п.; • простота – трудоемкость разработки прикладного ПО должна быть максимально низкой; • прозрачность работ – следует переходить от комплексных лабораторных заданий к более простым, предполагающим изучение одного устройства в одной работе, при необходимости такие задания можно выполнять последовательно; • разумная функциональность – используемое оборудование не должно быть функционально избыточным; • ценовая доступность – стоимость полного комплекта практикума при тиражировании должна быть сравнима со стоимостью персонального компьютера; • использование COTS-продуктов – следует максимально широко использовать полнофункциональные, недорогие готовые типовые решения, включая среду разработки приложений, лабораторную платформу, платы сопряжения и.т.п. – самостоятельно разрабатываются только приложения пользователя и лабораторные макеты-модули. В качестве базового решения мы используем автоматизированную учебную лабораторию на базе интегрированной открытой ИОС, которая подробно описывается в докладе. При этом полагаем, что наиболее интересными с точки зрения возможности тиражирования и широкого применения являются ИОС, в состав которых входят универсальные лабораторные платформы, которые позволяют размещать на них разнообразные лабораторные макеты-модули, подключаемые к ПК с помощью стандартного интерфейса. Использование в качестве такой лабораторной платформы зрелых, распространенных на рынке COTS-продуктов, позволяет в этом случае успешно реализовывать линейки лабораторных практикумов по различным дисциплинам в рамках единой технологии и создавать действительно открытые образовательные ресурсы, характеризующиеся масштабируемостью, переносимостью и, в известной степени, интероперабельностью. Среди подобных платформ хорошо себя зарекомендовала станция NI ELVIS II, которой пользуемся и мы, при необходимости, в рамках этого подхода могут 97

успешно использоваться и более простые лабораторные платформы, например, USB-6008/USB-6009. По мере развития подхода нами использовались различные оригинальные решения, достоинства и недостатки которых обсуждаются в докладе. В последней разработке – «Практикум по аналоговым элементам информационно-измерительной техники», выполненной в конце 2009 г. используется оригинальная плата, на которой размещается сразу несколько исследуемых схем. Практикум позволяет выполнять около 20 работ, способен к масштабированию, в его комплект входят: учебное пособие с методическими указаниями по выполнению лабораторных работ; набор плат, устанавливаемых на лабораторной платформе; оригинальное программное обеспечение, пригодное для установки на любом PC-совместимом компьютере. В ряде случаев при создании ООР использование в полном объеме ТВП избыточно, а наиболее удобным является использование моделей. Примером может служить разработанный нами LabVIEW практикум по основам измерительных технологий, включающий более 20 работ, которые охватывают четыре темы: обработка и представление результатов измерений; поверка средств измерений; измерение электрических величин; измерение неэлектрических величин. Программное обеспечение практикума построено по модульному принципу, в результате практикум легко масштабируется. Кроме того использование LabVIEW позволяет распространять ПО практикума в виде исполнимых приложений и добиться, таким образом, высокой степени переносимости прикладного ПО. Обсуждаемые в докладе решения запатентованы (около 10 свидетельств), нашли отражение в 5 учебных пособиях и успешно апробированы в учебном процессе более 30 вузов страны, включая такие ведущие учебные заведения, как МИФИ, МИЭТ, ЛЭТИ, СФУ, НГУ и другие.

МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В.К. Батоврин, А.С. Королев Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) Тел.: (495) 434-94-45, e-mail: [email protected], [email protected] В настоящее время большое внимание уделяется проблеме повышения качества образования. На качество образования оказывает влияние множество разнообразных факторов, среди которых важное место занимает качество информационных образовательных систем (ИОС), результат оценки которого служит одним из важнейших показателей при принятии решений в процессе управления жизненным циклом ИОС. При оценке качества ИОС необходимо принимать во внимание множество показателей: технические – скорость обработки данных, емкость баз данных, время доступа и т.п., показатели открытости ИОС – масштабируемость, интероперабельность, гибкость и т.п., удобство и стоимость эксплуатации и сопровождения ИОС и ряд других. Оценка этих показателей в совокупности представляет достаточно сложную задачу, решение которой затрудняется тем, что для многих показателей отсутствуют общеупотребительные меры и шкалы, а также методики оценки. Современные ИОС по своей сути являются программно-интенсивными, т.е. характеристики программного обеспечения вносят основополагающий вклад в характеристики ИОС в целом. В настоящей работе предлагается модель оценки качества ИОС, в основе которой лежит иерархия показателей качества, подобная той, которая используется при оценке качества программного обеспечения [1], методы и алгоритмы оценки показателей с использованием нечетких шкал и метода анализа иерархий, как это было определено нами для оценки показателей открытости информационных систем [2], а также общая методика оценки, сущность которой показана на рис. 1. В этой методике представлены ключевые элементы процесса оценки качества ИОС и взаимосвязи между ними. Методика предполагает оценку качества снизу-вверх и использование на разных уровнях трех типов величин: результат оценки, сводное значение и обобщенный индикатор. Информационная значимость этих величин возрастает по мере прохождения снизу-вверх до уровня получения необходимой информации о качестве ИОС. Более подробно элементы методики описаны ниже. Необходимая информация: показатель качества, используемый для принятия решений при управлении жизненным циклом ИОС. Информационный продукт: количественный (с учетом принятых шкал) показатель, являющийся выходным результатом процесса оценки качества. Интерпретация перевод информации, представленной в индикаторе, на язык заинтересованных лиц, применяющих результаты оценки. Обобщенный индикатор: значение показателя качества, полученное в результате анализа. Модель анализа: алгоритм агрегации сводных значений показателя качества и критериев принятия решения. Сводное значение: значение показателя качества, полученное в результате обработки результатов оценки. Функция обработки: алгоритм агрегации двух или более результатов измерения. Результат оценки: частное значение показателя качества, полученное в результате оценки одного из показателей принятым методом. 98

Труды конференции Телематика’2010

Рис. 1. Методика оценки качества ИОС Метод и средство оценки: совокупность операций, посредством которых определяется значение частных показателей качества по заданной шкале. Один и тот же метод оценки может быть использован применительно к различным частным показателям. С другой стороны, для оценки каждого частного показателя может быть использован свой уникальный метод. Нужно заметить, что один и тот же метод может быть реализован различными способами. Может быть составлена процедура оценки, описывающая особенности реализации метода в заданном организационном контексте. Среди методов 99

оценки можно выделить субъективные, где решающую роль играют экспертные оценки, и объективные, где решающую роль имеют классические измерительные процедуры и математические методы обработки результатов. Показатель: свойство, характеризующее качество ИОС. Может быть как составным: открытость, удобство использования, пригодность к обслуживанию, надежность и т.п., так и простым: пропускная способность канала, время ожидания данных и т.п. Сущность предметной области: совокупность показателей, которые в представлении заинтересованных лиц определяют качество ИОС по существу. Литература 1. Witold Suryn, Alain Abran, Claude Laporte. An integrated life cycle quality model for general public market software products// Proceedings of Software Quality Management XII Conference (SQM 2004). 2. Батоврин В.К., Королев А.С. Использование нечеткого логического вывода при проектировании профилей открытых систем// Системы управления и информационные технологии. – Воронеж: Научная книга, 2006. – №3(25). – С. 68–74.

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ЗАДАЧЕ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В.К. Батоврин, А.С. Королев, К.Г. Кириллов Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) Тел.: (495) 434-94-45, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] В модели измерения качества образовательных информационных систем (ИС) [1] важное место занимают методы и средства оценки показателей качества. В докладе приводится сравнение метода анализа иерархий (МАИ) и метода нечеткого логического вывода (НЛВ) с точки зрения их применимости при решении задачи оценки качества образовательных ИС. Очень часто в случае оценки характеристик ИС параметры оценки описываются качественно, нечетко, т.е. оценка проводится при нечеткой исходной информации. Для решения таких задач перспективным выглядит применение методов принятия решений при многокритериальном анализе альтернатив, к которым относятся МАИ и НЛВ. К настоящему времени в направлении практического применения двух указанных методов получены конкретные теоретические и практические результаты, в том числе: • разработаны модели и алгоритмы принятия решений при многокритериальном анализе альтернатив [2, 3]; • разработаны методы построения функций принадлежности нечетких множеств [4]; • разработаны методы формализации входных параметров [5]; • модели и алгоритмы принятия решений реализованы на базе программно-вычислительных средств [6, 7]. В результате практики применения обоих методов можно сделать следующие выводы. МАИ выгодно применять, когда сложно формализовать входные данные четким или нечетким образом – в МАИ используется относительная шкала парных сравнений, что значительно облегчает задание входных значений. В то же время при автоматизации метода и построении интеллектуальных систем поддержки принятия решений МАИ выглядит менее предпочтительным, чем НЛВ, так как эксперту постоянно приходится заполнять матрицы парных сравнений, что при большом количестве матриц и при размере матриц больше 4-х, является довольно затруднительным. Реализация метода НЛВ полностью зависит от правильной формализации входных данных путем построения функций принадлежности, а также от построения нечетких баз правил. Если эти два шага удается осуществить, то при построении интеллектуальных систем поддержки принятия решений наблюдается очень сильная степень автоматизации действий эксперта. На входе ему необходимо только задать параметры четким числом или лингвистическим значением типа «Низкий», «Средний», «Высокий». С учетом изложенного можно составить таблицу сравнительного анализа для МАИ и НЛВ. Таблица 1. Сравнительный анализ методов МАИ и НЛВ для решения задачи оценки качества образовательных ИС Сложность формализации входных данных Трудоемкость работы эксперта при использовании метода не в рамках интеллектуальной системы поддержки принятия решений Трудоемкость работы эксперта при использовании метода, реализованного в интеллектуальной системе поддержки принятия решений Возможность оценки динамически изменяющихся параметров 100

МАИ Низкая

НЛВ Высокая

Высокая

Высокая

Высокая

Низкая

Существует

Существует

Труды конференции Телематика’2010

Литература 1. 2.

3.

4. 5.

6. 7.

Батоврин В.К., Королев А.С. Модель оценки качества образовательных информационных систем//Труды Всероссийской научно-методической конференции Телематика’2010. Батоврин В.К., Королев А.С. Использование нечеткого логического вывода при проектировании профилей открытых систем// Системы управления и информационные технологии. – Воронеж: Научная книга, 2006. – №3(25). – С. 68–74. Королев А.С. Модели и алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений при создании открытых информационных систем//Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.01. – М: 2007, 154 с. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования. – Рига: Знание, 1990. – 184 с. Батоврин В.К., Королев А.С. Формализация входных переменных для автоматизированной системы выбора стандартов// Информационные технологии и вычислительные системы. – М.: РАН, 2006. – №3. – С. 53–61. Технология открытых систем/Под ред. А.Я. Олейникова. М.: Янус-К, 2004. Батоврин В.К., Королев А.С. Кириллов К.Г. Образовательный ресурс – автоматизированная система поддержки принятия решений при проектировании информационных систем// Телематика’2009. Труды XVI Всероссийской научно-методической конференции. СПб: ИТМО, 2009, т.1. С. 113–114.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭТАЛОННОЙ АРХИТЕКТУРЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ В.К. Батоврин, М.В. Егоров Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) Тел.: (495) 434-94-45, e-mail: [email protected] Современные информационные образовательные системы (ИОС) характеризуются крупными масштабами, распределенностью и гетерогенностью, и используются для предоставления информационных услуг широкому кругу заинтересованных лиц. При создании таких систем требуется принимать во внимание необходимость обеспечения их открытости, а также то, что по своей сути ИОС всегда являются программно-интенсивными системами. Существующий мировой опыт создания подобных систем, например, так называемых систем электронных правительств, показывает, что в основу разработки удобно положить архитектурный подход. Эта методика предполагает использование целостного многоаспектного представления о создаваемой ИОС и установление на ранних этапах её жизненного цикла стратегии использования набора моделей эталонной архитектуры, а также открытых стандартов и спецификаций. При этом проводится совместное взаимосвязанное и согласованное рассмотрение функций организации (в данном случае образовательной), среды ее деятельности, информационно-коммуникационной инфраструктуры, в которой она осуществляется, а также различных аспектов создаваемой системы, характеризующих ее представление как совокупности приложений и информационных ресурсов, воплощенных в технологических решениях. Одной из основ реализации архитектурного подхода могут служить рекомендации международного стандарта ISO/IEC 42010:2007 Systems and software engineering – Recommended practice for architectural description of software-intensive systems. В частности, для выделенной предметной области эти рекомендации предполагают установление набора представлений архитектуры, в рамках которых система, в нашем случае ИОС, описывается с точки зрения одного из связанных с ней интересов с использованием моделей эталонной архитектуры (далее ЭМ), причем, среди этих представлений выделяются базовые, так называемые библиотечные представления, и, при необходимости, гармонизированные с ними оригинальные представления, отражающие уникальные особенности предметной области. Можно предположить, что применительно к ИОС в качестве таких библиотечных представлений следует использовать: • представление показателей функционирования, которое сосредоточено на формировании архитектуры системы измеримых показателей функционирования ИОС; • деловое (бизнес) представление, которое сфокусировано на целях и политиках применения ИОС; • представление информационных сервисов, которое связывается с формированием представительной совокупности информационных услуг, предоставляемых в среде ИОС и необходимых для достижения целей, формируемых в рамках делового представления с достижением характеристик, отвечающих представлению о функционировании; • представление данных, определяющее правила образования конструкций данных, их описания и управления ими на конкретном уровне рассмотрения ИОС • технологическое представление, определяющее технические решения и связанные с ними стандарты, на основе которых могут быть реализованы информационные сервисы.

101

В соответствии с этими представлениями необходимо разработать 5 ЭМ, отвечающих выбранным представлениям архитектуры ИОС, а именно: модель показателей функционирования (ЭМПФ), применимую к процессам образовательной деятельности, модель процессов деятельности образовательной организации (ЭМПД), модель информационных сервисов (ЭМИС), модель данных (ЭМД), а также технологическую ЭМ, которая, в частности, используется при построении профилей стандартов. Кроме указанных ЭМ при моделировании архитектуры ИОС могут использоваться и другие эталонные модели, характеризующие отдельные архитектурные аспекты ИОС и, обязательно, гармонизированные с 5 указанными библиотечными ЭМ. В основу всех ЭМПФ, ЭМПД, ЭМИС и ТЭМ удобно положить иерархические структуры, позволяющие построить дерево показателей и деревья процессов. Принципы построения ЭМД отличаются и их надо обсуждать отдельно. При формировании указанных моделей можно использовать нашедшие широкое применение в сфере образования модели Learning Technology Systems Architecture (LTSA) и Sharable Content Object Reference Model (SCORM). Последняя имеет особую важность при формировании ЭМД. В докладе основное внимание уделяется ЭМПД, для которой подробно описана возможная эталонная архитектура процессов деятельности образовательной организации.

ИЕРАРХИЧЕСКАЯ СИСТЕМА НОРМАТИВНЫХ МЕТОДИКОДИДАКТИЧЕСКИХ АКТОВ КАК ИНТЕГРАТИВНО-АКСИОЛОГИЧЕСКИЙ БАЗИС СОЗДАНИЯ СИСТЕМ IT-ТЕХНОЛОГИЙ ОБРАЗОВАНИЯ А.А. Волков, С.А. Гастев Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана E-mail: [email protected] Для построения порталов, сайтов и других интегрированных систем, ориентированных на развитие IT-технологий образования [2] важно выявить иерархию используемых нормативных материалов. Интегративный комплекс нормативных актов позволяет аксиологически скомпоновать размещение электронных версий методико-дидактических материалов на порталах. Вершиной иерархической системы всех нормативных методико-дидактических актов в системе ITтехнологий образования является закон Российской Федерации «Об образовании» от 10 июля 1992 г. Это основной акт, регулирующий вопросы образования в Российской Федерации. Под термином ITтехнологий образования мы будем понимать процесс и результат усвоения знаний, навыков, умений обучаемым в системе IT-технологий образования. Педагогические принципы определяют структуру учебного процесса и формы его реализации в системе IT-технологий обучения [3]. Основной путь получения образования – обучение в системе различных учебных заведений. Основой систем учебных заведений составляют учреждения, получившие государственную аттестацию. Поэтому следующим уровнем иерархической системы в системе IT-технологий образования является государственная аттестация образовательного учреждения, суть – процедура экспертной оценки полноты и достоверности информации, представленной в отчете лицензированного образовательного учреждения: • об обследовании лицензированного образовательного учреждения; • о целях лицензированного образовательного учреждения; • оценки деятельности лицензированного образовательного учреждения. Целью и содержанием аттестации является установление соответствия: содержания; уровня; качества подготовки выпускников образовательного учреждения требованиям государственных образовательных стандартов. По итогам аттестации составляется аттестационное заключение. Положительное аттестационное заключение является основанием для государственной аккредитации образовательного учреждения. Государственная аккредитация как следующий иерархический уровень нормативных актов образовательного учреждения, суть – подтверждение соответствия образовательного учреждения определенным квалификационным и образовательным нормам. Это процедура установления (подтверждения) государственного статуса (типа и вида) образовательного учреждения на основе признания соответствия: • его деятельности; • уровня реализуемых программ; • содержания; • качества подготовки слушателей государственным требованиям, предъявляемым к данному типу и виду учебного заведения и образовательным программам бакалавра и магистра. Существенную роль в усвоении знаний, умственном развитии обучаемого в системе IT-технологий образования играют также: самообразование; участие в общественно-трудовой деятельности. В любом случае, образование, которое в процессе обучения дает в системе IT-технологий знания, навыки, необходимые обучаемому, основано на задачах обучения. Задача обучения суть – базисная категория методики; объективное отражение целей обучения применительно к конкретным условиям и 102

Труды конференции Телематика’2010

этапу обучения. Задачи обучения формируются в виде перечня знаний, навыков, умений, указанных в стандарте образования. Следующим уровнем иерархической системы нормативных методико-дидактических материалов в системе IT-технологий образования является стандарт образования, который может трактоваться двояко. 1. Стандарт образования – основной документ, в котором определены конечные результаты образования по учебному предмету. Составляется для каждого этапа образования. Структура стандарта включает: • цель предметного образования; • задачи предметного образования; • термины и закономерности предметного образования; • знания и представления предметного образования; • умения и навыки предметного образования; • технологию проверки результатов образования. 2. Стандарт образования – содержательное ядро образования, включающее в себя материал, необходимый и достаточный, для достижения целей образования на общефедеральном уровне. Стандарт образования отражает оптимальный минимум содержания образования. Образовательный стандарт понимается как система основных параметров, принимаемых в качестве государственной нормы образованности. Основными единицами образовательного стандарта являются: • его структура; • содержание; • объем учебной нагрузки; • требования к уровню подготовки обучающихся. Образовательный стандарт [4] понимается как описание минимальных обязательных требований к целям и содержанию обучения в системе IT-технологий образования. В нем формулируются цели обучения и воспитания, обязательные требования к образованию, закрепленные в нормативных документах. Нормы и требования, установленные образовательным стандартом, принимаются в качестве эталона при оценке качества основных сторон образования. Образовательный стандарт в Российской Федерации является основным нормативным документом, дающим толкование ст. 7 Закона РФ “Об образовании”. Применительно к высшей школе Образовательный стандарт включает: • базисный учебный план; • стандарты базовых (обязательных) образовательных областей. Государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования [5] устанавливает: • структуру ВПО; • документы о ВПО; • общие требования к основным профессиональным образовательным программам ВПО и условиям их реализации; • общие нормативы учебной нагрузки студента высшего учебного заведения и ее объем; • академические свободы высшего учебного заведения в определении содержания ВПО; • общие требования к перечню направлений (специальностей) ВПО; • порядок разработки и утверждения государственных требований к минимуму содержания и уровню подготовки выпускников по конкретным направлениям (специальностям) ВПО в качестве федерального компонента; • правила государственного контроля за соблюдением требований данного стандарта. В соответствии со стандартом ВПО в системе IT-технологий образования осуществляется на базе среднего (полного) общего образования; среднего профессионального образования. Образовательный стандарт является основой для разработки: программы обучения; учебников; учебных пособий. Соответственно, следующим уровнем иерархической системы нормативных методико-дидактических материалов в системе IT-технологий образования является образовательная программа – подготовленный компетентными специалистами документ, определяющий: основное содержание образования по данному курсу; объем знаний и умений, который предстоит освоить его участникам. В образовательной программе обычно формулируются: цели; задачи курса; особенности организации занятий; методическое обеспечение. В соответствии с законом “Об образовании” реализуются образовательные программы, которые подразделяются на: • общеобразовательные (основные и дополнительные); • профессиональные (основные и дополнительные). Общеобразовательные программы направлены на решение задач формирования общей культуры личности, адаптации личности к жизни в обществе, создания основы для осознанного выбора и освоения профессиональных образовательных программ. 103

Профессиональные образовательные программы направлены на решение задач последовательного повышения профессионального и общеобразовательного уровня, подготовку специалистов соответствующей квалификации. Образовательный минимум содержания каждой основной общеобразовательной программы или основной профессиональной образовательной программы (по конкретной профессии, специальности) в системе IT-технологий образования устанавливается соответствующим государственным образовательным стандартом. Нормативные сроки освоения основных образовательных программ в образовательных учреждениях определяются законом “Об образовании” и/или положениями о соответствующих типах и видах образовательных учреждений. Следующим уровнем иерархической системы нормативных методико-дидактических материалов в системе IT-технологий образования является типовой учебный план – Государственный унифицированный документ, определяющий цели и содержание образования обучаемых по профессиям конкретной отрасли. Он включает: • перечень и объем учебных предметов; • распределение по учебным неделям, полугодиям, курсам обучения; • экзамены и каникулы; • сводные данные по бюджету времени; • график и план учебного процесса; • лабораторно-практические занятия; • производственное обучение и производственную практику; • распределение учебных недель по курсам обучения. Основной целью типового учебного плана является план учебного процесса, включающий: учебные предметы и циклы, количество учебного времени на учебный предмет, в том числе на теоретическое и производственное обучение. Следующим уровнем иерархической системы всех нормативных методико-дидактических материалов в системе IT-технологий образования является план учебного процесса. Типизация типового учебного плана в системе IT-технологий образования характеризуется выделением блоков предметов (общественный, гуманитарный, естественнонаучный, физического воспитания, профессиональный, специальный). Учебный план – документ, определяющий: • состав предметов, изучаемых в данном учебном заведении; • их распределение по годам обучения; • количество времени, отводимое на каждый учебный предмет, и в связи с этим структуру учебного года. Учебный план для студентов, обучающихся в вузах России, предусматривает различные виды занятий. Занятия носят аспектно-комплексный характер: лекции; семинары; практические занятия; занятия по современному русскому и иностранным языкам; по общественным наукам; сдача зачетов и экзаменов; защиту квалификационной работы (курсовая проект или работа; дипломный проект; магистерская диссертация и т.п.). Следующим уровнем иерархической системы всех нормативных методико-дидактических материалов в системе IT-технологий образования является рабочая учебная программа, которая разрабатывается на основе примерной (типовой) учебной программы применительно к конкретному образовательному учреждению с учетом национально-регионального компонента стандарта. Рабочие учебные программы разрабатываются образовательными учреждениями. Порядок разработки устанавливается региональными органами образования, которые несут ответственность за реализацию федерального компонента стандарта. Календарно-тематический план как следующий уровень иерархической системы нормативных методико-дидактических материалов в системе IT-технологий образования составляется по каждой из учебных дисциплин (учебному предмету) и включает: • перечень тем; • задачи их изучения; • количество отводимых на темы часов; • определение типа урока; • межпредметные связи; • методическое обеспечение. Работа по календарному плану в системе IT-технологий образования гарантирует выполнение программ, предохраняет обучающихся от перегрузок Учебная программа как следующий уровень иерархической системы суть нормативный документ, в котором определяется круг основных знаний, навыков и умений, подлежащих усвоению по каждому отдельно взятому учебному предмету; логика изучения основных идей с указанием последовательности тем, вопросов и общей дозировки времени на их изучение. Учебные программы бывают: типовые; вариативные; рабочие; авторские; индивидуальные. Существуют два способа построения учебной программы в системе IT-технологий образования: • концентрический (когда отдельные части учебного материала повторяются на постоянно расширяющемся углубленном уровне); 104

Труды конференции Телематика’2010

• линейный (отдельные части учебного материала образуют непрерывную последовательность тесно связанных между собой звеньев, содержание знания передается один раз в определенной логике). Выбор способа построения учебной программы диктуется принятым автором аксиологическим подходом в интегративной связи всех изучаемых предметов. Следующим уровнем иерархической системы всех нормативных методико-дидактических материалов в системе IT-технологий образования является учебник. Основным средством обучения и руководством в работе обучающего и обучаемых является электронный учебник, который содержит образцы материала отобранного и организованного с учетом функциональной нагрузки в разных формах обучения. Материал учебника в системе IT-технологий образования подается определенными дозами, составляющими содержание отдельных занятий. Учебник, как правило, является центральной частью учебного комплекса. Учебник реализует концепцию метода обучения, является его моделью, создается в соответствии с программой обучения и содержит материал, подлежащий усвоению. Вспомогательное средство обучения в системе IT-технологий образования это учебное пособие. Соответственно, следующим уровнем иерархической системы нормативных методико-дидактических материалов в системе IT-технологий образования является учебное пособие. В современной педагогике этим термином обозначаются все материальные средства обучения, используемые в учебном процессе. Различают три группы учебных пособий: • натуральные объекты; • изображения и отображения предметов, явлений, событий; • описания предметов, явлений, событий средствами языка. Учебными пособиями могут быть: • сборники текстов; • лабораторные задания; • раздаточный материал; • аудиовизуальные пособия; • графические и картинные иллюстрации. Учебные пособия создают и для обучающихся, и для преподавателя. Следующим уровнем иерархической системы всех нормативных методико-дидактических материалов в системе IT-технологий образования является типовой учебный комплекс, суть совокупность учебных пособий, рассчитанных на конкретный профиль или этап обучения, реализующих идею дифференцированного управления учебной деятельностью преподавателя и обучающихся. Существует две точки зрения на структуру типового учебного комплекса: • основу комплекса составляет учебник с дополняющими его пособиями; • комплекс состоит из равноправных компонентов, которые лишь в сумме равны учебнику. Следующим уровнем иерархической системы всех нормативных методико-дидактических материалов в системе IT-технологий образования является лекция. Лекция является одной из основных форм распространения знаний. Восприятие лекции слушателями, зависит от способности лектора сосредоточить и удержать внимание. Поэтому наиболее важный материал должен повторяться, создавая некоторую видимость избыточности учебной информации. Будучи речью монологической, лекция (даже в виде электронной версии), обращенная к студентам, должна иметь форму разговорного монолога (или монолога в диалоге), что предполагает вовлечение слушателей в общение, широкое использование средств воздействия на аудиторию (вопросы к слушателям и др.), а также использование средств наглядности. Нижележащим уровнем иерархической системы всех нормативных методико-дидактических материалов в системе IT-технологий образования является билет – экзаменационный документ, содержащий вопросы, на которые должен ответить учащийся на устных экзаменах. Экзамены на сертификат являются важной формой итогового контроля. Наиболее известные на сегодня сертификаты служат для определения уровня владения навыками в соответствии определенному образовательному стандарту независимо от формы и сроков предшествующего обучения. Получение сертификата дает право претендовать на соответствующие рабочие места и должности, на получение образования на том или ином языке и т.п. Изложенный интегративный комплекс иерархии нормативных методико-дидактических материалов принят нами за основу создания преподавательских сайтов и других интегрированных систем, ориентированных на развитие дистанционного образования по химии в МГТУ им. Н.Э. Баумана. При этом мы базировались на постулате, что педагогические принципы должны определять выбор технологических решений (а не наоборот) и требования к конфигурации технических устройств [6]. Результаты нашей деятельности в указанном направлении будут представлены в следующем сообщении. Литература 1. 2.

Закон Российской Федерации "Об образовании". http://tm.ifmo.ru/tm2002/db/doc/get_thes.php?id=22. 105

3. 4. 5. 6.

http://tm.ifmo.ru/tm2004/db/doc/get_thes.php?id=308. http://www.edu.ru/db/portal/spe/index.htm. Государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования (ГОС ВПО) утвержден постановлением Правительства от 12.08.94 г. № 940. http://tm.ifmo.ru/tm2002/db/doc/get_thes.php?id=209.

МУЛЬТИВЕНДОРНЫЙ И АКАДЕМИЧЕСКИЙ КОНСОРЦИУМ В ОБЛАСТИ ИКТ: ПЕРВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ С.В. Коршунов, А.Ю. Филиппович Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана E-mail: [email protected] За первый год работы МАК ИКТ был проделан очень большой объем работы и запущено множество проектов практически по всем направлениям, зафиксированным в Положении. Подводя итоги, первое, что хочется отметить – это то, что Консорциум состоялся, а заложенные в нем идеи нашли отклик у широкой категории заинтересованных лиц и организаций. Несмотря на тяжелый кризисный год, спад активности почти во всех отраслях, отсутствие финансовой поддержки со стороны государства и тяжелое материальное положение большинства IT-компаний, МАК ИКТ не просто сохранился как некое воплощение антикризисной идеи объединения ведущих вузов и вендоров, но и активно развивался, охватывая с каждым днем новые направления и области деятельности. Ключевую роль в становлении Консорциума и его активной деятельности в течение первого года жизни сыграл ректор МГТУ им. Н.Э. Баумана Игорь Борисович Федоров, который не только поддержал новую форму многостороннего партнерства вузов, вендоров, государства и других заинтересованных организаций, но и лично возглавил пост Председателя Координационного совета МАК ИКТ, инвестировал ресурсы в создание на базе университета Исполнительной дирекции, осуществлял всестороннюю поддержку инициативных проектов в стенах вуза и за его пределами. Свой вклад внесли и другие представители Президиума Координационного совета Консорциума: заместитель министра образования и науки В.В. Миклушевский, заместитель министра связи и массовых коммуникаций А.А. Солдатов, директор ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» А.Н. Тихонов, ректор МТУСИ А.С. Аджемов, исполнительный директор Ассоциации производителей компьютерных и информационных технологий Н.В. Комлев. Своим авторитетом, положением и высоким интересом они показали значимость и перспективность деятельности МАК ИКТ для развития области информационнокоммуникационных технологий, совершенствования системы ИКТ-образования и создания информационного общества в России. Сработали и базовые принципы организации Консорциума – простой механизм вступления новых членов (http://vendor.bmstu.ru/main/join.php) позволил за неполный год работы увеличить список участников Консорциума более, чем до 60 организаций и объединений, среди которых 22 крупнейших вендора, 25 известных вузов, Ассоциация АП КИТ, Региональная ассоциация «Компьютерная Самара», Технический комитет по стандартизации ИКТ в образовании и др. Рост числа участников Консорциума сопровождался появлением новых инициатив и проектов, среди которых особо можно выделить следующие: • Информационный портал для взаимодействия вузов и вендоров на базе официального сайта МАК ИКТ (http://vendor.bmstu.ru), реализованный на технологиях 1С-Битрикс. На сегодняшний день на сайте размещаются актуальные материалы по работе Консорциума, новости участников (Дайджест вендоров), созданы первые страницы участников с описанием их образовательных программ, указанием контактов и размещением новостных лент. • Успешно работает совместный проект с журналом «Качество образования», на страницах которого с июня 2009 г. каждый месяц публикуются наиболее интересные статьи участников и информация о проектах и ключевых событиях (http://technical.bmstu.ru/LTEP/Digest.htm). • Разработаны специальные учебные курсы для участников Консорциума с целью повышения эффективности взаимодействия вузов и вендоров (http://technical.bmstu.ru/LTEP/Projects/FPK). Запущена пилотная программа повышения квалификации «Нормативно-организационное обеспечение ВПО и ДПО в области ИКТ». Разрабатывается курс «Опыт реализации академических программ ИКТ-вендоров» и совместно с АП КИТ обсуждается возможность обучения по использованию профессиональных стандартов в области ИКТ для проектирования основных и дополнительных образовательных программ вузов. • На базе МГТУ им. Н.Э. Баумана запущена серия семинаров для студентов и преподавателей вузов «День вендора». В ноябре и декабре 2009 года успешно прошли «День технологий Microsoft» и «День антивирусной безопасности Лаборатории Касперского». В планах распространить практику проведения мероприятий среди академических партнеров Консорциума на единой организационной базе и учетом потребностей вендоров (http://vendor.bmstu.ru/projects/). • Весной этого года успешно прошли семинары для преподавателей Microsoft IT Academy, концепцию и содержание которых разрабатывались совместно с академическими участниками 106

Труды конференции Телематика’2010

МАК ИКТ. По итогам мероприятия подготовлено специализированное электронное издание, содержащие обширный справочный материал и методические рекомендации по организации наиболее эффективных траекторий обучения технологиям Microsoft в вузе. • Ведется разработка Интегрированной системы грифования учебно-методической литературы и электронных изданий в области ИКТ новой процедуры оценки качества изданий, которая объединит грифы различных УМО, курирующих подготовку специалистов в области ИКТ; будет ориентироваться как на образовательные, так и на профессиональные стандарты; а экспертизу будет проводить комиссия с участием представителей индустрии (http://technical.bmstu.ru/LTEP/Projects/Griffe/Griffe.htm). • Разработана концепция организации Выставочного стенда МАК ИКТ и апробирована на нескольких крупных выставках и конференциях: «Global Education – Образование без границ 2009», «MOSCOW Education Online 2009», «Информационные технологии в образовании» («ИТО2009»). • Высокий интерес вызвали Круглые столы и открытые заседания Консорциума, проведенные в рамках таких крупных конференций, как «Информационная среда вуза XXI века» (Петрозаводск), «Преподавание информационных технологий в Российской Федерации» (Йошкар-Ола), «Новые информационные технологии и менеджмент качества» (Белек, Турция). Круглые столы проводились с применением решений Adobe Systems и Microsoft по организации видеоконференцсвязи, что позволило на практике оценить возможности и ограничения соответствующих технологий. • По поручению Министерства образования и науки РФ и на основе предложений участников Консорциума был создан Фонд учебных программ вендоров и образовательных учреждений для антикризисного и опережающего обучения в области ИКТ. • Совместными усилиями МИРЭА, МГТУ им. Н.Э. Баумана и ГК «Аквариус» запущен и развивается проект «Учебно-исследовательская среда виртуализации ИКТ-инфраструктуры предприятий для организации лабораторного практикума мультивендорных академических программ» (http://www.vendor.mirea.ru). При реализации проектов и мероприятий Консорциума определились неформальные лидеры – наиболее активные представители вендоров МАК ИКТ, среди которых можно особо выделить ведущие зарубежные компании Adobe Systems, Microsoft, Cisco и отечественных производителей 1С, Лабораторию Касперского, ADEM. Стоит также высоко отметить деятельность образовательного комитета Ассоциации АП КИТ и академических участников МАК ИКТ, которые наиболее активно поддержали многие инициативы и включились в работу Консорциума (МГТУ им. Н.Э. Баумана, ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», МИРЭА, ПетрГУ и МЭСИ), подтверждая правильность их выбора в качестве базовых организаций для соответствующих комитетов. Оценивая все результаты в целом, считаем создание Мультивендорного и академического консорциума в области ИКТ значимым и своевременным событием, а его первый год работы и полученные результаты – успешными и требующими развития.

СТАНДАРТИЗАЦИЯ И СЕРТИФИКАЦИЯ – ОСНОВА РАЗВИТИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ИНДУСТРИИ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ А.Н. Тихонов, А.Д. Иванников, Б.М. Позднеев, А.Ф. Шатров Московский государственный технологический университет «Станкин» E-mail: [email protected] (Устный доклад)

РАЗРАБОТКА ВИЗУАЛЬНЫХ ИСПОЛНЯЕМЫХ МОДЕЛЕЙ КОМПЬЮТЕРНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ Е.А. Черткова, В.С. Карпов Московский государственный университет инженерной экологии Тел.: (495) 394-38-16, e-mail: [email protected] В современных условиях роста масштабности компьютерных обучающих систем и изменений прикладных платформ трансформация существующих приложений путем непосредственного изменения программного кода ограничена инвариантными (сущностными) свойствами программного обеспечения. Необходимы технологические и программные решения, которые позволят генерировать и осуществлять многократную трансформацию компьютерных обучающих систем на уровне моделей. 107

В данной работе в основу создания комплекса визуальных исполняемых моделей компьютерных обучающих систем положены следующие принципиальные положения [1]: • проектирование компьютерных обучающих систем необходимо осуществлять в соответствии с современными тенденциями программной инженерии на основе объектно-ориентированного подхода для результативного воплощения дидактических, функциональных и технологических решений; • метод формирования модели итеративного и инкрементного технологического процесса объектноориентированного анализа и проектирования компьютерных обучающих систем должен быть основан на архитектуре и прецедентах системы; • дидактические, функциональные и технологические решения, воплощаемые в компьютерных обучающих системах, должны быть формализованы путем компьютерного визуального моделирования модулей, информационные модели которых на любом выбранном уровне абстракции будут представлены визуальными проекциями на семантическую сущность; • для возможности многократного использования проектных решений с целью значительного сокращения сроков проектирования при повышении его качества и снижении стоимости программных продуктов для сферы образования необходимо применение проектных паттернов. При разработке пакета визуальных исполняемых моделей компьютерных обучающих систем использован универсальный язык моделирования (Unified Modeling Language – UML) и CASE-средство Rational Rose. В состав пакета вошли следующие артефакты: визуальная модель предметной области в виде UML-диаграммы классов, отражающая формализацию концептуальных объектов; визуальная модель вариантов использования системы, отражающая функциональные требования; визуальная модель взаимодействия, описывающая динамику всех прецедентов системы; визуальная модель проектирования в виде развернутой UML-диаграммы классов; визуальная модель базы данных по основным классам. В разработанном пакете моделей представлены наиболее существенные абстракции и данные, которые требуются для понимания предметной области в контексте текущих требований, а выявленные классы используются при описании вариантов использования и проектировании пользовательского интерфейса. В технологическом процессе управления требованиями средствами визуального моделирования видение компьютерной обучающей системы воплощено в модель вариантов использования, которая вместе с дополнительными спецификациями определила подробные программные требования к разрабатываемой системе. В технологическом процессе анализа и проектирования функциональные требования к разрабатываемой компьютерной обучающей системе трансформированы в предварительный системный проект и создана стабильная основа архитектуры системы. При этом детализированное проектирование сконцентрировано на кооперации объектов: структурные аспекты кооперации представлены диаграммами классов, а поведенческие аспекты – в виде диаграмм кооперации. Системный проект согласован со средой реализации с учетом всех нефункциональных требований. С целью упрощения ввода новых алгоритмов генерации заданий для модулей тестирования поставлена и решена задача включения в архитектуру визуальных моделей проектного образца Стратегия [2]. Проектный образец применен как способ реализации семейства алгоритмов, решающих концептуально одну и ту же задачу, но различающихся между собой технологией ее решения. Для описания динамического добавления объектам новых обязанностей и рекурсивной компоновки объекты с целью реализации заранее неизвестного числа дополнительных функций в архитектуру включен проектный образец Декоратор [3]. Это решение не только упрощает дизайн будущей системы, но и оптимизирует программный код. Примененная стратегия повторного использования проектных образцов дает возможность ускорить процесс разработки компьютерных обучающих систем за счет применения стандартных решений, снизить зависимость разрабатываемой системы от изменяющихся требований и обеспечить гибкость системы для внесения изменений. Таким образом, на основе объектно-ориентированного метода средствами моделирования Rational Rose создан пакет визуальных исполняемых моделей компьютерной обучающей системы. Модели обобщены с использованием архитектурных и процедурных представлений и подготовлены к последующей кодогенерации. Литература 1. 2.

3.

108

Софиев А.Э., Черткова Е.А. Компьютерные обучающие системы. Монография: – М.: Изд. ДеЛи, 2006. – 296 с. Черткова Е.А., Карпов В.С. Применение проектных образцов для идентификации алгоритмов в модулях компьютерных обучающих систем // Программные продукты и системы. − 2008. № 3. С. 83-85. Черткова Е.А., Карпов В.С. Объектно-ориентированное проектирование компьютерных обучающих систем с использованием структурных образцов // Вестник Саратовского государственного технического университета. – 2008. № 2 (33), вып. 2. С. 251-256.

Труды конференции Телематика’2010

О ПОДХОДАХ К ОЦЕНКЕ КОМПЛЕКСНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ В ОРГАНИЗАЦИИ ПРИ КОМПЛЕКСНОЙ ИНФОРМАТИЗАЦИИ МОНИТОРИНГА ПРОЦЕССОВ В СИСТЕМЕ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА В.Е. Бочков, В.А. Валентинов, Н.И. Валентинова Московский государственный университет технологий и управления E-mail: [email protected] Проведение мониторинга процессов и оценка результатов деятельности подразделений в любой организации рекомендуют положения ГОСТ Р ИСО 9001-2008 «Системы менеджмента качества: требования». Кроме того, в организации должно обеспечиваться мотивирование персонала на улучшение качества процессов, продукции и систем. Актуальность этих задач возрастает при использовании принципов менеджмента качества для внедрения процессного управления в организациях [1, c. 168-175] и комплексной информатизации мониторинга всех реализуемых бизнеспроцессов [2, с. 95-109]. При организации мониторинга процессов специалисты в области менеджмента качества сталкиваются с необходимостью определения и оценки значений показателей деятельности подразделений для получения комплексного показателя, который позволил бы получить объективные свидетельства результатов деятельности подразделения и выстраивания системы мотивации персонала. Как правило, решение этой проблемы является основной трудностью при реализации системы мотивации и стимулирования деятельности работников, нацеленных на достижение определенных результатов при решении задач, поставленных перед подразделением. Практика развития и совершенствования системы менеджмента качества позволяет сформулировать несколько конструктивных рекомендаций методического характера. Для расчета комплексного показателя деятельности подразделения необходимо выполнить следующие действия. 1) Установить цель получения комплексного показателя деятельности подразделения. 2) Проверить адекватность цели на соответствие политике качества организации и её целей в этой области. 3) Выбрать модель оценки деятельности подразделения. Например, в качестве модели оценки качества деятельности какого-либо подразделения образовательного учреждения могут быть выбраны следующие варианты: этапы цикла Деминга улучшения процессов, 8 принципов СМК, 14 принципов Деминга, 12 принципов Файоля, 14 принципов Тейлора, модель потребностей Маслоу, зарубежные и российские премии и конкурсы по качеству, требования аккредитационных показателей, положения и нормы ГОСТ Р ИСО 9001-2008, стандарты и директивы ENQA, типовая модель системы управления качеством образования для вузов и ссузов, а также выполнение принципов «пяти нельзя» процессного управления: нельзя принимать дефектную продукцию, нельзя передавать дефектную продукцию, нельзя второй раз ошибаться, нельзя нарушать технологию, нельзя создавать условия для появления брака. Каждая из этих моделей содержит перечень требований, которые можно рассматривать как показатели качества деятельности подразделения. Наиболее системной и хорошо разработанной моделью является Премия Правительства РФ в области качества, которая содержит 9 критериев по всем видам деятельности организации. В каждом критерии имеются несколько подкритериев, которые можно рассматривать как показатели качества. 4) Выполнить следующую последовательность этапов оценки показателей качества деятельности подразделения: • выделить показатели качества и результативности деятельности подразделения в соответствии с выбранной модели оценки деятельности; • выбрать модель расчета комплексного показателя; • получить численное значение индивидуальных показателей; • выбрать шкалу оценки индивидуального показателя, рекомендуется выбрать пятибалльную шкалу, понятную для сотрудников; • произвести оценку индивидуального показателя; • вычислить комплексный показатель качества подразделения; • выбрать шкалу оценки комплексного показателя; • оценить комплексный показатель и определить качество деятельности подразделения; • принять решение о мотивации и стимулировании деятельности персонала подразделения. Поясним некоторые этапы оценки деятельности подразделения. При выборе показателей качества деятельности подразделения необходимо пользоваться следующими правилами: • правило Парето 20/80, которое означает, что необходимо выбрать 20% показателей, которые обеспечат 80% получения результата; • показатели должны отражать выполнение 8 принципов СМК. В образовательных учреждениях для оценки результатов деятельности подразделения, можно использовать модель, описанную в работах [3; 4]: 109

У = ΣаiХi

(1)

где: У – комплексный показатель оценки качества деятельности подразделения; аi – весовые коэффициенты оценки каждого индивидуального показателя, которые используются при выполнении условия: Σаi = 1. Хi – показатель оценки одной из областей или результата деятельности подразделения либо работника; i – порядковый номер показателя деятельности подразделения (специалиста). В качестве примера применения методики приведем показатели оценки деятельности Сектора менеджмента качества университета и её результативности: Х1 – оценка достижения цели по пятибалльной шкале: оценка цели пройти надзорный аудит, оценка цели провести внутренний аудит, оценка цели устранить замечания проверяющих органов, оценка цели обучения сотрудников по программе СМК. Для того чтобы пройти надзорный аудит, необходимо иметь следующие виды обеспечения, которые можно рассматривать как индивидуальные показатели качества выполнения данной цели: организационное, финансовое, нормативное, теоретико-методическое, информационное обеспечение, а также обеспечение компетентным удовлетворенным персоналом; Х2 – оценка соответствия СМК по пятибалльной шкале: оценка доли подразделений, имеющих улучшение процессов; Х3 – оценка результативности процессов по пятибалльной шкале: оценка доли выполненных запланированных мероприятий; оценка доли выполнения планов по получению результатов процессов; оценка уровня зрелости процессов, определяемая по доли использования принципов СМК; Х4 – оценка доли удовлетворенности потребителей по пятибалльной шкале: оценка доли удовлетворения уполномоченных по качеству; оценку доли удовлетворенности сотрудников университета, взаимодействующих с сектором менеджмента качества. Выбранные показатели качества являются системно образующими, от которых зависит качество деятельности университета и её результативность на выходе. Если мотивировать работников только на выполнение одного показателя качества, такого как оценка удовлетворенности потребителей, то можно устранить до 95% всех несоответствий, которые имеются в организации. При этом не требуется больших затрат. Необходимо иметь журнал выполненной работы, в котором следует внести графу оценка удовлетворенности клиента. В зависимости от количества неудовлетворенных потребителей продукции подразделения можно принимать решение о мотивации сотрудников. При этом показатель удовлетворенность клиентов является характеристикой первого принципа СМК: «ориентация на потребителя». Для измерения индивидуальных показателей качества можно использовать следующие методы: регистрационный, расчетный, экспертный, социологический. Оценка индивидуальных показателей в баллах качества проводится в следующей последовательности: • получение численного значения показателя; • выбор типа шкалы оценки показателя; • оценка показателя качества по выбранной шкале и присвоение показателю балл качества. Перевод численного значения показателя в баллы носит название нормирование показателя и приведение их одному основанию. Значения баллов для индивидуальных показателей качества деятельности подразделения можно обрабатывать статистическими методами, сравнивать между собой не зависимо от природы индивидуальных показателей качества. Индивидуальные показатели качества могут иметь значения, имеющие разные единицы измерения, например проценты успеваемости студентов, количество устраненных несоответствий. Расчет среднего значения таких показателей будет некорректным. Но если их нормировать, приводя через шкалу баллов качества к одному основанию, то появляется возможность проводить различные математические расчеты на основе баллов этих показателей. Оценка комплексного показателя подразделения в баллах качества производится по выбранной модели из тех, которые приведены выше. Принятие решения о мотивации персонала подразделения на основании балла комплексного показателя качества подразделения производится высшим руководством организации. Если результат выполнения показателя зависит от другого подразделения, или его нет в плане за отчетный период, то его в расчетах не используют и не принимают во внимание. Можно отметить возможность совершенствования предложенной методики в следующем направлении: выделение обязательных базовых показателей качества и желательных. Обязательные показатели – это такие показатели, от которых зависит возможность подразделения осуществлять свою деятельность. Если хотя бы один из этих показателей не будет выполнен, то комплексный показатель по этим показателям тоже будет не выполнен. Расчет комплексного показателя на основе значений базовых показателей необходимо проводить мультипликативным способом. Для расчета комплексного показателя на основе желательных показателей можно воспользоваться аддитивным способом.

110

Труды конференции Телематика’2010

Литература 1. Бочков В.Е., Валентинов В.А. О применении принципов менеджмента качества для внедрения процессного управления в распределенном исследовательском университете./ Роль интернационализации университетов и их вклад в социальный прогресс развивающихся стран. // Материалы международной научно-практической конференции, посвященной 50-летию РУДН (Москва, 24-25 ноября 2009 г.). М.: РУДН, 2009. – 343 с. 2. Бочков В.Е., Здебловский В.И., Хицков Е.А. Комплексная информатизация распределенного исследовательского университета: новые подходы и решения. / Качество дистанционного образования: концепции, проблемы, решения.// Межвузовский сборник научных трудов по материалам конференции EDQ-2009. – М.: МГИУ, 2009. – 756 c. 3. Валентинов В.А. Эконометрика: Учебник. - М.: Дашков и К, второе издание. 2010. 4. Вдовин В.М., Суркова Л.Е., Валентинов В.А. Теория систем и системный анализ. Учебник. - М.: Дашков и К, 2010.

ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ СИСТЕМЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ЦЕЛОСТНОСТИ БД Г.А. Беркетов, А.А. Микрюков, С.В. Федосеев Московский государственный университет экономики, статистики и информатики Тел.: (495) 442-61-11, e-mail: АМ[email protected] Обеспечение целостности данных является важной задачей, которую приходится решать как при разработке автоматизированных информационных систем (АИС), так и в процессе их эксплуатации. Целостность базы данных (БД) может быть нарушена в результате неисправностей в работе оборудования, программного обеспечения или неверных действий обслуживающего персонала и терминальных пользователей. В реальных условиях полностью защитить данные от ошибок или разрушения не удается, поэтому в СУБД предусматриваются средства контроля и восстановления БД. Один из самых распространенных методов обеспечения процесса восстановления заключается в том, что через определенные интервалы времени создается копия базы данных, которая затем используется в процессе восстановления [1]. При нарушении целостности копия загружается на место БД, после чего в нее вносятся все изменения, накопленные с момента ее получения. Для накопления изменений используется так называемый системный журнал, в который заносятся тексты входных сообщений, тип изменений и адреса изменяемых данных наряду с их значениями до и после изменения. Длительность отдельного восстановления зависит от объема журнала, который в свою очередь определяется «возрастом» используемой копии и интенсивностью входного потока сообщений. При копировании база данных вначале проверяется с помощью специальных программ контроля, которые позволяют выявить нарушения ограничений целостности. В дальнейшем проверку целостности и получение новой копии БД будем называть точкой синхронизации целостности (ТСЦ). Одной из проблем, связанных с восстановлением баз данных, является определение оптимального интервала между ТСЦ. Проблема заключается в том, что при более частом копировании много времени уходит на создание копий, в противном случае много времени требуется для восстановления. Поэтому при выборе интервала между ТСЦ необходимо учитывать нагрузку системы и ее надежность. В работе рассматривается математическая модель определения оптимального интервала копирования базы данных из условия минимизации относительных потерь, измеряемых отношением непроизводительного времени системы, т.е. времени на копирование и восстановление, к общему времени ее функционирования. Рассматривается следующая схема системы восстановления (СВ). Через определенный интервал времени Т производится копирование БД. Перед копированием БД проверяется с помощью программ контроля. Если при этом выявляются какие-либо нарушения целостности (ошибки), то выполняется редактирование БД с целью их устранения. В качестве исходных данных для операции восстановлении используется последняя копия БД, а также системный журнал, в котором фиксируются вносимые в БД изменения. При отказе копия загружается на место БД, после чего в неё вносятся все изменения, накопленные с момента ее получения. Заканчивается операция восстановления действиями по обработке прерванных и поступивших за время восстановления сообщений. Интервал времени между двумя последовательными моментами начала выполнения ТСЦ обозначим через S и назовём циклом системы восстановления. Случайная величина v(ti) равна затратам времени на восстановление системы после i-го отказа, происшедшего в момент ti после выполнения ТСЦ. Величина ξi равна интервалу времени до появления отказа после очередного восстановления. Примем следующие допущения: • Интервалы времени безотказной работы ξi, являются независимыми одинаково распределенными случайными величинами с одной и той же функцией плотности вероятности ρξ(x).

111

• Интервал времени между сообщениями, поступающими в систему, является случайной величиной со средним значением µ и стандартным отклонением δ. Сообщения, поступающие во время восстановления, накапливаются в системе и обрабатываются после его окончания. • Время загрузки копии БД при выполнении операции восстановления q является случайной величиной с плотностью распределения рq (х) и средним Q. Рассмотрим интервал времени, соответствующий одному циклу системы восстановления. Через t обозначим текущее время от момента выполнения последней ТСЦ. При вычислении суммарных потерь времени на восстановление исходный процесс будем интерпретировать как процесс накопления, который определяется следующим образом. С i-м отказом, происшедшим в момент времени ti, свяжем случайную величину v(ti), равную затратам времени па восстановление системы после отказа; эта величина зависит от времени отказа ti. Затем введем величину w(t), определяемую равенством N (t )

w(t)=

∑ v(t ) , i

t =1

где N(t) – число отказов за время t. Последовательность значений {w(t)} образует процесс накопления. Средние суммарные потери времени на восстановление за период [О, Т], где T – время между ТСЦ, обозначим через W(Т) =M[w(T)]. Тогда средние потери времени па копирование и восстановление на цикле S будут равны С+W(Т), где С – среднее время выполнения ТСЦ. Обозначим через R(Т) относительные потери времени, т.е. отношение средних потерь на интервале S к средней величине самого интервала: R(T)=[C+W(T)]/(C+T). Задача оптимизации частоты копирования базы данных заключается в определении интервала T*, * такого, что R(T )=min R(Т) при заданных характеристиках системы. Дается вывод выражения для R(T) при произвольных законах распределения времени безотказной работы АИС и времени восстановления БД. Приведен метод определения оптимального интервала времени между точками выполнения ТСЦ. Литература 1. Таненбаум Э., М. ван Стеен. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. СПб, Питер, 2003. – 877 с.

ВЫБОР НАИБОЛЕЕ ИНТЕРОПЕРАБЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА СПРАВЕДЛИВОГО КОМПРОМИССА Н.А. Стариковская Московский институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет), г. Москва E-mail: [email protected] В настоящее время все большую актуальность при выборе информационных систем приобретает наличие свойства интероперабельности. Высокое значение имеет рациональный выбор систем в образовательной среде, в том числе с точки зрения интероперабельности этих систем. В данной работе предложен возможный вариант оценки различных информационных систем представленных на рынке и выбора среди них наиболее предпочтительных с точки зрения интероперабельности. Начальные условия Интероперабельность можно представить через совокупность влияющих на нее свойств:

Inter = F {x 1 , x 2 ,..., x n };

где

Inter

– степень интероперабельности системы;

{x

, x ,..., x

}

F

(1)

– функция, определяющая степень

1 2 n интероперабельности; – перечень свойств системы, определяющих ее интероперабельность. Каждое свойство интероперабельности также может быть выражено через совокупность свойств (детализированных единиц), которые предлагается оценивать интервалами значений с использованием принципов нечеткой логики.

112

Труды конференции Телематика’2010

x i = F {z i 1 , z i 2 ,..., z ik }, где

xi

– свойство системы, определяющее интероперабельность;

k–

перечень детализированных единиц данного свойства;

i − го

{z i 1 , z i 2 ,..., z ik }

(2) –

количество детализированных единиц

свойства интероперабельности. Каждому интервалу значений предлагается присваивать один из четырех рангов. После чего рассчитывается средний ранг для каждого свойства:

Rср.i где

R ср.i

– средний ранг

i − го

∑ =

n

r

i =1 i

k

,

(3)

свойства интероперабельности;

ri –

ранги детализированных

единиц данного свойства; k – количество детализированных единиц данного свойства. Подробная информация о свойствах интероперабельности и принципах присвоения рангов представлена в работе [3]. Пусть средние ранги свойств, определяющих интероперабельность, являются частными критериями принятия решения. Пусть

λ i , i ∈ [1 , n]

– весовые значения этих критериев, а взвешенные значения средних рангов

свойств, определяющих интероперабельность системы – скалярные критерии принятия решения. Тогда

ϕ 1 ( y ), ϕ 2 ( y ),..., ϕ n ( y )

функции скалярных критериев принятия решения на множестве

допустимых значений вектора варьируемых параметров

Y ⊆ Dy ,

с помощью которых оцениваются

альтернативы из Y, где: n

ϕ n ( y ) = ∑ f n ( x )λ n , λ n ≥ 0 , i =1

∑λ

n

=1

интероперабельность системы с учетом его весового значения; интероперабельность системы. Пусть

ϕ (Y )

– множество всех возможных векторов

критериальное пространство пространства

A

n

, каждой точке

n − го

– функция

n

свойства, определяющего

– количество свойств, определяющих

ϕ ( y ), y ∈ Y

, образующих

n -мерное

y j ∈ Y которого соответствует точка критериального

ϕ ( y j ) с координатами F = {ϕ 1 ( y j ),ϕ 2 ( y j ),...,ϕ n ( y j )},∈ A n .

Тогда задачу многокритериального выбора из множества альтернатив наиболее интероперабельной системы можно записать следующим образом:

{ ( ) ( )

( )}

F = ϕ 1 y j ,ϕ 2 y j ,...,ϕ n y j → best y∈Y

(4)

Отбор наиболее предпочтительных альтернатив Необходимо оценить системы по каждому свойству интероперабельности с учетом весовых значений данных свойств. И найти справедливый компромисс, при котором относительный уровень снижения значений по одному или нескольким скалярным критериям принятия решения не превосходит относительного уровня повышения значений остальных критериев (меньше или равен). Для поиска справедливого компромисса будем сравнивать объекты попарно по каждому скалярному критерию принятия решения. Пусть

Y 1 точка,

на множестве допустимых решений

Y ⊆ Dy

координаты которой соответствуют

значениям всех скалярных критериев принятия решения первой из пары оцениваемых систем и данная точка определяется следующим векторным критерием:

ϕ i (Y 1 ) = {ϕ 1 ( y 1 ),ϕ 2 ( y 1 ),...,ϕ n ( y 1 )}, i ∈ {1 , m} , y 1 ∈ Y ;

где

(5)

m – количество оцениваемых систем.

Пусть

Y 2 точка,

на множестве допустимых решений

Y ⊆ Dy

координаты которой соответствуют

значениям всех скалярных критериев принятия решения второй из пары оцениваемых систем и данная точка определяется следующим векторным критерием: 113

ϕ i (Y 2 ) = {ϕ 1 ( y 2 ),ϕ 2 ( y 2 ),...,ϕ n ( y 2 )}, i ∈ {1 , m} , y 1 ∈ Y ;

(6)

Мера относительного изменения качества решения по каждому из скалярных критериев: знак «минус» – снижение качества, знак «плюс» – повышение. Алгоритм попарного сравнения систем: 1. Поиск относительного отклонения качества решения при выборе первой системы и отказа от второй по каждому скалярному критерию принятия решения:

(

)

∆φ i Y 1 ,Y 2 1 2 ~ , i ∈ {1 , m},Y ∈ Y 1 ,Y 2 ∆ϕ i Y ,Y = max ϕ i (Y )

(

)

(

).

(7)

2. Расчет максимального снижения качества решения при выборе первой системы и отказа от второй:

∆ϕ~min (Y 1 ,Y 2 ) = min ∆ϕ~i (Y 1 ,Y 2 ) .

(8)

i∈{1 ,m }

3. Расчет максимального повышения качества решения при выборе первой системы и отказа от второй:

∆ϕ~max (Y 1 ,Y 2 ) = max ∆ϕ~i (Y 1 ,Y 2 ) .

(9)

i∈{1 ,m }

4. Принятие решения о выборе одной из двух исследуемых систем на основе оценки максимального снижения и максимального повышения качества решения при выборе каждой из них. Приоритетность выбранной в итоге системы будем обозначать отношением превосходства f на множестве допустимых

решений

Y ⊆ Dy .

Решение о выборе первой системы превосходит решение о выборе второй

∆ϕ~

max

(Y

1

,Y

2

)

(

> ∆ϕ~min Y 1 ,Y 2

).

Решение о выборе второй системы превосходит решение о выборе первой

∆ϕ~

max

(Y

1

,Y

2

)

(

< ∆ϕ~min Y 1 ,Y 2

Y 1 = Y 2 если: ∆ϕ~max Y 1 ,Y 2 = ∆ϕ~min Y 1 ,Y 2

Оба решения равноценны

(

)

(

).

).

Y1 fY2

если: (10)

Y2 fY1

если: (11)

(12)

По данному алгоритму происходит сравнение каждой пары из перечня имеющихся альтернатив (систем). Альтернативы, выбранные по результатам оценки как превосходящие или равноценные, снова разбиваются на пары и сравниваются по той же схеме. Парное сравнение происходит до тех пор, пока в итоге не выбираются наиболее превосходящие альтернативы, то есть системы более всего подходящие пользователю с точки зрения интероперабельности. Заключение Предложенный подход к оценке и отбору информационных систем с точки зрения интероперабельности позволяет выбирать наиболее рациональные решения, оценивая все сочетания вариантов исходного множества альтернатив. Применение предложенной процедуры отбора имеет высокую практическую значимость, в том числе и при использовании в образовательной среде. Благодаря ее внедрению, значительно уменьшаться проблемы пользователей, связанные с поиском необходимой системы; сократятся издержки выбора, повысится эффективность использования. Литература 1. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. – 176 с. 2. Р. Штойер. Многокритериальная оптимизация: теория, вычисления, приложения. М.: Наука, 1982, С. 14–29, 146–258. 3. Петров А.Б., Стариковская Н.А. Методика сравнительной оценки интероперабельности информационных систем// Информационные технологии и вычислительные системы. Специальный выпуск. Открытые системы. Интероперабельность. – М.: ИМВС РАН, 2009, № 5. – С. 82-90.

114

Труды конференции Телематика’2010

СИНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ ОБОБЩЁННОЙ МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННОГО МОРФИЗМА МНОГОМЕРНЫХ БАЗ ДАННЫХ А.А. Миронов Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) Тел.: (495) 434-93-70, e-mail: [email protected] Разнообразие версий OLAP достаточно велико и постоянно расширяется. Модели OLAP обретают новые классификационные признаки, свойства, изменяющие их особенности, достоинства и недостатки, оцениваемые в зависимости от специфики решаемых задач. Наряду с тремя наиболее известными модификациями моделями ROLAP (Relational OLAP), MOLAP (Multidimensional OLAP) и HOLAP (Hybrid OLAP) в последние годы появились и находят широкое применение SOLAP (Spatial On-Line Analytical Processing) – пространственная аналитическая обработка, предназначенная для изучения пространственных данных, объединяющая понятия из существенно отличающихся друг от друга сфер знаний, а именно географических информационных систем (ГИС) и OLAP, разработанная для интерактивного и быстрого анализа больших объемов данных; R-ROLAP (Real-time ROLAP) – OLAP реального времени, в отличие от ROLAP в R-ROLAP для хранения агрегатов не создаются дополнительные реляционные таблицы, а агрегаты рассчитываются в момент запроса, при этом многомерный запрос к OLAP-системе автоматически преобразуется в SQL-запрос к реляционным данным; JOLAP – Java OLAP, платформенно-независимый стандарт создания, хранения, доступа и обслуживания данных в OLAP-серверах, основанный на технологии Java, является чистым Java API для J2EE TM, который поддерживает создание и поддержание OLAP данных и метаданных. Все перечисленные и иные особенности различных хOLAP в значительной мере контрастируются или нивелируются в зависимости от того, какие алгоритмы используются для хранения данных. Так, например, в MOLAP часто задействованы следующие алгоритмы: • синтаксические алгоритмы, то есть осуществляющие только синтаксические преобразования данных; • аппроксимирующие алгоритмы, то есть основанные на средних приближенных значениях данных, для которых значений ячейки не всегда совпадает с фактической таблицей; • алгоритмы вычисления кубов по методам обратных запросов (Iceberg – кубы); • семантические алгоритмы, работающие на основе семантических признаков, преобразующие структуру куба. Последние имеют все более возрастающее значение в условиях эволюционного перерастания хаотичного по своей природе Интернета в Экстранет реализации семантических сетей второго поколения Semantic Web или ONTONET [1], то есть сетей, где гегемоном управления и поиски является семантика понятий (ключевых слов, метаописаний, тезауруса, морфологии, инфологии, информационных морфизмов). Сохранение и углубление семантики обобщения/специализации (roll-up/drill-down) становится все более актуальным в обеспечении эффективного моделирования и проектирования xOLAP. Этот подход становится не менее важным, чем те, которым уделялось первостепенное внимание в предшествующие годы, а именно, вопросам агрегирования, сортировки, кэширования и группировки данных, сжатия, декомпозиций и реструктуризации кубов и т.д. Даже существенные успехи в решении такого рода задач не снимают остроты вопроса семантики отношений, поскольку по завершению ступени дивергенции проектирования согласно конвергентно/дивергентному методу управления проектами xOLAP восстановление ранее не отрегулированной семантики отношений становится невозможной, что делает результаты проектирования информационной системы (ИС) неполноценными и, в ряде случаев, тупиковыми. Возникла и начала удовлетворяться потребность в моделях xOLAP, целевым образом ориентированных на семантические методы управления в статусе главенствующих. Классифицируем такие модели как SeOLAP (Semantic OLAP) и будем настоятельно рекомендовать профессиональному сообществу специалистов этой области придерживаться такого классификационного признака, поскольку он вполне передает прозрачную аналогию парадигмы SeOLAP со стремительным становлением семантических сетей второго поколения Semantic Web или ONTONET, где также главенствуют принципы семантического регулирования в части поиска и извлечения данных и знаний [2]. Речь здесь, прежде всего, идет о сборе и консолидации данных из разрозненных и несогласованных источников в предметно-ориентированный, интегрированный и независимый от времени (atemporary system, AtempOLAP) набор данных. Такое построение уже неизбежно, если возникает опасность коллапсирования фактографической системы по схеме развития «взрыв данных»; оно вообще универсально, если ставится вопрос о перегрузке данных из одного хранилища – донора в другое хранилище – акцептор, созданное независимо от донора. При этом сразу же возникает задача выделения частей и признаков, обладающих абсолютными свойствами мажоритарности и эргодичности, анализируя и соединяя которые можно гармонизировать контент по семантическим признакам. Решать такого рода задачу можно только с использованием систем под семантическим дирекционным управлением, то есть используя SeOLAP-модельный подход. Этот подход развивает идеологию применения распределенных, многофазных, семантиконесущих и других транзакций в их новых качествах и выстраивая для этого новые модифицированные архитектуры различных версий SeOLAP систем. Традиционный в теории OLAP подход, связанный с исследованиями образующихся 115

множеств морфем, денотатов (понятий, признаков) вполне универсально пригоден для работы практически со всеми известными автору разновидностями xOLAP, поэтому здесь подробно не обсуждается. Однако нетрудно заметить, что в разных OLTP-системах одним и тем же понятиям могут оказаться присвоены разные имена и, наоборот, одни и те же имена могут быть присвоены понятиям с разными концептами, то есть возникают пересекающиеся или еще сложнее соотносящиеся друг к другу денотаты, что и вызывает семантический разрыв. На основе преодоления семантических разрывов всех возможных разновидностей и их комбинаций, в сущности, осуществляется интеграция xOLAP и Semantic Web с образованием SeOLAP. По мнению некоторых авторитетных авторов [1, 3] единение Semantic Web – скорее парадигма, чем исчерпывающее решение вопроса о снятии проблемы семантических разрывов xOLAP. Современное развитие Semantic Web сконцентрировано главным образом в направлении дополнительной метаинформации к документу, чем на семантической интеграции самих данных. Новый вариант развития Fusionsoft Semantic Net преодолевает это затруднение, поскольку он ориентирован на семантическую интеграцию данных. К тому же обеспечивается автоматическая навигация по признакам дополнительно вводимой семантически связанной информации, причем по гетерогенным и распределенным признакам без необходимости писать программный код. Следует заметить при этом, что платформы Fusionsoft Semantic Net и Web дополняют друг друга. Конечной целью исследования является разработка обобщённой модели информационного морфизма систем оперативной аналитической обработки данных, а также математических описаний xOLAP, целевым образом ориентированных на семантические методы управления, семантикоэнтропийные оценки и регулирование. Литература 1. Мордвинов В.А. Онтология моделирования и проектирования семантических информационных систем и порталов: Справочное пособие. – М.: МИРЭА, 2005. – 237 с. 2. Миронов А.А., Мордвинов В.А., Скуратов А.К. Семантико-энтропийное управление OLAP и модели интеграции xOLAP в SemanticNET (ONTONET) / Научно-методический журнал «Информатизация образования и науки». №2. 2009. С. 21-30. 3. Получение знаний для формирования информационных образовательных ресурсов // Иванников А.Д., Кулагин В.П., Мордвинов В.А., Найханова Л.В., Овезов Б.Б., Тихонов А.Н., Цветков В.Я. М.: ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», 2008. – 440 с.

ИНТЕГРАЦИЯ ОТДЕЛЬНЫХ ПОДСИСТЕМ В РАСПРЕДЕЛЕННУЮ ГЕТЕРОГЕННУЮ ИУС ВУЗА В.К. Григорьев, А.А. Антонов, А.В. Грушин, П.А. Ордынцев Московский институт радиотехники, электроники и информатики (технический университет) Тел.: (495) 434-91-32, e-mail: [email protected] В настоящее время автоматизация управления вузом реализуется как через единые централизованные системы, созданные специальными программистскими фирмами (Галактика, Рамэк, 1С образование) или централизованными системами, разработанными вузами, такими как интегрированная система управления вузом Петрозаводского университета на базе Oracle и система RedLab на базе SAP. Также имеется множество отдельно реализованных бизнес-процессов в отдельных вузах: так называемая лоскутная автоматизация. Первый тип (промышленные продукты). Достоинства: сопровождение и поддержка промышленного продукта. Недостатки: стоимость проекта, недостаточный учет индивидуальных особенностей конкретного вуза, его процессов. Второй тип. Достоинства: хорошее понимание бизнес-процессов вузов и «заточенность» программного продукта на эти цели. Недостатки: неготовность фирм-разработчиков (им неестественно) ведение сопровождения. Дороговизна базового программного обеспечения. Третий тип. Достоинства: адекватность реализованных продуктов задачам конкретного вуза, их использование в процессе выполнения задач подразделениями вуза. И таким образом, решение задачи актуальности и достоверности данных, полученных естественным образом (автоматизация не для начальства, а для работников, выполняющих свои служебные обязанности). Быстрота (эффективность) сопровождения самими разработчиками, которые находятся в стенах вуза. Недостатки: отсутствие взаимосвязи между отдельными компонентами разрозненных продуктов. Отсутствие интеграции. Еще одним достоинством автоматизаций 2-м и 3-м типом, может быть наиболее важным, является непосредственное участие в проектах аспирантов и студентов вузов соответствующих специальностей. Таким образом обеспечивается полигон для обучения, для повышения квалификации не на абстрактных примерах, а в конкретных проектах, что является крайне важным для подготовки полноценных специалистов и специалистов высшей квалификации. Одним из путей объединения элементов лоскутной автоматизации в интегрированную систему – создание интегрированного информационного пространства вуза, причем здесь важно не формальное 116

Труды конференции Телематика’2010

объединение всех данных и ресурсов, а именно подход распределенных систем, когда активно используются локальные данные в подсистемах, и интеграция происходит только на основе обмена глобальными данными. Непротиворечивость интегрированного информационного пространства обеспечивается за счет уникального места ввода (уникальности подсистемы, где происходит ввод и изменение данного) и прав изменения для каждого глобального данного, и передача этих данных в остальные системы для использования посредством службы обмена данными, базирующейся на программной шине данных и XML-формате представления передаваемых данных. Данный подход, а также использование концепции service-oriented architecture (SOA) для модификации отдельных подсистем обеспечивает как возможности интегрированной системы со всеми ее плюсами (возможности построения развернутых отчетов, возможности мониторинга всей деятельности вуза и т.п.), так и возможность независимой постоянной модификации всех систем без нарушения функционирования системы в целом. В МИРЭА для обеспечения обмена информации используется корпоративная шина предприятия enterprise service bus (ESB), в которой в качестве передающей среды используется почтовый протокол POP и SMTP. Использование данных протоколов возможно из-за невысоких требованиях по скорости обмена внутри передающей среды (среда обеспечивает порядка 1–5 минут, а требуется скорость обмена – один день). Корпоративная шина МИРЭА на данный момент состоит из сервиса маршрутизации, сервиса подписки, сервиса пересылки сообщений, который устанавливается в каждое подразделение и адаптеров для приложений, написанных на .NET и приложений, использующий Win API. Ключевым сервисом шины является сервис пересылки сообщений, остальные сервисы являются его клиентами. Системная шина поддерживает следующие методы пересылки: пересылка по контенту на основе подписки, пересылка системе на основе таблицы регистрации систем, пересылка подразделению, пересылка системе с фильтром по подразделению и пересылка по адресу. Пересылка состоит из следующих этапов: подготовка сообщения отправителем; отправка сообщения с помощью сервиса пересылки сообщений сервису маршрутизации; получение сообщения сервисом маршрутизации; оставление маршрута на основании внутренних таблиц сервиса; отправка сообщений на основании составленного маршрута; получение сообщения сервисом пересылки сообщений получателями; разбор сообщение получателями. В качестве средства накопления передаваемых сообщений и данных о маршрутах и подписках используется распределенное хранилище, доступ к которому осуществляется через сервис пересылки сообщений. Локальная часть хранилища устанавливается в подразделениях и может базироваться на СУБД Interbase или MSSQL Server. Список поддерживаемых СУБД сложился исходя из используемых в подразделениях СУБД, и может быть расширен при необходимости. Литература 1.

2.

Григорьев В.К. Гетерогенная информационно-управляющая система на основе интегрированного информационного пространства вуза. 57 научно-техническая конференция. Сб. трудов. Ч. 1. Информационные технологии и системы. Вычислительная техника, М., 2008. Григорьев В.К., Ордынцев П.А. Интеграция ИУС подразделений вуза на основе сервисориентированной архитектуры, Системы управления и информационные технологии, 1.1(39), Воронеж, 2010.

CИСТЕМНАЯ ИНТЕГРАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ: СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И ЭФФЕКТИВНЫЕ РЕШЕНИЯ В.Е. Бочков, Е.А. Хицков Московский институт экономики, менеджмента и права E-mail: [email protected] Формирование основ экономики знаний и становление «общества знаний» сегодня определяется рядом актуальных проблем теории и практики управления знаниями, фокусирующихся на ключевых направлениях, взаимосвязанных с системой образования, трансформация которой осуществляется в соответствии с сетевой парадигмой образования, возникшей в начале ХХI века. В настоящее время вопрос успешного построения общества знаний и инновационной знаниевой экономики академическое сообщество, политические круги и представители бизнеса различных стран тесно связывают с решением проблем развития высшего профессионального образования. Это в очередной раз подтвердила Всемирная конференция по высшему образованию «Новая динамика высшего образования и научных исследований в развитии общества», которая на заседании в штабквартире ЮНЕСКО (июль 2009 г., Париж) приняла соответствующее Коммюнике. Результаты научнопрактических конференций «Образовательная среда: сегодня и завтра – 2009» (30 сентября 2009 г., Москва), «Состояние и проблемы развития высшего образования в рамках Союзного государства» (13-15 октября 2009 г., Минск) и «Качество дистанционного образования: концепции, проблемы, решения – EDQ-2009» (5 декабря 2009 г., Москва) подтвердили, что вопрос успешного построения общества знаний и экономики знаний сегодня тесно увязывается с инновационным развитием системы высшего 117

профессионального образования за счет формирования университетских научно-образовательных комплексов (в том числе распределенного типа) [4, с.111-118; 5, с. 95-209; 6, с.258-262] и создания кадрово-технологических альянсов вузов с работодателями из бизнес-сообщества, академическими и отраслевыми учреждениями науки [4, c.111-118; 7]. В связи с актуальностью проблемы формирования эффективных механизмов управления знаниями в системе образования можно выделить функции субъектов системы управления по её иерархическим уровням [1, c. 65-72; c.53-59; с.39-46], реализация которых в полной мере возможна лишь на основе системной информатизации всех процессов в учреждениях образования и в институтах управления этой сферой [3]: • основные функции образовательного учреждения заключаются: • в развитии знаний, создаваемых профессорско-преподавательскими, научными работниками и другими категориями персонала с помощью организационных методов, • в формировании базы коллективного знания образовательного учреждения, доступной всем работникам и обучающимся; • основная функция общественно-государственных органов управления системой образования – в создании соответствующей институциональной инфраструктуры, социальных и экономикоправовых контекстов, способствующих обмену знаниями на разных уровнях организационной иерархии как внутри образовательных учреждений, так и во вне их, – между субъектами 1 социального коокурентного рынка образовательных услуг и конкурентного рынка труда. Базовая модель телекоммуникационной инфраструктуры вуза, разработанная и представленная в 2009 году в форме аналитических материалов, предполагает развитие процесса комплексной информатизации вузов по ряду компонентов [9]. Проблемой данного подхода, для формирования комплексной образовательной среды является отсутствие ориентации на главного потребителя – обучающегося. Большинство информационных инструментов, используемых в настоящее время, ориентированы на аппарат управления, финансовые, кадровые и другие службы [8]. В то время как эти системы не имеют развитых интерфейсов для студентов и преподавателей. Многие образовательные учреждения уже имеют развитую ИТ-инфраструктуру такого типа и теперь задаются вопросом, каким образом обеспечить потребности студента системами, которые при проектировании и разработке эти потребности не учитывали. Модернизировать существующие приложения или разрабатывать новый достаточно трудоемкий и затратный процесс. Существует более рациональное решение, позволяющее при сохранении существующей инфраструктуры и приложений эффективно развивать новые услуги для студентов и преподавателей. Таким решением является использование сервисно-ориентированной архитектуры и развитие композитных приложений. Более того, это позволяет создавать открытые системы для интеграции образовательного пространства, в том числе с работодателями и научными сообществами Системное внедрение данного подхода, предложить новый продукт на рынке образовательных услуг учитывающий все заинтересованные стороны, и развивающийся в русле современной сетевой парадигмы профессионального образования. Литература 1.

2.

3.

4.

1

Бочков В.Е. Моделирование и реализация системы управления знаниями и образовательной деятельностью в сетевых учреждениях открытого дистанционного образования на основе информационно-коммуникационных технологий. / Журнал: Качество. Инновации. Образование. М.:ЕЦК. Часть 1: 2007, № 3. С. 65-72; Часть 2: 2007, № 4. С.53-59; Часть 3: 2007, № 5. С.39-46. Бочков В.Е. Открытое дистанционное образование: его роль в экономическом развитии информационного общества и реального сектора национальной экономики./ Монография. Научное издание. Серия «Система открытого дистанционного образования как институциональный инструментарий формирования экономики знаний». – М.: МГИУ, 2005. – 238 с. Бочков В.Е. Проектирование информационно-образовательной среды открытого дистанционного образования: системные подходы к формированию институционального элемента экономики знаний./ Монография. Научное издание. Серия «Система открытого дистанционного образования как институциональный инструментарий формирования экономики знаний». – М.: ИДО-МНМЦ «СОО» МГИУ, 2006. - 386 с. Бочков В.Е. Распределенные исследовательские университеты на основе научнообразовательных сетей как вариант реализации стратегии инновационного развития инфраструктуры современного профессионального образования./ Состояние и проблемы развития высшего образования в рамках Союзного государства.// Материалы научнопрактической конференции (Минск, 13-15 октября 2009 г.). – Минск: БГУ, 2009. - 736 с., с. 111-118.

«Коокуренция» – относительно новый термин, обозначающий тип рыночных отношений, подразумевающий сочетание сотрудничества и координации с конкуренцией в области обеспечения гарантий качества в интересах потребителя. 118

Труды конференции Телематика’2010

5.

6.

7.

8.

9.

Бочков В.Е., Здебловский В.И., Хицков Е.А. Комплексная информатизация распределенного исследовательского университета: новые подходы и решения. / Качество дистанционного образования: концепции, проблемы, решения.// Межвузовский сборник научных трудов по материалам конференции EDQ-2009. – М.: МГИУ, 2009. – 756 c. Иванова В.Н. О создании распределенного национального исследовательского университета технологий и управления в пищевой и перерабатывающей промышленности./ Образовательная среда сегодня и завтра: Материалы VI Всероссийской научнопрактической конференции (Москва, 30 сентября 2009 г.) /Отв. ред. В.И.Солдаткин. – М.: Рособразование, 2009. – 366 с., c. 258-262. Иванова В.Н. Формирование инновационной экономики Союзного государства как результат эффективного развития единого образовательного пространства./ Состояние и проблемы развития высшего образования в рамках Союзного государства.// Материалы научнопрактической конференции (Минск, 13-15 октября 2009 г.). – Минск: БГУ, 2009. – 736 с. Скуратов А.К. Применение ИКТ в высшем образовании Российской Федерации: текущее состояние, проблемы и перспективы развития. / Информационно-коммуникационные технологии и высшее образование – приоритеты развития современного общества. // Материалы международного форума (26-30 мая 2009 г., СПб): http://www.edu.ru/ index.php?page_id=5&topic_id=6&sid=9394. Информационно-консультационный центр технологий университетского управления ФГУ ГНИИ ИТТ "Информика": http://www.ict4um.edu.ru/news /175/.

МЕТОД И ТЕХНОЛОГИЯ «ПРОЕКТНОГО ОБУЧЕНИЯ» ДЛЯ ОБЩЕИНЖЕНЕРНЫХ ДИСЦИПЛИН: АКТИВИЗАЦИЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Е.Б. Cтепанова, В.П. Румянцев, Ш.У. Низаметдинов Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва Тел.: (495) 323-9365, e-mail: [email protected] Системное описание и анализ применения метода и технологии «проектного обучения» для общеинженерных дисциплин по профилю управления инновационными проектами, системного проектирования корпоративных информационных и управленческих комплексов при их постановке в информационно-образовательной распределенной среде актуальны в связи с фокусом организации учебного процесса в исследовательском университете на активизацию творческой деятельности студентов. Формирование блока общеинженерных дисциплин на основных факультетах Национального исследовательского ядерного университета по направлению УМО «Ядерная физика и технологии» направлено на развитие профессиональных компетенций будущих специалистов многономенклатурной инновационной отрасли [1]. В первую очередь это умение применять знания и навыки при решении реальных задач в соответствии со стандартами и требованиями научных и промышленных подразделений, владение методами: • моделирования процессов на объектах различного назначения; • анализа ключевых показателей деятельности; • приемами построения структуры и работы в управленческих комплексах; • практикой ведения и маршрутизации документооборота. Общеинженерные дисциплины рассматриваются как блок, направленный на подготовку студентов к реальной работе, и снимающий опции дообучения on-line после завершения обучения, на этапе начала трудовой деятельности. Инновационный характер развития отрасли обуславливает для ключевых «дисциплин по выбору» и «дисциплин специализации» смещение акцента с выучивания объемов учебного материала и последующей сдачи зачетов/экзаменов по классической технологии на применение в учебном процессе методов, ориентированных на активизацию исследовательской деятельности студентов. Задача проектирования интегрированных информационных систем масштаба предприятия по существу представляет собой комплексирование различных методов описаний, и различных типов моделей, выполняется коллективом специалистов, включая внешних экспертов и дополнительных участников проекта. Поэтому метод «проектного обучения» был выбран, как увеличивающий долю инновационной, исследовательской работы студентов начиная с 3–4 курсов, он позволяет повысить инициативу, самосознание, мотивированность обучения. Имеющийся в МИФИ опыт проведения занятий в очном и дистанционном режимах по методике «проектного обучения», а также для групп иностранных студентов, со статистикой более 2,5 тысяч студентов показывает, что именно такой подход может быть применен для постановки общеинженерных дисциплин [2]. Для постановки общеинженерного цикла привлечены результаты, полученные при: • проведении лекций и практических занятий на очной, вечерней формах обучения, для обучения в дистанционном режиме и при обучении иностранных студентов; 119

• выполнении учебных проектов в рамках курсов; • ведении проектно- и мотивационно-ориентированных деловых игр с использованием материалов учебных проектов, разработанных студентами. При этом основные используемые элементы «проектной технологии обучения» заключаются в следующем: • введение новых научно-технических результатов учебные курсы подготовки и переподготовки специалистов; • формирование учебных заданий в виде взаимосвязанной цепочки упражнений и элементов самостоятельной работы обучаемых с материалами в электронном виде; • привлечение адаптированных для учебных целей технической документации, программных средств, применяемых в реальном проектировании информационных систем и управлении инновационными проектами; • разработка документации на проект по форме, закрепленной в подзаконных актах РФ; • защита результатов в ходе деловой игры, приближенной к ситуации реального отчета по проекту; • использование электронных CASE-пакетов, информационные ресурсов университета: дисплейных классов, портала кафедры, доступа в Интернет, процессов дистанционного обучения. Темы проектов максимально приближены к ситуации реальной работы. Привлечены темы, связанные с выбором методов, технологий и программных средств разработки подсистем учета и планирования материальных ресурсов, финансового и управленческого учета, реализации кадровой политики, перевода статических моделей в динамический режим при эмуляции деятельности предприятий. При выполнении учебных проектов учащиеся получают представление о математическом аппарате для генерации статических и динамических моделей информационных систем, совместимости различных типов описаний систем, осваивают работу с технологиями и средами функционального, информационного, организационного, стоимостного моделирования. Деловые игры предлагаются по темам, связанным с разработанными проектами. Например, игра «Посоветуем ректору» проводится с обсуждением разработанных студентами моделей подсистем университета. В игре «Создание венчурной компании» предлагаются новые технологии для развития информационных систем предприятий отрасли. Игра «Представление проекта заказчику» позволяет сформировать навыки атрибуции проекта по уровню сложности, умение выделить основную цель разработки или реструктуризации информационной системы, а также описать методы оценки внутреннего и внешнего бенч-маркинга основных процессов на объекте. Игра «Прием специалиста на работу» помогает сформулировать, каков уровень компетентности у участников проекта, насколько это отвечает требованиям и задачам отрасли, а также прививает умение представить информацию о своих результатах в «Curriculum Vitae». Примеры обновляются ежегодно. Кроме методических материалов в электронном виде используются учебные пособия и лабораторные практикумы, включая опубликованную в 2007/2008 г.г. серию «Виртуальный технопарк», рекомендованную для вузов по прикладным математике и физике [3]. Результаты учебных проектов используются в университете и в проектах автоматизации предприятий с сохранением авторства студентов, а также в материалах для: • переподготовки специалистов по данному направлению; • научно-исследовательской работы подразделений по разработке и методическому сопровождению инновационных проектов отрасли; • в том числе в рамках экспортирования знаний и образовательных технологий. Комплекс учебных модулей в электронном виде и две серии пособий могут применяться как базис выполнения квалификационных работ при уровневой системе образования, а также при переподготовке и тестировании персонала предприятий. Важным моментом является тот факт, что в цикле анализируются особенности рассматриваемого объекта – многономенклатурной отрасли. Такими особенностями являются: региональная распределенность, требование гибкости процессов, обеспечение модификации и быстроты реагирования на изменение входных, выходных данных, механизмов и управляющих требований. Это накладывает условия на поддержку и актуализацию моделей организации, в том числе динамических описаний, т.е. эмуляции организационной деятельности, регламентов и должностных связей. В цикле использован блок примеров, разработанных молодыми учеными и специалистами Научнопедагогической группы «Интегрированные системы» МИФИ и опробованных в проектах переподготовки кадров и реструктуризации предприятий России. Все включенные в новый общеинженерный цикл материалы опубликованы в открытой печати. Существенным элементом в формировании мотивации студентов к успеху обучения и последующей самостоятельной интеллектуальной деятельности является возможность представить учебные проекты на молодежной секции ежегодной научной конференции университета, в работе которой регулярно участвуют до шестидесяти докладчиков. Литература 1.

120

Метечко В.И., Румянцев В.П., Степанова Е.Б. Инновационные элементы в образовательной коммуникативной среде ВУЗа. МНТК «Коммуникативные стратегии информационного общества»: труды Всероссийской научно-теоретической конференции (Санкт-Петербург, 2123 октября 2008). – Санкт-Петербург, Изд. Санкт-Петербургского государственного политехнического университета, 2008.

Труды конференции Телематика’2010

2.

3.

E,B, Stepanova, V.E. Krivtsov. Process modeling in Educational IT-Projects. CSIT’2008: Proceedings of the 10-rd International Workshop on Computer Science and Information Technologies (Antalya, Turkey, September 15-17, 2008). – Ufa: Ufa State Aviation Technical University, 2008. – v. 1. – PP. 227-230. Степанова Е.Б. , Балтрушевич М.Ю., Верещагин В.А., Журавлев С.В., Тимофеев А.В. Серия учебных пособий «Виртуальный технопарк». – М.: МФТИ, 2007. – 393 с.

МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ СО СТАНДАРТИЗОВАННЫМИ УЧЕБНОМЕТОДИЧЕСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ Е.Б. Cтепанова, А.Ю. Белкин, Б.А. Видякин Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва Тел.: (495) 323-9365, e-mail: [email protected], [email protected] Развитие информационно-образовательных распределенных сред открывает для разработчиков инновационных технологий учебного процесса новые возможности проектирования и реализации процессов, включающих удаленную интерактивную работу учебных структур, входящих в состав университета, с использованием учебно-методических комплексов документов (УМКД), размещенных первоначально на центральном портале. Одними из основных задач при этом являются разработки: • стандартизованных структур документов в комплексе; • методик использования комплексов для преподавателей и обучающихся; • модулей трансляции учебно-методических материалов комплекса; • проектирование моделей упреждающей переподготовки кадров в учебных, научных и производственных структурах, в которых имеется заинтересованность во введении новых результатов в сферу деятельности. Были разработаны стандартизованные формы документов по дисциплине, необходимые для однозначного понимания преподавателями и обучающимися структуры и задач курса, то есть набор описаний, таких как программа и рекомендуемый календарный план, основная литература, дополнительные рекомендуемые учебно-методические материалы, планы семинаров, контрольноизмерительные материалы, вопросы к зачету или экзамену, методические указания, учебные материалы, примеры выполненных заданий в электронном виде. Поэтому на этапе создания комплекса УМКД важно формирование электронного архива, совпадающего по структуре с физическим архивом материалов по учебному процессу, определение основных форматов документов в электронной версии УМКД [1]. Разработка модели и прототипа подсистемы ретранслирования УМКД проведены на основе анализа структуры исследовательского университета, изучения форматы данных, основных особенности и технологии работы с УМКД, с обеспечением консолидации и агрегирования учебно-методических материалов, записей обучающих web- и видеоконференций и другой обучающей информации в едином банке данных. Показано, что узким местом в имеющихся решениях является форма презентации хранимых материалов конечным пользователям. Проблему создают такие факты, как использование разных информационных обозревателей, наличие большого множества форматов и типов данных, используемых в учебной деятельности. Проведен анализ математического аппарата для описания сетевой структуры с целью эмуляции работы подсистемы. Наличие территориально распределенных субъектов университета в среде НИЯУ МИФИ требует привлечения математического аппарата теории графов, традиционно применяемого в описании моделей сетевых структур и взаимодействия их элементов. Выполнено комплексное моделирование организационной структуры, бизнес-процессов и структуры данных. Осуществлено моделирование организационной структуры НИЯУ и основных процессов подсистемы в нотации ARIS. Построена концептуальная и физическая модель данных в нотации IDEF1x с помощью программных средств Sybase Power Designer. Выработана рекомендация на выбор средств и технологий реализации проекта и возможные направления дальнейшего развития подсистемы. Реализован прототип подсистемы в трехзвенной архитектуре. Реализована серверная часть – наполненная тестовым контентом база данных с требуемой физической структурой данных, а также разработана веб-служба для приема-передачи данных между БД и клиентским приложением. Разработана клиентская часть на платформе MS Silverlight, обеспечивающая основные функции по воспроизведению и отбору УМК, а также авторизация пользователей.

121

Выполнены работы по тестированию прототипа подсистемы ретрансляции в режиме пробной эксплуатации [2]. Предложена модель процесса упреждающей переподготовки кадров инновационного предприятия с учетом конкретных требований к специалистам, работающим в РФЯЦ ВНИИЭФ г. Саров. Сформулированы рекомендации по проектированию структуры учебного процесса в CRM-контуре распределенной среды образовательного учреждения. Обоснована целесообразность применения технологии и информационной среды класса CRM, предназначенной для поддержки процессов управления взаимоотношения с персоналом и выделенными группами исполнителей, связанных с совместными работами и проектами, сервисным обслуживанием и другими видами взаимодействия между предприятием и исполнителями процессов [3]. В ходе разработки было выполнено комплексное описание и оптимизация бизнес-процессов и произведена их эмуляция. Имитационное моделирование проведено с использованием аппарата теории графов, в частности,теории сетей Петри. С помощью данного математического аппарата была отражена динамика системы, составлена событийная цепочка процесса. Фактически статическое моделирование позволяет разработать комплекс описаний имеющейся деятельности. Однако в различных узлах распределенной среды университета имеются схожие по задачам и соответственно функциональным требованиям подразделения. Поэтому актуальна разработка комплекса динамических описаний, скользящих данных планирования и отчетности [4]. Эта задача новая для имеющихся подходов к проектированию систем масштаба предприятия. Показано, что необходимо не файловое хранение, а применение технологии репозитария, внедрение централизованных хранилищ с web-ориентированным доступом к блокам функций формирования/передачи/обработки/поиска/предоставления по запросу данных и документов. В этом контексте модель представляет собой центральную точку для работы с персоналом, выделения должностных полномочий и регламентов, причем как в статическом, так и в динамическом (скользящем) режимах. Показано, что на стадиях системного моделирования, проектирования и дальней эксплуатации необходимо применение ядра управления данными, документами и процессами. В процессе анализа полученного комплекса системных описаний была предложена модель информатизации образовательной деятельности [5]. При составлении учебного процесса было выявлено несколько ключевых факторов: • выделение групп кадров по специальностям; • создание заданий на основании выделенных групп; • проведение контроля знаний; • анализ полученных результатов; • составление учебных групп; • структурирование результатов и формирование баз данных полученной информации; • внесение информации в хранилище. В целом комплекс аналитических материалов, описаний методов и средств моделирования, подходов к разработке прототипа является примером, на основании которого отдельные структурные подразделения могут разработать необходимые модули для формирования, ретрансляции, приема и работы с УМКД по дисциплинам, включающим актуальные научные результаты для переподготовки персонала и деятельности. Литература 1.

2.

3.

4. 5.

122

Е.Б. Степанова. Опыт применения метода проектного обучения по моделированию процессов и систем управления персоналом предприятий. Информационные технологии в образовании. XVIII Международная конференция-выставка (Москва, 6-9 ноября 2008 г.): Сборник трудов участников конференции. Ч. II.. – М.: МИФИ, 2008. – С. 63-66. А.Ю. Белкин. Моделирование подсистемы хранения и ретрансляции учебно-методических материалов в среде исследовательского университета. Научная сессия МИФИ-2010. Сборник научных трудов. – М.: МИФИ, 2010. – XIV Выставка-конференция "Телекоммуникации и новые информационные технологии в образовании". – С.148-150. Б.А. Видякин. Разработка системного описания процесса упреждающей переподготовки персонала в профильных пунктах НИЯУ. – М: МИФИ, 2010. – XIV Выставка-конференция "Телекоммуникации и новые информационные технологии в образовании". – С. 130-132. Е.Б. Степанова, С.В. Журавлев. Процессы управления персоналом: Среда CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM). – М.: МФТИ, 2007. – 88 с. – (Виртуальный технопарк). Н.М. Леонова. Параметрически адаптивное управление образовательной деятельностью. – М.: –МИФИ, 2006.

Труды конференции Телематика’2010

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА ПРОГРАММ ОПЕРЕЖАЮЩЕГО ОБУЧЕНИЯ В.П. Кашицин Национальный фонд подготовки кадров, г. Москва Тел.: (495) 937-43-50, e-mail: [email protected] Распоряжением Правительства России от 17 ноября 2008 года № 1663-р были определены приоритеты по инновационному развитию экономики и созданию системы непрерывного профессионального образования. В соответствии с этим разработан комплекс мер, целью которого является опережающая переподготовка кадров для обеспечения инновационной экономики в посткризисный период. Формирование системы опережающей подготовки кадров невозможно без оперативной и точной информации о рынке труда во всех субъектах Российской Федерации. Опережающее обучение направлено на: • получение работником новых компетенций, которые обеспечат повышение производительности труда в рамках его деятельности; • подготовку специалистов для новых сегментов рынка труда в посткризисный период (сфера услуг, инфраструктурный менеджмент, производственный инжиниринг и инжиниринг инноваций, информационные и коммуникационные технологии и др.). Таким образом, складываются и параллельно функционируют два взаимодополняющих направления в опережающем обучении: • сформированное в соответствии с решениями, отраженными в Постановлении Правительства Российской Федерации от 31 декабря 2008 года № 1089 (переподготовка высвобождаемых работников, призванная содействовать снижению напряженности на рынке труда) и в региональных программах о дополнительных мерах, содействующих снижению напряженности на рынках труда, и направленное на обеспечение кадровых потребностей базовых отраслей экономики, оказывающих наибольшее влияние на социально-экономическое развитие Российской Федерации; • решающее принципиально новую задачу опережающей переподготовки кадров в соответствии с потребностями посткризисного развития инновационной экономики, направленное на обеспечение кадровых потребностей новых, не развитых ранее рынков труда. Указанные два направления должны быть открыты для всех категорий граждан в соответствии с требованиями, предъявляемыми к потенциальным обучающимся. Безусловно, важно своевременное выявление по каждому субъекту Российской Федерации дисбаланса между спросом на программы опережающего обучения (на основе потребностей региональных программ содействия занятости) и текущего предложения (на основе данных о готовности региональной системы образования) в разрезе профессий и специальностей, видов программ и образовательных учреждений – для принятия управленческих решений по закупке/разработке программ, предоставление гражданам информации о востребованных региональными рынками профессиях и возможности их получения в субъектах Российской Федерации. Таким образом, в посткризисный период становится актуальным создание единой информационной системы мониторинга, которая: • позволит интегрировать оперативные данные о приоритетных профессиях в разрезе всех субъектов Российской Федерации и федеральных округов и на федеральном уровне, выявлять динамику обновления перечня обучающих программ (доля переработанных и новых программ, разработанных в соответствии с задачей урегулирования ситуации на рынке труда в регионах), долю программ, ориентированных на новые сегменты труда и на получение работником новых компетенций; • предоставит доступ: органам управления образованием федерального уровня для анализа информации и принятия решений, стимулирующих развитие опережающего обучения в системе профессионального образования; региональным органам исполнительной власти, осуществляющим управление в сфере образования, для ввода и обновления информации, анализа информации и принятия мер по формированию опережающего предложения на рынке услуг профессионального образования. Автоматизированная система мониторинга программ опережающего обучения в Российской Федерации (http://advance.ntf.ru) разрабатывается НФПК в рамках ФЦПРО 2006-2010, и обеспечивает в разрезе двух направлений опережающего обучения анализ: • потребности в опережающем профессиональном обучении (включая анализ изменения потребности); • готовности государственных и негосударственных образовательных учреждений и некоммерческих организаций, имеющих лицензии на ведение программ профессиональной переподготовки и свидетельство о государственной аккредитации, к опережающему профессиональному обучению (включая анализ изменения готовности); • результатов деятельности государственных и негосударственных образовательных учреждений и некоммерческих организаций, имеющих лицензии на ведение программ профессиональной 123

переподготовки и свидетельство о государственной аккредитации, по опережающему профессиональному обучению (включая анализ изменения результатов деятельности); • планирования деятельности государственных и негосударственных образовательных учреждений и некоммерческих организаций, имеющих лицензии на ведение программ профессиональной переподготовки и свидетельство о государственной аккредитации, по опережающему профессиональному обучению (включая анализ соответствия планирования деятельности и потребности в опережающем профессиональном обучении, динамики соответствующих показателей). По результатам эксплуатации уже в 2010 году автоматизированная система мониторинга планируется к использованию следующими организациями и органами управления: • федеральный, региональный и муниципальный уровни управления образованием; • органы службы занятости населения; • государственные и негосударственные образовательные учреждения и организации, имеющие лицензии на ведение программ профессиональной переподготовки и свидетельство о государственной аккредитации; центры внутрифирменной подготовки.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОВРЕМЕННОМ ФИЗИЧЕСКОМ ПРАКТИКУМЕ В.В. Радченко, Е.В. Широков, С.А. Красоткин, В.А. Квливидзе НИИ ядерной физики имени Д.В. Скобельцына МГУ имени М.В. Ломоносова (НИИЯФ МГУ), г. Москва Тел.: (495) 939-37-44, e-mail: [email protected] Серьёзной проблемой физического образования является его оторванность от современных экспериментальных установок, то есть невозможность непосредственного участия студента на стадии обучения в современном научном эксперименте. Без такого непосредственного участия подготовка современного физика-экспериментатора не может считаться полноценной. Пример. Законы Ньютона и Ома можно продемонстрировать даже в школе. Школьник и студент могут своими руками повторить эти опыты и проверить законы. Но если речь идёт о современной физике или даже о физике начала 20-го века, то далеко не каждый российский университет может позволить студенту наблюдать деление урана 235, классический опыт Резерфорда или эффект Комптона. Проблем несколько: • дороговизна аппаратуры; • сложности с приобретением и эксплуатацией радиоактивных источников; • и, наконец, «чернобыльский синдром», не изжитый до сих пор. Что же касается современной науки, то прибавляется и просто физическая удалённость студента, интересующегося физикой высоких энергий или космическими науками, от современной экспериментальной установки – коллайдера, реактора или космического аппарата. Безусловно, с развитием современных средств коммуникации, огромное количество научной информации находится в свободном доступе. Однако, это не помогает студенту получить полноценное «экспериментальное» образование, т.е. провести учебный эксперимент и своими руками получить результат, по крайней мере на стадии общего образования, до того, как его допустят к коллайдеру или примут на работу в NASA. НИИЯФ МГУ, имея полувековой опыт обучения студентов различных специальностей экспериментальным основам атомной, ядерной и космической физики, развивает несколько вариантов решения данной проблемы: 1. Выполнение задач ядерного практикума в режиме on-line Практикум по ядерной физике обычно предполагает оснащение учебных лабораторий радиоактивными препаратами, что создаёт проблемы как при их приобретении, так и при хранении и использовании. Возможности дистанционного практикума могут восполнить данный пробел. Экспериментальные установки с радиоактивными источниками, которые находятся в учебных лабораториях НИИЯФ МГУ, были созданы в 70-80-х годах прошлого века, но до сих пор не потеряли своей актуальности и пока не имеют аналогов в университетских учебных лабораториях. В настоящее время мы поводим тестовую on-line эксплуатацию лабораторных работ «Спонтанное деление калифорния-252» и «Опыт Резерфорда». Выбор этих задач не случаен. «Эффект Резерфорда» представляет собой один из фундаментальных экспериментов, лежащих в основе ядерной физики, но в классическом виде вряд ли может быть реализован в условиях учебной лаборатории среднего университета. При выполнении задачи «Спонтанное деление калифорния-252» студенты могут непосредственно наблюдать и исследовать достаточно экзотический для учебного практикума процесс деления ядра трансуранового элемента, имеющего множество практических приложений. В последние годы, после 124

Труды конференции Телематика’2010

модернизации учебных установок и перевода на новую элементную базу детекторов и электронных трактов, а также оснащения установок компьютерами, появилась возможность передавать данные по сети Интернет и реализовать дистанционное выполнение этих лабораторных работ. Эта задача является актуальной для многих российских, и не только российских университетов, которые готовят специалистов-физиков, но не имеют возможности приобрести и эксплуатировать подобную аппаратуру. Конечно, для получения полноценного образования необходимо привлечение дополнительных печатных, визуальных, а лучше мультимедийных материалов. Данные с детекторов поступают для изучения и обработки по каналам Интернет в учебные классы других университетов. В пилотном проекте принимают участие преподаватели и студенты Московского, Ульяновского, Ивановского и Костромского университетов. Проект является открытым, и мы приглашаем всех желающих для участия в нём. 2. Космический практикум В 2005 году был запущен первый российский университетский спутник «Университетский – Татьяна». Основной идеей научно-образовательной программы данного проекта была её открытость. А именно, вся научная информация после обработки выставлялась для свободного использования на специальном сайте. На основе этой информации, а также информации с других космических аппаратов, имеющейся в открытом доступе и адаптированной к использованию в образовательном процессе, был подготовлен «Космический практикум», задачи которого уже выполняются во многих российских университетах. Интересно, что научная и даже служебная информация, поступающая с космического аппарата, даёт возможность иллюстрировать эффекты и явления, относящиеся не только к космической физике, но и к другим разделам от механики до ядерной физики. Таким образом, университетский микроспутник выступал в роли летающей учебной лаборатории для выполнения задач по различным курсам физики. При подготовке новых научно-образовательных космических проектов МГУ мы планируем продолжить развитие идеи открытой и общедоступной образовательной программы. 3. Учебные комплексы – тренажёры Серьёзной проблемой для многих университетов, в частности в России, является невозможность приобретения и использования в учебном процессе радиоактивных источников. Главные причины следующие: • их дороговизна; • отсутствие опыта работы с ними; • бюрократические и психологические препятствия. В этой ситуации для многих российских университетов оказались востребованными разработанные в НИИЯФ МГУ учебные лабораторные комплексы – тренажёры по атомной и ядерной физике, в которых вместо реальной установки с радиоактивным источником используется прибор-имитатор со всеми элементами управления и контроля, а в компьютер была заложена обширная база данных, полученная в реальных экспериментах на серьёзных научных установках. Идея использования таких учебных установок до сих пор считается спорной. Даже в нашем университете многие преподаватели считают её ложной, однако, уже более двадцати российских университетов приобрели полные наборы лабораторных установок-тренажёров для практических занятий по курсам атомной и ядерной физики. Привлекательными особенностями этих приборов являются: • отсутствие опасности от высокого напряжения и радиоактивных источников; • дешевизна; • возможность работы с реальными данными, полученными на «серьёзных» научных установках.

ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАТРАТ НА ПОДДЕРЖКУ ПРОЦЕССА ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ В КРУПНЫХ ОРГАНИЗАЦИЯХ П.П. Безяев ООО «Стэл – Компьютерные Системы», г. Москва Тел.: (962) 726-47-11, e-mail: [email protected] Ситуация, когда затратив минимальные ресурсы, хотят получить максимальную отдачу, лежит в основе рыночной экономики, но особенно остро проявляется в период кризиса. Даже крупные компании в такой период задумываются о сокращении издержек. Попробуем рассмотреть один из вариантов оптимизации затрат на обучение персонала с минимальным ущербом для самого процесса обучения. Допустим, в некоторой крупной компании «Нефть» всегда очень серьезно относились к обучению персонала – тут и постоянное обучении по HSSE (охрана труда и техника безопасности), и подготовка по основам информационной безопасности, и профессиональные курсы и тренинги, развивающие обучение. Сверху запускают процедуру оптимизации затрат. Департамент обучения персонала сокращают в два раза, убирают дублирующих штатных тренеров, берут специалиста по дистанционному 125

обучению и ставят ему нереальную задачу. Задача может звучать так: организовать непрерывное дистанционное обучение нескольких тысяч человек, используя для администрирования системы из одного-двух человек и еще два-три человека для разработки курсов. Задача поставлена, надо ее реализовывать. В первую очередь, нужно выделить два направления: • Оптимизация администрирования учебного процесса; • Оптимизация вопроса разработки контента. При этом важно учитывать, что при правильной подготовке контента мы можем добиться значительных успехов в оптимизации процесса администрирования. Что нам нужно, чтобы максимально оптимизировать и автоматизировать процесс? С одной стороны это четкая организация, а с другой (и без этого никак!) - нужны инструменты. Если это крупная компания, то в ней обязательно есть некоторая база для учета персонала. Это уже полдела. Второй инструмент это качественная СДО, которую мы сможем интегрировать с нашей учетной системой. Третий инструмент - это продукт интеграции первых двух инструментов, некий вариант учебного портала или сайт «учебного центра», «портал знаний» - инструмент предоставляющий информацию по учебным программам компании, политике в области обучения, позволяющий подавать заявки на обучение и отслеживать успеваемость. Таким образом, базовые инструменты у нас есть, можем приступать к оптимизации. Понятно, что без контента мы не сможем запустить никакое дистанционное обучение. Поэтому сразу после этапа разработки общей концепции по дистанционному обучению, мы вплотную занимаемся вопросом организации производства учебных курсов. Если мы говорим об автоматизации, то нам нужны не просто курсы, а некие электронные обучающие системы (ЭОС). Нельзя автоматизировать процесс обучения, если у нас в базе куча разношерстных курсов: текстов с картинками, роликов, схем и тестов. ЭОС не просто место, где можно что-то прочитать, сдать или посмотреть – это система, которая может действительно учить, контролировать и направлять. Итак, первым делом мы должны продумать концепцию наших ЭОС, а затем разработать шаблон и организовать их разработку. Примерная последовательность действий будет выглядеть так: 1. Фиксируем, что наша ЭОС должна содержать и что должна «уметь» (минимум): • Четкие рекомендации по изучению; • Структурированное содержание; • Тесты, соответствующие определенным требованиям, в четком соответствии с темами содержания и с рекомендациями. По каждой теме должен быть некий проверочный тест с обратной связью, без ограничения количества попыток, но с ограничением по количеству попыток в день. Обратная связь должна быть по каждому вопросу, а также должна ссылаться на требуемые абзацы содержания. При этом между тестами должны быть настроены четкие правила перехода, чтобы сдавать их можно было только последовательно. После сдачи всех тестов по темам должен быть итоговый тест (например, 2 попытки), по результатам сдачи которого оценка выставляется в «Зачетку», которая и попадает в официальные отчеты и на «стол руководству». • Студент должен всегда видеть свою «Зачетку» и понимать свои успехи; • Глоссарий. 2. Создаем некий прототип (шаблон) нашей ЭОС. 3. Пишем рекомендации для «носителей знаний» – сколько требуется материалов, и в каком виде их нужно предоставить. 4. Разбиваем процесс разработки ЭОС на этапы, распределяем задачи и запускаем процесс. Будем считать, что наши ЭОС исправно разрабатываются и есть уже несколько самых востребованных курсов (например, HSSE и по информационной безопасности). Можно запускать учебный процесс и приступать к оптимизации. Итак, у нас есть концепция, есть некий план того, чему и когда мы должны обучать, приступаем к автоматизации: I. Определяем основные потоки, откуда на ЭОС будут попадать обучаемые: 1. Кадровая система: • Разово передает нам список всех сотрудников; • Ежемесячно передает нам всех новых сотрудников для зачисления на обязательные курсы; • Ежемесячно передает список изменений по базе – перемещения и увольнения. При этом перемещенные на должности, требующие обязательного обучения и аттестации, автоматически формируются в группы. 2. Учебный портал: • Заявки на обучение от руководителей подразделений; • Заявки на обучение от сотрудников (свободная регистрация на курсы, разрешенные для дистанционного изучения без согласования с руководителями). 3. Группы, формируемые по результатам аттестации (в СДО). II. Определяем процедуру формирования групп в СДО, отслеживания успеваемости, определения сроков доступа: • определяем, кто и в какие сроки загружает группы из новых сотрудников с подписанием их на обязательные вводные курсы (например, раз в месяц); 126

Труды конференции Телематика’2010

•

определяем, кто и в какие сроки загружает группы из перемещаемых сотрудников с подписанием их на вводные в должность курсы (например, раз в месяц); • кто и с какой регулярностью отслеживает (полуавтоматически) формирование достаточного числа заявок на обучение по курсам, разрешающим свободную регистрацию (и заявкам от руководителей подразделений); • определяем, как контролируются группы, сформированные по результатам аттестации (в СДО). III. Описываем процедуру поддержки учебного процесса: 1. Кто и когда получает автоматические уведомления о событиях; 2. Где и какую информацию могут и должны получать обучаемые; 3. Прочие условия. Что получаем при правильной реализации: 1. С одной стороны, мы получаем отлаженную технологию по разработке ЭОС и с приемлемой скоростью наполняем систему контентом требуемого качества. 2. С другой стороны, имеем удобный инструмент для администрирования учебного процесса и аттестации персонала силами одного-двух сотрудников департамента обучения. Как это может выглядеть: I. Новые сотрудники 1.1. Администратор раз в месяц выгружает из кадровой системы список новых сотрудников в формате: «ФИО», «Подразделение», «Должность», «Курс», «Дата приема на работу», «Логин», «Пароль», «e-mail». 1.2. Данные списки загружаются в СДО, в результате чего обучаемые оказываются подписанными на ЭОС, предусмотренные для них (обязательные для всех и специализированные для должности). 1.3. Обучаемые получают уведомление о зачислении по электронной почте. 1.4. Если у курса предусмотрен куратор/тьютор, то он тоже получает уведомление (кто-то из назначенных сотрудников компании, но может и сам администратор учебного отдела). 1.5. От даты зачисления формируется расписание ЭОС (по шаблону) и обучаемые получают доступ к необходимым материалам и тестам в соответствии с настройками. 1.6. Во время сдачи тестов студенты получают автоматическую обратную связь и допуски по результатам. 1.7. Обучаемые могут задавать вопросы на форуме по курсу. 1.8. Куратор (администратор) получает уведомления о неудачном использовании всех попыток обучаемыми или успешном завершении обучения, о вопросах в курируемой теме (разделе) форума. 1.9. После уведомления администратору о завершении сроков отведенных группе/группам на изучение ЭОС (например, через месяц), администратор формирует печатные копии ведомостей по ЭОС, а также подтверждает автоматическую рассылку результатов обучения руководителям подразделений. Перемещаемые сотрудники. См. вариант № I. III. Свободная регистрация. Администратор автоматически получает уведомление, когда количество заявок приближается к необходимому/минимальному для формирования группы. IV. Данные по аттестации. По результатам аттестации для каждого сотрудника формируются списки ЭОС, необходимых или рекомендуемых для изучения. Руководители подразделений уведомляются о результатах и согласуют списки ЭОС для обучения. Сотрудники, по которым списки были согласованы, попадают в формирующиеся группы по аналогии с вариантом III. Приведенный пример является лишь упрощенной моделью по организации процесса дистанционного обучения, но может быть использован как основа при планировании работ по оптимизации затрат учебного центра организации. II.

МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ОТКРЫТАЯ МУЛЬТИМЕДИЙНАЯ ОБУЧАЮЩАЯ ПРОГРАММА ДОВУЗОВСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ ПО РАЗДЕЛУ «МЕХАНИКА» О.Б. Боднарь, Н.Ю. Елисеев, А.И. Черноуцан, Л.Б. Привалова, Ш.Г. Хусаинов, С.А. Сабуров (*) РГУ нефти и газа им. И.М.Губкина, *) МАТИ им. К.Э. Циолковского, г. Москва E-mail: [email protected] Современные открытые мультимедийные обучающие Интернет-системы обеспечивают практически неограниченный доступ к информационным ресурсам, позволяют наладить регулярный обмен информацией между преподавателем и обучаемым, применять анимационные технологий изложения 127

учебного материала. Наличие системы самоконтроля, систем удаленного тестирования и базы данных обучаемого позволяют преподавателю контролировать учебных процесс в режиме реального времени и подбирать оптимальные индивидуальные траектории обучения. В докладе представлена методология построения открытой обучающей Интернет-системы физического образования на примере обучающей программы по разделу «Механика». В качестве управляющей платформы выбрана рекомендованная Министерством образования РФ платформа ИПК E-Learning system компании Гиперметод. Учебно-методический контент информационной обучающей системы включает курс лекций с подробным решением задач различного уровня сложности и мультимедийный лабораторный практикум. Использование Интернет-технологий позволяет применять встроенную систему многоуровневого самоконтроля и контроля знаний. На начальном этапе самоконтроля, при изучении лекционного материала обучаемый проходит тест на знание основных законов и определений данного раздела физики. Следующий этап самоконтроля состоит из задач по данной теме уровня сложности А ЕГЭ по физике. В дальнейшем, при изучении учебного материала добавляются задачи уровня В и С, которые, как правило, являются комбинированными. При необходимости обучаемый получает доступ к подробным решениям. Интернет-технологии в рамках разработанной программы обеспечивают также удаленный контроль на основе Интернет-классов и региональных учебных центров. Данные удаленного заочного и очного тестирования отражаются в базе данных, которая является составной частью разработанной системы, и позволяет анализировать усвоение материала обучаемым и корректировать его индивидуальную траекторию обучения. Важной составной частью учебно-методического материала является система базовых мультимедийных анимаций, применяемая для визуализации основных физических понятий и законов и моделирования физических процессов и явлений. Такая методология построения позволяет более доступно излагать учебный материал, при необходимости выделяя наиболее сложные для восприятия элементы, и акцентирует внимание обучаемого на главных соотношениях данного определения или закона. В частности, применение анимационных технологий при изложении разделов механики, связанных с векторными понятиями, дает возможность исследовать динамику изменения модуля и направления векторных величин в зависимости от начальных условий и времени, показать связь между различными векторными величинами. В дальнейшем базовые анимации в качестве основы применялись для создания новой методики решения задач и создания виртуального лабораторного практикума, что значительно снизило трудоемкость процесса построения учебно-методического контента. Новая методика проведения семинарских занятий позволяет в пошаговом формате излагать решения задач любой степени сложности. Каждый элемент решения сопровождается подробными методическими указаниями и анимациями. При необходимости обучаемый имеет возможность регулировать скорость подачи учебного материала. Универсальность методики позволяет применять ее для проведения практических занятий по всем разделам общего курса физики. Исследования проводились в рамках НИР реализации ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 годы по мероприятию 1.2.1 «Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук» в рамках реализации проекта «Проведение поисковых научно-исследовательских работ по направлению «Обработка, хранение, передача и защита информации» в рамках мероприятия 1.2.1 Программы»

ИНТЕГРАЦИЯ СИСТЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ О.А. Гришина, П.А. Ильчук, К.В. Козлова, М.Р. Меламуд Российская экономическая академия имени Г.В. Плеханова, г. Москва Тел.: (495) 954-15-50, e-mail: [email protected] Основой образовательного процесса при дистанционном обучении является целенаправленная и контролируемая самостоятельная работа обучаемого. От того, насколько эффективно работает студент (слушатель) самостоятельно, зависит качество полученных знаний. Система дистанционного обучения (СДО) обеспечивает взаимодействие между преподавателем и обучающимся. Она позволяет осуществлять контроль за усвоением, а также распространять учебные материалы, обеспечивая совместный доступа к ним с помощью сети интернет. Система управления студентами (СУС) – система для решения административных задач при работе со студентами, обеспечивающая контроль за успеваемостью, допуск к необходимым материалам, группировку студентов в потоки или группы. Для интеграции СДО и СУС возможно использование различных вариантов. 1. Через модуль сопряжения Модуль сопряжения находится между сопрягаемой СДО и системой управления студентами. 128

Труды конференции Телематика’2010

СДО

Модуль сопряжения

СУС

Обе системы проектируются независимо друг от друга, каждая со своей моделью данных и своим интерфейсом. Модуль сопряжения в этом случае выполняет согласование данных о студентах в обеих системах. Такой вариант реализации можно использовать, когда одна или обе из систем уже полностью готовы. Каждая из систем должна предоставить интерфейс для взаимодействия с модулем сопряжения. Плюсы: • Независимая работа и поддержка (при условии сохранения обратной совместимости при дальнейшей эксплуатации). • Одна из систем может быть уже готова, на её разработке можно сэкономить. • Становятся менее заметными тонкости организации данных в обеих системах. • Системы могут быть разнородными по своему устройству и организации данных. Минусы: • Необходимо производить синхронизацию по различным данным. В противном случае, данные одной системы окажутся бесполезными для другой. 2. Данные СДО становятся частью данных системы обработки

Данные СДО включаются в модель данных СУС. При этом задачу согласования данных на себя берет более низкоуровневая структура модели передачи данных, например, драйвер ODBC. Плюсы: • Объединением данных занимается более низкоуровневый механизм. • Данные всегда находятся в актуальном состоянии. Минусы: • Данные должны быть однородны по своей структуре и типам. 3. Модуль системы управления студентами интегрируется в СДО

129

Модуль СУС пишется как один из модулей СДО. Плюсы: • Данные всегда находятся в актуальном состоянии. • Унификация интерфейса СУС и СДО. Минусы: • Сама СДО должна быть построена по модульному принципу, иначе встраивание может привести к трудной эксплуатации в будущем. • Необходимо знать особенности архитектуры СДО для встраивания в нее своих модулей. В РЭА им. Г.В. Плеханова в 2009 году было принято решение в качестве СДО использовать на факультете дистанционного обучения Академии программный комплекс с открытым кодом Moodle. Система Moodle предоставляет широчайшие возможности по реализации различных обучающих функций, однако ее возможности по управлению студентами недостаточны для текущих нужд ФДО. Система СДО открыта (модель данных документирована и находится в свободном доступе). Существующие системы управления студентами не подходили по условиям применения. Было решено использовать MS Access как основу для построения СУС Куратор. Для сопряжения СДО Moodle и СУС Куратор был разработан модуль сопряжения, который переводил данные СУС в данные СДО. СУС «требует» от СДО следующих возможностей: • предоставление определенному студенту (группе студентов) доступа к определенной информации; • предоставление отчетности об успеваемости студентов, обучающихся в СДО. СДО Moodle позволяет осуществлять избирательное управление доступом, что дает возможность выполнять первое требование при должной организации информации. Данные об успеваемости хранятся в отдельной таблице, причем каждая единица контроля (тест, письменное задание, анкета и т.д.) имеет свой идентификатор. СДО Moodle не имеет инструментов для структуризации данных в форме, пригодной для администрирования с точки зрения СУС. Объекты создаются как учебные курсы, в которые с помощью инструментов, предоставляемых самой СДО, можно поштучно назначать роли. При большом количестве студентов такая задача выполняется достаточно сложно, например, перевод целого потока студентов с курса на курс (студенты теряют доступ к материалам первого семестра, но получают возможность работы с пособиями второго). Каждый объект СДО Moodle имеет свой контекст, который характеризует положение объекта в иерархии объектов СДО. Так же этот контекст отвечает за доступ пользователей к объектам СДО. Если в таблице назначения ролей прописать для пользователя с неким id какую-либо роль (например, студент) в определенном контексте, то он получит соответствующие полномочия в СДО. Также возможно групповое назначение ролей, когда назначив доступ к одному объекту, можно получить доступ к подчиненным объектам. Таким образом, возможно реализовать в СДО Moodle логику традиционной системы обучения. Манипулируя записями в таблице назначения ролей, можно переводить студентов с семестра на семестр, из одного потока обучения на другой, разрешать временный доступ к материалам и т.д.

На рисунке показан принцип разделения курсов на учебные и допускные, допуск к которым свидетельствует о допуске к какой-либо программе обучения. Программа обучения определяется на семестр. Как видно, различные учебные курсы могут входить в различные программы, этим достигается единообразие учебных материалов и при изменении материала на одной программе, он изменится и на другой. 130

Труды конференции Телематика’2010

Роль модуля сопряжения состоит в установлении взаимосвязей между учебными курсами и курсами допуска, причем управляет этим процессом СУС Куратор. Для учета успеваемости модуль сопряжения работает на уровне простого копирования данных из одной системы в другую. Так как системы функционируют параллельно, необходимо минимизировать объем дублируемых данных, а те, которые дублируются, связать между собой посредством идентификатора. Для создания связей с СДО каждый объект СУС, требующий синхронизации, имеет поле, указывающее на соответствующий объект СДО, указателем является id объекта СДО. Список объектов связываемых в обеих системах: • Студенты. • Объекты контроля студентов (тесты, задания и т.д.). • Допуски студентов к курсам. Студенты связываются по id студента в СДО Moodle. Объект «студент» в СУС имеет поле Moodle_id, которое и ассоциирует его с объектом «студент» в СДО Moodle. Также студент в СУС имеет параметр "контекст" (который соответствует по id своему прототипу в СДО Moodle), определяющий его допуск на соответствующую программу (в допущении, что студент может учиться только на одной программе). Аналогичным образом связываются и объекты контроля. Модуль сопряжения по команде СУС выполняет сканирование таблиц СУС и СДО и копирует данные (при необходимости преобразовывая их) из одной системы в другую. СДО Moodle вообще изолирована от СУС и может работать отдельно. На рисунке показаны данные, передаваемые от одной системы в другую.

Механизм сопряжения СУС и СДО прошел апробацию в учебном процессе. Он выполняет следующие задачи: • Распределение студентов по потокам обучения. • Анализ успеваемости студентов. • Интерактивное обучение. Планируется дальнейшее совершенствование системы.

ЭЛЕКТРОННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ: СОВРЕМЕННЫЕ РЕШЕНИЯ Л.С. Онокой Российский государственный социальный университет, г. Москва Тел.: (499) 187-85-30, e-mail: [email protected] Широкое распространение информационных технологий оказывает влияние на все сферы деятельности современного человека. В настоящее время осуществляется разработка и внедрение системы электронного правительства, неукоснительно развивается электронный бизнес, заслуженной популярностью среди населения пользуются электронные библиотеки, музеи, видео и фонотеки. В российской системе образования высшие учебные заведения создают информационные системы электронных университетов. Следует отметить, что еще недавно термин «электронный университет» имел достаточно узкое толкование, а именно – виртуальное учебное заведение, реализующее обучение с использованием дистанционных технологий посредством различных способов электронной передачи (кабель, ультракороткие волны, спутник, оптоволоконный кабель и т.п.) учебно-методических материалов учащемуся. Для электронного университета были характерны: • территориально-рассредоточенный контингент учащихся; • неоднородные условия занятости учащихся; • пространственное разделение преподавателя и учащегося; 131

• частое двустороннее общение и периодические встречи с преподавательским составом и другими учащимися; • независимость учащихся, а также индивидуальный подход в процессе обучения; • использование различных электронных средств связи (например, радио, ТВ, телефон и компьютер), а также печатных материалов для проведения курсов и т.д. В современных условиях информатизации и технологизации системы образования понятие «электронный университет» получило новое расширенное толкование. В основе формирования информационной системы «Электронный университет» лежат следующие современные тенденции: • сфера образования России значительно продвинулась в части интеграции в мировое образовательное пространство; • значительное развитие получили образовательные технологии на основе Интернет; • сформировалась и получила развитие национальная доктрина дистанционного образования. Информационная система «Электронный университет» предполагает создание единого информационного пространства университета и его филиальной сети путем формирования корпоративной коммуникационной инфраструктуры, использования современного цифрового оборудования, компьютерной техники и программных средств, с последующей интеграцией информационных систем (ИС) университета и его филиалов в общий комплекс взаимосвязанных программных продуктов и технических решений. Информационной системы «Электронный университет» включает следующие основные компоненты: • информационные ресурсы, содержащие данные, сведения и знания, зафиксированные на соответствующих носителях информации; • организационные структуры, обеспечивающие функционирование и развитие единого информационного пространства, в частности, сбор, обработку, хранение, распространение, поиск и передачу информации; • среда информационного взаимодействия пользователей и подразделений, обеспечивающая им доступ к информационным ресурсам на основе соответствующих информационных технологий, включающая программно-технические средства и организационно-нормативные документы. Организационные структуры и среда информационного взаимодействия образуют единую информационную инфраструктуру. Электронный университет предполагает системную интеграцию имеющихся Web-порталов, информационных систем и ресурсов, разработку и внедрение новых информационно-коммуникационных систем, функционально охватывающих все сферы деятельности. Таким образом, система дистанционного обучения становится лишь только малой частью современного электронного университета. Информационная система «Электронный университет» является оптимальной комбинацией новейших информационных технологий и современных тенденций управления вузом, она позволяет решать следующие задачи: • автоматизация всех направлений деятельности вуза; • комплексный мониторинг деятельности вуза; • менеджмент качества всех видов деятельности; • моделирование и прогнозирование управленческих процессов. Информационная система «Электронный университет» состоит из двух частей – открытой и закрытой. К открытой части имеют доступ через Интернет все желающие. К закрытой части, предназначенной для служебного пользования, предусматривается авторизованный доступ. Для идентификации при этом используется как логин и пароль, так и закрытый ключ электронной цифровой подписи. Информация в закрытой части передается и хранится в зашифрованном виде. Полноправными участниками системы «Электронный университет» являются преподаватели и студенты университета, которые после регистрации получают право доступа к информационным ресурсам системы. Создание электронного университета преследует своей целью объединить информационнотелекоммуникационные системы подразделений, функционирующие сейчас, в основном, в интересах данных подразделений и без необходимого их взаимодействия, что приводит к дублированию работ, избыточности в сборе первичной информации, удорожанию разработок и эксплуатации систем. В результате создания электронного университета будет преодолена разобщенность источников информации, улучшен обмен информацией и доступ к ней, расширен информационнокоммуникационный потенциал вуза. Электронный университет обеспечивает прозрачность деятельности вуза для его руководящего и профессорско-преподавательского состава, сотрудников и студентов, а также для российского и международного образовательного сообщества. Литература 1. Соловов А.В. Электронное обучение: проблематика, дидактика, технология. – Самара: «Новая техника», 2006. 2. О системе "Электронный университет". http://www.roseis.ru/REOS/giep/giep.nsf/html/informacionnayasistemalektronniuniversitet 132

Труды конференции Телематика’2010

РАЗВИТИЕ ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРАКТИКЕ ПРЕПОДАВАНИЯ ИНОСТРАННЫХ ЯЗЫКОВ В РОССИЙСКОМ ГОСУДАРСТВЕННОМ УНИВЕРСИТЕТЕ НЕФТИ И ГАЗА ИМ. И.М. ГУБКИНА Е.Е. Жарова, Е.Ю. Симакова Российский государственный университет нефти и газа имени И.М. Губкина, г. Москва Тел.: (495) 930-92-07, e-mail: [email protected] За истекший год на кафедре иностранных языков РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина произошли серьезные перемены в методическом подходе к инновационным технологиям. Компьютерные методы обучения уверенно вошли в ежедневную практику преподавания. Все преподаватели кафедры в той или иной степени используют мультимедийные средства обучения иностранным языкам. Заметно укрепились связи кафедры с крупными международными языковыми центрами (Longman, ONTO, English First, МГЛУ им. М. Тореза), проводящими методические семинары, лекции и тренинги в режиме on-line для повышения квалификации преподавателей, равно как и презентации своих методических наработок и инновационных программ на базе кафедры. Не далее как в ноябре 2009 г. состоялся очередной on-line семинар для наших преподавателей, проведенный учебно-методическим центром English First по методикам дистанционного обучения. В настоящее время на кафедре проводится цикл семинаров по подготовке к TOEFL. Студенты приняли участие в Интернет-Олимпиаде, организованной центром English First, и показали хорошую языковую и экстралингвистическую подготовку. Также в декабре 2009 г. студенты различных факультетов участвовали во Всероссийском Интернеттестировании на выживаемость знаний, для чего преподавателями кафедры проводились специализированные консультации и тренинги, и подтвердили высокий уровень владения языком. Для этой цели преподавателями нашей межфакультетской кафедры разработано 9 тестов, направленных на подготовку студентов к Интернет-тестированию и ориентированных на контроль самых различных навыков и умений студентов в сфере владения иностранным языком (вычленение информации, просмотровое чтение, грамматические навыки и пр.) На кафедре продолжается обучение профессорско-преподавательского состава университета с целью дальнейшего осуществления ими лекционных курсов и семинарских занятий на английском языке для магистрантов в сотрудничестве с IFP (Французским институтом нефти, Париж) и университетом г. Ставангер (Норвегия) на базе созданного в университете виртуального нефтегазового промысла с автоматизированными рабочими местами специалистов. В ходе этих занятий широко используется практика компьютерных презентаций. Хочется отметить, что обязательным условием участия студентов в традиционных ежегодных студенческих научных конференциях является использование мультимедийных средств. Последняя конференция проводилась в апреле 2010 г. и была посвящена 80-летнему юбилею университета. Абсолютное большинство обучающихся, как показывают опросы, считает компьютерные технологии неотъемлемой частью обучения. Быстро меняющиеся реалии требуют от наших выпускников новых навыков и умений, одним их которых является навык «публичного выступления» (public speaking) и умение представить материал в форме презентации на иностранном языке. С 2009 г. выпускные экзамены по языку техники (профессиональный технический перевод) на 6-м постдипломном курсе также проводятся в форме конференции (презентации с использованием мультимедийных средств обучения), чему предшествовала кропотливая работа педагогов по обучению слушателей навыкам подачи научного материала в формате презентации. Это необходимое требование и условие обучения, студенты начинают такую работу непосредственно с первого курса. В практике обучения техническому переводу и бизнес-курсу (речь идет о 6-м постдипломном курсе обучения английскому языку, который существует на кафедре многие десятилетия, непрерывно меняясь и совершенствуясь) преподаватель выкладывает учебный материал в Интернете, формулирует задания; предусмотрена также возможность on-line консультаций. Эта практика используется также в работе со студентами, магистрантами и аспирантами, поскольку многие из них работают, но при этом не хотят прерывать обучение. В ходе ежедневных практических занятий общим языком преподаватели 6 курса также обучают навыкам групповой работы и публичных выступлений. Одна из наших задач – повышение уровня коммуникативных компетенций (умение вести беседу, дискуссию и т.п.) Во втором семестре слушатели 6-го курса овладевают навыками компьютерных презентаций (на занятиях по практике речи это, как правило, презентации, посвященные научным, культурологическим, социальным и страноведческим темам, истории мирового искусства и т.п.). На занятиях предлагаются к обсуждению такие темы, как нравственность науки, ее роль в современном обществе, социокультурные последствия научно-технических исследований, глобальные проблемы цивилизации, социогуманитарные и этические вопросы. Эти проблемы заставляют студентов задуматься, будят их желание высказать свое мнение и поспорить. Таким образом, занятие организуется «вокруг» презентации, выполняя, помимо учебной, еще и важнейшую воспитательную функцию формирования личностей учащихся, расширения их кругозора и культурологических знаний. Так, в 2009 году результатом таких занятий явились три блестящих презентации о творчестве В. Ван Гога, о новейших коммуникационных разработках и об искусстве Древнего Китая. Таким образом, мы можем 133

говорить о несомненных успехах кафедры иностранных языков РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина в деле внедрения информационных технологий в процесс обучения иностранным языкам, способствуя тем самым, как мы надеемся, и просвещению в широком смысле этого слова, развитию интереса учащихся к гуманитарному знанию.

ОБ ОПТИМАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ В.И. Солдаткин Технологический институт «ВТУ», г. Москва Тел.: (495) 500-03-06, e-mail: [email protected] Приказом Минобрнауки России № 137 от 06.05.2005 был утвержден «Порядок использования дистанционных образовательных технологий». Им введена норма: «Образовательное учреждение может реализовывать образовательные программы с использованием ДОТ через сеть своих обособленных подразделений (филиалы)». Этот пункт зачастую истолковывается как право вуза вести дистанционное обучение исключительно через свои филиалы. Ряд вузов инициирует проведение нового эксперимента в российской системе образования. Ими подготовлен проект постановления Правительства РФ «О проведении эксперимента по отработке технологических, методических, организационных и правовых основ деятельности образовательных организаций (учреждений) в области распределенного и трансграничного образования на базе информационно-коммуникационных технологий». Эксперимент направлен на создание, совершенствование и внедрение в образовательную практику на базе инновационных образовательных технологий, новых категорий образовательных организаций (учреждений) (распределенных учебных заведений), объединений инновационных образовательных организаций (инновационных альянсов), формирование технологического и организационного обеспечения экспорта российского трансграничного образования, выработку предложений по совершенствованию законодательства. Положение об эксперименте предполагает создание инновационного альянса – объединения инновационных образовательных организаций (учреждений)-партнеров на договорной основе для совместной распределенной образовательной и научно-методической деятельности, а также научных, производственных и других организаций, оказывающих содействие в ее реализации. Инновационный альянс создается договором партнеров-участников эксперимента и иных организаций (учреждений) и действует в соответствии с ГК РФ; распределение функций партнеров при реализации образовательных программ и их частей, финансовые взаимоотношения определяются многосторонними и (или) двухсторонними договорами между партнерами. Помимо нового понятия «альянса», в проекте постановления имеют место такие его участники, как: аккредитованные «распределенные учебные заведения» Российской Федерации и СНГ, имеющие в своем составе филиалы, представительства и собственную партнерскую сеть – как «выпускающие образовательные организации»; аккредитованные образовательные учреждения Российской Федерации и СНГ как выпускающие образовательные организации – партнеры по «альянсу»; центры доступа – места в Российской Федерации и СНГ, где обучающиеся имеют коллективный доступ к дистанционным образовательным ресурсам РУЗа и (или) партнеров по «альянсу», включая сами РУЗы, их филиалы, представительства, корпоративные, школьные, библиотечные центры и др.; пункты доступа – локальные места доступа к образовательным услугам образовательных учреждений «альянса». Полагаем, что оптимальной моделью нынешнего развития дистанционного обучения в России может явиться использование договорных отношений в рамках положений ГК РФ и применение интернеттехнологий дистанционного обучения. ГК РФ создает основу базовому вузу для заключения договора с отдельным юридическим лицом на создание территориального пункта доступа к своей системе открытого непрерывного профессионально образования. Такой Партнер может: проводить профориентационную, рекламно-маркетинговую и приемную кампании по приему на интернет-обучение; осуществлять организационно-методическую поддержку предоставления образовательных услуг с использованием информационных и телекоммуникационных технологий на своих технических средствах; поддерживать в работоспособном состоянии свои программные и технические средства, необходимые для доступа в Интернет, планировать работу потребителя и оказывать ему необходимые консультации по работе в сети Интернет; обеспечивать идентификацию, техническое и административное обеспечение и доступ потребителю с пункта территориального доступа к компьютерной сети Интернет и через нее – к СДО базового вуза. Партнер за вознаграждение со стороны базового вуза обеспечивает, таким образом, только техническое и административное обеспечение интернет-доступа без выполнения образовательной деятельности, которая могла бы сопровождаться аттестацией и выдачей документов о профессиональном образовании и (или) повышением квалификации. Образовательную же деятельность (разработка учебно-методических материалов, размещение их в локальной сети и сети Интернет, зачисление и академическое сопровождение студентов (слушателей), процесс обучения, все виды аттестаций, включая on-line- и off-line-режимы, выдача документов об образовании, осуществляет базовый вуз. 134

Труды конференции Телематика’2010

РЕАЛИЗАЦИЯ ВИРТУАЛЬНОГО ДИСТАНЦИОННОГО ПРАКТИКУМА ДЛЯ СИСТЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ В ОБЛАСТИ ИКТ А.О. Кривошеев, Г.Ю. Сечкина, С.И. Сидоров, С.С. Фомин ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», г. Москва Тел.: (499) 155-87-30 (доб. 1114), e-mail: [email protected], [email protected], [email protected], [email protected] Важность и необходимость разработки практико-ориентированных курсов для подготовки и переподготовки специалистов в области информационных (и особенно сетевых) технологий отмечалась разными авторами неоднократно [1, 2, 3]. В ГНИИ ИТТ «Информика» были проведены работы по созданию практикума для отработки умений в курсах направления «Сетевые технологии» с использованием технологии виртуальных машин [2, 3], что позволяет выполнять практические задания курса в дистанционном режиме. В рамках этих работ было выполнено следующее: • разработана система компетенций для области сетевых UNIX-технологий; • разработан и эксплуатируется стенд «Сетевая ячейка», состоящий из 2-х ПК и позволяющий выполнять практические работы по направлению сетевые технологии на реальном оборудовании; • исследованы возможности свободно и бесплатно распространяемых систем поддержки виртуализации; • подготовлены учебные материалы для 2-х компетенций: «Начинающий пользователь UNIX» и «Опытный пользователь UNIX»; • разработана схема организации процесса обучения в дистанционной форме, предполагающая размещение учебных материалов в свободно распространяемой системе управления обучением (LMS) Moodle и выполнение практических заданий в виртуальной среде; • разработан алгоритм управления виртуальными средами из системы управления обучением; • разработан дополнительный интерфейсный модуль для LMS Moodle, осуществляющий управление виртуальными средами от имени пользователя; • разработаны средства публикации виртуальных сред в Интернет, что позволяет пользователю получить доступ к ним в любой удобное время. Под виртуальной средой (ВС) будем понимать одну или несколько виртуальных машин, созданных и настроенных для решения одной специальной задачи. При выполнении каждого практического задания учащемуся предоставляется индивидуальная виртуальная среда, настроенная для выполнения этого задания. Упрощённая схема организации виртуального практикума представлена на рис. 1. Основными компонентами реализованного виртуального практикума являются LMS, система поддержки виртуализации (гипервизор) и набор ВС.

Рис. 1. Упрощённая схема организации виртуального практикума Пользователю предоставляется Web-интерфейс (рис. 2) для управления своей ВС и возможность входа в ВС по SSH для выполнения практического задания. Результаты работы пользователя в ВС (выраженные в виде протоколов команд, изменений в конфигурационных файлах и т. п.) могут быть проверены преподавателем. 135

Рис. 2. Web-интерфейс пользователя для управления виртуальной средой Перед выполнением практического задания пользователь инициирует создание ВС. Если она успешно создана, то он соединяется с ней, используя данные, возвращённые ему в LMS, и начинает выполнять задание. Выполнение задания может быть прервано в трёх случаях: необходимо сделать перерыв (и тогда ВС должна быть приостановлена), ВС повреждена (в этом случае она должна быть уничтожена, а взамен неё создана новая), либо работа окончена. В последнем случае пользователь отправляет преподавателям курса уведомление о завершении работы. По получении уведомления преподаватель проверяет работу пользователя, соединяясь с его ВС. Если он считает, что учащийся должен доработать полученный результат, то он отсылает ему соответствующее уведомление, и пользователь продолжает работу. В случае правильного выполнения задания преподаватель оценивает результаты работы учащегося средствами LMS (в зачётной книжке системы управления обучением). ВС каждого пользователя порождается из эталонной ВС, разработанной для данного задания. Параметры виртуальной машины в эталонной ВС представлены в таблице 1, а параметры гостевой ОС – в таблице 2. Таблица 1. Параметры эталонной виртуальной машины Параметр

Значение

Название:

freebsd8.0_task1

Тип гостевой ОС:

FreeBSD (32 bit)

Максимальный объём памяти:

64 MB

Количество процессоров:

1

Максимальный объём виртуального НЖМД:

5 GB

Сетевой адаптер:

HostOnly

CD/DVD-привод:

Нет

Виртуальный практикум для проведения практических занятий по курсам в области ИКТ построен на основе свободно и бесплатно распространяемого ПО и обладает следующими особенностями: • Предоставление возможности дистанционного проведения практических занятий. • Предоставление доступа к виртуальным средам через LMS. Это позволяет собрать в одном месте и представить пользователю теоретические сведения и интерфейс для практической работы. • Обеспечение безопасности и удобства практического обучения. В виртуальном практикуме применяются ВС, следовательно, нет необходимости устанавливать изучаемую ОС в дисплейном классе или на домашнем компьютере. Действия пользователя не могут нарушить работу его собственного компьютера и сервера обучающей организации. Из-за неосторожных или умышленных действий пользователя программы и данные других пользователей, размещенные в ВС, не могут быть повреждены. 136

Труды конференции Телематика’2010

• Наличие эталонной ВС. Эталонная ВС, созданная один раз, может копироваться и переноситься на любую ЭВМ, имеющую соответствующие технические характеристики. • Наличие динамически меняющегося необходимого количества ВС. ВС пользователей порождаются и уничтожаются по мере необходимости. Этим виртуальный практикум принципиально отличается от практикума в дисплейном классе с фиксированным количеством рабочих мест. Таблица 2. Параметры гостевой ОС Параметр

Значение

Разметка виртуального диска:

Использован весь диск

Файловая система:

/ 600 MB; swap 500 MB; /var 600 MB; /tmp 600 MB; /usr 2814 MB

Дистрибутив:

Kern-Developer

Enable SSH login?

Yes

Пользователи:

prep (учётная запись преподавателя), root

Настройки после установки: 1. Вход root в ВС с хост-машины по ключу. 2. Соединение гостевой ОС с виртуальной локальной сетью использование виртуального DHCP-сервера. 3. Установка текстового редактора joe и файлового менеджера mc. 4. Русификация ОС.

HostOnly

и

Литература 1. Винокуров А.Ю. Построение учебных курсов для профессиональной переподготовки ITспециалистов на основе практико-ориентированного подхода // Труды конференции Телематика‘2007. – СПб, 2007. – С. 385–387. 2. Кривошеев А.О., Фомин С.С. Моделирование универсального стенда «Сетевая ячейка» для проведения практических занятий в области ИКТ с помощью систем виртуальных машин // Труды конференции Телематика’2009. – СПб, 2009. – С. 135–136. 3. Кривошеев А.О., Фомин С.С. Применение виртуальных сред в профессиональной переподготовке кадров в области ИКТ // Труды конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий». – Улан-Удэ, 20–26 июля 2009 г. – С. 498–503.

ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕРНЕТ-ТЕХНОЛОГИЙ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ. ИНТЕГРАЦИЯ ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ В.В. Варламов, Э.И. Кэбин Физический факультет, Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д.В. Скобельцына Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, г. Москва Тел.: (495) 939-56-36, e-mail: [email protected] В учебном процессе преподаватель постоянно сталкивается с необходимостью модернизировать материал, как из методических соображений, так и в связи с развитием науки. В физике частиц и атомного ядра ситуация меняется на глазах. Необходимо оперативно отслеживать эти изменения и отображать в учебных материалах. Оперативность представления учебных материалов особенно важна для спецкурсов, которые нередко читаются так сказать «с колес» и содержат новейшие сведения, которые можно найти только в оригинальных статьях. Из года в год курс, учебное пособие могут совершенствоваться, отрабатываться, а соответствующие изменения – оперативно отражаться в интернет-публикациях, а также служить основой для «бумажной» публикации. Как правило, такие материалы издаются малыми тиражами. Очевидно, что размещение публикаций в Интернете и создание в нем соответствующих научно-учебных электронных ресурсов на порядки увеличивают саму аудиторию, и ее возможности по доступу к актуальной информации. В 2000 году силами кафедры Общей ядерной физики физического факультета МГУ при содействии и на технической базе Научно-исследовательского института ядерной физики МГУ был создан сайт «Ядерная физика в Интернете» (http://nuclphys.sinp.msu.ru), направленный на образование в области физика ядра и частиц. В первую очередь, его материалы предназначены для студентов физических факультетов классических университетов, изучающих эту науку в рамках общего курса физики. На сайте опубликованы лекционные материалы по курсу «Физика ядра и частиц», представлены также материалы 137

к семинарским занятиям – задачи с подробными решениями и разработки к семинарам, описания задач общего ядерного практикума физического факультета МГУ, виртуальный практикум, реализованы поиск по сайту и автоматическая система самопроверки знаний. Кроме того публикуются материалы спецкурсов для студентов и аспирантов, специализирующихся в области физики ядра и частиц, различного рода справочные материалы, ссылки на публикации на других сайтах, материалы по радиационной экологии, ядерным технологиям, аудио-визуальные представления лекций и другие материалы. Материалы организованы следующим образом. На первом уровне – обзор, дающий общее представление о предмете. На втором – так называемая «Шпаргалка для отличника», где весь учебный материал по курсу содержится в приблизительно двухстах отдельных файлах, что позволяет лектору или преподавателю, ведущему семинары, рекомендовать студентам соответствующие материалы для проработки определенной темы. На третьем – более подробное и углубленное изложение, которое в большей степени соответствует специальным курсам. Хотя основная предполагаемая аудитория сайта – студенты, аспиранты и преподаватели высшей школы, часть материалов доступна и более широким кругам читателей, в частности, школьникам старших классов. Оперативно предоставлять информацию позволяют и видеолекции. Мы использовали формат флеш-анимаций (окно слайдов 300*400 пикселей + звук). Как показали тесты, нормальное воспроизведение аудиовизуальной информации достигается уже при скорости аналоговых модемов 28 Кб/c. Нами был опробован и другой вариант представления видеолекций с добавлением небольшого (240*180 пикселей) экрана с видеофильмом, что улучшило «динамику». Естественно трудоемкость создания интернет-представления лекций для этого варианта существенно выше. Заметно возросли и требования к скорости передачи (~250 кбит/с). Возможности гипертекста позволяют из собрания отдельных текстов по определенной тематике (по физике частиц и атомного ядра и ее приложений) перейти на новый уровень, связав все воедино системой внутренних и внешних ссылок. В Рунете довольно много учебных и научно-популярных публикаций по нашей тематике, разбросанных по разным сайтам. Мы ставили себе задачу собрать адекватные материалы и организовать ссылки на них не только на линк-листах, но и в соответствующих файлах нашего сайта. Кроме того, мы стараемся сохранить полезные материалы, опубликованные на других сайтах, прекративших свое существование (например СОЖ). Возможности Интернета позволяют интегрировать ресурсы в рамках нескольких сайтов. Так, на сайте «Ядерная физика в Интернете» организован специальный раздел «Виртуальный теоретический практикум» (ВТП), в котором интегрированы адекватные ресурсы Интернета. С целью получения студентами навыков доступа к современным точным и надежным экспериментальным данным и анализа и ядерной динамики в рамках современных теоретических подходов ВТП включает в себя специальные разделы: «Центр данных фотоядерных экспериментов» (http://cdfe.sinp.msu.ru) и «Nuclear Reactions Video» (http://nrv.jinr.ru/nrv/). С помощью первого из них студенты получают доступ к различным международным реляционным базам данных (БД) по структуре атомных ядер и ядерным реакциям, с помощью второго – к различным теоретическим моделям (ТМ), описывающим свойства ядерных процессов. Для выполнения работы студент: • знакомится с соответствующими моделями реакции; • запрашивает для выбранной реакции данные из нужной БД ЦДФЭ; • вводит эти данные в интерфейс «Nuclear Reactions Video»; • варьирует параметры ТМ, изучая их влияние на результаты расчетов; • добивается наилучшего согласия результатов расчета с экспериментом; • анализирует полученные результаты. Для теоретических расчетов используется раздел NRV, который позволяет с помощью Webинтерфейса, задавать расчетные параметры модели и экспериментальные данные и обращаться к соответствующей программе расчетов. Результаты расчета затем передаются клиенту в виде гипертекстовых таблиц и ява-апплетов. Лабораторные учебные установки по разным причинам доступны далеко не всем вузам. Более того, поставить в практикуме работу, связанную, например, с моделированием экспериментов на современных ускорителях, используя традиционный подход, просто нереально. Создание виртуального лабораторного практикума позволяет, хотя бы отчасти, решить эту проблему. Так, например, для обучения студентов современным экспериментальным методам физики высоких энергий была поставлена задача виртуального практикума «Рождение и распад Z-бозонов». В ней используется компьютерная имитация регистрации продуктов протон-протонных столкновений в установке ATLAS на коллайдере LHC. На сайте содержится большое количество разнообразной информации, которая используется преподавателями при подготовке лекций и семинаров. Материалы сайта готовятся квалифицированными сотрудниками. Мы надеемся, что посетитель сайта получит адекватную информацию по интересующим его проблемам. В ответах на запросы в Google, Rambler, Yandex, связанные с тематикой физики ядра и частиц, ссылки на сайт обычно находятся в пределах первой десятки списка. Доля российских посетителей составляет 70%, суммарная доля стран бывшего СССР – 92% (данные на декабрь 2009 г.). В апреле 2010 г. было зарегистрировано (mail.ru) свыше 35000 уникальных хостов и около 100000 визитов.

138

Труды конференции Телематика’2010

ВОЗМОЖНО ЛИ ДИСТАНЦИОННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ХИМИИ? ОПЫТ ХИМИЧЕСКОГО ФАКУЛЬТЕТА МГУ ИМЕНИ М.В. ЛОМОНОСОВА В.В. Миняйлов, В.В. Загорский, Е.А. Еремина, В.А. Алешин, М.М. Кутепова, В.В. Лунин Химический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова, г. Москва Тел.: (495) 939-13-12, e-mail: [email protected] Использование элементов электронного и дистанционного обучения и открытие сервера дистанционного обучения на химическом факультете является закономерным ответом на требования быстро развивающегося современного общества к уровню и масштабам подготовки специалистов. Так как дистанционное получение химического образования в целом невозможно, сама идея внедрения дистанционных образовательных технологий (ДОТ) в преподавание химии вызывает неоднозначную реакцию в химическом педагогическом сообществе. Несмотря на это, ДОТ на химическом факультете МГУ уже успешно работают или тестируются в дополнительном образовании, в отдельно взятых темах химии или учебных курсах, а при реализации национального проекта «Образование» на факультете, их внедрение стало одним из его составляющих элементов. В настоящее время на химическом факультете в рамках программ дополнительного обучения разработаны и работают дистанционные курсы подготовки абитуриентов. Выпускники курсов из разных мест не только России, но и зарубежья уже стали студентами МГУ. На базе системы дистанционного обучения химического факультета для студентов нехимических специальностей в рамках курса общей и неорганической химии разработана и работает экспериментальная программа сетевых контрольных мероприятий, проводимых дистанционно через Интернет; для магистрантов факультета наук о материалах и студентов вечернего факультета педагогического образования в рамках курса «Методика преподавания естественных наук» разработан комплект контрольных мероприятий, в котором в традиционные тесты добавлены видеоролики из школьной жизни, позволяющие оценить реакцию будущего педагога на возможные проблемы, возникающие в процессе преподавания. Для студентов химического факультета предназначены: развивающийся проект автоматизированной контрольно-обучающей системы по неорганической химии, стартовавшее в 2008 г. дистанционное тестирование первокурсников по английскому языку. Не забыта работа со школьниками – в ее рамках развивается экспериментальная программа сетевых контрольных мероприятий по курсу неорганической химии для учащихся профильных физико-математических классов. Для ознакомления сотрудников факультета с опытом других организаций, представления результатов своих проектов проводятся семинары «Информационные технологии в обучении студентов». Ведется совместная работа с другими организациями – заключены договора о сотрудничестве с Московским государственным институтом электронной техники (техническим университетом, г. Зеленоград), Международным институтом Александра Богданова (г. Екатеринбург), Якутским государственным университетом им. М.К. Аммосова (г. Якутск), ГОУ г. Москвы лицеем №1586 (г. Москва). В процессе внедрения активное участие принимают студенты и аспиранты факультета педагогического образования МГУ, которые не только создают учебные материалы и осваивают организацию дистанционного обучения, но и проводят научные исследования. На сайте http://do.chem.msu.ru отражается вся информация, связанная с дистанционным обучением на факультете: проекты, курсы, программы, партнеры, семинары, публикации и т.п., публикуются комплекты электронных методических материалов для поддержки дистанционного обучения – текстовые и видео-инструкции. В настоящее время наблюдается активный рост рынка образовательных услуг. Имеющийся на химическом факультете научный и педагогический потенциал является фундаментом для создания инновационных образовательных продуктов в области химии и смежных дисциплин. В связи с этим, химический факультет открыт для сотрудничества в области подготовки специалистов, создания новых программ дополнительного образования с элементами дистанционного обучения, и создания новых образовательных продуктов.

К ВОПРОСУ О ДОСТУПНОСТИ ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ ДЛЯ НЕЗРЯЧИХ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В.И. Швецов, М.А. Рощина Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, г. Нижний Новгород Тел.: (831) 462-37-77, e-mail: [email protected] В настоящее время российское IT-сообщество начинает уделять всё больше внимания вопросам обеспечения общедоступности информации и, в частности, информационных ресурсов Интернет. Особую актуальность эти вопросы имеют для незрячих людей. Сеть Интернет стала первым в истории широкомасштабным общественно значимым информационным ресурсом, потенциально доступным для 139

активного избирательного (в отличие от радио и телевидения) невизуального восприятия. Расширение функций сети Интернет в различных сферах жизни (включая образование и занятость) делает обеспечение доступности её ресурсов важным фактором полноценной социальной интеграции инвалидов по зрению. Цель данной работы – выявить причины и характер трудностей, возникающих у незрячих при работе с сайтами, и обозначить основные аспекты в обеспечении доступности информационных ресурсов Интернет для этой категории пользователей. В её основу положен опыт тифлоинформационного центра Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского [1]. Возможность невизуальной работы на компьютере основана на комплексе аппаратных и/или программных тифлосредств (от греч. typhus – слепой), обеспечивающих вывод компьютерной информации в доступной для осязательного и/или слухового восприятия форме. Осязательное восприятие обеспечивается с помощью так называемого брайлевского дисплея. Это строка, содержащая, как правило, от двадцати до восьмидесяти восьмиточечных изменяемых ячеек, в которые выводятся текстовые символы (традиционным для незрячих шрифтом Брайля). Звуковой вывод осуществляется программами синтеза речи. Управляет выводом программа экранного доступа, осуществляющая передачу информации между операционной системой и прикладными программами, с одной стороны, и тифлосредствами, с другой, и обеспечивающая содержательное формирование информационного потока, создающего условия для эффективной работы (например, при работе с меню автоматически выделяется информация о текущем элементе). Первоисточником проблем доступности информации в Интернет для незрячих пользователей являются следующие основные особенности процесса их работы на ПК: • отсутствие обеспечиваемой пользователю с нормальным зрением изображением на экране возможности одномоментного общего обзора рабочей ситуации и необходимость ориентироваться в ней на основе последовательных линейных сообщений; • невозможность непосредственного воспроизведения графики; • невозможность полноценного использования мыши. В обеспечении доступности Интернет-сайтов для незрячих пользователей можно выделить три аспекта. 1. Учёт требований общедоступности при разработке сайтов Рассмотрим несколько характерных примеров. Практически непреодолимой для незрячих пользователей проблемой при работе с Интернетсайтами становится наличие графических изображений, не сопровождаемых текстовыми описаниями и несущих существенную информативную нагрузку (например, ссылки в форме картинок без текстовых надписей). Возможное решение – для предоставления незрячим пользователям дополнительной информации без её вывода на экран использовать тэг «alt». Серьёзно осложняет доступ незрячих пользователей к сайту использование систем CAPTCHA, основанных исключительно на распознавании изображения (такая ситуация довольно часто возникает в процессе регистрации пользователей и, в частности, на сайтах, предоставляющих образовательные услуги). Возможное решение – введение альтернативной голосовой версии теста. Качественно повысить комфортность и скорость работы незрячего пользователя может применение заголовков различных уровней, списков и т.д. С помощью специальных команд незрячий пользователь может «перемещаться» по таким элементам разметки, и поэтому их адекватное использование помогает быстрее сориентироваться на сайте и найти нужную информацию без порой весьма утомительного и продолжительного чтения всего текста страницы. Полезные практические советы для разработчиков по обеспечению доступности сайтов для людей с нарушениями зрения представлены в [2]. 2. Совершенствование программ экранного доступа Программные тифлосредства постоянно развиваются с учётом новых технологий webпрограммирования. Так, например, несколько лет назад для пользователей наиболее распространённой в России программы экранного доступа JAWS (сайт производителя http://www.freedomscientific.com) были практически недоступны сайты с фреймовой структурой, в современной же версии JAWS данная проблема эффективно решается. 3. Повышение квалификации незрячих пользователей Обозначенные выше особенности рабочего процесса на основе невизуального доступа делают его более сложным, по сравнению со стандартным, и приводят к тому, что для эффективной работы на компьютере (и, в частности, в Интернет) незрячему пользователю требуется целый комплекс знаний и навыков, включающий как общие вопросы информационной культуры, так и тифлоспецифику. Пользовательская квалификация может не только существенно повысить эффективность работы, но и оказать решающее воздействие на доступность информации. Более подробно тема доступности незрячим Интернет рассмотрена в [3].

140

Труды конференции Телематика’2010

Литература 1.

2. 3.

Швецов В.И., Рощина М.А. Компьютерные тифлотехнологии в социальной интеграции лиц с глубокими нарушениями зрения: Учебное пособие. – Нижний Новгород: Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 2007. – 154 с. Как сделать веб-сайт дружественным к людям с ограничениями по зрению. МОО «Информация для всех». http://www.ifap.ru/library/book442.pdf. Швецов В.И., Рощина М.А. Доступность Интернет-ресурсов для незрячих пользователей как фактор обеспечения им доступа к открытому образованию // Открытое образование. – 2010. – № 1.

ЕДИНОЕ ИНФОРМАЦИОННОЕ ПРОСТРАНСТВО ВУЗА НА БАЗЕ УНИВЕРСИТЕТСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ (УИС) А.В. Адаманский2, А.Л. Денисов2, В.Е. Тютюньков1, В.В. Ходорченко1 1) Новосибирский государственный университет (НГУ), 2) Общество с ограниченной ответственностью «Софтмоушнс», г. Новосибирск Тел.: (383) 363-44-00, e-mail: [email protected] В данном докладе описана реализация подхода к организации единого информационного пространства вуза на базе университетской информационной системы (УИС) и созданной на основе УИС инфраструктуры информационных сервисов. Система УИС является программной платформой, обеспечивающей автоматизацию управления и планирования учебным процессом, но автоматизация и оптимизация рутинной работы сотрудников учебных подразделений, кафедр и деканатов является лишь первым шагом для создания глобального информационного пространства вуза. В предложенном подходе вуз рассматривается как единое социальное пространство, которое требует современных коммуникаций между всеми участниками образовательного процесса и позволит улучшить качество образования, предоставив средства коммуникации между сотрудниками, студентами и преподавателями. Нами предлагаются и реализованы следующие элементы информационной инфраструктуры вуза: Публичный веб-портал вуза • Учебные планы направлений и специальностей. • Расписание занятий учебных групп, включая расписание преподавателей и аудиторий. Данные расписания учебных занятий доступны потребителям по RSS подписке. • Списки студентов по факультетам, направлениям и учебным группам, с возможностью поиска по ФИО, группе, направлению. • Описания учебных курсов и программ обучения. Преподаватели. Возможность ввода и просмотра свободного описания курсов и программ обучения на разных языках. • Онлайн регистрация абитуриентов. Личные кабинеты студентов и преподавателей • • • • • •

Публикация материалов и учебных пособий студентами и преподавателями. Виртуальное общение студентов и преподавателей. Личная успеваемость студента. Приказы и документы, которые относятся к студенту. Интеграция с популярной системой дистанционного образования Moodle. Интеграция с LDAP директориями вуза.

Система учета предоставляемых студентам и преподавателям услуг • • • •

Учет платных образовательных услуг. Учет услуг пользования сетью. Автоматизированное управление оборудованием. Учет разовых услуг.

Система мгновенной оплаты услуг • Терминалы мгновенной оплаты. • Интеграция с системой учета услуг. • Информационные киоски.

141

О РАЗВИТИИ ПРОГРАММНЫХ РЕСУРСОВ СО РАН Ю.М. Зыбарев Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, г. Новосибирск Тел.: (383) 330-75-65, e-mail: [email protected] Усиление позиций свободно-распространяемого программного обеспечения (СПО) и программного обеспечения с открытым исходным кодом в национальной ИТ-стратегии в последнее время приобретает устойчивый характер и рассматривается одним из важнейших факторов национальной технологической независимости и информационной безопасности. Сделан первый очень важный шаг: реализуется федеральная программа по внедрению свободного ПО в общеобразовательных учреждениях России в качестве альтернативы проприетарному ПО. Для успешной реализации утвержденной «Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации до 2011 года» необходимы адекватные меры по развитию национальной программной платформы, в т.ч. за счет более эффективного использования концепции СПО, и роль инфраструктуры профессионального (прежде всего высшего) образования и РАН в этом вопросе трудно переоценить. В докладе рассматривается комплекс основных решений по развитию программных ресурсов СО РАН, которые включают: 1. Реализацию сбалансированной модели программной платформы корпоративной информационной среды СО РАН на основе СПО реализации, программного обеспечения с открытым исходным кодом и проприетарного ПО. Эта модель учитывает: соблюдение правовых норм лицензионной политики использования ПО; экономические аспекты и создание условий для обеспечения технологической независимости и информационной безопасности при разработке своего и использовании заимствованного ПО. В качестве базовых решений в части СПО выбрана Linux-платформа, в частности, международные проекты-лидеры Ubuntu и Fedora LINUX: на серверах информационного хранилища фонда алгоритмов и программ (ФАП) СО РАН созданы и поддерживаются локальные «зеркала» официальных репозиториев СПО (Ubuntu и Fedora), варианты корпоративных сборок на их базе с учетом интересов институтов СО РАН. 2. Организацию Фонда алгоритмов и программ СО РАН, в рамках которого решаются вопросы: регистрации разработанных в институтах СО РАН ПО и БД; формирование на их основе корпоративного репозитория наукоемкого ПО с обеспечением доступа к нему на основе корпоративной разрабатываемой лицензионной политики и учета авторских прав. В качестве важного аспекта рассматриваются вопросы экономический оборот интеллектуальной собственности (ПО и БД), а также элементы бухгалтерского учета и движения рассматриваемой группы нематериальных активов. 3. Информационный портал «Фонд алгоритмов и программ СО РАН» (http://fap.sbras.ru), который наряду с традиционными портальными подсистемами (новости, форумы, документы и т.д.), ориентированными на рассматриваемую тематику портала, содержит специализированные подсистемы для обеспечения: • информационной поддержки деятельности ФАП СО РАН; • доступа сотрудников институтов и организаций СО РАН к корпоративному информационному хранилищу (репозиториям) ПО СО РАН; • информационного сервиса по технической и консультационной поддержке пользователей (прежде всего сотрудников СО РАН) наиболее значимого системного и прикладного ПО; • работы виртуальной технологической площадки для разработки программных продуктов с целью их включения в корпоративный репозиторий СПО, конструктивной базы интеграции институтов СО РАН и компаний высокотехнологичного бизнеса (ИТ-компаний).

ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ АСПЕКТ ПАРАДИГМ ПРОГРАММИРОВАНИЯ Л.В. Городняя Институт систем информатики СО РАН им. А.П. Ершова, Новосибирский государственный университет (НГУ), г. Новосибирск Тел.: (383) 330-64-70, e-mail: [email protected] Доклад посвящен методике представления парадигм программирования (ЯП), полезной при изучении новых ЯП, поддерживающих организацию параллельных процессов. Работа поддержана грантом РФФИ 08-01-00899-а. Для полноценного изучения новых, сложно устроенных, ЯП нужен особый подход к дозированию трудоемкости освоения учебного материала. Основой такого подхода может служить методика парадигматической классификации языков и систем программирования. [2] Определение ЯП может представляться объединением монопарадигматических подъязыков, являющихся фрагментами исходного языка. Изучение таких подъязыков обычно не вызывает затруднений. Методика проявления парадигм ЯП в виде взаимодействия подъязыков, таких как обработка данных, их хранение и

142

Труды конференции Телематика’2010

структурирование, управление обработкой данных, приводит к выделению трех конструктивно различимых уровней: • кодирование на языках низкого уровня (ЯНУ); • программирование на языках высокого уровня (ЯВУ); • создание программ на базе языков сверх высокого уровня (ЯСВУ). Низкоуровневое кодирование ассоциируется с простыми однородными или одноуровневыми структурами данных. Все действия по обработке данных в программе на ЯНУ выражены явно. Обработка данных сводится к автоматной модели управления действиями над общей памятью. Как правило, при определении семантики ЯНУ достаточно трех понятий «результат», «контекст» и «программа». На уровне ЯНУ изучаются базовые семантические системы (БСС), опыт оперирования которыми способствует выбору эффективных решений в дальнейшем, при переходе к программированию на ЯВУ. Программирование на языках высокого уровня (ЯВУ) приспособлено к представлению иерархии структур, отражающих природу понимания человеком решаемых задач и процессов их решения. Определение семантики использует понятие «локализация» для описания доступа к данным согласно этой иерархии. На уровне ЯВУ изучается ряд расширяемых семантических систем (РСС), уравнивающих в правах встроенные и программируемые объекты. Разнообразие стилей и методов информационной обработки в ЯВУ привело к выделению основных парадигм программирования (ОПП), наследуемых большинством современных ЯП. Для стандартного программирования (СП) характерно строгое разделение понятий «программа» и «данные». Общий механизм выполнения программы представляется как автомат с двумя контекстами отдельными таблицами имен для переменных, значения которых подвержены изменениям, и процедур, определения которых неизменны. Никакая красота новых концепций не позволяет пожертвовать такой ясностью семантики СП. Функциональное программирование (ФП) рассматривает процесс обработки данных как композицию их отображений с помощью универсальных функций. Программа при таком подходе не более чем одна из разновидностей данных. Можно сказать, что ФП переносит принцип контекстной независимости с синтаксиса на семантику. В результате семантика языков ФП допускает расширяемое лаконичное определение. Во многих системах ФП обеспечена организация параллельных процессов, имеются средства стандартного и объектно-ориентированного программирования, что делает функциональные ЯП перспективными для образовательных применений. От логического программирования современные ЯП, как правило, наследуют технику работы с образцами, упрощающими представление выражений, управляющих выбором вариантов в ветвлениях. Объектно-ориентированное программирование (ООП) рассматривает информационный процесс как обработку объектов с помощью методов, выбираемых в зависимости от класса объекта с учетом принципа наследования. На уровне текста программы можно не распознавать принадлежность классу – это сделает система программирования. Реализация контекста использует разметку для управления видимостью и тиражированием элементов иерархии классов. Средства спецификации процессов в сетях и на суперкомпьютерах, как правило, сопоставимы с языками сверхвысокого уровня (ЯСВУ), нацеленными на длительный жизненный цикл запрограммированных решений. В отличие от ЯВУ однозначность семантики ЯСВУ может противоречить его целям или концепциям по следующим прагматическим мотивам: • высок уровень абстрагирования понятий; • базовые средства используют разные модели параллелизма; • актуальны жесткие требования к производительности вычислений. Обычно создатели нового ЯСВУ используют один или несколько базовых ЯВУ. В таких случаях парадигма ЯСВУ может формулироваться относительно этих ЯВУ, хотя сходство конструкций иногда скрывает масштабируемые семантические системы (МСС), приспособленные к вариациям связанных с ними решений. Например, критерий «завершение» может быть заменён на «результативность» (вывод нужных данных). Определение семантики ЯСВУ использует специальное понятие «процессы» для представления изменений статуса компонент программы. Типичны алгебраические спецификации, теоретико-множественные построения, параллелизм, специальные системные средства, повышающие емкость представлений, их общность, надежность и гибкость. Параллельные процессы – естественный резерв производительности компьютеров. Суперкомпьютеры, поддерживающие высокопроизводительные вычисления, нуждаются в особой технике системного программирования, которая еще не сложилась. Исследование и определение парадигматических характеристик таких языков и систем программирования дает основу разработки практичного подхода к решению образовательных и системных проблем современного программирования. Литература 1. Андреева Т.А., Ануреев И.С., Бодин Е.В., Городняя Л.В., Марчук А.Г., Мурзин Ф.А., Шилов Н.В. Компьютерные языки как форма и средство представления, порождения и анализа научных и профессиональных знаний. // Труды XV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика’2008» − Санкт-Петербург, 2008. − С. 77-78. 2. Городняя Л.В. Парадигмы параллельного программирования в университетских образовательных программах и специализации //Всероссийская научная конференция «Научный сервис в сети Интернет: решение больших задач» − Новороссийск-Москва, 2008. − С. 180-184. 143

ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ КАДРОВЫМ СОСТАВОМ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ НА БАЗЕ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА Л.В. Летова, С.П. Шамец Омский государственный технический университет Тел.: (3812) 65-22-17, e-mail: [email protected], [email protected] Важнейшая задача системы ВПО сегодня – создать и реализовать развитие необходимого уровня компетентности студентов. Повышенное внимание к компетенциям обусловлено необходимостью общественного и личного выживания в современном социуме. Компетенции – это заказ общества к подготовке его граждан. Компетентностный подход требует педагогических новаций целей, норм, условий, содержания, проблемно-ориентированных методов, проектно-организованных технологий обучения. Инициируемые государством инновации в достижении нового качества образования привели к необходимости внедрения в вузах систем оценки и управления качеством, в частности необходим поиск новых технологий в реализации и развитии перспективных моделей управления качеством высшего образования на уровне оценки деятельности преподавательского состава. Внедрение в образовательную жизнь модели управления качеством высшего образования на уровне оценки деятельности преподавательского состава преследует следующие цели: 1. Обеспечение и улучшение качества образования. 2. Совершенствование кадровой политики в сфере управления деятельностью преподавательского состава: • Управление кадровым составом: обеспечение демократических принципов при принятии управленческих решений (формирование, оптимизация). • Обеспечение качественной научно-образовательной деятельности ППС в соответствии с целями университета: • оценка соответствия должности; • выявление и устранение несоответствий. • Развитие, улучшение качества научно-образовательной деятельности ППС в соответствии с планом развития университета: • развитие системы мотивации; • выявление лидеров; • оценка динамики профессионального роста; • развитие системы непрерывного образования, повышения квалификации; • совершенствование системы мониторинга деятельности ППС. Построение модели управления деятельностью преподавательского состава включает следующие этапы: • Построения модели образовательной действительности ППС, включающей разработку системы компетенций и ее содержательное наполнение. • Разработки методологии оценивания и управления качеством (регламент управления, самоорганизации, саморазвития). • Разработки математической модели оценивания и управления качеством, являющейся основанием для информатизации данного процесса. • Апробации модели оценивания. • Автоматизации модели оценивания, информатизация процесса. • Процедуры оценивания. • Процедуры принятия управленческих решений, самоорганизации, саморазвития, прогнозирования. В настоящее время в Омском государственном техническом университете (ОмГТУ) эффективно функционирует система оценки и управления деятельностью преподавателей на базе программного обеспечения, разработанного в университете. Основными принципами построения модели управления образовательной действительностью ППС являются: • адекватность; • полнота, системность, гармонизация, концептуальная общность; • объективность, корректность, достоверность; • цикличность, регулярность, стабильность, улучшение, развитие, самоорганизация; • формализация, абстрагирование, идеализация, историзм. Обозначим при этом критерии эффективного управления: • синтез и учет всех интересов, развитая система мотивации; • наличие и развитие кадров, обладающих необходимым уровнем компетентности; • развитая система повышения квалификации, непрерывного образования; • наличие и реализация автоматизированной модели управления, адекватной целям; • практическое обеспечение реализации корректирующих мероприятий. 144

Труды конференции Телематика’2010

Одним из основных принципов построения модели является системность. Системность призвана отразить все многообразие связей и выявить их причинно-следственный характер. Сама система образовательной действительности сложна и многогранна, пронизана множеством связей внешней и внутренней организации. Функционирование системы «образовательное учреждение» тесно связано с системами «государство», «общество», «личность», «сфера производства». Подразумевается, что все управленческие решения принимаются при комплексном рассмотрении результатов оценки целостной системы мониторинга. Системность модели управления деятельностью ППС достигается наличием широкого аналитического спектра, целостно и разносторонне отражающего все стороны деятельности преподавателя сквозь призму образовательного пространства. Оценочные процедуры должны охватывать все стороны образовательной жизни преподавателя, взаимопроникая и дополняя друг друга. Система компетенций отражает следующие стороны жизнедеятельности преподавателя и представлена компетенциями: • личностная, общекультурная; • социальная; • организационно-правовая; • научная: публикации; интеллектуальная собственность; исследования, программы; • образовательная: учебно-воспитательная; научно-воспитательная; научно-методическая; ИКТ; организационно-аналитическая. Система компетенций отражает комплекс задач, которые вуз ставит перед преподавателем (табл. 1). Таблица 1. Задачи, которые вуз ставит перед преподавателем и их связь с компетенциями Задачи Решение воспитательных задач, задач нравственного и гражданского развития обучающихся Удовлетворение потребности студентов в знаниях, уровень которых должен соответствовать требованиям ГОС Качественное осуществление учебного процесса в рамках преподаваемой дисциплины (дисциплин)

Компетенция Учебно-воспитательная, ИКТ, организационноаналитическая

Методическое обеспечение учебного процесса в рамках преподаваемой дисциплины (дисциплин) Развитие актуального научного направления Привлечение студентов к участию в научных исследованиях Формирование научных кадров в рамках послевузовского образования Собственное совершенствование и саморазвитие Решение организационных, управленческих задач, стоящих перед организацией Эффективное использование в профессиональной деятельности законодательных и иных нормативно-правовых документов органов власти для решения соответствующих профессиональных задач

Научно-методическая Научная Научно-воспитательная Личностная Социальная Организационно-правовая

Система управления педагогическим составом предусматривает аналитические процедуры, адекватные целям и задачам системы управления педагогическим составом. Важным элементом кадровой политики является формирование, выявление и мотивация лидеров. Этот элемент перекликается с важнейшей задачей национальной системы образования, сутью которой является формирование интеллектуальной элиты общества, развитие научных и научно-педагогических школ, интеллектуальное, культурное развитие общества. Именно такой подход позволит мировому сообществу подняться на качественно новый уровень культуры, экономики, межнационального общения. Литература 1. Новиков Д.А., Глотова Н.П. Модели и механизмы управления образовательными сетями и комплексами. М.: Институт управления образованием РАО, 2004. – 142 с. 2. Матрос Д.Ш., Поташник М.М., Ямбург Е.А. Управление качеством образования: Менеджмент в образовании: Практикоориентировочная монография и методическое пособие (под ред. Поташника М.М.) Изд-во Педагогическое общество России, 2004. 3. Летова Л.В. Концепция качества высшего профессионального образования: проблемы и пути развития. «Омский научный вестник» №2(80), 2009. С. 9-11.

145

ВНЕДРЕНИЕ НОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС ОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА В.А. Майстренко, А.А. Духовских, И.В. Богачков Омский государственный технический университет (ОмГТУ), г. Омск Тел.: (3812) 65-85-60, e-mail: [email protected], [email protected] Системы дистанционного образования, которые широко внедряются в современный образовательный процесс, требуют наличия не только необходимых информационных ресурсов, но и современных технических средств хранения и передачи информации. В связи с этим, создание и развитие информационно-телекоммуникационной среды является одной из первоочередных задач при внедрении новых информационных технологий в процесс образования и в управление учебным процессом [1]. В Омском государственном техническом университете (ОмГТУ) в течение ряда лет создается и развивается телекоммуникационная среда, объединяющая информационные ресурсы учреждений образования и науки города. В ряде высших учебных заведений и на территории Омского филиала института математики СО РАН (ОФИМ) развернуты базовые информационно-коммутационные узлы, к которым подключаются корпоративные информационные сети организаций образования и науки, обеспечивая интеграцию корпоративной сети ОмГТУ в региональную информационную сеть [2]. В ОмГТУ проведен комплекс работ по созданию современной корпоративной информационной сети. Основная сложность при проектировании и построении сети ОмГТУ заключалась в наличии значительного количества учебно-лабораторных корпусов (УЛК) ОмГТУ, находящихся на значительном расстоянии друг от друга. Основные магистральные каналы передачи информации между корпусами построены на основе оптических линий связи с использованием технологии 1000 Base-SX, а для связи с учебным корпусом УЛК 2 используется технология 100 Base-TX [1]. Центральный коммутационный узел главного корпуса ОмГТУ оборудован маршрутизатором Cisco 4503 с соответствующими оптическими модулями. Все УЛК оснащены коммутаторами D-Link, каждый из которых позволяет подключить до 48 пользователей по технологии 100 Base-TX. К этим коммутаторам подключаются службы и деканаты ОмГТУ и локальные сети кафедр. Созданная базовая информационно-коммутационная структура позволяет гибко подключать к сети новых пользователей и при необходимости увеличить скорость передачи информации на требуемых участках сети. Подключение корпоративной сети ОмГТУ к сети Интернет осуществлено по двум оптическим каналам со скоростью доступа 10 Мбит/с и 2 Мбит/с. Регулярно проводится диагностика их состояния. Корпоративная сеть ОмГТУ обеспечивает проведение видеоконференций, реализована IPтелефония, функционирует система электронного документооборота на базе технологии Lotus. Через корпоративную сеть передаются информационные потоки системы видеонаблюдения и системы контроля и управления доступом. К корпоративной сети университета с возможностью удаленного доступа через Интернет подключены серверы учебных материалов Центра информационных технологий и дистанционного обучения ОмГТУ. На этих серверах размещены электронные учебно-методические разработки преподавателей ОмГТУ и материалы, приобретенные в ведущих вузах страны. Значительное место в информационном ресурсе ОмГТУ занимает ресурс научно-технической библиотеки ОмГТУ и реализованный в результате выполнения межбиблиотечного проекта доступ к ресурсам библиотек других вузов города и к ресурсу областной библиотеки им. А.С. Пушкина [2]. В данное время со многими подразделениями можно связаться через сайты ОмГТУ, который имеет ссылки на сайты факультетов и кафедр. Для некоторых кафедр и служб организован беспроводной доступ в сеть ОмГТУ и Интернет. Сотрудники ОмГТУ участвуют в Интернет-конференциях. Для ускорения документооборота, которое требуется для успешного функционирования системы менеджмента качества ОмГТУ, все службы и кафедры подключены к системе «Lotus», в которой имеется доступ к различным базам данных. Для студентов младших курсов организовано Интернет-тестирование. Тестирующие программы для многих дисциплин представлены в системе «Прометей» [2, 3]. Студенты заочной формы обучения в службе дистанционного образования ОмГТУ получают «кейсы» по всем изучаемым дисциплинам, в состав которых по каждой дисциплине входят в электронном виде конспект лекций или учебное пособие, указания к изучению дисциплины, методические указания к лабораторным и практическим занятиям, а также к самостоятельной работе студентов. Литература 1.

2.

146

Майстренко В.А., Пляскин М.Ю., Духовских А.А., Богачков И.В. Корпоративная сеть Омского государственного технического университета как среда внедрения новых информационных технологий в образование // Тр. IX Междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций» ПТиТТ-2008. – Казань: Изд-во КГТУ, 2008. – 514 с. Майстренко В.А., Богачков И.В. Развитие информационных сетей ОМГТУ как основа совершенствования образовательного процесса // Электронные средства и системы

Труды конференции Телематика’2010

3.

управления: Доклады Междунар. науч.-техн. конф. – Томск: Изд-во Института атмосферы СО РАН, 2005. – ч. 2., С. 227–231. Богачков И.В., Секерин А.Г. Разработка тестирующей программы для контроля знаний по дисциплине «Электромагнитные поля и волны» // Тр. X Междунар. науч.-метод. конф. вузов и факультетов телекоммуникаций. – М.: МТУСИ, 2008. – С. 157–159.

КЛАССИФИКАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ А.В. Коськин, С.В. Терентьев, В.А. Бондарев Орловский государственный технический университет Тел.: (4862) 41-98-15, e-mail: [email protected] Современные интегрированные образовательные комплексы (ИОК) – большие организационнотехнические системы, чрезвычайно сложные с точки зрения управления. Многоцелевой характер деятельности ИОК подразумевает наличие направлений, которые имеют различные цели, системы учета результатов, правила документооборота и отчетности, лицензирования и аттестации и др. Причем направления эти (наука, образование, финансы и др.) не изолированы друг от друга, а имеют сложные управленческие взаимосвязи. В силу сказанного, управление интегрированным образовательным комплексом требует наличия адекватного сложности объекта информационного обеспечения. Его центральным звеном являются так называемые информационно-аналитические ресурсы (ИАР). Под ними понимают результат отображения реальных ресурсных потоков на некоторое факторное пространство [1]. Эффективная реализация системы ИАР невозможна без наличия соответствующей автоматизированной системы. Построение единой системы, которая учитывала бы правила и специфику функционирования подразделений ИОК, является очень трудоемкой задачей [2]. Для ее решения необходимая систематизация представлений о компонентах ИАР, подлежащих отражению в рамках системы, предназначенной для обслуживания руководства ИОК. Классификация информационно-аналитических ресурсов может быть выполнена по различным основаниям. В основу классификации ИАР была положена разработка паспортов показателей. Паспорт представляет собой набор характеристик информационного показателя, используемого при формировании ИАР. Паспорт включает в себя следующие разделы: • порядковый номер; • наименование показателя; • единица измерения; • функциональная группа (сфера деятельности ИОК, к которой относится показатель); • место возникновения информации; • периодичность возникновения информации; • степень автоматизации (существуют ли соответствующие данные, хранимые в электронной форме, если да, то в какой из информационных систем они находятся); • проекции на структуру ИОК (сведения о том, для характеристики каких элементов ИОК используется данный показатель, например, организация в целом, факультет, лаборатория, кафедра и др.); • уровень объективности показателя; • особенности использования (перечисляются внешние и внутренние отчеты, при составлении которых используется данный показатель, либо указываются иные варианты его использования); • период актуальности данных (период хранения); • тип показателя (первичная информация, вторичная , агрегированный показатель, данные моделирования). Заполнение паспортов позволяет систематизировать представления о составе ИАР и делает более обозримой задачу их классификации. Наиболее важными видятся следующие основания для проведения классификации. 1. Принадлежность к определенной функциональной группе (сфере деятельности ИОК). Для ИОК могут быть выделены следующие обобщенные функциональные группы: • образовательная деятельность; • научно-исследовательская деятельность; • профессорско-преподавательский состав (ППС); • контингент студентов; • абитуриенты / школьники; • материально-техническая база; • финансовые ресурсы; • социальная сфера; • инновационная и производственная деятельность. 147

Следует заметить, что один компонент ИАР может входить сразу в несколько функциональных групп. Например, такой показатель как количество докторов наук используется для характеристики трех сфер: образовательная деятельность, научно-исследовательская деятельность, профессорскопреподавательский состав. 2. Тип показателя. Это основание характеризует, во-первых, способ формирования показателя, а вовторых, в некоторой степени, его смысловое наполнение. По этому критерию показатели могут быть разделены на: • первичные. Такие показатели напрямую отражают некоторые факты, касающиеся деятельности организации и состояния ее ресурсов. Например, количество докторов наук; • вторичные. Получаются из первичных путем выполнения над ними определенных операций. Например, количество докторов наук в возрасте до 50 лет (операция отсечения), процент докторов наук от общего количества преподавателей (операция отношения) и т.п. Заметим, что показатели, относимые к числу вторичных, имеют вполне определенный содержательный смысл; • агрегированные. Иначе такие показатели могут быть названы синтетическими (искусственными). Они получаются путем соединения первичных и вторичных показателей в какие-либо функции, например, аддитивные. Показатели этой группы выражаются в некоторых условных единицах (не имеют строгой содержательной интерпретации), характеризующих то или иное направление деятельности ИОК. Сюда можно отнести различного рода рейтинги, интегральные показатели развития и т.п. • данные моделирования. При наличии средств моделирования деятельности ИОК или отдельных его компонентов могут быть получены данные, характеризующие возможные варианты развития организации при определенных условиях. Например, число штатных единиц ППС на кафедре через пять лет. Как видно из структуры паспорта показателей, могут быть предложены и иные основания для классификации ИАР (например, по месту возникновения информации, по степени автоматизации и др.). Описанный подход может быть использован для решения задачи синтеза автоматизированной системы, предназначенной для информационного обеспечения процессов управления ИОК. Примечание: данные исследования проводятся в рамках НИР «Повышение эффективности управления интегрированными образовательными комплексами на основе информационноаналитических ресурсов» ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 годы. Литература 1. Коськин А.В. Информационно-аналитические ресурсы для управления организационнотехническими системами: Монография / А.В. Коськин, под общ. ред. И.С. Константинова. – М.: Машиностроение-1, 2006. – 220 с. 2. Новиков Д.А. Модели и механизмы управления образовательными сетями и комплексами / Д.А. Новиков, Н.П. Глотова. – М.: Институт управления образованием РАО, 2004 – 142 с.

ВОПРОСЫ ХРАНЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ ПРИ ПОСТРОЕНИИ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ АДМИНИСТРАТИВНОГО МОНИТОРИНГА Н.А. Кравцова, А.И. Фролов, И.С. Константинов Орловский государственный технический университет Тел.: (4862) 43-56-11, e-mail: [email protected] Среди задач мониторинга можно выделить обширный класс задач административного мониторинга. Такой вид мониторинга реализуется в организационных, организационно-технических и социальных системах, где источниками (операторами ввода) и потребителями (субъектами принятия решений) информации являются люди. В качестве источников данных также могут рассматриваться существующие информационные системы предприятия или организации. Несмотря на общую постановку задачи административного мониторинга, конкретные задачи достаточно специфичны. Специфика определяется как предметной областью, так и изменяющимися требованиями к процедурам сбора, хранения и обработки данных. Одним из решений проблемы соответствия специфическим требованиям является построение специализированной информационной системы, другим – существенная модификация существующей системы мониторинга. Оба решения трудоемки и ведут к значительным временным и материальным издержкам. Сокращение издержек возможно за счет использования адаптивных систем административного мониторинга. При этом под адаптируемостью системы понимается возможность достаточно гибкой настройки ее механизмов сбора, хранения и обработки информации в соответствии со спецификой задачи мониторинга в рамках определенной предметной области.

148

Труды конференции Телематика’2010

Вопросы построения адаптивных систем административного мониторинга актуальны и в сфере образования. Образовательные учреждения, особенно интегрированные образовательные комплексы, осуществляющие образовательную, научную и производственную деятельность, рассматриваются рядом исследователей как сложные организационно-технические системы. То же самое можно говорить и о системе образования регионов и России в целом. Поэтому мониторинг является неотъемлемой составляющей, обеспечивающей принятие обоснованных управленческих решений в сфере образования. При построении адаптивных систем административного мониторинга основополагающими являются вопросы организации хранения данных, определяющие реализацию процедур сбора и обработки. Объект мониторинга В общем случае объектом административного мониторинга является организация, организационнотехническая или социальная система, отдельная подсистема или процесс. Даже в рамках одной предметной области может наблюдаться существенное разнообразие таких объектов мониторинга. Однако требование адаптивности к специфике решаемых задач приводит к необходимости формулировки некоторого формализованного представления объекта мониторинга. Для формализации объектов мониторинга из наблюдаемой части предметной области выделяют сущности, которые назовем объектами учета, а также показатели, значения которых и будут отражать состояние наблюдаемой системы или процесса. Механизмы сбора, хранения и обработки мониторинговой информации должны быть настроены на работу именно с выделенными объектами учета и их показателями. То есть в процессе адаптации системы формируются связи объектов учета, их типов, наблюдаемых показателей и возможных значений показателей. Согласно сформированным структурам и будет осуществляться хранение введенных мониторинговых данных. Принципы организации хранения данных Поскольку выделяемые сущности и связи представимы в некотором общем виде, возможно создать метод организации хранения взаимосвязанных объектов учета и их показателей обеспечивающий достаточный уровень гибкости системы мониторинга при изменении требований к входным и выходным данным. Задача проектирования информационной модели хранения в каждом конкретном случае сводится определению: • типов объектов учета, существующих в предметной области, • связей между типами, • конкретных типизированных объектов учета, • показателей объектов учета и их характеристик, • периодов учета для периодических показателей. При этом внутренняя организация сущностей должна оставаться скрытой от пользователяпроектировщика. С целью дальнейшей формализации процессов подготовки системы мониторинга, сбора и обработка данных предлагается использовать следующую модель. Формализованная модель хранения информации в адаптивной системе административного мониторинга Совокупность типов объектов учета образует входное множество Vt. Каждый тип сопоставлен с некоторым родительским типом. Множество родительских связей типов выражается подмножеством декартова произведения Vt

× Vt.: Et = {(t1, t2) | (t1

Vt ) & (t2

Vt)}

T(Vt, Et), Vt (множества типов объектов учета) и множества Et неупорядоченных пар различных элементов множества Vt. Множество всех показателей, поступивших на вход системы, обозначим Р. Тогда множество Р всевозможных наборов показателей является множеством всех подмножеств Р и обозначается 2 . Таким образом, модель связей типов объектов учета представляет собой граф

являющийся совокупностью двух множеств – непустого множества

2Р = {ХР | ХР

Р}

Как было сказано выше каждый тип объекта учета обладает набором показателей. Подмножество Р

декартова произведения множеств (2

× Vt) определит отношение Rtp

2Р × Vt,

хранящее показатели, присущие данному типу ОУ. Это отношение можно представить как Р отображение из булеана 2 в множество Vt.

Rtp = {(ХР, t) | ХР

Р & t

Vt} 149

Множество экземпляров объектов учета обозначим через Vo. Данное множество представляет собой нетипизированные объекты учета. Для типизации экземпляров объектов учета определим подмножество декартова произведения Vt

× Vo.

Eto = {(t, o) | t

Vt & o

Vo },

которое описывает отношение экземпляров объектов учета к типам. Для мониторинга значений показателей конкретных объектов учета, необходимо составить отношение экземпляров объектов учета с показателями, им присущими. Отношение объектов учета к набору показателей, по которым решено вести мониторинг, можно представить композицией отношений Eo Rtp.

Rpo = Eo Rtp = {(o, ХР) | o Vo & ХР Р & t Vt oEot & tRtpХР} Каждый экземпляр сопоставлен с некоторым родительским объектом учета. Множество родительских связей экземпляров объектов учета выражается подмножеством декартова произведения

Vo × Vo.

Eо = {(о1, о2) | (о1

Vo ) & (о2

Vo)}

Таким образом, модель связей экземпляров объектов учета представляет собой граф

Vо (множества множества Eо неупорядоченных пар различных элементов множества Vо. являющийся совокупностью двух множеств – непустого множества

О(Vо, Eо),

объектов учета) и

На основе предложенной модели хранения информации в системе мониторинга возможно создание методик сбора и обработки данных. В частности, методики генерации входных интерфейсов для регистрации значений показателей объектов учета, методики построения и наполнения отчетных форм и др. Примечание: данные исследования проводятся в рамках НИР «Исследование и разработка теоретических основ построения и функционирования распределенных адаптивных систем административного мониторинга» ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 годы.

СОЗДАНИЕ ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ДЕЯТЕЛЬНОСТНОЙ КОМПЕТЕНЦИИ Л.Р. Фионова Пензенский государственный университет Тел.: (8412) 69-75-18, e-mail: [email protected] Предлагается методика создания электронных образовательных ресурсов на основе модели деятельностной компетенции. Разработка компетентностных учебных модулей является актуальной задачей при реализации образовательных стандартов третьего поколения. Каждый учебный модуль образовательной программы описывается [1] двумя оригинальными множествами: Рвх={р1,…рm} и Рвых= {p1, …рk}. Элементы множества Рвх являются необходимыми условиями для обучающегося, желающего изучить данный модуль (они включают исходные компетенции). Элементами множества Рвых являются целевые компетенции (ЦК), которыми обучаемый должен овладеть после завершения обучения, они входят в результаты обучения (РО). При разработке конкретного модуля нужно будет определить его цели, описать планируемые РО (ЦК или Рвых) и подготовить паспорта [2] на все ЦК (табл. 1). Паспорт фактически описывает модель деятельностной компетенции. Компетентностная модель каждого модуля и образовательной программы в целом может быть представлена графом специального вида, показывающим взаимосвязь целевых или деятельностных компетенций со знаниевыми (ЗК) и навыковыми (НК) компетенциями, на которых они базируются, и без которых овладение деятельностной ЦК невозможно. Предлагаемые паспорт каждой компетенции и компетентностные модели модуля и программы обучения позволяют облегчить как освоение, так и тестирование компетенций на основе применения информационных технологий. Компетентностная модель каждого модуля и образовательной программы в целом может быть представлена графом специального вида, показывающим взаимосвязь целевых ДК (di) с ЗК (zi) и НК (hi) на которых они базируются (рис. 1), без освоения которых овладение ДК невозможно. При создании электронного учебного модуля необходимо учитывать некоторые особенности [3, 4], отличающие его от обычных учебников. Электронный учебный модуль должен быть своеобразной электронной обучающей системой, а не просто электронной копией лекций или существующего «бумажного» учебника. 150

Труды конференции Телематика’2010

Таблица 1. Структура паспорта ЦК Содержание ЦК Вид деятельности, в рамках которой данная ЦК востребована Задачи, для решения которых владение данной ЦК необходимо ЗК, на базе которых формируется данная ЦК НК, которые являются необходимыми для овладения данной ЦК Нормативные акты, необходимые для овладения (освоения) данной ЦК Название предмета (дисциплины), для которого эта ЦК является исходной компетенцией Название предмета (дисциплины), для которого эта ЦК является целевой компетенцией Критерии эффективности Предлагается методика создания электронных пособий, которая не требует специальных знаний в области программирования [4, 5] и использует БД образовательной системы. БД построена на базе СУБД MS SQL Server 2000. Она включает библиотеки учебных модулей, учебно-методический комплекс (УМК) по каждому модулю, нормативных актов, паспортов компетенций, фрагментов семантической сети понятий. Все таблицы компетенций являются древовидными, они описывают построенную компетентностную модель изучаемой предметной области. Данные этих таблиц позволяют рассчитывать необходимые параметры связности компетенций и учебных модулей и реализовать алгоритмы формирования программ обучения и управления обучением.

Рис. 1. Компетентностная модель образовательного пространства Все алгоритмы построения моделей и адаптивного управления обучением реализованы непосредственно в БД (технология – реализация на стороне сервера) в виде хранимых процедур и функций пользователя. В качестве функций пользователя используются различные dll-модули, которые, благодаря возможностям MS SQL Server, могут быть созданы в различных средствах разработки приложений, что обеспечивает высокую скорость разработки всевозможных надстроек образовательной системы. Система настраивается на пользователя по принципу структурной адаптации, в качестве механизма которой применяются динамические запросы хранимых процедур БД. Предлагаемая методика основывается на простых программных средствах, что позволяет заострить внимание на преподнесении учебного материала для освоения соответствующих компетенций, т.е. на первый план выходит сам учебный материал, а не процесс создания программного продукта. Методика обучения и контроля освоения компетенций на основе применения электронных УМК уже апробирована на будущих специалистах разных специальностей. Опыт применения электронных УМК и отдельных электронных пособий показал их достаточно высокую эффективность. В данной работе новым является использование паспорта деятельностной компетенции и компетентностной модели учебного модуля при разработке каждого электронного учебного модуля. 151

Литература 1. 2.

3.

4. 5.

Фионова, Л. Р. Разработка компонентов адаптивной организации образовательной системы / Л.Р. Фионова // Открытое образование. – М., 2008. – № 6 (71). – С. 27-33. Фионова, Л. Р. Адаптивная система непрерывного образования в сфере ДОУ на основе компетентностного подхода: монография / Л.Р. Фионова. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2009. – 172 с. Савельев, А.Я. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем: метод, пособие для преподавателей и студентов вузов / А.Я. Савельев, В.А. Новиков, Ю.И. Лобанов / под ред. А.Я. Савельева. – М.: Высш. шк. 1986. – 176 с. Фионова, Л.Р. Использование информационных технологий в подготовке документоведов / Л.Р. Фионова // Делопроизводство. – М., 2004. – № 1. – С. 45-53. Фионова Л.Р. Электронный (мультимедийный) курс «Обучение профессиональным компетенциям в сфере ДОУ»/ Л.Р. Фионова, Ю.Ю. Фионова// Свидетельство о регистрации № 00112. – М.: ИИО РАО ОФЭРНиО, 2009.

МОНИТОРИНГ ГОРОДСКОЙ СИСТЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ В СОСТАВЕ КОМПЛЕКСНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ТЕРРИТОРИИ А.М. Бершадский, А.С. Бождай Пензенский государственный университет Тел.: (8412) 36-84-48, e-mail: [email protected] Современные автоматизированные средства мониторинга и поддержки принятия решений в социально-экономических системах (СЭС) должны обладать развитыми средствами информационного представления предметной области, математического описания и моделирования социальноэкономических процессов, наглядного представления объемных мониторинговых отчетов. Критическим фактором при этом должна являться способность системы рассматривать не просто СЭС как таковую, но в тесной взаимосвязи с окружающей средой, со смежными природно-географическими, экологическими, антропогенными и техногенными сферами. Это позволит не просто анализировать те или иные процессы, но и находить причинно-следственные закономерности, строить прогнозы в масштабах всего комплекса жизнедеятельности человека. Объектом исследования данной работы является городская образовательная система (ГОС) г. Пензы, как часть более крупной социально-экономической среды города, включающей кроме образования, слои здравоохранения, демографии, социального обеспечения, культурного развития и т.п. Рассмотрение такой совокупности отраслевых слоев в системном единстве приводит к понятию комплексной инфраструктуры территории (КИТ). Предлагается определить КИТ как совокупность антропогенных, техногенных и природно-географических систем, представляющих собой системную целостность в рамках выбранного пространственно-временного масштаба [1]. КИТ – это понятие, в котором основной акцент делается на информационной составляющей, описывающей социальноэкономические инфраструктурные процессы для поддержки лиц принимающих решения (ЛПР) и информационно-аналитических исследований. Комплексность территориальной инфраструктуры обеспечивается за счет пространственной привязки всех подсистем этой инфраструктуры к единой территории в единой системе координат. Целью работы является разработка автоматизированной информационно-аналитической системы (АИАС) для мониторинга ГОС, обеспечивающей возможность пространственной координации статистических массивов данных и ежегодный мониторинг образовательных процессов с учетом смежных социально-экономических факторов. Разработанная модель КИТ, включающая тематические слои системы общего образования города Пензы и смежные социально-экономические слои, отражающие процессы здравоохранения, социального и культурного обеспечения учащихся и учителей, – содержит более 1000 параметров, сгруппированных по 16 основным тематическим категориям и имеющим пространственную привязку к цифровой картографической модели города. В число таких категорий вошли: • Организация учебного процесса. • Методический потенциал. • Организация воспитательного процесса. • Содержание образования. • Материально-финансовые условия и образовательная инфраструктура. • Потенциал педагогических кадров. • Управление образовательным учреждением (ОУ) и образовательным процессом. • Обученность учащихся и выпускников. • Воспитанность учащихся и выпускников ОУ. • Личностные достижения педагогов. • Результаты совершенствования образовательного процесса. 152

Труды конференции Телематика’2010

• Достижения ОУ, уровень его влияния на общество, другие образовательные системы. • Социальная эффективность деятельности школы и ее звеньев. • Анализ состояния здоровья учащихся. • Анализ социально-психологического аспекта ОУ. • Психолого-педагогическое сопровождение учебного процесса. На логическом уровне статистические массивы данных представлены в виде многомерной модели, в которой выделяются три независимых информационных измерения: Время – образовательные учреждения (ОУ) – Параметры. В качестве математического описания ГОС предлагается использовать гиперграфовую модель, в которой вершинами гиперграфа являются ОУ, а гиперребрами – классификации ОУ с различных точек зрения ЛПР. Поскольку в процессе принятия управленческих решений такая точка зрения может неоднократно меняться, то гиперграфовая модель расширена такими свойствами, как: • Динамическая реструктуризация гиперребер – подразумевает переменную структуру гиперребер на постоянном множестве вершин. • Послойная структура гиперграфа – все множество гиперребер разбивается на слои, где каждый слой представляется собой отдельную управленческую точку зрения на ГОС. Вершины гиперграфа взвешены указателями на соответствующие записи многомерной БД, а также пространственными координатами, определяющими положение ОУ в рамках территории КИТ. На программном уровне разработана АИАС, обладающая следующим функционалом: • Просмотр различных информационных (тематических, параметрических, временных) срезов многомерной БД и построение табличных выборок и гистограмм. • Отображение образовательной статистики на цифровой карте. • Реализация аналитических алгоритмов на основе гиперграфовой модели. Разработанные методика мониторинга, технология сбора первичных данных, модель ГОС и АИАС были апробированы на реальных статистических данных по городским общеобразовательным учреждениям г. Пензы и смежным социально-экономическим слоям за 2007–2008 учебный год. Разработанная технология предназначена для использования ЛПР в Управлении образования города Пензы. Однако, при условии незначительной доработки, может быть легко адаптирована для использования в других регионах или масштабироваться на системы большего или меньшего территориального охвата. Литература 1. Бождай, А.С. Комплексная инфраструктура территории: методы и модели информационного мониторинга / А.С. Бождай // Информационные технологии. – 2009. – №9, с. 57–63.

ДИСТАНЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОРПОРАТИВНЫХ СИСТЕМАХ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ И.Г. Кревский, Ю.Р. Канеева, С.В. Матюкин, А.В. Ширканов Пензенский государственный университет Тел.: (8412) 36-80-49, e-mail: [email protected] Достоинства дистанционного образования (ДО) общеизвестны. Прежде всего – это возможность обучения практически в любой географической точке, возможность создания комфортного для обучаемого темпа и графика обучения, минимизация его отрыва от работы и транспортных расходов. Традиционно для организации ДО используются два основных средства информационной поддержки и обучения: • информационный сайт, содержащий сведения об учебном заведении или его подразделении, реализующем ДО (содержит основные сведения, контакты, сведения о предлагаемых программах, иногда реализует функции сетевой приемной комиссии); • обучающий сайт под управлением LMS, содержащий собственно образовательные ресурсы, форумы, контрольно-тестовые материалы и т.д. Функциями информационного сайта является привлечение новых пользователей услуг ДО, их максимально полное информирование, поддержка заключения контрактов на обучение. Доступ к этому сайту обычно полностью свободный (исключение может делаться для входного тестирования и просмотра состояния дел по оформлению документов по приему на обучение – абитуриент обычно получает доступ только к своим данным по предоставленному паролю). Функции обучающего сайта: учебный процесс, включающий самостоятельную работу студента, лекции или консультации преподавателя, семинары на форумах и аттестацию (как правило, при помощи системы тестирования). Доступ учащегося осуществляется под паролем. Таким образом, в ДО реализуется цикл, включающий следующие этапы: • привлечение учащегося; • заключение с ним договора на обучение (при необходимости – после вступительных испытаний); 153

• обучение; • аттестация. При обучении по программам ВПО или профессиональной переподготовки последние два этапа последовательно (или частично параллельно) реализуются для каждой дисциплины учебного плана. Итоговая аттестация реализуется согласно приказу 137 традиционным образом. В случае создания корпоративной системы повышения квалификации сам базовый цикл ДО остается неизменным. Однако часто заказчики высказывают пожелания дальнейшего сопровождения выпускников программ, организации дистанционной поддержки для них (в идеале – для всех заинтересованных сотрудников заказчика) по проблемам, возникающим в ходе практической деятельности. Таким образом, цикл дополняется этапом сопровождения, для реализации которого необходимо развертывание набора тематических форумов по основным направлениям деятельности сотрудников. В докладе рассматривается опыт Пензенского государственного университета по созданию региональной системы учебно-методической и консультационной поддержки деятельности служащих органов местного самоуправления Пензенской области. Проект реализуется с 2008 года в рамках Системы подготовки кадров, поддержки и сопровождения органов местного самоуправления, созданной Академией народного хозяйства при Правительстве Российской Федерации по заказу Министерства регионального развития РФ и долгосрочной целевой программы «Государственная поддержка развития местного самоуправления в Пензенской области на 2009–2011 гг.». Использование ДО позволило не только сделать обучение более доступным, но и обеспечить участие в консультировании (как на форумах поддержки, так и в рамках учебных программ) специалистов-практиков и руководителей региональных ведомств, привлекать их к чтению видеолекций и проведению видеосеминаров. Полученный опыт создания системы обучения и консультирования полностью оправдал себя. В настоящий момент создается аналогичная система обучения и консультирования государственных гражданских служащих Пензенской области, а также сайты подготовки и поддержки специалистов по инновационной деятельности.

ОПЫТ РАЗРАБОТКИ КУРСОВ ДЛЯ СПЕЦИАЛЬНОСТИ «ТЕХНОЛОГИИ КОМПЬЮТЕРНЫХ ИГР» А.В. Усков Бредли университет, Пеория, Иллинойс, США Тел.: + 1 309 677 2460, e-mail: [email protected] В настоящее время в университетах США активно появляются новые учебные программы и курсы в области технологий для компьютерных игр (Computer Game Technology) и проектирования компьютерных игр (Computer Game Design) [1–8]. В связи с этим, в 2009-2010 годах кафедра компьютерных технологий и информационных систем Бредли университета (Иллинойс, США) разработала и внедрила в учебных процесс несколько образовательных программ в области компьютерных игр (КИ), включая: • дополнительная (вторая) базовая учебная программа по специальности «Технологии компьютерных игр (ТКИ)», которая включает в себя 8 обязательных курсов общей продолжительностью в 23 кредита (образовательных часа); • бакалаврская специализация по специальности «Технологии компьютерных игр», которая включает в себя 4 обязательных курса общей продолжительностью в 12 кредитов; • магистерская специализация по специальности «Технологии компьютерных игр», которая включает в себя 3 обязательных курса общей продолжительностью в 9 кредитов. Центральными курсами разработанных программ обучения являются следующие курсы: 1) «Модификация компьютерных игр» (курсы № CIS 452 для бакалавров и № CIS 552 для магистров); 2) «Программирование движков для компьютерных игр» (курсы № CIS 456 для бакалавров и № CIS 556 для магистров); 3) «Компьютерная графика» (курсы № CIS 455 для бакалавров и № CIS 555 для магистров). Именно эти курсы обеспечивают знаниями программистов различных специализаций при разработке КИ, а именно: 1) программист игровой механики и взаимодействия игроков; 2) программист основных функций, утилит, редакторов, уровней игровых параметров и инструментов КИ; 3) программист графического интерфейса и/или 3D-программист (который обеспечивает отображение виртуального игрового пространства на экране компьютера); 4) программист персонажей и их поведения (на основе элементов искусственного интеллекта), а также ответов неигровых персонажей на действия игроков; 5) программист по поддержке сетевых КИ (т.е. создание сетевых движков для КИ с поддержкой мультиплеера, кооперативов, и т.п.); 6) программист по обеспечению безопасности КИ; 7) технический директор проектов по разработке КИ. Указанные курсы были прочитаны студентам в 2009-2010 учебном году и пользовались заметой популярностью у студентов (число записавшихся в курс студентов было в среднем на 70-100% больше среднестатистического числа студентов в бакалаврском курсе). В связи с этим, в докладе подробно будут представлены полученные данные и разработанные материалы и методики по следующим вопросам: • учебные планы разработанных автором CIS452, CIS456, CIS552, CIS 556 курсов; • перечень обязательных и дополнительных (по выбору студентов) тем лекционных занятий; 154

Труды конференции Телематика’2010

• рекомендации по использованию педагогических подходов при проведении лабораторных занятий в указанных курсах; • рекомендации по выбору технического и программного обеспечения для лабораторных работ и курсовых проектов (как индивидуальных, так и групповых); • техническое описание созданной автором 3D-лаборатории для прочтения указанных курсов, включая спецификации специализированных DELL XPS рабочих игровых станций, мониторов, 3Dпроекторов, 3D-очков, микрофонов и аудио систем; • примеры рубежного контроля (3 тестов) и практических заданий по программированию персонажей, функций, движков КИ; • примеры заданий на индивидуальные и групповые курсовые проекты; • результаты опросов студентов и студенческие пожелания по совершенствованию разработанных курсов. Академическая успеваемость 42 студентов в указанных курсах была в среднем на 25-30% выше, чем в традиционных курсах кафедры компьютерных технологий и информационных систем, а именно: 1) оценку «А» (отлично) получили 58% студентов (обычно – 30-35%); 2) оценку «В» (хорошо) получили 25% студентов (обычно – 30-40%); 3) оценку «С» (удовлетворительно) получили лишь 17% студентов (обычно – 25-30%). В результате, опыт разработки указанных 4 курсов и их пилотного прочтения подтвердил правильность предложенных методологических, педагогических, организационных, технических и программных решений для студентов, обучающихся по специальностям «Технологии компьютерных игр». Дальнейшее совершенствование разработанных учебных программ и курсов по специальности «ТКИ», в первую очередь, планируется в направлении увеличения разнообразия используемых технических платформ, а именно: 1) Xbox 360, 2) PlayStation 3, 3) Nintendo Wii консоли, 4) портативные устройства, например, Nintendo DS или Apple’s iPhone. Литература nd 1. Introduction to Game Development by Steve Rabin (2 ed.), Charles River Media, ISBN-10: 1584506792, ISBN-13: 978-1584506799, 2009. 2. 3D Game Engine Design: A Practical Approach to Real-Time Computer Graphics (The Morgan Kaufmann Series in Interactive 3D Technology) by David H. Eberly, ISBN: 0122290631 3. Real-Time Rendering, 3rd edition by Tomas Akenine-Möller, Eric Haines, and Naty Hoffman 2008, ISBN 987-1-56881-424-7. 4. Introduction to 3D Game Programming with Direct 9.0c by Frank Luna, Published by Wordware Publishing, Inc. , ISBN-13: 978-1-59822-016-2. 5. Core Techniques and Algorithms in Game Programming by Sanchez-Crespo, New Riders, 2004. 6. Game Programming All in One (2nd ed.) by J. Harbour, Thomson Course Technology PTR, 2004. 7. 3D Game Programming All in One, Second Edition by Kenneth C Finney, ISBN-10: 59200136X, ISBN13: 978-1592001361, 2004. 8. Advanced 3D Game Programming All in One by Kenneth C Finney, Course Technology, ISBN-10: 1592007333, ISBN-13: 978-1592007332, 2005.

ПРОГРАММЫ ОБУЧЕНИЯ «ТЕХНОЛОГИИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ, ПРОГРАММНОЙ И ВЕБ БЕЗОПАСНОСТИ» В УНИВЕРСИТЕТЕ БРЕДЛИ А.В. Усков Бредли университет, Пеория, Иллинойс, США Тел.: + 1 309 677 2460, e-mail: [email protected] Обеспечение корпоративной информационной и сетевой безопасности является актуальной задачей в настоящее время [1-5]. Потребность в специалистах (выпускников колледжей и университетов) в данной области выросла в среднем на 60% в последние 5 лет в США. В связи с этим, в 2009-2010 годах кафедра компьютерных технологий и информационных систем Бредли университета (Иллинойс, США) разработала и внедрила в учебных процесс специализированные программы обучения в данной области для бакалавров и магистров. Разработанная бакалаврская специализация по специальности «Софтверная, Веб и компьютерная безопасность» (Software, Web and Computer Security) включает в себя 4 обязательных курса общей продолжительностью в 12 кредитов, а именно: 1) CIS415 «Прикладная криптография»; 2) CIS435 «Безопасность компьютерных сетей и систем»; 3) CIS495 «Безопасность программных и Веб приложений»; 4) BMA 379 «Информационная безопасность» (данный курс разработан и читается кафедрой «Бизнес, менеджмент, администрирование»).

155

Особенностью разработанной учебной специализированной программы и курсов является то, что они ориентированы не на специалистов в области компьютерных наук (с существенной математической и теоретической подготовкой), а на прикладных специалистов в области компьютерных информационных систем (КИС), т.е. выпускников с существенными знаниями в области технологий и приложений. Основными учебными темами разработанного и читаемого автором курса CIS495 «Безопасность программных и Веб приложений» являются: • Безопасность программных и Веб приложений: Основные понятия. Основные проблемы. Основные подходы. • Принципы построения безопасных программных и Веб приложений. • Вопросы безопасности в инструментарии для создания программных и Веб приложений. • Идентификация компьютерных атак. Классы и типы атак по их назначению и целям. • Шифрование и дешифрование: приложения и технологии • Криптографические алгоритмы и их приложения (DES, тройной DES, IDEA, BlowFish, RSA, RC6 и другие). • Вычислительные аспекты и анализ эффективности криптографических алгоритмов. • Режимы выполнения алгоритмов симметричного шифрования (ECB, CBC, CFB, OFB). • Алгоритмы с использованием ключей, генерация ключей, закрытые и открытые ключи, обмен ключами: прикладные вопросы. • Хэш-функции (MD5, SHA-1, SHA-2, SHA-256, SHA-512): вычислительные и прикладные вопросы. • Электронная подпись: алгоритмы, технологии и приложения. Стандарты цифровой подписи. Электронные деньги. • Особенности сетевой и системной реализации криптографических средств. • Технологические и системные средства производителей для обеспечения информационной безопасности. • Мониторинг безопасности компьютеров, сетей, и приложений. • Основные инструменты компьютерных хакеров. Указанный курс был прочитаны студентам в 2009-2010 учебном году и пользовался заметой популярностью у студентов (число записавшихся в курс студентов в среднем было на 40% больше среднестатистического числа студентов в бакалаврском курсе). В докладе подробно будут представлены разработанные материалы и методики по следующим вопросам: • учебный план разработанного автором CIS495 (для бакалавров) и CIS559 (для магистров) курсов; • рекомендации по использованию педагогических подходов при проведении лабораторных занятий в указанных курсах; • технические описания разработанных автором 4 лабораторных работ по указанным курсам; • рекомендации по выбору технического и программного обеспечения для лабораторных работ и курсовых проектов (как индивидуальных, так и групповых); • примеры заданий на индивидуальные и групповые курсовые проекты; • примеры рубежного контроля (3 тестов) и практических заданий; • результаты опросов студентов и студенческие пожелания по совершенствованию разработанных курсов. Литература 1. 2. 3. 4. 5.

Шаньгин В.Ф. Информационная безопасность компьютерных систем и сетей. // М.: Форум, 2008, 416 с. Мельников В.П. и др. Информационная безопасность. // М.: Академия, 2005. 333 с. Сердюк В. Новое в защите от взлома корпоративных систем // М.: Техносфера, 2007, 360 с. Carmouche J.H. IPsec Virtual Private Network Fundamentals // Cisco Press, 2007. А.В. Усков “Исследование эффективности криптографических алгоритмов стека протоколов IPsec на тестовых наборах мультимедийных данных”, Труды XV Всероссийской научнометодической конференции Телематика’2009, СПбГУ ИТМО, Санкт-Петербург.

ОЦЕНКА В ОБРАЗОВАНИИ БУДУЩЕГО С.А. Амелькин, С.В. Знаменский Учреждение Российской академии наук Институт программных систем им. А.К. Айламазяна РАН, г. Переславль-Залесский E-mail: [email protected] Оценивание результатов образовательной деятельности – важнейший из образовательных процессов в системе управления качеством образования. Его эффективность – основа мотивации

156

Труды конференции Телематика’2010

субъектов образовательной деятельности. И ещё – основа для улучшения качества остальных процессов. Компьютерные технологии позволили существенно поднять качество тестирования, сделали тестирование объективным инструментом количественного измерения доли освоенных знаний, умений и навыков. Но педагогические теории уже лет сто как отказались от не отвечающего современным общественным потребностям взгляда на образовательный процесс как на процесс наполнения объекта учебно-воспитательного воздействия стандартным набором знаний, умений и навыков. Это означает, что количественным оценкам полноты освоения стандартного набора ЗУН пора отойти на задний план, уступив место оценкам результатов творческой деятельности, столь же беспристрастным и убедительным. Проблема оценивания творческой деятельности возникает не только в образовании. Это центральная проблема в управлении наукой, не имеющая общепринятого решения. Разумеется, результат творческой деятельности конечно может и должен быть косвенно охарактеризован количественно – сколько строк кода в созданной компьютерной программы, сколько знаков в тезисах доклада, сколько времени продолжалось выступление, сколько раз процитирована статья. Такие характеристики не всегда правильно отражают качество результата. Многопараметрическое оценивание на основе взвешенной суммы нескольких косвенных количественных характеристик удобно для формального обоснования желаемой оценки. Беспристрастным оно может стать только при использовании общепринятой системы весовых параметров, выработка которой, по опыту, является неразрешимой проблемой. Добротно организованная экспертиза результатов творческой деятельности может использовать многопараметрическое оценивание с теми коэффициентами, которые конкретный эксперт считает лучшими в конкретных условиях и может учитывать важные особенности, не поддающиеся формальному измерению. Единственный недостаток экспертной оценки при достаточной квалификации и осведомлённости эксперта – это субъективность, обусловленная следующими причинами: • особенности индивидуального опыта и образования; • неравнодушие к оцениваемому субъекту; • общая установка эксперта на строгость или на щедрость; • незаинтересованность в правильности оценки. В УГП имени А.К. Айламазяна создана и отрабатывается информационная технология организации экспертизы, нивелирующая последние три причины субъективности. Технология в сегодняшнем виде ориентирована на оценку тезисов докладов на конференцию и предусматривает следующие этапы: • Приём тезисов и заявок на участие в экспертизе. Авторы тезисов отмечают в предложенном списке признаков работ применимость к своей работе (есть, нет, трудно сказать), а будущие эксперты по тому же списку характеризуют свои интересы (желательно, терпимо, нежелательно) и объём (не менее 4 работ, в среднем 15–20). Все авторы становятся экспертами. • Работы рандомизированно равномерно распределяются на анонимную экспертизу с учётом количественных и качественных пожеланий. • Эксперты проставляют оценки по различным критериям, включая качество авторских характеристик статей и сводную оценку качества, выдают анонимно согласованные рецензентами замечания-рекомендации авторам, которые авторы могут устранить, не дожидаясь окончания процесса, мотивируют свои мнения, при необходимости корректируют свои оценки. • Оценки экспертов сводятся воедино не простым усреднением или медианой, а методом, учитывающим различия в индивидуальных шкалах оценивания и минимизирующим порядковые расхождения и вычисляющим линейный порядок, наиболее согласованный с линейными порядками экспертов. Расхождения между итоговым и исходными линейными порядками в сумме минимизируются, обеспечивая предельно полный и точный учёт всех мнений. • Качество работы экспертов оценивается по согласованности с общим линейным порядком. Таким образом, рецензенты оказываются заинтересованными в согласованности объективной сопоставительной оценки работ (которая при рандомизированности и анонимности рассмотрения достигается только сопоставлением мнений по каждой работе), их строгость или щедрость при этом не играет существенной роли, а личные предпочтения нивелируются массой оценок других рецензентов. В учебный план УГП имени А.К. Айламазяна включён предмет «практика участия в научнопрактических конференциях», оценка по которому уже третий год выставляется по разрабатываемой технологии. На ней основывалось проведение конференций PSTA-2009, SIT-2009, SIT-2010, как правило, все дипломные проекты проходят предзащиту на такой конференции. Технология стимулирует творческую активность студентов и развивает навыки делового общения. Её реализация сдерживается тремя техническими сложностями: • Проблема точного сведения экспертных мнений. Разработанный в Переславле алгоритм даёт окончательный точный ответ за время, зависящее от согласованности исходных данных. В реальной ситуации последней конференции сведение итогов экспертизы 91 рецензентом фактически принявшими участие в рецензировании 46 авторских работ заняло меньше минуты на обычном компьютере. • Проблема организации динамического назначения ролей и ролевой дискуссии. Эту проблему пока удалось решить только ценой недружелюбного пользовательского интерфейса. 157

• Проблема доступности интерфейсов оценивания и согласования мнений. Каждый участник современного образовательного процесса должен иметь персональное устройство для входа в систему. Решение этой ключевой для информатизации учебного процесса проблемы, казавшейся безнадёжной из-за строгости санитарных норм на размещение компьютеров в аудиториях, любезно предложено фирмой Intel в виде программы 1:1 (один ученик — один компьютер). Студенты, не имеющие ноутбуков, теперь получают в библиотеке вуза нетбук во временное пользование до окончания учёбы или покупки личного ноутбука. Поддержано грантом РФФИ 09-07-00407-а.

ОПТИМАЛЬНОЕ ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРТИЗЫ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ С.А. Амелькин, Д.М. Понизовкин Учреждение Российской академии наук Институт программных систем им. А.К. Айламазяна РАН, г. Переславль-Залесский Тел.: (485 35) 98 028, e-mail: [email protected] При организации проектной деятельности – в научной, культурной или образовательной сфере – возникают задачи получения объективной оценки проектов. Действительно, влияние субъективных факторов на оценку представленных на конкурс проектов оказывается весьма существенным. Пусть оценки проектам выставляются приглашенными экспертами. При небольшом количестве проектов оценивание может проводиться в формате жюри – совместной работе экспертов, выставляющих согласованные оценки всем проектам в течение небольшого промежутка времени. При распределенном во времени поступлении проектов и/или при большом количестве проектов использование жюри не представляется возможным. Отсутствие взаимодействия, согласования оценок, приводит к тому, что различные эксперты используют при оценке проектов различные критерии. В результате, параметры распределения оценок (прежде всего, медиана этого распределения) на одном и том же множестве проектов зависят от эксперта и, для различных экспертов, существенно различаются. Эти различия определяются влиянием субъективных факторов при оценке проектов. Не меньше влияние субъективных факторов при обработке оценок. Учитывая, что шкалы оценок, как правило, соответствуют задаче стратификации проектов и, поэтому, инвариантны к любым монотонным преобразованиям, системы обработки результатов экспертизы не могут включать операции усреднения оценок, тем более с произвольно выбранными весовыми коэффициентами. Иначе можно получить произвольные результаты, искажение которых связано с влиянием субъективных факторов: назначение численных значений оценок и весовых коэффициентов организаторами конкурса проектов. В связи с необходимостью ограничить влияние субъективных факторов на результаты экспертизы проектов, важной задачей является разработка алгоритма распределения экспертов и обработки результатов экспертизы. Распределение экспертов Для решения задачи распределения экспертов требуется обеспечить: • Заданный уровень квалификации экспертов. Для каждого проекта и каждого эксперта формируется профиль соответствия возможным квалификационным областям. Размерности профилей для проектов и для экспертов могут быть различными, поэтому требуется ввести понятие расстояния между экспертом и проектом для определения соответствия квалификации эксперта тематике проекта и решить задачу минимизации среднего расстояния при распределении экспертов. • Связность графа результатов оценки. Вершинами такого графа являются как эксперты, так и проекты. Вершины графа связаны ребром, если данному эксперту поручено оценить данный проект. Если в ходе распределения экспертов будет получен многосвязный граф, то все множество экспертов распадается на подмножества, результаты оценивания между которыми не могут быть сравнены (либо могут быть сравнены субъективно). Условие связности должно быть надежным в смысле вероятности сохранения связности графа при отказе заданного количества экспертов выставлять свои оценки. Определение объективной оценки Определение объективной оценки также связано с понятием расстояния, только в данном случае – это расстояние между профилями оценок экспертов (векторами значений оценок, выставленными экспертами). Основной проблемой, связанной с введением такого расстояния, является неполнота оценок, эксперт выставляет оценки отнюдь не всем проектам. Поэтому большая часть координат вектора оценок неизвестна, а расстояние вводится на основании ряда аксиом, в частности, предположения о коллаборативном характере экспертизы. Такое предположение устанавливает существование верхней грани расстояния между профилями оценок экспертов, значение которой много меньше максимально возможного расстояния в пространстве профилей оценок. В качестве объективного профиля оценок выбирается такой профиль, среднее расстояние от которого до профилей оценок экспертов оказывается минимальным. 158

Труды конференции Телематика’2010

При обосновании такой оценки проведены: • оценка статистических характеристик объективной оценки; • исследование влияния расстояния от эксперта до проекта на значимость его оценки данного проекта в профиле оценок; • проверка возможности организации общения, согласования оценок между экспертами и влияние такой возможности на характеристики объективной оценки. Решение поставленных задач позволяет организовать систему экспертизы, свободную от влияния субъективных факторов, связанных с необоснованными решениями экспертов и организаторов проектной деятельности. Представлен пример использования системы организации проектной деятельности в ходе конкурса докладов на студенческой конференции Университета города Переславля «Наукоемкие информационные технологии». Поддержано грантом РФФИ 09-07-00407-а.

О СОЗДАНИИ ЭЛЕКТРОННОГО ПРАВИТЕЛЬСТВА В РЕСПУБЛИКЕ КАРЕЛИЯ Н.С. Рузанова1, С.В. Кудряшова2, Е.Ю. Холодкова1 1) Петрозаводский государственный университет, 2) Администрация Главы Республики Карелия E-mail: [email protected] Формирование электронного правительства является важным направлением реформирования системы государственного управления, реализуемого в рамках административной реформы, и направлено на повышение эффективности деятельности органов власти. В Карелии работы по созданию электронного правительства осуществляются в рамках РЦП «Информатизация Республики Карелия в 2008-2012 годах». Основным исполнителем программы является Петрозаводский государственный университет. В настоящее время работы ведутся в трех направлениях: • повышение открытости деятельности органов власти; • оказание государственных услуг в электронном виде; • внедрение системы межведомственного электронного документооборота. Первое направление реализуется посредством интернет-портала «Карелия официальная», который был создан в 1998 году. Портал ведётся на 3-х языках: русском, финском, английском. На портале представлены: подробная информация об органах исполнительной, законодательной и судебной власти республики, территориальных органах федеральных органов власти, органах местного самоуправления; план работы Правительства на текущий месяц; база нормативных актов Республики Карелия; тематические разделы (история, экономика, культура, туризм, международное и межрегиональное сотрудничество). В 2009 году проведены значительные работы по модернизации портала, при этом особое внимание уделено повышению интерактивности сервисов, развитию новых форм общения с населением и механизмов «обратной связи». В настоящее время функционируют разделы, ориентированные на такие целевые группы посетителей, как граждане, представители общественных организаций, бизнеса, органов власти. На страницах органов власти созданы «Виртуальные приемные». Открыт видеоблог Главы Республики Карелия, на котором граждане имеют возможность узнать личное мнение руководителя республики по самым актуальным темам, а также разместить свои комментарии. Внедрена практика регулярного проведения Интернет-опросов граждан республики по общественно значимым темам, в том числе по вопросам поддержки граждан и бизнеса в условиях кризиса, роли и места нравственных ценностей в жизни жителей республики и т.д. Администрацией Главы республики подготовлена современная правовая база, разработан регламент информационной поддержки портала. С 2008 года в республике ведется работа по созданию портала государственных услуг. К настоящему времени разработан и введен в опытную эксплуатацию прототип портала, который содержит описание 122-х государственных услуг, оказываемых органами власти, в том числе 76-ти услуг, оказываемых органами исполнительной власти Республики Карелия и 46-ти услуг федерального уровня. Полная информационная поддержка осуществляется по 22-м государственным услугам: в сфере регистрации актов гражданского состояния; установления и подтверждения правового статуса гражданина; имущественных отношений; труда и занятости и т.д. По 45-ти услугам на Портале размещены формы заявлений и иных документов, необходимых для получения государственной услуги. Разработан механизм удаленного сопровождения портала государственных услуг и Реестра государственных услуг непосредственно с рабочих мест органов власти. В 2010 году началась опытная эксплуатация типового Реестра государственных услуг. Создание единой системы межведомственного электронного документооборота, опытная эксплуатация которой состоялась в 2009 году, осуществляется на базе типовой системы «Дело». С целью обеспечения эффективного взаимодействия населения с органами государственной власти, специалистами ПетрГУ и Администрацией Главы РК разработана модель единой виртуальной приемной за счет интеграции официального портала органов власти РК и единой системы электронного 159

делопроизводства и документооборота. Создание виртуальной приемной как элемента электронного правительства позволит: • обеспечить гражданам возможность контроля за процессом прохождения обращения в органах власти, • сократить время рассмотрения обращения за счет автоматизации процессов обработки обращений, • управлять потоками обращений граждан, строить статистические отчеты для оптимизации процесса управления потоками обращений.

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ SUN SPOT ДЛЯ УДАЛЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ А.В. Кабедев, П.В. Корнилов, С.А. Кипрушкин, С.Ю. Курсков Петрозаводский государственный университет Тел.: (8142) 71-96-80, факс: (8142) 71-10-00, e-mail: [email protected] В современных информационно-измерительных и управляющих системах, создаваемых для научных исследований и поддержки образовательного процесса, неизбежно возникает задача удаленного доступа к контролируемым объектам. Использование оборудования для распространенных беспроводных сетей требует значительных материальных затрат и не всегда оправдано, особенно, если объект имеет малые размеры и может перемещаться в пространстве. Для решения данной задачи компанией Sun Microsystems была разработана технология Sun SPOT (Sun Small Programmable Object Technology), основанная на технологии Java [1, 2]. Минимальный комплект Sun SPOT содержит базовую станцию, подключаемую к компьютеру, и два переносных модуля, связанных со станцией по радиоканалу стандарта IEEE 802.15.4 (2.4 ГГц). В состав модуля входят: 32битный процессор ARM920T, блок памяти (512 Кб SDRAM, 4 Мб Flash), плата датчиков и литий-ионная аккумуляторная батарея. Плата датчиков содержит 3х-осевой акселерометр, термочувствительный элемент, светочувствительный элемент, 8 RGB-светодиодов, 6 аналоговых входов, 2 быстродействующих выключателя, 5 контактов ввода/вывода общего назначения и 4 контакта для коммутации цепей повышенной мощности. Работает устройство под управлением виртуальной машины Squawk Java VM (Project Squawk) [3]. Разработка программного обеспечения осуществляется в среде NetBeans с набором Ant-скриптов, обеспечивающих поддержку устройств Sun SPOT. Целью данной работы являлось создание прототипа робота для контроля учебных и производственных помещений на базе технологии Sun SPOT. Одной из главных причин применения этой технологии послужило то, что модули обладают малыми размерами, а для создания программного обеспечения используется язык высокого уровня Java. Прототип робота представляет собой модель автомобиля с набором датчиков, платы управления двигателями, платы сопряжения датчиков и переносного модуля Sun SPOT. Возможность произвольного движения в горизонтальной плоскости обеспечивается двумя электродвигателями, один из которых отвечает за движение вперед и назад, другой – за поворот вправо и влево. Управление объектом осуществляется командами, посылаемыми базовой станцией, подключенной к ПК. Система управления реализована по принципу «клиент-сервер» с использованием протокола UDP. Разработанный прикладной протокол обеспечивает сбор информации с датчиков и передачу команд управления двигателями модели. Программа-клиент работает на персональном компьютере, на переносном модуле – сервер доступа к исполнительным механизмам и датчикам, также реализующий алгоритм перемещения в заданную точку. Управление может осуществляться как «вручную» (с помощью клавиш на клавиатуре ПК), так и по заранее заданной программе. Траектория перемещения модели находится как решение уравнений движения с учетом реальных скоростей движения по прямой и окружности. При достижении точки назначения погрешность координат составляет не более 5% по каждой из осей. Программное обеспечение написано в среде NetBeans с использованием пакета классов com.sun.spot из Sun SPOT SDK (Software Developer Kit) [4]. В дальнейшем предполагается реализовать сопряжение прототипа робота с цифровой камерой (для дистанционного контроля территории и корректировки траектории движения), а также отслеживание изменения вертикальной координаты Z (на основе встроенного акселерометра). Данная разработка будет использоваться в рамках лабораторных практикумов по курсам «Организация удаленного доступа к распределенным информационно-измерительным и управляющим системам» и «Автоматизированные системы для научных исследований», которые читаются студентам физико-технического факультета Петрозаводского государственного университета. Литература 1. Sun SPOT World – Home. Электронный ресурс. URL: http://sunspotworld.com/. 2. Sun SPOT Tutorials. Электронный ресурс. URL: http://sunspotworld.com/. 3. The Squawk Project. Электронный ресурс. URL: http://research.sun.com/ projects/squawk/index.html. 160

Труды конференции Телематика’2010

4. Российский сайт разработчиков http://developers.sun.ru/javaee/.

Sun

Microsystems.

Электронный

ресурс.

URL:

ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛ ИАИС ПетрГУ: ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ Н.С. Рузанова, И.А. Попова Петрозаводский государственный университет Тел.: (8142) 71-10-61, e-mail: [email protected] Интранет-портал ИАИС ПетрГУ представляет собой комплексное решение, позволяющее организовать централизованный, Web-ориентированный, строго регламентированный и защищенный доступ участников образовательного процесса ко всем корпоративным информационным ресурсам и приложениям ИАИС университета.

Задачи портала ИАИС: • обеспечение централизации доступа к корпоративной информации и приложениям; • обеспечение персонификации доступа; • разграничение прав доступа к информации и приложениям согласно внутренней информационной политики университета и в соответствии с категорией и должностными обязанностями пользователей (студент, аспирант, преподаватель, сотрудник и т.д.); • обеспечение распределенного ввода информации самими сотрудниками, студентами и представителями подразделений; • организация электронного взаимодействия между сотрудником, студентом, университетом и его подразделениями; • обеспечение централизованного системного и прикладного администрирования ИАИС. Портал позволяет эффективно организовывать процесс групповой работы при помощи сервисов, обеспечивающих: обмен сообщениями, ознакомление с изменениями в функциональных возможностях портала и приложений, информирование пользователя о событиях, связанных с его профессиональной деятельностью. Технологической основой Портала ИАИС является Система управления пользователями и ресурсами (СУПР), разработанная с использованием комплекса продуктов Oracle Identity Management. СУПР обеспечивает решение следующих задач: • Построение централизованного хранилища информации идентификационных данных и прав пользователей в ИАИС. 161

• Создание единой системы управления идентификационными данными и правами пользователей в ИАИС. • Автоматизация процессов авторизации сотрудников и студентов к ресурсам ИАИС. • Обработка и контроль изменений информации по сотрудникам и студентам, необходимой для регулирования прав доступа пользователей. • Обеспечение информационной безопасности за счет разграничения прав пользователей на доступ к информации. Система управления пользователями сопряжена с базой данных информационной системы в целях актуализации данных о пользователях и аудите текущих прав доступа. Так, для сотрудников выполняется контроль следующих деловых процедур – прием на работу, перевод из одного подразделения в другое, смена должности сотрудника, увольнение сотрудника; для студентов – зачисление в вуз, отчисление из вуза и др. К примеру, при увольнении сотрудника система производит автоматическую блокировку и последующее удаление идентификационных данных пользователей, тем самым, устраняя возможность несанкционированного доступа в ИС, а автоматическая авторизация исключает возможность попадания идентификационных данных пользователя лицам, не имеющим соответствующих прав доступа. При входе в портал пользователю предоставляется персональная информация и набор приложений и ресурсов в соответствии с его должностными обязанностями.

Сотрудник университета получает доступ к личному кабинету, где консолидируется информация из подсистем ИАИС: персональные данные (персональная и контактная информация, паспортные данные, данные об образовании, ученой степени и звании, данные о поощрениях и наградах), профессиональные данные сотрудника, информация о событиях, связанных со служебной деятельностью (назначения, приказы, командировки, отпуска, больничные листы), финансовые данные (месячный фонд оплаты труда; подотчет – денежные средства, выданные под отчет на командировочные, хозяйственные и другие расходы; депонент – неполученные своевременно денежные средства). В приложении «Публикации» сотрудники имеют возможность ведения своих личных публикаций и просмотра списка всех публикаций. Руководитель структурного подразделения получает доступ к кадровой информации о сотрудниках подразделения: список сотрудников, штатная книга, табель учета рабочего времени, список назначений, картотека командировок, картотека отпусков, список больничных листов. Преподавателям в приложении «Личное пространство преподавателя» обеспечивается доступ к расписанию занятий, рабочим планам и экзаменационным ведомостям, а также ведение текущего контроля посещаемости и успеваемости. Деканы факультетов имеют возможность сформировать аналитическую отчетность по финансовохозяйственной деятельности факультета (приложение «Экономика факультета»): отчет о движении денежных средств, расшифровка расходов, мониторинг выполнения заявок на приобретение товарноматериальных ценностей, список задолжников по оплате за обучение. 162

Труды конференции Телематика’2010

Для материально-ответственных лиц обеспечивается доступ к информации об основных средствах и материальных запасах; ведение внутренней информации об основных средствах (где находится, за кем закреплено); формирование документов на списание и внутреннее перемещение. Получение большого объема информации из информационной системы университета, актуализация которой поддерживается множеством служб университета, и внедрение политики распределенного ввода расширенной информации самими сотрудниками и студентами позволяет существенно увеличить объем, актуальность и полезность корпоративной информации. Таким образом, портал создает общую деловую среду для ежедневной работы студентов, аспирантов, преподавателей и сотрудников университета со всевозможными университетскими информационными ресурсами и приложениями ИАИС.

О ПРОБЛЕМЕ ПОИСКА ПО АВТОРАМ В ЭЛЕКТРОННОЙ БИБЛИОТЕКЕ РЕСПУБЛИКИ КАРЕЛИЯ О.Ю. Насадкина, А.Г. Марахтанов Петрозаводский государственный университет Тел.: (8142) 71-96-47, e-mail: [email protected] Электронная библиотека Республики Карелия (ЭБ РК) (http://elibrary.karelia.ru) предоставляет доступ к коллекции полнотекстовых документов различной тематики. В основном библиотека содержит краеведческую литературу, произведения карельских авторов, издания из фондов библиотек региона. Ресурсы ЭБ РК активно используются в учебной, научной и практической деятельности в Карелии и за ее пределами [1]. Несмотря на востребованность ЭБ РК, выявлен целый ряд проблем с организацией поиска и навигации в ней, что понижает эффективность использования библиотеки в целом [2]. Одной из подобных проблем является отсутствие гибких механизмов поиска по авторам. Все издания, размещенные в библиотеке, снабжены набором полей метаданных, соответствующих формату Dublin Core, таких, как название, авторы, аннотация, список ключевых слов и т.п. Таким образом, поиск по авторам может осуществляться на основании совпадения запроса с соответствующим полем метаданных. Возможны следующие интерфейсные решения задачи поиска по авторам в ЭБ РК: • как элемент расширенного поиска, когда пользователь вводит в поисковую форму полностью или частично ФИО автора; • вывод списка всех авторов в алфавитном порядке, с возможностью перехода на список всех произведений автора; • переход на страницу со всеми произведениями каждого из авторов, при просмотре карточки ресурса; • вывод дополнительной информации о наиболее известных авторах библиотеки (биография, фотография, список не представленных в ЭБ РК произведений). Существенной проблемой при реализации предложенных интерфейсов поиска и навигации является отсутствие единого формата при заполнении поля «авторы». Встречаются более 10 различных способов написания ФИО автора, например: • Одоевский Владимир Фёдорович (Фамилия Имя Отчество); • Бохонский Д. О. (Фамилия И. О.); • Е. П. Шемилина (И.О.Фамилия); • Т.Ашер (И.Фамилия); • Бергштрессер К. (Фамилия И.); • Boitchenko Larissa (Familia Imja); • и т.п. При этом даже один и тот же автор часто записан в различных форматах. Таким образом, для реализации поиска по авторам, необходимо: • выбрать единый формат для представления данных об авторе; • привести уже добавленные в базу авторов строки к единому формату; • модифицировать интерфейсы ввода и редактирования метаданных изданий в ЭБ РК, с целью упрощения последующего ввода авторов в едином формате и автоматической проверки введенных модераторами данных; • реализовать предложенные выше интерфейсы. В качестве единого формата представления данных об авторе был выбран следующий: «Фамилия Имя Отчество». Они должны записываться всегда в таком порядке, каждое в начальной форме (именительный падеж, единственное число), начинается с заглавной буквы. Разделителем служит одиночный пробел. При отсутствии данных допустимо указание инициалов вместо имени и отчества. Для приведения уже накопленных данных к единому выбранному формату предлагается, во-первых, исправить явные ошибки, где это возможно, при помощи регулярных выражений (поиск по шаблону и 163

замена) и транслитерации набранных латиницей имен, а, во-вторых, воспользоваться математическими мерами близости строк для группировки похожих ФИО авторов с целью упрощения дальнейшей ручной модерации. Одной из наиболее часто используемых в подобных задачах мерой близости строк является расстояние Левенштейна (также известное, как редакционное расстояние или дистанция редактирования) [3, 4]. Это мера разницы двух последовательностей символов (строк) относительно минимального количества операций вставки, удаления и замены, необходимых для перевода одной строки в другую. Одним из минусов использования расстояния Левенштейна в нашей задаче является то, что при перестановке местами слов или частей слов получаются сравнительно большие расстояния. А в нашем случае перестановка слов (например, «Вихавайнен Тимо», «Тимо Вихавайнен») будет встречаться достаточно часто. И даже расстояние Левенштейна-Дамерау, в котором введена дополнительная операция – перестановка соседних символов (при условии, что эти символы являются смежными в обоих строках), не будет вполне адекватной мерой для данных случаев. Использования расстояния Хемминга также не рекомендуется, поскольку в нашем случае будут сравниваться строки различной длины. Другим возможным подходом к решению поставленной задачи является использование N-граммных расстояний, основанных на вычислении меры близости по количеству общих подстрок фиксированной длины [5]. Эти подстроки называются N-граммами. Для любого слова или фразы могут быть построены N-граммы различной длины. Например, имени Тимо соответствуют 3 биграммы («Ти», «им», «мо»), 2 триграммы («Тим», «имо») и т.д. Наличие общих N-грамм повышает оценку близости строк, причем, чем больше порядок совпавшей N-граммы (число N), тем больше должна быть эта оценка. После приведения списка авторов к единому формату, необходимо внедрение новых интерфейсов ввода метаинформации об издании, которые исключали бы возможности некорректного ввода, и, при этом, упрощали бы ввод за счет возможности выбора из уже внесенных в систему авторов. Кроме того, должна быть реализована возможность добавления дополнительной информации об авторе. Анализ поисковых запросов, осуществляемых в действующей системе поиска, показывает, что доля поиска книг по ФИО автора велика. При этом обозначенные в данной работе проблемы с форматированием данных об авторе осложняют осуществление подобных запросов. Ожидается, что решение данных проблем будет способствовать повышению эффективности, удобства и комфорта при ее использовании, в том числе в учебной и научной видах деятельности, осуществляемой на основе фондов ЭБ РК. Литература 1. Рузанова Н.С., Насадкина О.Ю., Байтимиров Л.З., Гушкалова А.Г., Марахтанов А.Г. Электронная библиотека Республики Карелия. Труды XIV Всероссийской научно-методической конференции Телематика'2007 (18-21.06.2007, г. Санкт-Петербург). 2007. Т. 2. С. 390–391. 2. Байтимиров Л.З., Власова А.Г., Марахтанов А.Г., Насадкина О.Ю., Фотина Е.В. О проблеме информационного поиска в Электронной библиотеке Республики Карелия. Материалы научнометодической конференции "Университеты в образовательном пространстве региона: опыт, традиции и инновации" (16-17 февраля 2010 г., Петрозаводск). 2010. С. 71–74. 3. Левенштейн В.И. Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов. Доклады Академий Наук СССР, 1965. С. 845–848. 4. Гасфилд Дэн. Строки, деревья и последовательности в алгоритмах: Информатика и вычислительная биология / Пер. с англ. И.В. Романовского. – СПб.: Невский Диалект; БХВ Петербург, 2003. 5. Cavnar W.B., J.M. Trenkle, ''N-Gram-Based Text Categorization'' In Proceedings of Third Annual Symposium on Document Analysis and Information Retrieval, Las Vegas, NV, UNLV Publications/Reprographics, pp. 161-175, 11-13 April 1994.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СЕРВИСОВ WEB 2.0 ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ И НАУЧНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ ФЕДЕРАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА Г.В. Муратова, Н.Н. Салтыкова Южно-Российский региональный центр информатизации Южного федерального университета, г. Ростов-на-Дону Тел.: (863) 297-50-96, e-mail: [email protected] Стремительное развитие информационных технологий и снижение стоимости Интернет позволяет сегодня студентам и преподавателям активно использовать современные Интернет-сервисы в учебном 164

Труды конференции Телематика’2010

процессе. Отмеченные тенденции приводят к пересмотру самой концепции организации учебной деятельности: формируется новая сетевая распределенная модель обучения. Создание такой распределенной модели является одной из основных задач Проекта «Разработка методов, технологий и программных средств построения распределенной инфраструктуры образовательных и научных информационных ресурсов университета федерального уровня», который выполняется сотрудниками ЮГИНФО ЮФУ при поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы)». Проект предусматривает разработку новых технических решений и методик построения единой телекоммуникационной сети (ТС), а также системной архитектуры программных средств, предназначенных для более эффективного использования ТС для построения интегрированной инфраструктуры образовательных, научных и управленческих информационных ресурсов вуза. Большими возможностями в решении задач формирования единой распределенной образовательной инфраструктуры современного вуза обладают Интернет-сервисы второго поколения (Web2.0), называемые также «социальные сетевые сервисы». Наиболее распространенными и применимыми в образовательном процессе являются следующие социальные сервисы: 1) Средства для хранения закладок (т.е. ссылок на часто посещаемые веб-страницы). Это аналог «Избранного» в обычном браузере, имеющий однако и принципиальные отличия: • ссылки можно добавлять и просматривать с любого компьютера, подключенного к сети Интернет, • каждая закладка помечается одним или несколькими тегами (метками-категориями). Теги присваивают сами пользователи, вследствие чего такая система получила название «народный классификатор». В педагогической практике данный сервис можно использовать как хранилище ссылок на учебные материалы, причем преподаватели могут совместно формировать данное хранилище и вести в нём поиск необходимых материалов. 2) Социальные сетевые сервисы для хранения мультимедийных ресурсов, представляющие собой средства сети Интернет, которые позволяют бесплатно хранить, классифицировать, обмениваться цифровыми фотографиями, аудио- и видеозаписями, текстовыми файлами, презентациями, а также организовывать обсуждение ресурсов. 3) Сетевые дневники (блоги) – сервис Интернет, позволяющий любому пользователю вести записи произвольных текстов. По аналогии с личными дневниками блоги называют сетевыми дневниками. Ведущий дневник (блоггер) может управлять доступом к своим записям: делать их открытыми всем желающим, определенному кругу пользователей или совсем приватными. Возможность публикации отзывов посетителями, характерная для блогов, делает их средой сетевого общения, имеющей ряд преимуществ перед электронной почтой, группами новостей, веб-форумами. Сетевой дневник может служить открытой или закрытой средой для организации педагогических дискуссий, а также для консультаций и получения дополнительных знаний. 4) Социальный сервис Вики (Wiki) позволяет любому пользователю редактировать текст сайта (писать, вносить изменения, удалять, создавать ссылки на новые статьи). Наиболее популярным сайтом, созданным по технологии Вики, является Википедия (http://wikipedia.org), которая произвела революцию в динамике создания контента. По данным на конец 2009 года зарегистрировано около полумиллиона статей на русском языке, более трех миллионов – на английском, почти по миллиону на немецком, французском и т.д. 5) Социальные геосервисы – сервисы сети Интернет, которые позволяют находить, отмечать, комментировать, снабжать фотографиями различные объекты в любом месте на изображении Земного шара с достаточно высокой точностью. 6) Социальные сервисы, позволяющие организовывать совместную работу с различными типами документов – интегрированные сервисы Интернет, ориентированные на организацию совместной работы с текстовыми, табличными документами, планировщиками, другими корпоративными задачами. Так, например, возможно организовать совместное редактирование документа, выложенного в сети Интернет несколькими пользователями одновременно. С точки зрения образования наиболее удачное решение в настоящее время предлагает набор инструментов международной службы Google: • http://gmail.com – электронная почта с интеллектуальным интерфейсом, мощной защитой от спама, возможностью веб-доступа. • http://docs.google.ru – Гугл Документы и таблицы – возможность хранить в сети Интернет текстовые документы и электронные таблицы большинства известных форматов, редактировать их совместно несколькими пользователями (до десяти одновременно), публиковать их в открытом доступе с получением URL-адреса. • http://www.google.com/calendar/ – Гугл календарь – планировщик событий, размещенный в сети Интернет, доступ к которому (по аналогии с документами Гугл) может быть открыт определенному кругу пользователей с правами доступа, которые определит владелец календаря. • http://groups.google.ru – Гугл Группы – возможность организовать в сети Интернет сайт – представительство сообщества. При этом владелец группы получает возможность изменять интерфейс сайта, приглашать в группу пользователей, наделять их различными правами.

165

7) Использование социальных сервисов Интернет предоставляет преподавателям большие возможности, в частности, участие в педагогических Интернет-сообществах (прежде всего, это профессиональные форумы и социальные сети). Социальной сетью считается программное обеспечение в Интернете, позволяющее пользователям создавать свои профили и связываться с другими участниками в виртуальном пространстве. Ценность данного сервиса для обучения состоит в том, что он позволяет преподавателям университетов создавать курсы для студентов и проводить дистанционное обучение. Таким образом, вышеизложенный обзор сервисов Web 2.0 позволяет сделать вывод о том, что на сегодняшний день существует довольно широкий спектр сетевых социальных сервисов, которые могут и должны (в силу своего дидактического потенциала), использоваться для построения интегрированной распределенной инфраструктуры образовательных и научных информационных ресурсов современного университета.

ОПЫТ СОЗДАНИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ РЕСУРСОВ ЭЛЕКТРОННОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ ПО НАПРАВЛЕНИЮ ИПИ (CALS)- И CASE (САПР)-ТЕХНОЛОГИЙ В.С. Гуров, В.П. Корячко, А.И. Таганов, В.П. Моисеенко*, Р.А. Таганов *ОАО «Российские Космические Системы», г. Москва, Рязанский государственный радиотехнический университет, г. Рязань Тел.: (4912) 46-03-41, (495) 673-18-12, e-mail: [email protected]; [email protected] Одним из эффективных подходов к быстрому и достаточно эффективному решению проблемы широкомасштабной подготовки и быстрой переподготовки специалистов в области ИПИ (CALS) и CASEтехнологий является дистанционная технология представления образовательных услуг на уровне технических вузов, а также организация на промышленных предприятиях самостоятельной дистанционной начальной подготовки и профессиональной переподготовки требуемых специалистов в указанном направлении [1]. В связи указанным в проекте «Разработка и развитие моделей, методов и технологии создания открытой информационно-образовательной среды для дистанционной подготовки, переподготовки и повышения квалификации специалистов в области ИПИ (CALS) и CASE-технологий» в рамках аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009–2010 годы)» решаются задачи по созданию электронной информационно-образовательной среды (ЭИОС), содержащей все необходимые компоненты: электронные учебники, учебно-методические руководства, виртуальные тренажеры, виртуальные лаборатории и электронные справочники по профилям ИПИ (CALS) и CASE-технологий, которые необходимы для организации дистанционного образовательного процесса на уровне технического вуза или специализированного центра подготовки кадров, а также необходимы для информационной поддержки проектных и производственных процессов на промышленных предприятиях [2, 3]. В рамках разработанного функционала основу образовательного процесса в ЭИОС при дистанционном обучении составляет целенаправленная и контролируемая интенсивная самостоятельная работа обучаемого, который может учиться в удобном для себя месте, по индивидуальному расписанию, имея при себе комплект специальных электронных средств обучения и согласованную возможность контакта с преподавателем. Достоинствами современного этапа реализации ЭИОС являются: гибкость, модульность, параллельность, экономичность, технологичность и другие важные характеристики продукта, присущие системам подобного типа [2, 6]. Наряду с классической областью образовательной деятельности в ЭИОС реализована и область профессионального применения, определяемая достаточно емким и глубоким содержанием информационно-справочных блоков для информационной поддержки многих видов проектной и производственной деятельности на современных предприятиях и организациях. К таким видам деятельности относятся [3, 5]: • моделирование жизненного цикла продукта и выполняемых бизнес-процессов; • моделирование процессов обеспечения качества продукции; • моделирование и проектирование процессов обеспечения информационной безопасности; • моделирование процессов проектирования и производства высокотехнологичных изделий; • моделирование процессов на этапе эксплуатации изделий; • проектирование и управление проектированием информационных систем; • разработку интерактивных электронных технических руководств и др. Практика показала, что существующая версия ЭИОС может уже сейчас достаточно успешно использоваться в дистанционном образовательном процессе и в проектной деятельности предприятий и организаций по направлениям ИПИ- и CASE-технологий. Разработанные методические и технические регламенты при открытой функциональной структуре ЭИОС позволяют проводить желаемые проекты по дальнейшему функциональному развитию ресурсному и информационному наполнению ЭИОС [1, 2, 4]. 166

Труды конференции Телематика’2010

Литература 1. Корячко В.П., Моисеенко В.П., Таганов А.И. Проект компьютеризированной системы менеджмента качества продукции на базе PDM-системы предприятия / В сб. трудов Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий». М.: ФГУП «РНИИ КП», 2008. 2. Принципы построения и описания профилей стандартов и спецификаций информационнообразовательных сред. Метаданные для информационно-образовательных ресурсов сферы образования. // Серия: Нормативно-техническое обеспечение информационных технологий в образовании: гл. редактор В.А. Старых. – М: ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»; Фонд «Европейский центр по качеству», 2009. – 376 с. 3. Корячко В.П., Таганов Р.А., Таганов А.И. База знаний ВУЗа: методы объектно-ориентированного моделирования для проектов внедрения ИПИ технологий / Свидетельство ОФАП РФ об отраслевой регистрации разработки № 7150 от 07.11.2006. 4. Корячко В.П., Таганов Р.А., Таганов А.И. База знаний ВУЗа: методы процессного моделирования для проектов внедрения ИПИ технологий / Свидетельство ОФАП РФ об отраслевой регистрации разработки № 7096 от 07.11.2006. 5. Корячко В.П., Таганов Р.А., Таганов А.И. База знаний ВУЗа: методы информационного моделирования для проектов внедрения ИПИ технологий / Свидетельство ОФАП РФ об отраслевой регистрации разработки № 7095 от 07.11.2006. 6. Корячко В.П., Таганов Р.А., Таганов А.И. Информационно-образовательная среда системного моделирования и управления проектами в CALS (ЭИОС-CALS). / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2002610045 (Россия). Зарегистрировано в РОСПАТЕНТ 16.01.2002.

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ И ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ СОЗДАНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СПУТНИКОВЫХ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ И.В. Бриндикова*, А.В. Воеводин*, В.В. Глушков*, В.С. Гуров, А.И. Таганов, С.В. Чернышев *ОАО «Российские Космические Системы», г. Москва, Рязанский государственный радиотехнический университет, г. Рязань Тел.: (4912) 46-03-41, (495) 673-18-12, e-mail: [email protected]; [email protected] Глобальная навигационная система ГЛОНАСС, созданная в основном для нужд оборонного значения, переживает сейчас второе рождение, которое выражается в реализации государственных планов по эффективному использованию возможностей космических средств навигации во многих отечественных отраслях и в том числе в геодезии, строительстве и на транспорте. Реализация этих планов тесно сопряжена с решением другой государственной проблемы, заключающейся в необходимости подготовки и повышении квалификации широкого круга специалистов по направлению эффективного использования больших возможностей космических навигационных систем в указанных отраслях [1, 2]. В настоящее время практическая реализация в Российской Федерации указанных планов и задач осуществляется посредством организации и выполнения специальных конкурсных мероприятий в рамках федеральной целевой программы «Глобальная навигационная система». Одним результатом этих мероприятий явилось открытие ОКР «Квалификация», ориентированной на создание специализированной автоматизированной системы дистанционного обучения (АСДО), предназначенной для обеспечения процесса подготовки и повышения квалификации специалистов в области создания и использования спутниковых навигационных систем для субъектов Российской Федерации, заинтересованных министерств и ведомств, коммерческих структур, некоммерческих организаций и массовых потребителей. Разрабатываемая автоматизированная система дистанционного обучения предназначена для решения важных функциональных задач в тесном взаимодействии со смежным информационноаналитическим комплексом (ИАК) и комплексом научно-технического и методического обеспечения (КНТМО). В соответствии с разработанным техническим проектом основными функциями АСДО являются: • получение исходных данных от смежных систем (ИАК, КНТМО) для текущего оперативного планирования процесса подготовки специалистов в области спутниковой навигации; • регистрация и распределение прав доступа к ресурсам и функциям АСДО преподавателей и администраторов; • формирование электронных учебных курсов в составе интерактивных электронных обучающих систем (ИЭОС); • ведение каталогов учебных ресурсов; • формирование групп обучаемых и назначения необходимых преподавателей для групп; • планирование учебного процесса; 167

• обеспечение информационного взаимодействия со слушателями; • проведение промежуточного и итогового тестирования; • ведение статистики активных действий слушателей; • проведение занятий по дистанционной технологии; • формирование отчетов по обучению и статистике и др. Структурное построение АСДО включает в себя следующие компоненты: • комплекс технических средств (КТС); • специальное программное обеспечение (СПО); • информационное обеспечение; • интерактивные электронные обучающие системы (ИЭОС). При этом комплекс технических средств АСДО содержит: • серверные технические средства; • технические средства рабочих мест на основе ПЭВМ; • общее программное обеспечение; • телекоммуникационные средства и средства защиты информации. В проектно-обоснованный состав СПО АСДО вошли: • комплекс программ администрирования АСДО; • комплекс программ управления учебным процессом; • комплекс программ отчетности и статистики; • комплекс программ управления web-порталом. При этом в представленном составе СПО подсистема администрирования состоит из программных средств (ПС) управления учетными данными пользователей АСДО, реализующих задачи АСДО в части администрирования. Подсистема управления учебным процессом состоит из ПС и модулей, реализующих задачи АСДО в части управления учебным процессом: • планирования учебного процесса; • администрирования учебного процесса; • мониторинга обучения; • информационного взаимодействия с ИАК. Подсистема отчетности и статистики состоит из ПС и модулей, реализующих задачи АСДО в части формирования отчетности: • формирования и отправки статистики для ИАК; • формирования отчетов по обучению. Подсистема Web-портала АСДО состоит из программных средств и модулей, реализующих задачи интеграции и взаимодействия компонентов АСДО: • интеграции компонентов АСДО; • информационного взаимодействия пользователей в процессе дистанционного обучения; • поиска и печати учебных материалов в электронных учебных курсах (ЭУК); • формирования интерфейса. В состав информационного обеспечения АСДО также входят: • базы данных (БД) нормативно-справочной информации в области создания и использования спутниковых навигационных систем; • БД всей системы АСДО. В свою очередь интерактивные электронные обучающие системы (ИЭОС) состоят из компонентов: • программных средств; • информационного обеспечения. При этом программные средства ИЭОС включают в себя: • ПС проигрывателя электронных учебных курсов (ЭУК); • ПС создания комплекса автономного обучения; • ПС каталогизированного хранения ЭУК; • ПС редактирования ЭУК, состоящие из: редактора теоретических материалов ЭУК; редактора тестов; редактора упражнений; • ПС информационного взаимодействия с КНТМО. Информационное обеспечение ИЭОС содержит базу данных ИЭОС. В процессе разработки функционального и методического построения АСДО были определены категории пользователей и их роли в системе: • пользователи АСДО – обучаемые (слушатели); • пользователи АСДО – преподаватели (обучающие); • пользователи АСДО – работники центра дистанционного обучения (ЦДО): преподаватели; разработчики курсов и ИЭОС; методисты; публикатор web-портала; редактор web-портала; учебно-вспомогательный персонал; 168

Труды конференции Телематика’2010

• эксплуатационный персонал АСДО – работники ЦДО: администраторы АСДО; администраторы баз данных АСДО; администраторы вычислительной сети АСДО; администраторы безопасности информации (персонал службы обеспечения безопасности информации) АСДО; администратор web-портала. В качестве прототипа для реализации структурного построения [3], решения функциональных задач [2] и разработки специального программного обеспечения для АСДО была выбрана на конкурсной основе система Traning Ware ЗАО «Корпоративные Системы Обучения» [4]. Литература 1. http://www.glonass-ianc.rsa.ru. 2. Корячко В.П., Моисеенко В.П., Таганов А.И. Проект компьютеризированной системы менеджмента качества продукции на базе PDM – системы предприятия / В сб. трудов Всероссийской научнотехнической конференции «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий». М.: ФГУП «РНИИ КП», 2008. 3. Принципы построения и описания профилей стандартов и спецификаций информационнообразовательных сред. Метаданные для информационно-образовательных ресурсов сферы образования.// Серия: Нормативно-техническое обеспечение информационных технологий в образовании: Гл. редактор В.А. Старых. – М: Фонд «Европейский центр по качеству», 2009. – 376 с. 4. http://www.hr-portal.ru.

АПРОБАЦИЯ ПРОЕКТА СОЗДАНИЯ РАСШИРЕННОЙ КОНФИГУРАЦИИ КОМПЛЕКСА СРЕДСТВ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ СИСТЕМЫ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ В.С. Гуров, В.П. Корячко, А.И. Таганов, И.В. Горюнов, Д.А. Перепелкин Рязанский государственный радиотехнический университет Тел.: (4912) 46-03-41, e-mail: [email protected] В докладе рассматриваются результаты апробации проекта по созданию расширенной конфигурации (РК) комплекса средств информационной поддержки (КСИП) системы качества (СК) образовательного учреждения (ОУ) высшего профессионального образования (ВПО). Представленные решения излагаются в контексте задач выполнения работ по проекту «Доработка и апробация компоненты организационно-методической и информационной поддержки системы качества на кадровое обеспечение деятельности образовательного учреждения, ориентированных высокотехнологичной отрасли экономики», проводимому в рамках мероприятия 9 «Развитие новых форм и механизмов оценки и контроля качества деятельности образовательных учреждений по реализации образовательных программ. Внедрение систем качества образовательных учреждений» задачи II «Развитие системы обеспечения качества образовательных услуг» Федеральной целевой программы развития образования на 2006-2010 годы. Разрабатываемый проект расширенной конфигурации КСИП СК ОУ ВПО, в рамках указанной Федеральной целевой программы, является дальнейшим развитием проекта ранее созданной базовой конфигурации КСИП СК ОУ [1, 4]. Расширенный вариант КСИП предназначен для поддержки автоматизированного выполнения целевых функций технического описания, исполнения, контроля и управления типовыми процессами СК ОУ ВПО, регламентируемых утвержденной Рособразованием и Рособрнадзором типовой моделью СК ОУ [2]. Согласно реализуемой концепции комплекс средств информационной поддержки систем качества является расширяемым и адаптируемым решением и служит платформой для внедрения в образовательных учреждениях [3. 4]. В качестве платформы для разработки и выполнения проекта выбрана система управления документооборотом и бизнес-процессами DocsVision (корпоративная версия) российской компании DocsVision. Универсальность платформы позволяет разработать масштабируемое и адаптируемое решение, построенное на отработанных общих принципах управления бизнес-процессами, документами и отчетностью. Реализация РК КСИП СК на платформе DocsVision имеет клиент-серверную архитектуру, в которой сервером выступает набор приложений, развернутый на информационной инфраструктуре ОУ, а клиентами – рабочие места сотрудников, участвующих в процессах обеспечения качества. Клиентские места могут располагаться, как во внутренней сети ОУ, так и за ее пределами, при условии доступа к серверу по протоколам TCP/IP. Сервер может также быть информационно связан с другими информационными системами ОУ с целью обеспечения информационной прозрачности и неразрывности процессов обеспечения качества. Данная архитектура является универсальной для построения корпоративных информационных систем и в зависимости от особенностей настроек безопасности может быть ограничена до использования только в локальной сети. Вопросы интеграции со смежными информационными системами являются индивидуальными для каждого ОУ и подлежат проработке при внедрении КСИП СК ОУ. Для интеграции с информационными 169

системами в DocsVision используются специальные шлюзы. Шлюз DocsVision – это программный компонент, реализующий связь с заданной системой, который можно непосредственно использовать при реализации бизнес-процессов. Платформа реализации расширенной конфигурации КСИП СК ОУ определяет внутреннее построение системы. Система DocsVision предназначена для построения решений автоматизации электронного документооборота и бизнес-процессов. Она обеспечивает максимально быструю подготовку решений и удобное их развертывание на системе заказчика. Подготовка данных решений практически сводится к разработке (на базе функционально развитой среды визуального конструирования) моделей бизнес-процессов, оргструктуры и ролевых групп пользователей, а также созданию и настройке параметров типовых системных объектов (карточек документов, заданий, журналов, процедур, процессов и т.п.) на базе имеющихся шаблонов. Для этого в системе DocsVision реализована развитая объектная модель поддержки типовых системных компонентов и операций. Установка и модификация системы на клиентском компьютере осуществляется автоматически. Литература 1. Гуров В.С., Корячко В.П., Степанов С.А., Татаринов Ю.С. и др. Проект создания расширенной конфигурации комплекса средств информационной поддержки системы качества образовательного учреждения. Материалы XIV Всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании». Рязань: РГРТУ, 2009. 2. Круглов В.И., Пузанков Д.В., Степанов С.А. Гарантии качества профессионального образования. Материалы 2-й Всероссийской научно-практической конференции «Менеджмент качества в образовании». СПб, 2009. 3. Корячко В.П., Таганов А.И., Таганов Р.А. Реализация проекта автоматизированной информационной системы менеджмента качества на основе типовой модели системы качества образовательного учреждения. Материалы 2-й Всероссийской научно-практической конференции «Менеджмент качества в образовании». СПб, 2009. 4. Татаринов Ю.С., Власенко С.В. Комплекс средств информационной поддержки систем качества образовательных учреждений высшего профессионального образования. Материалы 2-й Всероссийской научно-практической конференции «Менеджмент качества в образовании». СПб, 2009.

ОПЫТ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ТЕСТОВОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОГРАММНОЙ СРЕДЫ «АКАДЕМИЯ» В.С. Гуров, А.М. Гостин, А.А. Фокина, С.А. Батуркин Рязанский государственный радиотехнический университет Тел.: (4912) 46-04-41, e-mail: [email protected] С 2006 года в Рязанском государственном радиотехническом университете (РГРТУ) введена в эксплуатацию и действует по сей день система дистанционного тестирования «Академия». Данная система является основой подсистемы внутреннего тестового контроля знаний студентов РГРТУ и служит для проведений процедуры педагогического тестирования. Подсистема внутреннего тестового контроля включает в себя (рис. 1): • техническую поддержку процедур тестирования; • методическую поддержку тестирования. Методическое обеспечение включает в себя методики составления тестов, оценивания качества тестов, сертификации тестов, организации и проведения тестирования. Указанные выше методики содержатся в методических инструкциях, руководящих документах и иных нормативных документах, доступных для всех преподавателей вуза. Техническое обеспечение включает в себя наличие компьютерной тестовой программы, отвечающей за сбор, анализ и хранение данных. Методика составления тестов включает в себя следующие этапы: определение целей теста, отбор учебного материала, разработка тестовых заданий, апробация теста на репрезентативной выборке испытуемых, оценивание качества теста математическими и экспертными методами, исправление недостатков, повышение качественных характеристик теста (используются логиты трудности). С целью привлечения преподавателей к процедуре тестового контроля знаний в университете проводятся семинары и тренинги по работе с системой дистанционного тестирования «Академия». Данные мероприятия проводятся как в рамках университета, так и в рамках отдельно взятых кафедр, в случае необходимости. Система дистанционного тестирования «Академия» отвечает самым последним технологическим требованиям и открытым стандартам, что позволяет вести обмен данными с другими автоматизированными системами университета. Средствами системы автоматизированы большинство процессов входящих в СТКЗ. Программа работает под управлением Web-сервера Apache, языка Perl, СУБД MySQL. Основой системы является кроссплатформенный программный XML процессор ESOP, разработанный в ЦНИТ РГРТУ. 170

Труды конференции Телематика’2010

Рис. 1. Структурная схема подсистемы внутреннего тестового контроля К основным особенностям тестовой системы относятся: • возможность создания тестов различной конфигурации (9 типов вопросов, возможность задания сложности тестовых заданий, вся совокупность вопросов разбивается на секции); • возможность создания базы тестовых заданий неограниченного объема; • возможность работы с текстом (форматы DOC, TXT) и графикой (форматы GIF, PNG, JPEG, BMP); • возможность задания расписания тестирования с ограничением доступа по времени, группе, отдельному студенту; • возможность оперативного мониторинга результатов тестирования путем занесения результатов тестирования в электронный журнал; • возможность удаленной работы – система доступна с любых компьютеров, подключенных к корпоративной сети РГРТУ, а также из сети Интернет (http://distance.rsreu.ru); • возможность создания безопасных сеансов для пользователей: предусмотрено три категории пользователей (администраторы, преподаватели, студенты), для каждого пользователя предусмотрен свой авторизованный вход по логину и паролю. Предусмотрена двухуровневая система регистрации учащихся, а также разграничение доступа к информации в соответствии с ролью пользователей в системе; • хранение данных в XML-файлах и СУБД MySQL позволяет агрегировать информацию для дальнейшего использования результатов тестирования другими аналитическими программами; • имеется возможность сбора статистических данных по результатам тестирований, формирование отчета о качественных характеристиках теста и тестовых заданий; • возможность формирования спецификации теста. Методическое обеспечение процедуры тестирования непрерывно совершенствуется. В настоящий момент проходит апробацию два новых модуля системы дистанционного тестирования «Академия», один из которых отвечает за кластеризацию данных о результатах обучения, а другой за проведение процедуры параметрической адаптации. Данные модули разработаны с целью поддержки в системе дистанционного тестирования «Академия» адаптивного тестирования. Кластеризация данных в разработанных модулях ведется посредством метода k-средних. Каждый учащийся для этих целей описывается своим характеристическим вектором (рис. 2), являющимся основой полипараметрической модели. 171

Рис. 2. Полипараметрическая модель обучаемого в СДT Результаты кластеризации характеристических векторов в дальнейшем используются при параметрической адаптации, которая является основой при реализации нелинейной модели обучения (рис. 3).

Начало Задание преподавателем параметров модели учащегося для данного курса (дисциплины) Компоненты характеристического вектора учащегося Xi=(Li, Ai, Vi, Pi) Обучение по дисциплине, прохождение аттестаций, тестирований Оценка компонент характеристических векторов для i-го учащегося Xi=(Li, Ai, Vi, Pi) Заполнение электронного журнала Численные значения компонент характеристического вектора для i-го учащегося Xi=(Li, Ai, Vi, Pi) Проведение кластеризации характеристических векторов

Разбиение учащихся на N - кластеров Адаптация учебного материала для каждого кластера

Конец

Рис. 3. Реализация нелинейной структуры обучения с использованием СДТ «Академия» 172

Труды конференции Телематика’2010

В настоящий момент в системе дистанционного тестирования насчитывается 800 тестов по 486 дисциплинам программ подготовки специалистов, бакалавров и магистров. Тестирования проводятся как в общевузовских, так и в кафедральных компьютерных аудиториях. Парк компьютеров, задействованных в процедурах тестирования, насчитывает более 1000 единиц. В процесс тестирования вовлечены большая часть кафедр университета. Система дистанционного тестирования «Академия» также имеет функции, присущие системам дистанционного обучения. В качестве эксперимента в течение 2007-2008 гг. были разработаны модули, реализующие процедуру разработки электронных учебных курсов, автоматического запуска и отслеживания хода выполнения учебного курса, автоматизированного сбора данных о ходе обучения, автоматизированного расчета рейтинга преподавателей. И хотя не все данные модули введены в эксплуатацию, система дистанционного тестирования продолжает развиваться и обеспечивать всестороннюю электронную поддержку процессов обучения в вузе.

TEACHING TRUST IN GLOBAL SOFTWARE DEVELOPMENT (ВОПРОСЫ ДОВЕРИЯ ПРИ РАСПРЕДЕЛЁННОЙ РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ) Ю. Мякиё (J. Mäkiö)1, Б.С. Падун3, Е.И. Яблочников3, О.В. Дианова2, И.А. Субботин3, И.А. Киселёв3 1) Forschungszentrum Informatik (FZI) (научно-исследовательский центр Информатик), г. Карлсруэ (Германия), 2) Karlsruhe Institute of Technology (KIT) (Технологический Институт Карлсруэ), г. Карлсруэ (Германия), 3) Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, г. Санкт-Петербург E-mail: [email protected] This paper reports the results of a global software development (GSD) project organized by Karlsruhe Institute of Technology and Saint Petersburg State University of Information Technologies, Mechanics and Optics. The major goal of the study was to investigate the effects of virtual experiences to the mutual trust in GSD projects as it is one of the key success factors in GSD. The test of the suggested hypothesis that virtual experiences improve the mutual trust in international teams, requires further studies. В докладе представлены результаты, полученные в ходе реализации проекта распределённой разработки ПО (global software development, GSD), организованного Технологическим Институтом Карлсруэ (Karlsruhe Institute of Technology) и СПбГУ ИТМО. Основной целью исследования было изучение воздействия виртуального опыта (виртуальное общение и иное взаимодействие) на взаимное доверие в проектах распределённой разработки ПО, так как это один из ключевых факторов успеха в распределённой разработке ПО. В ходе испытания появилась гипотеза, что виртуальный опыт улучшает взаимное доверие в международных командах распределённой разработки ПО, однако подтверждение этой гипотезы требует дальнейших исследований.

АВТОМАТИЧЕСКИЙ ПОИСК СЕМАНТИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ МЕЖДУ КОНЦЕПТАМИ OWL-ОНТОЛОГИИ Д.И. Муромцев1, Е.А. Баландин2, Ю.В. Катков1, И.Н. Починок1 1) Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, 2) Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет E-mail: [email protected], [email protected], [email protected], [email protected] В последнее время растет число проектов, использующих онтологии, как для систематизации и формализации знаний предметной области (прикладные онтологии для компаний), так и в качестве основы для структуры порталов, систем навигации по порталам, систем поиска (онтология товаров на amazon.com, dbpedia.org, Yahoo). Как подчеркивает Tim Menzies в [1], использование онтологий, несмотря на довольно большие затраты на их составление, дает целый ряд преимуществ, таких как, например, структурированность и ясность в организации контента и интероперабельность. Визуализация онтологии позволяет посетителю Web-ресурса видеть связь между различными материалами на нем и облегчает навигацию по порталу. При реализации визуализации в разрабатываемой авторами системе управления знаниями OntolingeWiki [2], был реализован интерактивный модуль визуализации всей онтологии в виде графа в гиперпространстве (далее – гиперграф). Разработанный инструмент позволил изучать отношения между 173

отдельными понятиями предметной области. Однако вскоре стало ясно, что с увеличением количества концептов онтологии и отношений между ними, полезность модуля падает – гиперграф выглядит довольно запутанно, на нем сложно найти и проследить цепочку отношений между двумя удаленными друг от друга понятиями. Для решения этой проблемы предлагается разработать модуль поиска, который будет находить и графически показывать семантические зависимости в виде пути между понятиями на онтологическом графе [3]. В рамках работы решаются следующие задачи: • разработка интерфейса для ввода поискового запроса; • выбор алгоритма поиска пути между двумя понятиями онтологии и его реализация; • реализация удобного представления результатов поиска в графическом виде. Внешний вид системы представлен на рисунке.

Возможны два варианта ввода поискового запроса: • вручную (пользователь вводит понятия в поля ввода); • автоматически, выделяя концепты на гиперграфе (с помощью команды "Добавить в поиск" контекстного меню). При ручном вводе имеется возможность выбора концепта из уже существующих (для этого используется функция автодополнения). Для работы этой функции при загрузке онтологии все названия в онтологии индексируются. Онтологию можно рассматривать как невзвешенный граф, в котором отношения являются ребрами, а понятия – узлами, поэтому для поиска пути применимы распространенные алгоритмы поиска (кратчайшего) пути на графе. В качестве основного алгоритма для поиска был выбран алгоритм поиска в ширину (Breadth-first search). Он отличается универсальностью, является полным и минимальным, и может использоваться для поиска путей любой сложности. Основным его недостатком является большое потребление памяти при построении трассы, что некритично на малых онтологиях. При обработке онтологий с большим количеством индивидов возможен переход на другой алгоритм поиска трассы. В качестве параметра поиска можно определить подмножество множества отношений онтологии, которое будет использоваться для поиска пути (фильтр). Использование фильтра в качестве параметра позволяет поддерживать используемую в "OntolingeWiki" концепцию срезов знаний [4]. Срезы представляют собой множества отношений определенной тематики и позволяют пользователю рассматривать тот или иной вопрос с разных точек зрения, например, с точки зрения истории, практического применения, научного обоснования. Пользователь может выбрать один из срезов, в этом случае в качестве фильтра поиска будут использоваться входящие в него отношения, или создать свой фильтр. Если между введенными понятиями с указанным фильтром путь не найден, то пользователю будет предложено изменить условия поиска (например, отредактировать перечень отношений в фильтре или попробовать поискать с фильтром any, то есть, используя все отношения из онтологии). Результат поиска представляется в виде цепочки rdf троек (<субъект> предикат <объект>), в которой субъект первой тройки – начальное понятие, а объект последней тройки – конечное понятие. Помимо текстового представления результата реализовано и графическое представление, для чего к обычному (обзорному) режиму отображения графа добавлен поисковый режим (вкладка Поиск). Обзорный режим представляет граф онтологии целиком. Пользователь имеет возможность выбирать и добавлять концепты в поисковый запрос с помощью соответствующей команды в контекстном меню. В поисковом режиме на графе цветом выделяется подграф, являющийся найденным путем. В этом режиме также возможно пометить некоторые концепты как неучаствующие в поиске. Это 174

Труды конференции Телематика’2010

может быть использовано для исключения некоторых путей из рассмотрения. При исключении одного из звеньев, путь автоматически перестраивается или выдается сообщение о единственности такого пути. Так, например, можно исключить из рассмотрения тривиальный путь между двумя понятиями, являющимися прямыми потомками одного понятия. В работе спроектирован модуль поиска пути между двумя понятиями в OWL-онтологии. Использование этого модуля в системах управления знаниями обеспечит: • упрощение и повышение информативности визуализации больших онтологий; • дополнительную возможность по изучению предметной области и выявление скрытых знаний. В докладе обоснован выбор алгоритма поиска связи, приведены прототипы реализации пользовательского интерфейса. Работа частично поддержана грантом Администрации Санкт-Петербурга в 2009 г. Литература 1. Cost-Benefits of Ontologies, Tim Menzies NASA/WVU Software Research Lab, 100 University Drive, Fairmont WV 26554, http://ebiquity.umbc.edu/paper/html/id/266/Using-Ontologies-in-the-Semantic-Web-ASurvey. 2. Д.И. Муромцев, В.А. Горовой, Е.А. Баландин, Ю.В. Катков, И.Н. Починок. Инструментарий онтологического моделирования для совместного выполнения учебно-исследовательских проектов. Труды XVI Всероссийской научно-методической конференции Телематика’2009. Т. 1, С. 169-171. 3. Bondy, J. A.; Murty, U. S. R. (1976). Graph Theory with Applications. North Holland. pp. 12–21. ISBN 0444-19451-7. http://www.ecp6.jussieu.fr/pageperso/bondy/books/gtwa/gtwa.html. 4. Муромцев Д.И., Баландин Е.А., Катков Ю.В., Починок И.Н. Опыт использования онтологий верхнего уровня при проектировании базы знаний музея оптических технологий. Материалы второй Всероссийской конференции с международным участием «Знания–Онтологии–Теории» (ЗОНТ-09) 2009. Т. 1, С. 165-172. 5. http://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-guide-20040210/.

«ЕДИНОЕ ОКНО» В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ РУНЕТ: ПЯТЬ ЛЕТ В ОТКРЫТОМ СОСТОЯНИИ А.Г. Абрамов, М.Б. Булакина, Е.Ю. Зыбарев, А.В. Сигалов Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций (ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»), Москва, Санкт-Петербург Тел.: (499) 155-87-36, e-mail: [email protected] Портал «Единое окно доступа к образовательным ресурсам» (http://window.edu.ru, далее – «Единое окно») был разработан и запущен в эксплуатацию пять лет назад, во многом наследуя и в существенной степени развивая возможности и функции созданной в 2002-2004 гг. системы федеральных образовательных порталов [1, 2] по интеграции и предоставлению свободного доступа к электронным образовательным ресурсам для разных уровней и категорий участников образовательного процесса. В настоящее время портал «Единое окно» [2, 3] входит в состав Федеральной системы информационно-образовательных ресурсов (ФСИОР), в качестве основного исполнителя работ по сопровождению и развитию которой выступает ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика». Сегодня портал является одним из наиболее известных и востребованных проектов образовательного Рунета с весьма высокой посещаемостью (70-90 тысяч посетителей и 150-200 тысяч просмотров в сутки в учебные дни). Показательно, что по сравнению со средними значениями в первые два года существования проекта, посещаемость увеличилась более чем в 50 раз. Информационное содержание портала детально проиндексировано ведущими поисковыми машинами Интернета (Google – более 700 тысяч, Яндекс – более 350 тысяч, Rambler – более 80 тысяч страниц). Это обеспечивает присутствие гиперссылок на ресурсы проекта в числе первых номеров в результатах выполняемых с их помощью поисковых запросов образовательной тематики. Информация и ссылки на портал «Единое окно» и отдельные ресурсы в его составе широко представлены в каталогах и подборках рекомендуемых для использования в учебном процессе образовательных интернет-ресурсов, имеющихся на сайтах вузов и других учреждений образования и науки. В докладе представляются основные направления и результаты работ по сопровождению и развитию проекта за последний год, в том числе новые информационные и функциональные сервисы портала. Портал «Единое окно» структурно состоит из электронной библиотеки, интегрального каталога образовательных интернет-ресурсов и ежедневно пополняемых новостных лент образовательной тематики. 175

Электронная библиотека портала на сегодняшний день является крупнейшим в российском сегменте Интернета хранилищем полнотекстовых версий учебных, учебно-методических и научных материалов с открытым доступом [4]. Электронный фонд библиотеки формируют более 24 тысяч материалов, источниками которых являются более трехсот российских вузов и других научных и образовательных учреждений. Бóльшая часть материалов библиотеки предназначена для использования в профессиональном образовании и представляет собой учебники и учебные пособия, учебнометодические комплексы по различным дисциплинам, электронные версии курсов лекций, учебные и методические материалы для проведения практических занятий и лабораторных практикумов, монографии, сборники статей и трудов конференций, избранные статьи и обзоры по основным направлениям профессионального образования или относящиеся к методике преподавания конкретных дисциплин. Интегральный каталог образовательных интернет-ресурсов в составе портала «Единое окно» включает в себя представленные в стандартизованной форме метаданные внешних ресурсов, а также описания полнотекстовых публикаций электронной библиотеки портала. В настоящий момент общий объем каталога превышает 51 тысячу метаописаний (из них около 27 тысяч – внешние ресурсы). При этом значительную часть закаталогизированных в нем внешних ресурсов (более 11 тысяч) составляют образовательные сайты: сайты органов управления образованием, сайты вузов и их подразделений, научно-исследовательских институтов, учреждений НПО и СПО, учреждений дополнительного образования, библиотек, издательств, музеев, некоммерческих организаций, научно-образовательные интернет-проекты, электронные периодические издания, сайты информационной поддержки выставок, конференций, конкурсов, олимпиад. Другим, широко представленным в каталоге типом образовательных интернет-ресурсов, являются так называемые «конечные» ресурсы – электронные учебники, базы данных, энциклопедии, тексты лекций, виртуальные практикумы и др. Каталог снабжен удобными и постоянно развиваемыми средствами поиска ресурсов, которые позволяют проводить выборки по разделам рубрикатора (по предметной рубрике, типу ресурса, целевой аудитории, уровню образования) в сочетании с контекстным поиском в названии и описании ресурсов, в том числе – по автору (создателю), ключевым словам, в тексте аннотации, по URL (для интернетресурсов), по году издания и ISBN/ISSN (для материалов библиотеки). В текущем году реализована возможность отбора интернет-ресурсов, отнесенных при добавлении в каталог к тому или иному региону РФ. Это может оказаться полезным в тех случаях, когда требуется отобрать образовательные ресурсы, имеющие выраженную региональную направленность. Например, можно получить для конкретного региона списки занесенных в каталог сайтов вузов, факультетов и кафедр вузов, учреждений общего или дополнительного образования (языковых курсов, учебных центров по ИКТ и т.п.), библиотек, музеев и других организаций. Добавлена возможность контекстного поиска средствами настраиваемого поискового сервиса Google, который оказывается весьма эффективным, в частности при поиске в полных текстах публикаций (pdf-файлах), размещенных в электронной библиотеке. Принимая во внимание постоянный рост объема образовательного Рунета и достигнутые численные показатели закаталогизированных ресурсов на портале «Единое окно», поиск и отбор ключевых интернет-проектов по интересующей тематике может вызывать определенные затруднения, особенно у неподготовленных пользователей глобальной сети. В связи с этим, в течение последнего года значительные усилия были направлены на подготовку подборок наиболее содержательных и полезных, по мнению редакции, интернет-ресурсов для общего и профессионального образования. Подготовленные подборки размещаются в специальном разделе портала «Рекомендовано редакцией» (http://window.edu.ru/window/recommended). Рекомендованные ресурсы позволяют не только найти качественную информацию по той или иной тематике, но и могут служить отправными точками для дальнейшего поиска информации и эффективного использования ресурсов Интернета в обучении и профессиональной деятельности. Следует заметить, что методика формирования подборок для разных уровней системы образования отличалась. В частности, для общего образования были сформированы подборки для школьных предметов, по которым проводится ЕГЭ, при этом ресурсы в подборках обычно сгруппированы по следующим подразделам: «Образовательные проекты», «Олимпиады и конкурсы», «Периодические издания», «Учебные и методические материалы». Для профессионального образования на сегодняшний день подготовлены подборки по дисциплинам, являющимся базовыми в естественнонаучном и социально-гуманитарном циклах. При этом в соответствующих подборках, кроме основных тематических научно-образовательных веб-проектов, содержатся ссылки на сайты вузов и подразделений, а также научно-исследовательских организаций, специализирующихся по соответствующим направлениям обучения и исследований. Наряду со ссылками на отдельные проекты, в подборки явным образом включены поисковые запросы, позволяющие получить представительные выборки ресурсов из каталога и электронной библиотеки портала «Единое окно». К настоящему моменту подготовлено более 20 подборок рекомендованных ресурсов и работа по их формированию продолжается. В сформировавшийся за время работы круг задач, систематически решаемых редакционной группой портала, входят: пополнение каталога и электронной библиотеки новыми ресурсами и материалами, поддержка каталога в актуальном состоянии (проверка на доступность ресурсов и на адекватность метаданных реальному содержанию ресурса) [5], ежедневная публикация новостей образовательной тематики, взаимодействие с авторами и правообладателями ресурсов, размещаемых в библиотеке (получение разрешений, выдача свидетельств о публикации), взаимодействие с посетителями проекта 176

Труды конференции Телематика’2010

(публикация отзывов на ресурсы, ответы на вопросы, просмотр и размещение предложенных посетителями ресурсов для библиотеки и каталога). Для успешного решения перечисленных задач силами немногочисленной редакционной группы реализован ряд сервисов, которые позволяют наделенным соответствующими правами пользователям с помощью административных веб-интерфейсов эффективно работать с информационным наполнением портала. Работа редакционной группы по информационному сопровождению портала обеспечивается следующими подсистемами: • развитая подсистема управления пользователями (группами пользователей), редакторскими привилегиями и разграничением уровня доступа; • подсистема управления метаданными ресурсов в каталоге и электронной библиотеке; • подсистема атрибутно-контекстного поиска ресурсов, расширяющая возможности аналогичного общедоступного сервиса; • новостная подсистема, интегрированная с Электронным хранилищем новостной информации (ЭХНИ) системы федеральных образовательных порталов; • подсистема для формирования списков рекомендованных интернет-ресурсов; • подсистема контроля доступности и адекватности размещенных в каталоге интернет-ресурсов; • подсистема управления отзывами посетителей на ресурсы; • подсистема управления ресурсами, предоставленными посетителями портала; • подсистема контроля за выдачей свидетельств о публикации в электронной библиотеке; • подсистема управления показом баннеров партнеров и поставщиков ресурсов; • подсистема учета статистики обращений к ресурсам; • подсистема формирования отчётов об информационном наполнении портала. Аппаратно-программный комплекс портала функционирует на сервере, размещенном в дата-центре ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» (г. Москва). На сервере используется лицензионная операционная система SUSE Linux Enterprise Server 9. Прикладное программное обеспечение реализовано в виде набора хранимых программных единиц СУБД Oracle 10g, написанных на языке PL/SQL. Пользовательские вебстраницы портала разработаны с использованием инструментальных средств Oracle Portal, входящей в состав сервера приложений Oracle 10g Application Server. Административные веб-страницы обрабатываются через интерфейс PL/SQL Gateway, реализованный в виде модуля веб-сервера Apache (mod_plsql). На портале доступны два способа поиска информации: «внутренний поиск», использующий возможности модуля Oracle Text (входящего в состав Oracle 10g Database) и словарей iSpell для учета словоформ русского языка, и «внешний поиск» с помощью настраиваемого сервиса Google. Для обеспечения бесперебойного функционирования осуществляется регулярный мониторинг служб портала при помощи специального инструмента Oracle Enterprise Manager, позволяющего наблюдать за данными и возникающими событиями, изменять параметры конфигурации портала и приложений, следить за работой компонентов и сервисов, используемых в среде портала, источников данных для портлетов и т.д. С учетом высокой посещаемости портала и, как следствие, значительной нагрузки на его прикладные подсистемы, особое внимание уделяется повышению производительности подсистем, уменьшению количества потребляемых ресурсов. Наиболее результативным решением этого вопроса является широкое применение механизмов кэширования. Управление кэшированием страниц и портлетов осуществляется средствами Oracle Web Cache. В настоящее время ведутся работы по переводу портала на СУБД Oracle 11g, что позволит использовать ряд новых возможностей, в частности развитые средства для оптимизации производительности системы и встроенную поддержку морфологии русского языка. Литература 1. Иванников А.Д., Булгаков М.В., Гридина Е.Г. Современное состояние и перспективы развития системы федеральных образовательных порталов // Сб. научн. ст. «Интернет-порталы: содержание и технологии». Вып. 3 / Редкол.: А.Н. Тихонов (пред.) и др.; ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика». – М.: Просвещение, 2005. – С. 12-25. 2. Абрамов А.Г., Булакина М.Б., Булгаков М.В., Внотченко С.С., Зыбарев Е.Ю., Иванников А.Д., Сигалов А.В. Информационные разделы и сервисы федеральных образовательных порталов: опыт разработки и сопровождения // Информатизация образования и науки. 2009. №3. С. 51-64. 3. Абрамов А.Г., Булакина М.Б., Булгаков М.В., Гридина Е.Г., Иванников А.Д., Сигалов А.В. Развитие информационной системы «Единое окно доступа к ресурсам образовательных порталов» // Интернетпорталы: содержание и технологии. Выпуск 4. / Редкол.: А.Н. Тихонов (пред.) и др.; ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика». М.: Просвещение, 2007. С. 180-198. 4. Абрамов А.Г., Булакина М.Б., Иванников А.Д., Сигалов А.В. Электронная учебно-методическая библиотека информационной системы «Единое окно доступа к образовательным ресурсам»: опыт формирования и перспективы развития // Дистанционное и виртуальное обучение. 2008. №4. С. 4-15. 5. Абрамов А.Г., Булакина М.Б., Зыбарев Е.Ю., Сигалов А.В. Единое окно доступа к образовательным ресурсам: сопровождение и развитие проекта // Труды XVI Всероссийской научнометодической конференции «Телематика-2009», Санкт-Петербург, 22-25 июня 2009 г. Т. 1. С. 143-145. 177

ЭЛЕКТРОННЫЙ УМК «ПРОГРАММИРОВАНИЕ СРЕДСТВАМИ ПЛАТФОРМЫ 1С:ПРЕДПРИЯТИЕ 8» А.В. Флегонтов, Т.В. Красикова Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена, г. Санкт-Петербург E-mail: [email protected] Наиболее распространенной системой автоматизации, которой на сегодняшний день пользуются сотни тысяч организаций, является «1С:Предприятие». При подборе кадров на рынке труда знание этой системы очень часто расценивается как важное преимущество и элемент квалификации специалиста в области информационных технологий и систем автоматизации. «1С:Предприятие» является универсальной системой автоматизации учетной деятельности как в производственных организациях, так и в организациях сферы образования. Электронный учебно-методический комплекс (ЭУМК) «Программирование средствами платформы 1С:Предприятие 8» предназначен для обучения встроенному языку программирования системы и получения навыков модификации существующих и создания новых прикладных решений в системе «1С:Предприятие 8». Это доступное решение для широкого круга пользователей, которые хотят познакомиться с системой программирования в «1С:Предприятие 8» и научиться приемам конфигурирования: созданию и изменению структуры метаданных, написанию программных модулей, разработке диалогов и интерфейсов, а также администрированию решений на платформе «1С:Предприятие 8». ЭУМК «Программирование средствами платформы 1С:Предприятие 8» включает в себя: • Лекционные материалы и упражнения, в которых содержится описание встроенного языка программирования системы «1С:Предприятие 8», а также контрольные вопросы по предложенному материалу. • Практические задания. • Лабораторные работы, которые представляют собой пособие по выполнению сквозного учебного примера, имитирующего работу предприятия. • Тестовые задания. Представленный материал может быть полезен в образовательном процессе при проведении занятий по темам «Информационные технологии и системы», «Автоматизированные системы», «Бизнесинформатика», «Прикладная информатика», «Бухгалтерский учет и аудит» и т.д.

МЕТОДИКА РАЗРАБОТКИ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОТИВОБОРСТВА С.А. Бояшова, С.В. Николаев Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики E-mail: [email protected] Управление процессами информационного противоборства (ИП) в реальных конфликтах часто связано с так называемой, управленческой ситуацией 2-го рода, когда все общетеоретические принципы ведения ИП превращаются в малополезный набор взаимоисключающих высказываний. Причиной является сложный и противоречивый характер взаимосвязи задач, решаемых двумя основными составляющими ИП (информационно-технической и информационно-психологической). Для разрешения данного «внутрисистемного» конфликта требуется высокой уровень взаимодействия разнородных государственных структур, который невозможно обеспечить только за счет совершенствования подготовки узких специалистов отдельными ведомствами (структурами) и реализацией дорогостоящих программ автоматизации управления. Требуются новые формы обучения и подготовки специалистов в области информационного противоборства, выходящие за рамки традиционных [2]. Отсутствие в государственном образовательном стандарте высшего профессионального образования (ГОС ВПО-2) такого направления как «информационное противоборство» привело к необходимости включать его элементы в различные специальности, относящиеся к разным направлениям профессиональной подготовки. Эта проблема существенно затрудняет разработку целостной образовательной программы, позволяющей обеспечить необходимое качество подготовки специалистов в области ИП. Одним из возможных путей решения проблемы является использование целостной системы информационно-методического обеспечения образовательного процесса – учебно-методического комплекса (УМК), который может быть использован как в существующих, так и во вновь выбранных направлениях подготовки (ГОС ВПО-3).

178

Труды конференции Телематика’2010

УМК для подготовки специалистов в области ИП представляет собой модель системы информационно-методического обеспечения образовательного процесса, ориентированную на решение основных дидактических задач. Структура УМК по интегрированной учебной дисциплине содержит совокупность взаимосвязанных элементов, включающую (рис. 1): • цели обучения; • план учебной дисциплины; • описание содержания учебной дисциплины (или модуля); • учебные и учебно-методические пособия; • описание технологии образования; • описание методов и средств контроля.

Учебный план дисциплины

ЦЕЛИ

Содержание дисциплины

Технологии обучения Учебно-методические пособия

Методы и средства контроля

Рис. 1. Структурированное содержание УМК Цели обучения следует определять через результаты обучения (компетентностный подход к профессиональной подготовке). Они могут быть выражены в действиях, которые необходимо выполнять будущему специалисту. Одно из основных требований к формулировкам целей обучения заключается в определении индикаторов их достижения (рис. 2). Учебный план дисциплины отражает содержательную и временную последовательность ее изучения. Основными критериями отбора содержания дисциплины являются: научность; полнота; доступность [1]. Научность содержания определяется как отношение фактической степени абстракции, на которой ведется преподавание, к степени абстракции, порождающей данный предмет:

β κ = β β где

κβ

– коэффициент научности;

преподавание;

βф

ф , (0

Т

≤ κ ≤ 4 ), β

– фактическая степень абстракции, на которой ведется

β Т – степень абстракции, достигнутая в отрасли науки, порождающей данный предмет.

Полнота содержания определяется как отношение числа элементов в структуре предмета к числу

объектов в структуре науки:

κ = п

N

пр

N

н

– число элементов в структуре предмета;

,

κ = [0,7 − 0,8] , где κ п

Nн

п

– коэффициент полноты;

N пр

– число объектов в структуре науки.

Доступность содержания определяется уровнем обучаемости специалиста, т.е. исходным уровнем знаний, умений и навыков, приобретенных на более ранней ступени обучения, уровнем развития интеллекта, уровнем социальной активности и другими показателями. В соответствии с современными требованиями все содержание интегрированной дисциплины следует разбить на модули, представляющие собой совокупность, охватывающую логически завершенный материал, реализующий достижение определенных результатов обучения.

179

Обобщенные образовательные цели, определяющие направление подготовки специалистов Уточненные обобщенные цели, определяющие направление подготовки специалистов по соответствующей специальности Конкретизированные цели, определяющие направление предметной подготовки специалистов (цели изучения учебных дисциплин)

Рис. 2. Технологическая схема построения иерархической системы целей подготовки специалистов Для каждого модуля определяется объем всех видов учебных занятий, цели и задачи их проведения с учетом технологий обучения и оценивания учебных результатов (табл. 1). Таблица 1. Структура модуля

Цели обучения

• обобщенные • уточненные • конкретизированные

Решаемые задачи

• информативные • развивающие • организационные

Тема 1 Тема 2 и т.д.

Содержание темы (дидактические единицы, подлежащие усвоению обучающимися)

• определяется место среди др. дисциплин учебного плана, описывается знаниями каких дисциплин должны овладеть обучающиеся для изучения данной дисциплины; • указывается назначение дисциплины, соотнесенное с общими целями образовательной программы, в т. ч. имеющими междисциплинарный характер. • описываются задачи для достижения целей дисциплины, (например: «изучить материалы…» «сформировать у обучаемого систему понятий и представлений…», «выработать навыки применения…» и т.п., характеризующих знания, умения и навыки, которые необходимо приобрести. • для дисциплины, включенной в федеральный компонент ГОС ВПО по специальности или направлению, описание темы должно быть составлено таким образом, чтобы в нее вошли соответствующие дидактические единицы, присутствующие в ГОС ВПО.

Образовательный процесс (ОП) в вузе обеспечивается учебно-методическими пособиями для обучающихся и преподавателей, классификация которых представлена в табл. 2. Таблица 2. Учебные и учебно-методические пособия Для обучающихся Базовый учебник Основная литература по дисциплине Дополнительная литература по дисциплине

Для преподавателей Нормативно-правовые документы по управлению ОП в вузе Специальная научная литература, отражающая современные направления исследований в области базовой науки Методические пособия по организации ОП и контролю качества его результатов

Интернет-ресурсы и др. электронные информационные источники Справочно-информационные, контролирующие и прочие компьютерные системы, программы, используемые при изучении дисциплины

180

Психологическая и педагогическая литература для преподавателей вузов

Труды конференции Телематика’2010

В качестве дополнительной учебной и учебно-методической литературы рекомендуется использовать научные монографии, отчеты по научно-исследовательским работам (НИР), диссертации, дипломные работы, материалы научных конференций различных уровней, что стимулирует интерес к обучению, поддерживает и усиливает значение полученной информации из основных источников. Технология обучения отражает совокупность методов и средств учебного процесса, направленных на достижение запланированного результата. Любая технология обучения базируется на научнообоснованных концептуальных положениях педагогики, психологии и социологии, синтезирует практический опыт реализации образовательного процесса. Примерный перечень основных педагогических технологий обучения и форм организации занятий отражен в табл. 3. Таблица 3. Перечень педагогических технологий обучения и форм организации занятий Технологии обучения

Форма обучения

• • • • • • •

• • • • • •

лекции; практические занятия; лабораторные работы; семинары, деловые игры; круглые столы; НИР и др.

очная; заочная; дистанционная; индивидуальные консультации; групповые занятия; самостоятельная работа и др.

Классификация и перечень основных методов, средств и форм контроля по учебным дисциплинам представлен в табл. 4. Таблица 4. Классификация и перечень основных методов, средств и форм контроля Основание классификации По временному промежутку изучения дисциплины По методу оценивания результатов По виду представления результатов

По технологии проведения

Примерный перечень • текущий контроль; • итоговый контроль: по модулю; по дисциплине • субъективное оценивание преподавателем или группой преподавателей (комиссией); • объективное оценивание (педагогические измерения) • письменно; • устно; • с использованием компьютера или тестовых бланков • контрольные работы; • написание эссе, в том числе по первоисточникам на иностранных языках; • доклады, рефераты, выступления; • отчеты по групповым и специальным проектам; • тестирование (в том числе компьютерное); • собеседование; • защита выполненных работ (лабораторных, курсовых и др. работ); • экзамен; • зачет; • комбинированная технология

Результаты оценивания с применением различных методов и средств контроля могут быть представлены в различных шкалах, вместе с тем, итоговая оценка выставляется по четырехбалльной шкале с отметками: «неудовлетворительно», «удовлетворительно», «хорошо», «отлично». Учебная программа, технологии и методики преподавания, учебные пособия, средства и методы контроля результатов должны иметь единую дидактическую и психологическую концепцию, чтобы в полной мере соответствовать психологическим закономерностям усвоения необходимых знаний, умений и навыков специалистом. Полученная таким образом концептуальная модель УМК по интегрированной учебной дисциплине представляет собой результат эвристического моделирования. Данный метод исследования задач и выбора решения основан на интуитивном мышлении, логике, здравом смысле и педагогическом опыте. В процессе апробации происходит переход от эвристической к экономической модели УМК, которая используется в реальном учебном процессе. Эта модель позволяет избежать ряда типичных недостатков: • отсутствия единого концептуального основания для всех программ и инновационных курсов; • дублирования и несогласованности программ и инновационных курсов между собой; • эклектичности и алогичности учебных программ; • несоответствия программ современным требованиям дидактики; 181

• отсутствия видения границ между содержанием образования и содержания обучения, методами и формами обучения. Применение УМК, разработанного по данной методике, обеспечивает эффективную и рациональную передачу научно-обобщенного опыта обучающимся, а его использование в педагогических системах позволяет перейти к научно-обоснованному управлению учением человека в условиях организованного обучения. Таким образом, внедрение УМК по интегрированным дисциплинам, разработанного на основе системного подхода, позволяет эффективно решить проблему повышения качества образования специалистов в области ИП в условиях отсутствия единого образовательного стандарта и специальной образовательной программы по данному направлению подготовки. Литература 1. Беспалько В.П. Методические рекомендации по проектированию процесса обучения. Ч. 1 / В.П. Беспалько. – М.: Московский горный институт, 1977. – 96 с. 2. Николаев С.В. Интегративный подход к подготовке специалистов в области информационного противоборства: монография / С.В. Николаев. – Петродворец: ВМИРЭ им. А.С. Попова, 2006. – 260 с.

МОДЕЛЬ ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ РАЗВИТИЯ ИНТЕГРАТИВНОТРАНСФОРМИРУЮЩИХ КАЧЕСТВ ЛИЧНОСТИ IT-СПЕЦИАЛИСТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ НИУ Ю.А. Гатчин, В.В. Сухостат Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 233-47-09, e-mail: [email protected], [email protected] Образовательная политика НИУ «ИТМО» в условиях формирования и удовлетворения спроса отечественного и зарубежного рынков, профильных по отношению к научно-образовательным областям деятельности университета, направлена на решение проблемы кадрового обеспечения развития инновационной экономики России [1]. В этой связи подготовка конкурентоспособных ИТ-специалистов, социально защищенных качеством и профессионально-деятельностными возможностями своего образования, комплексно подготовленных к работе в постоянно изменяющихся условиях требует соответствующих технологий и методов оценки качества ее реализации [2, 3]. Одним из методов оценки качества подготовки конкурентоспособного специалиста, все более распространенным в мире, становится Портфолио/Паспорт профессиональной карьеры (Portfolio/Career Passport). Функциональное назначение его – помочь выпускникам совершить переход от учебы к трудовой деятельности или продолжению обучения на более высоком уровне и представить работодателям наиболее полные сведения о квалификации, академических знаниях, умениях и навыках молодых людей – претендентов на место работы. Следовательно, портфолио как индивидуальный портфель официальных документов имеет важное значение для всех участников процесса подготовки и использования рабочей силы на современном рынке труда. Так, для выпускника системы профессионального образования паспорт, прежде всего, несет психологическую нагрузку, является результатом развитой способности к самоанализу. Для научно-педагогического работника – педагогическое усилие в развитии интегративно-трансформирующих качеств личности IT-специалиста. Рассмотрим подробнее педагогические возможности обеспечения рефлексивно-аналитических способностей у студентов, в частности педагогической поддержки развития способности к самоанализу у студентов в образовательном процессе НИУ как вариант модели развития интегративнотрансформирующих качеств личности IT-специалиста. Самоанализ как характеристика личности IT-специалиста представляет собой внутреннюю (сущностную, духовную) потенцию, претворение которой в способность являет собой пусковой и поддерживающий механизм профессионального роста и становления в современном обществе. Не объективируясь, как таковая, наиболее полно способность к самоанализу предстает в модусе личности профессионала через совокупность его интегративно-трансформирующих личностных качеств. Это положение, зафиксированное в результате изучения философских представлений о человеке, позволяет рассматривать процессы развития способности к самоанализу у ИT-специалиста и его профессионального саморазвития в одном семантическом поле, как равнозначимые. Психологические концепции и теории личности помогают выявить сущность и механизмы самоанализа, полиаспектность характера которого обусловлена многообразием ценностно-личностных ориентаций каждого человека. Процесс развития способности к самоанализу у студентов предстает перед нами как самоактуализация внутренних механизмов работы с собственным сознанием и направляется на вхождение в постоянный процесс профессионального саморазвития через усиление динамизма отношений, становление гуманистического мировоззрения, экзистенциальное обращение к смыслам профессиональной деятельности. Психологическими детерминантами, обусловливающими педагогическую поддержку развития в образовательном процессе способности к самоанализу у студента, 182

Труды конференции Телематика’2010

являются процессы индивидуализации и социализации, интериоризации и экстериоризации личностной позиции студента, его рефлексивность, потребность в личностно-профессиональном саморазвитии, доминанта мотива личностно-профессионального самоопределения и самореализации. Современный эффективный образ студента воспринимается нами как совокупность ценностно-личностных качеств, позволяющих ему с готовностью включаться в переосмысление и перестройку своего опыта, знаний, отношений с целью культивирования собственной индивидуальности, сознательно становясь на путь профессионального самодостраивания под новые жизненные смыслы, путь глубинного самоизменения. Педагогическая поддержка этих внутриличностных процессов выступает как система помогающих действий преподавателя в логике актуализации усвоения и накопления студентом собственного опыта по отношению к механизмам самоанализа, прямого включения обучающегося в процесс собственной продуктивной самоанализирующей деятельности, которая непосредственно укрепляет рефлексивные позиции, мобилизации его самодеятельности и личностной позиции, основанной на приобретенном опыте самоанализа, через создание внешних условий, порождающих внутренние условия для личностно-профессионального саморазвития студента. В качестве факторов, задающих векторы и динамику «разворачивания» указанных процессов, и соответствующих нашему пониманию педагогического усиления развития в образовательном процессе НИУ способности к самоанализу у студентов, мы называем учебно-воспитательные ситуации на занятии, провоцирующие ценностно-рефлексивный отклик всех участников процесса обучения; общение участников образовательного процесса, ориентированное на обсуждение и анализ предлагаемых актуальных для студента профессиональных ситуаций; стимулирующее к самоанализу вариативное, разноуровневое образовательное пространство. Условиями, при которых эти факторы приводятся в движение, являются следующие: актуализация у студентов в образовательном процессе идеи личностно-профессионального саморазвития через использование активных и интерактивных методов обучения, провоцирующих включенность студентов в рассматриваемую, анализируемую профессиональную ситуацию, пробуждающую работу механизмов самоанализа; построение процесса обучения на основе полилогического взаимодействия (встречи смыслов ученых и студентов) как источник потребности самоанализа у студентов через коммуникативные события (диалоги, монологи, полилоги) на занятии, побуждающие включение в самоанализ, вербализацию их при дифференциации дополнительных условий, ориентированных на ITспециалистов с учетом возможностей развития способности к самоанализу у каждого из них; реализация в личностно-ориентированном обучении задачного подхода, развивающего способность студентов к самоанализу через обращения педагога к самостоятельным резервам учащихся и создания внешних стимулов для индивидуальной включенности студентов в решение проблемных ситуаций, то есть предоставление студентам в образовательном процессе НИУ возможностей для проявления своей индивидуальности. Выявленные условия создаются в реальной практике педагогического процесса, если обеспечивается ориентация субъекта в процессе самоанализа на собственный рефлексивный опыт, экзистенциальное восхождение субъекта к потребности личностно-профессионального развития и предоставляются студентам возможности для проявления своей индивидуальности в научных исследованиях. Реализация условий педагогической поддержки развития в образовательном процессе НИУ способности к самоанализу у студентов предполагает критерии, которые сводятся к следующему комплексу: ценностное отношение к себе как самоуважение, основанное на признании собственных достоинств; способность анализировать окружающую действительность как направленность мировоззрения личности IT-специалиста на себя, на других, на окружающее, выраженная во внимании к внутренним процессам; положительное отношение к научно-образовательной, научнопрофессиональной деятельности. Проявляющиеся в процессе педагогической поддержки самостоятельного развития и осуществления способности к самоанализу у студентов, закономерные связи обусловливают зависимость между личностным усилием профессионального саморазвития и возникновением потребности в самоанализе; между широтой кластера позиций, в которых самоопределяется студент как IT-специалист в полилогическом, вариативном пространстве обучения, и многогранностью его самоотношения как результатом самоанализа. А также, чем более процесс обучения провоцирует обучающегося на развитие личностно-профессиональных потенциалов и ресурсов в ходе фиксации проблемы, постановки задачи и поиска способов решения, тем богаче рефлексивный опыт студента и выше уровень развития способности к самоанализу. Регулятивами создания педагогической поддержки развития в образовательном процессе способности к самоанализу у студентов являются следующие педагогические принципы: личностнопрофессиональной значимости научно-образовательной деятельности; полилогичности, вариативности образовательной среды; проблематизации учебного материала. Таким образом, теоретический анализ и исследование данной проблемы позволяет сделать следующие выводы: • Педагогическая поддержка развития в образовательном процессе способности к самоанализу у студентов являет собой предложение со стороны педагога определенных, значимых для обучающихся педагогических (дидактических) ситуаций, востребующих, провоцирующих реализацию потенциальных задатков самоанализа у студентов в их готовности делать значимым рассмотрение и осмысление себя, своего места среди людей в когнитивном, эмоциональном и поведенческом аспектах отношений. 183

• Процесс развития способности к самоанализу у студента разворачивается как ключевой процесс личностно-профессиональной культуры и определяет формирование его ценностно-смысловой сферы и достойного способа профессиональной самореализации. • Педагогическое усиление процесса развития способности к самоанализу у студентов в образовательном процессе происходит через создание внешних, педагогических условий, порождающих внутренние условия для профессионального саморазвития. Таким образом, обозначены только некоторые педагогические возможности для определения и реализации себя студентом в образовательном процессе НИУ через самомотивированную включенность в рефлексивно-аналитическую деятельность. Созданная модель педагогической поддержки развития в образовательном процессе НИУ способности к самоанализу у студентов может быть использована при разработке новых антропоориентированных моделей организации научно-образовательного, научнопрофессионального процесса при проведении учебных занятий, как со студентами, так и с преподавателями в активном и интерактивном режиме. Литература 1. Никифоров В.О. Первоочередные задачи реализации программы развития Национального исследовательского университета [Текст]/ В.О. Никифоров//Доклад на XXXIX научной и учебнометодической конф. СПбГУ ИТМО, посвященной 110-й годовщине со дня создания Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики 2 февраля 2010 г. – СПб, 2010. 2. Гатчин Ю.А. Особенности преподавания дисциплин по микроэлектронике [Текст] / Ю.А. Гатчин, А.М. Скворцов// Известия вузов. Приборостроение. 2003, т. 46, №6. 3. Сухостат В.В. Условия педагогической поддержки развития способности к самоанализу в процессе обучения [Текст] / В.В. Сухостат// General Issues on the Modern Social Education (Issues & Discussion): Junе 23, 2005, Khabarovsk State Pedagogiсal University, Russia; Gyeongnam Province, Korea. – Seoul, Korea. 2005. – 353 с.

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ ОБУЧАЮЩАЯ СРЕДА ДЛЯ МОНИТОРИНГА И ДИАГНОСТИКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ М.В. Хлопотов Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 232-86-45, e-mail: [email protected] Согласно Федеральному государственному образовательному стандарту образовательный процесс должен сопровождаться мониторингом и диагностикой результатов обучения. Для этого требуется наличие соответствующей информационной обучающей среды. Опишем информационную профессионально-ориентированную обучающую среду, разработанную на кафедре технологий профессионального обучения Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики в применении к подготовке инженеров специальности «Информационные технологии в образовании». Рассмотрим модели этой среды, позволяющие исследовать её возможности. Проанализируем результаты её использования для мониторинга и диагностики результатов обучения. Разработанная среда включает в себя модель специалиста, модель учебной дисциплины, модель управления процессом обучения, модель обучающегося и модель обучающего [1]. Модель специалиста описывает деятельность будущего специалиста – выпускника вуза. Она представляет собой системное описание субъекта деятельности, а также связанных с ним объектов и сред, в которых эта деятельность осуществляется. Фактически она задаёт цели и ожидаемые результаты обучения. Эти результаты находятся в иерархической связи, а их идентификаторами являются профессиональные компетенции [2]. Модель специалиста разрабатывается выпускающей кафедрой на основе Федерального государственного образовательного стандарта и во взаимодействии с работодателями. При этом с учётом потребностей рынка, вуза и студентов перечисленные в Федеральном государственном образовательном стандарте профессиональные компетенции детализируются и дополняются. Для построения модели специалиста, хранения профессиональных компетенций, создания и редактирования связей между ними спроектирована база данных и разработаны соответствующие инструменты. Модель учебной дисциплины в самом общем виде описана в работе [3]. Фактически эта модель представляет собой рабочую программу дисциплины, проработанную по всем основным позициям достаточно детально. В ней для каждого модуля и для дисциплины в целом указываются компетенции, формируемые в результате изучения дисциплины. При этом компетенции не только указываются, но и привязываются к соответствующим разделам дисциплины. Это способствует выявлению взаимосвязей между дисциплинами, определению сквозных линий подготовки, построению оптимальных траекторий обучения. 184

Труды конференции Телематика’2010

Модель управления процессом обучения представляет собой технологическую составляющую информационного обеспечения учебного процесса. Эта модель включает в себя такие параметры учебного процесса, как цели, задачи, функции, входы, выходы, процедуры, контрольные точки. Модель реализуется в компоненте информационной системы кафедры, обеспечивающем построение траекторий обучения. Этот компонент использует также такие внешние данные, как расписание занятий и сессий, распределение нагрузки, элементы балльно-рейтинговой системы и т.п. Модель обучающегося формируется на базе учебного плана подготовки и рабочих программ дисциплин, изучаемых в ходе обучения. Модель обучающегося строится в процессе мониторинга и диагностики сформированности требуемых компетенций. При этом традиционно достигнутые результаты обучения сравниваются с ожидаемыми результатами. При компетентностном подходе после этого проводится выявление учебных, познавательных, профессиональных мотивов студентов, а также их тестирование по выявлению личностных характеристик. Текущие модели обучающихся включают в себя иерархию профессиональных компетенций, которые формируются в результате освоения учебного материала. Эти модели описывает компонент мониторинга формирования профессиональной компетенции. При этом для каждой включённой в иерархию компетенции определяются трудоёмкость (общая и текущая), сквозная линия, уровень (требуемый и текущий), учебная, познавательная и профессиональная мотивации. В этот компонент планируется включить также инструменты описания рефлексии студентов и выявления их личностных качеств. Текущие модели обучающихся позволяют формировать рекомендации студентам и преподавателям по корректировке траектории обучения. Модель обучающего учитывает личностные особенности преподавателей, их профессиональные педагогические качества. Модель реализована в компоненте «Сотрудники» информационной системы кафедры. Как показывают эксперименты, разработанные модели позволяют формировать в рамках информационной системы кафедры профессионально-ориентированную обучающую среду. Компоненты этой системы обеспечивают мониторинг и диагностику формирования у студентов профессиональных компетенций. К сожалению, для компетенций профиля подготовки «Информационные технологии в образовании» педагогические измерители, такие как портфолио, кейс-измерители и компетентностноориентированные тесты, практически не разработаны [4]. Решение этой задачи рассматривается в качестве одного из перспективных направлений развития информационной системы кафедры технологий профессионального обучения СПбГУ ИТМО. Литература 1.

2. 3.

4.

Шаталов А.А., Афанасьев В.В., Афанасьева И.В., Гвоздева Е.А., Пичугина А.М. Мониторинг и диагностика качества образования: Монография. – М.: НИИ школьных технологий, 2008. – 322 с. Лисицына Л.С. Методология автоматизации и управления разработкой результатов обучения средствами сетевых информационных систем. – СПб: СПбГУ ИТМО, 2009. – 20 с. Потеев М.И., Хлопотов М.В. Модели основных компонентов диагностики автоматизированной системы диагностики готовности к проектированию цифровых информационных образовательных ресурсов // Труды XVI Всероссийской научнометодической конференции «Телематика’2009». СПб, 2009. Звонников В.И., Челышкова М.Б. Контроль качества обучения при аттестации: компетентностный подход: учеб. пособие. – М.: Университетская книга; Логос, 2009. – 272 с.

ПОДХОД К ОТБОРУ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ КОМПЕТЕНТНОСТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ Л.С. Лисицына, Н.Н. Сёмушкина Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 233-1961, e-mail: [email protected] Ввод в действие новых федеральных государственных стандартов в сфере высшего профессионального образования законодательно утвердил переход на компетентностный подход в российском образовании, что ставит принципиально новые задачи перед разработчиками новых образовательных программ. Теперь преподаватели вузов должны освоить новый язык взаимодействия со всеми участниками процесса подготовки выпускников (потенциальными работодателями выпускников, студентами и их родителями, преподавателями вузов) – язык результатов обучения (РО) и компетенций. Особенностью этого языка является, прежде всего, двойственность компетенций. Компетенции выступают основным, но не единственным идентификатором РО, а РО, в свою очередь, являются средством для формулировки компетенций. В этом и состоит диалектическая связь между РО и их компетенциями, устанавливать которую должен научиться любой преподаватель вуза. Разработчики 185

компетентностно-ориентированных образовательных программ столкнутся с множеством проблем, среди которых особое место занимает проблема отбора информационных ресурсов для реализации программ. Данный доклад является обобщением исследований автора [1, 2] с целью познакомить его слушателей с концептуальной моделью для отбора из избыточного содержания образования РО и их компетенций. Модель используется для структурирования образовательного пространства и моделирования образовательного процесса, направленного на формирование ожидаемого РО. Ожидаемый РО идентифицируется пакетом компетенций из компетентностной модели выпускника РО. В докладе обсуждается методика поочередной детализации объектов и видов деятельности выпускника, которая отражает основные свойства компетенций – их многослойность, динамичность и вариативность. Модель иерархии РО структурирует образовательное пространство и во многом определяет структуру модульных компетентностно-ориентированных программ. Модель иерархии РО представляет собой корневое дерево (корневой лес), в котором каждый путь от корня дерева к листу моделирует компетенции элементарного (неделимого) РО, среди которых особое место занимают компетенции, устанавливающие требования к знаниям, умениям и навыкам (ЗУН), необходимым и достаточным для формирования такого РО. Компетенции ЗУН являются своеобразным фильтром для отбора компетентностно-ориентированного содержания, а их состав во многом определяет планирование видов учебной нагрузки и форм контроля РО. Причинно-следственные связи, установленные между РО, моделируют образовательный процесс в таком пространстве и позволяют проектировать образовательные макротраектории и траектории [2]. В докладе излагаются особенности построения такой модели в виде план-графа, представляющего собой ориентированный гиперграф, в котором вершины моделируют вариативные РО, а гипердуги – неделимые части образовательного процесса по реализации образовательных модулей. Взвешивание план-графа позволяет внести в модель оценки формирования элементарных РО. В докладе обсуждается проблема определения весов гипердуг план-графа и рассматривается подход по оцениванию минимальной трудоемкости формирования элементарных РО. План-граф является моделью попрежнему избыточного содержания образования в данной предметной области, основой для поиска вариативных образовательных траекторий по формированию ожидаемого РО для подготовки выпускников конкретного направления (специальности). В докладе представлена интерактивная процедура для примерки ожидаемого РО по взвешенному план-графу в соответствии с заданными характеристиками учебной нагрузки. Результатом такой примерки должна стать образовательная траектория, представляющая собой упорядоченный набор РО, отобранных для подготовки выпускников данного направления (специальности). В ней каждый РО представлен в виде компетенций вплоть до ЗУН, которые могут и должны использоваться для отбора информационных ресурсов, обеспечивающих их формирование. Поэтому решение проблемы отбора информационных ресурсов для реализации компетентностноориентированных модульных образовательных программ должно быть направлено на установление соответствия таких ресурсов РО и их компетенциям. Это обстоятельство ставит по иному задачу каталогизации информационных ресурсов (методических пособий, электронных практикумов, виртуальных лабораторий, тестов и т.п.). Теперь не столько содержание (ключевые слова, тематика и т.п.), сколько компетенции должны стать основным инструментом для каталогизации и поиска информационных ресурсов с целью их отбора для реализации программ по подготовке выпускников. Литература 1. Лисицына Л.С. Теория и практика компетентностного обучения и аттестаций на основе сетевых информационных систем. СПб: СПбГУ ИТМО, 2006. – 147 с. 2. Лисицына Л.С. Методология проектирования модульных компетентностно-ориентированных образовательных программ. Методическое пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2009. – 50 с.

КОМПОНЕНТ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ КАФЕДРЫ ДЛЯ МОНИТОРИНГА АКТИВНОСТИ АСПИРАНТОВ Н.Н. Горлушкина, Л.А. Борисова, М.В. Хлопотов, А.Р. Шишкин Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 232-8645, e-mail: [email protected] С развитием информационных технологий и формированием единого образовательного информационного пространства особое значение приобретает информационное обеспечение во всех видах вузовской деятельности. У большинства кафедр Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики существуют свои информационные системы, в которых реализованы различные функции: предоставление информации о текущей деятельности сотрудников кафедры, возможность создания электронных учебно-методических комплексов и др. Функции таких информационных систем в основном ориентированы на обучение и аттестацию студентов.

186

Труды конференции Телематика’2010

Информационно-образовательная среда кафедры технологий профессионального обучения позволяет решать следующие задачи: информационное обеспечение кафедры, предоставление специализированных инструментов сотрудникам и студентам кафедры, организация взаимодействия с другими информационными системами университета [1]. Важным аспектом деятельности любой кафедры научно-исследовательского университета является работа с аспирантами и повышение ее эффективности. В информационно-образовательной среде кафедры целесообразно наличие компонента, с помощью которого можно будет сделать взаимодействие кафедры с аспирантами более наглядным. В соответствии с нормативными документами, утверждёнными высшим учебным заведением, существует минимум работ, которые должен выполнить аспирант. Результатами деятельности аспиранта является публикация научных работ, участие в конференциях, публичные выступления по теме диссертации, участие в педагогической практике, ежегодная подача на конкурс заявок на персональные или коллективные научные гранты, участие в научно-исследовательской работе, написание глав диссертации, проведение эксперимента и т.п. Однако деятельность аспиранта не ограничивается записанными в индивидуальном плане минимальными требованиями [2]. При осуществлении непрерывного наблюдения за взаимодействием аспирантов с кафедрой, иначе говоря, мониторинга их активности, целесообразно использовать компьютерные технологии. В информационной системе кафедры технологий профессионального обучения реализован компонент, позволяющий проводить мониторинг активности аспирантов. Вся деятельность аспиранта, по возможности, была формализована. За определенный ее вид начисляются баллы в соответствии с установленной балльно-рейтинговой системой, в которой определены критерии деятельности и соответствующее количество баллов по каждому из них, заданы контрольные точки. Функциональная модель процесса мониторинга может быть представлена в виде диаграммы уровня А0 в нотации IDEF0 [Методология функционального моделирования. ГОСТ Р 50.1.028-2001] (рис. 1).

Рис. 1. Модель процесса мониторинга активности аспиранта Компонент позволяет частично автоматизировать сбор и обработку информации о работе аспирантов. Созданы инструменты для настройки и управления видами деятельности, внесения и обработки статистики и генерирования отчётов. Реализована возможность самостоятельного добавления аспирантом отметок о своей активности в информационной среде кафедры и подтверждения их научным руководителем. Компонент разработан для действующей информационной системы кафедры технологий профессионального обучения СПбГУ ИТМО [1] с учётом внутренней архитектуры и предоставляемого API и интегрирован в её систему пользователей. 187

Разработанный компонент информационной системы позволит научным руководителям и руководству кафедры получать оперативно более полное представление о деятельности аспирантов, видеть сравнительную характеристику этой деятельности и динамику ее изменения. Литература 1. А.В. Бурьянец, Н.Н. Горлушкина, А.В. Иванов. Информационно-образовательная среда кафедры. Труды XVI Всероссийской научно-методической конференции "Телематика 2009". СПб, 2009, т. 1, С. 197198. 2. Б. Бедный, А. Миронос. Продуктивность исследовательской работы аспирантов (наукометрические оценки). [Электронный ресурс]: статья. – Режим доступа: http://www.sapanet.ru/Science/asp/BB.doc.

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ВЛИЯНИЯ ОБУЧАЮЩЕГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ СОСТОЯНИЕ СТУДЕНТА А.А. Скшидлевский, А.В. Лямин Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 232-5914, e-mail: [email protected] Одним из подходов повышения эффективности информационных технологий обучения является развитие и применение методов и средств построения информационно-образовательных систем на основе адаптивных алгоритмов управления траекториями обучения и контроля уровня подготовки. Адаптивные алгоритмы используют принцип обратной связи и их возможности определяются составом параметров доступных для измерения во время обучения и контроля. Традиционно обратная связь строится по результатам анализа ответов обучающегося и не учитывает его функциональное состояние в реальном масштабе времени, т.е. в процессе обучения. В СПбГУ ИТМО проводится исследование, затрагивающее вопрос построения моделей электронного обучения, учитывающих расширенный вектор измерений на основе анализа вариабельности сердечного ритма методом Р.М. Баевского, для оптимизации учебного процесса. Метод оценки функционального состояния основан на распознавании и измерении временных интервалов между R-зубцами ЭКГ (R-Rинтервалы), построении динамических рядов кардиоинтервалов (кардиоинтервалограммы) и последующего анализа полученных числовых рядов различными математическими методами. Экспериментальные данные собираются следующим образом. Испытуемому предлагается пройти заранее подготовленный электронный тест. Во время прохождения теста испытуемый подключен к прибору для фиксирования его ЭКГ. После прохождения теста для каждого испытуемого сохраняются данные его активности в системе и его кардиоинтервалограмма. Для обработки и последующего математического анализа собранных экспериментальных данных были разработаны специальные программные средства. Разработанное программное обеспечение использует кардиоинтервалограммы, полученные с помощью программно-аппаратного комплекса «Варикард» (ООО Институт Внедрения Новых Медицинских Технологий РАМЕНА) и совмещает их с данными системы AcademicNT (СПбГУ ИТМО). После автоматической обработки полученные результаты становятся доступны для дальнейшего анализа через интерфейс разработанной программы. В программе реализованы различные методы математического анализа динамических рядов кардиоинтервалов и наглядная визуализация активности испытуемого в системе AcademicNT. Далее будут рассмотрены основные возможности программы. Построение кардиоинтервалограммы, совмещенной с диаграммой активности пользователя в системе AcademicNT. Программа предусматривает работу со списком испытуемых, данные которых были предварительно загружены, и предоставляет возможность выбора испытуемого для последующего анализа. Возможность построения кардиоинтервалограммы, совмещенной с диаграммой активности пользователя в системе AcademicNT, позволяет наблюдать изменения вариабельности сердечного ритма в зависимости от ответов испытуемого и других взаимодействий с системой. Наблюдение диаграммы возможно с масштабированием любого временного отрезка и возможностью аппроксимации значений. Построение графика скатерграммы. График скатерграммы строится как зависимость величины следующего кардиоинтервала от предыдущего. По оси абсцисс откладываются значения кардиоинтервалов X(i), а по оси ординат значения X(i+1), где i=1,2,3,…n (n – количество кардиоинтервалов). По этому графику можно оценить корреляцию между значениями кардиоинтервалов. Построение гистограммы плотности распределения вероятности кардиоинтервалов. В программе есть возможность построить гистограмму плотности распределения вероятности кардиоинтервалов или корреляционная ритмография. Корреляционная ритмография – это метод графического представления динамического ряда кардиоинтервалов в виде «облака» (скатерграммы) путем построения ряда точек в прямоугольной системе координат. При этом по оси ординат откладывается каждый текущий R-R-интервал, а по оси абсцисс – каждый последующий R-R-интервал. 188

Труды конференции Телематика’2010

Физиологический смысл близок к индексу напряженности, он характеризует степень централизации управления ритмом сердца, активность симпатического отдела вегетативной нервной системы. Вычисление и построение автокорреляционной функции динамического ряда кардиоинтервалов. Этот подход направлен на изучение внутренней структуры ряда кардиоинтервалов как случайного процесса. Автокорреляционная функция представляет собой график динамики коэффициентов корреляции, получаемых при последовательном смещении анализируемого динамического ряда на одно число по отношению к своему собственному ряду. После первого сдвига на одно значение коэффициент корреляции тем меньше единицы, чем более выражены дыхательные волны. Если в исследуемой выборке доминируют медленноволновые компоненты, то коэффициент корреляции после первого сдвига будет лишь незначительно ниже единицы. Последующие сдвиги ведут к постепенному уменьшению коэффициента корреляции вплоть до появления отрицательных корреляционных коэффициентов. Автокоррелограмма позволяет судить о скрытой периодичности сердечного ритма. Изучение кардиоинтервалов с помощью спектрального анализа, построение спектра. Для точной количественной оценки периодических процессов в сердечном ритме служит спектральный анализ. Физиологический смысл спектрального анализа состоит в том, что с его помощью оценивается активность отдельных уровней управления ритмом сердца. Построение фазового портрета испытуемого. Фазовый портрет – это графическое изображение системы на фазовой плоскости, по координатным осям которого отложены значения величин переменных системы. Поведение переменных во времени при таком способе представления для каждой начальной точки описывается фазовой траекторией. Совокупность таких фазовых траекторий для любых начальных условий представляет собой фазовый портрет. В данном случае фазовый портрет описывает зависимость скорости изменения количества ошибочных ответов испытуемого от самого количества ошибок за выбранный интервал времени. Так с помощью данного программного обеспечения можно проводить детальный анализ экспериментальных данных с целью выявления влияния обучающего воздействия на функциональное состояние испытуемого. Программа расширяемая, существует возможность добавлять новые инструменты для анализа полученных данных и выявления зависимостей. Литература 1. Лямин А.В., Разыграева В.А. Анализ вариабельности сердечного ритма при педагогических измерениях в системе дистанционного обучения // Труды XVI Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2009". – Санкт-Петербург, 2009. – Т. 2. -- С. 345-346. 2. Лямин А.В., Разыграева В.А., Скшидлевский А.А. Модель электронного адаптивного обучения с оценкой функционального состояния обучающегося // Материалы VIII Международной научнопрактической конференции-выставки "Единая образовательная информационная среда: проблемы и пути развития". – Томск: Графика-Пресс, 2009. – С. 108-109. 3. Разыграева В.А., Лямин А.В. Построение модели адаптивного электронного обучения, учитывающей функциональное состояние обучающегося // Развитие региональной образовательной среды. Сборник научных статей межрегиональной научно-практической конференции: Труды всероссийской объединенной конференции "Интернет и современной общество". Санкт-Петербург, 27-29 октября 2009 г. – СПб.: ЛОИРО, 2009. – С.49-51.

ОРГАНИЗАЦИЯ ПРАКТИКИ СТУДЕНТОВ СПЕЦИАЛЬНОСТИ «ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ» Д.В. Дроздова Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики E-mail: [email protected] Проанализируем цели прохождения производственной и преддипломной практики студентами специальности «информационные технологии в образовании», опишем недостатки в организации практики и предложим способы их исправления. Специальность «информационные технологии в образовании» со специализацией «управление проектами в информационных образовательных системах» преподается на кафедре технологий профессионального обучения (ТПО) СПбГУ ИТМО с 2004 г. На сайте кафедры ТПО заявлено, что «…выпускники кафедры ориентируются на работу профессиональными консультантами в области разработки и сопровождения информационных технологий в системе высшего и послевузовского образования, в издательской деятельности, а также в бизнесе» (http://www.ifmo.ru/department/13/dep_13.htm). К работе консультантами в указанных областях студенты готовятся, в частности, в процессе производственной и преддипломной практики, а также подготовки дипломного проекта. 189

Темы большинства проектов студентов связаны с их нынешней работой и состоят в создании электронных обучающих ресурсов для сотрудников компании-работодателя. В менее благоприятном случае создаются обучающие ресурсы, не востребованные конкретным заказчиком и не доводящиеся до стадии реализации. Реже всего практическая работа студентов оказывается связанной с внедрением информационных технологий в образовательный процесс учебных заведений различного уровня. В тех случаях, когда заказчиками электронных учебных ресурсов выступают преподаватели, работа редко доводится до стадии внедрения, поскольку после защиты диплома студент не заинтересован в продолжении работы над проектом. Таким образом, у студентов почти полностью отсутствует опыт работы над проектами для учебных заведений, а также опыт внедрения результатов своей работы. Для решения этой проблемы предлагается организовать работу студентов, направленную на получение опыта сотрудничества с учебными заведениями. Для того чтобы сформулировать цели такой работы, проанализируем проблемы, стоящие перед преподавателями учебных заведений при внедрении информационно-коммуникационных технологий в образование, на примере педагогического колледжа № 1 им. Н.А. Некрасова (Санкт-Петербург). Одной из основных проблем информатизации в педагогическом колледже № 1 является отсутствие единой концепции информатизации, которая указывала бы, каким образом и для достижения каких целей ИКТ должны быть встроены в образовательный процесс. Следствием этого является большое разнообразие средств, используемых для информатизации учебного процесса отдельными преподавателями. При этом выбор средств оказывается случайным и не строится на результатах анализа всего спектра существующих инструментов, а зависит от того, что данный преподаватель уже освоил. К этому добавляется разный, но в основном низкий уровень владения компьютером. Положительным моментом использования информационных технологий преподавателями «на местах» является то, что все созданные инновационные тут же внедряются в учебный процесс, вследствие чего появляется возможность отследить эффективность их использования. По результатам анализа внедрения ИКТ в отдельно взятом учебном заведении видно, что проблемы носят в первую очередь организационный, а не технический характер. Поэтому взаимодействие с преподавателями учебных заведений – это область, хорошо подходящая для развития тех профессиональных навыков, которые недополучаются студентами со специализацией «управление проектами в информационных образовательных системах» во время учебы в вузе. Для обеспечения возможности такого взаимодействия предлагается создать студенческий консультационный центр. Целью работы центра является создание условий для приобретения студентами опыта выполнения реальных заказов преподавателей, внедрения результатов своей работы, а также опыта исследования последствий их внедрения. При выполнении сложных заказов у студентов также появится опыт координации работы не только с заказчиком, но и с членами рабочей группы, а это включает распределение обязанностей, соблюдение сроков, анализ правовой и финансовой составляющей проекта. Важной частью выполняемых студентами проектов будет анализ всего спектра ИКТинструментов для выбора инструмента, соответствующего конкретной учебной или управленческой задаче. При этом неизбежно близкое знакомство студентов с проблемами и задачами, которые стоят перед отдельными преподавателями и целыми учебными заведениями в рамках информатизации образовательного процесса. Такое знакомство приведет к лучшему пониманию структуры и тенденций развития сферы информационных технологий в образовании, поможет в профессиональной ориентации, повысит мотивацию к дальнейшему обучению. К числу недостатков такого центра можно отнести то, что придется активно привлекать к его работе преподавателей кафедры, поскольку у самих студентов нет реального опыта управления проектами. Студенты не смогут сами создать концепцию информатизации учебного заведения, а это необходимо в первую очередь, поскольку у студентов должен появиться опыт управления локальными проектами по внедрению ИКТ в преподавание конкретных дисциплин в рамках глобальной концепции. В настоящий момент можно сделать прогноз о том, что студенческий консультационный центр будет хорошим местом для практики студентов со специализацией «управление проектами в информационных образовательных системах». Возможно, сотрудничество с таким центром серьезно продвинет в плане информатизации учебные заведения – партнеры, которые предоставляют площадки для практики и являются заказчиками результатов студенческих проектов. Работа в центре даст студентам опыт реального управления проектами. При этом поддержка работы такого центра на высоком уровне добавит дополнительную и неоплачиваемую нагрузку на преподавателей кафедры ТПО. Для решения последнего вопроса можно попытаться коммерциализировать работу центра. Коммерциализация, возможно, позволит создать работающую модель для помощи по внедрению ИКТ во всех заинтересованных учебных заведениях.

190

Труды конференции Телематика’2010

АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМИ ТРАЕКТОРИЯМИ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА С АЛЬТЕРНАТИВНЫМИ РЕЗУЛЬТАТАМИ ОБУЧЕНИЯ А.С. Пирская Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 233-1961, e-mail: [email protected] Доклад посвящен проблеме управления образовательными траекториями для моделирования образовательного процесса с альтернативными результатами обучения. Модель образовательного процесса представляет собой дискретное пространство Q, в котором каждое состояние моделирует РО того или иного уровня иерархии и может раскрываться через другие РО вплоть до элементарных результатов. Установление причинно-следственных связей между состояниями пространства Q (между элементарными РО) позволяет моделировать образовательные траектории для реализации различных образовательных программ. Компетентностная модель в виде план-графа связывает РО и образовательные модули образовательной программы. Основное свойство план-графа – единственность стока для каждого гиперребра. Особенностью концептуальной модели образовательного пространства является высокая степень формализации, позволяющая использовать средства автоматизации для планирования РО и моделирования на их основе образовательного процесса. Достижение целевых состояний образовательного процесса из исходных решается как оптимизационная задача поиска кратчайших путей в пространстве Q, композиция которых и является образовательной траекторией. Образовательная траектория является моделью части или всей ОП и представляет собой упорядоченный набор состояний целостного образовательного процесса, соответствующих, с одной стороны, планируемым элементарным РО, а с другой стороны, базовым образовательным модулям. При планировании РО могут быть получены вариативные содержательные компетенции, которые будут отличаться только способом достижения соответствующего элементарного РО (подходом, способом, методом и т.п.). Наличие вариативных элементарных РО характеризуют образовательный потенциал разработчиков и повышают их конкурентоспособность на рынке образовательных услуг. Для вариативных модульных дисциплин можно построить различные образовательные траектории, отличающиеся не только результатами, но и суммарной учебной нагрузкой, необходимой для их формирования. Необходимо автоматизировать процесс управления образовательными траекториями, позволяющими минимизировать содержание для целостного образовательного процесса в соответствии с требованиями к результату, ожидаемому при завершении дисциплины, и (или) к максимальной учебной нагрузке дисциплины. Для автоматизации планирования и управления образовательными траекториями разработчику рабочей программы необходимо определить целевые состояния образовательного процесса, достижение которых из исходных будет решаться как оптимизационная задача поиска кратчайших путей. Образовательная траектория должна обеспечивать целостный образовательный процесс формирования некоторого РО за отведенное время. Процесс планирования – итерационный, на каждом шаге итерации проводится примерка трудоемкости формирования ожидаемого РО к тому времени, которое отведено на его формирование. При наличии в модели альтернативных вариативных РО требуется принятие решения о том, какая вершина истока из числа альтернативных должна быть включена в образовательную траекторию. В простейшем случае можно предлагать разработчику выбрать в интерактивном режиме один из альтернативных вариантов РО и строить образовательную траекторию на основе его предпочтений. Но может возникнуть ситуация, когда разработчик не может определить своих предпочтений. В этом случае в процедуру разработки образовательной траектории следует включить этап исследования план-графа для автоматической выработки предпочтений с точки зрения желаемых (целевых) состояний образовательного процесса. Вариативность элементарных РО, непосредственно предшествующих формированию РО, моделируемого вершиной стока гиперребра, так же может быть учтена отношением вершин его истока. На множестве вершин истока можно построить предикат, описывающий то, какие элементарные РО обязательно должны быть сформированы (И) перед началом формирования РО, соответствующего вершине стока, а какие РО могут быть альтернативными (ИЛИ). В докладе будет проведена демонстрация процесса моделирования образовательных траекторий на примере дисциплины «Управление данными», которая встречается во многих образовательных программах вузов. Дисциплина «Управление данными» изучается студентами направления 230200 – «Информационные системы» (сфера техники и технологий) для формирования у них способности (готовности) управлять данными в информационных системах.

191

СОЗДАНИЕ ЕДИНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ ГОУ СОШ №266 САНКТ-ПЕТЕРБУРГА Ю.О. Валитова, А.В. Лютенко, И.Е. Толстых Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики E-mail: [email protected] Современное образовательное учреждение сложно представить без использования информационных образовательных ресурсов. Они используются как в учебном процессе, так и при организации деятельности образовательных учреждений, управления ими и их презентации. Основным недостатком информационных образовательных ресурсов, разрабатываемых для общеобразовательных школ, является хаотичность их проектирования, внедрения, что приводит к отсутствию связи между различными приложениями, отсутствию единых баз данных и невозможности передать данные из одной системы в другую. Это связано с тем, что зачастую школы не готовы платить за создание, размещение и обновление информационных ресурсов, поэтому большинство ресурсов создаются не профессионалами, чаще всего учителями информатики. Наиболее эффективным способом преодоления этого недостатка является создание единой информационной среды (ЕИС) образовательного учреждения. В средней общеобразовательной школе №266 с углубленным изучением французского языка Адмиралтейского района Санкт-Петербурга тоже возникла необходимость формирования единой информационной среды из разрозненных электронных образовательных ресурсов, имеющихся в этом образовательном учреждении. На момент начала проекта в школе уже существовали: • сайт, который не отвечал требованиям, предъявляемым к данному ресурсу со стороны администрации образовательного учреждения; • несколько обучающих и тестирующих ресурсов; • компьютерный класс и несколько компьютеров в различных помещениях школы. Для формирования ЕИС необходимо определить ее состав и структуру, особенности проектирования и т.д. Несмотря на то, что понятие ЕИС часто встречается в литературе, в настоящее время не существует единого представления о том, что можно считать ЕИС образовательного учреждения. Наиболее часто встречаются следующие трактовки: • это система, в которой задействованы и на информационном уровне связаны между собой все участники учебного процесса [1]; • это специальным образом организованное хранилище данных [2]; • это не только хранилище, но и единый механизм управления доступом, позволяющий предоставлять разным группам пользователей различный объем данных [2]; • это условие и средство сложных внутрисистемных взаимодействий типа «человек-техника», «человек-человек», «человек-знаковая система», «человек-художественный образ» [3]. На основе изучения различных трактовок этого понятия было определено, что в рамках проектирования под единой информационной средой образовательного учреждения будет пониматься информационная система, в которой осуществляют совместную образовательную деятельность все субъекты образовательного процесса (администрация образовательного учреждения, учителя, родителя, ученики, попечители и т.п.). ЕИС ГОУ СОШ №266 будет включать следующие компоненты: • портал школы, являющийся основой для формирования ЕИС и позволяющий наиболее эффективно организовать коммуникативную среду между участниками образовательного процесса, обеспечить доступ к необходимой информации и образовательным ресурсам; • базу данных, содержащую информацию о различных направлениях деятельности образовательного учреждения; • хранилище образовательных ресурсов, в частности по обучению компьютерной грамотности учителей школы, так как многие из них не владеют информационными технологиями на уровне необходимом для внедрения ЕИС; • автоматизированные рабочие места различных специалистов. Основными целями, реализуемыми с помощью единой информационной среды СОШ № 266, являются: • создание виртуального представительства школы, для ее популяризации и формирования ее имиджа; • формирование единой среды коммуникации между всеми участниками образовательного процесса и теми, кто хотел бы стать его участником (будущие ученики и их родители); • создание единой базы данных школы; • создание условий для внедрения современных информационных ресурсов и технологий в процесс обучения и самостоятельной работы учащихся; • информатизация основных видов деятельности образовательного учреждения; • повышение компьютерной грамотности всех участников образовательного процесса (особенно учителей). 192

Труды конференции Телематика’2010

На основе определения целей ЕИС была разработана модель бизнес-процесса, представленная на рисунке в виде функциональной диаграммы IDEF A-0.

Рис. 1. Функциональная диаграмма IDEF A-0 единой информационной среды СОШ № 266 На данный момент разработан портал школы с разграничением прав доступа, который уже внедрен в деятельность образовательного учреждения. Первые результаты внедрения показывают, что разработанный ресурс заслужил положительные отзывы различных участников образовательного процесса. В заключение отметим, что внедрение ЕИС позволит школе № 266 более эффективно организовать процесс взаимодействия между администрацией образовательного учреждения, учителями, учениками и их родителями, а также позволит сформировать имидж образовательного учреждения, привлечь новых учеников. Литература 1. 2.

3.

http://www.openclass.ru/wiki-pages/33163. Информационные системы: Учебное пособие по дисциплине Информационные системы для специальностей ПИЭ и ПИЮ. / Сост. А.А. Орел, О.М. Ромакина. – Саратов: Изд-во Саратовского госуниверситета им. Н.Г. Чернышевского, 2004. Бойко Е., Хорошун Л. Информационные технологии в управлении школой. // Народное образование, № 8 – 2009.

ОПЫТ ПОДГОТОВКИ И СЕРТИФИКАЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ В ЦЕНТРЕ АВТОРИЗОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ IT-ТЕХНОЛОГИЯМ СПБГУ ИТМО С.Э. Хоружников, Т.В. Зудилова Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 373-29-59, e-mail: [email protected] В Центре Авторизованного Обучения IT-технологиям СПбГУ ИТМО осуществляется подготовка и переподготовка специалистов с использованием новейших технологий и методик преподавания, согласованных с ведущими Западными фирмами – Партнерами СПбГУ ИТМО в области IT. 193

Для реализации образовательного процесса в Центре имеется высококвалифицированный преподавательский состав и технический персонал, современная техническая база, новейшее программное обеспечение и фирменные методики преподавания, широкие контакты с ведущими Российскими и Западными IT-компаниями, что обеспечивают высочайший авторитет в области подготовки современных IT-специалистов. В Центре обучаются специалисты самых различных областей по новейшим компьютерным технологиям и стандартам фирм: Microsoft, Novell, Oracle, Cisco, IBM, Intel, Sun и др. Университет имеет высокий статус партнерства с фирмой Microsoft – Microsoft Gold Certified Partner. В рамках компетенции Learning Solutions проводятся курсы для самых разных категорий IT-специалистов, начиная от пользователей программных продуктов Microsoft Office 2007, 2010, заканчивая профессиональными разработчиками приложений на базе Microsoft Visual Studio 2008, 2010 и администраторами сетей: Microsoft Windows 2003, 2008 Server, Exchange Server 2007, 2010, ISA Server 2006 и баз данных: Microsoft SQL Server 2005, 2008. В Центре активно ведется подготовка Сертифицированных специалистов Microsoft по комплексным программам: MCSA, MCSE, MCTS, MCITP, MCAD, MCSD, MCAS, MOS. В настоящее время в Центре подготовлены курсы по направлению бизнес-решений Microsoft Business Solutions, Microsoft Dynamics (Dynamics AX, Dynamics NAV, Dynamics), что позволяет внедрить в учебный процесс новейшие методы ERP-систем управления ресурсами предприятия и CRM-систем управления отношениями с клиентами. Центр Авторизованного Обучения IT-технологиям имеет авторизацию Novell – The Silver Academic Training Partner, которая позволяет готовить Сертифицированных специалистов в области проектирования, настройки и администрирования сетей под управлением программного обеспечения Novell: Netware, SUSE Linux и др. Сертифицированные преподаватели (CNI) готовят администраторов (CNA), инженеров (CNE) и мастер-инженеров (MCNE) по сертификациям Novell. СПбГУ ИТМО имеет соглашение с корпорацией Oracle, в рамках которого в Университете работает Orасle Academy с целью предоставления студентам знаний и навыков по современным СУБД. Данное направление является очень важным и реализуется в Центре при подготовке, как разработчиков, так и администраторов Oracle – крупнейшего в мире поставщика ПО для управления информацией, второй в мире компанией по поставке ПО. В Центре успешно работает Сетевая Академия Cisco, предоставляющая студентам уникальные по своему содержанию программы подготовки IT-специалистов. На занятиях в специально оборудованных лабораториях, максимально соответствующих реальным условиям, студенты получают практические знания по технологиям Cisco, которые занимают особое место на рынке IT-специалистов. В ближайшее время стартует программа подготовки сертифицированных специалистов Cisco – CCNA и др. В рамках Партнерского соглашения между СПбГУ ИТМО и фирмой Sun Microsystems в Центре проводится подготовка специалистов по направлениям Sun Java Academy. Данное направление дает возможность студентам и преподавателям ведущих российских вузов познакомиться с интересующими их технологиями Sun Microsystems и получить практические навыки в этом направлении. Помимо авторизованного обучения в центре проводится подготовка IT-специалистов по авторским курсам. Программы этих курсов составлены преподавателями Центра и имеют Государственную аккредитацию. В частности, авторские курсы включают: 1. Программы переподготовки IT-специалистов с выдачей Государственного Диплома СПбГУ ИТМО о профессиональной переподготовке или о Дополнительном к высшему образованию по направлениям: «Инженер-программист» и «Системный инженер». 2. Курсы повышения квалификации в области IT-технологий: • Программирование на языках C++, C#, PHP, Java и др.; • Администрирование и безопасность сетей: Microsoft Windows, UNIX, Cisco и др.; • Создание и администрирование БД: Microsoft Access, SQL Server, Oracle, MySQL и др.; • Разработка web-сайтов по технологиям PHP и ASP и многие другие. В Университете работает авторизованный Центр тестирования фирм: Prometric, VUE, Certiport, который пользуется такой же популярностью, как и Центр обучения. Здесь возможно пройти тестирование по аппаратным и программным продуктам фирм: Microsoft, Oracle, Novell, Intel, Cisco, Sun, IBM, HP и др., а также по семейству продуктов Microsoft Office. Обучение в Центре Авторизованного Обучения IT-технологиям помогает слушателям и студентам Университета овладеть передовыми технологиями, получить не только самые последние знания по ИТК, но и стать Сертифицированными Специалистами, что, несомненно, положительно скажется на их трудоустройстве и карьере. Часть курсов введена в учебные программы Университета, что позволяет получать значительные преимущества в подготовке специалистов.

194

Труды конференции Телематика’2010

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОГО МОДУЛЯ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ СВЯЗИ ВЫПУСКНИКОВ ВУЗА С ПОТЕНЦИАЛЬНЫМИ РАБОТОДАТЕЛЯМИ Е.И. Филиппова, Ю.Л. Колесников Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 232-25-75, e-mail: [email protected] Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики является уникальным «оптико-компьютерным» вузом. Такое уникальное сочетание и большая международная известность вызвали у множества отечественных и зарубежных вузов и фирм большой интерес к университету. Многие выпускники работают в престижных и известных компаниях. Но этот процент выпускников не достаточно велик. Некоторые специальности, на которых обучаются студенты университета, являются достаточно редкими, такие как лазерная техника и лазерные технологии, фотоника и оптоинформатика, приборы и системы ориентации, стабилизации и навигации и другие. Но это не уменьшает спрос специалистов в этих областях. Со стремительным развитием оптической, лазерной, компьютерной техники необходимость квалифицированных специалистов только возрастает. Но как показывает практика, далеко не всегда выпускник может легко найти своего работодателя, тем более, если выпускник ищет работу по своей специальности. Возникла необходимость организовать информационную поддержку связи между выпускниками, аспирантами и старшекурсниками СПбГУ ИТМО и фирмами, заинтересованными в найме на работу молодых специалистов университета. Такая система тесного сотрудничества позволит обеспечить оперативную и максимально простую связь выпускников с потенциальными работодателями. Необходимо организовывать информационную поддержку контактов выпускников и старшекурсников с потенциальными работодателями на базе сайта выпускников университета ИТМО. Необходимость организации поддержки связи выпускников с потенциальными работодателями подразумевает под собой создание таких условий их взаимодействия, при которых данная связь будет оперативна, максимально проста и удобна для обеих сторон. Разделы общей информации, контактов, каталога компаний и подраздел полезной информации являются информационными. В них содержится только лишь текстовая информация.

Рис. 1. Структура информационного модуля

195

Основные требования к структуре базы данных налагаются хранимой в ней информацией. Однако также соблюдены требования построения реляционных баз данных. Объектом хранения данной базы данных является информация о соискателе, т.е. о выпускнике. Совокупность этих полей однозначно описывают находящийся в базе объект и наиболее полно соответствуют концепции хранимой информации, что позволило уменьшить возможность случайного дублирования информации. Очевидно, что по этим полям удобнее всего делать поиск, как конкретного человека, так и совокупности людей. Существуют еще некоторые поля информации, которые определяют отношение объекта к концепции базы данных. Однако выбор именно этих полей обусловлен реальной информацией, предоставленной на момент написания данной программы. Поля, которые не определяют отношение пользователя к выпускникам ИТМО, соответственно, не хранятся в архивах. Создание информационного модуля подразумевает также разработку системы удаленного доступа для управления базой. Объектом разработки является система удаленного управления базой данных информационного модуля сайта клуба выпускников ИТМО посредством http-запросов в среде Интернет. Вся работа с базой данных будет производиться удаленно, что налагает повышенные требования к скриптам управления и системе безопасности базы данных. Для создания модуля используется такие технологии, как PHP, HTML, CSS, JavaScript, DOM, а также база данных MySQL. Опыт показал, что для хранения исходных данных пользователей целесообразно использовать СУБД MySQL: она обеспечивает легкость масштабирования, проста в использовании и весьма экономична. При создании модуля использовался серверный язык сценариев PHP. Использование CSS, DOM и JavaScript позволяет масштабировать документы в зависимости от используемых посетителем технологических платформ, а их корректное внедрение позволяет получить и отобразить информацию, как на экране обычного монитора, так и карманного компьютера и сотового телефона. В информационном модуле использована модульная схема программирования на основе шаблонов, что позволяет минимизировать затраты на масштабирование и повторное использование кода, поэтому внедрение новых и обновление существующих модулей происходит «безболезненно». Структура модуля спроектирована таким образом, что она сможет предоставить пользователю – соискателю работы возможность ознакомления с фирмами, сотрудничающими с вузом, возможность размещения своего резюме, возможность поиска вакансии, а также ознакомления с полезной информацией при трудоустройстве. Организации, заинтересованные в найме на работу молодых специалистов из СПбГУ ИТМО, желающие сотрудничать с вузом, имеют возможность размещения информации о себе, возможность размещения вакансий и поиска резюме выпускника по критериям, а также просмотра всех имеющихся вакансий. Таким образом, благодаря данному проекту становится возможной оперативная связь между выпускниками СПбГУ ИТМО с потенциальными работодателями, что приведет к повышению показателя трудоустройства выпускников.

АВТОМАТИЗАЦИЯ СОСТАВЛЕНИЯ ВАРИАНТОВ ЗАДАНИЙ ДЛЯ ПРОВЕРОЧНЫХ РАБОТ П.Ю. Маврин, В.Г. Парфенов, А.С. Станкевич Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 232-46-20, e-mail: [email protected] При обучении важно своевременно проверять знания учащихся. Проведение частых проверочных (контрольных, лабораторных и т.д.) работ полезно для всех участников образовательного процесса: • Для учеников – побуждает повторить и структурировать материал при подготовке к проверке. • Для преподавателей – помогает понять, насколько хорошо учащиеся воспринимают материал. • Для руководителей учебных организаций – помогает вести мониторинг учебной работы. Основная проблема, с которой сталкиваются преподаватели при проведении проверочных работ – ученики списывают ответы друг у друга. Следить за этим, как правило, сложно (особенно если работа выполняется дома), а определить по работе, что она списана, порой невозможно (например, в случае проведения тестирования с выбором из нескольких вариантов). Самый распространенный способ борьбы со списыванием – составление нескольких вариантов заданий. При этом ученики, получившие разные варианты заданий, не могут списать решения друг у друга. Данная система применяется повсеместно и хорошо себя зарекомендовала. Однако у такой системы есть большой недостаток. Объем работы, который необходимо проделать преподавателю увеличивается пропорционально количеству вариантов. Поэтому, как правило, составляется не более пяти вариантов задания. Такого количества вариантов обычно бывает достаточно, если проверочная работа проводится один раз, одновременно для всех учеников и под присмотром преподавателя. Если хотя бы одно из перечисленных условий нарушено, то ученики могут достаточно быстро составить список решений всех вариантов и распространить его между собой.

196

Труды конференции Телематика’2010

В данной работе предлагается решить эту проблему при помощи автоматической генерации вариантов задания. При таком подходе можно построить неограниченное (строго говоря, ограниченное, но достаточно большое) число вариантов, что позволит избежать проблем, описанных выше. Пусть требуется составить задания по переводу чисел из одной системы счисления в другую. Тогда можно, например, составить такой генератор: <%@ page import="static util.Random " %> Переведите число <%=randomInt(0x100, 0x1000)%> в шестнадцатеричную систему счисления. В данном коде используется метод int randomInt(int min, int max), возвращающий случайное целое число из интервала от min (включительно) до max (не включительно). Данный метод описан в классе util.Random (код не приводим), который импортируется в первой строке генератора. Запустив приведенный генератор и передав ему в качестве параметра значение зерна, получим на выходе конкретный вариант задания. Например: Переведите число 1465 в шестнадцатеричную систему счисления. Границы подобраны таким образом, чтобы ответы в получающихся вариантах всегда были трехзначными, таким образом, сложность всех сгенерированных вариантов будет примерно одинаковой. Рассмотрим различные дополнительные интересные свойства, которые можно придать автоматически сгенерированным вариантам задания. К вариантам заданий, предлагаемых на проверочную работу, предъявляется ряд требований. Перечислим некоторые из них: • Вариант должен проверять знания ученика по теме проверочной работы. • Вариант должен быть не слишком простым. • Вариант должен быть не слишком сложным. • У ученика не должно быть возможности случайно угадать правильный ответ. Как составлять варианты удовлетворяющие требованиям? Как в известном анекдоте есть два метода: «подумать» и «потрясти». Метод 1, «подумать». Перед тем, как писать генератор, проектируется общий вид качественного (удовлетворяющего требованиям) варианта. Далее составляется генератор таким образом, чтобы получались только такие варианты. Метод 2, «потрясти». Составляется простой генератор вариантов, не учитывающий качество генерируемых вариантов, и программа-анализатор, составляющая оценку варианта с точки зрения предъявляемых требований. Далее для того, чтобы сгенерировать хороший вариант, простой генератор запускается несколько раз до тех пор, пока анализатор не признает сгенерированный вариант качественным. Метод «потрясти» отличается большей универсальностью, так как проверить удовлетворение свойств, как правило, проще, чем построить объект, им удовлетворяющий. Однако применение этого метода «в лоб» часто оказывается невозможным (например, если вероятность случайно получить хороший вариант крайне низка) или нецелесообразным (когда проще применить метод «подумать»). Иногда также бывает полезно использовать комбинацию этих методов (запускать «умный» генератор несколько раз, анализируя качество получаемых вариантов). Для удобства проверки заданий преподавателю требуется предоставить правильный ответ (или набор правильных ответов). Для того чтобы сгенерировать ответ к заданию, можно построить программурешатель, которая будет получать на вход текст задания и выдавать текст ответа. Такая схема удобна, например, для заданий вида «Что выведет данная программа?». В этом случае для получения правильного ответа программу надо просто скомпилировать и запустить. В других случаях построить такой решатель может быть затруднительно и удобнее использовать схему двухэтапной генерации. На первом этапе по зерну генерируются набор параметров варианта. На втором этапе из этих данных получаются два файла – задание и ответ на него. В этом случае благодаря предварительному этапу решаются две проблемы. Во-первых, решателю не требуется анализировать текст задания, а во-вторых, при надобности в параметры варианта можно включить дополнительные «подсказки» для его решения. Предложенный метод – действенный способ борьбы со списыванием на проверочных работах. Он был апробирован при проведении контрольных и лабораторных работ для студентов СПбГУ ИТМО и показал хорошие результаты. Метод применялся при составлении задач по дискретной математике, информатике, программированию, однако он может быть применен и в других областях, например в физике. Основное достоинство метода – автоматизация создания большого количества вариантов заданий и правильных ответов на них. Один из главных недостатков метода – обязательное участие программиста в процессе составления генератора заданий. Как показала практика, использование языка JSP сильно упрощает программистскую составляющую процесса построения генератора, однако для дальнейшего развития метода необходимо создание специализированного языка, упрощающего разработку генераторов, что позволит создавать генераторы людям, не являющихся профессиональными программистами (например, учителям математики и физики).

197

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЛЕВОКОНТЕКСТНЫХ ГРАММАТИК ДЛЯ ОПИСАНИЯ СЦЕНАРИЕВ АВТОМАТИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ПРОГРАММНЫХ РЕШЕНИЙ А.С. Станкевич, В.Г. Парфенов, П.Ю. Маврин Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 232-46-20, e-mail: [email protected] В последнее время широкое распространение получили автоматические системы тестирования программных решений. Они используются на олимпиадах, в процессе обучения школьников и студентов, тестирования абитуриентов и кандидатов на работу. Можно выделить два широких класса проблем, возникающих при разработке архитектуры системы автоматической проверки решений: проблемы запуска тестируемых программ (сюда входит обеспечение безопасности запуска, контроль за используемыми ресурсами, контроль за использованным временем и памятью, и др.) и проблемы управления соревнованием. При различных примерах использования автоматической системы тестирования используются различные методы подведения итогов. В зависимости от этого может меняться сценарий тестирования программного решения – последовательность запуска программных решений на тестах (или даже формирования тестовых наборов) и дальнейшее информирование участника и жюри соревнования о результатах запуска. Для удобства задания сценариев тестирования представляется разумным разработать некоторую математическую модель процесса тестирования, которая позволяла бы следить за процессом тестирования, восстанавливать систему после ошибок в процессе тестирования и гибко настраивать процесс тестирования в соответствии с потребностями соревнования. В докладе [1] было предложено использование для описания сценариев тестирования контекстносвободных грамматик [2]. Этот подход является более гибким и позволяет устранить приведенные выше недостатки. Однако при этом подходе в модели не учитываются результаты действий над решением. Решение о том, в соответствии с каким правилом раскрыть очередной нетерминал, принимается компонентом, осуществляющим выполнение соответствующего задания над решением, причем логика этих решений не отражается в модели. Это делает невозможным, например, формальное (ручное или автоматическое) доказательство различных свойств сценария (верификацию). В данной работе предлагается естественное развитие способа описания сценариев тестирования с использованием контекстно-свободных грамматик – описание с использованием левоконтекстных терминальных грамматик. Этот класс грамматик эквивалентен по вычислительной мощности контекстносвободным и любая левоконтекстная терминальная грамматика может быть автоматически преобразована в контекстно-свободную, порождающую тот же язык. При этом нетерминалы представляют этапы тестирования решения, терминалы соответствуют результатам тестирования, и выведенное слово представляет собой в некотором смысле отчет о тестировании, при этом при расширении грамматики до атрибутной есть возможность хранить в атрибутах терминалов дополнительную информацию о результатах тестирования. Левоконтекстной грамматикой называется формальная грамматика, в которой все правила имеют вид αS → αξ, где α и ξ могут состоять из терминалов и нетерминалов. Строка a называется левым контекстом. Известно, что левоконтекстные грамматики эквивалентны по порождающей мощности произвольным контекстно-зависимым грамматикам, поэтому порождают все перечислимые языки. Однако если потребовать от грамматики дополнительного свойства, что a состоит только из терминалов, то оказывается, что класс порождаемых ими языков сужается и порождаются только контекстно-свободные языки. Будем называть такие грамматики левоконтекстными терминальными. Для каждого действия, производимого системой над решением, создадим нетерминал. Если этапы тестирования естественным образом объединяются в группы, для каждой группы также создадим нетерминал. При этом группы могут быть произвольным образом организованы в иерархическую структуру. Для каждого действия над решением рассмотрим все возможные его исходы. Каждый такой исход обозначим терминалом. Действия над решениями можно условно разделить на два класса. К первому классу относятся базовые этапы проверки решения, в результате которых состояние решения изменяется. Примерами таких действий являются: компилирование решения, запуск решения на тесте, отправка сообщения о результатах проверки решения участнику соревнования. Будем называть такие действия атомарными. Атомарные действия описываются простым правилом вида A → a. Второй класс действий составляют операции принятия решения о дальнейшей проверке решения. При выполнении этих действий анализируются исходы одного или нескольких последних действий (обычно атомарных) и принимается решение о дальнейших действиях по проверке решения. Такие действия будем называть контролирующими. Рассмотрим контролирующее действие с нетерминалом C. Пусть при результатах предыдущих действий α требуется выполнить действия, которые задаются строкой из нетерминалов ξ. Тогда добавим в грамматику правило αC → αξ. Нетерминалы, соответствующие иерархической группировке этапов, описывающихся строкой ξ, добавляют в грамматику правила вида G → ξ. 198

Труды конференции Телематика’2010

Отметим, что при задании сценариев тестирования с использованием левоконтекстных терминальных грамматик задачи верификации различных свойств сценариев естественным образом переносятся на анализ грамматики сценария и языка, порождаемого этой грамматикой. Эквивалентность левоконтекстных терминальных грамматик контекстно-свободным, а также простая синтаксическая процедура получения эквивалентной контекстно-свободной, позволяют для решения задач, связанных исключительно с порождаемым языком, вместо разработки алгоритмов для левоконтекстных терминальных грамматик, разрабатывать алгоритмы для контекстно-свободных грамматик, либо использовать существующие алгоритмы. Литература 1. Станкевич А.С., Корнеев Г.А., Маврин П.Ю. Использование конечных автоматов с магазинной памятью для автоматизации тестирования программных решений. // Материалы конференции «Телематика'2005». 2. Гладкий А.В. Формальные грамматики и языки. М., «Наука», 1973.

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ОБУЧАЮЩЕГО ВОЗДЕЙСТВИЯ В СИСТЕМЕ ДО НА ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ СОСТОЯНИЕ СТУДЕНТОВ А.В. Лямин, В.А. Разыграева Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 232-59-14, e-mail: [email protected], [email protected] В настоящее время пристальное внимание уделяется различным аспектам воздействия на студентов обучающего воздействия, а также, так называемого, экзаменационного стресса во время аттестующего тестирования. Это связано с тем, что изучение состояния здоровья студентов является непременным условием их успехов в учебе. Обучение в вузе имеет свои специфические особенности, связанные с профилем вуза, условиями проживания, питанием и другими факторами, оказывающими многопараметрическое воздействие на организм студентов и определяющими функциональное состояние физиологических систем [1]. Экзаменационный стресс занимает одно из первых мест среди причин, вызывающих психическое напряжение у студентов, причем в некоторых случаях стрессовая ситуация становится психотравмирующим фактором. Для объективной характеристики функционального напряжения большое значение имеют вегетативные показатели, отражающие энергетический аспект выполнения любого психического акта и характеризующие уровень напряжения регуляторных механизмов, включенных в процессы адаптации организма. Поддержание достаточных адаптационных (приспособительных) возможностей организма к различным нагрузкам (умственным, эмоциональным) находится в прямой зависимости от функциональных резервов организма, от его способности мобилизовать эти резервы для поддержания и сохранения устойчивости в изменяющихся условиях окружающей среды. В ответ на одно и то же воздействие у одних людей напряжение регуляторных систем может быть небольшим (рабочий уровень функционального напряжения), а у других – резко выраженным. Все зависит от функционального состояния организма, от запаса жизненных сил. Анализ вариабельности сердечного ритма (ВСР) – это современная методология и технология исследования и оценки состояния регуляторных систем организма, в частности функционального состояния различных отделов вегетативной нервной системы [2]. Регуляторные системы организма – это постоянно действующий аппарат слежения за состоянием всех систем и органов, их взаимодействием и за соблюдением равновесия между организмом и средой. Степень напряжения регуляторных систем – это интегральный ответ организма на весь комплекс воздействующих на него факторов, независимо от того, с чем они связаны. Контроль функционального состояния обучающегося методом анализа ВСР можно осуществлять, анализируя степень напряжения регуляторных систем организма, возникающую в ответ на любое стрессорное, физическое, эмоциональное, интеллектуальное воздействие [3]. Метод анализа ВСР основан на распознавании и измерении временных интервалов между самыми высокоамплитудными зубцами электрокардиограммы (ЭКГ), R-зубцами, или R-R-интервалы, а также построении динамических рядов кардиоинтервалов и последующего анализа полученных числовых рядов различными математическими методами [4]. Основная информация о состоянии систем, регулирующих ритм сердца, заключена в «функции разброса» длительностей кардиоинтервалов. Сердечная аритмия отражает сложные процессы взаимодействия различных контуров регуляции сердечного ритма. Наиболее простой моделью является двухконтурная модель регуляции. Она основывается на кибернетическом подходе, при котором система управления синусовым узлом представляется в виде двух взаимосвязанных контуров: центрального и автономного, управляющего и управляемого с каналами прямой и обратной связи. При этом воздействие автономного контура идентифицируется с дыхательной, а центрального – с недыхательной аритмией. Согласно стандартам Европейского Кардиологического общества и Североамериканского общества электрофизиологии выделяют две группы методов исследования сердечного ритма – временные 199

(статистический анализ и вариационная пульсометрия) и частотные (спектральный анализ). При исследовании функционального состояния студентов во время обучения наиболее информативными являются именно эти методы анализа. Сущность вариационной пульсометрии заключается в изучении закона распределения кардиоинтервалов как случайных величин. При этом строится вариационная кривая (кривая распределения кардиоинтервалов – гистограмма) и определяются ее основные характеристики: Мо (Мода), Амо (амплитуда моды), MxDMn (вариационный размах). По данным вариационной пульсометрии вычисляется широко распространенный в России индекс напряжения регуляторных систем или стрессиндекс:

ИН = АМо/2Mо* MxDMn. ИН характеризует активность механизмов симпатической регуляции, состояние центрального контура регуляции. Активация центрального контура, усиление симпатической регуляции во время нагрузки проявляется стабилизацией ритма, уменьшением разброса длительностей кардиоинтервалов, увеличением количества однотипных по длительности интервалов (рост амплитуды моды числа интервалов соответствующих значению моды – наиболее часто встречаемому значению). Анализ формы гистограмм или метод вариационной пульсометрии наглядно демонстрирует этот процесс в виде сужения гистограммы с ростом амплитуды моды. Количественно это может быть выражено отношением высоты гистограммы к ее ширине (ИН). В норме ИН колеблется в пределах 80-150 условных единиц (у.е.). Этот показатель очень чувствителен к усилению тонуса симпатической нервной системы. Небольшая нагрузка (физическая, умственная или эмоциональная) увеличивают ИН в 1,5-2 раза. При значительных нагрузках он растет в 5-10 раз. Спектральные методы анализа ВСР получили в настоящее время очень широкое распространение. Анализ спектральной плотности мощности колебаний дает информацию о распределении мощности в зависимости от частоты колебаний. Применение спектрального анализа позволяет количественно оценить различные частотные составляющие колебаний ритма сердца и наглядно графически представить соотношения разных компонентов СР, отражающих активность определенных звеньев регуляторного механизма. При спектральном анализе ВСР предлагаются следующие диапазоны частот: • высокочастотный диапазон (дыхательные волны) (HF) – 0,4–0,15 Гц (2,5–6,5 сек); • низкочастотный диапазон (медленные волны 1-го порядка) (LF) – 0,15–0,04 Гц (6,5–25 сек); • очень низкочастотный диапазон (медленные волны 2-го порядка) (VLF) – 0,04–0,015 Гц (25–66 сек). • при анализе длительных записей выделяют также еще и ультра низкочастотный компонент (ULF) с частотами меньше 0,015 Гц (больше 66 сек). По данным спектрального анализа сердечного ритма вычисляется т.н. индекс централизации – ИЦ (Index of centralization):

ИЦ = VLF/(HF+LF). Одна из областей применения метода ВСР – изучение состояния здоровья студентов, их адаптационных возможностей [5]. Адаптация студентов вуза происходит на фоне интенсификации обучения, увеличивающегося объема учебной нагрузки, изменяющихся форм и методов обучения, и сопровождается повышенной нагрузкой на регуляторные системы (в том числе и на вегетативную нервную систему). С целью изучения факторов, влияющих на адаптивную способность организма студентов к условиям обучения в системе ДО была использована моделируемая нагрузка, в частности тест для решения исследовательской задачи, разработанный красноярскими учеными Гавриковым В.Л. и Хлебопросом Р.Г. [6]. Ими сформулирован экспериментальный подход, который позволяет протоколировать ход решения человеком некоторой задачи, а затем строить фазовый портрет, отражающий процесс решения задачи, и как следствие, его результат. Если студент демонстрирует исследовательское поведение в отношении какой-либо задачи или классу задач, то с высокой вероятностью можно предсказать успех решения задолго до того, как это свершится. Инструментом исследования служила специально разработанная тестовая компьютерная программа, которая генерировала и предъявляла испытуемому стимульный материал – графические изображения геометрических фигур, различающихся по цвету и размеру. Тестовая программа размещена по Интернет-адресу http://sandbox.kspu.ru. Взаимодействие испытуемого с программой носило интерактивный характер, который соответствовал полубинарному диалогу (1-«прав», 0-«неправ»). Тест успешно заканчивался, если испытуемый добивался, чтобы программа шесть раз подряд сообщала «прав», что рассматривалось как признак решения задачи. Если испытуемый прерывал взаимодействие с программой до успешного решения, считалось, что он не решил задачу. Для проведения данных исследований в Центре дистанционного обучения СПбГУ ИТМО был использован аппаратно-программный комплекс «Варикард 2.51», который обеспечивает реализацию всех основных методов анализа ВСР. С его помощью были обследованы 15 студентов в процессе тестирования по вышеизложенной методике. Все молодые люди в возрасте от 16 до 22 лет, и по схеме периодизации, которую рекомендовал симпозиум при Институте возрастной физиологии и физического 200

Труды конференции Телематика’2010

воспитания Академии педагогических наук РСФСР в 1965 году, они попадают в одну возрастную группу (7) – юношеский возраст. По состоянию здоровья они могут быть отнесены к основной медицинской группе. Каждому студенту присвоен индивидуальный код, который он получает при регистрации в системе дистанционного обучения «AcademicNT» СПбГУ ИТМО. Время проведения теста было ограничено 60 мин. Результаты семерых студентов были отобраны для углубленного анализа. Критерии отбора включали следующие требования. Включались все результаты, в которых задача была решена. Если задача не была решена, то результат включался в анализ, если наличествовали свидетельства того, что испытуемый приложил достаточное количество времени и усилий, чтобы попытаться решить задачу. Обозначения и основные характеристики испытуемых приведены в таблице. Действия испытуемого (время выбора, «прав-неправ»), записывались программой в отдельный файл, размещенный в системе ДО, данные из которого в дальнейшем анализировались. В другой файл при помощи программы «ISCIM6» записывалось функциональное состояние студента во время тестирования. При анализе ВСР использовался метод вариационной пульсометрии и спектрального анализа, вычислялись такие показатели, как ИН, ИЦ. Данные двух файлов в дальнейшем накладывались друг на друга для того, чтобы проследить динамику изменения состояния студента в процессе тестирования. Анализировать функциональное состояние студентов необходимо, учитывая тип вегетативной регуляции организма (см. таблицу), который определяется по ИН. Однако, студенты перед началом тестирования испытывают экзаменационный стресс, который вызывает психическое напряжение, причем в некоторых случаях стрессовая ситуация становится психотравмирующим фактором. Для объективной характеристики функционального напряжения во время теста процедуру съема фоновых значений ВСР лучше перенести на другой день, когда испытуемый будет находиться в спокойном состоянии. Процедура определения фоновых значений такая же, как и при тестировании, только без тестовой нагрузки и по времени занимает 5 мин. Ритм сердца регистрировали во II отведении 5 минут в положении сидя, в течение 300 циклов. Время проведения теста было ограничено 60 мин. Таблица. Основные характеристики испытуемых Обозначение испытуемого «Р» «Т» «Л»

Тип вегетативной регуляции (ИН) нормотония (ИН 30-90) симпатикотония (ИН 90-160) гиперсимпатикотония (ИН>160)

Время, затраченное на решение, мин. 28 22 39

Кол-во щелчков 38 51 183

Успешность решения да да да

«Е» «Ц» «Ю» «А»

ваготония (ИН < 30) нормотония (ИН 30-90) симпатикотония (ИН 90-160) гиперсимпатикотония (ИН>160)

60 60 60 60

255 114 85 55

нет нет нет нет

Рассмотрим более подробно процесс решения исследовательской задачи студентом «Т». Предварительно были получены данные о ВСР в фоновом режиме (рис. 1 и 2). Рис. 3 и 4 показывают динамику изменения параметров ВСР в тестовом режиме. Наглядно видно, что показатели ИН и ИЦ значительно возрастают и изменяются в зависимости от результативности прохождения теста.

Рис. 1. Динамика ИЦ в фоновом режиме

Рис. 2. Динамика ИН в фоновом режиме

201

Рис. 3. Динамика ИЦ во время теста

Рис. 4. Динамика ИН во время теста

По рисункам 5 и 6 можно проследить, как изменялся спектральный состав ВСР в различных режимах. Наглядно видно, что спектр смещается в область низкочастотных волн. Амплитуда VLF тесно связана с психоэмоциональным напряжением и функциональным состоянием коры головного мозга. Что в совокупности с динамикой ИЦ указывает на относительное усиление симпатического тонуса. Считается, что медленноволновые колебания отражают активность надсегментарных отделов мозга, и активизируются при психическом и эмоциональном возбуждении. Увеличение ИЦ говорит о центральном управлении ритмом сердца. Анализ динамики изменения ИН в процессе формирования адаптации на моделируемое воздействие позволяет сделать вывод о том, что растет активность регуляторных систем, вегетативный баланс смещается в сторону усиления тонуса симпатической системы.

Рис. 5. Спектральная характеристика в фоновом режиме

Рис. 6. Спектральная характеристика во время теста

Таким образом, на фоне моделируемой умственной нагрузки в виде теста текущая активность симпатического и парасимпатического отделов является результатом многоконтурной и многоуровневой реакции системы регуляции кровообращением, изменяющей во времени свои параметры для достижения оптимального приспособительного ответа, который отражает адаптационную реакцию целостного организма. Анализ фазового портрета студента «Т» (рисунок 7), решившего поставленную задачу, показывает, что динамика решения имеет спиралевидный циклический характер с явным движением в сторону нуля. Причем, цикличность наблюдается как на первой, так и на второй фазе решения. Согласно [6], те части циклического движения, в которых количество ошибок падает, связано с формулировкой некоторой гипотезы. Все гипотезы за исключением последней являются только частично верными. Так как гипотеза не верна, количество ошибок постепенно начинает возрастать, и возникает новая гипотеза, более близкая к истине. Циклическое движение заканчивается, когда студент формулирует гипотезу, которая оказывается полностью верной и которая приводит его к успешному решению задачи. Таким образом, умственный процесс имеет колебательный характер, что хорошо подтверждается динамикой показателей ИН и ИЦ (рис. 3 и 4).

202

Труды конференции Телематика’2010

Рис. 7. Фазовый портрет решения задачи Литература 1. Вариабельность сердечного ритма: Теоретические аспекты и практическое применение //Тезисы докладов IV всероссийского симпозиума с международным участием – Ижевск, 2008. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.ramena.ru/page.php?13, свободный. 2. Баевский, Р.М. Медико-физиологические аспекты ВСР. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.ramena.ru/page.php?18, свободный. 3. Лямин А.В., Разыграева В.А., Скшидлевский А.А. Модель электронного адаптивного обучения с оценкой функционального состояния обучающегося /Лямин А.В., Разыграева В.А., Скшидлевский А.А. // Материалы VIII Международной научно-практической конференции-выставки «Единая образовательная информационная среда: проблемы и пути развития».- Томск: Графика-Пресс, 2009. – С. 108-109. 4. Баевский, Р.М. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем /Баевский Р.М., Иванов Г.Г., Чирейкин Л.В. и др. // Вестник аритмологии. – 2001. – №24. – С.65-86. 5. Лямин, А.В., Анализ вариабельности сердечного ритма при педагогических измерениях в системе дистанционного обучения /Лямин А.В., Разыграева В.А. //Труды XVI Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2009». – Санкт-Петербург, 2009. – Т. 2. – С. 345-346. 6. Гавриков, В.Л. Подход к визуализации мыслительных процессов при решении исследовательской задачи / В.Л. Гавриков, Р.Г. Хлебопрос.//Психология обучения. – 2010.-№2. – С. 32.

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ КАК СРЕДСТВО ОРГАНИЗАЦИИ ПОДГОТОВКИ К ГОСУДАРСТВЕННОМУ ЭКЗАМЕНУ БАКАЛАВРОВ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ Ю.О. Валитова, О.В. Климченко, В.А. Ченобытов Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, РГПУ им. А.И. Герцена, г. Санкт-Петербург Тел.: (812) 232-86-45, e-mail: [email protected] Требования к подготовке выпускников образовательных учреждений высшего профессионального образования в последнее время значительно изменились. В первую очередь это связано с тем, что система образования России перешла к компетентностной концепции и, следовательно, в процессе контроля результатов обучения необходимо проверять не просто совокупность знаний, умений и навыков, которыми обладает выпускник, а сформированность компетенций различного уровня. Для будущих бакалавров, обучающихся по направлению «Технологическое образование», это наиболее значимо, так как по окончании вуза они не только станут субъектами реального учебного процесса, что требует высокого уровня сформированности профессиональных компетенций; но также будут проектировать сам образовательный процесс. Перечисленные выше особенности учитываются в процессе профессионально-педагогической подготовки бакалавра образования на факультете технологии и предпринимательства. В образовательном процессе гармонично сочетаются компетентностный, акмеологический и проектный подходы. Результатом подготовки является готовность к разработке каждым студентом индивидуального 203

проекта решения актуальных педагогических проблем. Для того чтобы проверить сформированность профессиональной компетентности бакалавра технологического образования проводится государственный экзамен. Экзамен проходит письменно в форме разработки каждым студентом индивидуального проекта решения актуальных педагогических проблем. При этом студент должен продемонстрировать совокупность умений осознанно использовать личностно присвоенные в процессе обучения и воспитания профессиональные ценности, знания, отношения, опыт профессиональной деятельности (умения и навыки) для решения разнообразных проблем (задач), возникающих в реальной педагогической практике в образовательной области «Технология». Интегративную сущность и практико-ориентированную направленность государственного экзамена отражает его название «Педагогическое проектирование в технологическом образовании». Для подготовки студентов к государственному экзамену на степень бакалавра образования по направлению 050500.62 – «Технологическое образование» в восьмом семестре читается курс по выбору «Основы проектной культуры» объемом 48 часов. Специфической особенностью этого курса являются то, что он обобщает знания, умения и навыки, полученные при изучении других дисциплин и инвариантность содержания: например, задания для выполнения включают как педагогические проекты, так и педагогические конструкты, а их содержание связано с реализацией направлений «технический труд», либо «обслуживающий труд». Процесс подготовки студентов к государственной аттестации требует специально организованной самостоятельной работы студентов, так как во время аудиторных занятий невозможно полностью подготовить всех студентов к сдаче государственного экзамена. Длительное время при организации самостоятельной работы по курсу использовались традиционные формы организации самостоятельной работы. Многолетний опыт показал, что они не позволяют в полной мере подготовить студентов к государственному экзамену. Поэтому было принято решение дополнить самостоятельную работу студентов использованием информационных технологий и систем, целенаправленно организующих их самостоятельную работу, а именно разработать и внедрить в учебный процесс по дисциплине систему поддержки самостоятельной работы. Следует отметить, что проектировать систему только для одной дисциплины не эффективно, поэтому система проектировалась сразу для организации самостоятельной работы студентов сразу по нескольким дисциплинам. На основе изучения особенностей самостоятельной работы студентов и других систем поддержки самостоятельной работы студентов [1],[2],[3] была составлена диаграмма IDEF0, описывающая процесс взаимодействия пользователей с системой, представленная на рисунке. USED A T:

AUTHOR: Olga Klimchenko

DA TE: 11.01.2009

WORKING

PROJECT: SRS

REV :

DRAFT

11.01.2009

REA DER

DA TE CONTEXT:

RECOMMENDED NOTES: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

PUBLICA TION

данные аккаунтов

Данные о ст удентах

Данные о преподавателях

A-0

Требов ания преподавателя

Методические указания

зарегистриров ать пользователя. 0р.

1 вв ести информацию по дисциплине 0р.

Данные о предметах

список групп студентов Текущая информация по учебному процессу

2 список предметов просмотреть информацию по предметам 0р.

Указания по выполнению работ 3 название предмета

Администратор

Данные об успев аемости учащегося

просмотреть успев аемость по предметам 0р.

4

общаться с однокурсниками и преподавателями 0р. 5

Преподователь NODE:

TITLE:

Студент

Сопровождать СРС

NUMBER:

A0

Рис. 1. Модель функционирования системы поддержки самостоятельной работы студентов

204

Труды конференции Телематика’2010

Как видно из рисунка, модель системы предусматривает наличие трех групп пользователей: администратор, преподаватели, студенты. В зависимости от того, к какой группе принадлежит пользователь, будут отличаться права пользования системой. Исходя из логики работы системы, в ней были выделены следующие компоненты: • раздел «Новости», предназначенный для информирования студентов; • «почта», предназначенная для индивидуального общения и передачи файлов; • форум, необходимый для организации общения студентов между собой, а также с преподавателем; • журнал, необходимый для того, чтобы студенты могли в реальном времени отслеживать свои успехи и неудачи. Для достижения этой цели в журнале предусмотрена возможность не только выставления отметок, но и возможность высказывания преподавателем оценочных суждений о выполненной студентом работе; • раздел «Библиотека», содержащий необходимые студенту источники информации. Выбор средств реализации системы определялся тем, что на кафедре, на которой осуществляется учебный процесс по этой дисциплине, уже есть сайт, в качестве компонента которого и предполагается использовать систему. Поэтому в качестве средств реализации были выбраны веб-сервер Apache, язык программирования PHP и сервер баз данных MySQL. Данный ресурс в настоящее время разработан, прошел тестирование, опробование и готов к внедрению в учебный процесс. Его внедрение позволит повысить качество подготовки и, как следствие, достичь того, чтобы при сдаче государственного экзамена «Педагогическое проектирование в технологическом образовании» студенты показали высокий уровень профессиональной компетентности. Литература 1. Система поддержки дистанционного обучения СПбГУ ИТМО [Электронный http://cde.ifmo.ru/?doc_open=-main.html. 2. Интернет-школа Просвещение.ru [Электронный ресурс] http://www.internet-school.ru/. 3. Система поддержки дистанционного обучения STELLUS [Электронный http://www.stel.ru/do/.

ресурс]

ресурс]

РЕАЛИЗАЦИЯ ПЛАНОВ ПЕРЕВОДА ГОСУДАРСТВЕННЫХ УСЛУГ В ЭЛЕКТРОННЫЙ ВИД: ЗАДАЧИ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ЭЛЕКТРОННОГО ПРАВИТЕЛЬСТВА Д.Р. Трутнев, В.В. Уткин, А.В. Чугунов Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики. Центр технологий электронного правительства E-mail: [email protected] В 2010 году завершается реализация Федеральной целевой программы «Электронная Россия» и Концепции формирования электронного правительства в Российской Федерации до 2010 года. Можно констатировать, что вопросам обучения и созданию системы повышения квалификации государственных и муниципальных служащих до сих пор не придавалось того значения, которое соответствует уровню поставленных задач. В настоящее время формируется новая программа – «Информационное общество», ориентированная на выполнение в 2011–2020 гг., где образовательное направление обозначено. В настоящем докладе представлена концепция совершенствования системы повышения квалификации государственных служащих в области использования современных ИКТ, которая является результатом аналитического проекта, выполненного Центром технологий электронного правительства СПбГУ ИТМО в 2009 году по заказу Федерального агентства по образованию в рамках ФЦП «Электронная Россия». Причиной разработки Концепции стало наблюдаемое несоответствие имеющегося уровня компетенций государственных служащих требованиям, предъявляемым в связи с необходимостью перехода к оказанию государственных услуг в электронном виде, что является следствием недостатков существующих систем управления государственной службой, образования, повышения квалификации и практики разработки и внедрения ИКТ-решений без учета уровня квалификации их заказчиков, операторов и пользователей. Целью разработки Концепции является обеспечение эффективности процессов перехода на электронное взаимодействие государства с гражданами и организациями за счет приведения уровня ИТкомпетенций государственных служащих (инициаторов, заказчиков ИКТ-решений, операторов электронных государственных услуг) к уровню, объективно определенному потребностями процессов перехода. Основные причины несоответствия уровня ИТ-компетенций государственных служащих, выявленные в процессе исследования, заключаются в следующем: 205

1. Отсутствие одобренных для применения в органах власти методик выявления перечня и уровня ИТ-компетенций, необходимых для исполнения текущих и перспективных должностных обязанностей государственными и муниципальными служащими в условиях перехода к электронному взаимодействию государства с гражданами и организациями. 2. Наличие практики формирования индивидуального плана повышения квалификации государственным служащим на основе принципа периодичности, вместо принципа устранения несоответствия имеющегося уровня ИТ-компетенций объективно требуемому. 3. Практическое отсутствие ответственности руководителей за несоответствие уровня ИТкомпетенций подчиненных требуемому уровню. 4. Отсутствие практики оценки результативности и эффективности повышения квалификации, основанной на оценке изменения степени соответствия ИТ-компетенций требуемому. 5. Отсутствие единого информационного ресурса по теме повышения ИТ-квалификации органов власти (законодательство, методики, типовые учебные материалы, специализации учебных заведений, аналитика и т.д.). На основе анализа выявленных причин имеющихся проблем были сформулированы основные положения Концепции, заключающиеся в направлениях совершенствования и унификации подходов к системе повышения квалификации государственных служащих в области использования современных ИКТ: 1. Принять, в качестве минимальных требований к уровню ИТ-квалификации государственных служащих, требования Приказа Министерства информационных технологий и связи РФ №147 от 27 декабря 2005 г. (или доработать его). 2. Произвести выбор из существующих (или разработать), апробировать и утвердить унифицированную методику выявления перечня и уровня ИТ-компетенций, необходимых для исполнения текущих и перспективных должностных обязанностей государственными / муниципальными служащими на основе моделирования и анализа административных процессов (в т.ч. электронных регламентов). 3. Установить обязательность применения выбранной методики в органах власти при обосновании потребности в повышении ИТ-квалификации государственных служащих и провести обучение применению утвержденной методики. 4. Установить необходимым условием прохождения служащими аттестации проверку соответствия уровня ИТ-компетенций минимальным требованиям, а также, выявленным по утвержденной методике требованиям к ИТ-компетенциям, необходимым для исполнения текущих и перспективных должностных обязанностей. 5. Финансирование на повышение квалификации государственных и муниципальных служащих выделять только при наличии обоснований в соответствии с утвержденной методикой и в обоснованном объеме часов. Отказаться от финансирования повышения квалификации, направленного на обеспечение соответствия минимальным требованиям к ИТ-компетенциям. 6. Отказаться от финансирования повышения квалификации государственных служащих в связи с внедрением новых ИТ-решений. Такое повышение квалификации должно быть предусмотрено проектом внедрения и финансироваться в рамках бюджета проекта. В этом случае разработчик будет заинтересован в повышении юзабилити (простоте и дружественности интерфейсов) решения и, как следствие, в снижении потребности в дополнительном обучении). В проекте Концепции сформулированы следующие возможные механизмы ее реализации. 1. Наделение Минобрнауки (в установленном порядке) ответственностью за организацию и общую координацию действий других министерств по реализации Концепции совершенствования системы повышения ИТ-квалификации государственных и муниципальных служащих. 2. Инициирование внесения изменений и дополнений в нормативные документы (79-ФЗ, Государственные требования к профессиональной переподготовке…, Положение о проведении аттестации…, и др.). 3. Размещение в открытом доступе нормативной базы повышения ИТ-квалификации государственных служащих и описаний утвержденных методик выявления перечня и уровня ИТкомпетенций, необходимых для исполнения текущих и перспективных должностных обязанностей государственными / муниципальными служащими. 4. Назначение или выбор из числа ведущих профильных вузов на конкурсной основе (на 3-5 лет для «поддержания тонуса») Методического центра, ответственного за: • разработку и совершенствование методики выявления перечня и уровня ИТ-компетенций, необходимых для исполнения текущих и перспективных должностных обязанностей государственными / муниципальными служащими; • разработку и совершенствование методики оценки соответствия уровня ИТ-компетенций минимальным требованиям и требованиям, выявленным в соответствии с утвержденными методиками; • разработку/совершенствование рекомендаций по составу и содержанию минимальных учебных модулей, необходимых для их оптимальной интеграции образовательными учреждениями в индивидуальные образовательные траектории; • разработку базовых комплектов УМК по тематике повышения ИТ-квалификации и их распространение (рекомендуемых к использованию, но не обязательных); 206

Труды конференции Телематика’2010

• разработку/совершенствование методов оценки результативности и эффективности повышения квалификации; • сбор и анализ информации о содержании и результатах повышения квалификации в РФ для дальнейшего совершенствования деятельности. 5. Назначение или выбор на конкурсной основе учреждения(ий) ответственного(ых) за организацию и проведение аттестации ИТ-компетентности государственных служащих по утвержденным методикам в дистанционном формате. 6. Организация (поддержка и стимулирование) профессионального обучения и сертификации преподавателей и разработчиков учебно-методических материалов по дисциплинам повышения квалификации во всех регионах (гранты на конкурсной основе, в том числе на повышение квалификации в лучших российских и зарубежных учебных заведениях). В заключение следует отметить, что учитывая многообразие сфер применения информационных технологий в современном обществе, для решения проблемы создания системы повышения квалификации по ИКТ требуется разработать единый подход к формированию образовательных программ на разных уровнях: бакалавриат, магистратура, программы повышения квалификации и переподготовки кадров. По своей природе такой подход должен быть междисциплинарным и сочетать обучение информационным технологиям и изучение области их приложения. Работа выполнена в рамках проекта Федерального агентства по образованию «Развитие и унификация системы повышения квалификации государственных служащих в области использования современных информационных технологий» (ФЦП «Электронная Россия», 2009 г.).

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИКТ СОТРУДНИКАМИ ОРГАНОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ВЛАСТИ КАК ФАКТОР ГОТОВНОСТИ К ВНЕДРЕНИЮ ЭЛЕКТРОННОГО ПРАВИТЕЛЬСТВА Л.А. Бершадская, А.В. Чугунов Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики. Центр технологий электронного правительства E-mail: [email protected] В настоящее время завершается очередной этап развития программ информационного общества и электронного правительства в Российской Федерации. По оценкам экспертов многие неудачи и проблемы Федеральной целевой программы «Электронная Россия» и реализации концепции электронного правительства связаны с недостаточным вниманием к образовательному компоненту при их выполнении. На этапе подготовки основных направлений новой государственной программы «Информационное общество» (2011–2020 гг.) необходимо обратить особое внимание на вопросы развития системы повышения квалификации государственных служащих в области использования современных ИКТ и методологии электронного правительства. Для реализации и предоставления государственных услуг в электронном виде важен соответствующий уровень развития кадрового потенциала. В Санкт-Петербурге Центром технологий электронного правительства СПбГУ ИТМО совместно с факультетом социологии СПбГУ по заказу Администрации Губернатора Санкт-Петербурга было проведено исследование «Использование ИКТ сотрудниками исполнительных органов власти Санкт-Петербурга как фактор внедрения технологий электронного правительства». Основной целью исследования стало выявление ИТ-компетенций сотрудников исполнительных органов государственной власти (ИОГВ) Санкт-Петербурга, а также сопоставление их позиции относительно востребованности технологий электронного правительства с мнениями граждан и представителей бизнес-структур на основе данных социологических исследований. Исследование проводилось в 2 этапа. Первый этап – пилотный социологический опрос в Администрации Губернатора Санкт-Петербурга проходил в апреле 2009 года и по его результатам было принято решение расширить масштаб исследования. На втором этапе (январь-февраль 2010 года) в исследовании приняли участие 301 сотрудник из 17 ИОГВ Санкт-Петербурга (выборка пропорциональная стратифицированная). Анализ проводился по 5 направлениям: • использование компьютерных технологий в профессиональной деятельности; • проблемы обеспечения управленческой деятельности информационными технологиями; • информированность о технологиях электронного правительства; • уровень квалификации в области информационных технологий; • сопоставление готовности граждан [1], представителей бизнес-структур [2] и сотрудников ИОГВ Санкт-Петербурга к использованию технологий электронного правительства. По итогам исследования были получены следующие результаты: 1. Исследованием зафиксирована высокая степень заинтересованности государственных служащих исполнительных органов власти (ИОГВ) Санкт-Петербурга в использовании компьютерных технологий, практически все респонденты (97%) отмечали их преимущества. 2. Техническое оснащение управленческой деятельности в ИОГВ Санкт-Петербурга находится на довольно высоком уровне. Сотрудники ИОГВ регулярно используют компьютер (97%) и Интернет (71%) в 207

своей профессиональной деятельности. При этом 26% респондентов считают, что уровень оснащения компьютерными технологиями недостаточный. 3. Степень осведомленности государственных служащих о технологиях электронного правительства и предоставлении государственных электронных услуг недостаточна, что говорит о необходимости повышения их профессиональной компетентности. 44% опрошенных отметили, что они не знакомы с опытом предоставления электронных государственных услуг в России и в мире. Сопоставление с данными опросов Агентства социальной информации (АСИ-СПб) показывает, что доля информированного населения о технологиях электронного правительства в Санкт-Петербурге превышает долю информированных в этих вопросах государственных служащих. 4. Государственные служащие склонны верить в собственные силы и достаточно высоко оценивают уровень своей компетенции в сфере ИКТ: большинство 92% считают себя опытными или скорее опытными пользователями компьютера и имеют навыки работы в программах, поддерживаемых преимущественно операционной системой Windows. До 10% опрошенных владеют программами Open Source. При этом более половины всех опрошенных заявили, что они нуждаются в повышении квалификации (69%). Однако повысить свою квалификацию государственные служащие хотели бы, в первую очередь, в области технологий, владение которыми обозначено в квалификационных требованиях «базового» уровня. 5. В ходе сопоставления мнений сотрудников органов власти и граждан относительно использования технологий электронного правительства были выявлены существенные расхождения. 89% сотрудников ИОГВ считают, что большинство граждан будут сторонниками использования технологий электронного правительства. Однако, по мнению самих граждан, эта цифра приближается только к 40% (по результатам опроса АСИ-СПб). Следует отметить, что по результатам исследования можно сделать выводы, что госслужащие Санкт-Петербурга ориентированы на «электронный диалог» с гражданами. Официальные интернетресурсы органов власти, по мнению 95% опрошенных, наилучший источник информации об их деятельности для населения. Однако граждане предпочитают официальные встречи с представителями администраций 39%, а материалам на сайтах ОГВ отдали свое предпочтение лишь 12% опрошенных горожан. Таким образом, исследование позволило выявить достаточно высокий уровень технической оснащенности рабочих мест, но в то же время вывести на передний план барьеры при реализации электронных государственных услуг: слабая информированность сотрудников ИОГВ о данных технологиях и недостаточный уровень их квалификации в области ИТ. Литература 1. Результаты исследования готовности к использованию и востребованности услуг «электронного правительства» в Санкт-Петербурге / Агентство социальной информации – Санкт-Петербург (2006–2008 гг.); сост.: Р.С. Могилевский, А.М. Смирнов, А.В. Чугунов. – СПб., 2009. 2. Использование информационных и коммуникационных технологий малыми и средними предприятиями Северо-западного федерального округа. Исследование. Электронный ресурс: http://www.rcsme.ru/libArt.asp?id=4782.

ИННОВАЦИОННЫЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ РЕСУРС «КУЛЬТУРНОИСТОРИЧЕСКОЕ И ПРИРОДНОЕ НАСЛЕДИЕ САРАТОВСКОЙ ОБЛАСТИ» А.Н. Башкатов, М.В. Коблова, Д.В. Райгородский Поволжский региональный центр новых информационных технологий Саратовского государственного университета им. Н.Г. Чернышевского Тел.: (8452) 21-06-69, e-mail: [email protected] Саратовская область – регион богатейшего культурно-исторического и природного наследия. Всего в области 5129 объектов культурно-исторического наследия, из которых 722 включены в реестр государственного учета, 4407 значатся в списках выявленных объектов. На учете в комитете охраны окружающей среды и природопользования 79 памятников природы. Каждый, кто интересовался достопримечательностями Саратовского региона, сталкивался с такими проблемами, как отсутствие общедоступной научной информации, декларативная государственная позиция, бесконтрольность использования, невозможность выразить своё мнение. Не решает эту проблему и обращение к Интернету – наиболее оперативному и демократичному средству гражданского общества. Проблема. В настоящее время в Интернет-пространстве Саратовской области отсутствует полнофункциональный информационный ресурс по культурно-историческому и природному наследию. Имеющиеся материалы разрозненны и фрагментарны, часто имеют сугубо туристическую направленность, научно не обоснованы. Улучшению данной ситуации призван служить проект «Наследие». Его идея состоит в том, чтобы обобщить разнообразную информацию и точки зрения по объектам Наследия с целью найти взвешенную позицию, отвечающую интересам заинтересованных сторон и направленную на сохранение и устойчивое 208

Труды конференции Телематика’2010

развитие. Также он должен помочь в формировании общей картины актуального состояния Наследия, необходимой для научной работы. Не менее важной целью проекта «Наследие» является формирование практических рекомендаций, которые призваны помочь органам самоуправления, профильным министерствам и ведомствам сохранить региональное наследие и дать возможность местным жителям участвовать в его управлении и использовании. В основе рекомендаций должен лежать комплексный междисциплинарный подход к выявлению культурного и природного наследия, общественному осознанию его непреходящих ценностей и особое внимание к сохранению объектов наследия с участием, как местного населения, так и всех заинтересованных сторон. Цель. Создание информационной базы данных, ГИС и Интернет-ресурса «Культурно-историческое и природное наследие Саратовской области». Задачи: • создание БД по объектам культурно-исторического и природного наследия Саратовской области на основе информационных материалов сотрудников ПРЦ НИТ СГУ; • создание ГИС – атрибутивной и графической БД; • создание Интернет-оболочки на портале СГУ в разделе «Инновационное образование» Интернетпортала СГУ; • предварительное авторское наполнение оболочки ресурсом, разработка механизма внешнего наполнения; • сопровождение и актуализация ресурса. Целевая аудитория. Проект ориентирован, прежде всего, на использование в образовательном процессе по специальностям исторического, географического, геологического и биологического факультетов. Материалы могут быть востребованы как преподавателями, так и студентами. В то же время, обращение к БД и её наполнение возможно как сотрудниками университета, так и внешними пользователями, что делает ресурс открытым и интерактивным. Реализация проекта. К настоящему времени разработана структура базы данных по объектам Наследия и идёт наполнение её информационными материалами. Основным источником материалов пока является архив авторов настоящей статьи. В дальнейшем наполнение БД будет происходить за счёт пользователей сайта, сотрудников Саратовского госуниверситета, открытых информационных источников. Сотрудниками ПРЦ НИТ СГУ с использованием системы управления сайтом Drupal разработан информационный ресурс. На сайте пользователи могут знакомиться с объектами наследия, увидеть расположение объектов наследия на карте при помощи API-приложения Google Maps, смотреть фотографии в полноэкранном режиме, благодаря java-скрипту lightbox, оставлять комментарии и общаться на форуме. Пользователи с дополнительными привилегиями (модераторы и администратор) могут добавлять объекты наследия, отмечать их расположение на карте, загружать фотографии, а также следить за действиями пользователей, осуществляя тем самым полноценную обратную связь. Тематическая навигация основана на собственном классификаторе. Полученный результат. В секторе ПРЦ НИТ Интернет-портала СГУ создан качественно новый полнофункциональный информационный ресурс, который даёт доступ пользователям к расширяемой базе данных по культурно-историческому и природному наследию: http://nasledie.sgu.ru/. Данный материал является наработками сотрудников ПРЦ НИТ СГУ по использованию информационных технологий в инновационном образовании.

ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ В ИНФОРМАЦИОННООБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ УЧЕБНОГО ЗАВЕДЕНИЯ Г.А. Сумина Саратовский государственный социально-экономический университет Тел.: (8452) 33-23-64, e-mail: [email protected] Стремительная информатизация общества и современное образование XXI века требуют не только активного формирования информационной культуры личности, но и постоянного использования компьютеров во всех сферах профессиональной деятельности. Информационная культура формируется на протяжении всей жизни человека и особенно эффективно в процессе взаимодействия с информационно-образовательной средой. Поэтому вопросы организации информационнообразовательной среды с использованием различных видов коммуникаций (телевидение, связь, Интернет и др.) и формирования информационной культуры личности становятся как никогда актуальными. Информационная культура – это уровень умений целенаправленной работы с информацией, использование новых информационных технологий для работы с ней; а также сформированность системы научных знаний и морально-этических норм работы с информацией. Информационная культура позволяет человеку свободно ориентироваться в информационном пространстве, участвовать в его формировании и способствовать информационному взаимодействию [1].

209

Человек с развитой информационной культурой характеризуется как личность, обладающая целым комплексом знаний и умений. К ним относятся: • грамотное использование и применение понятийного аппарата; • определение информационных потребностей и запросов; • способность осуществления самостоятельного поиска информации в сети Интернет; • умение рационального хранения и оперативной переработки больших потоков информации; • знание норм и правил «информационной этики»; • навыки планирования, проектирования и построения информационных моделей и коммуникации; • развитие умений и навыков информационной деятельности и информационного общения [2]. Понятие «информационная культура» проанализирована во многих литературных источниках с точки зрения различных взаимосвязей с такими понятиями, как «компьютерная грамотность», «компьютерная культура» и «информационная грамотность». Информационная культура предполагает наличие у личности таких качеств, как информационная грамотность, осознанную мотивацию (удовлетворение своих информационных потребностей и повышение своего общекультурного, общеобразовательного и профессионального кругозора) и определенный стиль мышления, главной характеристикой которого являются самостоятельность и креативность. Формирование информационной культуры преподавателя обусловлено целым комплексом методов, приемов и совокупности взаимосвязанных компонентов (целей, принципов, средств, условий реализации и организационных форм), необходимых для создания целенаправленного педагогического взаимодействия субъектов соответствующего образовательного процесса. Организация педагогического процесса формирования информационной культуры требует определения системы методических принципов, обеспечивающих его эффективность. Это принципы научности; последовательности и системности; доступности; дифференцированности; практико-ориентированного подхода в обучении; индивидуализации и диалогичности [3]. Постепенное наращивание парка компьютеров в учреждениях образования, активное освоение информационных технологий всем педагогическим коллективом образовательного учреждения, получение устойчивых знаний, и как следствие, устойчивых практических навыков работы позволяют формировать информационно-образовательную среду учебного заведения. А разработка собственных электронно-образовательных ресурсов, ведение электронного документооборота, коммуникативное общение в чатах и форумах позволяет человеку свободно ориентироваться в информационном пространстве, участвовать в его формировании и способствовать информационному взаимодействию в учебном заведении. Уровень развития информационной культуры личности зависит не только от качества знаний, умений и навыков работы с информацией, но и от психологической и профессиональной готовности к работе с информационно-технологическими средствами. В настоящее время в системе образования уже в электронном виде накоплены обширные информационные ресурсы, однако существующие примеры использования их в учебной деятельности представлены фрагментарно, носят разрозненный характер, имеют частные решения, не поддаются тиражированию и внедрению в различных образовательных учреждениях. Таким образом, для формирования информационной культуры личности необходимо: • создание единой концепции построения информационно-образовательной среды вуза на основе современных коммуникационных и педагогических технологий; • разработка методов проектирования и внедрения ИОС в учебный процесс с целью дальнейшего повышения эффективности обучения, расширения сферы импорта и экспорта образовательных услуг, особенно при интенсивном использовании возможностей дистанционного обучения.

Литература 1.

2.

3.

210

Малиатаки В.В. Формирование информационной культуры будущего педагога /Сб. Проблемы формирования профессиональной культуры будущего специалиста. Материалы I Интернет-конференции студентов педагогических колледжей и училищ России, XI студенческой научной конференции и VI международных педагогических чтений. Архангельск, 2004. http://www.avpu.ru/proect/sbornik2004/001.htm. Шорохова Т.И. Сущность, структура и компоненты информационной культуры личности обучающихся в условиях дистанционного обучения / Профессиональное образование в условиях дистанционного обучения. Достижения, проблемы, перспективы. Межрегиональная научно-практическая конференция (заочная) 2007. Жилкин В.В. Модель педагогического процесса формирования информационной субкультуры педагога. http://www.mgopu.ru/JOURNAL/02_zhilkin.htm.

Труды конференции Телематика’2010

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УЧЕТА СТАТИСТИКИ И РЕГИСТРАЦИИ ПОСЕЩЕНИЙ В ИОЦ «ВИРТУАЛЬНЫЙ ФИЛИАЛ РУССКОГО МУЗЕЯ» В.С. Салин Саратовский государственный социально-экономический университет E-mail: [email protected] Ведение статистики является неотъемлемой частью деятельности любой организации, где особую роль играют технологии сбора, обработки и хранения данных, а также специфика организации. Одним из основных направлений деятельности Информационно-образовательного центра (ИОЦ) «Виртуальный филиал Русского музея» является просветительская деятельность, включающая активную работу с посетителями, которым предлагаются различные виртуальные экскурсии, документальные и научно-познавательные фильмы для просмотра в специально оборудованном видеозале. Суммарный показатель количества посещений важен как для отчетности, так и для отображения результативности деятельности «Виртуального филиала», особенно с учетом таких данных, как название выбранных ресурсов, типа учреждения, количества посетителей и др. Перед началом разработки системы автоматизации был внимательно изучен сам процесс посещения ИОЦ, от момента подачи заявки на посещение до занесения статистических данных в базу данных. К моменту постановки данной задачи в «Виртуальном филиале» ведение статистики при помощи средств приложения Microsoft Access, причем часть данных о посещениях заносились сотрудниками Центра вручную. Для учета посещения и наполняемости видеозала осуществлялась предварительная запись на посещение Центра, а также подача заявки в печатном виде по установленной форме, что позволяло упорядочить посещение и избежать возможных временных накладок. Кроме того, на сайте ИОЦ была реализована возможность предварительной записи на посещение через специальную форму. За последнее время количество посетителей значительно возросло, поэтому возникла задача автоматизации учета статистики и регистрации посещений «Виртуального филиала». Были проанализированы существующие варианты решения данной задачи и выбраны наиболее подходящие технологии реализации. Многие из рассмотренных приложений реализуют задачу частично. Так, например, локальные системы управления базами данных отлично справляются с задачей ведения статистики и учета посетителей, но не подходят для предварительной записи и сложны в интеграции с компонентами сайта. Анализ возможностей различных технологий показал, что наиболее подходящим для решения поставленной задачи является регистрация посещений через веб-интерфейс, что позволило решить одновременно несколько задач: • возможность решения основной задачи – регистрации посещений; • возможность интеграции с сайтом ИОЦ и его компонентами; • гибкость обработки и отображения данных. В качестве основы для функционирования системы была выбрана платформа LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP), что в дальнейшем позволило интегрировать работу системы с компонентами сайта «Виртуального филиала». Разработка системы и её отладка на локальном компьютере осуществлялась в программной оболочке «Денвер», которая в основе своей работы также использует комплекс LAMP. На первом этапе разработки системы были внесены существенные изменения в работу интерфейса подачи заявки на посещение. Интерфейс представляет собой веб-форму, заполнение полей которой позволяет передать всю необходимую для записи на посещение информацию. Пользователь выбирает желаемый медиаресурс и количество посетителей, указывает дату и время. После отправки данных, поля проверяются на корректность заполнения, данные заносятся во временную таблицу базы данных. Следующим этапом стала разработка интерфейса управления поданными заявками. Так как информация, указанная в заявке на посещение, в действительности может измениться (например, количество посетителей оказалось меньше), то каждая заявка нуждается в верификации по факту посещения. При помощи данного интерфейса сотрудник ИОЦ может скорректировать информацию о каждом посещении, изменив название ресурса и количество посетителей, или оставив всё без изменений. По завершению разработки основных компонентов системы была осуществлена её интеграция с компонентами сайта, что расширило функциональные возможности как самой системы, так и всего сайта в целом. Интеграция работы системы с новостной лентой упростила процесс добавления новостей. После посещения видеозала, система генерирует новость по установленному шаблону, используя необходимую информацию о посещении. Ответственный сотрудник Центра может внести корректировки в текст новости или вообще отменить добавление новости. Загружаемые фотографии о событии (при их наличии) добавляются в автоматически создаваемый раздел фотогалереи. В текст новости добавляется только ссылка на созданный раздел, что позволяет «облегчить» новость, уменьшив время её загрузки.

211

Также осуществлена интеграция работы системы с каталогом медиаресурсов и разделом лектория сайта. Выбор медиаресурса посетителями учитывается системой, что в каталоге выражается изменением количества просмотров ресурса, которое отображается на сайте в виде рейтинга. В разработанную базу данных были перенесены статистические данные за прошедший период. Они включают в себя количество посетителей «Виртуального филиала» за последние несколько лет, а также более подробную информацию о последних посещениях за полгода. Разработанная система имеет высокую практическую значимость для работы ИОЦ «Виртуальный филиал Русского музея». Применение данной системы в действии упрощает процесс регистрации посещений Центра. Кроме того, автоматизация учета статистики ведет к повышению достоверности статистических данных за счет верификации информации о посещении, а также за счет минимизации человеческого фактора возникновения ошибки. Получаемая в процессе функционирования системы автоматизации информация применяется в следующих задачах: • отображение активности деятельности «Виртуального филиала» на сайте; • учет просмотра различных медиаресурсов и составление их рейтинга; • мониторинг активности посещения Центра различными учреждениями.

ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ ПОИСКА И ИЗВЛЕЧЕНИЯ ДАННЫХ ИЗ ОТКРЫТЫХ ИСТОЧНИКОВ С.С. Гельбух, М.С. Пичагин, А.А. Сытник Саратовский государственный технический университет Тел.: (8452) 998-888, e-mail: [email protected] Базы данных, разработанные нами [1] для использования в образовательном процессе и научноисследовательской деятельности, должны поддерживаться в актуальном состоянии. Нами разработано и реализовано приложение, выполняющее автоматизированный поиск, извлечение данных из открытых баз данных патентной информации и внесение отобранных данных в специализированную базу. Программа, названная нами «patf-parser», соединяется с открытыми базами данных патентной информации США и Евросоюза. Первый модуль программы связывается с базой данных Патентного бюро США (USPTO) [2] по протоколу HTTP. Входными данными программы являются коды классификации патентов в соответствии с системой классификации USPTO. Список кодов должен составить пользователь, производящий патентный поиск в соответствии с предметом поиска и справочником кодов [3]. На основании входных данных модуль создает список обрабатываемых подклассов патентов. Для каждого подкласса выполняется запрос к поисковой системе Американской патентной службы. Пример текста запроса по коду 423/618: http://patft.uspto.gov/netacgi/nphParser?Sect1=PTO2&Sect2=HITOFF&p=1&u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsearchadv.htm&r=0&f=S&l=50&d=PTXT&Query=CCL%2F423%2F618 В результате выполнения запроса в программный буфер поступает html-страница A, содержащая общее количество найденных патентов и список URL описаний патентов, отнесенных системой к подклассу запроса. Список URL может быть разбит поисковой системой на несколько страниц {A1, A2, …, Am}. Программа последовательно выполняет запрос каждой из страниц Ak, содержащих результаты выполнения поискового запроса. Каждая страница подвергается разбору, полученный в результате массив URL патентов {U1, U2, …, Un}, используется в последующем процессе. Для каждого Ui выполняется запрос html-страницы описания патента. Полученная гипертекстовая страница Pi подвергается разбору. Обеспечивается выделение из текстов описаний значений следующих полей: заголовок патента, предмет патентования, описание патента, дата выпуска/регистрации патента, номер заявки патента, дата заявки, класс по классификатору патентов, изобретатели, обладатель патента, класс по международному классификатору патентов, номер патента, эксперты. После получения значений указанных полей программа осуществляет соединение с СУБД MySQL 5.01 и выполняет внесение значений полей в базу данных для каждого из отобранных описаний патентов. На этой стадии известен номер патента. Программа выполняет поиск в базе данных патента с определенным номером. Если запись патента уже имеется, производится ее обновление, в противном случае запись добавляется в базу. Производительность разработанного метода извлечения данных составляет в среднем 9 записей в минуту при использовании доступа к Интернет через локальный прокси-сервер. Следует отметить, что по условиям использования баз данных UPSTO [4] количество обращений за сутки не должно превышать 10000. Для соблюдения этого условия в программе установлен соответствующий счетчик, ограничивающий количество запросов к базе в сутки на основании данных протокола загрузки патентов. Второй модуль программы patf-parser предназначен для извлечения информации из патентной базы Евросоюза (EPO) [5]. Поисковая система базы данных ESP возвращает первые 500 URL описаний патентов. В этой патентной системе используется международная система классификации. Для 212

Труды конференции Телематика’2010

получения URL всех патентов, принадлежащих заданному классу, мы использовали в программном модуле следующую последовательность отбора патентов. Сначала выполняется запрос по коду класса и дате публикации за n-ый год. Пример текста запроса по классу C01G19 за 2009 год: http://v3.espacenet.com/searchResults?IC=c01g19&DB=EPODOC&PD=2009&submitted=true&l ocale=en_EP&ST=advanced&compact=false Если ответ превышает 500 записей, выполняются запросы по датам, включающим месяцы n-го года; если в j-ом месяце список URL превышает 500 патентов, для этого месяца выполняются запросы по каждой дате месяца. Глубину отбора по годам, как исходный параметр программы, задает оператор. В результате удается получить практически полный список URL описаний патентов для заданных класса и глубины поиска. Таким образом, разработанные программные модули, реализованные в форме динамически подключаемых библиотек, обеспечивают программный механизм автоматизированной актуализации базы данных патентной информации для образования и научных исследований. Литература 1.

2. 3.

4.

5.

Гельбух С.С. Научные базы данных в образовательном процессе./ С.С. Гельбух, А.А. Сытник // Телематика’2009: сб. тр. XVI Всероссийской научно-методической конф. / СПбГУ ИТМО, СПб, 2009. – T. 1, C. 212-214. US Patent and Trademark Office: UPSTO Patent Full-Text and Image Database – Электрон. дан. –12.04.2009 – Режим доступа: http://patft.uspto.gov/. – Загл. с экрана. US Patent and Trademark Office: Index to the United States Patent Classification (USPC)/ – Электрон. дан. – 31.03.2010 – Режим доступа: http://www.uspto.gov/web/patents/classification/uspcindex/indextouspc.htm – Загл. с экрана. UPSTO Patent Full-Text and Image Database: Important Notices concerning the Patent Full-Text and Full-Page Image Databases/ – Электрон. дан. – 14.10.2009 – Режим доступа: http://patft.uspto.gov/help/notices.htm. – Загл. с экрана. esp@cenet Portal: Europe`s network of patent databases/ – Электрон. дан. – Режим доступа: http://www.espacenet.com/index.en.htm. – Загл. с экрана.

ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПОТОКОВОГО МЕДИА-КОНТЕНТА В ДИСТАНЦИОННОМ ОБРАЗОВАНИИ А.А. Сытник, С.В. Папшев, Н.И. Мельникова Саратовский государственный технический университет Тел.: (8452) 52-71-76, e-mail: [email protected] Вхождение в информационное общество, возрастающая мобильность населения выдвинули новые требования к содержанию образования и его организационным формам. Термин «информационное общество» вошёл в научный лексикон в 60-х годах прошлого века, в этот же период времени начали развиваться новые формы образования, такие как дистанционное и открытое. Прогресс в области информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) сделал их неотъемлемой частью новых форм организации учебного процесса. Спектр предложений ИКТ в образовании достаточно широк, а среди приоритетных подходов находится групповое потоковое вещание (мультикастинг). В настоящее время в практике открытого и дистанционного образования ИКТ являются составной частью следующих базовых подходов: • кейс-технология, когда учебно-методические материалы комплектуются в специальный набор (кейс) и пересылаются учащимся для самостоятельного изучения с периодическими консультациями специальных преподавателей – тьюторов; • TV-технология, базирующаяся на использовании телевизионных лекций с консультациями тьюторов; • сетевая технология, базирующаяся на использовании Интернета для обеспечения учащихся учебно-методическими материалами и средствами интерактивного взаимодействия. Мультикастинг может оказать радикальное воздействие на дистанционное и открытое образование, полностью заменив вещание в TV-технологии. В рамках кейс-технологии групповое вещание может заменить и удешевить распространение учебно-методических материалов с большим объемом видеоинформации. Третий подход из приведённого списка является основой группового вещания с возможностью, как живого вещания, так и доставки видео по запросу (Video on Demand, VoD). Подготовленный контент может располагаться на сервере, видеокассетах, компакт-дисках, DVD-дисках или формироваться из real-time источников. Исходная информация допускается в цифровой и аналоговой формах. Методику использования вещания медиа-контента следует разрабатывать в соответствии с уровнем образования. 213

В средней школе график учебного процесса строго регламентирован, поэтому мультикастинг целесообразно применять для проведения массовых мероприятий, тематических уроков и пр. В первом случае вещание будет проводиться в режиме on-line, т.е. живого общения. Во втором случае – в режиме вещания подготовленного контента, т.е. доставки видео по запросу. Учебный процесс в школах можно синхронизировать на региональном уровне для организации потокового вещания для географически распределенной группы учащихся. Групповое вещание следует использовать в мероприятиях международного, федерального и регионального уровней, таких как «День защиты детей», «День защитника отечества», «День учителя», «День Победы», «День России» и пр. Другой областью применения группового вещания является профильное обучение. Данный вид вещания может проходить по графику, когда учащиеся присоединяются к транслируемому потоку по желанию. Схожим образом может применяться потоковое вещание на факультативных занятиях. Наконец, естественным направлением использования потокового вещания является развлечение, когда можно организовать интерактивный кинотеатр. Формы участия школьников в процессе потокового вещания следующие: • групповой просмотр/прослушивание в кинозале или классе с проекционной аппаратурой; • индивидуальный просмотр за персональным компьютером; • групповой просмотр в компьютерном классе (или нескольких классах). Каждая из этих форм участия требует подготовительных процедур технического, организационного и методического характера. Аналогичную методику использования мультикастинга можно применять в вузах при взаимодействии с филиалами, в корпоративном обучении. В заочном, послевузовском образовании, на курсах повышения квалификации целесообразно использовать режим VoD, который обеспечивает гибкое использование хранилища видеоматериалов. При применении группового вещания в вузах возможности его использования выглядят несколько иначе: • групповой просмотр/прослушивание в кинозале или классе с проекционной аппаратурой лекции в нескольких аудиториях, в том числе находящихся в разных географически удаленных городах; • групповой просмотр в компьютерном классе с одновременным или последующим интерактивным взаимодействием с лектором или преподавателем; • индивидуальный просмотр за персональным компьютером в самостоятельной работе. Рассмотрим методические особенности применения группового потокового вещания в вузах. Здесь вполне естественной областью применения является дистанционное обучение. Групповое потоковое вещание может быть эффективным инструментом для тьютора. Очевидным методом использования групповой трансляции являются лекции, причем они могут быть организованы как «вживую», так и с использованием записанных лекций ведущих профессоров вуза. Самостоятельная работа студентов может быть организована так же, как и для школьников: в виде трансляции по расписанию (видео по запросу) с использованием видеотеки образовательных ресурсов. Сегодня, благодаря широкополосным и цифровым сетям связи, групповое вещание обеспечивает эффект реального присутствия в помещении, что является ключом к эффективному дистанционному образованию. VoD-мультикастинг позволяет учащимся выстраивать индивидуальные образовательные траектории, независимо от географического местонахождения. Аудиовизуальные средства могут дополнять печатные материалы, предоставляя графические и неформальные примеры по изучаемому предмету. Тщательно спланированное и структурированное использование группового потокового вещания может значительно повысить эффективность обучения в широком спектре учебных курсов.

ИНТЕРНЕТ-ОБУЧЕНИЕ ИНФОРМАТИКЕ И ПРОГРАММИРОВАНИЮ: ДОСТУПНОСТЬ, КАЧЕСТВО, РЕЗУЛЬТАТ Е.В. Кудрина, Е.Е. Лапшева, М.В. Огнева, А.Г. Федорова Саратовский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского Тел.: (8452) 22-51-07, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected], [email protected] В современной системе образования РФ проводятся работы по интеграции информационнокоммуникационных технологий (ИКТ) и научно-методического обеспечения учебного процесса. Стремление объединить наработки системы образования с новейшими информационнокоммуникационными технологиями вызвано желанием сформировать открытое образовательное пространство, доступное для самых широких слоев населения. Саратовский государственный университет (СГУ) также ведет работу в данном направлении. Сотрудники факультета компьютерных наук и информационных технологий (КНиИТ) и Поволжского регионального центра новых информационных технологий (ПРЦНИТ) в 2006 г. разработали портал интернет-обучения алгоритмизации и программированию (http://school.sgu.ru). Технологически данный портал реализуется на основе взаимодействия двух систем – Moodle и Contester. Moodle представляет 214

Труды конференции Телематика’2010

собой программный комплекс с широким спектром функциональных возможностей, предназначенных для создания и управления электронными курсами, которые могут эффективно применяться для организации как очного, так и дистанционного обучения. Система Contester – это уникальная разработка сотрудников ПРЦНИТ и КНиИТ, предназначенная для автоматической проверки заданий по программированию. Система Contester позволяет организовать автоматический контроль решенных пользователем задач и проводить олимпиады по программированию различного уровня в режиме on-line. Первоначально портал разрабатывался для методической поддержки учителей средних учебных заведений. Вначале учителя ведущих школ города Саратова стали применять созданный комплекс «учебник+задачник» во время аудиторных занятий по информатике и при подготовке учащихся к олимпиадам по программированию. В настоящее время они не только используют ресурсы портала, но и размещают там свои курсы, используют его возможности для проведения дистанционных кружков. Следующим этапом в развитии портала стало добавление электронного курса, охватывающего разделы программирования, входящие в профильный курс школьной информатики, и блока соответствующих задач в электронный задачник. Цель данного курса повысить уровень подготовки учащихся в школах по программированию до профильного и реализовать переход между преподаванием школьного курса информатики и требованиями к абитуриентам, поступающим в вузы. В 2008 г. на портал был добавлен курс «Подготовка к сдаче ЕГЭ по информатике». С помощью системы Contester реализована автоматическая проверка заданий, аналогичных заданиям С1, С2 и С4. Имеется большая коллекция разобранных решений самых сложных заданий этой части ЕГЭ, а также тестовая система, полностью моделирующая ситуацию сдачи частей A и B, включая ограничение времени на прохождение теста. С целью использования возможностей портала в учебном процессе университета на портал был добавлен электронный курс «Программирование на С++» и дополнительный набор задач. В настоящее время системе Contester доступны четыре компилятора: Borland Pascal 7.0, Borland Delphi 7.0, Borland C++ 3.1 и Visual Studio C++ 8.0. Реализуется перенос на портал электронного курса «Программирование в среде Visual Studio.Net: разработка приложений на языке C#». Этот курс используется в учебном процессе СГУ, а также для организации курсов повышения квалификации IT-специалистов. В 2009 г. на портале появился новый раздел, посвященный проведению дистанционных конкурсов и олимпиад. В октябре-ноябре 2009 г. был проведен командный конкурс по информатике для учащихся 5-7 классов. В предложенную сказочную историю были встроены задания по логике, криптографии, теории графов. Для участия в конкурсе было подано около 100 заявок из школ Саратова, Саратовской области, а также из Бурятии, Башкирии, Красноярского края, Свердловской, Липецкой и Пензенской областей. В январе 2010 г. была проведена открытая городская дистанционная олимпиада по базовому курсу информатики, на которую было подано 870 заявок. В феврале-апреле 2010 г. на портале работал дистанционный кружок «Теория графов в занимательных историях». По итогам каждого занятия школьникам предлагались задачи для самостоятельного решения. Каждую задачу нужно было правильно решить и подробно описать, опираясь на необходимые определения и теоремы. Важной задачей кружка, кроме изучения теории графов, было развитие у школьников математической и информационной культуры. Объявлен дистанционный конкурс проектов, выполненных на языке программирования Скретч для школьников и их учителей. Итоги этого конкурса будут подведены в международный день Скретча. В марте 2010 г. на портале появился новый раздел, отражающий участие Саратовского госуниверситета в двух Международных образовательных программах. Один курс посвящен Программе Intel® «Обучение для будущего», участником которой СГУ является с 2005 г. Эта Образовательная Программа реализуется в 40 странах мира и считается одной из лучших по освоению педагогических технологий и внедрению в учебный процесс ИКТ. Пользователи нашего портала получают доступ к учебно-методическим ресурсам данной Программы и возможность повысить свою квалификацию на очных и дистанционных курсах. Портал позволяет организовать дистанционные курсы повышения квалификации учителей и конкурсы учебных проектов. Второй курс посвящен Программе повышения компьютерной грамотности в рамках инициативы Microsoft® «Твой курс», участником которой СГУ стал в 2010 г. Программа позволяет повысить качество учебного процесса за счет использования интегрированных мультимедийных продуктов, разработанных специалистами Microsoft, а пользователи нашего портала – возможность приобретения знаний и умений в области ИКТ, необходимых для повышения своего социального статуса. На сегодня портал обучения информатике и программированию содержит 36 электронных курсов для среднего, высшего и дополнительного образования. Все курсы находятся в свободном и бесплатном доступе для зарегистрированных пользователей. В настоящий момент активными пользователями портала являются более трех тысяч человек из различных регионов России: от Майкопа до Мурманска, от Владивостока до Калининграда. Есть пользователи из других стран: Грузии, Белоруссии, Украины, Латвии. Содержание электронных курсов разработано квалифицированными специалистами СГУ при содействии ведущих специалистов фирм-вендеров и согласовано между собой по уровням образования, что позволяет реализовать концепцию непрерывной подготовки IT-специалистов. Портал http://school.sgu.ru включен в Единое окно доступа к образовательным ресурсам (http://window.edu.ru/).

215

РОЛЬ ЦИФРОВЫХ РЕСУРСОВ В ФОРМИРОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА СИСТЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ С.А. Муханова, И.А. Старостина Учебно-методический центр довузовской подготовки Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Саратовский государственный технический университет», г. Саратов Тел./факс: (8452) 99-85-01, тел.: (8452) 99-85-08, e-mail: [email protected] В условиях современного образования и в связи с переходом на новую форму аттестации знаний учащихся в форме единого государственного экзамена, необходимо комплексное внедрение информационных технологий в систему подготовки учащихся к сдаче экзамена в форме тестирования. При этом целесообразным видится применение в образовательном процессе следующих форм подготовки: • использование цифровых образовательных ресурсов (ЦОР) в образовательном процессе; • дистанционное обучение с использованием сервисов Интернет; • электронное тестирование как форма промежуточного и аттестационного контроля. В основе выбора ЦОР для использования его в учебном процессе должно лежать исследование содержания учебных курсов, степень необходимой активности обучаемых, их вовлеченности в учебный процесс, целей и результатов обучения. Содержание образовательного ресурса должно удовлетворять требованиям научности, логичности, полноты и смысловой замкнутости. Дистанционное обучение в системе довузовского образования можно использовать: • при изучении базовых курсов различных учебных дисциплин; • в процессе обучение в рамках дополнительного образования (элективные курсы и спецкурсы по различным дисциплинам); • обучение во внеклассной работе (дистанционные олимпиады, турниры). Если исследовать интернет-пространство в сфере образования, просматривается тенденция вовлечения целого ряда межгосударственных, государственных и коммерческих центров в разработку систем дистанционного образования. В процессе внедрения электронных ресурсов в учебный процесс участвует огромное количество педагогов. Однако формированию единого образовательного пространства в русскоязычном образовательном сегменте Интернет препятствует отсутствие общей терминологии, отсутствие единообразия образовательных ресурсов, отсутствие ориентированности на единую систему контрольно-измерительных материалов (КИМов). Электронное тестирование как форма проверки знаний учащихся с использованием информационных технологий предполагает опрос обучаемого по освоенным курсам дисциплин без участия ведущего преподавателя. Использование электронного тестирования направлено на повышение объективности оценки знаний учащегося и повышение качества обучения. При использовании специализированной тестовой оболочки, работа педагога по формированию теста сводится к созданию тестовой базы данных и контролю качества знаний учащихся в соответствии с результатами тестирования. К недостаткам современных тестовых оболочек можно отнести неудобство при анализе выполненной работы, сложности выявления пробелов в усвоении учащимся определенных тем. Данная статья базируется на опыте общеобразовательного лицея ГОУВПО «Саратовский государственный технический университет» (Лицея СГТУ), входящего в состав Учебно-методического центра довузовской подготовки СГТУ (УМЦ ДП СГТУ). В 2009/2010 учебном году в образовательный процесс лицея СГТУ внедрено использование ЦОР «Репетиторы Кирилла и Мефодия», «Уроки Кирилла и Мефодия» по предметам естественнонаучного и гуманитарного цикла. Указанные пособия сформированы на основе КИМов, поэтому их использование является целесообразным при подготовке к ЕГЭ. По материалам Круглого стола «Актуальные проблемы внедрения новых форм контроля знаний учащихся при переходе ЕГЭ в штатный режим», проведенного УМЦ ДП СГТУ совместно с Министерством образования Саратовской области в апреле 2010 г., можно заключить, что использование вышеуказанные ЦОР прочно вошло в практику педагогов довузовского образования при подготовке учащихся к ЕГЭ. Органично используются преподавателями лицея на уроках обучающие видеофильмы видеостудии «Кварт» по физике, химии, литературе, истории, ОБЖ. Учащиеся лицея СГТУ принимают участие в дистанционных предметных олимпиадах Центра дистанционного образования «Эйдос», в конкурсе компьютерных работ «Цифровой ветер», что является достаточно удобным, экономичным и эффективным для реализации творческого потенциала учащихся во внеклассной работе. Во время проведения часов свободного доступа в Интернет учащиеся могут заняться самоподготовкой к ЕГЭ при помощи образовательных сайтов, на которых предусмотрена возможность прохождения интерактивного пробного тестирования, либо прохождения дистанционных учебных курсов по различным предметам. При такой форме работы целесообразно использование каталогов образовательных ресурсов сети Интернет, периодически выпускаемых ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» (http://catalog.iot.ru). Поскольку в состав Учебно-методического центра довузовской подготовки СГТУ, помимо лицея, входит также Центр тестирования СГТУ, имеется возможность проводить электронные тестирования по основным предметам образовательной программы для промежуточного контроля знаний учащихся. Для проведения тестирования используется программный продукт Инструментальной среды адаптивного тестирования «АСТ-тест» «Независимого центра тестирования качества обучения» (АСТ-Центра). Как 216

Труды конференции Телематика’2010

показывает опыт лицея, а также опыт Центра тестирования, проводившего электронные тестирования среди учащихся школ города Саратова, использование системы электронного тестирования дает положительные результаты в плане подготовки учащихся к ЕГЭ. Руководствуясь практикой применения различных форм довузовской подготовки учащихся, можно заключить, что использование информационных технологий при подготовке учащихся к ЕГЭ является наиболее эффективным при комплексном внедрении их в образовательный процесс.

ИНТЕГРИРОВАННАЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ СРЕДА РАЗРАБОТКИ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В.В. Бова, Л.А. Гладков, Н.В. Гладкова, В.В. Курейчик Технологический институт Южного федерального университета, г. Таганрог Тел.: (8634) 38-34-51, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] Современные образовательные технологии неразрывно связаны с созданием и использованием электронных образовательных ресурсов (ЭОР) и информационно-образовательных сред (ИОС). Важным условием эффективности использования ЭОР в учебном процессе является их индивидуализация, при которой структура, содержание и методика, реализуемая ЭОР, соответствует текущему уровню подготовки и индивидуальным особенностям конкретного обучающегося, а также стоящим перед ним целям и задачам обучения. Современный подход к обеспечению индивидуализации ЭОР предусматривает декомпозицию учебного материала на относительно небольшие логически целостные автономные единицы контента, называемые образовательными объектами (модулями), которые оформляются в виде стандартных дистрибутивных пакетов, снабженных метаданными и используются в качестве компонентов для формирования модульных ЭОР, ориентированных на конкретные образовательные потребности. В основе создания интегрированной инструментальной среды лежит комплекс технологических решений для разработки образовательных контентов, удовлетворяющих международным стандартам на компоновку и представление ЭОР, что обеспечивает возможность их повторного использования в различных технологических окружениях и поддержку всего жизненного цикла (фазы проектирования, разработки, сопровождения, возможности модернизации) компонентов интерактивных ЭОР. Разработка и оформление ЭОР в виде образовательных объектов, решение задач их систематизации в ИОС, поддержка методов и технологий построения модульно-ориентированных ЭОР реализованы на основе многоуровневого подхода к структуре данных, в соответствии с требованиями стандартов в области распределенного образования. При создании программной среды использовано более 10 спецификаций (профиль функциональных стандартов; метаданные ЭОР; распределенная организация; формирование вопросов и тестов; упаковка контента; цифровые репозитарии – информационная модель основных функций). Созданный в инструментальной среде ЭОР представляет собой интерактивный мультимедийный электронный учебник, содержащий: • мультимедийный теоретический и практический материал; • интерактивный обучающийся интерфейс; • средства диагностико-квалиметрического обеспечения учебного процесса; • средства автоматизированного тестового контроля знаний (тесты для самопроверки и аттестации). В соответствии с учебной программой курс разбивается на модули, минимальные по объему, но цельные по содержанию, соответствующему трем основным компонентам образовательного процесса: получение информации, практические занятия, аттестация (тестирование). Основой разработки становится объектный принцип построения учебных материалов, в соответствии с которым учебный материал разбивается на отдельные объекты обучения, доступные для поиска и включения в создаваемую индивидуальную траекторию обучения. Каждый элементарный объект обучения может включать в себя учебный текстовый или мультимедийный материал; глоссарий, понятия которого расшифровываются в данном тексте; элементы практических занятий; набор контрольных вопросов и тестов; метаданные объекта; инструкции для обработки информационного содержания объекта. Множество элементарных объектов, объединённых в определённой последовательности (линейной или иерархической) образуют учебный курс (агрегированный объект обучения). Средства разработки информационно-логической структуры курсов позволяют реализовывать: • построение иерархической схемы тематической декомпозиции учебного материала на модульной основе; • спецификацию модулей, отражающую названия типов структурных единиц (глав, разделов, типов учебных мероприятий, блоки контроля, глоссарий и др.); • визуализацию представления объектов иерархической структуры (пиктограммы, ассоциируемые с учебными объектами);

217

• программирование интерактивных сценариев обучения, задающих базовые траектории навигации по учебному курсу; • гиперсвязи, определяющие просмотровые последовательности между структурными единицами учебного курса; • автоматическую генерацию скриптов на основе действий, ассоциируемых с классом учебного объекта. Средства интерактивного наполнения содержания учебного курса обеспечивают: • импорт и редактирование информационных объектов (текста, графики, мультимедийных компонентов, управляющих элементов пользовательского интерфейса) и настройку их свойств; • управление отображением и синхронизацию воспроизведения мультимедийных компонентов; • расстановку гипермедиа ссылок, реализующих все типы связей между информационными объектами курса. Имеющиеся в инструментальной среде средства позволяют решать вопросы воплощения эскиза пользовательского интерфейса ЭОР и предоставляют как готовые схемы графического оформления пользовательского интерфейса (настраиваемые шаблоны), так и средства поддержки разработки авторского оформления и формирования схем диалога. Реализованный подход к созданию интегрированной среды сочетает в себе, с одной стороны, гибкость и адаптируемость разработки модульных мультимедийных электронных учебников со средствами диагностико-квалиметрического обеспечения и программными средствами автоматизированного тестового контроля знаний обучаемых, а с другой – унифицированность технологических решений: SCORM-совместимость образовательных объектов в среде системы управления учебным процессом; работа в среде тонкого клиента (стандартного web-браузера) на платформах Windows и Linux/Solaris; соответствие правилам эффективной систематизации и стандартизации образовательного контента.

НЕКОТОРЫЕ ПОДХОДЫ К ОРГАНИЗАЦИИ СЕРТИФИКАЦИИ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАМОТНОСТИ И ИКТ-КОМПЕТЕНТНОСТИ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ Н.А. Инькова, В.Е. Подольский Тамбовский государственный технический университет Тел.: (4752) 63-50-76, e-mail: [email protected] Становление и развитие информационного общества в России формирует новые требования к образовательной политике высшей школы и к профессиональным компетенциям преподавателей вуза. Одной из форм осуществления контроля качества работы преподавателей университета и объективного оценивания уровня их профессиональной и научной компетентности является рейтинговая оценка, в которой учитываются ученая степень, научные и учебно-методические труды, стаж работы и др. Безусловно, очень важно, чтобы преподаватель хорошо знал свою дисциплину (в соответствии с государственным образовательным стандартом) и умел методически и педагогически правильно изложить ее обучающимся, активно занимался научно-исследовательской работой. Однако, на наш взгляд, процесс образования только выиграет от того, если в дополнение к этому каждый преподаватель будет обладать хорошими знаниями ИКТ и умениями применять их в учебном процессе. Таких преподавателей в вузах уже много, но как оценить их компетенции в области ИКТ? В настоящее время оценка уровня компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности работников дошкольного образования, учителей школ, преподавателей начального и среднего профессионального образования осуществляется через систему региональных центров тестирования, созданных на базе ведущих образовательных учреждений в области информационных технологий, которые входят в Отраслевую систему мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности, осуществляющую государственную политику в вопросах формирования и оценки необходимого уровня компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности в соответствии с требованиями социальноэкономического развития страны. Одним из таких центров является Центр мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности, созданный на базе Тамбовского государственного технического университета. Первым результатом работы центра стала апробация организационно-методического и программнотехнологического обеспечения Отраслевой системы мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности. В тестировании системы приняли участие 180 человек из 19 образовательных учреждений всех уровней образования. В настоящее время центр начал работу, и прошли процедуру сертификации в режиме тестирования первые девять работников среднего образования Тамбовского региона. В дальнейшем Головным центром, которым является ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», планируется разработать требования к компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности и для преподавателей высшей школы, что позволит проводить для них процедуру сертификации в режиме тестирования через существующие уже региональные центры. 218

Труды конференции Телематика’2010

Несомненно, что компетентность в области ИКТ у всех преподавателей университета очень важна для развития вуза, повышения его конкурентоспособности и сохранения его устойчивых позиций в образовательном международном пространстве, и потому это должно обязательно стимулироваться материально и морально вузом и государством. Осуществить подготовку к процедуре сертификации преподавателей и административноуправленческого персонала высшей школы должны курсы повышения квалификации в области ИКТ. Если раньше педагоги повышали квалификацию, как правило, один раз в пять лет, то современное динамичное развитие информационных технологий обязывает этот период значительно сократить и даже создать условия для постоянного повышения квалификации по этому направлению, с целью сократить неизбежное отставание сотрудника и преподавателя вуза от реального состояния и возможностей информационно-коммуникационных технологий. Как показывает практика, в области ИКТ-подготовки уровень повышения квалификации работников образования необходимо осуществлять по разным программам, начиная от начального освоения компьютерных технологий до изучения инструментальных средств разработки интерактивных мультимедийных электронных учебных ресурсов. Следует ожидать, что результаты положительного прохождения процедуры тестирования Отраслевой системы мониторинга и сертификации компьютерной грамотности и ИКТ-компетентности будут включаться в систему рейтинговой оценки педагогических кадров высшей школы и окажут влияние на темпы внедрения новых педагогических технологий в практику.

СТАТИСТИКА РАБОТЫ ПОИСКОВОГО КЛАСТЕРА КОРПОРАТИВНОЙ СЕТИ УНИВЕРСИТЕТА И ПОИСКА ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ ТАМБОВСКОГО РЕГИОНА А.Ф. Писецкий, Г.В. Пунин, Т.Г. Пунина, В.Е. Подольский Тамбовский государственный технический университет Тел.: (4752) 63-18-13, e-mail: [email protected] C целью оперативного обеспечения запросов ученых, профессорско-преподавательского состава, студентов, аспирантов и учащихся для выполнения инновационно-исследовательской, образовательной и информационной деятельности в ТГТУ поддерживается и развивается региональная поисковая система (http://search.tambov.ru, http://search.tstu.ru). Две основные части этой системы – поисковая машина на основе свободно распространяемого поискового движка с открытым исходным кодом mnoGoSearch 3.3.8 использованием базы данных MySQL 5.1.30 под управлением FreeBSD 6.2 и полноценный веб-каталог корпоративной сети университета и Интернет-ресурсов Тамбовского региона. Поисковую систему обслуживает кластер из трех вычислительных узлов на базе стандартных двухпроцессорных (Intel Xeon) серверов – консоли кластера (главного узла) и двух серверов приложений, соединенных высокоскоростной системной сетью. Основной задачей поискового кластера являются обработка поискового интернет-запроса со стороны пользователя и обеспечение актуальности поисковых баз данных с помощью индексации, выполняемые с помощью распараллеливания в процессе выполнения. Составные части поисковой машины работают с базами данных MySQL, которые распределены по всем узлам кластера и обработка запросов идет с применением коммуникационных средств. Как две ветви поискового кластера, поисковая машина и поисковый каталог должны иметь свои статистические программные скрипты и базы данных mySQL, собирающие информацию по своим решаемым задачам. В свою очередь поисковая машина также имеет, собирает, обрабатывает и должна выдавать статистику по двум направлениям: • Сведения по индексации веб-ресурсов поисковым движком mnoGoSearch. • Информация о поисковых запросах, их обработке и выдаче по ним сведений. В процессе индексации каждый документ получает от mnoGoSearch HTTP-статус, который прописывается в базах данных mySQL. Значения кода статуса: • 0 – новый (еще ни разу не индексированный) документ Если статус не 0, он равен коду HTTP ответа, некоторые коды ответов HTTP: • 200 – "OK" (url успешно проиндексирован), • 301 – "Moved Permanently" (переадресован на другой URL) , • 302 – "Moved Temporarily" (переадресован на другой URL), • 303 – "See Other" (переадресован на другой URL), • 304 – "Not modified" (url не модифицирован со времени предыдущего индексирования), • 401 – "Authorization required" (нужен login/password для этого документа), • 403 – "Forbidden" (нет доступа к этому документу), • 404 – "Not found" (указанный документ не существует), • 500 – "Internal Server Error" (ошибка в cgi, и т.д.), • 503 – "Service Unavailable" (Хост недоступен, таймаут соединения), 219

• 504 – "Gateway Timeout" (таймаут при получении документа). Код ответа HTTP 401 обозначает, что документ защищён паролем. В этом случае, если известен логин и пароль для доступа к документу, можно в indexer.conf указать login:password для URL (использовать команду AuthBasic). Код ответа HTTP 404 означает, что на одной из страниц есть ссылка на несуществующий документ, или есть ошибка в указании URL. Если на запрос документа mnoGoSearch получает HTTP-статусы переадресации 301, 302, 303, он попытается проиндексировать URL, указанный в заголовке Location ответа сервера. Очевидно, что показать работу индексера поисковой машины наиболее наглядно и удобно с помощью подсчета документов по статусу индексации. В течение последнего времени в ТГТУ проводились работы по созданию системы статистики поискового кластера. Был создан новый раздел «Статистика» и разработаны программные скрипты на PHP 5, Javascript c использованием библиотеки jQuery и плагинов, выполняющие следующее. • Выдача списка поисковых баз данных mySQL поисковой машины mnoGoSearch в виде сводной таблицы c характеристиками. • Выдача кратких сведений о поисковой базе данных по выбору в общей таблице. • Выдача подробной информации о поисковой базе данных по выбору в отдельной панели. Список проиндексированных поисковых баз данных выводится в виде сводной таблицы, содержащей следующие столбцы: • Название. • Включена в поиск. В mnoGoSearch есть возможность выключить из процесса поиска на неопределенное время любую БД, не удаляя ее из системы. • Дата индексации (переиндексации). • Объем индекса (в килобайтах). • Объем индекса (в мегабайтах). • Список URL. В последнем столбце весь вместо списка URL находятся гиперссылки «Кратко» и «Подробно», открывающие при выборе соответственно дополнительную строчку с краткой информацией об URL выбранной БД и отдельная диалоговая панель с многостраничной таблицей и выбором разных типов URL. Количество строк сводной статистической таблицы соответствует числу БД mnoGoSearch. В домене search.tambov.ru в настоящее время поисковый кластер обслуживает 40 баз данных, в домене search.tstu.ru – 29. Например, сайту apto.tstu.ru будет соответствовать база данных mySQL mnogosearch_apto_tstu_ru и строка сводной статистической таблицы: apto.tstu.ru

+

2010-04-22 14:31:50

56384

55M

Кратко

Подробно

По гиперссылке «Кратко» для БД apto.tstu.ru будет выдано: В процессе индексации на каждый документ mnoGoSearch получает HTTP-статусы (Status), число устаревших документов (Expired) и общее количество проиндексированных документов (Total) для каждого статуса. Database statistics [2010-04-22 14:31:50] Status Expired Total ----------------------------200 247 247 OK 301 6 6 Moved Permanently 302 45 45 Moved Temporarily 304 6829 6829 Not Modified 401 12 12 Unauthorized 403 3 3 Forbidden 404 949 949 Not found 415 54 54 Unsupported Media Type 503 8 8 Service Unavailable ----------------------------Total 8153 8153 Пояснения для данной таблицы можно прочитать в окне, выходящем в браузер по ссылке «Помощь». Краткую статистику в сводной таблице можно открыть одновременно для многих или даже всех БД. Подробная статистика по индексации в текущий момент может быть выдана только для одной БД в данном окне браузера. Не исключена, однако, возможность открытия более одного окна браузера для раздела «Статистика» поискового кластера. И краткая, и подробная статистика выходит в окне браузера без перезагрузки всей веб-страницы, так как при написании программных скриптов на Javascript (библиотека jQuery) и PHP, обеспечивающих это, используется технология ajax. 220

Труды конференции Телематика’2010

Например, по гиперссылке «Подробно» для сайта apto.tstu.ru выдается панель «Статистика индексации по ресурсу apto.tstu.ru». Пользователю предлагается выбрать статус индексации, чтобы определить группу документов для просмотра. Каждое значение статуса в форме выбора прокомментировано по-английски и по-русски. Описание на английском языке строки «Кратко» и панели «Подробно» производится потому, что поисковая машина mnoGoSearch не имеет русифицированной версии. Даже официальный сайт и документация – на английском языке. Из вышеприведенной таблицы видно, что поисковая машина успешно проиндексировала 247 документов сайта apto.tstu.ru, 6 – переадресованы на другие URL, 949 – не найдены и т.д. Пользователь может выбрать как одну группу документов, так и более одной и детально просмотреть адреса этих ресурсов. Выбор кнопки «Показать» запускает jQuery-плагин jqGrid, который расширяет текущую панель и выдает таблицу URL. Для перехода на следующую страницу списка можно использовать панель переключения, благодаря которой пользователь также может переместиться в конец и начало списка, изменить количество записей в странице, листать в произвольном порядке. Данная статистика может быть полезна и администраторам поискового кластера, и авторам сайтов: • для устранения технических ошибок на сайте и отладки скриптов, так как в подробной статистике можно получить список URL документов ненайденных, перемещенных, ошибочно завершающихся программных модулей, неправильно запароленных, недоступных и пр.; • для контроля за процессом индексации всех точек входа на сайт, чтобы весь сайт был доступен для поиска; • для создания карты сайта при его доработке или модификации. Раздел «Статистика» открыт для всех желающих. Если автор ресурса не нашел свой сайт в системе статистики регионального поискового кластера, ему необходимо прежде всего зарегистрировать свой ресурс в веб-каталоге. Однако окончательное решение о регистрации ресурса и индексации его поисковой машиной принимает администратор поискового кластера. Кроме статистики индексации в поисковом кластере собирается и выдается статистика поисковых запросов каталога, как найденных, так и не найденных среди ресурсов каталога, подсчитывается рейтинг всех ресурсов каталога по посещаемости. В каталоге работает раздел «5 TOP ресурсов по количеству переходов», и содержимое любой рубрики можно отсортировать по рейтингу популярности.

ВЫБОР И КЛАССИФИКАЦИЯ СРЕДСТВ РАЗРАБОТКИ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНЫХ ПОСОБИЙ О.В. Савостикова Национальный исследовательский Томский политехнический университет, г. Томск E-mail: [email protected] Информационный взрыв породил множество проблем, важнейшей из которых является проблема обучения. Особый интерес представляют вопросы, связанные с автоматизацией обучения, поскольку «ручные методы» без использования технических средств давно исчерпали свои возможности. Представление различного рода «электронных учебников», методических пособий на компьютере имеет ряд важных преимуществ перед привычными печатными изданиями. Электронный учебник облегчает понимание изучаемого материала за счет иных, нежели в печатной учебной литературе, способов подачи материала, допускает адаптацию в соответствии с потребностями учащегося, уровнем его подготовки, интеллектуальными возможностями и амбициями, предоставляет широчайшие возможности для самопроверки на всех этапах работы, выполняет роль бесконечно терпеливого наставника, предоставляя практически неограниченное количество разъяснений, повторений, подсказок и т.д. Электронный учебник удобен для преподавателя потому, что он: • позволяет выносить на лекции и практические занятия материал по собственному усмотрению, возможно, меньший по объему, но наиболее существенный по содержанию, оставляя для самостоятельной работы с электронным учебником то, что оказалось вне рамок аудиторных занятий; • освобождает от утомительной проверки домашних заданий, типовых расчетов и контрольных работ, передоверяя эту работу компьютеру; • позволяет оптимизировать соотношение количества и содержания примеров и задач, рассматриваемых в аудитории и задаваемых на дом; • позволяет индивидуализировать работу со студентами, особенно в части, касающейся домашних заданий и контрольных мероприятий. Средства создания электронных учебников можно разделить на группы, например, используя комплексный критерий, включающий такие показатели, как назначение и выполняемые функции, требования к техническому обеспечению, особенности применения. В соответствии с указанным критерием возможна следующая классификация: • системы на основе линейного текста; • гипертекстовые и гипермедиа средства; • инструментальные средства общего назначения; 221

• средства мультимедиа. Предлагаем более подробно остановиться на инструментальных средствах общего назначения (ИСОН) и средствах мультимедиа. ИСОН предназначены для создания электронных учебников пользователями, не являющимися квалифицированными программистами. Сейчас на рынке программного обеспечения появился достаточно большой выбор средств создания обучающих систем. Их разработкой занимаются такие фирмы как: Macromedia, SumTotal, «Кирилл и Мефодий», «1С», «Логос». Наиболее распространенными инструментальными средствами общего назначения являются: ToolBook Instructor и ToolBook Assistant. Система ToolBook является очень разветвленной, гибкой и мощной средой разработки приложений с возможностью вставлять в программу статический текст, графические изображения, анимацию, управляющие объекты – кнопки, списки. К очень полезным качествам системы Multimedia ToolBook относится реализованная в ней возможность создавать гипертекстовые приложения. К новым возможностям относится также и возможность создания прототипа будущего проекта. Прототип может быть простой оболочкой, которая приближенно отвечает идее проекта, или программным продуктом. Проектирование с использованием прототипов позволяет тестировать продукты на более ранних стадиях. При наличие большого числа плюсов и новых возможностей трудно выделить недостатки продукта, которые в небольшом количестве, но все же присутствуют в Multimedia ToolBook: • сравнительно небольшой набор визуальных компонент; • неоправданно большое количество всевозможных меню, затрудняющих на первых порах работу с системой; • псевдообъектно-ориентированность среды Multimedia ToolBook, при которой объекты присутствуют, но не поддерживаются основные концепции объектно-ориентированного программирования. Выбор мультимедийных средств обусловлен необходимостью объединения нескольких способов подачи информации – текста, неподвижных изображений (рисунки и фотографии), движущихся изображений (мультипликация и видео) и звука (цифровой и MIDI) в один интерактивный продукт. Мультимедийный учебник значительно повышает интерес обучаемых к предмету, ускоряет процесс обучение и обеспечивает лучшее усвоение знаний. В качестве примеров мультимедийных средств можно выделить следующие: Macromedia Flash – это профессиональный программный продукт, первоначально ориентированный на создание интерактивной анимации для World Wide Web. Существуют средства создания анимаций, демонстраций, лабораторных работ. Среда также идеально подходит для создания мультфильмов, обучающих игр, электронных симуляций (для обучения работе в других приложениях). Возможна реализация любых интерфейсных решений. Внутренняя идеология Flash позволяет использовать среду как для создания графики и анимации, так и для разработки сложных, динамически обновляемых web-приложений. В последних версиях Flash добавлено большое количество улучшений, среди которых: объектноориентированный язык, расширенные возможности работы с графикой, аудио- и видеоинформацией, наличие шаблонов, расширенные возможности работы с XML и многое другое. Каждое из перечисленных средств имеет свои плюсы и минусы. Наиболее перспективным и функциональным средством стало бы объединение инструментальных средств общего назначения, мультимедийных средств и систем поддержки обучения. Эта связка дала бы возможность не квалифицированным специалистам (преподавателям, студентам, практикантам и др.) с легкостью создавать специализированные мультимедийные учебные пособия и курсы, контроль за которыми осуществлялся бы дистанционно.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВИРТУАЛЬНЫХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ ВУЗА А.В. Фещенко Томский государственный университет Тел.: (3822) 52-94-94, e-mail: [email protected] Социальные сети на сегодняшний день являются одним из самых популярных сервисов, удерживающих внимание большей части интернет-аудитории. Вместе с тем «Одноклассники», «В контакте» и подобные им проекты в отечественном образовании воспринимаются как ресурсы, содержащие развлекательную информацию, в контексте которой не целесообразна публикация учебного контента и, тем более, организация учебной деятельности. Несмотря на то, что виртуальные социальные сети впервые были представлены интернет-аудитории в США, в нашей стране они снискали наибольшую популярность. По данным компании comScore пользователи Рунета проводили на подобных сайтах в среднем в два раза больше времени, чем пользователи других стран [1]. По данным холдинга Ромир самыми известными социальными сетями в 222

Труды конференции Телематика’2010

России являются «Одноклассники», «В контакте», «Мой мир», причем «В контакте» отличается более молодой аудиторией [2]. Так, доля самых молодых респондентов (от 14 до 17 лет), зарегистрированных в этой сети, составила 93%, а из 18–24-х летних пользователей – 85%. Также «В контакте» является лидером по активности посещения проекта пользователями: 45% зарегистрированных на этом портале посещают его ежедневно, а 70% из них чаще, чем раз в день. Каждый третий участник «В контакте» тратит на одно посещение более получаса своего времени. Исходя из представленных данных, логично предположить, что «В контакте» является самым популярным и интересным социальным ресурсом для школьников и студентов, и именно его можно рассматривать в качестве инструмента для учебной работы с молодой аудиторией. Конечно, виртуальные социальные сети не являются единственным средством сетевого обучения. Педагогическое сообщество должно стремиться к многообразию форм учебной деятельности. Но на сегодняшний день возможности социальных сетей в решении образовательных задач недооценены. На философском факультете Томского государственного университета накоплен определенный опыт использования социальной сети «В контакте» в обучении студентов очного отделения гуманитарных факультетов в рамках дисциплины «Информационные технологии в гуманитарном образовании и исследованиях». Создаваемые в процессе обучения виртуальные группы (например «ИТ для филологов» – http://vk.com/club15910647), использовались в качестве дополнительной к аудиторным занятиям формы взаимодействия студентов и преподавателя. Такое сочетание оказалось результативным с точки зрения организации студенческих проектных работ и формирования у учащихся в рамках системы академического образования навыков самоорганизации, взаимодействия, креативного мышления и самообразования. Анализируя итоги эксперимента, можно выделить следующие преимущества использования социальных сетей в учебном процессе. Понятность идеологии и интерфейса социальных сетей большей части интернет-аудитории позволяет значительно сэкономить время, минуя этап адаптации учащихся к новому коммуникативному пространству. А реализация потребностей учащихся к общению и стремлению влиться в коллектив сверстников повышает их мотивацию к обучению. Коммуникативное пространство социальной сети позволяет выстроить неформальное общение между преподавателем и студентами, что позволяет преподавателю лучше узнать обучающегося: его интересы, мировосприятие, а значит и организовать личностно-ориентированное обучение. Применение в виртуальных учебных группах технологий форумов и вики позволяет всем участникам самостоятельно или совместно создавать сетевой учебный контент: глоссарии, статьи, обсуждения, мультимедийные библиотеки и др. Это стимулирует самостоятельную познавательную деятельность, сокращает производственный цикл получения конкретного интеллектуального или творческого результата, способствует совершенствованию навыков всесторонней оценки и сопоставления получаемой информации. Высокий уровень взаимодействия преподавателя и студента обеспечивает непрерывность учебного процесса. Обсуждение теоретических вопросов курса и проектных работ учащихся выходит за рамки аудиторных занятий, что повышает эффективность обучения. Мультимедийность коммуникативного пространства предельно облегчает загрузку и просмотр в виртуальной учебной группе видео- и аудиоматериалов, интерактивных приложений. Возможность совмещения индивидуальных и групповых форм работы способствует большей степени понимания и усвоения материала, а также выстраиванию индивидуальных образовательных траекторий. Кроме того, общее для всех участников учебного процесса коммуникативное пространство дает возможность коллективной оценки процессов и результатов работы, наблюдения за развитием каждого участника и оценки его вклада в коллективное творчество. В качестве проблемных моментов при использовании социальных сетей в образовании следует отметить: • невысокий уровень мотивации и ИКТ-компетенций преподавателей, не позволяющий им активно использовать социальные сети в своей профессиональной деятельности; • высокая степень трудозатрат по организации и поддержке учебного процесса в условиях непрерывного обучения для преподавателя; • частое отсутствие открытого доступа к социальным сетям из учебных аудиторий школ и вузов; • недопустимое для несовершеннолетних пользователей содержимое, поэтому при работе «В контакте» невозможно обеспечить информационную безопасность школьников и предотвратить их знакомство с контентом для «взрослых». Решение названных проблем представляется возможным за счет повышения ИКТ-компетенций преподавателей в рамках программ повышения квалификации; дальнейшего изучения педагогических возможностей социальных сетей; выработки и апробации эффективных методик их применения в образовательном пространстве; материального и морального поощрения педагогов через проведение конкурсов методических разработок и использование социальных ресурсов Интернет в образовании. Партнерское сотрудничество педагогического сообщества с разработчиками социальных медиа и законодательное регулирование этой сферы может обеспечить условия для принятия конструктивных решений проблемы информационной безопасности несовершеннолетних пользователей виртуальных сетей.

223

Литература 1. Russia has World’s Most Engaged Social Networking Audience [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.comscore.com/layout/set/popup/Press_Events/Press_Releases/2009/7/Russia_has_World_s_Most_ Engaged_Social_Networking_Audience (дата обращения: 03.05.2010). 2. Пока тридцатилетние ищут одноклассников, молодежь уже «В Контакте» [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.romir.ru/news/res_results/619.html (дата обращения: 03.05.2010).

ПРИМЕНЕНИЕ СЕРВИСОВ ВЕБ 2.0 В ФОРМИРОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ ШКОЛЬНИКОВ А.В. Фещенко, А.С. Крыжевич, Ю.А. Капустина Томский государственный университет Тел.: (3822) 529-494, e-mail: [email protected] Успех человека в эпоху информационного общества в значительной степени определяют креативное мышление, критичность, самообучаемость и способность принимать самостоятельное решение в ситуации выбора. Успешное развитие этих компетенций в современном образовании невозможно без формирования у учащихся высокого уровня информационной культуры. Несмотря на активную деятельность школьников в сети Интернет, сетевые образовательные ресурсы не пользуются большой популярностью и эффективность их использования достаточно низка. Как правило, у молодых пользователей сети довольно поверхностные представления о возможностях применения ИКТ в учебной и творческой деятельности. Формирование информационной культуры школьников часто происходит стихийно в виртуальном пространстве социальных сетей и развлекательных ресурсов, основная цель которых не образование, а коммерциализация [1]. Еще одна проблема – информационное неравенство школьников. Особенно заметно, в силу объективных причин, информационное отставание учащихся сельских школ. Данная проблема существенно влияет на организацию дистанционного обучения школьников, в частности, по программам заочных школ Томского государственного университета (ТГУ), ориентированным, в том числе, и на эту категорию школьников. Для формирования базовых основ современной информационной культуры у учащихся заочных школ ТГУ применяются разные средства и методики. Учебный процесс в заочных школах ТГУ проходит в автоматизированной системе дистанционного обучения «Электронный университет», разработанной в Институте дистанционного образования ТГУ. В процессе обучения предусмотрены консультации с преподавателями, которые проходят с использованием чата, форума и видеоконференций, повышающих эффективность усвоения учебного материала и формирующих навыки сетевой коммуникации. В некоторых образовательных программах видеоконференцсвязь становится основной технологией обучения. Так, например, в рамках дистанционной программы подготовки одаренных старшеклассников г. Стрежевого Томской области к Всероссийской олимпиаде школьников, реализованной в 2009–2010 учебном году, применение технологии видеоконференцсвязи позволило обучающимся достигнуть высоких результатов в подготовке к олимпиаде под руководством ведущих преподавателей ТГУ. Помимо основной учебной деятельности при дистанционном обучении школьников важно создание управляемой коммуникативной среды, позволяющей организовать внеурочную деятельность и тем самым усилить мотивацию школьников к обучению. В ТГУ для этого создан школьный портал «Университетский проспект» (http://shkola.tsu.ru), позволяющий вовлечь всех учащихся заочных школ в единое сетевое сообщество. Школьный портал включает в себя различные разделы (творчество, проекты, конкурсы), направленные на развитие творческого, исследовательского и научного потенциала учащихся. Главной особенностью портала является использование технологий веб 2.0 для организации взаимодействия учащихся между собой и преподавателями, для активизации исследовательской работы школьников. Одним из успешных проектов, реализуемых на портале, является созданное преподавателями факультета журналистики ТГУ и учащимися заочной школы «Молодого журналиста» сетевое сообщество «Журналисты». В основу работы сообщества положено обсуждение актуальных вопросов журналистики, предметно интересующих всех участников сообщества. Открытость сообщества позволяет ему постоянно расширяться за счет включения всех заинтересованных лиц. Со следующего учебного года планируется создать подобные сообщества для каждой из пяти заочных школ ТГУ. Помимо образовательных сообществ планируется создание информационного сообщества для абитуриентов, где школьник сможет найти ответы на все свои вопросы не только у преподавателей университета, но и пообщаться со своими «коллегами» – абитуриентами. Еще одним направлением работы с молодежной целевой аудиторией стало проведение в рамках школьного портала ТГУ различных интернет-конкурсов и олимпиад, среди которых большой интерес у целевой аудитории вызвал проведенный весной 2010 г. межрегиональный интернет-конкурс для школьников «Вокруг света за 45 дней», участие в котором приняли более 150 человек. В этом проекте 224

Труды конференции Телематика’2010

развитие информационной культуры участников целенаправленно осуществлялось за счет сочетания игровой формы с необходимостью решать поставленные задачи исключительно с помощью современных информационно-коммуникационных технологий: блогов, поисковых систем, компьютерной графики, геоинформационных систем, систем аудиоидентификации и пр. Одним из существенных результатов конкурса стало активное участие сельских школьников и их углубленное знакомство с современными веб-сервисами. Реализация подобных проектов, дополняющих и расширяющих систему дистанционного обучения, позволяет не только применять сервисы веб 2.0 для формирования информационной культуры школьников, но и углублять уровень их ИКТ-компетенций, формировать мотивацию к образовательной деятельности и дальнейшему исследованию возможностей новых информационных технологий. Литература 1. Web 2.0: перелом в парадигме обучения [Электронный ресурс] / Н. Дубова // «Открытые системы». – 2008. – № 9. – Сетевая версия. – Режим доступа: http://www.osp.ru/os/2008/09/5717450/. – Загл. с экрана.

ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТОВ ПО ПРОФИЛЮ «ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ И НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ» НА ФИЗИЧЕСКОМ ФАКУЛЬТЕТЕ ТГУ В.М. Вымятнин, В.П. Демкин Томский государственный университет Тел.: (3822) 78-35-88, e-mail: [email protected] Система дистанционного образования в Томском государственном университете начала формироваться с 1994 г. Первыми проектами в этой области стали: разработка учебно-методического комплекса для абитуриентов «Видеорепетитор» [1], совместно с Управлением образования Томской области и Томским телевизионным центром, и совместный международный проект с университетом штата Калифорния (Лос-Анджелес) по дистанционному обучению студентов ТГУ. Полученный опыт послужил основой стратегического планирования и создания системы дистанционного образования (СДО) ТГУ [2]. Одной из первостепенных задач в создании СДО является подготовка кадров – специалистов в области информационных технологий. С этой целью на физическом факультете была открыта новая специализация «Информационные технологии в образовании и научной деятельности». Для новой специализации был разработан и утвержден в УМО по физике учебный план, который, наряду с традиционной для физфака фундаментальной подготовкой по физике и математике, содержал широкий спектр ИТ-дисциплин. При разработке учебного плана специализации в основу был положены следующие принципы: • Сохранение фундаментальной подготовки по физико-математическим дисциплинам. • Углубленное изучение ИТ-дисциплин. • Привлечение специалистов: научно-педагогических работников и представителей бизнес-структур для чтения спецдисциплин. Это позволило, во-первых, сформировать оптимальный перечень дисциплин, которые должны изучить студенты, и, во-вторых, сформировать высококвалифицированный коллектив преподавателей. Для чтения таких фундаментальных курсов, как «Дискретная математика» и «Языки программирования высокого уровня» были приглашены преподаватели ФПМК, часть курсов прикладного характера читают специалисты Томского регионального телепорта ТГУ, центра информационных сетей ТГУ, лаборатории компьютерной безопасности управления информатизации ТГУ. Первый набор на новую специализацию был проведен в 1998 г. а первый выпуск – в 2001 г. В 2010 г. состоится юбилейный выпуск студентов-физиков по специализации «Информационные технологии в образовании и научной деятельности», дипломы им будут вручаться в 10-й раз. Многие из выпускников данной специализации стали сотрудниками созданных ИТ-подразделений университета и читают спецкурсы для будущих специалистов. Естественно, что за прошедшие годы в учебном плане специализации произошли определенные изменения. Некоторые дисциплины потеряли актуальность (что вполне естественно для столь динамичной отрасли, как ИТ), но появилась потребность в других. В частности, этому способствовало и расширение ИТ-сервиса университета: в 2004 г. в ТГУ был открыт Томский межрегиональный центр спутникового доступа (телепорт), в 2007 г. – Межрегиональный супервычислительный центр и Телевизионный вещательный центр. Интенсивно развивался и институт дистанционного образования (ИДО) ТГУ, созданный в 1998 г. на базе отдела новых образовательных технологий. Перечень электронных образовательных ресурсов, разработанных в ИДО (мультимедийные курсы, электронные учебники и учебные пособия, задачники, виртуальные лабораторные работы, хрестоматии и др.) для учащихся школ, училищ, техникумов, вузов, аспирантов, учителей и преподавателей средних и высших профессиональных учебных заведений насчитывает более 2000 наименований. 225

Учебный план специализации включает следующие дисциплины: • Дискретная математика. • Языки программирования высокого уровня. • Архитектура компьютера. • Операционные системы. • Базы данных и банки знаний. • Администрирование в информационных системах. • Программирование на Java. • Вычислительные сети и сетевые информационные системы. • Компьютерная графика и анимация. • Графические и математические пакеты для моделирования физических процессов. • Технологии мультимедиа. • .Имитационное моделирование физических процессов. • Автоматизация локального физического эксперимента. • .Автоматизация удаленного физического эксперимента. • Офисное программирование. • Интерактивные аудио и видео-средства и системы. • Технологии реального времени в образовании. • Технологии дистанционного обучения. • Технологии образовательных порталов. • Электронные образовательные ресурсы в обучении. • Спутниковые средства и технологии в образовании. • Компьютерная безопасность и защита информации. Одной из проблем, возникающих при организации новых специализаций, является обеспечение студентов учебной литературой. Для курсов, читаемых во многих вузах (в основном – из первой половины списка дисциплин учебного плана) такой проблемы не возникло, по ним имеется достаточно много литературы, как в полиграфической, так и в электронной форме. Для оригинальных курсов проблему пришлось решать самостоятельно, формируя соответствующие электронные ресурсы на основе ресурсов, найденных в сети. При этом очень полезным оказывается знакомство с опытом коллег (к сожалению, такие публикации немногочисленны). Так, изучение автором спецкурса «Технологии образовательных порталов» [3] публикаций [4, 5] авторов близкого по содержанию курса «Технологии построения Интернет-порталов», позволило значительно обновить материал [6]. Широта спектра изучаемых дисциплин позволяет выпускникам специализации легко адаптироваться на конкретном рабочем месте. Более чем 10-летний опыт подготовки на физическом факультете ТГУ студентов со специализацией «Информационные технологии в образовании и научной деятельности» подтвердил правильность выбора базового факультета для этой специализации. Об этом же свидетельствует и анализ востребованности выпускников. Литература 1.

2.

3.

4.

5.

6.

226

Банкова Т.Б, Вымятнин В.М., Глок Л.Э., Кузнецов В.М., Мизин А.Г., Сотириади Г.Н. Учебнометодический комплекс "Видеорепетитор" // Организация единого информационного образовательного пространства средствами телекоммуникаций: Тезисы докладов Международной научно-практической конференции. Пермь, 1994. С. 109-110. Вымятнин В.М., Демкин В.П., Ревушкин А.С. Развитие дистанционного образования в Томском университете // Телематика’96. Тезисы докладов Всероссийской научнометодической конференции. Санкт-Петербург, 13-17 мая 1996 г., С. 125-126. Вымятнин В.М. Спецкурс «Технологии образовательных порталов». //Образовательная среда сегодня и завтра. Материалы II Всероссийской научно-практической конференции (Москва, 28.09 – 01.10.2005). М.: Рособразование. 2005. С. 162. Разработка учебного курса «Технологии построения Интернет-порталов» /Курмышев Н.В, Герасимов В.В., Попов С.В. и др. //Телематика‘2006: Труды XIII Всероссийской научнометодической конференции, СПб, 2006. Учебный курс «Технологии построения интернет-порталов» / Герасимов В.В., Гридина Е.Г., Кривошеев А.О. и др. //Интернет-порталы: содержание и технологии. Сб. науч. ст. Вып. 4./ Редколл.: А.Н. Тихонов (пред.) и др.; ГНИИ ИТТ «Информика». – М.: Просвещение. 2006. С. 279-306. Вымятнин В.М. Спецкурс «Технологии образовательных порталов»: новая редакция. //Телематика ‘2008: Труды XV Всероссийской научно-методической конференции, СПб, 2008.

Труды конференции Телематика’2010

ОРГАНИЗАЦИЯ БИЗНЕСА НА РЫНКЕ ПРИКЛАДНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ – СТРУКТУРА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Ю.П. Ехлаков Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) Тел.: (3822) 52-24-20, e-mail: [email protected] Побудительным мотивом к разработке дисциплины послужили накопленный опыт возглавляемого автором коллектива разработчиков прикладного программного обеспечения (ППО) и «шишки», набитые в процессе продвижения продукта на рынок, а также прочтение книги Эрика Синка «Бизнес для программистов. Как начать свое дело». В настоящее время разработка и продвижение на рынок прикладного программного обеспечения является одним из высокорентабельных видов бизнеса. Порядка 45% участников этого рынка составляют малые предприятия, возглавляемые вчерашними выпускниками вузов, функциональность и стоимость их разработок зачастую имеют достаточно высокий конкурентный уровень. Очевидно, что для успешного ведения бизнеса молодые специалисты должны знать: как открыть и зарегистрировать компанию и начать свой бизнес с учетом российского законодательства, как убедить заказчика не покупать готовые решения, а заказать разработку; как обосновать трудозатраты на его создание и договорную цену. При выводе тиражного программного обеспечения на рынок остро встают проблемы выделения целевых рынков, разработки стратегии позиционирования и ценовой политики. Особую актуальность в последнее время приобретают вопросы правовой защиты интеллектуальной собственности на разрабатываемое ППО. Анализ государственных образовательных стандартов третьего поколения показал, что предлагаемые для освоения профессиональных компетенции знания не покрывают всего спектра выше перечисленных требований. В классических же учебниках по маркетингу и праву дают лишь общие представления о путях решения перечисленных проблем. В первом разделе дисциплины рассматриваются особенности рынка программных продуктов, понятия товара и услуги на этом рынке, описываются роль и проблемы каждого из участников рынка, отражается роль государства как гаранта цивилизованных взаимоотношений. В развитие классической теории маркетинга описываются подходы к сегментированию рынка потенциальных пользователей, предлагается набор переменных сегментирования, описывается процедура выделения целевых рынков, исходя из реальных возможностей разработчика. Проблема позиционирования ППО рассматривается с точки зрения всех сотрудников компании, принимающих решение о приобретении продукта (первых руководителей, специалистов IT-служб, непосредственных пользователей), предлагаются процедуры принятия решений о приобретении продукта. В заключение раздела описывается стратегия продвижения ППО в среде Интернет, описываются структура и функциональные возможности информационной Интернет-площадки. Во втором разделе дисциплины излагаются основы организации бизнеса: описывается существующая законодательная база организации малого бизнеса, процедуры регистрации нового предприятия, приобретение уже существующей компании. При выборе и обосновании организационной структуры управления компанией предлагается использовать два вида специализации подразделений: специализация по видам деятельности (маркетинговая, производственная, финансовая и т.д.) и продуктовая специализация (по основным видам создаваемых ППО либо предоставляемых услуг), описываются содержание, преимущества и недостатки классических структур управления. В качестве основных моделей управления компанией рассматриваются бюрократическая модель, основанная на жесткой регламентации деятельности, и модель участия, предполагающая творческий подход исполнителей к работе. Проблема командообразования рассматривается как с точки зрения формирования команды, так и создание условий для ее эффективной работы, раскрываются основные идеи управления проектом по созданию и выводу на рынок ППО. Третий раздел дисциплины посвящен вопросам организации финансовой деятельности компании. Вводятся основные понятия и определения, раскрывающие содержание финансовой деятельности, рассматриваются вопросы формирования бюджета и анализа финансовой деятельности, раскрываются основные положения формирования политики ценообразования. Описываются подходы к обоснованию договорной цены на заказные программные продукты, приводится распределение трудозатрат по основным этапам жизненного цикла ППО и структура договорной цены. Рыночную цену при выводе и продвижении на рынок ППО предлагается определять на основе концепции безубыточности. Оценка рыночной стоимости ППО как продукта интеллектуальной деятельности рассматривается с точки зрения затратного, доходного и рыночного подходов. Вопросы экономической эффективности рассматриваются с двух точек зрения: методики расчета экономической эффективности в сфере производства от внедрения ППО и методики оценки эффективности вложений в разработку ППО как инвестиционного проекта. В четвертом разделе дисциплины описываются наиболее часто используемые зарубежные и отечественные стандарты, регламентирующие процессы жизненного цикла разработки, документирования и оценки качества программных систем. Излагаются основы законодательной базы в области правовой защиты баз данных и программ для ЭВМ: рассматриваются вопросы авторского права, регистрации и сертификации программ для ЭВМ, юридической ответственности за правонарушения.

227

ОПЫТ РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ТОМСКОГО ПОЛИТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА НА ПРИНЦИПАХ ЕДИНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ И.Л. Чудинов Томский политехнический университет Тел.: (3822) 56-33-94, e-mail: [email protected] Результаты функционирования и развития информационной системы ТПУ за время, прошедшее с момента выступления на объявленную тему на конференции «Телематика’2007» позволяют сделать некоторые выводы, подтверждающие эффективность используемого подхода, как с точки зрения эксплуатации созданных БД и приложений, так и в отношении предполагаемого развития информационной системы. Прежде всего, следует отметить изменение акцентов в определении принципов единой информационной среды (ЕИС). Ранее сформулированные принципы касались корпоративной вычислительной сети, без избыточной информационной базы (ИБ), ориентированной на информационное описание объектов, комплексного использования информации ИБ ЕИС всеми приложениями, а не локальное информационное обеспечение подсистем. Стало очевидно, что эти принципы должны быть дополнены в отношении организации сервисов и ресурсов ЕИС и доступа к ним в рамках корпоративного портала, реализации интегрированной с ИБ ЕИС электронной образовательной среды. Повышается значение принципа интеграции автономных информационно-программных комплексов с ИБ ЕИС. Ожидаемый результат был достигнут в части соотношения темпов расширения ИБ ЕИС и состава приложений, функционирующих на ней. Процент увеличения состава внедренных и разрабатываемых приложений, числа подразделений использующих информацию ИБ ЕИС намного выше процента прироста в структуре ИБ ЕИС. Вместе с тем, сократились затраты на разработку и сопровождение приложений. Наличие значительного объема информации, организованной по единым принципам позволило развернуть работы в области аналитики. Речь пока не идет о средствах OLAP – хотя история всех изменений хранится в ИБ ЕИС, но лишь за период 6 и менее лет. Однако сделаны первые шаги к разработке приложений, обеспечивающих оперативный анализ результатов деятельности подразделений, комплексный анализ результатов выполнения договоров различных типов (единый реестр договоров). Основная идея с точки зрения ИБ ЕИС (не касаясь методик и алгоритмов анализа) заключается в следующем: в соответствии с потребностями аналитиков определяется состав показателей и для него в ИБ создается специальная структура, обеспечивающая и временной аспект значений показателей. Практически все показатели являются вторичными и, при традиционном подходе, осуществляется их расчет в отчитывающемся подразделении, возможно, с последующей проверкой в функциональных подразделениях, в зоне ответственности учета которых они находятся. Для таких вторичных показателей выявляются необходимые первичные, анализируется их наличие в действующей ИБ ЕИС, а значит, обеспечивается независимая от целей анализа актуализация. Недостающие первичные атрибуты включаются в ИБ ЕИС и на первых порах актуализируются вручную, но одновременно планируются к разработке приложения для функциональных подразделений, ответственных за их учет. Такой подход позволяет получить результаты на любой момент времени (и хранить в БД, в том числе, для будущей OLAP. Единое, без избыточное хранение информации об объектах предметной области, предоставляет возможность перехода к управлению знаниями. Классическое определение знаний выделяет их первый уровень – явные знания, представленные семантическими (читай русскоязычными) названиями атрибутов, таблиц и связей, а также словарями-классификаторами (особенно, если это тезаурусы). В рамках ИБ ЕИС создается системное русскоязычное описание не только этих первичных элементов, но процедур (запросов) получения различных вторичных атрибутов и таблиц, появляющихся в процессе не регламентного информационного обслуживания пользователей. Например, такие понятия, как: ветераны, льготники, успеваемость и т.п. Для их получения, возможно, требуется запустить SQLзапрос, а может быть и программу обработки. Такое системное описание структуры ИБ ЕИС позволяет реализовать универсальные по отношению к обрабатываемым таблицам программы актуализации и программы выборки (справочные системы), которые могут стать эффективным единым средством интеграции ИБ ЕИС с локальными информационными системами В связи с ограниченным размером статьи подробные данные по всем отмеченным направлениям будут приведены в презентации доклада.

228

Труды конференции Телематика’2010

СИСТЕМА УЧЕТА ЭФФЕКТИВНОСТИ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ В.В. Глаголев1, Т.А. Мерцалова2 1) Тульский государственный университет, Областной центр новых информационных технологий, 2) Военный учебно-научный центр сухопутных войск «Общевойсковая академия Вооруженных Сил Российской Федерации» (филиал, г. Тула), кафедра высшей математики Тел.: (4872) 35-01-37, e-mail: [email protected] Научно-исследовательская работа является одним из важнейших видов деятельности профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов учебного заведения. Проведение научной работы в вузе обеспечивает непрерывное совершенствование учебно-воспитательного процесса на основе фундаментальных и прикладных исследований по направлениям подготовки специалистов, внедрение в образовательную деятельность современных методик и педагогических технологий. Одним из важных направлений научно-исследовательской работы является организация и проведение симпозиумов, круглых столов, конференций и т.д. на базе вуза; участие в международных, межвузовских, региональных научных конференциях, симпозиумах, участие в грантах. Результатом этого становятся многочисленные публикации статей, тезисов докладов, выступлений. Особо остро стоит проблема составления общего отчета по учебному заведению, с учетом уникальности записей, подведением всех количественных характеристик результатов научной деятельности. Таким образом, ведение научной деятельности формирует определенную задачу: необходимость удобного хранения результатов научной деятельности, ее классификации по определенным критериям, а также ведение статистики введенной информации и возможность выборки по определенному параметру. Разработанная система учета эффективности научной деятельности позволяет: • вводить информационную единицу (название статьи, выставки, конференции и т.д.); • фиксировать ее атрибуты (год, авторство, журнал, вид конференции и т.д.); • вести статистику по выбранному параметру (общее количество статей, число конференций, по авторству и т.д.); • выводить готовый отчет. Каждый новый пользователь системы должен пройти авторизацию посредством введения логина и пароля, который выдает ему администратор. Система управления обычного пользователя имеет простой и удобный интерфейс (рис. 1). Он работает исключительно со своей информацией, получая в итоге отчет по своей личной работе.

Рис. 1. Система управления обычного пользователя

Внесение информации происходит последовательно, переходя от одного вопроса к последующему (рис. 2). Информацию можно вносить за любой год, вследствие чего на экране перед формой заполнения появляется информация по данной тематике за выбранный год, что удобно для визуальной проверки уникальности записи. При выявлении неточностей или ошибок, пользователь может редактировать и удалять свои записи.

229

Рис. 2. Внесение данных за 2008 год Администратор имеет расширенный круг возможностей по сравнению с обычным пользователем (рис. 3): • внесение уникального шаблона хранения информации (план занесения информации – главные пункты, подпункты); • работа с пользователями (внесение/удаление, смена логина и пароля); • просмотр и корректировка общего отчета.

Рис. 3. Система управления администратора Данная система разработана на языке PHP, MYSQL. Интерфейс реализован посредством языка HTML. Результат любой научной работы должен быть обязательно оформлен в письменном виде — как научный отчет, доклад, реферат, статья, монография и т.д. Система учета эффективности научной деятельности обеспечивает удобное визуальное восприятие информации. Она разработана с целью упорядочения информации о результатах научной деятельности сотрудников подразделения (кафедры, отдела). Разработанная система обеспечивает упрощение работы составления общих отчетов, облегчение труда научных работников, позволяет выявлять основные научные направления, наиболее популярные за определенный промежуток времени, выбрать новое направление для дальнейших исследований. Данная система внедрена и используется на ряде кафедр Тульского государственного университета», кафедре математики Военного учебно-научного центра сухопутных войск «Общевойсковой академии Вооруженных Сил Российской Федерации» (филиал, г. Тула).

230

Труды конференции Телематика’2010

ИНФОРМАТИКА, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ОБРАЗОВАНИЕ А.Я. Фридланд, Е.Б. Карпов, И.А. Фридланд Тульский институт экономики и информатики E-mail: [email protected] 2010 год – юбилейный год для российского информатического образования. 25 лет тому назад в школах СССР начали преподавать информатику. Одним из инициаторов изучения этого предмета был академик А.П. Ершов. В докладе попытаемся выяснить два вопроса: информатика – фундаментальная наука? Почему РАН занимается информационными технологиями, а не информатикой? Среди 9 отделений РАН только у одного отделения, а именно у отделения «нанотехнологий и информационных технологий» в названии упоминается не наука, а технология. Введению информатики в качестве обязательного предмета в школы предшествовало важное событие в АН СССР – создание в 1983 году отделения «Информатики, вычислительной техники и автоматизации». На годовом собрании АН СССР в 1983 г. обсуждался вопрос о названии нового отделения. Академик Е.П. Велихов в своем выступлении «Об организации в АН СССР работ по информатике, вычислительной технике и автоматизации» опирался на определение информатики данном в 1978 г. Международным конгрессом в Японии. Из этого определения вытекает, что в лучшем случае информатика представляет собой техническую науку, занимающуюся системами обработки информации, при этом, не уточняя, что под термином «информация» следует понимать. Против включения слова «информатика» в название отделения выступил академик Л.С. Понтрягин: 2 «В упомянутом здесь названии содержится слово «информатика» . Действительно такой термин существует, но можно ли считать информатику наукой? Мне кажется, было бы лучше, если бы новое отделение четко называлось отделением вычислительной техники» [1]. Поддержали название академики А.Н. Тихонов, П.Н. Федосеев и А.А. Дородницын, но никто из них не говорил, что это фундаментальная наука. А.П. Ершов рассматривает роль в названии отделения термина «информатика»: «Естественно предположить, что этот термин должен играть роль связующего звена между двумя охарактеризованными выше понятиями, то есть обозначать название науки, снабжающей нас знанием о применении вычислительной техники для нужд автоматизации» [2]. Таким образом, А.П. Ершов показывал, что есть возможность переименования отделения – замена «информатики» на «информационные технологии». Однако сам А.П. Ершов был против такого понимания термина информатика, он писал: «Означает ли это, что понятие информатики должно быть ограничено проблемами применения вычислительной техники и автоматизации? Думается, что нет. Хотя то, что стоит за словом «информатика», сейчас больше всего и нужно для этой цели, это нечто как наука должна обязательно иметь более широкое содержание» [2]. Вот как предлагает понимать термин «информатика» в 1983 г. А.П. Ершов, споря практически со всеми академиками: «Информатика – это фундаментальная естественная наука, изучающая процессы передачи и обработки информации» [2]. В Словаре школьной информатики (изд. в 1988 г., под ред. А.П. Ершова) информатика понимается как: «находящаяся в становлении наука, изучающая законы и методы накопления, передачи и обработки информации с помощью ЭВМ» [3, с. 821]. Прошло всего пять лет и совершенно другой подход. В чем дело? К сожалению, А.П. Ершов рано ушел из жизни и не может объяснить, можно только предполагать. Наука информатика до сих пор не имеет общепринятого предмета исследования. Предметом информатики является некая сущность, которая обозначается термином «информация». Но что представляет собой эта сущность? Предлагая определение информатики в 1983 г., А. П. Ершов приводит соображение, почему он считает, что эту науку «фундаментальной и естественной»: «При таком толковании информатика оказывается более непосредственно связанной с философскими и общенаучными категориями, проясняется и ее место в кругу «традиционных» академических научных дисциплин» [2]. Почему акцент делается на связь информатики с философскими категориями? Достаточно вспомнить, что в СССР основной наукой считалась марксистско-ленинская философия. Далее А.П. Ершов обосновывает, почему он относит информатику к естественнонаучным дисциплинам: «Сознавая некоторую относительность деления наук на естественные и общественные, мы все же относим информатику к естественнонаучным дисциплинам в соответствии с принципом вторичности сознания и его атрибутов и с представлением о единстве законов обработки информации в искусственных, биологических и общественных системах» [2].

2

Подчеркивание в цитатах сделано авторами статьи 231

В этой цитате следует обратить внимание на три аспекта: рассматриваются только два класса наук; обосновывается отнесение информатики к естественным наукам с помощью принципа первичности материи и единством законов обработки информации. В докладе показывается недостаточность аргументов в пользу естественной науки. В 1988 г. А.П. Ершов рассматривает термины: «Информатика», «Информация», «Данные», «Информационные технологии» в работе [3]. Определение информатики приведено выше [3, с. 821]. Термин «информация» определяется следующим образом: «Информация – основное понятие кибернетики. Кибернетика изучает машины и живые организмы … с точки зрения их способности воспринимать определенную информацию, … . … представление об информации относительно какихлибо величин или явлений, содержащейся в некоторых данных, в кибернетике ограничивается и уточняется» [3, с. 245]. Следует обратить внимание на два утверждения: машины не могут воспринимать информацию, а могут только принимать; информация – это нечто, что содержится в некоторых данных. Отсюда следует различие между данными и информацией. В общем случае, содержание в сообщении зависит не от сообщения, а от договоренности между передающим сообщение и принимающим его. А.П. Ершов различает «данные» и «информацию» «… но на практике они обычно трактуются как синонимы; да и сама информатика занимается не столько информацией, сколько данными» [3, с. 816]. Следовательно, предметом информатики, скорее всего, является не общенаучное понятие «информация», а конкретное – «данные». Таким образом, А.П. Ершов в 1988 г. понимал, что термины «информация» и «данные» представляют собой разные сущности, но исторически так уж сложилось, что в информатике они понимаются как синонимы. Это приводит ко многим терминологическим противоречиям. Вот одно из них. В Законе «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» утверждается: «Информация – сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления» [4]. Это означает, что в Законе три разные сущности объединены в одном термине. Рассмотрим эволюцию названия Отделения информатики, вычислительной техники и автоматизации АН СССР. В 2002 г. Отделение было переименовано в Отделение информационных технологий и вычислительных систем РАН. С 2007 г. Отделение носит название Отделение нанотехнологий и информационных технологий РАН. Такое объединение двух совершенно разных научных дисциплин подчеркивает прикладной характер информатики. Итак, получается, что предметом информатики является совсем не информация, а данные; вместо фундаментальной науки, мы имеем прикладную науку; вместо Отделения информатики, вычислительной техники и автоматизации в академии наук мы имеем Отделение нанотехнологий и информационные технологии. Развитие идеи А.П. Ершова об отсутствии синонимичности терминов «информация» и «данные» описано в работе [5]. Литература 1. 2. 3. 4. 5.

Выступления академиков Л.С. Понтрягина, А.Н. Тихонова, П.Н. Федосеева и А.А. Дородницына на Годичном Общем собрании АН СССР в 1983 году. Архив А.П. Ершова. Ершов А.П. Статья «О предмете информатики» из журнала «Вестник АН СССР» № 2 за 1984 год. Архив А.П. Ершова. Математический энциклопедический словарь – М.: Советская энциклопедия, 1988. – 847 с. Федеральный закон РФ от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». Фридланд А.Я. Информатика: процессы, системы, ресурсы. – М.: БИНОМ. Лаборатория Знаний, 2003.

МОДЕРНИЗАЦИЯ WEB-САЙТА «СПРИНТ-ИНФОРМ» А.Я. Фридланд, А.К. Клепиков Тульский институт экономики и информатики, Тульский государственный педагогический университет имени Л.Н. Толстого E-mail: [email protected] С целью совершенствования преподавания и своевременной актуализации основных понятий, в Тульском госпедуниверситете разработана и с 2000 г. находится в промышленной эксплуатации СПРавочная ИНТерактивная система по ИНФОРМатике – «Спринт-Информ». «Спринт-Информ» представляет собой web-сайт [1], предназначенный для ознакомления студентов, старших школьников, 232

Труды конференции Телематика’2010

преподавателей, всех интересующихся с современным состоянием терминологического и понятийного аппарата информатики и компьютерных технологий. «Спринт-Информ» содержит развернутые толкования более 1000 терминов, которые практически соответствуют Государственному образовательному стандарту по информатике (специальность 030100). В системе реализован алфавитный поиск и работает тестовая подсистема. Интерактивность обеспечивается электронной почтой и разделом системы «вопрос-ответ». Пользователям системы предоставлена возможность работы в режиме «вопрос-ответ» с разработчиками системы. В 2003 г. сайт был представлен на конкурс информационных ресурсов, проводимый Федерацией Интернет Образование в рамках Августовского педсовета, и отмечен Дипломом. В 2005 г. сайт был поддержан Американским благотворительным фондом поддержки информатизации образования и науки (http://inffond.ru/). Сайт постоянно совершенствуется, однако основные технические решения устарели, настало время его кардинально изменить. Основные изменения связаны с системой хранения данных. В существующем варианте основой хранения была текстовая база данных, теперь осуществляется перевод на СУБД MySQL. Кроме того, вместо языка программирования JavaScript используется язык PHP. Цель обновления сайта состоит, прежде всего, в создании условий для удобства использования системы, а также в обновлении и корректировки имеющего содержания. Кроме этого необходимо расширение проекта и создание вокруг сайта некоего сообщества постоянных пользователей. В настоящее время работа по модернизации практически завершена, идет опытная проверка, при этом предыдущий вариант системы функционирует. В результате произведенной модернизации был полностью изменен дизайн сайта и его функциональная часть. Справочник был полностью переведен на реляционные базы данных. Использование технологий асинхронной передачи данных позволило производить многочисленные манипуляции с содержанием проекта в наглядном виде. Применение языков для написания серверных сценариев позволило получить гибкость в выводе данных на экраны пользователей, а также дало проекту полноценный Интерфейс программирования приложений (API – Application Programming Interface). API системы позволяет расширять потенциал проекта без внесения изменений в уже имеющиеся коды. Была полностью переработана интерактивная сторона проекта. Если раньше единственными средствами взаимодействия с авторами являлся приведенный на сайте адрес электронной почты, то теперь пользователи смогут пообщаться с создателями на форуме. Взаимодействие же между отдельными пользователями сайта вообще отсутствовало. В модернизированной системе каждый пользователь может стать частью информационного сообщества сайта после прохождения процедуры регистрации. Пользователи сайта могут комментировать определения, имеющиеся в справочнике, управлять рейтингом каждого определения в отдельности, тем самым выражая свое мнение по отношению к конкретному термину. Система проверки знаний также была переработана, теперь пользователю предоставляется 40 вопросов из разных разделов информатике и возможность просмотра ошибочных и правильных ответов. В целом система проверки оставила за собой ранее отведенную её функцию стимуляции к изучению постоянно развивающейся науке – информатике. Из нововведений сайта стоит отметить возможность публикации статей. Данная функция позволяет писать статьи по информатике прямо на сайте, а также приглашать соавторов для совместной работы над ними. Такая система поможет начинающим писать статьи и краткие обзоры информационнотехнических средств, ведь каждая статья после своего написания, выходит на общественное обозрение. Последнее означает, что за статьи можно голосовать, их можно комментировать, а также добиваться права быть их соавтором. Важно отметить и то, что с последней модернизацией проект получил полноценную систему поиска, разработанную специально для данного проекта, которая позволяет сортировать найденную информацию по выбранным критериям, тем самым улучшая релевантность поиска. После проведенной модернизации получается проект, соответствующий неформальному стандарту web2.0. Теперь «Спринт-Информ» удобен в использовании для всех типов пользователей, будь-то учащиеся школы или высшего учебного заведения, пользователи с низкоскоростным каналом связи с сетью интернет, или же обладающие самым современным оборудование. На данный момент модернизацию можно считать завершенной в достаточной мере и возможно приступить к применению данного проекта для изучения информатики в учебных заведениях. Проект продолжает использоваться в свободном доступе и нуждается в спонсорах. Литература 1. Фридланд А.Я., Ханамирова Л.С., Фридланд И.А., Фридланд В.А. Справочная Интерактивная Образовательная Система по информатике («Спринт-Информ») зарегистрирована: в Государственном регистре баз данных, Научно-технического центра «Информрегистр» Министерства РФ по связи и информатизации, Регистрационное свидетельство № 6491, от 10.11.2000 г. Регистрационный номер 0220007028; в Информационно-библиотечном фонде РФ Государственного координационного центра информационных технологий Министерства образования РФ. 22.11.2000 г. Регистрационный номер 50200000228. http://www.sprint-inform.ru.

233

МОБИЛЬНОЕ ОБУЧЕНИЕ С ПОМОЩЬЮ МОБИЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ» В.А. Куклев, С.П. Бортников, А.В. Крупенников Ульяновский государственный технический университет, Институт дистанционного образования Тел.: (8422) 77-88-19, e-mail: [email protected] При внедрении проекта под мобильным обучением нами понимается «электронное обучение с помощью мобильных устройств, неограниченное местоположением или изменением местоположения учащегося» (согласно ГОСТ Р 52653-2006). В ходе исследования нами определены следующие цели: а) проверить целесообразность и эффективность применения модели, методов, форм, средств и технологий мобильного обучения в открытом дистанционном образовании на основе среды Moodle; б) оценить эффективность типовых форм мобильного обучения; в) апробировать адаптированные для мобильного обучения практикумы, названные нами мобильными стендами, при изучении общепрофессиональной дисциплины «Безопасность жизнедеятельности». Для экспериментального обучения была разработана электронная обучающая система по дисциплине «Безопасность жизнедеятельности» для среды открытого дистанционного обучения Moodle. Подготовленный нами авторский комплект для мобильного обучения по дисциплине включает: а) гипертекстовый учебный материал, размещенный в среде Moodle на сервере института дистанционного образования Ульяновского государственного технического университета, для реализации Интернетобучения по адресу http://eos-in.ukoo.ru; б) учебно-методический комплекс, включающий рабочую программу; карту обеспеченности учебно-методической литературой; бланки контрольных заданий и вопросов (тестов) по отдельным темам модулей и в целом по дисциплине; комплект экзаменационных билетов; перечень методических указаний для различных форм учебных занятий; описание материально-технического обеспечения; описание инноваций в преподавании; в) учебное пособие; г) два электронных банка тестовых заданий (всего более 400 тестовых заданий), подключенных в подсистему тестирования и оценки знаний в среде Moodle; д) комплект из пяти компьютерных практикумов, специальным образом подготовленных для использования в мобильном обучении (за счет использования Flash-технологии имеют малый размер, при относительно низких скоростях беспроводного доступа воспроизводятся на мобильных компьютерах – нетбуках). Подготовленный нами комплект содержит четыре функциональных блока: а) организационнометодический блок; б) информационно-обучающий блок из семи учебных модулей, соответствующих семи основным разделам дисциплины; в) практико-ориентированный блок, включающий расчетные задания и задания компьютерного практикума; г) идентификационно-контролирующий блок, включающий: тестовые задания для выявления начального уровня подготовки (претест), 7 тематических тестов (по каждому модулю) с возможностью многократного прохождения и выставления наилучшей оценки, 3 рубежных теста; идентификацию пользователя через пароль и логин. Организация опытно-экспериментальной работы по реализации мобильного обучения заключалась в следующем: учебное пособие выдавалось всем обучаемым; доступ к гипертекстовому учебному материалу предоставлялся всем по индивидуальному паролю; предоставлялась возможность самостоятельной работы с учебными материалами; выполнялось тестирование в среде Moodle; в процессе изучения проводилась консультация в виде вебинара; выполнение практических заданий с использованием компьютерного практикума (только в экспериментальной группе); аттестация осуществлялась очно или посредством видеоконференцсвязи. В ходе опыта сформулирован принцип мобильного обучения: оно должно быть управляемым интерактивным самообучением в любое время и в любом месте. Управляемая деятельность обучающихся в мобильном обучении реализуется на основе практической направленности, с учетом формирования когнитивных, интеллектуальных компетенций. В качестве элемента, предназначенного для самостоятельной работы, нами предлагается использовать различные задания на основе просмотра видеофрагментов, посвященных обсуждению наиболее существенных, ключевых проблем учебной дисциплины. Материалы выкладываются в видеорепозитарий, где можно выбрать необходимый для просмотра файл. По окончании просмотра студент должен заполнить бланк отчета согласно заданию. Бланк отчета защищен QR-кодом для проверки преподавателем. Дополнительно был реализован практикум «Логическая цепочка» с целью научить студентов анализу учебного текста по дисциплине. Студенту предлагался текст лекции, разделенный на блоки, последовательно представляемые на мониторе. В ходе эксперимента с сетевым учебным ресурсом была подготовлена версия образовательного ресурса на CD-диске, к которому был предложен механизм обновления тестовых заданий (ТЗ). ТЗ можно оперативно обновлять, скачивая на электронный носитель для последующей установки с целью тестирования полученных знаний. Опыт внедрения позволил сформулировать следующие выводы: а) инновации в обучении связаны с использованием возможностей ИКТ, а разрабатываемые учебные программы нового поколения должны использовать дидактические возможности мобильного обучения (доступ к образовательным ресурсам в Интернете, мобильные мультимедийные библиотеки, оперативное общение участников учебного процесса и др.); б) мобильное обучение по дисциплине «Безопасность жизнедеятельности» может быть реализовано на основе ИКТ с обязательным использованием интерактивных практико-ориентированных 234

Труды конференции Телематика’2010

заданий (лабораторных экспериментов и расчетов); в) качество мобильного обучения повышается, если оно основывается на принципе управляемого интерактивного самообучения, реализуемого в любое время и в любом месте; г) научно обоснованное внедрение в образовательный процесс ИКТ требует дополнительной подготовки преподавателей и обучаемых с целью формирования у них информационной культуры.

ТЕОРЕТИКО-МЕТОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СТАНОВЛЕНИЯ СИСТЕМЫ МОБИЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ В ОТКРЫТОМ ДИСТАНЦИОННОМ ОБРАЗОВАНИИ В.А. Куклев Ульяновский государственный технический университет, Институт дистанционного образования Тел.: (8422) 77-88-19, e-mail: [email protected] В XXI веке зарождается мобильное образование как часть открытого дистанционного образования; такое образование использует в качестве средств обучения мобильные беспроводные устройства, темпы распространения таких устройств растут интенсивно. Реализация технологии высокоскоростного беспроводного доступа WiMAX расширяет возможности, чтобы учиться в любое время и в любом месте. Появление новых технических средств типа «шестое чувство» на основе жестикуляционного интерфейса расширяет возможности и качество образования, исчезают грани между электронным и мобильным обучением, очным и электронным обучением. Проекты компьютеров для детей (типа Intel Classmate), другие проекты по выпуску мобильных устройств становятся толчком развития интереса к мобильному обучению. В России только начинается зарождение и становление системы мобильного обучения [1]. Отдельные работы отечественных ученых исследуют перспективы и некоторые возможности мобильного обучения. Специалисты говорят об электронном обучении (e-learning) с помощью ИКТ, сетевом обучении с помощью информационно-коммуникационной сети, выделяют мобильное обучение как «электронное обучение с помощью мобильных устройств, неограниченное местоположением или изменением местоположения учащегося» (ГОСТ Р 52653-2006). Мы исходим из понимания термина «система мобильного обучения» как совокупности дидактических, технических, информационных и организационных подходов, реализующих принципы открытого дистанционного образования. Система мобильного обучения функционально представляется состоящей, на наш взгляд, из подсистем: а) управления учебным процессом мобильного обучения; б) административно-управленческой; в) технической; г) кадровой; д) финансовой; е) маркетинговой; ж) правовой; з) информационной; и) безопасности; к) научных исследований. К дидактическим возможностям мобильного обучения нами отнесены: реализация новых концепций, необходимых современному образованию; дистанционное дополнение к очному обучению для активизации обучения и выполнения заданий; дистанционное репетиторство (активное приобретение знаний, поддержка талантов и способностей); освоение новых областей знаний и приобретение новых навыков (технологий, программного обеспечения, интернет); открытый доступ к образовательным ресурсам в любое время, в любом месте (7/24), возможность запроса информации; игровое мобильное обучение с помощью переносных игровых консолей; аудиовизуальное представление информации, публикация учебно-методических материалов в гипермедийном варианте на основе технологий Web 2.0; формирование информационной культуры обучаемых; оперативное использование интерактивного перевода и изучения иностранного языка; оперативное представление информационно-справочной информации; оперативное проведение интерактивных опросов, голосований; организация совместных телекоммуникационных проектов и обмена мнениями с участниками в любое время и независимо от их местоположения. К дидактическими функциями мобильного обучения отнесены: познавательная; диагностическая; адаптационная; пропедевтическая; ориентационная; функция управления учебной деятельностью; контроля; прогностическая. Нами предлагаются следующие показатели мобильного обучения: доступность мобильного обучения; качество предоставления образовательных услуг в мобильном обучении; ресурсное обеспечение образовательного процесса мобильного обучения; результативность образовательной деятельности мобильного обучения; эффективность образовательной деятельности в условиях мобильного обучения. Мобильное обучение, как и любая инновация, сталкивается с факторами, ей препятствующими. На наш взгляд, прослеживаются факторы, препятствующие преобразованиям: феномен сопротивления изменениям в виде нежелания изменять устоявшиеся привычки, боязнь неопределенности. На стратегическом уровне, с учетом мнения Н.Ю. Посталюка, причиной инерционности является незаинтересованность в нововведениях; на уровне образовательных систем основными причинами «торможения» являются невосприимчивость к инновациям управленческого звена в образовании, закрытость корпоративных систем дистанционного образования; на уровне образовательного

235

учреждения, внедряющего мобильное обучение, основной причиной препятствия нововведениям является неготовность педагогов-практиков к инновациям. Литература 1. Куклев, В. А. Электронное обучение с помощью мобильных устройств в любое время и в любом месте [Текст] / В. А. Куклев. – Ульяновск: УлГТУ, 2009. – 356 с.

О ФОРМИРОВАНИИ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ СПЕЦИФИКИ УЧЕБНЫХ ДИСЦИПЛИН Н.С. Минасова, С.В. Тархов, Л.М. Тархова Уфимский государственный авиационный технический университет Тел.: (347) 273-78-76, e-mail: [email protected] В настоящее время в процессе обучения активно используются возможности, предоставляемые современными информационными технологиями, которые затрагивают различные стороны учебного процесса. Наибольшую популярность получили электронные учебники для предоставления студентам учебно-методического материала, использование возможностей интерактивного взаимодействия обучаемых с преподавателем, технологии online-доступа к информационным ресурсам, а также применение компьютерных технологий для организации контроля усвоения знаний обучаемого – компьютерное тестирование. Компьютерное тестирование позволяет исключить субъективный фактор при оценке знаний обучаемого, а также сформировать набор тестовых заданий с учетом специфики предметной области, обеспечивающих точный и эффективный контроль усвоения учебного материала по всему изучаемому курсу. Для того чтобы педагогический измерительный материал был эффективным, т.е. отражал действительный уровень усвоения знаний обучаемым, необходимо, чтобы тест был представлен в виде вопросов, в наибольшей мере соответствующих рассматриваемой дисциплине не только в аспекте содержания, но и с учетом специфики изучаемой дисциплины. В настоящий момент наибольшее распространение получили следующие варианты предоставления заданий для компьютерного тестирования: • «выбор» – задания с выбором правильного ответа (одного из множества или нескольких из множества); • «соответствие» – задание на установление соответствия, где элементам одного множества требуется поставить в соответствие элементы другого множества; • «установление последовательности» – задание на установление правильной последовательности хаотично представленных готовых объектов; • задания в открытой форме или на дополнение. Если рассмотреть использование в этих вариантах различного вида компонентов, входящий в состав вопросов и ответов (графический материал, аудиоматериал, текст), то можно перейти к набору из 20 различных сочетаний. Примером может служить тестовое задание, содержащее исходные данные в виде графического объекта (рисунок) с заданием найти ему верный ответ из множества возможных – предоставленных обучаемому. В качестве другого примера можно рассмотреть задание на расстановку в правильной последовательности отдельных пунктов в виде фрагментов текста. При этом расстановка в правильной последовательности отдельных графических объектов будет являться уже другим вариантом тестового вопроса. Специфика изучаемой дисциплины накладывает свои требования на формирование набора тестовых заданий. Они должны быть представлены в таком виде, чтобы использование компьютерного теста минимально искажало реальный уровень знаний обучаемого, при этом отсутствовали бы требования к смежным дисциплинам, не затрагиваемым в данном курсе, которые, однако, могут фигурировать в тесте из-за варианта представления вопроса. При всем этом набор тестовых заданий должен максимально соответствовать плану теста, определенному преподавателем на этапе целеполагания. Например, специфика дисциплин, связанных с изучением информации в виде графического материала и его обработкой, такие как «Начертательная геометрия», «Черчение» и аналогичные им, должна отражаться при формировании тестовых заданий с уклоном на использование графических и текстовых объектов. Дисциплины, занимающиеся изучением лингвистики и иностранных языков, работающих с использованием большого объема аудиоматериала, нуждаются в использовании тестовых заданий с аудио-вопросами. Современные информационные технологии предоставляют возможности для качественного предоставления такого рода информации в виде отдельных файлов, которые входят в состав теста, являются для пользователя закрытыми данными, и, в частных случаях, могут быть зависимы или независимы с электронными учебно-методическими материалами, предоставляемыми обучаемым в процессе изучения курса. Для дисциплин, связанных с выполнением вычислений, наиболее актуальным является использование вопросов открытого типа – для самостоятельного ввода обучаемым в форму ответа полученное в ходе решения значение. Для гуманитарных дисциплин данная категория вопросов может столкнуться со сложностью интерпретации ответов, т.к. не исключена возможность использования в 236

Труды конференции Телематика’2010

качестве ответа синонимов, что достаточно сложно проверяется в компьютерном тесте. При этом нельзя однозначно утверждать, что данная категория будет являться наиболее сложным типом вопроса безотносительно к содержанию тестового задания. Все двадцать вариантов заданий – различных комбинаций представления тестового вопроса и вариантов ответа к ним (в случае закрытого типа вопроса) нельзя однозначно сортировать по степени увеличения сложности вопроса лишь по виду представления варианта. Для каждой дисциплины в связи с её спецификой один из вариантов будет являться более наглядным, а, следовательно, более понятным для восприятия обучаемым. При этом использование широкого набора вариантов предоставления тестовых заданий позволяет сформировать тест, который будет адаптирован к индивидуальным психологическим особенностям обучаемых по восприятию информации – визуалы, аудиалы, дискреты. Литература 1. Минасов Ш.М., Тархов С.В. К вопросу об оценке качества контрольно-измерительных материалов и надежности результатов тестирования // Материалы XVI Всероссийской научно-методической конференции «Актуальные проблемы качества образования и пути их решения. Уфа-Москва, 2006. С. 98–101. 2. Кабальнов Ю.С., Минасов Ш.М., Минасова Н.С., Тархов С.В. Организация обучения в гетерогенных информационно-обучающих средах на основе автономных программируемых учебных модулей // Вестник УГАТУ. Научный журнал Уфимского государственного авиационного технического университета. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». Т. 9, №4 (22), УГАТУ, 2007, С. 68–76.

ИНТЕРНЕТ – ПРОСТРАНСТВО ПРОБ И ВОЗМОЖНОСТЕЙ: РЕГИОНАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ОДАРЕННЫХ ДЕТЕЙ И.Е. Васильева, Л.М. Завьялова, Р.В. Филиппов Государственное учреждение Ярославской области «Центр телекоммуникаций и информационных систем в образовании», г. Ярославль Тел.: (4852) 32-88-91, 30-29-62, e-mail: [email protected] Сохранение и развитие творческого потенциала человека – одна из важнейших задач современного образования в России. Сеть Интернет – открытое информационное пространство, доступное любому ребенку, со всевозможными ресурсами и сервисами, которое сегодня смело можно назвать пространством проб и возможностей. Интернет, с одной стороны, это строго индивидуализированная среда, а с другой стороны, вступая в контакты, ребенок имеет возможность легко продвигаться в науке коммуникации, что особенно важно для одаренных детей. В Ярославской области активно развиваются инновационные формы работы с одаренными детьми посредством Интернет-технологий. В течение нескольких лет ГУ ЯО «Центр телекоммуникаций и информационных систем в образовании» (Специализированный центр по работе с одаренными детьми в ЦФО) использует проектный метод как одно из эффективных средств организации взаимодействия школьников, педагогов, специалистов высшей школы и работников различных учреждений посредством телекоммуникаций. Как показывает практика Центра, телекоммуникационный образовательный проект стимулирует познавательную, исследовательскую деятельность школьников, являясь эффективным инструментом образования. Данная методика, имеющая определенные цели, согласованные методы и способы деятельности, направленные на достижение общего результата, позволяет реализовывать на основе принципов телеработы и телекооперации сетевые творческие конкурсы, on-line обсуждения, олимпиады, викторины, и т.п. Использование возможностей телекоммуникаций обеспечивает проектам высокий научный уровень, оперативность, широкий круг участников и их доступ к современным знаниям и технологиям. Ежегодно ГУ ЯО «Центр телекоммуникаций и информационных систем в образовании» проводит образовательные Интернет-проекты по химии, физике, истории, литературе, биологии и т.д. В 2009-2010 г.г. в проектах Центра приняли участие 49000 обучающихся России, Беларуси, Казахстана, Кубы, Польши, Таджикистана, Украины, США, Индии, Кубы, Эстонии. Одним из перспективных направлений развития образования является взаимопроникновение идей информационных технологий и передовых педагогических подходов. Новые информационные технологии воздействуют на все компоненты системы обучения: цели, содержание, средства, методы и организационные формы обучения, что позволяет решать сложные и актуальные задачи педагогики. Использование технологий Интернет сделало возможным построение сетевых образовательных программ для школьников, в которых информационные и телекоммуникационные технологии выступают 237

как инновационные интерактивные средства обучения. В настоящее время на базе ГУ ЯО «Центр телекоммуникаций и информационных систем в образовании» разрабатываются и апробируются сетевые образовательные программы для школьников по предметам школьного и внешкольного цикла, включающие online лекции лучших специалистов, интерактивные тренажеры, творческие Интернетфорумы и мастерские. Помимо овладения навыками и знаниями по предмету, учебными целями в дистанционном обучении являются формирование творческой личности, развитие механизмов адаптации к условиям быстро меняющегося мира, способностей к постоянному развитию и самосовершенствованию, готовности и способности осваивать новые области профессиональной деятельности. Выдвигая в качестве необходимого условия задачу удовлетворения индивидуальных образовательных потребностей, сетевые образовательные программы одновременно позволяют создать пространство активного творческого взаимодействия. Учебный процесс носит интерактивный характер: слушатели участвуют в дискуссиях, выполняют индивидуальные и групповые задания. Для реализации процесса распределенного обучения с использованием дистанционной поддержки в рамках сетевых образовательных программ разработана интегрированная инструментальная среда (ИРИС). Используемые в ИРИС методы диагностики отвечают главной задаче: не столько дать ребенку экспертную оценку извне, сколько стимулировать ученика к осмыслению и решению проблем. Предусмотрены методы и средства ориентации учащегося на самоанализ, самопознание, самосовершенствование и самоактуализацию. Интеграционные процессы позволяют создавать новые условия для образования детей не только в отдельной школе или учреждении дополнительного образования, но и в рамках муниципальной и региональной системы образования. Одаренный ребенок в процессе своего развития может выходить за рамки школы, выбирать образовательные услуги, оказываемые другими типами учреждений в своем районе, регионе. Деятельность Центра направлена на организацию информационного и методического сотрудничества с преподавателями образовательных учреждений, стимулирование творческой и научноисследовательской активности. Одним из направлений является создание и поддержка информационной Интернет-системы по работе с одаренными детьми http://child.edu.yar.ru/. Система объединяет каталог организаций и программ по работе с одаренными детьми в Центральном федеральном округе РФ, специализированный форум и информационный сайт, включающий новости и события по работе с одаренными детьми; Каталог организаций и программ по работе с одаренными детьми в Центральном федеральном округе РФ интегрирует: • региональные программы (подпрограммы) работы с одаренными детьми. • образовательные учреждения регионов, работающие с одаренными детьми; • образовательные программы для одаренных детей в учреждениях; • информационные материалы учреждений, работающих с одаренными детьми. Интернет-система по работе с одаренными детьми предоставляет пользователям разнообразные персонализированные возможности: • Представителю образовательного учреждения: обновить информацию об учреждении, разместить презентационные материалы, информировать о событиях и новостях по работе с одаренными детьми в регионе. • Педагогу: ознакомиться с образовательными программами, проводимыми в своем и других регионах; наладить партнерские отношения и обмен опытом; участвовать в форуме; ознакомиться с событиями и новостями по работе с одаренными детьми. • Представителю талантливой молодежи: ознакомиться с событиями и новостями по работе с одаренными детьми в регионе; узнать об учреждениях и их образовательных программах; получить консультацию специалистов в форуме.

РАЗРАБОТКА РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ МУЛЬТИМЕДИА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ДЛЯ СТАНДАРТНЫХ И БЕСПРОВОДНЫХ IPv6 СЕТЕЙ И.В. Алексеев, М.Н. Захарова, В.А. Капранов, А.В. Лукьянов Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова Тел.: (4852) 79-77-31, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] Разработка распределенной образовательной среды мультимедиа взаимодействия с централизованными источниками информации и индивидуальными пользователями для стандартных и беспроводных IPv6 сетей, прежде всего, это создание принципиально новых возможностей по обмену аудио и видеоинформацией для массового пользователя образовательных услуг в такой системе. Благодаря этой разработке пользователь будет иметь возможность не только получить доступ к потоковым аудио- видеоданным от централизованных источников информации, таких как радио и телевидение, но и публиковать свою информацию, гибко управляя доступом других пользователей к 238

Труды конференции Телематика’2010

этим данным. Другим типом потребителя сервисов системы оказываются средства управления учебным процессом, которые смогут получить доступ к очень четко определенным категориям пользователей и, кроме того, смогут создавать и транслировать через систему информационные сообщения, актуальные для пользователя, находящегося в определенном контексте. Важным аспектом разработки является построение системы с использованием мобильного протокола MIPv6. Этот протокол является расширением протокола нового поколения IPv6, которое позволяет узлу, совершающему перемещения по сети Интернет, все время оставаться доступным по адресу, который он имел в первоначальной (домашней) сети. Такая возможность позволяет избежать потери соединений транспортного уровня при перемещениях межсетевого уровня модели TCP/IP, а также дает возможность другим узлам устанавливать соединение с мобильным узлом (Mobile Node) в то время, когда он находится за пределами домашней сети. Создание среды взаимодействия с использованием мультимедиа информации потребовало решение нескольких вопросов: • предоставление пользователям интерактивных сервисов: аудио и видео по запросу с помощью разработанного аппаратно-программного комплекса для передачи пользователю цифровых потоковых данных по запросу или при выполнении определенного условия; • предоставление пользователям интерактивных сервисов: видео-по-запросу, сетевого видеомагнитофона, базирующихся на предыдущем решении, но с системой хранения видеоаудиоданных на сервере; • определение прав доступа пользователей в группы по текущей роли пользователя, его местонахождению, изучаемому курсу и другим признакам, а именно, пользователь может выбирать членство в некоторых группах или становиться членом отдельных групп на основании смены контекста, в котором он находится; • использование метаописаний данных для того, чтобы точно привязать их к пространственновременному контексту пользователя. Создание среды взаимодействия с использованием мультимедиа информации соответствует ведущим направлениям и темпам развития в области телекоммуникаций на мировом уровне, создает принципиально новые возможности по обмену аудио- и видеоинформацией, прежде всего, для массового пользователя такой системы с возможностью не только получить доступ к потоковым аудиовидеоданным от централизованных источников информации, таких как радио и телевидение, но и предоставлять свою информацию, гибко управляя доступом других пользователей к этим данным. Направленность разработки по созданию среды взаимодействия соответствует современным тенденциям: постепенному увеличению значимости распределенных источников медиа информации, которые постепенно превращаются в серьезную и удобную информационную среду. Построение системы с использованием протокола IPv6 позволяет заложить в нее возможности существенного масштабирования еще на этапе проектирования и позволит ей быть совместимой с информационными системами нового поколения Важно отметить, что распределенная среда мультимедиа взаимодействия является децентрализованной, в равной степени сочетает в себе централизованные источники информации, потоки цифрового телевидения, и информацию, поступающую от индивидуальных пользователей. Распределенная среда мультимедиа взаимодействия ориентирована не только на компьютеры со стационарным подключением к сети Интернет или цифровые телевизионные приемники, но и на мобильных пользователей, работающих через беспроводные сети. Система адекватно работает с различными типами пользовательских терминалов: коммуникаторы под управлением ОС Windows mobile и Symbian, мобильные телефоны, портативные компьютеры, адаптирована к различным каналам связи для получения пользователями медиа данных – от высокоскоростного фиксированного подключения в случае стационарных компьютеров, Wi-Fi сети, EDGE/GPRS. Таким образом, распределенной образовательной среды мультимедиа взаимодействия с централизованными источниками информации и индивидуальными пользователями для стандартных и беспроводных IPv6 сетей найдет наиболее активное применение в вузах, кроме того, она может быть использована в учреждениях среднего образования и для осуществления удаленной работы и образования.

CИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ РАБОТЫ СТРУКТУР ИТ-ПАРКА ПРИ ТРАНСФЕРЕ ТЕХНОЛОГИЙ И ВЗАИМОДЕЙСТВИИ НАУЧНОГО И БИЗНЕССЕКТОРОВ И.В. Алексеев, И.А. Благовещенский, М.Н. Захарова, А.В. Лукьянов Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова Тел.: (4852) 79-77-31, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] Проблемы выпускников обусловлены проблемами высшего образования, продуктом которого они являются. Главной проблемой вуза является дистанцирование образовательного процесса от реальных бизнес-задач вследствие недостатка контактов вуза и индустрии. Результатом является и неактуальные темы многих курсовых, дипломных работ, практических заданий, что вызвано недостатком 239

преподавателей-практиков. Зачастую у выпускников нет умения и навыков самостоятельной работы, особенно работы связанной с проектированием продукта, его документированием, тестированием – т.е. всем тем, что отличается от применения знаний того или иного языка программирования. Навыки групповой работы, планирования собственной деятельности, и управления проектами так же, как правило, отсутствуют. В целом высшее образование в ИТ-области готовит людей, которые в лучшем случае могут «программировать ради программирования», в то время, как рынку требуются специалисты, способные взять на себя часть бизнес-процессов компании разработчика. На решение этих проблем направлена наша работа по разработке информационной системы для управления структурой ИТ-Парка с центром трансфера технологий. Эта информационная система должна будет обеспечить взаимодействие бизнеса, как потребителя новых технологий и научнообразовательной и исследовательской среды, как основного поставщика инновационных технологий. Ключевым звеном системы является автоматизированная подсистема выбора соответствующих друг другу технологических предложений и запросов. Выбор осуществляется методом автоматической категоризации формализованных текстовых описаний запросов и описания заявок на внедрение инновационных технологий. Цель проекта – разработать эффективную распределенную информационную среду для подготовки специалистов информационно-технологической отрасли на основе интеграции науки, инноваций, производственной деятельности с образовательным процессом. При создании автоматизированной системы нами проведены исследование и анализ алгоритмов автоматической классификации контента и созданы алгоритмические композиции на основе метода опорных векторов и к-ближайших соседей, разработана система автоматической классификации технологических запросов и описаний решений в области взаимодействия научного и бизнес-секторов. Информационная система полностью автоматизирует работу центра трансфера технологий, обеспечивая представителям бизнеса возможность представлять он-лайн заявки на выполнение НИОКР, поиск партнеров, и т.д. Наиболее существенной инновационной характеристикой продукта является наличие в нем компонентов искусственного интеллекта в виде системы автоматического подбора соответствия заявок и предложений по доступным отраслям науки и техники. Наша работа направлена на развитие инновационного потенциала российской экономики, осуществление активизации процессов наиболее технологичным и инновационным методом. Важно отметить, что для обеспечения высокой надежности, доступности и производительности комплекса было принято решение по созданию кластера, способного обслуживать спроектированную функциональную схему модулей. При использовании кластера получается практически линейная масштабируемость производительности за линейную масштабируемость стоимости системы. Любая отдельная часть системы может быть отключена без потери доступности всего ресурса (например, это может понадобиться при обновлении системы). Кластеры высокой готовности позволяют значительно уменьшить время простоя системы, учитывая, что обработка отказов происходит быстро и в автоматическом режиме. Кластер представляет собой набор серверов, которые совместно работают для предоставления определенных сервисов. Сервисы принадлежат не конкретному серверу, а всему кластеру. Если происходит сбой одного из серверов, его функции автоматически переходят к другому серверу кластера. Хотя системы высокой готовности не могут полностью устранить отказы, они позволяют максимально минимизировать время простоя. И тогда этот отказ может пройти незаметно. В ходе проектирования и разработки были разработаны механизмы кластеризации сервисов базы данных, серверной части интерфейсов управления системой. Кластеризация основана на кластере openMosix, для которого дополнительно разработаны модули, дополняющие его функциональность и позволяющего эффективно выполнять задачи автоматической классификации запросов. Архитектура системы позволяет выполнить развертывание комплекса на типовых компьютерах. Это делает систему более доступной для внедрения информационной системы управления структурой ИТПарка с центром трансфера технологий в любых регионах и конкурентоспособной по сравнению с комплексными решениями других компаний. Целевым рынком применения продукта является рынок инновационных информационных технологий, а именно: вузы: осуществляют предоставление услуг по разработке программных продуктов в рамках НИОКР; публикуют в системе информацию о своих ресурсных возможностях по каждой отрасли техники и знаний, по предоставлению персонала или взятию на себя работ по разработке тех или иных продуктов и прототипов. Малые инновационные предприятия: являются, как поставщиками, так и потребителями инновационных технологий, предоставляют площадки для проведения НИОКР, участвовать в разработке отдельных тем в качестве аутсорсеров, соисполнителей. Субъекты российской экономики, внедряющие нестандартные системы автоматизации вне зависимости от размера и отраслевой направленности могут выступать заказчиками исследований, НИОКР и разработок алгоритмов и программных продуктов, клиентами по услугам аренды персонала в форме готовых рабочих групп и аутсорсинга задач по программированию, проектированию, исследования.

240

Труды конференции Телематика’2010

Индекс фамилий всех авторов статей (авторов – 502, всего ссылок – 643) M Mäkiö Juho (Мякиё Юхо) ............................................ 173

А Абрамов Алексей Геннадьевич................................. 175 Авдеенко Екатерина Анатольевна............................ 328 Агейкин Михаил Алексеевич ....................................... 53 Адаманский Антон Валентинович............................. 141 Александров Антон Вячеславович ........................... 343 Алексеев Игорь Вадимович....................... 238, 239, 308 Алешин Владимир Алексеевич ................................. 139 Алимов Равиль Ряшидович....................................... 379 Амелькин Сергей Анатольевич ......................... 156, 158 Андрейченко Дмитрий Константинович.................... 400 Антонов Анатолий Анатольевич ............................... 116 Аракелян Сергей Мартиросович ....................... 255, 256 Артамонов Игорь Михайлович .................................. 277 Архипова Елена Николаевна ...................................... 30 Атанов Артём Викторович ......................................... 310

Б Бабич Алексей Васильевич ............................... 303, 304 Баландин Евгений Александрович ........................... 173 Балыко Михаил Валерьевич ..................................... 304 Баранов Алексей Александрович ............................. 295 Барышникова Марина Юрьевна ................................. 84 Батоврин Виктор Константинович......... 97, 98, 100, 101 Батуркин Сергей Александрович .............................. 170 Башкатов Александр Николаевич............................. 208 Башмаков Александр Игоревич .......................... 77, 319 Бездушный Анатолий Николаевич ........................... 381 Безяев Павел Павлович ............................................ 125 Белкин Александр Юрьевич...................................... 121 Белкин Виктор Юрьевич .................................... 315, 375 Белова Ирина Михайловна ....................................... 379 Белоусов Александр Владимирович ........................ 248 Березовский Андрей Николаевич ............................. 287 Беркетов Геннадий Александрович.......................... 111 Бершадская Людмила Александровна..................... 207 Бершадский Александр Моисеевич.......................... 152 Бессонов Алексей Станиславович ............................. 97 Бирюкова Анна Алексеевна ...................................... 328 Благовещенская Маргарита Михайловна ................ 337 Благовещенский Иван Александрович..................... 239 Блажнов Эдуард Евгеньевич ...................................... 70 Бова Виктория Викторовна........................................ 217 Богачков Игорь Викторович ....................... 146, 279, 281 Боднарь Олег Борисович........................................... 127 Бождай Александр Сергеевич................................... 152 Больных Андрей Анатольевич .................................. 378 Бондарев Владимир Анатольевич ............................ 147 Борисова Лидия Алексеевна..................................... 186 Бортников Сергей Петрович...................................... 234 Боченина Клавдия Олеговна..................... 256, 365, 369 Бочков Валерий Евгеньевич.............................. 109, 117 Бояров Павел Иванович .................................... 346, 351 Бояшова Светлана Анатольевна.............................. 178 Бриндикова Инна Васильева .................................... 167 Бубнов Григорий Георгиевич..................................... 330 Буздалов Максим Викторович ................................... 343 Букатов Александр Алексеевич ........................ 287, 386 Булакина Мария Борисовна .......................... 55, 80, 175 Булгаков Михаил Вячеславович ................................. 66

В Валентинов Вячеслав Аркадьевич ........................... 109 Валентинова Нина Ивановна .................................... 109 Валитова Юлия Олеговна ................................. 192, 203 Валявский Андрей Юрьевич...................................... 379 Варенов Дмитрий Анатольевич ................................ 378 Варламов Владимир Васильевич ............................. 137 Васильев Владимир Николаевич .............................. 295

Васильев Роман Викторович..................................... 367 Васильева Ирина Евгеньевна ................................... 237 Васильева Ольга Владимировна .............................. 401 Веденяпин Евгений Николаевич ................................. 51 Видякин Борис Анатольевич ..................................... 121 Внотченко Сергей Сергеевич ................................ 58, 66 Воеводин Андрей Викторович................................... 167 Войтенко Григорий Петрович ...................................... 18 Войтенко Татьяна Юрьевна ........................................ 48 Волков Александр Анатольевич ............................... 102 Вымятнин Владимир Михайлович ............................ 225 Высоков Александр Сергеевич ........................... 75, 319

Г Галеев Ильдар Хамитович .......................................... 41 Гастев Сергей Алексеевич ........................................ 102 Гатчин Юрий Арменакович........................................ 182 Гельбух Сергей Сергеевич ................................ 212, 301 Герасимов Владислав Викторович ............................. 28 Глаголев Вадим Викторович ..................................... 229 Гладков Леонид Анатольевич ................................... 217 Гладкова Надежда Викторовна................................. 217 Глушков Валерий Васильевич .................................. 167 Гмарь Дмитрий Викторович ......................................... 28 Голубев Андрей Сергеевич ....................... 250, 255, 261 Горлушкина Наталия Николаевна ............................ 186 Городняя Лидия Васильевна..................................... 142 Горудко Татьяна Николаевна .................................... 256 Горюнов Игорь Владимирович .................................. 169 Гостев Вадим Михайлович .......................................... 44 Гостин Алексей Михайлович ..................................... 170 Григорьев Виктор Карлович .............................. 116, 328 Гридина Елена Георгиевна ......................................... 53 Гриншпун Дмитрий Михайлович ....................... 340, 342 Гришина Ольга Алексеевна ...................................... 128 Громова Ольга Николаевна....................................... 320 Грушин Алексей Валерьевич .................................... 116 Гугель Юрий Викторович ........................................... 273 Гуров Виктор Сергеевич ............ 166, 167, 169, 170, 389 Гуров Игорь Петрович................................................ 393 Гущин Олег Петрович .................................................. 37

Д Дацюк Виктор Николаевич......................................... 386 Дацюк Олег Викторович............................................. 386 Двоеглазов Дмитрий Викторович.............................. 321 Дегтярев Александр Борисович ................................ 295 Демидов Владимир Артемович................................. 404 Демкин Владимир Петрович...................................... 225 Денисов Андрей Львович........................................... 141 Дешко Игорь Петрович .............................................. 321 Дианова Ольга Викторовна ....................................... 173 Дик Геннадий Давидович........................................... 295 Донских Виктор Владимирович ................................. 277 Дроздова Дарья Валентиновна................................. 189 Дружинин Игорь Вячеславович ................................. 363 Дрындин Алексей Владимирович ............................. 327 Духанов Алексей Валентинов ................................... 259 Духанов Алексей Валентинович .. 31, 32, 255, 256, 262, 365, 369 Духовских Анатолий Анатольевич ............................ 146 Дынников Ярослав Алексеевич................................. 379

Е Егоркина Екатерина Борисовна .................................. 94 Егоров Кирилл Викторович........................................ 344 Егоров Михаил Васильевич....................................... 101 Ежов Герман Александрович ...................................... 53 Елисеев Николай Юрьевич ....................................... 127 Епифанов Иван Владимирович............................. 32, 34 Еремина Елена Алимовна ......................................... 139 Ерофтиев Андрей Александрович ............................ 302 Ефремов Сергей Викторович ...................................... 63 241

Ехлаков Юрий Поликарпович .................................... 227

Ж Жарова Екатерина Евгеньевна ................................. 133

З Заботнев Максим Сергеевич ....................................... 64 Завьялова Лариса Михайловна ................................ 237 Загорский Вячеслав Викторович ............................... 139 Загуменнов Дмитрий Александрович ....................... 335 Захаревич Елена Владимировна ................................ 69 Захарова Марина Николаевна .................. 238, 239, 308 Захарова Ольга Константиновна ................................ 72 Звягин Виктор Фомич ................................................. 395 Звягин Михаил Юрьевич............ 250, 255, 257, 261, 367 Зеленко Лариса Сергеевна........................................ 335 Зеленковский Александр Леонидович ...................... 359 Зиновьев Иван Игоревич ................................... 253, 261 Знаменский Сергей Витальевич................................ 156 Зудилова Татьяна Викторовна .................................. 193 Зыбарев Евгений Юрьевич........................................ 175 Зыбарев Юрий Михайлович ...................................... 142

И Иванников Александр Дмитриевич ..................... 77, 107 Иванов Дмитрий Владимирович ............................... 395 Иванов Михаил Николаевич ................................ 94, 379 Иванченко Дмитрий Алексеевич ................................. 90 Ижванов Юрий Львович ............................................. 273 Ильчук Павел Анатольевич ....................................... 128 Инькова Наталья Анатольевна ................................. 218 Ирматов Павел Валижанович ................... 302, 399, 400 Ирматова Мария Сергеевна .............................. 399, 400 Исаев Юсуп Ниязбекович .......................................... 401 Исламов Айрат Галимзянович................................... 372 Исламов Галимзян Газизович ................................... 372

К Кабедев Алексей Владимирович .............................. 160 Казаков Сергей Владимирович ................................. 343 Калашников Дмитрий Геннадьевич .......................... 332 Каленкова Анна Алексеевна...................................... 381 Калинин Андрей Владимирович................................ 396 Канеева Юлия Рафаильевна .................................... 153 Капранов Виктор Алексеевич .................................... 238 Капустина Юлия Александровна............................... 224 Карпов Владимир Сергеевич..................................... 107 Карпов Евгений Борисович........................................ 231 Катков Юрий Валериевич .......................................... 173 Кашицин Владимир Петрович ................................... 123 Квасов Дмитрий Сергеевич ....................... 253, 255, 261 Квливидзе Валерий Александрович ......................... 124 Кикнадзе Екатерина Сергеевна .................................. 83 Кипрушкин Сергей Альбертович ....................... 160, 284 Киракозов Александр Христофорович...................... 393 Кириллов Кирилл Германович................................... 100 Кириллова Ирина Васильевна .................................. 397 Киселёв Илья Алексеевич ......................................... 173 Клепиков Алексей Константинович ........................... 232 Климачков Александр Всеволодович ......................... 18 Климченко Ольга Васильевна ................................... 203 Коблова Мария Владимировна ................................. 208 Коваль Елена Олеговна............................................. 399 Ковальский Михаил Сергеевич ............................. 61, 63 Кожанов Евгений Александрович.............................. 300 Козлова Клавдия Васильевна ................................... 128 Кокорин Игорь Геннадиевич .............................. 253, 261 Колесников Юрий Леонидович .................................. 195 Колтунов Леонид Иванович ......................................... 17 Комарова Ольга Викторовна ..................................... 316 Кондауров Валерий Владимирович ............................ 75 Кононова Ольга Витальевна ....................................... 30 Константинов Игорь Сергеевич................................. 148 Корнилов Павел Викторович ..................................... 160 Коробко Светлана Станиславовна ........................... 253 Королев Антон Сергеевич.................................... 98, 100 Королев Сергей Владимирович ................................ 323 Корчажкина Ольга Максимовна................................... 87 242

Коршунов Сергей Валерьевич................................... 106 Корячко Вячеслав Петрович...................... 166, 169, 389 Коссович Леонид Юрьевич ........................................ 397 Костенко Константин Иванович................................. 315 Костин Юрий Николаевич ............................................ 45 Костюкова Александра Николаевна ........................... 85 Коськин Александр Васильевич ................................ 147 Котов Александр Владимирович ................................. 91 Кравец Олег Яковлевич ..................................... 263, 268 Кравцова Надежда Алексеевна ................................ 148 Красикова Татьяна Валерьевна ................................ 178 Красоткин Сергей Анатольевич ................................ 124 Кревский Игорь Гершевич.......................................... 153 Кривошеев Анатолий Олегович .......................... 55, 135 Кротова Анна Юрьевна .............................................. 349 Крукиер Лев Абрамович ..................................... 287, 386 Крупенников Алексей Викторович............................. 234 Крыжевич Анна Сергеевна ........................................ 224 Крылов Владимир Михайлович ................................... 45 Крыловецкий Александр Абрамович ........ 309, 310, 313 Крюков Владимир Васильевич .............................. 28, 30 Кряженков Константин Геннадьевич........................... 96 Кудашев Ефим Борисович......................................... 275 Кудрина Елена Вячеславовна ................................... 214 Кудряшова Светлана Витальевна ............................ 159 Кузнецов Александр Юрьевич................................... 317 Кузнецов Михаил Юрьевич........................................ 273 Кузнецов Юрий Михайлович ....................................... 64 Куклев Валерий Александрович........................ 234, 235 Кулагин Владимир Петрович ....................................... 64 Куракин Алексей Михайлович ................................... 396 Куракин Дмитрий Владимирович .............................. 273 Куракина Наталия Игоревна...................................... 396 Кургалин Сергей Дмитриевич.................................... 370 Курейчик Владимир Викторович ............................... 217 Курмышев Николай Васильевич ......................... 27, 249 Курсков Сергей Юрьевич ........................................... 160 Кустов Антон Викторович........................................... 268 Кутепова Маргарита Михайловна ............................. 139 Кэбин Эдуард Иоханнесович ..................................... 137

Л Лабунец Иван Георгиевич.......................................... 272 Лавров Алексей Валерьевич ............................. 345, 346 Лазо Олег Иванович ................................................... 295 Лапшева Елена Евгеньевна ...................................... 214 Ларионов Александр Александрович ....................... 374 Левицкий Борис Ефимович........................................ 315 Лексин Андрей Юрьевич............................................ 367 Летова Линара Васильевна ....................................... 144 Летуновский Альберт Васильевич ............................ 392 Лисицына Любовь Сергеевна .................................... 185 Лифанов Александр Евгеньевич ................................. 58 Локалов Владимир Анатольевич............... 345, 346, 361 Лоханов Александр Васильевич ............................... 255 Лукьянов Александр Владимирович ......... 238, 239, 308 Лунин Валерий Васильевич....................................... 139 Лысых Сергей Николаевич .......................................... 47 Лютенко Александра Валерьевна............................. 192 Лямин Андрей Владимирович ........................... 188, 199

М Маврин Павел Юрьевич..................................... 196, 198 Магомедов Магомед Газиевич .................................. 272 Майстренко Василий Андреевич....................... 146, 279 Макаров Михаил Андреевич...................................... 291 Макарчук Татьяна Анатольевна .................................. 25 Максимов Алексей Владимирович............................ 370 Малахова Татьяна Владимировна ............................ 379 Малышев Николай Григорьевич................................ 330 Мальцев Сергей Николаевич ...................................... 47 Марахтанов Алексей Георгиевич .............................. 163 Мартынов Виталий Владимирович ............................. 40 Матюкин Сергей Владимирович................................ 153 Маурина Ирина Владимировна ................................... 73 Медведева Ольга Николаевна ...... 32, 34, 256, 365, 369 Медяева Ирина Ивановна ........................................... 63 Меженин Александр Владимирович . 349, 355, 358, 359

Труды конференции Телематика’2010 Меламуд Марина Романовна .................................... 128 Меланьин Алексей Васильевич ................................ 265 Мельникова Нина Ивановна...................................... 213 Мельниченко Нина Владимировна ............................. 70 Меньшикова Анастасия Александровна .................... 40 Мерцалов Александр Анатольевич .......................... 305 Мерцалов Анатолий Николаевич...................... 304, 404 Мерцалова Татьяна Анатольевна ............................ 229 Механов Виктор Борисович............................... 283, 382 Микрюков Андрей Александрович ............................ 111 Милованов Денис Сергеевич .................................... 250 Милованов Николай Николаевич................................ 40 Минаева Ева Михайловна ......................................... 321 Минасова Наталья Сергеевна .................................. 236 Миняйлов Владимир Викторович.............................. 139 Миронов Андрей Сергеевич ...................................... 361 Миронов Артем Алексеевич ...................................... 115 Моисеенко Владимир Павлович ............................... 166 Молодцова Елена Сергеевна...................................... 22 Морозов Евгений Александрович ............................... 27 Мочалов Владимир Викторович................................ 362 Мошкин Владимир Валентинович............................... 97 Муратова Галина Викторовна ........................... 164, 386 Муромцев Дмитрий Ильич......................................... 173 Муханова Светлана Анатольевна ............................ 216 Мухина Надежда Борисовна ..................................... 306 Мынжасова Аида Алибековна ................................... 363

Н Насадкина Ольга Юрьевна........................................ 163 Насер Нихад Махмуд ................................................. 370 Низаметдинов Шамиль Умерович ............................ 119 Никитин Александр Васильевич ............................... 337 Никифоров Илья Васильевич...................................... 28 Николаев Сергей Васильевич ................................... 178 Нисковский Алексей Владимирович ......................... 298 Новиков Василий Викторович ................................... 342 Новикова Ольга Алексеевна ..................................... 257 Носков Антон Николаевич ......................................... 308 Носов Виктор Павлович............................................... 69

О Оболяева Наталия Михайловна ................................. 64 Овчинников Сергей Владимирович .......................... 281 Огнева Марина Валентиновна .................................. 214 Онокой Людмила Сергеевна ..................................... 131 Ордынцев Павел Анатольевич ................................. 116 Орчиков Валерий Геннадиевич................................... 66 Отпущенников Сергей Валерьевич .......................... 302

П Павлов Андрей Александрович ........ 259, 262, 365, 369 Павлов Михаил Николаевич................................ 75, 319 Падун Борис Степанович........................................... 173 Панферов Анатолий Дмитриевич ............................. 399 Панфилов Петр Борисович ....................................... 323 Папшев Сергей Владимирович ......................... 213, 301 Парфенов Владимир Глебович......... 196, 198, 343, 344 Паутов Константин Геннадьевич ................................ 24 Пашовкина Наталья Александровна .......................... 54 Пашук Евгений Григорьевич.............................. 272, 376 Перепелкин Александр Иванович............................. 290 Перепелкин Дмитрий Александрович............... 169, 290 Печников Андрей Анатольевич................................. 333 Пирская Анна Сергеевна ........................................... 191 Писецкий Александр Федорович .............................. 219 Пичагин Максим Сергеевич....................................... 212 Плахотнюк Ольга Александровна............................. 376 Плужник Евгений Владимирович .............................. 330 Подлесных Дмитрий Артурович ................................ 372 Подольский Владимир Ефимович .................... 218, 219 Позднеев Борис Михайлович .................................... 107 Понизовкин Денис Михайлович ................................ 158 Попов Сергей Владимирович ................................ 26, 27 Попов Федор Алексеевич ................................ 22, 23, 24 Попова Ирина Анатольевна ...................................... 161 Поскребетьев Дмитрий Александрович ................... 295 Потапенко Анатолий Николаевич ............................. 248

Потапов Алексей Александрович ............................. 382 Починок Ирина Николаевна ...................................... 173 Привалова Лариса Борисовна .................................. 127 Прокошев Валерий Валерьевич ............................... 251 Прокошев Валерий Григорьевич............... 255, 257, 367 Прокушка Дмитрий Валерьевич ................................ 317 Протасов Станислав Игоревич ................................. 313 Пунин Геннадий Владимирович ................................ 219 Пунина Татьяна Геннадиевна ................................... 219 Пухов Дмитрий Алексеевич....................................... 295 Пыхалов Александр Владимирович ......................... 289

Р Радченко Владимир Вячеславович .......................... 124 Разыграева Вероника Александровна ..................... 199 Райгородский Денис Владимирович......................... 208 Рейтер Андрей Алексеевич ....................................... 362 Репин Георгий Васильевич........................................ 273 Ретинская Ирина Владимировна ................................ 54 Решетникова Нина Николаевна ................................ 337 Рогачев Антон Александрович .................................... 60 Родионов Виталий Иванович .................................... 373 Родионова Надежда Витальевна.............................. 373 Рощина Марина Анатольевна ................................... 139 Рубцов Константин Анатольевич ................................ 17 Рузанова Наталья Сократовна ......................... 159, 161 Румянцев Виктор Петрович ....................................... 119 Русанова Яна Михайловна ........................................ 334 Рущенко Нина Геннадиевна ...................................... 358 Рыльская Мария Владимировна ................................. 51 Рысев Николай Анатольевич .................................... 295 Рязанцева Любовь Фёдоровна.................................... 63 Ряполов Михаил Павлович........................................ 270

С Сабуров Сергей Александрович ............................... 127 Савин Александр Николаевич................................... 364 Савостикова Ольга Викторовна ................................ 221 Салин Владимир Сергеевич...................................... 211 Салтыкова Наталья Николаевна .............................. 164 Сапельников Дмитрий Игоревич............................... 334 Светиков Евгений Александрович .............................. 36 Свечников Сергей Владимирович .............................. 54 Сёмушкина Наталия Николаевна ............................. 185 Сергеев Александр Олегович ................................... 406 Сергеев Роман Сергеевич......................................... 300 Сергушичев Алексей Александрович ....................... 343 Серебряков Владимир Алексеевич .......................... 381 Сечкина Галина Юрьевна.................................... 58, 135 Сигалов Алексей Викторович .................................... 175 Сидоров Антон Сергеевич......................................... 306 Сидоров Святослав Игоревич ................................... 135 Симакова Екатерина Юрьевна.................................. 133 Симановский Евгений Аркадьевич ........................... 291 Симонов Александр Васильевич ................................ 83 Синельников Евгений Александрович...................... 363 Скляренко Василий Алексеевич ............................... 251 Скуратов Алексей Константинович....................... 54, 69 Скшидлевский Антон Алексеевич ............................. 188 Смагина Ирина Андреевна.......................................... 45 Солдаткин Василий Иванович................................... 134 Солдаткин Евгений Васильевич................................ 331 Солнушкин Константин Сергеевич ........................... 390 Соловов Александр Васильевич................................. 40 Соловьев Владимир Михайлович ............................. 397 Соляник Андрей Анатольевич................................... 263 Станкевич Андрей Сергеевич ........................... 196, 198 Стариковская Надежда Анатольевна ....................... 112 Старов Владимир Викторович .................................... 70 Старостина Ирина Александровна ........................... 216 Старых Владимир Александрович...................... 77, 319 Степанов Андрей Игоревич ......................................... 88 Степанова Елена Борисовна ............................ 119, 121 Степина Алина Николаевна ...................................... 300 Степушин Антон Александрович ................................ 96 Субботин Игорь Александрович ............................... 173 Субботин Роман Сергеевич ........................................ 85 Сумина Галина Алексеевна .............................. 209, 300 243

Сухостат Валентина Васильевна.............................. 182 Сыроватский Дмитрий Александрович ..................... 379 Сытник Александр Александрович ........... 212, 213, 301 Сычужников Виктор Борисович ................................. 295

Т Таганов Александр Иванович............ 166, 167, 169, 389 Таганов Роман Александрович ......................... 166, 389 Таран Андрей Николаевич........................................... 61 Тархов Сергей Владимирович................................... 236 Тархова Ляйля Мукаддасовна................................... 236 Тебекин Юрий Борисович .......................................... 263 Терентьев Сергей Викторович .................................. 147 Тихонов Александр Николаевич ......................... 77, 107 Тозик Вячеслав Трофимович ... 337, 345, 346, 349, 355, 359, 361 Толкушев Андрей Александрович............................... 47 Толстобров Александр Павлович ............................. 270 Толстых Ирина Евгеньевна ....................................... 192 Топилин Андрей Сергеевич ....................................... 364 Топунов Андрей Владимирович ................................ 335 Топчий Ирина Владимировна...................................... 93 Трофимчук Александр Михайлович.......................... 285 Трутнев Дмитрий Родиславович ............................... 205 Туровский Ярослав Александрович .......................... 370 Тютюньков Вячеслав Евгеньевич ............................. 141 Тютякин Алексей Александрович................................ 23

У Умрихин Владимир Васильевич.................................. 47 Усков Александр Владимирович ....................... 154, 155 Уткин Виктор Викторович........................................... 205

Ф Фалин Михаил Николаевич........................................ 278 Федорова Антонина Гавриловна....................... 214, 397 Федосеев Сергей Витальевич ................................... 111 Фещенко Артем Викторович .............................. 222, 224 Филатов Андрей Юрьевич ......................................... 298 Филиппов Роман Викторович .................................... 237 Филиппова Елена Игоревна ...................................... 195 Филиппович Андрей Юрьевич ........................... 106, 324 Фионова Людмила Римовна ...................................... 150 Фирер Анна Владимировна ......................................... 48 Флегонтов Александр Владимирович............... 178, 392 Фокина Анастасия Андреевна ................................... 170 Фомин Сергей Сергеевич..................................... 55, 135 Фридланд Александр Яковлевич ...................... 231, 232 Фридланд Ирина Александровна .............................. 231 Фролов Алексей Иванович ........................................ 148

Х Халилов Шамиль Арсланович ................................... 376 Хачатурьян Семен Сергеевич ................................... 301 Хицков Евгений Александрович ................................ 117 Хлопотов Максим Валерьевич .......................... 184, 186 Ходорченко Виктор Владимирович ........................... 141 Холодкова Елена Юрьевна ....................................... 159 Хоружников Сергей Эдуардович ....................... 193, 295 Хусаинов Шаукат Габдулхакович .............................. 127

Ц Царев Федор Николаевич .................................. 343, 344

Ч Ченобытов Виктор Анатольевич ............................... 203 Чердынцева Марина Игоревна.................................. 334 Черевань Любовь Владимировна ............................. 346 Черников Игорь Сергеевич ........................................ 309 Черноуцан Алексей Игоревич.................................... 127 Чернышев Сергей Викторович .................................. 167 Черткова Елена Александровна ............................... 107 Чехарин Евгений Евгеньевич ...................................... 96 Чечёткин Виктор Дмитриевич ............................ 259, 262 Чиннова Ирина Игоревна............................................. 84 Чугунов Андрей Владимирович......................... 205, 207 Чудинов Игорь Леонидович ....................................... 228 Чуприна Надежда Тихоновна ...................................... 17

Ш Шамец Сергей Парфирьевич .................................... 144 Шамин Павел Юрьевич.............. 250, 255, 257, 261, 367 Шаройко Олег Владимирович ................................... 287 Шатров Александр Федорович .................................. 107 Шахгельдян Карина Иосифовна............................ 28, 30 Швецов Владимир Иванович..................................... 139 Ширканов Александр Владимирович........................ 153 Широков Евгений Вадимович .................................... 124 Шишкин Анатолий Рэмович ....................................... 186 Шмельков Евгений Александрович........................... 266

Щ Щербаков Михаил Геннадьевич................................ 400

Ю Юрасов Владислав Георгиевич................... 36, 265, 266

Я Яблонский Владимир Борисович ................................ 85 Яблочников Евгений Иванович ................................. 173 Якивчук Елена Евгеньевна .................................... 66, 80 Янсон Константин Юрьевич....................................... 338

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Составление сборника, редактирование текста, корректура и верстка – Сергеев А.О. Тиражирование и брошюровка «Университетские телекоммуникации». Тел.: (812) 233-46-69. Тираж 300 экз. Зак. № 122 от 08.06.10 г. ISBN 978-5-7577-0354-1

244

Труды конференции Телематика’2010

Министерство образования и науки Российской Федерации Российская академия наук Национальный фонд подготовки кадров

Труды XVII Всероссийской научно-методической конференции

Телематика'2010 Том 2. Секции B, C, D

21–24 июня 2010 года, Санкт-Петербург Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», Москва При поддержке Американского благотворительного фонда «Информатизация»

245

В сборнике размещены 256 статей, представляющих четыре секций: Секция A. Информационные ресурсы и технологии в образовании Сопредседатели: Иванников А.Д., Сытник А.А., Кривошеев А.О. Секция B. Технологии и инфраструктура телекоммуникаций Сопредседатели: Ижванов Ю.Л., Куракин Д.В. Секция C. Виртуальные среды и имитационные технологии в образовании и науке Сопредседатели: Старых В.А., Тозик В.Т. Секция D. Технологии распределенных вычислений и компьютерного моделирования в образовании и науке Сопредседатели: Ильин В.А., Бухановский А.В.

Сборник издан в двух томах с единой нумерацией страниц: в первом томе – секция A, во втором – B, C, D. Статьи в сборнике упорядочены по городу проживания авторов в пределах каждой секции. Для поиска статьи участника конференции из определенного города приведено оглавление каждой секции по городам (с. 15 и 407). Для поиска по фамилии в конце каждого тома приведен индекс фамилий всех авторов статей (с. 241 и 409). В статьях, имеющих более одного автора, фамилии докладчиков подчеркнуты. По всем организационным вопросам обращаться в Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики: 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., 49. Оргкомитет конференции «Телематика'2010». E-mail: [email protected] УДК 001.3:061.61

246

Труды конференции Телематика’2010

ПРЕЗИДИУМ КОНФЕРЕНЦИИ Фурсенко А.А. Министр образования и науки Российской Федерации Тихонов А.Н. Директор Государственного научно-исследовательского института информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», член-корр. РАО Ершов Ю.Л. Директор Института математики им. С.Л. Соболева СО РАН, академик РАН Васильев В.Н. Председатель Оргкомитета конференции, председатель Совета ректоров СанктПетербурга, член-корр. РАО Мартиросян Б.П. Вице-президент Российской академии образования, академик РАО Садовничий В.А. Ректор Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, академик РАН Солдатов А.А. Заместитель министра связи и массовых коммуникаций Аржанова И.В. Исполнительный директор Национального фонда подготовки кадров (НФПК) Гридина Е.Г. Заместитель директора Государственного научно-исследовательского института информационных технологий и телекоммуникаций «Информика»

ОРГКОМИТЕТ КОНФЕРЕНЦИИ Васильев В.Н. Ректор Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, член-корр. РАО – председатель Оргкомитета Сергеев А.О. Директор образовательно-информационного центра Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики – ученый секретарь Оргкомитета Васильев В.Н. Президент Петрозаводского государственного университета Воеводин Вл.В. Заместитель директора НИВЦ Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, член-корр. РАН Геворкян Е.Н. Проректор по научной работе Московского городского педагогического университета Голубятников И.В. Ректор Московского государственного университета приборостроения и информатики Гузаиров М.Б. Ректор Уфимского государственного авиационного технического университета Дзуцева Ж.Г. Генеральный директор ООО «Арт-Флэш» Домрачев В.Г. Президент Американского благотворительного фонда поддержки информатизации образования и науки (Американский Благотворительный Фонд «Информатизация») Захаревич В.Г. Ректор Южного федерального университета Иванников А.Д. Первый заместитель директора Государственного научно-исследовательского института информационных технологий и телекоммуникаций «Информика» Ижванов Ю.Л. Первый заместитель директора Государственного научно-исследовательского института информационных технологий и телекоммуникаций «Информика» Кутузов В.М. Ректор Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» Майер Г.В. Ректор Томского государственного университета Наумов С.В. Министр образования и науки правительства Нижегородской области Сигов А.С. Ректор Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматики, член-корр. РАН Соболева Е.Н. Директор департамента образовательных программ Российской корпорации нанотехнологий Собянин В.А. Ректор Новосибирского государственного университета Стриханов М.Н. Ректор Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ» Терещенко П.Г. Заместитель генерального директора Президентской библиотеки имени Б.Н. Ельцина по информационным технологиям Юсупов Р.М. Директор Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН, член-корр. РАН 247

Секция B. Технологии и инфраструктура телекоммуникаций

ПРИМЕНЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ДИСПЕТЧЕРСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ БЮДЖЕТНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ А.В. Белоусов, А.Н. Потапенко Белгородский государственный технологический университет (БГТУ) им. В.Г. Шухова Тел.: (472-2) 30-99-65, факс: (472-2) 30-99-65, e-mail: [email protected] Разработанный в рамках пилотного проекта с администрацией города Белгорода городской сегмент корпоративной сети учебных заведений позволяет уже сейчас говорить о рентабельности технологических проектов по созданию АСДУ (автоматизированных систем управления) энергетическими объектами учебных заведений г. Белгорода и Белгородской области. Работы по развертыванию подобных систем проводятся на базе автоматизированной системы диспетчерского управления АСДУ основных учебных заведений области. Генеральным подрядчиком данных работ выступает БГТУ им. В.Г. Шухова. Внедрению данных проектов ранее препятствовала высокая стоимость создания и поддержания каналов связи. Наличие работоспособного городского сегмента интрасети позволяет сразу приступить к решению подобных задач, причем стоимость работ значительно снижается. Создание АСДУ для зданий образовательной сферы является одной из ключевых современных технологий энергосбережения. В АСДУ предусмотрены возможности наблюдения за работой системы, регулирования работы энергохозяйства, получения информации для анализа и выработки рекомендаций по стратегии управления энергетическими объектами (для ведущих специалистов с их компьютеров в локальной сети с целью экономии энергоресурсов). Использование АСДУ, во-первых, обеспечивает эффективное управление распределенными энергосистемами зданий и снижение расходов на тепловую энергию в переходные периоды отопительного сезона и особенно в условиях «теплой» зимы, во-вторых, в случае низких температур в отопительный период позволяет без применения значительных капитальных затрат на утепление зданий обеспечивать необходимое их теплопотребление, но только до определенных границ отрицательных температур наружного воздуха для зданий с ограждающими конструкциями, не удовлетворяющими требованиям теплотехники. В настоящее время важно не только эффективно управлять распределенными энергосистемами и иметь информацию о фактическом потреблении энергоресурсов, но и не менее важно взаимодействовать с плановыми службами всех уровней в рамках города. Поэтому помимо решения проблемы энергосбережения, с технической точки зрения, также необходимо расширять спектр решаемых задач и вводить новый уровень управления в системе автоматизации. Новые цели и задачи требуют координации между различными городскими службами. При выполнении работ по программе «Энергосбережение Минобразования России. 1999-2005 гг.» создана демонстрационная зона по энергосбережению на базе комплекса БГТУ им. В.Г. Шухова в виде трехуровневой АСДУ распределенными энергосистемами комплекса зданий и в настоящее время проводятся работы по ее расширению и модифицированию. В состав АСДУ входят 24 энергоэффективных ИТП и 5 автоматизированных приточно-вентиляционных установок (ПВУ) и тепловых завес комплекса зданий БГТУ им. В.Г. Шухова. Для Белгородского государственного университета (БелГУ) разработана и внедрена первая и вторая очередь опытного образца АСДУ распределенными энергоресурсами, причем для здания теологического факультета БелГУ внедрен проект пофасадного автоматического регулирования системы отопления. Внедрены энергоэффективные ИТП учебных корпусов Старооскольского технологического института (филиала) МГИСиС, Старооскольского геолого-разведочного техникума, Белгородского механико-технологического колледжа и др., причем для филиала МГИСиС внедрен проект пофасадного регулирования систем отопления основного учебного корпуса. Для автоматизированного диспетчерского управления 18-ю распределенными мини-котельными г. Старый Оскол создана АСДУ распределенными энергоустановками. 248

Труды конференции Телематика’2010

Предлагаемые пути получения положительных результатов от внедрения проекта (методы решения задач; краткое описание возможных технических решений; современные технологии автоматизации и др.). В основе заявляемого проекта более десятка различных технических решений на основе современных технологий автоматизации, предлагаемых авторами этого проекта, из них 5 на уровне изобретений (патенты: 2145910 РФ, 2247422 РФ, 2274888 РФ, 2284563 РФ, 2287174 РФ). При этом разрабатываемые структуры энергоэффективных систем автоматизированного управления процессами теплоснабжения с учетом энергобезопасности прошли апробацию на уровне макетирования и опытных испытаний на базе функционирующих АСДУ распределенными энергосистемами комплекса зданий БГТУ им. В.Г. Шухова и Белгородского государственного университета.

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННАЯ ИНФРАСТРУКТУРА НОВГОРОДСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА Н.В. Курмышев Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого, г. Великий Новгород Тел.: (8162) 62-72-18, e-mail: [email protected]

Корпоративная сеть НовГУ в настоящее время объединяет высокоскоростными каналами связи все структурные подразделения. Всего более 2 тысяч компьютеров, десятки серверов, сетевое офисное оборудование подключены к общей сети и имеют выход в Интернет. Магистральной основой сети каждого университетского корпуса (соответственно института или факультета) служит структурированная кабельная система, построенная в соответствии с международными стандартами (EIT/TIA 568, «Е»дополнение стандарта EIT/TIA 568). В сети обеспечиваются: поддержка современных сетевых технологий (100/1000 Base T/F), масштабируемость, высокий уровень надежности, удобство эксплуатации. Каналы между удаленными зданиями организуются на основе услуг сетей передачи 249

данных региональных операторов связи. Используются технологии виртуальных сетей (VLAN), туннелирования (IP tunneling), виртуальных приватных сетей (VPN) на скоростях 100 Mb. Все работы по монтажу и инсталляции компьютерных кабельных систем НовГУ выполняются только профессиональными специалистами на основе разработанных и утвержденных общих и отдельных технических проектов. Мощная телекоммуникационная инфраструктура НовГУ, развитая организационная инфраструктура информатизации, высокопрофессиональные кадры, эффективная региональная политика определяют центральную роль университета в создании и развитии региональной научно-образовательной сети Новгородской области. Построение сети основано на следующих подходах: преимущественное подключение учреждений образования (ОУ) через существующие транспортные сети региональных операторов связи; создание точки обмена трафиком между всеми региональными операторами; обеспечение передачи трафика ОУ в РНОС; предоставление ОУ выхода в Интернет (в частности в RUNNet) через РНОС; применение региональными операторами специальных (более низких) тарифов для школ за услуги передачи данных; создание службы поддержки пользователей РНОС. Основные характеристики сети: • Общее кол-во точек подключения в локальных сетях – более 3000; • Кол-во арендуемых внутригородских 100 Мб каналов связи (для подключения институтов и узла связи на Телекоме) – 12; • Пропускная способность внешнего Интернет-канала от НовГУ до СПб (RUNNet) – 100 Мб + 13 Мб (резерв); • Зоны беспроводного Wi Fi доступа в Интернет – 25 (все учебные здания и общежития, более 5000 пользователей в 2009 г.); • Кол-во образовательных учреждений, подключенных к сети НовГУ и имеющих выход в Интернет – 150; • Общая протяженность университетских каналов передачи данных – 130 км.

К ВОПРОСУ ОБ ОГРУБЛЕНИИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПРИ ВЕРОЯТНОСТНОЙ МАРШРУТИЗАЦИИ В МОБИЛЬНЫХ СЕТЯХ С ВЫСОКИМ УРОВНЕМ ИЗМЕНЧИВОСТИ ТОПОЛОГИИ Д.С. Милованов, П.Ю. Шамин, А.С. Голубев, М.Ю. Звягин Владимирский государственный университет Тел.: (4922) 23-50-98, e-mail: [email protected] В мобильных сетях с высоким уровнем изменчивости традиционные алгоритмы маршрутизации становятся неэффективными (возникает значительный служебный трафик), реактивная маршрутизация вырождается в лавинную рассылку (ввиду невозможности какого-либо кэширования маршрутов). В подобной ситуации в качестве дополнения к лавинной рассылке имеет смысл использовать алгоритм, описанный в [1]. Он основывается на статистической информации по связям, в частности, главной характеристикой связи является вероятность ее активности. В работе [2] показана эффективность подобного подхода для достаточно широкого класса сетей (в зависимости от условий этот проактивный алгоритм способен обеспечивать от 10 до 60% трафика). Ранее предполагалось, что статистическая информация (вероятность активности связи – f) не изменяется со временем. Рассмотрим более общий случай: величина f не постоянна (кроме того, необходимость подобного рассмотрения диктуется тем, что f не может быть измерена точно). Чтобы не реагировать на постоянные изменения, возникает необходимость выделения уровней (интервалов изменения f), в пределах которых эту величину можно считать постоянной (и равной, например, середине интервала). Такой процесс назовем огрублением статистических данных (его основа – построение системы таких интервалов, которую назовем шкалой). С помощью численных экспериментов получены характеристики равномерной и p-степенной (в некотором смысле «согласованной», так как распределение f в экспериментах степенное) шкал. На графиках показана зависимость доли трафика в двух сетях (с ненадежными p=1 и надежными p=3 связями) по вероятностному алгоритму в зависимости от числа M интервалов в шкале, также на графиках указан теоретический предел («без классификации»). Согласованная (степенная) шкала оказывается лучше при числе интервалов от 1 до 10, однако уже при M=8 шкалы практически неотличимы. Таким образом, для практических целей предлагается использовать простую равномерную шкалу с числом уровней от 5 до 10. Литература 1. Голубев А.С., Звягин М.Ю., Милованов Д.С. Применение структурной информации о топологии для снижения ресурсоемкости протоколов маршрутизации в мобильных сетях // Научно-технические ведомости СПбГПУ – №2, 2009. – С. 43–48.

250

Труды конференции Телематика’2010

2. Милованов Д.С., Тухтамирзаев А.Ю., Шамин П.Ю. Проблемы маршрутизации в сети с быстро меняющейся топологией // Научно-технические ведомости СПбГПУ – № 1, 2009. – С. 28–32.

О ПРОХОЖДЕНИИ СИГНАЛА ПО ЦЕПИ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ В.В. Прокошев, В.А. Скляренко Владимирский государственный университет Тел.: (4922) 47-99-47, e-mail: [email protected] Предметом изучения является распространение сигнала в неорганизованной среде, состоящей из движущихся объектов. Исследуется свойства прохождения сигнала в простейший ситуации, а именно: ансамбль – линейный, объекты – движутся циклически. Более конкретно, рассматривается следующая модель. Дана последовательность N окружностей, центры которых расположены на одной прямой. Все окружности: во-первых, имеют одинаковый радиус r; во-вторых, расстояния между их центрами равно d. По ним с постоянными несоизмеримыми угловыми скоростями вращаются объекты. На первый из объектов подается сигнал. Каждый из объектов может передать сигнал следующему объекту только при условии, что расстояние между ними в данный момент времени не превосходит некоторой критической величины k, постоянной для цепи. Легко заметить, что в случае, когда передача сигнала по цепи происходит мгновенно, события, состоящие в передаче сигнала между двумя соседними объектами, не являются независимыми. Так, например, при условии d = 3, r = 1, k = 3 вероятность передачи сигнала между двумя соседними объектами равна 0.4316, а вероятность передачи сигнала от первого объекта к третьему через второй равна 0.1098 ≠ 0.4316 [1]. Было сделано предположение, что если сигнал передается на следующий объект не мгновенно, а в течение некоторого времени ожидания T, то при увеличении T зависимость от k условной вероятности перехода сигнала от k-го к k+1-му будет уменьшаться. Если бы это предположение подтвердилось, то при рассмотрении распространения сигнала с задержкой в среде движущихся объектов на плоскости можно было бы воспользоваться уже изученной пуассоновской моделью сфер случайного радиуса [2, 3]. Для того чтобы подтвердить или опровергнуть сделанное предположение была проведена серия численных экспериментов при различных значениях T и условиях: d = 3, r = 1, k = 3 , число испытаний в каждой серии 1000, угловые частоты вращения объектов и их начальные фазы выбирались случайным образом из промежутков [1, 10] и [0, 2π] соответственно. Для каждой серии были получены последовательности nk – количество испытаний из 1000, в которых 2

сигнал побывал на k-м объекте, последовательности относительных частот отношений

p ~ p k = k +1 pk

(рис. 2). Так, если для T = 0

~ pk :

pk =

nk 1000

(рис. 1) и

0.25064, 0.17493, 0.13904, 0.076923, 0 –

довольно быстро убывают к нулю, то для T > 0 намечается стабилизация последовательности

~ pk .

251

Рис. 1. Последовательности

pk

при T = 0, T = 0.8, T = 1

Рис. 2. Последовательности

~ pk

при T = 0, T = 0.8, T = 1

Приведем данные для T = 0.8: m = 0.948 и σ = 0.02353 и для T = 1.0: m = 0.972 и σ = 0.0116 – оценки математического ожидания и среднеквадратического отклонения соответствующих последовательностей

~ p k . Гистограммы для ~ pk

252

имеют вид:

Труды конференции Телематика’2010

Рис. 3. T = 0.8

Рис. 4. T = 1.0

Вместе с тем, проверка гипотезы о том, что последовательности

~ pk

образуют выборки случайных

величин, распределенных по нормальному закону с соответствующими математическим ожиданием и 2, 2 дисперсией, проведенная с помощью критерия χ дала отрицательный результат: χ выб равны 106.23 и 804.7636411 соответственно, при табличных значениях квантилей (для α = 0.05) 7.81 и 9.49. Таким образом, природа последовательности

~ pk

нуждается в дальнейшем уточнении.

Литература 1.

2.

3.

Прокошев, В.В. Прохождение сигнала в среде движущихся объектов. / В.В. Прокошев, В.А. Скляренко, С.М. Аракелян // Материалы Девятой международной конференциисеминара «Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах». 2009. – С. 319–323. Брагинский, Р.П. Математические модели старения полимерных изоляционных материалов. / Р.П. Брагинский, Б.В. Гнеденко, С.А. Молчанов, И.Б. Пешков, К.А. Рыбникое. Математические модели старения полимерных изоляционных материалов. // Докл. АН СССР. 1963, 268, № 2. – C. 281–284. Минлос, Р. А. О протекании в конечной полосе для непрерывных систем. / Р.А. Минлос, П.В. Храпов. // Вестн. МГУ. Сер. мат. мех., 1985, 1, № 1. – C. 56–59.

ОБНАРУЖЕНИЕ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИЦ НА РАСТРОВОМ ИЗОБРАЖЕНИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДА ВИОЛЫ И ДЖОНСА Д.С. Квасов, И.И. Зиновьев, И.Г. Кокорин, С.С. Коробко Владимирский государственный университет Тел.: (4922) 23-33-69, e-mail: [email protected] В настоящее время в связи со стремительным развитием цифровой фотографии и цифрового видео очень перспективной является задача распознавания образов на цифровых изображениях. В области распознавания образов ведутся активные разработки и предложены различные методы распознавания, использующие такие подходы, как метод главных компонент, методы с использованием гистограмм, нейросети, байесовские сети, классификатор Viola-Jones, статистические методы и т.д. Согласно [1] по показателям работы в реальных системах распознавания объектов на изображениях наиболее удачным является алгоритм boosting (усиления слабых классификаторов), реализованный в классификаторе Viola-Jones. Он обеспечивает хорошую скорость работы, высокий уровень обнаружений и низкий уровень ложных срабатываний. Наиболее известная реализация данного алгоритма представлена в пакете OpenCV (англ. Open Source Computer Vision Library, библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом). Это набор алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом [2]. На практике подтвердилась эффективность и скорость работы алгоритма при решении задачи поиска на изображении лица человека. Тестирование проводилось на процессоре Intel Core 2 Duo T8300 2400 MHz. На рис. 1а показан результат работы алгоритма на одном 253

ядре процессора. Неожиданный результат получился при запуске многопоточного варианта алгоритма: время работы увеличилось почти в 4 раза и появилось большое число ложных срабатываний (рис. 1б).

а)

б)

Рис. 1. Результат работы алгоритма Viola-Jones, реализация OpenCV (размер изображения 1061х675); a) однопоточный вариант (время работы 1214,4 мс); б) многопоточный вариант (время работы 4527 мс) Для устранения этого недостатка была разработана собственная многопоточная реализация алгоритма Viola-Jones на базе библиотеки OpenCV. В ходе анализа алгоритма было обнаружено, что 98% времени занимает выполнение функции cvRunHaarClassifierCascade. Эта функция реализует анализ участка изображения классификатором Viola-Jones. Более подробно с исходным алгоритмом можно познакомиться в [4]. Оказалось, что время работы самой функции достаточно мало, но в процессе работы алгоритма эта функция запускается в цикле большое число раз. За счет этого и достигается большое суммарное время работы. Так как вызовы функции независимы, то в нашей реализации каждый поток выполняет свою функцию cvRunHaarClassifierCascade, потом происходит сбор результатов работы всех потоков. Кроме этого были проведены дополнительные доработки программного кода. Для реализации алгоритма был выбран стандарт программирования OpenCL (англ. Open Computing Language, открытый язык вычислений). Точнее – это фреймворк для написания компьютерных программ, связанных с параллельными вычислениями на различных аппаратных платформах, включая графические, центральные процессоры и различные ускорители вычислений [3]. Он предоставляет программистам возможность писать стандартизованный программный код с последующей возможностью его запуска на различном оборудовании: это и графические процессоры NVIDIA и ATI, и центральные процессоры, а также процессоры Cell. Стандарт активно развивается, поэтому список поддерживаемого оборудования со временем будет только увеличиваться. Полученное время работы реализованного алгоритма составляет 658.4 мс для тех же исходных данных, а результаты работы аналогичны однопоточному варианту из библиотеки OpenCV (рис. 1а). Запуск алгоритма на графической карте ускорения не дал, так как требуется дополнительная оптимизация кода с учетом архитектуры современных видеокарт. Следует отметить, что недавно вышла новая версия библиотеки OpenCV (2.1.0), в которой разработчики исправили выявленные недостатки. Это было реализовано путем отказа от технологии OpenMP в пользу библиотеки Intel® Threading Building Blocks (ТВВ). В среднем, время работы алгоритма Viola-Jones в новой реализации составляет 690.5 мс для той же задачи. Недостатком является необходимость установки TBB библиотеки, которая является платной. Можно отметить, что рассмотренный алгоритм Viola-Jones вполне справляется с задачей поиска человеческих лиц на изображении. Причем демонстрирует как достаточную эффективность работы, так и приемлемую скорость работы. Был продемонстрирован вариант ускорения алгоритма путем реализации его многопоточного варианта с использованием стандарта программирования OpenCL. Дальнейшее ускорение планируется достичь при оптимизации алгоритма для запуска на графическом процессоре. Литература 1.

2. 3. 4.

254

А.П. Вежневец. Методы классификации с обучением по прецедентам в задаче распознавания объектов на изображениях / Электронный журнал “Графика и Мультимедиа” (http://www.graphicon.ru/oldgr/ru/publications/text/gc2006avezh.pdf). http://opencv.willowgarage.com/wiki/. http://www.khronos.org/opencl/. Paul Viola, Michael J. Jones. Robust real-time face detection / International journal of computer vision 57(2), 137–154, 2004.

Труды конференции Телематика’2010

АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАСПОЗНАВАНИЯ И БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛЮДЕЙ (АПК АРБИЛ) С.М. Аракелян, А.С. Голубев, А.В. Духанов, М.Ю. Звягин, Д.С. Квасов, А.В. Лоханов, В.Г. Прокошев, П.Ю. Шамин Владимирский государственный университет Тел.: (4922) 23-33-69, e-mail: [email protected] Реалии современной жизни заставляют вновь и вновь обращаться к проблеме идентификации личности по биометрическим признакам. Широко известны методы, использующие для этого изображения радужки глаз, лица, ушной раковины, отпечатки пальцев, губ, моторику письма, печати на клавиатуре, походки и др. Во всех случаях принцип идентификации один и тот же: сопоставление «измеренных» параметров с набором значений из базы данных. При превышении заданного порога степени совпадения фиксируется положительная идентификация.

Рис. 1. Контекстная диаграмма для СППО АПК АРБИЛ Следует отметить, что наиболее простым и эффективным (в отношении затрат) является сравнение отпечатков пальцев. Гораздо реже (главным образом из-за дороговизны оборудования) применяется сканирование радужной оболочки глаза. У обоих методов имеется существенный недостаток – они требуют непосредственного контакта с исследуемым человеком для сканирования образца. Это препятствует применению данных методов (и подобных им – например, по форме руки) для идентификации личности в потоке людей или для скрытой идентификации на расстоянии. В таких случаях наиболее действенным методом представляется опознание человека по изображению лица, причем оно может быть получено в различных спектральных диапазонах. Распознавание по лицу – проверенная, хорошо зарекомендовавшая себя технология. Существует достаточное число исследований по этому направлению, специализированных алгоритмов и готовых программных продуктов. Однако, несмотря на то, что системы биометрической идентификации и контроля доступа широко известны, они не получили широкого распространения. Особенно это касается систем дистанционной идентификации, к которым относится распознавание по лицу. Подобные системы чрезвычайно чувствительны к внешним факторам: освещенности, ракурсу, качеству съемки, скорости движения человека. Все это требует применения специализированных технических средств регистрации и значительных вычислительных мощностей, что в итоге делает систему дорогостоящей и малопривлекательной для коммерческого использования. В связи с этим, рынок существующих систем распознавания человека по лицу в основном ориентирован на создание компактных средств учета/контроля доступа, работающих в благоприятных условиях, на небольших дальностях и при небольшом объеме базы лиц. В силу своей специфики, такие системы плохо адаптированы к задаче обнаружения разыскиваемых лиц в местах массового скопления людей. При этом необходимость решения такой задачи на общегосударственном уровне и для крупных коммерческих структур

255

представляется весьма важной. Ряд зарубежных стран уже предпринимают попытки внедрения подобных систем в крупных аэропортах. Владимирский государственный университет, Исполнитель по конкурсу Роснауки, ведет разработку аналогичной системы – аппаратно-программного комплекса автоматизированного распознавания и биометрической идентификации людей (АПК АРБИЛ). Данная работа направлена на создание высокотехнологического отечественного продукта, совмещающего последние достижения программной индустрии, алгоритмического обеспечения и оптико-электронных средств наблюдения для решения задачи массового распознавания людей на значительном удалении, в условиях комплексного воздействия внешних факторов. АПК АРБИЛ представляет собой автоматизированную систему, предназначенную для обнаружения людей и идентификации их личности по изображению лица. В состав системы входят передающая часть для регистрации видеоизображений людей и приемная часть для обработки этих изображений. Передающая часть включает видеокамеры и ряд специализированных технических средств, которые обеспечивают получение высококачественных цифровых изображений людей по нескольким ракурсам в широком диапазоне длин волн и способны сохранять работоспособность в сложных климатических условиях. Приемная часть включает вычислительные сервера, а также АРМ оператора для контроля и управления функционированием всей системы. На приемной части развернуто специальное прикладное программное обеспечение (СППО) регистрации, обнаружения и идентификации лиц людей. СППО АПК АРБИЛ взаимодействует с аппаратными компонентами передающей части, с внешними системами безопасности и контроля доступа, с операционной системой и СУБД, а также с пользователями различного типа. Обобщенная контекстная диаграмма для СППО АПК АРБИЛ приведена на рис. 1.

РАЗРАБОТКА ЭЛЕКТРОННОЙ БАЗЫ ФОТОГРАФИЙ ЛИЦ ДЛЯ АППАРАТНО-ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА АВТОМАТИЧЕСКОЙ РЕГИСТРАЦИИ И БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЦ С.М. Аракелян, К.О. Боченина, Т.Н. Горудко, А.В. Духанов, О.Н. Медведева Владимирский государственный университет Тел.: (4922) 23-33-69, e-mail: [email protected] Бурное развитие информационных технологий и современные требования безопасности жизнедеятельности требуют применения новейших технологий в разработке систем идентификации. Одна из наиболее перспективных технологий в этой области является биометрическая идентификация лиц по растровым изображениям. По сути, задача состоит в идентификации и позиционирования лица на изображении с последующим его распознанием. Во Владимирском государственном университете проводится разработка аппаратно-программного комплекса автоматической регистрации и биометрической идентификации лиц (АПК АРБИЛ). В состав комплекса войдёт необходимое оборудование для получения растровых изображений (6 камер с высоким разрешением), для хранения и обработки информации (сервера и рабочая станция), для других промежуточных действий (например, передачи данных), а также разрабатываемое университетом оригинальное программное обеспечение для обнаружения, позиционирования и распознания лиц. Для того чтобы разработать и «обкатать» данное программное обеспечение, требуется электронная база фотографий лиц. В настоящее время разработано немало методов, позволяющих решать вышеприведённую задачу идентификации и распознания. В число их входят метод Виола и Джонса, метод главных компонент и др. Все распознающие алгоритмы требуют определённого обучения. В связи с этим база должно содержать достаточно большой объём изображений. Основная задача состояла в том, чтобы определить необходимые ракурсы, при которых должна проводиться съёмка, а также количество фотографий на одного человека. Для начала было предложено выполнять фото в 7 ракурсах: -90, -60, -30, 0, 30, 60 и 90 градусов по горизонтали (ракурс по вертикали равен нулю). Но первые результаты эксперимента дали понять, что ракурсы более 30 градусов дают очень высокую ошибку идентификации лиц (например, ушная раковина принималось за лицо, а некоторые лица, как таковые, программами не «признавались»). На самом деле такие большие ракурсы не требовались из-за расстановки камер, которая позволяла при заданной ориентации головы выбрать камеру, которая давала изображение с минимальным по модулю углом ракурса. Исходя из вышесказанного, а также факта, утверждающего, что чем больше изображений одного человека в разных малых ракурсах, тем лучше, было принято следующее решение. На одного человека выполняется фотографирование в 13 ракурсах: -30, -15, 0, 15, 30 градусов по горизонтали и ноль градусов по вертикали, (0, 10), (10, 10), (10, 0), (10, -10), (0, -10), (-10, -10), (-10, 0), (10, 10). Здесь в скобках первое число – горизонтальный ракурс, второе – вертикальный ракурс в градусах). Эксперименты показали значительное снижение ошибок идентификации – практически к нулю. Для того чтобы минимизировать место, требуемое под хранение лиц, была произведена обрезка ненужных частей фотографий, в которых оставалась только прямоугольная область с самим лицом. Изза большого объёма изображений (более 2500), такая обрезка проведена с помощью программы 256

Труды конференции Телематика’2010

обнаружения и позиционирования лиц. Фактически по ходу решалась задача тестирования одной из основных частей оригинального программного обеспечения. Благодаря этому, оставалось только проверить верность результата. На рисунке приводятся несколько примеров изображений, хранящихся в электронной базе.

РАСПОЗНАВАНИЕ ЛЮДЕЙ ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ ЛИЦА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕКСТУРНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК М.Ю. Звягин, В.Г. Прокошев, О.А. Новикова, П.Ю. Шамин Владимирский государственный университет Тел.: (4922) 33-33-69, e-mail: [email protected] В последние годы происходит всё более широкое внедрение технологий биометрической идентификации людей. Рост интереса к этим технологиям объясняется, с одной стороны, возрастающей потребностью в таких технологиях, не в последнюю очередь связанной с необходимостью парирования террористических и криминальных угроз, с другой же – расширяющимися возможностями в этой сфере. Повышение эффективности технологий биометрической идентификации обеспечивается ростом производительности вычислительной техники, что делает возможным быстрый поиск в больших базах данных биометрических признаков и позволяет в реальном времени реализовывать всё более сложные и эффективные алгоритмы и наборы биометрических признаков. В то же время разработка алгоритмов биометрической идентификации и выработка признаков, по которым эту идентификацию предполагается производить, всё ещё остаётся актуальной задачей. Описанию реализации одного из возможных подходов к биометрической идентификации и посвящена данная работа. В качестве входных данных в данной работе рассматривается растровое изображение лица человека, которое может быть получено, например, с видеокамеры наблюдения. Выбор для идентификации именно изображения лица объясняется следующими причинами: • В большинстве случаев лицо человека открыто и доступно наблюдению, что делает возможным осуществление скрытой идентификации. Случаи, когда лицо скрыто и недоступно наблюдению (ношение в людном месте паранджи, маски, противогаза), в большинстве случаев сами по себе вызывают подозрение и повышенное внимание к данному человеку. • Существуют качественно работающие методы детектирования изображения лица человека на растровом изображении, например, метод Виолы-Джонса (Viola-Jones), что позволяет автоматизировать процесс распознавания. • Изображение лица различных людей в большинстве случаев в достаточной степени индивидуально, за исключением редких случаев с близнецами (двойниками). В данной работе считается, что входное изображение серое полутоновое, поэтому входные цветные изображения приводятся из цветного представления к серому полутоновому. Это ограничение принято по следующим причинам: • Ночные камеры, работающие в инфракрасной области спектра, не дают информации о цвете объектов. • Эталонные изображения, имеющиеся в распоряжении правоохранительных органов, могут также быть не цветными (наиболее очевидный пример – фотография из паспорта). Опишем использованный нами подход. Общая его схема может быть представлена в виде следующей последовательности шагов: • Предобработка. • Вычисление биометрических признаков. • Поиск в базе данных биометрических признаков. • Голосование и принятие решения. Предобработка включает следующие этапы: • Масштабирование. • Приведение к серому полутоновому (если требуется). • Фильтрация (сглаживание по Гауссу) – выполняется, чтобы исключить влияние разного качества фокусировки камеры, что приводит (в отсутствии предобработки) к значительному увеличению значения энергии константы. 257

Для вычисления набора биометрических признаков изображение сегментируется (мы рассматривали два способа сегментации – на 5 горизонтальных полос и на 16 (4×4) прямоугольных областей). Затем выполняется разложение изображения по базису Фрея-Чена, для чего к нему применяется набор текстурных фильтров с матрицами 3×3. Данные фильтры приведены в табл. 1. Примечание: При применении фильтров на границе изображения полагаем значения яркости в точках, выходящих за пределы изображения, равными нулю. Таблица 1. Используемые текстурные фильтры (базис Фрея-Чена) Обозначение

W1

W3

W5

W7

W9

Матрица фильтра

⎛1 2 1⎞ ⎟ 1 ⎜ 0 0⎟ ⎜ 0 8⎜ ⎟ ⎝ − 1 − 2 − 1⎠ ⎛ 0 −1 2⎞ ⎜ ⎟ 1 0 − 1⎟ ⎜ 1 8⎜ ⎟ 0 ⎠ ⎝− 2 1 ⎛ 0 1 0⎞ ⎟ 1⎜ ⎜ − 1 0 − 1⎟ 2⎜ ⎟ ⎝ 0 1 0⎠ ⎛ 1 1⎜ ⎜− 2 6⎜ ⎝ 1 ⎛1 1⎜ ⎜1 3⎜ ⎝1

Обозначение

W2

⎛ 1 0 −1 ⎞ ⎟ 1 ⎜ ⎜ 2 0 − 2⎟ 8⎜ ⎟ ⎝ 1 0 −1 ⎠

W4

⎛ 2 −1 0 ⎞ ⎜ ⎟ 1 1 ⎟ ⎜ −1 0 8⎜ ⎟ 1 − 2⎠ ⎝ 0 ⎛−1 1⎜ ⎜ 0 2⎜ ⎝1 ⎛− 2 1⎜ ⎜ 1 6⎜ ⎝− 2

W6

−2

1 ⎞ ⎟ 4 − 2⎟ − 2 1 ⎟⎠ 1 1⎞ ⎟ 1 1⎟ 1 1⎟⎠

Матрица фильтра

W8

0 0 0 1 4 1

1⎞ ⎟ 0⎟ − 1⎟⎠ − 2⎞ ⎟ 1 ⎟ − 2 ⎟⎠

Пусть исходное серое полутоновое изображение представлено в виде матрицы яркостей пикселов

Y , значения элементов которой лежат в диапазоне [0, 1]. Результатами применения фильтров W1 … W9 к матрице Y которые имеют ту же размерность, что и исходная матрица Y . Введём следующие матрицы:

станут матрицы

A = A(Y ) = W1 (Y ) ⊕ W2 (Y ) B = B(Y ) = W3 (Y ) ⊕ W4 (Y ) C = C (Y ) = W5 (Y ) ⊕ W6 (Y ) D = D(Y ) = W7 (Y ) ⊕ W8 (Y ) W (Y ) ⊕ W9 (Y ) E = E (Y ) = 9 , 2

где ⊕ – операция поэлементной суммы квадратов. Полученные матрицы имеют смысл энергий различных примитивов: • A – энергия градиента. • B – энергия пульсации. • C – энергия линии. • D – энергия лапласиана. • E – энергия константы. 258

W1 (Y ) … W9 (Y ) ,

Труды конференции Телематика’2010

Рассмотрим соотношение между различных ситуации, от

Ai , j , Bi , j , C i , j

Ai , j ≥ B i , j ≥ C i , j ≥ D i , j

до

и

D i, j в

каждой точке (i, j). Возможны 24

D i , j ≥ C i , j ≥ B i , j ≥ Ai , j .

Пронумеруем эти ситуации от 1 до 24 и подсчитаем количество точек, в которой наблюдается каждая из них, делённое на общее количество. Получим гистограмму, состоящую из 24 столбцов. Эти 24 числа и составят вектор биометрических признаков для данного сегмента изображения. Поскольку сегментов пять (для сегментации на горизонтальные полосы) или 16 (для сегментации на прямоугольные области), то общая длина вектора биометрических признаков будет 120 или 384. Поиск в базе данных биометрических признаков производится с использованием метрического

подхода: по каждому вычисленному набору признаков находятся K (мы использовали K = 5 ) ближайших значений по метрике, соответствующей данному набору признаков. Мы использовали метрику L1. В базе данных биометрических признаков хранятся биометрические признаки, вычисленные для эталонных изображений людей, которых необходимо идентифицировать. Мы использовали фронтальные изображения, поскольку именно такие изображения используются в любых удостоверениях личности. Голосование и принятие решения использовалось для двух наборов из 5 ближайших по метрике претендентов, отобранных с использованием различной сегментации (по полосам и прямоугольникам). В ходе данного этапа каждому претенденту начислялись баллы. За первое место в первом наборе (с сегментацией по полосам) начислялось 50 баллов, для сегментации по прямоугольникам – 51 балл, за второе – 25 (26) баллов, за третье – 12 (13) баллов, за четвёртое – 5 (6) баллов, за пятое – 3 (4) балла. Полученные оценки суммируются, и ответом становится человек, набравший в сумме максимум баллов. Если на первом месте оказывается несколько людей с одинаковой суммой баллов, выбирается первый из них. Испытания проводились на базе данных из 75 человек. Изображения, используемые для тестирования, отличались отклонением ракурса (от фронтального, до 45o) и имели ошибки фокусировки. В ходе испытания описанный метод показал свыше 85% успешного распознавания (309 успехов на 363 входных изображений). Он оказался устойчив к шуму на изображении, который в реальных условиях работы может быть вызван собственным шумом ПЗС-матрицы камеры. В докладе приведены примеры успешно распознанных изображений с отклонением ракурса от фронтального и с искусственно внесённым шумом.

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ИЗВЛЕЧЕНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ДАННЫХ ИЗ БАЗЫ ДАННЫХ РЕГИОНАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОАНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ВНЕШНЕГО ФИНАНСОВОГО КОНТРОЛЯ А.В. Духанов, А.А. Павлов, В.Д. Чечёткин Владимирский государственный университет Тел.: (4922) 33-33-69, e-mail: [email protected] Современная жизнь человека и общества не обходится без применения информационных технологий. Для решения задач управления различными объектами и системами требуется обработка больших массивов данных. Число значений показателей, параметров, переменных систем может достигать миллионов и более. Для их хранения созданы или разрабатываются сложные хранилища данных, позволяющие отразить любую сколь угодно сложную классификацию параметров и показателей системы. Такие хранилища достаточно эффективно аккумулируют данные по единым правилам и за счёт этого дают возможности снижения требуемых объёмов памяти для их размещения. Вместе с тем, они могут обладать существенным недостатком, который выражается в снижении производительности аналитических программных средств при извлечении требуемых данных. Этот недостаток чаще всего нивелируют путем создания промежуточных баз данных упрощённой структуры, содержащих необходимые данные для решения аналитических задач конкретного класса. В работе речь пойдет об одном из хранилищ данных, на котором основана работа Региональной информационно-аналитической системы внешнего финансового контроля (РИАС ВФК), обеспечивающая автоматизацию решения ряда аналитических задач государственного финансового аудита [1]. В настоящее время база данных содержит значения нескольких десятков тысяч иерархически структурированных параметров и показателей финансово-экономической деятельности Владимирской области. Таблица значений показателей содержит более двух сотен столбцов. Поэтому, извлечение рядов из такой базы данных «на лету» занимает большое количество времени – от 30 секунд до пяти минут на один ряд. Решению вопросов создания промежуточных таблиц для хранения временных рядов с целью значительного ускорения решения аналитических задач посвящена данная работа. В первую очередь была разработана отдельная база данных для хранения самих временных рядов. Благодаря этому, не будет необходимости извлекать один и тот же ряд более одного раза. Такая база данных содержит: 259

• Параметры временного ряда, такие как id ветви основного справочника, id ветвей привязанных справочников, временной диапазон, в рамках которого проведена выборка, а также время создания и модификации ряда. • Данные ряда по всем возможным периодам (месяца, кварталы и т.д.) и полям исполнения. Также для связи с основной таблицей необходимо хранить id записи из нее. • Для повышения информативности данных также необходимо хранить информацию по основному и привязанным справочникам для каждого значения в ряду. Сам алгоритм содержит следующие основные действия: • Получение входных данных (для составления временного ряда нам потребуется: дата начала и конца временного ряда, шаг временного ряда, номера ветвей – index_id справочников привязанных групп, ветвь справочника главной группы). • Формирование списков справочников главной группы и привязанных к ней групп, время действия которых пересекается с заданным временным периодом. Для этого необходимо получить индекс группы справочников – classifier_id и произвести выборку внутри по заданному временному диапазону. • Нахождение связей между идентичными ветвями справочников с разными периодами действия – сопоставление нужных ветвей цепочки справочников. • В одном и том же временном диапазоне справочники разных групп имеют разные периоды действия. • Многошаговая выборка значений из таблицы Fields_data по вычисленным временным шагам. На рисунке представлен алгоритм работы системы.

Реализация данного алгоритма позволило сократить среднее время на извлечение временного ряда вдвое, а также значительно уменьшить время работы приложений, требующих в качестве исходных данных временные ряды. Разработка данного программного комплекса позволяет повысить эффективность работы с БД, значительно снизить нагрузку на сервер БД, а также создать унифицированный интерфейс доступа к данным временных рядов для аналитических приложений.

260

Труды конференции Телематика’2010

Литература 1. А.В. Духанов, В.Д. Чечеткин, И.В. Тулякова, С.М. Аракелян, В.Г. Прокошев. Региональная информационно-аналитическая система внешнего финансового контроля как инструмент регионального государственного аудита и решения задач поддержки принятия управленческих решений. Научнометодический журнал «Информатизация образования и науки», №3 (июль), 2009, С. 106–117.

АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС АВТОМАТИЧЕСКОЙ РЕГИСТРАЦИИ И БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛЮДЕЙ А.С. Голубев, М.Ю. Звягин, Д.С. Квасов, И.Г. Кокорин, И.И. Зиновьев, П.Ю. Шамин Владимирский государственный университет Тел.: (4922) 23-33-69, e-mail: [email protected] Бурное развитие информационных технологий и современные требования безопасности жизнедеятельности требуют применения новейших технологий в разработке систем идентификации. Одной из наиболее перспективных технологий в этой области является биометрическая идентификация лиц по растровым изображениям. По сути, задача состоит в идентификации и позиционирования лица на изображении с последующим его распознанием. Во Владимирском государственном университете проводится разработка аппаратно-программного комплекса автоматической регистрации и биометрической идентификации лиц (АПК АРБИЛ). В состав комплекса войдёт необходимое оборудование для получения растровых изображений (6 камер с высоким разрешением), для хранения и обработки информации (сервера и рабочая станция), для других промежуточных действий (например, передачи данных), а также разрабатываемое университетом оригинальное программное обеспечение для обнаружения, позиционирования и распознания лиц. О последнем в данном докладе пойдёт речь. Назначение комплекса – автоматическое видеонаблюдение в зоне контроля, обнаружение и идентификация объектов наблюдения (людей) по биометрическим признакам при регистрации их изображений в широком диапазоне длин волн. При этом, специальное прикладное программное обеспечение (СППО) АПК АРБИЛ выполняет в составе комплекса следующие функции: • видеонаблюдение (получение изображения с передающей части изделия); • трансляция изображения с передающей части изделия на дисплеи оператора; • автоматическое обнаружение людей на изображении с передающей части изделия с последующим сопровождением; • выделение людей, обнаруженных изделием, на дисплее оператора; • автоматическое распознавание людей, обнаруженных изделием по биометрическим признакам (отождествление их с одним из людей, биометрические данные которого сохранены в базе данных изделия, либо установление того факта, что обнаруженный человек не является одним из людей, чьи биометрические данные хранятся в базе данных изделия); • автоматическое оповещение оператора о результатах распознавания в зависимости от настроек изделия: только отображение результатов распознавания на дисплеях оператора или дополнительно звуковая сигнализация; • полуавтоматическое (по запросу оператора) добавление биометрических данных людей, обнаруженных системой в базу данных изделия; • автоматическая регистрация изображений обнаруженных людей в базе данных изделия; • организация по команде оператора просмотра изображений людей, сохранённых в базе данных изделия. Варианты применения АПК АРБИЛ можно разделить на две принципиально различных ситуации: • Однонаправленный поток людей большой интенсивности, сконцентрированный в небольшой области пространства, т.е. пересекающий ограниченный участок некоторой плоскости (вход в здание, эскалатор, регистрация пассажиров и т.п.). • Одно- или двунаправленный поток людей средней интенсивности (два чел./сек) на достаточно протяженной (порядка 50×15 м) области пространства (коридор, подземный переход, тротуар и т.п.). Для реализации каждого варианта применяется своя схема функционирования АПК. В то же время, обе схемы используют унифицированный набор алгоритмического обеспечения. При реализации программного обеспечения для комплекса использовались как «стандартные» подходы – методы Виола-Джонса позиционирования образа и т.д., так и специально разработанные подходы для распознавания образов.

261

АНАЛИЗ И ПРОГНОЗ ДИНАМИКИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ОПЫТ ВЛАДИМИРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА А.В. Духанов, А.А. Павлов, В.Д. Чечёткин Владимирский государственный университет, Счётная палата Владимирской области, г. Владимир Тел.: (4922) 33-33-69, e-mail: [email protected] В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без анализа и прогнозирования средств оценки текущего и будущего ее состояния. Особенно важное значение имеет анализ и прогноз социально-экономического развития общества, обоснование основных направлений экономической политики, предвидение последствий принимаемых решений. Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития. Актуальность в условиях развитой рыночной экономики, так и переходной экономики определяется тем, что уровень предвидения процессов общественного развития обуславливает эффективность планирования и управления экономикой и другими сферами. В основе большинства методов прогнозирования лежит анализ существующих данных за обусловленный промежуток времени. Далее строятся модели, вид которых определяется применяемым методом. Современная наука располагает внушительным арсеналом методов, которые позволяют учесть самые экзотические нюансы в исследуемом процессе и построить прогноз с высокой точностью, достигающей 99%. Но давая хорошие результаты на одном наборе данных, метод может «споткнуться» на другом. В данной работе приводится обзор методов, успешно примененных авторами для прогнозирования экономических процессов, в частности – доходов бюджета. Методы прогнозирования можно разделить на статистические, динамические и эвристические. В каждом из них требуется не только качественный подбор исходных данных, но и привлечение опытных экспертов в предметной области. Статистические методы позволяют отразить тенденцию изменения показателя в заданном историческом диапазоне и учесть её при оценке показателя в прогнозном периоде. Простейшим представителем таких методов является линейная аппроксимация, которая позволяет выявить постоянную составляющую изменения показателя. Такой метод применяется довольно редко, т.к. в исследуемом процессе часто наблюдаются сезонные колебания (например, поквартальные значения в течение года) и экспоненциальное изменение усреднённой амплитуды показателя. Здесь на выручку приходят методы скользящей средней и экспоненциального сглаживания, которые учитывают не только глобальное изменение показателя на всём историческом диапазоне, но и текущие изменения за последние один, два или три периода. Таким образом, осуществляется корректировка прогнозного значения на основе данных о последних изменения показателя. Сезонную составляющую процесса может учесть модель Хольта-Уинтерса, которая основана на методах экспоненциального сглаживания. Линейная компонента процесса умножается на коэффициент сезонности, который характеризует относительное отклонение показателя от линейной тенденции роста. Поэтому модель Хольта-Уинтерса называют мультипликативной моделью с линейным ростом. При корректно заданном сезонном цикле и сохранении тенденций процесса в прогнозном периоде данная модель может показывать очень высокие результаты. При прогнозировании основных доходов бюджета Владимирской области в докризисном периоде точность прогноза варьировалась от 92 до 98%. Если выполнить логарифмирование исходных значений, то можно привлечь аддитивный аналог модели Хольта-Уинтерса – модель Тейла-Вейджа, которая также позволяет получать высокие результаты. Однако такие модели очень чувствительны к изменению тенденций в историческом и тем более в прогнозном диапазоне. В таких случаях необходимо выявлять причины таких изменений (например, резкие изменения цен на нефть или изменение периодов сбора налогов) и выполнять так называемое приведение данных к сопоставимому виду, нивелируя тем самым влияние различных внешних факторов. Таким способом авторами удавалось увеличить точность прогнозирования от 75 до 93%. С приведёнными выше достоинствами сезонных моделей мы отмечаем существенный недостаток, который состоит в необходимости постоянного присутствия эксперта для выявления цикличности процессов и вмешательства внешних факторов. Такое выявление можно частично автоматизировать с помощью методов спектрального анализа и метода «гусеница». Спектральный анализ позволяет выявить циклическую составляющую процесса и отсеять шумы. Метод «гусеница», на западе имеющий название «Спектральный сингулярный анализ» позволяет выявить не только циклические компоненты ряда, но и отметить детерминированные составляющие, часть которых могут являться внешним вмешательством в процесс. С помощью методов спектрального анализа и метода «гусеница» можно выполнять сам прогноз показателя. Однако кроме адекватности, методы требуют выполнения условий Котельникова-Шеннона [1]. Динамические методы состоят в построении моделей, воспроизводящих процесс в хронологическом порядке на основании действующей структуры потоков исследуемой системы. Чаще всего такие модели воспроизводят обратные связи в процессах, воспроизводя поведение системы, 262

Труды конференции Телематика’2010

диктуемое эндогенными переменными. При сохранении структуры потоков и корректного задания контуров обратной связи, модель вполне пригодна для прогнозирования. Одним из примеров использования динамических методов является построение модели межбюджетных отношений во Владимирской области [2]. Совместное применение статистических методов с динамическими позволяют объединить их достоинства и повысить как точность прогнозирования, так и величину горизонта. Эвристические методы приходят на помощь, когда в исследуемом процессе не прослеживаются известные закономерности. В таких ситуациях хорошие результаты показывают методы нейросетевого анализа. Такие методы требуют достаточно большой базы значений и для рядов с числом значений 12– 16, как правило, не пригодны. Применение нейросетевых алгоритмов в нечетко-логических выводах позволяют выявлять скрытые закономерности в рядах данных с относительно небольшим числом значений (16–20) и получать хорошие прогнозные значения. Вышеприведённые методы легли в основу аналитических блоков региональной информационноаналитической системы внешнего финансового контроля [3], которая внедрена и успешно функционирует в подразделениях Администрации и Счётной палате Владимирской области. Литература 1. Джерри А. Дж. Теорема отсчетов Шеннона, ее различные обобщения и приложения. Обзор. – ТИИЭР, т. 65, № 11, 1977, С. 53–89. 2. Духанов А.В., Квасов Д.С., Рощин С.В., Чечеткин В.Д. Использование современных технологий моделирования в задаче анализа и прогноза бюджетных и социально-экономических процессов во Владимирской области: Сб. трудов междунар. науч.-практич. конф. – Суздаль – М., 2002, – С. 3–5. 3. Чечеткин В.Д., Тулякова И.В., Аракелян С.М., Прокошев В.Г., Духанов А.В. Региональная информационно-аналитическая система внешнего финансового контроля как инструмент государственного аудита и анализа регионального развития: Телематика. Сб. труд. Всерос. науч.-метод. конф., СПб:, ИТМО, 2009, С. 263–265.

ОСОБЕННОСТИ КОНВЕЙЕРНОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРОГРАММНЫХ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ КАЧЕСТВА И СБЫТА О.Я. Кравец, А.А. Соляник, Ю.Б. Тебекин Воронежский государственный технический университет E-mail: [email protected] В качестве основных этапов проектирования программных и телекоммуникационных систем (далее – Систем) стандартно выделены: предпроектное обследование; разработка и согласование технического задания; эскизное проектирование; рабочее проектирование; монтаж и настройка Системы; сдача проекта и рабочей документации. В свою очередь, каждый из этапов может быть разбит на отдельные операции. Например, при проектировании линии передачи решаются следующие задачи: выбор трассы линии передачи; социально-экономическая характеристика оконечных и промежуточных пунктов; обоснование и расчет потребного количества каналов; выбор системы передачи и типа кабеля; размещение регенерационных пунктов и др. При этом технология проектирования должна обеспечить выпуск проектной продукции высокого качества с наименьшими затратами труда, времени, финансовых и материально-технических ресурсов. Рассмотрим задачу оптимизации процесса проектирования Системы. Будем рассматривать процесс проектирования как многошаговый, состоящий из отдельных операций. Оценку качества отдельно взятой операции можно интерпретировать как вероятность корректного выполнения данной операции (или относительное количество качественно проведенных операций). Будем полагать, что для каждой операции можно определить имеющуюся на данный момент вероятность ее безошибочного выполнения

pi0 . Эти вероятности зависят от большого числа внешних и внутренних параметров. Считая операции независимыми в совокупности и используя теорему умножения вероятностей, выберем в качестве критерия качественного завершения всей последовательности операций произведение вероятностей для каждой операции n

∏p

0 i

(1)

i =1

Однако идеальное значение такого критерия, равное единице, может быть достигнуто только в случае, когда все вероятности будут равны 1, что не является практически достижимым. Поэтому предлагается выбрать некоторое пороговое значение вероятности качественного завершения процесса, близкое к единице, и путем управления вероятностями отдельных процессов достигнуть этого порогового значения, то есть перевести целевую функцию в разряд ограничений. 263

Выберем в качестве целевой функции стоимость проектирования. Тогда целью управления качеством является достижение вероятностей выпуска Системы, не меньших некоторого порогового значения, при минимальных затратах на проектирование. Вероятность качественного выполнения каждой операции может быть увеличена путем проведения некоторых мероприятий, которые условно можно разделить на две группы [1]: • мероприятия, «единица» проведения которых увеличивает соответствующую вероятность на одну и ту же, не зависящую от начального значения величину, до достижения теоретического предела (единица). Такие мероприятия будем называть мероприятиями с условно-линейным откликом; • мероприятия, «единица» проведения которых увеличивает соответствующую вероятность на величину тем меньшую, чем ближе эта вероятность к единице. Такие мероприятия будем называть мероприятиями с асимптотическим откликом. Каждое мероприятие требует некоторого количества затрат на его проведение. Таким образом, вероятность качественного выполнения операции представляет собой функцию от величины вложенных средств ñ . К моменту окончания разработки Системы возможны следующие ситуации: все копии реализованы; часть копий осталась непроданной. В условиях изменения цен на Систему необходимо проанализировать различные варианты развития ситуации. Предположим, что к моменту времени

X (t 0 ) > 0

осталось непроданными

Тогда общая стоимость непроданных Систем в

Производная

p (t 0 ) > 0

копий. Пусть

t0

составит

S (t 0 ) = p(t 0 ) ⋅ X (t 0 ) .

(2)

S ' (t ) = p ' (t ) ⋅ X (t ) + p(t ) ⋅ X ' (t ) ,

(3)

S (t ) :

где p (t ) ≥ 0 в силу постоянного роста цен, уменьшается. '

Если

к

моменту

времени

S (t ) = p (t ) ⋅ X (t ) ≥ 0 , '

'

t

не

В случае, когда и

было

X (t ) ≤ 0 , '

продано

поскольку объем непроданных копий не ни

одной

копии,

то

X ' (t ) = 0

и

т.е. общая стоимость не уменьшилась. Равенство возможно в том случае,

когда цена одной копии к моменту времени

p(t )

- цена одной копии в момент времени

t0 t0 .

t

не изменилась.

X (t ) ≠ const , возрастание или убывание функции S (t )

зависит от вида функций

X (t ) .

Возможны следующие случаи: •

S ' (t ) < 0

– общая стоимость уменьшилась.

•

S (t ) > 0

– общая стоимость увеличилась.

•

S (t ) ≈ 0

– общая стоимость непроданных копий и цены приблизительно компенсируют друг

' '

друга. Расходы, не связанные непосредственно с процессом производства, обозначим через Назовем ее функцией штрафа, причем Пусть к моменту времени

t0

g (t ) .

g (t ) > 0 . '

стоимость непроданных копий

S (t 0 ) .

Тогда к стоимости разработки

необходимо добавить

f (t ) = g (t ) − S (t ) . (4) Исследуем возможное поведение f (t ) . Для этого рассмотрим варианты взаимного расположения функций g (t ) и S (t ) . Необходимо определить момент времени t (момент сдачи проекта), при котором функция f (t ) достигает минимума. Рассмотрим поведение f (t ) на [ t 0 , t1 ]. Производная функции f (t ) равна: f ' (t ) = g ' (t ) − S ' (t ) . Если функция т.е.

S (t )

убывает, то

S ' (t ) < 0 .

А поскольку

(5)

g (t )

g (t ) > 0 , то f ' (t ) = g ' (t ) − S ' (t ) > 0

264

является возрастающей функцией,

'

на

[t 0 , t1 ]

(6)

Труды конференции Телематика’2010

Итак,

f (t )

любой скорости роста времени

[t 0 , t1 ] , наименьшее значение она принимает в t 0 . Таким образом, при g (t ) в случае, когда S (t ) убывает, минимальные затраты имеют место в момент

возрастает на

t0 .

Литература 1. Поваляев А.Д., Кравец О.Я., Абсатаров Р.А. Управление распределенными организационными системами на основе вероятностного подхода к оценке качества. – Информационные технологии моделирования и управления: Междунар. сб. науч. тр. Вып. 15/ Под ред. д.т.н. проф. О.Я.Кравца – Воронеж: «Научная книга» – 2004. – С. 76-82. 2. Михалевич В.С., Кукса А.И. Методы последовательной оптимизации в дискретных сетевых задачах оптимального распределения ресурсов. – М.: Наука, 1983. – 208 с. 3. Вяхирев Д.В. Об одном алгоритме решения задачи альтернативного распределения ресурсов в сетевых моделях // Технические, программные и математические аспекты управления сложными распределенными системами. Матер. НТК ООО «ТЕКОМ» – Н. Новгород, 2003, с.19-24.

МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ СОСТОЯНИЕМ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ А.В. Меланьин, В.Г. Юрасов Воронежский государственный технический университет E-mail: [email protected], [email protected] С развитием и усложнением инфраструктуры систем передачи данных все актуальнее ставится вопрос упрощения администрирования данной структуры. Использование большого количества персонала становится недопустимо, так как происходит постоянное снижение стоимости услуг, а количество оборудования возрастает. В данном случае встает вопрос о возможностях интеллектуального анализа и дальнейшего управления системой, позволяющего сократить расходы на обслуживание. При решении данной проблемы необходимо решить несколько задач. Первая задача – это выбор способа сбора технической информации для анализа. У этой задачи есть несколько решений, но все они зависят от протоколов управления, которые поддерживает оборудование сети. Но в большинстве случаев они поддерживают протокол SNMP. Протокол SNMP работает на базе транспортных возможностей UDP (возможны реализации и на основе ТСР) и предназначен для использования сетевыми управляющими станциями. Он позволяет управляющим станциям собирать информацию о состоянии оборудования в сети Интернет. Протокол определяет формат данных, а выбор способа их обработки и интерпретации производится по усмотрению управляющих станций или менеджера сети. При своей работе SNMP использует управляющую базу данных (MIB – management information base, RFC-1213, –1212). Вторая задача – это выбор метода анализа, с помощью которого можно будет производить управление состоянием сети, а также параметров, которые могут отвечать за параметры сети. В данном направлении работает множество известных компаний, занимающихся разработкой автоматизированных систем в этой сфере. Системы автоматического анализа в настоящее время в основном основываются на многозадачной технологии анализа пакетов, которую в нескольких словах можно описать следующим образом: • Пакеты внутри сети непрерывно захватываются и помещаются в кольцевой буфер захвата и одновременно с этим несколько задач-анализаторов протоколов (по одной на каждое из семейств протоколов) сканируют буфер захвата и генерируют информацию в едином внутреннем формате (первая задача). • Стандартизованная информация поступает на группу так называемых задач-экспертов. Каждый из экспертов является таковым лишь в своей узкой области, например, в знании протокола взаимодействия клиента с сервером. Если задача-эксперт находит событие, связанное с ее областью интересов, она генерирует некоторый соответствующий объект в объектноориентированной базе данных о сети и связывает его с соответствующими объектами более низкого уровня (в нашем случае – с адресом станции пользователя, связанным с МАС-адресом платы этой станции, и с сервером, связанным с адресом IP, а также с MAC-адресами сетевых плат сервера, а также со всеми уже вошедшими на сервер пользователями, принт-серверами, и т.д.). В результате возникает некоторая сложная структура, отображающая все объекты сети, относящиеся к некоторому протоколу, и все возможные связи между ними на всех 7 уровнях модели ISO/OSI. • Вторая группа задач-экспертов обычно постоянно анализирует состояние базы данных и выдает сообщения о ненормальном функционировании сети (симптомы или диагнозы). Последний элемент этой системы - эксперты, генерирующие подробное описание проблемы и методы ее 265

исправления. При этом эти эксперты сканируют базу данных и подставляют в выдаваемые рекомендации реальные объекты сети – МАС-адреса, названия серверов, имена задач и т.д. Подобная многозадачная система анализа является основной на рынке анализаторов. По описанным выше правилам работают продукты компании NetworkGeneral. Для доведения анализа до работоспособного состояния, позволяющего на его основе принимать решения в автоматическом режиме, необходимо использование системы с элементами искусственного интеллекта, однако принципы построения их отличаются и требуют наличия более сложных вычислений и выявления скрытых зависимостей. Для этого в систему вводятся дополнительные сервера, занимающиеся анализом параметров с помощью более сложных алгоритмов многомерного шкалирования и прогнозирования временных рядов. Метод прогнозирования при сложной интеллектуальной системе анализа можно выбрать более простой, например, экспоненциальное сглаживание ряда. Данный метод используется для исследования временного ряда xt. Выявление и анализ тенденции динамического ряда в данном случае производится с помощью его выравнивания или сглаживания. Экспоненциальное сглаживание – один из распространенных приемов выравнивания ряда. В его основе лежит расчет экспоненциальных средних. Экспоненциальное сглаживание ряда осуществляется по рекуррентной формуле:

S t = αxt + βSt −1 , St — значение 0 <α < 1, β= 1–α. где

экспоненциальной средней в момент t,

α

– параметр сглаживания,

α

– const,

Данное выражение можно переписать следующим образом:

St = α xt+(1- α)St-1=St-1+ α(xt- St-1). Экспоненциальная средняя на момент

t

здесь выражена как экспоненциальная средняя

предшествующего момента плюс доля α разницы текущего наблюдения и экспоненциальной средней прошлого момента. Совокупность методов анализа и прогнозирования, позволяет решать сложные задачи с определенной степенью надежности. Обычно на основе данной совокупности строится модель системы, которая моделирует состояние системы. Данная модель должна помогать в принятии решения системе управления оборудованием. Основная сложность заключается в адекватности данной системы при ее настройке, так как на нее возлагается функции, которые напрямую влияют на работоспособность системы, и на данном этапе вся сложность настройки ложится на плечи администратора системы. Литература 1. Б. Дансбор, Т. Скандьер. Справочник по телекоммуникационным технологиям. М., Изд-во: Вильямс, 2004. – 630 c. 2. Perry D.E., Wolf A.L. Foundations for the Study of Software Architecture // ACM SIGSOFT Software Engineering Notes. – 1992. – 17(4). 3. Дронов С.В. Многомерный статистический анализ: Уч. пособие. Барнаул: Изд-во Алт. гос. ун-та, 2003. –213 с.

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ОБНОВЛЕНИЯ НЕСКОЛЬКИХ ПОРТАЛОВ Е.А. Шмельков, В.Г. Юрасов Воронежский государственный технический университет E-mail: [email protected], [email protected] Портал – веб-приложение, которое служит веб-интерфейсом для обращения к внутренним системам компании. Портал служит своеобразным входом (порталом) во внутренние системы. Порталы применяются для интеграции одной или нескольких систем, например системы кадрового учета и документооборота. Часто порталом называют сайты, на которых собрана информация с нескольких сайтов – это тоже пример интеграции – разработчики порталов собирают информацию с нескольких ресурсов. Разработка портала состоит из этапа обследования системы, составления предложения по интеграции, включая предложения по техническому решению, разработки технического задания, разработки регламента информационного взаимодействия, разработка регламента информационного обеспечения, разработки портала на основе выбранного технического решения, разработки дизайна, разработки средств для интеграции, внедрения портала, обучения пользователей и сопровождения портала. 266

Труды конференции Телематика’2010

Процесс разработки портала и его внедрения может длиться от двух месяцев до нескольких лет, этот процесс очень трудоёмкий. Ведущие фирмы в сфере портальных технологий предлагают для реализации свои программные продукты, и выбор их зависит от определённых задач, которые планируется решать с помощью портала. Заказчик должен чётко представлять себе, что такое портал, как он будет использовать портал, какие у портала будут основные цели и задачи. Определившись с целями создания портала, необходимо выбрать наиболее соответствующий им программный продукт. В настоящее время лидерами среди портальных технологий являются фирмы IBM, Oracle, Microsoft, SAP. В качестве бесплатного портала, основанного на программе открытых ресурсов, широко используется портал JBoss. Основой всех порталов являются портлеты. Страницы портала состоят именно из них. Каждая из фирм предлагает свою среду для разработки портлетов. В результате на базе платформ создаются промежуточные (между порталом и интегрируемым приложением) программные модули – портлеты, которые решают задачу интеграции приложения в портал. Портлетом называют такой программный компонент, который, во-первых, генерирует контент в форме доступной для интеграции, а во-вторых, в состоянии взаимодействовать со сформированным им же контентом. Принципиальным отличием такого подхода от клиент-серверной архитектуры является наличие промежуточного звена – встраиваемого, например, в портал, контента портлета. Именно с этим промежуточным звеном общается пользователь портала, и именно от этого звена портлет должен уметь принимать и обрабатывать запросы. Сформированный портлетом контент может быть подвергнут дополнительной обработке средой, в которую осуществляется интеграция, причем различные среды (порталы) сделают это по-разному. Поэтому в общем случае портлет может не иметь полного представления о характеристиках сформированного им контента, однако это не должно препятствовать взаимодействию с ним. По завершению тестирования разработанного портлета, делается его выгрузка и дальнейшая загрузка на рабочий портал. В процессе качественной разработки и дальнейшего внедрения портала важно иметь четыре отдельных портала: девелоперский портал (для разработчиков), тестовый (для тестировщиков), рабочий (для окончательного тестирования функциональности портлетов) и продуктивный. Можно обойтись девелоперским и продуктивным порталом, но такой вариант подойдёт лишь не очень крупным организациям с небольшим порталом. В процессе же разработки крупных порталов необходимо уделить особое внимание тому, что «продуктивный» портал должен постоянно функционировать,а тестирование проводится сперва на тестовом и рабочем портале. На тестовом портале проверяется правильность функционирования портлета. Далее на рабочем портале происходит уже окончательная, более тщательная проверка портлета. В случае успешного тестирования на рабочем портале, портлет переносится на продуктивную систему. В результате разработчик портлета вынужден повторять загрузку и выгрузку портлета для каждого из порталов. Данная схема загрузки портлета позволяет выявить большинство ошибок на стадиях тестирования, не допуская возникновения их на продуктивном портале. Тем не менее, данная методика усложняет процесс обновления порталов и вносит нежелательный человеческий фактор в данный процесс, ведь человек может ошибиться и выгрузить другой портлет, либо загрузить непротестированный портлет на продуктивный портал, что может привести к сбоям в работе портала. Надо отметить, что в ряде случаев порядок загрузки портлетов может иметь особое значение и не соблюдение данного порядка может привести к сбоям в работе портала. Для автоматизации процесса обновления порталов предлагается использовать дополнительное приложение, которое будет взаимодействовать с разработчиком и порталом.

Разработчик

Продуктивный портал

Рабочий портал

Тестовый портал

портлет

Программный Продукт

БД

Рис. 1. Автоматизация процесса обновления нескольких порталов Целью использования данного программного продукта является: • Регистрация портлета в специальной базе данных. 267

• Регистрация итога тестирования данного портлета (данные вносятся тестировщиком портлета). • Регистрации времени загрузки портлета в портал. Данные цифры необходимы, чтобы рассчитать время, необходимое для полной загрузки всех файлов на тестовый/рабочий или продуктивный портал. • Регистрация информации о том, был ли загружен портлет в соответствии с правилами обновления портала, а именно, был ли портлет уже загружен на тестовый и рабочий порталы. Алгоритм работы программного продукта может быть модернизирован, но в данном случае предлагается следующая логика работы программы. Разработчик загружает разработанный портлет с помощью программного продукта на тестовый. Далее человеку, ответственному за тестирование портлетов, приходит уведомление о необходимости протестировать новый портлет. В случае успешного тестирования, тестировщик посредством программного продукта загружает портлет на рабочий портал для проведения окончательной проверки и далее на продуктивный портал. Данное приложение позволяет на основе данных времени загрузки портлета рассчитать общее время загрузки всех новых портлетов и автоматизировать процесс их загрузки, что исключает человеческий фактор и сводит к минимуму вероятность ошибки при загрузке портлетов на продуктивный портал. Кроме этого, в результате в базе данных содержится информация обо всех портлетах, загруженных за последний релиз, что упрощает построение документации. Данный факт благотворно влияет на весь процесс разработки, внедрения и сопровождения портала, так как именно ведение документации является слабым звеном при разработке, звеном которому уделяется всегда недостаточно внимания. По окончании обновления портала программа формирует отчёт с описанием всех загруженных портлетов, именем разработчика, итогом загрузки (успешно/не успешно) и временем, потраченным для полной загрузки релиза. Данный продукт планируется интегрировать вместе с уже внедрённым портлетом, предназначенным для создания запроса пользователей на загрузку нового портлета. Корпоративный портал охватывает различные отделы компании, которые занимаются разработкой портлетов, необходимых, прежде всего, в их отделах. Группе человек, отвечающих за поддержку корпоративного портала, приходят ежедневно запросы на загрузку портлетов с одной системы на другую. Проблему автоматизации данного процесса предлагается решить с помощью дерева принятия решений, используя данные о загрузке данного портела на предыдущие системы. Данный алгоритм позволит автоматировать процесс выполнения заявок от пользователей и проконтролировать порядок выполнения загрузок. Основываясь на данных из БД о количестве времени, необходимого для загрузки всех новых портлетов, и данных статистики о загрузке портала в последнее время, которые берутся с уже внедрённого ранее сторонней фирмой программного продукта, планируется прогнозирование наиболее удачного время для выполнения обновлений портала. Литература 1. 2. 3. 4.

Всё о корпоративных порталах www.enterprise-portals.ru. Портальные технологии для решения задач «электронного http://www.gridnev.info/?p=109. Портальные решения http://www.aplana.ru/solutions_54.htm. Порталы и жизненные циклы http://www.citforum.ru/consulting/portal/life/.

правительства»

МОДЕЛЬ МАРШРУТИЗАЦИИ МУЛЬТИМЕДИА ВИДЕОТРАФИКА В СЕТЯХ ETHERNET НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА MPEG TRANSPORT STREAM А.В. Кустов, О.Я. Кравец Воронежский государственный технический университет E-mail: [email protected] Передача видеосигнала в IP-сети несмотря на использование технологий QoS не всегда гарантирует стабильный и уверенный прием сигнала оконечным оборудованием. Оценка и мониторинг видеопотоков включают в себя измерение времени доставки пакетов на 3 уровне (уровень IP) на всем протяжении маршрута, средние и мгновенные значения времени прибытия, уровень потерь пакетов, джиттер, и измерение на границах системы в части декодирования (уровень 7 – MPEG2/H.264) [3]. Качество видео в конечной точке получения зависит не только от пропускной способности сети, а представляет собой сочетание работы уровней MPEG и IP [1, 2]. Для повышения QoS используется приоритезация трафика на уровне IP. Из общего потока данных на основании атрибутов, таких как адрес источника, адрес получателя, диапазон адресов, тип протокола производится вычленение требуемого типа трафика и маркирование его приоритетом [4]. С использованием очередей определяется, когда очередной пакет видеотрафика покинет текущий узел связи. Маркирование трафика обычно производится перед входом в сеть распространения. Последующие узлы связи считывают «маркеры» и помещают трафик в локальные очереди. Современные средства мониторинга сети не позволяют оценить качество видеосигнала на всем протяжении сети и с высокой точностью обозначить сегмент, в котором возникла проблема. В случае отсутствия должного качества видеосигнала часто не представляется возможным быстро и достоверно 268

Труды конференции Телематика’2010

определить причину возникновения ошибок. На обнаружение и устранение причин неполадок порой уходят часы и дни. В случае невозможности определить сбойный участок (или узел) стандартными средствами обнаружения ошибок – сеть разбивают на сегменты и производится тестирование с помощью анализаторов MPEG-TS потока или визуально оценивается качество изображения, подключив декодер видеосигнала. Модель На рис. 1 изображена схема распределения видеопотоков.

Рис.1. Типовая схема сети Центр управления (ЦУ), включает в себя систему управления узлами связи, мониторинг, систему обнаружения аварий и сигнализацию. Изначальный маршрут движения видеосигнала может определяться протоколами маршрутизации (RIP, OSPF, BGP и/или для мультикаст-потоков PIM-SM, PIM-DM и других), если не настроена статическая маршрутизация. Каждый узел передает в ЦУ всю собираемую информацию об ошибках, маршруте видеопотоков. Описание модели Предлагается внедрить на ряде ключевых или в каждом узле связи анализатор MPEG-TS потока, встроенный в ПО узла. Узел должен позволять «разбирать» только требуемые IP-пакеты до уровня MPEG-TS на основе предустановленных фильтров (например тех, с помощью которых производится маркирование трафика) или на основе «чтения» маркеров в трафике. Анализатор, встроенный в узел, должен определять ошибки первого приоритета и ошибки второго приоритета MPEG-TS [5]. Ошибки первого приоритета: • TS_sync_loss – ошибка синхронизирующего байта; • Sync byte error – ошибка приема байта синхронизации; • PAT error – ошибка таблицы PAT (программных связей); • PAT error 2 – ошибка дополнительной таблицы PAT; • Continuity Counter error – ошибка поступления пакетов; • PMT error – ошибка таблицы PMT (программных карт); • PMT error 2 – ошибка таблицы PMT; • PID error – ошибка идентификатора пакета. Ошибки второго приоритета: • Transport error – ошибка транспортного пакета; 269

• CRC error – ошибка CRC; • PCR error – ошибка во временной метке, потеря синхронизации; • PCR repetition error – ошибка «опорного времени», PCR не изменяется; • PCR discontinuity indicator error – ошибка скорости синхронизации; • PTS error – ошибка временной метки воспроизведения; • CAT error – ошибка таблицы условного доступа. На основании ошибок строится интегральный параметр (ИП). Выделяют 3 вида ошибок [5]: Service Availability Error (SAE), Service Degradation Error и Service Impairments Error, подлежащие оценке в определенный промежуток времени и сравнивают с контрольными значениями, установленными оператором. SAE – изменение количества ошибок передачи транспортного потока за промежуток времени. По параметрам TS sync loss, PAT error и PMT error сравнивают контрольные значения на границах временного периода 10 с. Для промежутка 10 минут определяют долю от этого периода, когда параметр превосходил установленное оператором пороговое значение. На основании этих данных оператор классифицирует качество: если значение ИП составляет 1–2%, то качество услуг считается высоким. В ситуации, когда качество видеосигнала окажется низким (ИП > 2%) происходит автоматическое переключение передачи видеопотока на резервный канал (канал – не только физическое соединение между устройствами, но и IP-маршрут движения трафика). Рассмотрим ситуацию. Имеются узлы А и Б. Канал между узлами резервируется. Происходит передача нескольких видеопотоков. Анализатор узла А показывает, что ИП всех видеопотоков в норме. • Анализатор узла Б обнаруживает, что ИП Видеопотока2 пересек критический порог. • Узел Б сигнализирует узлу А о возникновении неполадки. • Узел А удостоверяется, что получаемый им Видеопоток2 от вышестоящего узла в норме. • Узлы А и Б «договариваются» о переключении на резервный канал возможный для Видеопотока2. • Происходит перестройка таблицы маршрутизации на узлах. Видеопоток2 достигает маршрутизатора Б по новому маршруту. Узлы, вовлеченные в данную ситуацию, информируют ЦУ о произведенных действиях. Преимущества/недостатки Преимущества: • теоретически высокая скорость реакции на проблему и скорость устранения проблемы; • децентрализованное управление маршрутами видеопотоков снижает зависимость от работоспособности и/или доступности ЦУ, что приводит к повышению надежности. Недостатки: • относительно сложная реализация внедрения анализаторов в ПО узлов связи; • повышение требований к производительности узлов. Развитие модели предполагает разработку протокола маршрутизации на основе ИП. Литература 1. 2. 3. 4. 5.

Peter Caky, Martin Klimo, Onrey Skvarek. End to end voip quality measurement, Acta Electrotechnica et Informatika N1 Vol.6, 2006. ITU-T J.241. Quality of service ranking and measurement methods for digital video services delivered over broadband IP networks, 2005. IPTV Focus Group Proceedings. Traffic management mechanisms for the support of IPTV services, 249 с. ITU-T Y.1540. Internet protocol data communication service – IP packet transfer and availability performance parameters, 2007. ETSI TR 101 290 V1.2.1, 2001.

АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ САЙТА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРИЕМНОЙ КАМПАНИИ ПРИ ИНТЕНСИВНЫХ ПОТОКАХ ЗАПРОСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ М.П. Ряполов, А.П. Толстобров Воронежский государственный университет Тел.: (4732) 20-86-73, e-mail: [email protected] Уже на протяжении восьми лет сайт информационного обеспечения приемной кампании Воронежского госуниверситета «Абитуриент-OnLine» предоставляет абитуриентам ВГУ сервисы по оперативному предоставлению абитуриентам информации об их реальной конкурсной позиции в рейтинговых списках при подаче заявления одновременно на несколько специальностей (направлений). В прошлом году публикация на сайте пофамильных рейтинговых списков абитуриентов стала 270

Труды конференции Телематика’2010

обязательной для всех вузов. Высокая востребованность у абитуриентов такого рода информации привела к тому, что в дни публикации списков абитуриентов, рекомендованных к зачислению, количество обращений к страницам сайта превышало 100 тысяч в сутки. Такая интенсивность потока запросов порой становилась критической, приводя к сбоям в работе сайта. По нашим данным отказы в обслуживании имели место в такие дни на многих вузовских сайтах. В ВГУ публикуемая на сайте информация, а это при более чем ста специальностей (направлений), составляет несколько сотен страниц, формировалась путем выборки данных из базы данных информационной системы «Абитуриент», работающей под управлением СУБД Oracle. При подготовке к приемной кампании 2010 года была поставлена задача обеспечения условий для надежной отработки сайтом критических потоков запросов. Простое увеличение мощности серверного оборудования не обеспечивает гарантированного решения задачи, поэтому было принято решение о проведении анализа поведения различных звеньев информационной системы при интенсивных потоках запросов, с целью выявления слабых мест системы и определения эффективных путей оптимизации ее работы. Это касается, в частности, оптимизации кода, исполняемого на web-сервере, и хранимых процедур на стороне СУБД. Однако только эти меры не всегда способны привести к необходимой прибавке производительности. По результатам мониторинга загрузки серверов при проведении приёмной кампании прошлого года было ясно, что самым узким местом в системе является работа с СУБД. Для того чтобы скомпенсировать большое время ожидания данных из СУБД может быть использовано кэширование запрашиваемых данных. Наиболее логично и универсально кэширование ответов на SQLзапросы. Это позволяет в минимальной степени изменять саму систему обработки, но требует значительного изменения системы взаимодействия с СУБД и не отменяет необходимости последующей обработки данных перед выводом их через web-сервер пользователям. Более простой и более эффективный вариант заключается в сохранении формируемых в результате запросов к базе данных рейтинговых списков после их соответствующего преобразования в виде html-файлов, уже которые используются для предъявления абитуриентам через web-сайт. Чтобы показать количественный прирост производительности такого решения было проведено тестирование производительности нескольких вариантов построения абитуриентского портала ВГУ: • используемой в прошедшем году, системы, получающей всю информацию в реальном времени из СУБД; • облегчённый вариант, использующий статический фильтр по списку специальностей и построение рейтинговых списков из СУБД; • статический вариант, берущий данные для построения списков из уже сформированных CSVфайлов; • полностью статический вариант публикования списков в форме предварительно сформированных html-страниц. Тестирование проводилось с помощью Jakarta Jmeter. Это java-приложение, позволяющее проводить нагрузочное тестирование различных сетевых служб. В нашем случае использовался только модуль для тестирования web-серверов, но в ней также имеются возможность обращаться к ftp, ldap, SOAP, JDBC службам и модули для тестирования скорости tcp/ip-сети. Для проведения тестирования составляется план, состоящий из адресов запрашиваемых страниц, таймеров между запросами и элементов, собирающих результаты. Возможен запуск Jmeter как прокси-сервера для записи действий пользователя в браузере и построения по ним плана тестирования. Каждый тестовый план состоит из группы потоков, объединяющей запросы и монитора, показывающего результаты. Для каждого тестового плана задаётся количество одновременных потоков, последовательно выполняющих описанные в нём действия, что позволяет изменять нагрузку на тестируемое приложение. В нашем случае использовалось 60 потоков, в каждом из которых запрашивалось 30 отчётов со всеми находящимися на страницах объектами (в основном картинки и java-script-файлы, хотя некоторые страницы могут генерировать дополнительные запросы к web-серверу). В результате были получены значения для времени обработки запросов (среднему и времени обработки 90% запросов), количество обрабатываемых запросов в секунду и скорость отдачи контента пользователям. Надо отметить, что в случае использования CMS-системы обращение шло к динамическим страницам, и каждый запрос обрабатывался сервером, даже если данные брались из статических файлов, а при использовании полностью статических html-страниц запросы могли кэшироваться на стороне шлюза, через который идёт обращение ко всем web-серверам ВГУ, что также дает увеличение производительности при отдаче отчётов. В нашем случае дополнительное кэширование является особенностью реализации сети ВГУ, но при необходимости оно может быть организовано в виде дополнительной службы на любом webсервере. Результаты тестирования абитуриентского портала приведены в таблице. Результаты тестов показывают реальную возможность уменьшения времени обработки одного запроса в 3,3 раза без затрат на обновление оборудования и значительного изменения работы портала при опубликовании рейтинговых списков, формируемых из CSV-файлов вместо использования непосредственного обращения к базе данных. В случае же отказа от всех динамических средств в генерации страниц получается ещё больший выигрыш, хотя при этом требуется больший объём работ по изменению программного кода системы.

271

Среднее время ответа

Время ответа на 90,00% запросов

Запросов в секунду

Скорость отдачи рейтинговых списков

Загрузка СУБД

Исходная система – запросы непосредственно к СУБД

8310

14172

4,15

1561,54

100%

Статический фильтр

7273

11391

4,63

1750,51

100%

Статический фильтр и отчёты в формате CSV

2538

4616

6,91

2668,72

40%

Полная статика – отчеты в HTML-формате

102

125

10,98

3619,74

5%

СИСТЕМА ВИДЕОКОНФЕРЕНЦСВЯЗИ КАК АЛЬТЕРНАТИВА КОРПОРАТИВНОЙ IP-ТЕЛЕФОНИИ Е.Г. Пашук, И.Г. Лабунец, М.Г. Магомедов Дагестанский государственный университет, г. Махачкала Тел.: (8722) 67-93-25, e-mail: [email protected] Система видеоконференцсвязи (ВКС) и корпоративная IP-телефония по праву считаются важными элементами инфраструктуры информатизации вуза. Но не все вузы могут позволить себе одновременное внедрение этих систем. Если выбирать, то ВКС оказывается предпочтительней, поскольку позволяет решать большее число задач информатизации научно-образовательной работы. С другой стороны, удобство пользования IP-телефонией для персональных переговоров существенно выше. Тем не менее, система ВКС позволяет достаточно эффективно организовать корпоративную видеотелефонную связь. Мы организовали такую связь в корпоративной сети Даггосуниверситета на базе Polycom (сервер RMX-2000 [1], клиентская программа PVX [2]). Если не рассматривать очевидное преимущество IP-телефонии – возможность выхода в телефонную сеть общего применения (ТФОП), то останутся два преимущества – привычный способ набора номера и телефонная книга. Действительно, у клиентской программы PVX для организации связи точка–точка (в режиме видеотелефона) номером абонента служит его IP-адрес, а локальный справочник («телефонная книга») хранится в виде файла формата XML. Для уменьшения этого неудобства мы используем следующие приемы: 1. Использование глобального справочника. Этот справочник ведется на сервере Polycom, доступ к которому осуществляется через Интернет через интерфейс PVX. 2. Генерирование локального справочника с помощью скрипта, написанного на языке php. Добавление и редактирование записей осуществляется через web-интерфейс. Для обновления справочника пользователь заходит на университетский сайт в раздел «Сотрудникам», где расположена кнопка «Обновить справочник PVX». При этом запускается приложение, которое подгружает справочник на локальный компьютер в нужный каталог. Таким образом, пользователь всегда имеет актуальный справочник контактов. Возможна процедура синхронизации глобального и локального справочников. Для организации видеотелефонной связи с использованием PVX из Интернет мы использовали сервер openVPN, который установлен в сети центрального узла связи. После установки клиента openVPN на мультимедийном компьютере, имеющем доступ в Интернет, появляется возможность видеотелефонных переговоров с любым пользователем ККС ДГУ с использованием единого «телефонного справочника PVX». Расход трафика при этом совершенно приемлемый – менее 3 Мб/мин. Для хорошего качества связи достаточен канал 256 кб/с, но и при 128 кб/с оно вполне достойное. Важно, что для внедрения такой системы не нужны материальные затраты. Вывод. Система видеоконференцсвязи вуза позволяет организовать бюджетный вариант корпоративной видеотелефонной связи с приемлемым качеством и уровнем сервиса. Литература 1. Polycom RMX 2000. http://www.polycom.su/networking/rmx-2000. 2. Polycom PVX. http://www.polycom.su/videoconferencing/personal/pvx.

272

Труды конференции Телематика’2010

ОРГАНИЗАЦИЯ ОТКАЗОУСТОЙЧИВОГО РАСПРЕДЕЛЕННОГО ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ НА БАЗЕ РЕШЕНИЙ С ОТКРЫТЫМ КОДОМ М.Ю. Кузнецов, Г.В. Репин Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», Москва Тел.: 955-08-09, e-mail: [email protected], [email protected] В современном научно-образовательном сообществе интерес к распределенным системам достаточно высок. Это касается не только вычислительных мощностей, но и хранилищ данных. Востребован безопасный и надежный удаленный доступ к ресурсам глобально распределенной инфраструктуры. Потребность в качественных решениях в этой области будет расти увеличиваться вместе с развитием сетевой инфраструктуры и ростом вычислительных мощностей. Распределенная архитектура системы накладывает ограничения на инфраструктуру взаимодействия (сети передачи данных, интерфейсы доступа к ресурсам), безопасность и надежность функционирования. В докладе рассматриваются программно-технические решения для построения распределенной инфраструктуры, позволяющие преодолеть указанные ограничения без использования традиционных решений на базе Globus Toolkit / gLite. К ключевым вопросам построения решения, отраженным в докладе, относятся: • Распределенность (архитектура построения системы, особенности функционирования механизмов резервирования). • Технологическая платформа решения. • Механизмы снятия географической привязки (унификация доступа, балансировка с использованием DNS и WWW). • Масштабируемость. Легкое включение новых узлов, низкие требования к аппаратной части узлов (разработаны правила как для мощных серверов, так и для настольных storage-систем). • Унификация по отношению к носителям данных. Простота наращивания емкости хранения (в т.ч. использование внешних cloud-сервисов хранения данных). • Безопасность (политики доступа, поддержка GSI – Grid Security Infrastructure). • Удобство использования (usability, вопросы, связанные с пользовательским интерфейсом и механизмами использования решения). Рассматриваемое в докладе распределенное хранилище данных разрабатывается на базе инфраструктуры сети RUNNet.

РАЗВИТИЕ МЕЖДУНАРОДНОЙ СВЯЗНОСТИ ФЕДЕРАЛЬНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТИ RUNNet Ю.В. Гугель, Ю.Л. Ижванов, Д.В. Куракин Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций (ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика»), г. Москва E-mail: [email protected], [email protected], [email protected] За время прошедшее с предыдущей конференции «Телематика» одним из основных направлений работы ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» оставалась поддержка функционирования и развития федеральной научно-образовательной сети RUNNet. Узлы сети RUNNet на данный момент имеются в 56 регионах России. Сеть RUNNet анонсирует во внешний мир более 1500 префиксов различной длины. Общее количество пользователей сети RUNNet по независимым экспертным оценкам составляет около 2 000 000 человек, что делает ее не только крупнейшей научно-образовательной сетью, но и одной из крупнейших компьютерных сетей России. В состав опорной инфраструктуры RUNNet входят федеральные узлы сети в Москве, СанктПетербурге, Самаре, Новосибирске, Хабаровске, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде, Ростове-на-Дону, Владивостоке и региональные узлы в университетах. Для обеспечения внутрироссийской магистральной связности используются цифровые каналы связи ЗАО «Компания ТрансТелеКом», ОАО «Ростелеком», ЗАО «Синтерра» и других канальных операторов. Сеть обеспечивает связность академических и университетских центров, ресурсных центров сферы образования друг с другом и с международными научными сетями (GEANT, NORDUnet, NLR и др.) и российскими научно-образовательными сетями федерального уровня RBNet, RASNet, RUHEP, RSSI) и региональными научно-образовательными сетями (Relarn-IP, ЮМОС, Rokson, Rusnet, и др.). Опорная инфраструктура обеспечивает для российских организаций возможность интеграции в международное научно-образовательное пространство, реализацию международной кооперации в области науки и образования. Связность отраслевой компьютерной сети RUNNet с мировым информационным телекоммуникационным пространством образования и науки обеспечивается каналами Москва – СанктПетербург – Стокгольм – Амстердам (10Гб/с) и Москва – Санкт – Петербург – Хельсинки – Стокгольм 273

(10Гб/с). Узлы RUNNet, находящиеся на площадках научно-образовательной сети стран Северной Европы (NORDUnet, Стокгольм), Института субатомной физики Нидерландов (NIKHEF, Амстердам) и Суперкомпьютерного центра Финляндии (CSC, Хельсинки) обеспечивают доступ RUNNet и всех научнообразовательных сетей России в международные межнациональные научно-образовательные компьютерные сети. При этом второй канал на участке Санкт-Петербург – Хельсинки обеспечивается собственной DWDM-инфраструктурой ГНИИ ИТТ «Информика». В конце 2009 года ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» успешно завершило комплекс работ по выполнению государственного контракта «Технологическое развитие национальной компьютерной сети науки и высшей школы как информационной среды для поддержки научных исследований, хранения и передачи новых знаний». В результате выполнения работ осуществлено качественное развитие и существенное улучшение возможностей учреждений науки и высшей школы по доступу к международным научнообразовательным информационным ресурсам за счет технологической модернизации опорной инфраструктуры национальной компьютерной сети науки и высшей школы на базе внедрения волоконнооптических технологий нового поколения. В процессе выполнения работ: • Проведен анализ перспективных технологий построения волоконно-оптических исследовательских сетей. • Сформулированы требования к аппаратно-программным комплексам опорных узлов сети и к узлам регенерации сигнала. • Выработаны системные проектные решения по оптимизации обмена информацией между отечественными и международными организациями науки и образования и развитию волоконнооптической канальной инфраструктуры национальной компьютерной сети науки и высшей школы. • Разработаны системные проектные решения по технологическому развитию волоконнооптической канальной инфраструктуры национальной компьютерной сети науки и высшей школы. • Разработаны системные решения по созданию аппаратно-программных комплексов опорных узлов сети и узлов регенерации сигнала. • Разработаны проекты аппаратно-программных комплексов (АПК) опорных узлов и программного обеспечения системы мониторинга и управления национальной компьютерной сети науки и высшей школы. • Реализованы системные решения, обеспечивающие адекватные современным потребностям научно-образовательного сообщества требования по совершенствованию инфраструктуры сетевой поддержки научных исследовании, хранения и передачи новых знаний. • Разработаны и реализованы проекты волоконно-оптической инфраструктуры международного сегмента, программных комплексов опорных узлов, программного обеспечения системы мониторинга и управления. В результате реализации разработанных системных проектных решений обеспечено: • функционирование опорных каналов национальной компьютерной сети науки и высшей школы на направлении Москва – Санкт-Петербург – NORDUnet/GEANT на уровне 10 Гбит/с на первом этапе выполнения работ и 40 Гб/с (Санкт-Петербург – NORDUnet/GEANT) на втором этапе; • сопряжение опорного канала на указанном выше направлении с функционирующей опорной инфраструктурой национальной компьютерной сети науки и высшей школы на направлениях Москва – Санкт-Петербург; Москва – Самара; Москва – Новосибирск; Новосибирск – Хабаровск; Москва – Екатеринбург; Москва – Нижний Новгород; Москва – Ростов-на-Дону. Вышеуказанные задачи успешно решены институтом благодаря внедрению в национальной компьютерной сети технологии плотного волнового мультиплексирования (Dense Wavelength Division Multiplexing – DWDM). Запущенная DWDM-система соединяет российские научно-образовательные сети с сетями Европы и США высокоскоростной магистралью с возможностью организовать до 72 длин волн, при этом общая скорость пропуска трафика может составить 7200 Гбит/с за счет использования транспондеров с пропускной способностью 100 Гбит/с. Для строительства этого сегмента сети применено оборудование Common Photonic Layer (CPL) и OME 6500 производства NORTEL. Это наиболее современные разработки для построения высокоскоростных сетей. На протяжении оптоволоконной линии связи были установлены 6 новых узлов связи, два из которых (в Санкт-Петербурге и Хельсинки) являются узлами доступа и позволяют осуществлять выделение каналов. В Санкт-Петербурге узел доступа размещен в Физико-Технический институте им. А.Ф. Иоффе (http://www.ioffe.ru). Второй узел доступа размещен в Суперкомпьютерном центре в Хельсинки CSC – IT Center for Science (http://www.csc.fi). Схема прохождения трассы приведена на рисунке. Канал организован на волоконно-оптических волокнах ЗАО ЛЭИВО (российская часть) и TDC Oy (финская часть). В запуске канала помимо специалистов названных организаций принимали участие специалисты компаний «АМТ Груп», «АДВ Консалтинг».

274

Труды конференции Телематика’2010

С помощью DWDM-инфраструктуры научно-образовательной сети стран Северной Европы (Дания, Швеция, Норвегия, Финляндия, Исландия) NORDUnet каналы сети RUNNet продляются до Стокгольма (узел доступ сети NORDUnet) и Амстердама (Институт субатомной физики NIKHEF). Созданная инфраструктура будет использоваться для доступа российских научно-образовательных сетей к научнообразовательным сетям Европы и США, обеспечения связности с сетями консорциума GLIF (Global Lambda Integrated Facility), поддержки проекта GLORIAD (Global Ring for Advanced Application). Инсталлированная инфраструктура позволит российским ученым более эффективно участвовать в ряде международных проектов, в частности проекте БАК (Большой Адронный Коллайдер), EGI, PRACE и других в которых пропускная способность существующих сетей накладывает значительные ограничения на постоянный рост объемов передаваемых данных. Литература 1. Тихонов А.Н. Применение ИКТ в высшем образовании Российской Федерации: текущее состояние, проблемы и перспективы развития. Журнал «Информатизация образования и науки», № 4, 2009. – С. 1026. 2. Ижванов Ю.Л., Гугель Ю.В. Сравнительный анализ характеристик российских и международных научно-образовательных сетей. Журнал «Информатизация образования и науки», № 1, 2009. – С. 28-33. 3. Гугель Ю.В., Ижванов Ю.Л. Темное волокно – светлое будущее научно-образовательных сетей? Труды XV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика’2008», С. 157-158. 4. Куракин Д.В. Работы по развитию инфраструктуры национальной компьютерной сети науки и высшей школы. Журнал «Информатизация образования и науки», № 2, 2009. – С. 30-37.

ИНФРАСТРУКТУРА СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ В СРЕДЕ SSE Е.Б. Кудашев Институт космических исследований РАН, Москва Тел.: (495) 713-26-09, e-mail: [email protected] В докладе рассматривается проблема прозрачного эффективного доступа к электронным ресурсам. Единая инфраструктура пространственных данных для интеграции разноуровневых архивов и каталогов спутниковой информации, поддерживающая поиск данных сразу в нескольких спутниковых центрах, формируется на основе протоколов и инструментария среды Service Support Environment (SSE) [1]. Система SSE является инфраструктурой, единой средой для потребителей и провайдеров данных и сервисов. SSE объединяет своих пользователей на основе стандарта XML с использованием протоколов обмена сообщениями SOAP и языка описания веб-сервисов WSDL [2]. Среда SSE предоставляет пользователям единую точку входа – Интернет-портал системы. Ядро системы состоит из двух основных компонент: SSE Portal Server и AOI Server, образующих вместе Интернет-портал, с которым взаимодействует конечный пользователь. SSE Portal Server предоставляет web-интерфейс для доступа 275

пользователей к порталу. AOI Server служит для предоставления для сервис-провайдеров функций визуального выделения области на карте (Area of Interest, AOI) при задании критериев поиска, а также визуализации результатов поиска. При обращении к сервису пользователь должен указать географическую область и сделать это он может разными способами: выбрать из списка; указать область на карте; загрузить файл, описывающий AOI; задать AOI с помощью указания координат. При обращении пользователя к сервису SSE Portal использует апплет, подгружаемый с сервера AOI для визуального отображения выделенной области на карте. SSE позволяет использовать для визуализации как локально хранимую информацию, так и подключаться к OGC WMS серверам для загрузки дополнительных слоев карты. Выделенная таким образом на карте географическая область затем преобразуется в описание в формате GML, описание вместе с запросом отправляется поставщику данных в виде SOAP-сообщения (рис. 1). Структура среды SSE изначально проектировалась по принципу «один сервис-провайдер – один массив данных». При формировании российской инфраструктуры для участия в системе SSE был использован подход, опирающийся на уже ставшую традиционной трехуровневую информационную систему: уровень данных, уровень вычислений, уровень знаний. Использование трехуровневой схемы при разработке инфраструктуры и организации обмена данными между отдельными ее компонентами, является перспективным способом построения информационно-вычислительных сред для поддержки региональных и глобальных исследований в области наук о Земле и экологического мониторинга [3]. В российском сегменте среды SSE в схему накопления и обмена данными была заложена новая возможность: появление принципиально новых компонентов, так называемых «узлов сети», выполняющих функцию агрегации нескольких поставщиков данных без необходимости установки и настройки дополнительного программного обеспечения. При такой схеме подключения необходимая конвертация данных к единому стандарту выполняется в одном узле, тогда как при стандартной схеме эту работу необходимо проводить отдельно каждому поставщику данных. Кроме того, пользователь сможет одним запросом осуществлять поиск по массивам данных всех поставщиков данных, подключенных к нашей системе. Система использует современные технологии и стандарты, а также свободное программное обеспечение, необходимое для решения поставленных задач на всех уровнях реализации. Это стандарт географических метаданных серии ISO 19115-2 [4], хорошо известные и зарекомендовавшие себя технологии WSDL, SOAP и WMS, с использованием которых построен поисковый сервис, открытая среда разработки Eclipse [5]. В Институте космических исследований РАН на основе технологий среды SSE построен экспериментальный прототип российского сегмента инфраструктуры (рис. 2), на данный момент объединяющий двух независимых поставщиков спутниковых данных: по территориям Дальнего Востока и Тихого Океана – ИАПУ ДВО РАН и по территориям Западной и Восточной Сибири – ИВТ СО РАН. Полученные решения хорошо масштабируются и позволяют объединять в сегменты значительное количество поставщиков гетерогенных данных. Разработанное программное обеспечение узла сети имеет возможность подключения поставщиков данных с использованием разных протоколов и интерфейсов обмена данными: SOAP, ODBC, HTTP, FTP. Литература 1. 2. 3.

4. 5.

Service Support Environment Architecture, Model and Standards, 2007. http://earth.esa.int/services/esa_doc/doc_sse.html. Web Services Description Language (WSDL) 1.1, W3C Note, 2001. http://www.w3.org/TR/wsdl. Кудашев Е.Б., Филонов А.Н. Развитие инфраструктуры распределенных хранилищ спутниковых данных: интегрированная распределенная среда неоднородных информационных ресурсов исследования Земли из Космоса //Труды Десятой Всероссийской научной конференции «Электронные библиотеки» RCDL’2008. Т. 1. С.299-308. – Дубна: Объединенный институт ядерных исследований, 2008. ISO 19115-2:2009: Geographic information – Metadata – Part 2: Extensions for imagery and gridded data. http://www.iso.org. Eclipse Project. http://www.eclipse.org/.

Рис. 1. Структурная схема работы среды SSE

276

Труды конференции Телематика’2010

Рис. 2. Схема взаимодействия спутниковых центров с узлом (сервером) сегмента

ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕГРАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ИНФРАСТРУКТУРЫ ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНОГО ВЫЧИСЛИТЕЛЯ И.М. Артамонов, В.В. Донских Московский авиационный институт (государственный технический университет) Тел.: (499) 158-4340, e-mail: [email protected] К настоящему времени у большинства ведущих вузов России имеются высокопроизводительные вычислительные системы (кластеры). Однако, эффективность их практического применения часто оказывается значительно ниже предполагаемой. Одной из причин этого является проектирование и закупка кластера, как отдельной системы, не связанной с имеющейся инфраструктурой, наличием специалистов и вариантами применения. В докладе предлагается создавать кластер, рассматривая его как проект, предполагающий одновременное достижение нескольких целей в условиях финансовых и инфраструктурных ограничений. Для этого выделяются несколько базовых показателей кластера, которые влияют на успешность его эксплуатации в рамках организации, например: • востребованность пользователями (внутренними / внешними); • финансовая отдача (прямая / косвенная); • доступность пользователям (внутренними / внешними); • модели применения (учебный процесс / НИР); • время запуска в эксплуатацию; • стоимость эксплуатации. Для каждого варианта решения рассматриваются допущения и ограничения, в первую очередь – ресурсные. К ним можно отнести: • энергопотребление (доступное / возможное / требуемое); • подготовка помещения; • подготовка специалистов для работы администрирования; • располагаемые финансы. Заметим, что приведенные выше списки, равно как и разбиение на показатели, ограничения и допущения, для каждого проекта будут уникальными. Единственное, что требуется – это перевод всех параметров в измеримый вид. После этого каждому целевому показателю задается его важность, что позволяет свести задачу к поиску экстремума одного параметра, получающегося взвешиванием целей относительно их важности. Далее, на основании полученных данных строится модель инфраструктуры, в которой сам кластер является только частью. Модель и исходные данные для нее вводятся в любую программу, позволяющую решить задачу оптимизации или поиска решения, после чего производится ее обсчет. Для построения модели кластера МАИ нами была использована кусочно-линейная модель, как достаточно простая и, одновременно, наиболее близкая к реальности организации закупок. В качестве программы для анализа использовался MS Excel, как наиболее доступный и распространенный продукт. Отметим, что кроме решения «прямой» задачи, предполагающей нахождение оптимального решения, важным элементом анализа является решение «обратных» задач, когда из модели можно получить предполагаемые требования к финансированию или инфраструктуре. 277

Важно отметить, что в предлагаемом методе отсутствуют такие традиционно важнейшие показатели, как класс решаемых задач и производительность. Это вызвано устоявшейся к настоящему времени архитектурой кластеров с доступной большинству университетов производительностью. В заключение, необходимо отметить, что предлагаемый метод не предполагает поиска единственно верного решения. Основной его выход – это собственно модель, на основании которой можно просчитать достаточно большое количество вариантов распределения выделенного финансирования в зависимости от расставленных приоритетов. Иначе говоря, описываемый метод позволяет лучше понять сильные и слабые стороны существующей инфраструктуры и максимально эффективным способом «вписать» в нее создаваемый кластер.

РОЛЬ СТАНДАРТИЗАЦИИ И ТЕХНОЛОГИИ ОТКРЫТЫХ СИСТЕМ ПРИ РАЗРАБОТКЕ СЛОЖНЫХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ С ПРЕДСКАЗУЕМЫМ ПОВЕДЕНИЕМ ЭЛЕМЕНТОВ М.Н. Фалин Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) E-mail: [email protected] В настоящее время информационно-коммуникационные технологии переживают процесс ускоренного развития. Если раньше этот процесс протекал в направлении четко определенной специализации и дифференциации, то сегодня ситуация принципиально изменилась: главным условием, которому технологии должны соответствовать, является возможность их универсального использования. Это требование нашло отражение в телекоммуникационных системах, способных объединять функции, например, телевизора и радиоприемника, фотолаборатории и виртуальной библиотеки, телефона и факса, обеспечивая при этом классический набор вычислительных функций и быстрый доступ к сети Интернет. Помимо всех положительных аспектов развития телекоммуникаций, существуют и отрицательные моменты: появление сложных телекоммуникационных устройств порождает проблему «нестыковки» технических и других средств, приводит к непроизводственным затратам, связанным, например, с проблемой переучивания персонала при освоении новых средств; темпы развития телекоммуникационного оборудования значительно опережают темпы развития и усовершенствования существующих методов повышения надежности; предприятия связи предпочитают внедрять отдельные модули, чтобы решить текущие проблемы, в результате оператор получает не комплексную систему, а набор отдельных модулей, не взаимодействующих друг с другом, результатом чего является появление аварийных ситуаций. Появление аварийных ситуаций в системах, влияющих отрицательно на жизнедеятельность человека и окружающую среду при функционировании в соответствии с целевым назначением, требует еще на стадии проектирования (для новых систем) или на стадии модификации (для существующих или интегрируемых систем) обеспечить безопасность их функционирования путем раннего выявления (моделирования) и последующего устранения (или снижения влияния) возможных негативных последствий. Масштаб управления и возможные последствия отказа приводят к возникновению новой качественной характеристики таких систем – предсказуемости в условиях возникновения отказа одного или нескольких элементов, а также к возникновению нового класса систем – систем с предсказуемым поведением (СПП). Таким образом, учитывая широкий спектр применений и уровень последствий, необходимо создание методологии разработки СТКС с предсказуемым поведением элементов, которая в условиях одиночного или множественного отказа составляющих её элементов, позволит заранее предсказать поведение, учитывающее минимизацию последствий для человека, окружающей среды и иных объектов. Критерием анализа СТКС на предсказуемость поведением элементов является обеспечение безопасности функционирования системы для окружающей среды в условиях одиночного или множественного отказа их элементов. В ряде работ [1, 2], было показано, что традиционные методы анализа системы и моделирования последствий отказа ее элементов на общий характер ее работы являются достаточно ресурсоёмкими, что может ограничивать их широкое применение. Ресурсоемкость связана, в первую очередь, с существенным числом анализируемых элементов и их взаимосвязей, что вызывает стремительный рост объемов анализа. Одним из способов сокращения ресурсоемкости является применение технологии открытых систем (ТОС) и методов функциональной стандартизации на элементы системы и, может быть, на систему в целом. Рассмотрим, как этого достичь практически. Для этого должны существовать реестр сертифицированных продуктов и нормативное обеспечение, обеспечивающее включение объекта в реестр. Реестр должен содержать типовые элементы (программные модули, схемные решения, типовые алгоритмы) такие, что для них уже выполнена процедура анализа на предсказуемость и определен перечень последствий отказа системы. 278

Труды конференции Телематика’2010

Для формирования реестра необходимо наличие нормативного обеспечения. Оно включает в себя нормативные акты, определяющие сертификацию на предсказуемость и методики тестирования. В качестве нормативных актов должны выступать функциональные стандарты (профили) – набор взаимосогласованных и взаимоувязанных стандартов, направленных на достижение конкретной цели. Примером могут служить функциональные стандарты – профили открытых систем организацийпользователей. В общем случае, на каждый типовой элемент, входящий в реестр, должен быть разработан функциональный стандарт – профиль типового элемента, определяющий его характеристики, в том числе, с точки зрения предсказуемости систем. На практике, на начальном этапе выполняется итерация с декомпозицией СТКС, декомпозиция позволяет уменьшить общую сложность, разделив систему на элементы (подсистемы), но не на любые, а только на те, которые входят в реестр, итерация повышает вероятность успеха. Результатом такого подхода является постоянное расширение функциональности. Очень важно, что использование итераций с декомпозицией позволяет обнаружить проблемы на ранних этапах, прежде чем они приведут к серьезным негативным последствиям. Работа над следующей подсистемой не начинается до тех пор, пока не завершена работа над предыдущей. Хотя одновременное выполнение нескольких проектов – достаточно распространенная ситуация для крупных организаций со сложной структурой, число таких проектов необходимо свести к минимуму, поскольку их одновременное выполнение требует более эффективной координации. Очевидно, что затраты на анализ предсказуемости системы в условиях отказа снижаются, причем снижение будет тем более ощутимым, чем больше типовых элементов будет в перечне и чем больше их будет применено в конкретной разработке. Более того, эффективность метода повышается с ростом числа типовых элементов, включенных в реестр, так как для всё большего числа таких элементов уже будет выполнена процедура анализа. Вместе с тем, несмотря на существенный выигрыш в ресурсах по сравнению с традиционным анализом, данная методика является достаточно дорогостоящей и может быть рекомендована к применению в следующих случаях: • последствия отказа системы могут привести к значительным потерям или нанести существенный урон окружающей среде; • для систем, осуществляющих управление уникальными объектами, процессами; • для высокопроизводительных систем, в том числе систем массового обслуживания. Выводы Использование методологии разработки СТКС с предсказуемым поведением элементов, позволяет заранее предсказать поведение, учитывающее минимизацию последствий для человека, окружающей среды и иных объектов. При создании сложных систем с предсказуемым поведением необходимо: • Создать реестр сертифицированных продуктов по критерию безопасности в условиях отказа элемента системы. • Заполнение реестра проводить на основе ТОС и методов функциональной стандартизации путем разработки функциональных стандартов – профилей типового элемента. • Использовать методы функциональной стандартизации и технологии открытых систем, чтобы сократить трудоемкость и ресурсоемкость анализа устройств системы на предсказуемость поведения. Литература 1. Петров А.Б. Создание перспективных ИУС на основе функциональных стандартов. – Сб. трудов Второй научно-практ. конф. «Современные информационные технологии в управлении и образовании» – М., 10-11 декабря 2001 г. 2. Петров А.Б. Методы создания перспективных информационно-управляющих систем на основе функциональных стандартов. Вопросы кибернетики: устройства и системы./Межвуз. сб. науч. трудов. – М.: МИРЭА, 2002.

ПРОБЛЕМЫ МОНИТОРИНГА И ДИАГНОСТИКИ РАЗВЕТВЛЕННЫХ ВОЛОКОННО-ОПТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ И.В. Богачков, В.А. Майстренко Омский государственный технический университет (ОмГТУ), г. Омск Тел.: (3812) 65-85-60, e-mail: [email protected], [email protected] Интенсивное развитие волоконно-оптических линий передачи (ВОЛП), конкуренция операторов связи и высокая стоимость передаваемых по линиям связи информационных ресурсов выдвигают на ведущие позиции задачу централизованного контроля состояния разветвленных волоконно-оптических сетей с целью своевременного обнаружения и скорейшего устранения повреждений, возникающих в ВОЛП [1–4]. 279

Независимо от метода контроля оптических волокон (ОВ) системы мониторинга должны обеспечивать дистанционный контроль пассивных волокон оптических кабелей (ОК), документирование, автоматическое обнаружение неисправностей с указанием их точного местоположения. Наиболее эффективно перечисленные задачи могут быть решены с помощью систем автоматического мониторинга ВОЛП, включающих систему удаленного контроля ОВ, программу привязки топологии сети к электронной географической карте местности, а также базы данных оптических компонентов, критериев и результатов контроля. Дистанционный контроль ОВ выполняется оптическим импульсным рефлектометром (ОИР). Автоматизированные системы мониторинга, как правило, состоят из системы удаленного контроля ОВ (Remote Fiber Test System – RFTS – ядро системы), программы привязки топологии сети к географической карте местности, базы данных оптических компонентов, результатов контроля [3, 4]. Основу архитектуры системы RFTS в общем случае составляют следующие функциональные элементы: удаленный модуль тестирования ОВ (RTU), модуль доступа для тестирования ОВ (OTAU) или оптический коммутатор, устройство управления системой мониторинга на базе персонального компьютера (TSC) и т.д. В системах RFTS выделяют следующие функциональные элементы: аппаратную часть; систему управления; геоинформационную систему привязки топологии сети к карте местности; базы данных ОК, оборудования сети, критериев и результатов тестирования ОК ВОЛС и т.п. [2, 4]. В состав удаленного модуля тестирования входят один или два оптических модуля рефлектометра, набор интерфейсных плат для обеспечения связи между компонентами системы, плата компьютера для хранения и обработки данных в процессе мониторинга. Окончательный выбор системы должен производиться с учетом стоимости конкретной системы мониторинга ОК для всей планируемой сети и с учетом ее дальнейшего развития [4]. Алгоритмическое обеспечение систем мониторинга описано в [1, 2]. ОИР оперативно предоставляет наглядную информацию, позволяющую судить о качестве ВОЛП, дает возможность обнаружить и локализовать подозрительные участки. Учитывая возможные источники ошибок и приняв меры по их устранению, с помощью ОИР можно проводить измерения потерь на соединениях и на прочих участках ВОЛП. Для обеспечения долголетней работы ВОЛП необходимы соответствующие условия, а главное из них – отсутствие механических напряжений в волокне. Повышенное натяжение ОВ в кабеле вызывает деградацию его прочностных характеристик, что в итоге приводит к разрыву волокна. Даже незначительное натяжение ОВ может привести к многократному уменьшению его срока службы. Поэтому надежность ВОЛП невозможно оценить, не имея достоверной информации о натяжении ОВ в ОК. Обычные ОИР не в состоянии определить натяжение ОВ, поскольку величина оптических потерь при возникновении напряжений в ОВ обычно остается в пределах нормы вплоть до момента наступления необратимых изменений в ОВ. Для решения этой задачи были разработаны бриллюэновские рефлектометры (БОИР), которые не только измеряют оптические свойства ОВ, но и на их основе позволяют обнаруживать механические напряжения и прогнозировать обрыв ОВ [1–4]. Главным отличием бриллюэновского рассеяния от рэлеевского является то, что вызывающие его неоднородности двигаются. В этом случае вследствие эффекта Доплера частота рассеянного сигнала будет отличаться от частоты лазера и, как следствие, от частоты рэлеевского рассеяния. Более того, бриллюэновский сдвиг частот пропорционален скорости звука и зависит от натяжения волокна, подобно тому, как натяжение струны меняет ее тон. Метод бриллюэновской рефлектометрии позволяет измерить величину абсолютного натяжения ОВ без дополнительных растяжений ОВ. Бриллюэновское рассеяние приводит к образованию обратной волны в ОВ. Зондируя ОВ короткими импульсами и сканируя несущую частоту этих импульсов, можно найти распределение спектра бриллюэновского рассеяния вдоль ОВ и частоты максимального сигнала в этом спектре. Для измерения распределения натяжения вдоль ОВ необходимы приборы, выполняющие одновременно функции ОИР и оптического анализатора спектра. Схема построения такого прибора представлена в [3, 4] . Для устранения замираний сигнала, связанных с изменениями состояния поляризации в ОВ из-за двулучепреломления, перед оптическим усилителем устанавливается фарадеевский вращатель, периодически изменяющий состояние поляризации проходящего излучения. Во встречном направлении в ОВ вводится излучение от зондирующего лазера. Это излучение усиливается при взаимодействии с импульсной накачкой за счет эффекта бриллюэновского рассеяния, проходит через ОВ и направляется с помощью оптического ответвителя на вход фотоприемника. Узкополосный оптический фильтр подавляет сигнал релеевского рассеяния. Системы мониторинга и ранней диагностики повреждений ОК связи позволяют обслуживающему персоналу быстро узнавать, где произошел сбой и каков уровень потерь в волокне ОК ВОЛП. Это в десятки раз сокращает время поиска неисправностей и упрощает проведение профилактического обслуживания ВОЛС. Литература 1.

280

Богачков И.В., Горлов Н.И. Измерение характеристик волоконно-оптических линий связи с помощью импульсно-рефлектометрических методов: монография. – Омск: Изд-во ОмГТУ, 2008. – 188 с.

Труды конференции Телематика’2010

2. 3.

4.

Горлов Н.И., Богачков И.В. Волоконно-оптические линии передачи. Методы и средства измерений параметров: монография. – М: «Радиотехника», 2009. – 192 с. Богачков И.В., Майстренко В.А., Горлов Н.И. Новые задачи технической эксплуатации разветвленных волоконно-оптических сетей // Тр. IX Междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций» ПТиТТ-2008. – Казань: Изд-во КГТУ, 2008. – 514 с. – С. 282–285. Богачков И.В., Майстренко В.А., Горлов Н.И., Овчинников С.В. Новые задачи мониторинга и ранней диагностики разветвленных волоконно-оптических сетей // Методы и устройства передачи и обработки информации: Межвуз. сб. науч. тр. – Вып. 11 / Под ред. В.В. Ромашова, В.В. Булкина. – М: «Радиотехника», 2009. – С. 295–300.

МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ЭФФЕКТОВ В ОПТОВОЛОКНЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ДИАГНОСТИКИ И МОНИТОРИНГА ВОЛС И.В. Богачков, С.В. Овчинников Омский государственный технический университет (ОмГТУ), г. Омск Тел.: (3812) 65-85-60, e-mail: [email protected] Развитие современных телекоммуникационных сетей породило новые проблемы, связанные с необходимостью регулярной диагностики линий связи. И особенно остро этот вопрос стоит при определении напряжённых участков оптического волокна (ОВ), т.к. даже незначительное натяжение постепенно приводит к преждевременному разрушению волокна и многократному сокращению срока его службы, поэтому получение достоверной информации о физическом состоянии ОВ является важной задачей мониторинга и диагностики ВОЛС, входящих в состав телекоммуникационных сетей. Целью данной работы ставится изучение математического описания явления бриллюэновского рассеяния, математическое моделирование описанных явлений и разработка методик тестирования оптического волокна. Известно [1, 2], что спектральные компоненты, обусловленные бриллюэновским рассеянием света, обладают тем важным для практических применений свойством, что их частота смещена на величину, пропорциональную натяжению волокна. Примеры типичных зависимостей частотного сдвига от натяжения и температуры приведены в [2]. После анализа математического описания явления бриллюэновского рассеяния было принято решение использовать за основу систему дифференциальных уравнений в частных производных:

n dIp( z ,t ) dIp( z ,t ) + = ( −α − g B ⋅ Ip( z ,t )) ⋅ Is( z ,t ) c dt dz n dIs( z ,t ) dIs( z ,t ) − = ( −α + g B ⋅ Is( z ,t )) ⋅ Ip( z ,t ) c dt dz

,

(1)

где Ip(z), Is(z) – интенсивности волны накачки и стоксовой (отражённой) волны, α – коэффициент затухания, gB – бриллюэновский коэффициент усиления (БКУ), c – скорость света в вакууме. Частотный сдвиг учитывается в коэффициенте gB :

gB =

где

gˆ B

gˆ B ⎛ ∆f − f B 1 + ⎜⎜ 2 ∆f B ⎝

⎞ ⎟⎟ ⎠

2 ,

(2)

– максимальный БКУ; ∆fB – ширина полосы бриллюэновского усиления, обычно

принимаемая равной 50...70 Мгц; ∆f в данной модели имеет смысл разности между частотой накачки и частотой наблюдения. Растягивающая сила, приложенная к ОВ, изменяет его параметры: коэффициент преломления и модуль Юнга, который в свою очередь влияет на изменение скорости акустической волны [2]. В результате численного моделирования была получена картина распределения интенсивности стоксовой волны для участков ОВ с различной степенью его натяжения. Результат приведён на рисунке.

281

Интенсивность

Частота

Расстояние

Рассмотрим случай, когда вместо непрерывного излучения накачки в ОВ посылаются короткие зондирующие импульсы. В таком случае для анализа спектра спонтанного бриллюэновского рассеяния (SPBS) с учётом ширины излучения источника света, обусловленной фазовыми шумами, удобно рассмотреть выражение [3]:

S( f ) = S P ( f ) ⊗ S B ( f ) ⊗ S L ( f ) ,

(3)

где SP(f) задаёт спектр зондирующего импульса; SB(f) – форму спектра бриллюэновского рассеяния; SL(f) – спектр источника излучения. Символ ⊗ обозначает операцию свёртки. На основании выражения (3) был получен вид спектра SPBS для участков оптического волокна, подверженного механическим напряжениям при различной величине растягивающей нагрузки σ. Результаты приведены в [2]. Был сделан вывод о том, что ширина спектра бриллюэновсого рассеяния в значительной степени зависит от ширины спектра источника излучения. Полученные результаты позволили сделать предположение о возможности оценивать степень натяжения ОВ на одной частоте – достаточно использовать известные зависимости мощности SPBS на этой частоте от растягивающей нагрузки. Измерения следует производить на частоте бриллюэновского рассеяния при отсутствии натяжения. Для получения более точных результатов можно измерить параметры спектров рассеяния для образцов конкретной марки ОВ. Недостатком такого метода является неопределённость, вызванная тем, что невозможно определить, чем обусловлено изменение мощности SBPS: механическим напряжением, приводящим к сдвигу спектра, или неучтённым локальным затуханием в линии. Этот недостаток можно устранить либо снимая рефлектограмму на частоте зондирующего излучения (получая информацию о распределении затухания вдоль линии), либо оценивая суммарную мощность бриллюэновского рассеяния, что позволит нормировать полученные зависимости. Литература 1. Богачков И.В., Горлов Н.И. Измерение характеристик волоконно-оптических линий связи с помощью импульсно-рефлектометрических методов: монограф. – Омск: Изд-во ОмГТУ, 2008. – 160 с. 2. Богачков И.В., Майстренко В.А., Горлов Н.И., Овчинников С.В. Новые задачи мониторинга и ранней диагностики разветвленных волоконно-оптических сетей // Методы и устройства передачи и обработки информации: Межвуз. сб. науч. тр. – Вып. 11 / Под ред. В.В. Ромашова, В.В. Булкина. – М: Радиотехника, 2009. – С. 295–300. 3. D. Iida, F. Ito. Detection sensitivity of Brillouin Scattering Near Fresnel Reflection in BOTDR Measurement // Journal of Lightwave Technology, vol. 26, №4, 2008, pp. 417–424.

282

Труды конференции Телематика’2010

ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕЙ ПЕТРИ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ С ПОДДЕРЖКОЙ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ В.Б. Механов Пензенский государственный университет Тел.: (8412) 56-37-53, e-mail: [email protected] В современных телекоммуникациях возрастает доля мультимедийного. трафика. Задержка мультимедийных пакетов и ее разброс (джиттер) становятся существенным фактором, ухудшающим работу приложений реального времени. Поэтому актуальна задача обеспечения качества обслуживания (QoS) – способность сети обеспечить заданному трафику необходимый сервис: • доступность, • долю потерянных пакетов, • пропускную способность, • задержку при передаче пакета и ее вариацию (джиттер). Поддержка QoS реализуется, как на сетевом (протоколы DiffServ и RSVP в IP сетях), так на канальном уровнях (технологии АТМ, Frame relay) В настоящее время широкое распространение получила технология Ethernet с поддержкой стандарта IEEE 802.1q/p, которая так же дает возможность дифференцировать обслуживание коммутируемого трафика [1, 2]. Оценка эффективности реализуемого в коммутаторе механизма QoS и вероятностно-временные характеристики коммутируемого трафика могут быть получены методами имитационного моделирования. В докладе рассматриваются вопросы моделирования телекоммуникаций с поддержкой QoS иерархическими временными цветными сетями Петри. В качестве инструментальной системы выбран свободно распространяемый пакет CPN Tools, который, благодаря богатому набору расширений, позволяет моделировать различные аспекты поведения сложных телекоммуникационных систем [3, 4]. В основу построения имитационной модели берется композиционный подход: сети формируется из отдельных структурных модулей - моделей коммутационных и оконечных устройств, которые, в свою очередь, компонуются из функциональных модулей – подсетей Петри, моделирующих определенные этапы обработки пакетов в коммутационных устройствах. Для построения моделей коммутаторов предлагается следующий состав типовых функциональных модулей: • входных и выходных портов, которые моделируют порты коммутатора, обеспечивающие доступ к линиям связи в полнодуплексном режиме; • маршрутизации, моделирующих продвижение пакета из входного порта на определенный выходной порт в соответствии с таблицей коммутации; • классификатора, который на основании анализа признака QoS, содержащегося в маркере требуемого качества обслуживания, перенаправляет его в очередь для определенного класса трафика; • буфера, который представляет собой модель очереди FIFO заданного размера с подсчетом текущего размера очереди и определенного механизма удаления маркеров при переполнении («отрубание хвоста», удаление первого, случайного и др.); • управления полосой пропускания, моделирующий выделение по методу “дырявого ведра” полосы пропускания для трафика определенного класса; • управления очередями, моделирующий алгоритмы обслуживания очередей (приоритетное, взвешенные настраиваемые очереди, взвешенное справедливое обслуживание и др.). Для удобства отладки и анализа модели возможно объединение нескольких функциональных модулей в подсеть верхнего уровня иерархии. Каждый функциональный модуль характеризуется множеством контактных входных и выходных позиций. Для удобства проектирования, верификации, анализа работы модели сети и сбора статистики контактные позиции разделяются на операционные, через которые осуществляется продвижение маркеров – аналогов пакетов, и управляющие, цвет маркеров в которых либо отображает состояние функционального модуля (например, размер очереди, количество переданных данных), либо указывает на инициализацию некоторых действий (например, очистка очереди, чтение из буфера). Цвет информационных маркеров соответствует полям кадра: МАК-адреса, управления приоритетом, данных (задается своим размером). Кроме того, вводится поле для подсчета суммарной задержки продвижения кадра по сети. Продвижение маркеров по информационным позициям ведется под контролем маркеров на управляющих позициях. Таким образом, предлагаемый подход к построению сети Петри аналогичен известному в вычислительной технике принципу разделения цифрового устройства на операционные и управляющие блоки, взаимодействующие посредством управляющих и осведомительных сигналов. Состав типовых функциональных модулей для моделей оконечных устройств зависит от того, к какому уровню OSI относится исследуемая сеть. Для канального уровня это модули: • генераторов трафика, обеспечивающих формирование потоков маркеров с заданными раскраской и вероятностно-временными характеристиками (пакет CPN Tools предоставляет широкие возможности генерации таких потоков); 283

• приемников, которые обеспечивают упорядоченное накопление покидающих сеть маркеров, а также включают измерительные компоненты, выполняющие подсчет статистических характеристик параметров принятого потока (количество потерянных пакетов, средняя задержка, ее вариация и др.). Следует отметить, что к работе механизма QoS, реализуемого на втором уровне OSI (сброс пакетов в очереди), чувствителен протокол транспортного уровня TCP, который может существенно изменять трафик. Поэтому для повышения достоверности поведения сети в состав функциональных модулей оконечных устройств должны быть введены подсети, моделирующие TCP в части управления трафиком. Структурный модуль представляет собой функциональную подсеть, имеющую только информационные контактные позиции. Реализация в пакете CPN Tools принципа иерархических сетей Петри дает возможность использовать структурные модули в качестве компонентов модели ЭВМ со сложной топологией. Изложенный подход к построению имитационной модели телекоммуникационной сети с поддержкой QoS был опробован моделированием сети Ethernet с приоритетным и взвешенно-настраиваемым алгоритмами обслуживания очередей в коммутаторах [5] и показал возможность оценить вероятностновременные характеристики коммутируемого трафика и динамику использования буферов. Литература 1. Филимонов А. Построение мультисервисных сетей Ethernet - СПб: БХВ-Петербург, 2007. 2. Гугель Ю.В., Ижванов Ю.Л. Характеристики параметров «качества обслуживания» опорной инфраструктуры научно-образовательной сети // Информатизация образования и науки. – 2009, №4. 3. Jensen K., Kristensen L. Coloured Petri Nets: modelling and validation of concurrent systems. - SpringerVerlag, 2009. 4. Zaitsev D.A. Switched LAN simulation by colored Petri nets // Mathematics and Computers in Simulation, vol. 65, – 2004. № 3. 5. Механов В.Б. Применение сетей Петри для моделирования механизмов обеспечения QoS в компьютерных сетях // Материалы международного симпозиума “Новые информационные технологии и менеджмент качества (NIT&MQ’2010)” ФГУ ГНИИ ИТТ “Информика”. - М.: ЭГРИ, 2010.

РАЗВИТИЕ ИНФРАСТРУКТУРЫ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТИ ВУЗА С.А. Кипрушкин Петрозаводский государственный университет Тел.: (8142) 71-10-62, e-mail: [email protected] Ключевой проблемой развития информационных технологий является адекватное соответствие сетевой инфраструктуры новым сервисам, сетевым приложениям и автоматизированным системам, реализующим информационную среду вуза. В Петрозаводском госуниверситете (ПетрГУ) в последние годы активно ведутся работы по развитию информационной среды, так в области образовательной деятельности развернуты системы дистанционного обучения [1], обеспечен доступ к библиотечным ресурсам [2], используются системы удаленного доступа к уникальному оборудованию [3] и ряд других систем. Организация учебного процесса поддерживается системой учета успеваемости студентов, электронными расписаниями учебных занятий и т.п. В области управления вузом руководством университета активно используется информационно-аналитическая интегрированная система (ИАИС), включающая более 30 подсистем [4]. Современный этап развития информационной среды вуза характеризуется предоставлением преподавателям и сотрудникам возможностей активно использовать ресурсоемкие для компьютерной сети приложения, основанные на передаче аудио- и видеоинформации (IP-телефония, геоинформационные системы, видеоконференции и т.п.). Это требует увеличения пропускной способности кабельной сети и повышения сложности активного оборудования. Рабочие места преподавателей и студентов подключаются к порталу ИАИС, обеспечивая получение персональной и публичной информации не только узкому кругу руководящих сотрудников вуза, но и всем заинтересованным пользователями, в соответствии с их полномочиями. Как показывает практика, внедрение интранет-портала ИАИС приводит к резкому увеличению количества пользователей и количества обращений. Сетевая инфраструктура должна при этом обеспечить приемлемое время реакции на запрос (скорость получения информации) и надежность (доступность, защита от искажения). В настоящее время в корпоративной сети ПетрГУ отрабатываются элементы организации медиасреды вуза, включающие Web-телевидение, видео-почту, видео-чат, видеоконференции. Второй год активно проводятся видеоконсультации по вопросам ЕГЭ со школами Карелии. Планирование, предсказание появления новых запросов на пропускную способность инфраструктуры является труднореализуемой задачей в связи с быстрым развитием новых технологий. Следствием является требование опережающего развития сетевой инфраструктуры по отношению к информационным сервисам. Развитие сети ПетрГУ, как и в других вузах, практически одновременно осуществлялось по следующим направлениям построения инфраструктуры сетей. 284

Труды конференции Телематика’2010

1. Организация сетевого сервиса с последующим подключением к нему новых рабочих мест. В качестве такого сервиса может быть, например, доступ в Интернет или предметная база данных. Растянутость во времени внедрения сервиса имеет как преимущества, так и недостатки. Основной проблемой является кажущаяся простота подключения очередного рабочего места или подключение к новому сервису уже существующего компьютера. Угроза потери контроля над сетевым трафиком требует внедрения системы сетевого мониторинга используемых приложений на рабочих местах, контроля и администрирования. При выявлении узких мест периодически требуется проводить модернизацию сегментов кабельной сети и отдельных узлов. Примером является этапы развития ЛВС главного корпуса ПетрГУ в соответствии с повышением функциональности Информационноаналитической интегрированной системы. 2. Создание локальных сегментов сети с последующим объединением. На практике реализуется в виде создания ЛВС отдельных корпусов с последующим соединением в единую сеть вуза. Учитывается рост трафика в каждой локальной сети за счет появившихся возможностей использования ресурсов из подключенных сетей. Объединение сетей осуществляется высокоскоростными волоконнооптическими линиями связи, кабель прокладывается с резервными волокнами для дальнейшего развития. 3. Строительство новых корпусов вуза, кампусов с плановой организацией компьютерной сети. Например, в двух новых корпусах физико-технического и горно-геологического факультетов ПетрГУ спроектированы и построены структурированная кабельная система с серверными комнатами, поэтажными коммуникационными пунктами и с организацией систем базового, резервного и бесперебойного питания, а также климат-контроля. Они соединены с главным корпусом вуза оптоволоконной линией связи. Важным является использование самых современных технологий, сетевой инфраструктуры с функциональностью, на порядок превышающие текущие потребности и запланированными механизмами развития сети. Проведение ряда организационно-технических мероприятий позволяет уменьшить нагрузку на сетевую инфраструктуру. Очевидным является выявление наиболее используемых ресурсов и расположение их ближе к основной массе рабочих мест. Например, создание локальных серверов обновления системного и прикладного программного обеспечения, антивирусных баз данных существенно снижает Интернет-трафик, когда количество рабочих мест в вузе исчисляется тысячами. Актуальным является отслеживание паразитной активности и принятие мер по её подавлению. Наиболее распространёнными её источниками являются вирусы. Организация корпоративной антивирусной защиты в ПетрГУ построена на основе использования лицензионных программных продуктов корпоративного уровня и поддерживается организационными мероприятиями. Не менее важным является и антиспамовая защита серверов электронной почты. Сетевая инфраструктура, несмотря на утилитарный характер, обладает особенностями, не позволяющими считать её типовым объектом эксплуатации. Планирование изменений, постоянное развитие, модернизация, внедрение новых технологий – ежедневная работа администраторов компьютерных сетей. Литература 1. Рузанова Н.С., Корякина А.Н., Дербенева О.Ю. К вопросу повышения качества подготовки кадров в области ИКТ на основе интеграции методов и технологий традиционного и дистанционного обучения // Телематика’2006: Труды XIII Всероссийской научно-методической конференции. СПб, 2006. С. 265-270. 2. Н.С. Рузанова, О.Ю. Насадкина, Л.З. Байтимиров, А.Г. Гушкалова, А.Г. Марахтанов Электронная библиотека Республики Карелия // Телематика’2007: Труды XIV Всероссийской научно-методической конференции. СПб, 2007. С. 390-391. 3. Кипрушкин С.А., Курсков С.Ю. Дистанционный лабораторный практикум на базе распределенной информационно-измерительной и управляющей системы // Информационные технологии моделирования и управления. 2006. №2. С.163-168. 4. Н.С. Рузанова, И.А. Попова, Я.Е. Штивельман Единая информационная среда – основа эффективного управления университетом // Телематика’2007: Труды XIV Всероссийской научнометодической конференции. СПб, 2007. С. 391-393.

ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНОГО МЕТОДА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ МНОГОКОМПОНЕНТНОЙ АНТИСПАМ-СИСТЕМЫ А.М. Трофимчук ЮГИНФО Южного федерального университета, г. Ростов-на-Дону Тел.: (863) 297-50-88, e-mail: [email protected] В настоящее время проводятся различные исследования в области методов распознавания спама. Тем не менее, разработанные методы не дают стопроцентной точности – каждый из них имеет собственные недостатки. Кроме того следует отметить, что большинство исследований направлены на изучение конкретных методов фильтрации и лишь немногие посвящены сочетанию различных механизмов фильтрации, и анализу эффективности их взаимодействия. В ходе работы автора была показана необходимость в разработке архитектуры системы, эффективно реализующей комплексный 285

подход к фильтрации спама [1]. Были определены функциональные требования к системе, в частности механизм определения эффективности, механизм динамического выбора фильтров для каждого сообщения, возможность расширения системы, гибкость конфигурирования механизма фильтрации. Таким образом, авторами разрабатывается интегрирующая программная платформа, которая эффективно реализует обработку потока электронной почты различными фильтрами, позволяет быстро определять эффективность текущей конфигурации, гибко изменять настройки системы и расширять ее функциональность. Работа любой антиспам-системы сопровождается ошибками в распознавании электронной почты. Более того, характеристики потока электронной почты со временем изменяются [2]. Следовательно, существует необходимость минимизации ошибок первого и второго рода с учетом текущих характеристик потока электронной почты. Другими словами, применения адаптивного подхода к распознаванию почтового спама и настройке антиспам-системы. Рассмотрим факторную таблицу (табл. 1), содержащую возможные результаты применения фильтра к потоку почты. В качестве величин, характеризующих эффективность фильтрации, авторы используют доли ошибок первого и второго родов

hm = a a + c , sm = b b + d , а также суммарной ошибки

m = (b + c) (a + b + c + d ) . Эти величины могут быть получены на основании данных обратной связи – сообщениях пользователей об ошибках в распознавании, – а также информации о фактической классификации сообщений системой и отдельными ее компонентами. Исходя из этого, можно определить величины точности и ошибок каждого фильтра.

Фильтр

Истинная классификация Хэм (легитимные письма)

Спам

Хэм

a

b

Спам

c

d

Табл. 1. Факторная таблица Важным параметром антиспам-системы является порог th, используемый для классификации сообщений как спам или хэм. Изменение порогового значения позволяет изменить соотношение ошибок первого и второго родов – hm(th), sm(th). Функция sm(hm) (рис. 1) показывает зависимость между величинами ошибок первого и второго родов. А область

AUC F

под графиком является интегральным

показателем ошибок фильтра по всем возможным значениям порога th [3].

Рис. 1. Функция sm(hm) Исходя из данных об эффективности работы каждого из фильтров

Fi

системы (1), мы можем

определить наиболее и наименее точные из них и, соответственно, произвести корректировку весов

wi ,

увеличив веса наиболее точных компонентов, и уменьшив веса наименее точных.

S = ∑ wi Fi Получаем следующую схему настройки весов фильтров: 286

(1)

Труды конференции Телематика’2010

• На основании данных обратной связи определяются величины ошибок первого и второго родов для каждого из компонентов

Fi

системы при текущем значении порогового балла th.

• Увеличиваются веса компонентов более точных, чем система в целом, таким образом, увеличивается их вклад в результат обработки потока почты. • Веса наименее точных компонентов уменьшаются. Следует отметить, что, так как поток электронной почты с течением времени меняет свои характеристики, то необходимо производить оценку точности и настройку весов фильтров, используя информацию за некоторый промежуток времени. Такой, что характеристики потока электронной почты на этом временном интервале можно считать неизменными и предполагать, что их изменение в течение некоторого времени в будущем будет незначительным. Таким образом, регулярно производя автоматическое обновление весов фильтров, получаем точную по отношению к нынешнему потоку почты антиспам-систему. Автором были проведены тесты разработанного прототипа системы. В качестве фильтров использовались отдельные компоненты спам-фильтра SpamAssassin. Тестирование проводилось с использованием общедоступного хранилища спам и хэм писем – SpamAssassin Public Corpus [4] – коллекции классифицированных сообщений. В ходе запуска было обработано 3317 сообщений: хэм – 2814, спам – 503. В результате эксперимента за несколько итераций алгоритма, доля ошибок первого рода в системе снизилась с 0,7% до 0,2%, а доля ошибок в распознавании спама – с 33% до 26%. При этом интегральный показатель ошибок системы

AUC S также снизился с 0,068 до 0,055.

Таким образом, автором показана эффективность применения разработанного адаптивного метода фильтрации почты. Проведен запуск системы с использованием данных общедоступного хранилища электронных писем. По результатам эксперимента выявлено существенное возрастание точности системы. Литература 1.

2. 3. 4.

Трофимчук А.М., Березовский А.Н., Шаройко О.В. Развитие и реализация методов фильтрации почтового спама // Приложение к журналу «Открытое образование»: Материалы XXXV Международной конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT + S&E'08», Украина, Крым, Гурзуф, 2008, С. 32-33. Spam formats shift again. Elsevier advanced technology. Network Security. August 2007, Page 2. Cormack G., Lynam T. TREC 2005 Spam Track Overview. http://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/trecspamtrack05/trecspam05paper.pdf. Spam Assassin Public Corpus. http://spamassassin.apache.org/publiccorpus/.

ВОПРОСЫ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ IP-ТЕЛЕФОНИИ ЮФУ И СОЗДАНИЯ ОТРАСЛЕВОЙ СИСТЕМЫ IP-ТЕЛЕФОНИИ СФЕРЫ ОБРАЗОВАНИЯ А.Н. Березовский, А.А. Букатов, Л.А. Крукиер, О.В. Шаройко Южно-Российский региональный центр информатизации Южного федерального университета, г. Ростов-на-Дону Тел.: (863) 297-50-87, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected], [email protected] В докладе рассматриваются цели создания системы IP-телефонии Южного федерального университета (ЮФУ), текущее состояние работ по созданию указанной системы и задачи по ее дальнейшего развития, а также ставится вопрос о создании отраслевой системы IP-телефонии сферы образования на базе сети RUNNet. Основными целями создания системы IP-телефонии ЮФУ являлись следующие: • Обеспечение большинства сотрудников ЮФУ глобальными в пределах ЮФУ внутренними телефонами с возможностью выхода в городские и междугородние телефонные сети. • Обеспечение возможности участия сотрудников ЮФУ в видеоконференциях (видеосовещаниях) со своего рабочего места с использованием аппаратного или программного IP-видеотелефона. • Сведение к нулю затрат на оплату телефонных разговоров между абонентами (как ростовскими, так и таганрогскими) системы IP-телефонии ЮФУ. • Существенное (в 2–7 раз, в зависимости от адресата телефонного звонка) снижение затрат на междугородные и международные телефонные переговоры. • Значительное снижение затрат на оплату городских телефонных линий за счет оптимизации их количества. В результате выполнения проекта будет создана единая система IP-телефонии ЮФУ, полностью заменяющая используемую систему обычной телефонии ЮФУ и обеспечивающая достижение 287

сформулированных выше целей. На промежуточных стадиях выполнения проекта система IP-телефонии используется параллельно с существующей системой обычной телефонии. К настоящему времени создано полнофункциональное ядро системы IP-телефонии ЮФУ, объединяющее «внутренние» системы IP-телефонии административного корпуса, ЮГИНФО (ЮжноРоссийского регионального центра информатизации) и нескольких учебных корпусов ЮФУ. При этом системы IP-телефонии корпусов ЮФУ интегрированы с офисными АТС этих корпусов, что обеспечивает, во-первых, возможность звонков с внутренних телефонов АТС на IP-телефоны и, во-вторых, маршрутизацию через IP-сеть телефонных соединений между городскими телефонами, подключенными к офисным АТС разных корпусов. Кроме того, через офисные АТС обеспечивается выход из внутренних систем IP-телефонии корпусов ЮФУ в телефонные сети общего пользования (ТФОП). В настоящее время для выхода в ТФОП используются существующие телефонные линии. Доступ к системе IP-телефонии ЮФУ может выполняться не только через аппаратные IP-телефоны (аудио и видео), но и через программные IP-телефоны. В этом случае обеспечивается вход во внутреннюю систему IP-телефонии ЮФУ из любой точки Интернет и при различных способах доступа к Интернет, в частности, при доступе через 3G модем. Следует отметить, что авторами разработаны технические решения по проведению через сеть IPтелефонии селекторных совещаний. В случае, если у участников селекторного совещания установлены видео IP-телефоны, то эти совещания могут проводиться в видеорежиме. Основными направлениями дальнейшего развития системы IP-телефонии ЮФУ являются следующие: 1. Поэтапное внедрение систем IP-телефонии во всех зданиях ЮФУ, по мере создания в этих зданиях структурированных кабельных систем (СКС), удовлетворяющих требованиям системы IP-телефонии. 2. Перевод на маршрутизацию по IP-сетям телефонных соединений с таганрогскими подразделениями ЮФУ. 3. Многократное удешевление междугородных и международных телефонных переговоров, выполняемых через систему IP-телефонии ЮФУ. 4. Консолидация точек соединения с ТФОП и переход к использованию IP-телефонов в качестве основных телефонных аппаратов, применяемых для совершения всех видов телефонных звонков. Вкратце остановимся на вопросах, связанных с каждым из указанных направлений. Обязательным условием внедрения системы IP-телефонии в любом из зданий ЮФУ является наличие в этом здании СКС, удовлетворяющей определенным требованиям. В частности, коммутаторы, входящие в состав активного оборудования должны обеспечивать электропитание через Ethernet (PoE) для того, чтобы в точках подключения IP-телефонов не требовалось установки дополнительных электрических розеток, и для того, чтобы упростить обеспечение бесперебойного электропитания системы IP-телефонии. В связи с тем, что к настоящему моменту в таганрогских подразделениях ЮФУ, основным из которых является Таганрогский технологический институт (ТТИ) ЮФУ система IP-телефонии еще не создана, работы по второму из указанных выше направлений предполагается выполнить в два этапа. На первом этапе в ТТИ ЮФУ будет создан шлюз с ТФОП Таганрога. При этом телефонные звонки в Таганрог с IPтелефонов ЮФУ будут автоматически коммутироваться через указанный шлюз в ТФОП Таганрога. На втором этапе работ в рассматриваемом направлении будет создана система IP-телефонии ТТИ, полностью интегрированная в систему IP-телефонии ЮФУ. Существенное удешевление междугородних и международных телефонных звонков, особенно звонков в Москву и Санкт-Петербург, а также в страны Европы и Северной Америки, может быть обеспечено путем заключения договора на предоставление услуг междугородней и международной связи с одним из операторов VoIP услуг. Кроме того, должен быть обеспечен достаточно высокий уровень качества сетевого обслуживания (QoS) на маршруте между сетью ЮФУ и сетью оператора VoIP услуг. Завершающим этапом создания системы IP-телефонии ЮФУ должен стать этап консолидации точек выхода из этой системы в ТФОП с подключением этих точек к ТФОП через цифровые потоки E1 (ISDN PRI) и с одновременной оптимизацией количества используемых для подключения к ТФОП индивидуальных телефонных линий (инкапсулированных в PRI). На этом же этапе должен быть выполнен переход использованию к IP-телефонов в качестве основных телефонных аппаратов, применяемых для совершения всех видов (внутренних, местных, междугородних и международных) телефонных звонков. Перейдем к вопросам создания интегрированной отраслевой системы IP-телефонии сферы образования на базе сети RUNNet. Целесообразность создания такой системы отмечена в решениях совещания по развитию и повышению эффективности функционирования федеральной университетской компьютерной сети России RUNNet (Великий Новгород, 21-22 апреля 2010 г.). Техническая возможность малобюджетного создания первой пилотной очереди такой системы обеспечена наличием развитой магистральной инфраструктуры сети RUNNet и наличием внутренних систем IP-телефонии в ряде вузов и в ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика». При этом, на наш взгляд, важное значение имеет создание системы IPтелефонии Минобразования РФ и включение ее в систему IP-телефонии отрасли уже на стадии пилотного проекта. В завершающей части доклада рассматриваются первоочередные организационнотехнические вопросы, которые необходимо решить в ходе реализации указанного проекта. 288

Труды конференции Телематика’2010

ОБРАБОТКА ЗАПРОСОВ В СИСТЕМЕ ИНТEГРАЦИИ ДАННЫХ DISGO А.В. Пыхалов Южно-Российский региональный центр информатизации Южного федерального университета, г. Ростов-на-Дону Тел.: (863) 297-51-00, e-mail: [email protected] В данной работе описываются методы обработки и выполнения запросов в системе интеграции данных (СИД) DISGO. СИД DISGO – исследовательский прототип СИД, основанной на логике предикатов. В системе используется единая глобальная схема данных, представленная совокупностью предикатов (явных и неявных). Явные предикаты отображаются на отношения подсоединенных к СИД реляционных источников данных (ИД). Неявные предикаты определяются через другие (явные либо неявные) предикаты. Запросы к системе формируются на модернизированной версии Datalog'а [1]. Обработка пользовательских запросов состоит из следующих этапов: • анализ запроса (преобразование запроса во внутреннее представление СИД DISGO для Datalogпрограмм); • преобразование запроса в выражение реляционной алгебры (РА) и программы расширенного реляционного исчисления (РИ); • оптимизация запроса по правилам (распространение констант и условий в запросе); • выполнение запроса. Рассмотрим подробно процесс выполнения запроса. Выполнение запроса происходит в центральной СУБД (которая также содержит метаданные СИД). На этом этапе обработки запрос представляет из себя выражение РА и набор программ РИ, которые нужно выполнить в центральной СУБД для формирования таблиц БД, соответствующих рекурсивно определенным неявным предикатам. Метаданные СИД состоят из глобальной схемы данных, информации о подсоединенных ИД и запросах к подсоединенным ИД, на которые отображаются явные предикаты, а также некоторых статистических данных, необходимых для работы СИД. СИД DISGO поддерживает два способа выполнения запросов: интерпретацию и компиляцию. При интерпретации система непосредственно извлекает информацию из ИД, проходя по дереву операций выражения РА и программ РИ. При этом велика вероятность того, что некоторые ИД, содержащие информацию, необходимую для построения полного ответа на запрос пользователя, будут недоступны. В таком случае система может игнорировать такой источник DS, если • явный предикат, отображаемый на отношение ИД DS также отображается на отношение другого, доступного ИД, • обращение к отношению РА, которое соответствует явному предикату, отображаемому на отношение ИД DS, происходит в операции UNION и второй аргумент данной операции можно вычислить без обращения к ИД DS. Таким образом, если СИД может вернуть пользователю неполный ответ на запрос без обращения к недоступным ИД, она это сделает, при этом в ответе будет выставлен признак, указывающий, что не все ИД удалось опросить. Пользователь также может указать допустимое время ожидания ИД. При этом если приблизительная оценка показывает, что информацию из ИД DS нельзя получить за указанное пользователем время, ИД DS игнорируется. Так как отказы ИД зачастую не являются фатальными для получения неполного ответа на запрос пользователя, часть операций извлечения данных можно выполнять независимо от результатов выполнения других операций (например, различные части операции UNION можно выполнять параллельно). Последовательное же выполнение зависимых операций (например, различные части операции JOIN) лучше выполнять последовательно, так как провал одной операции означает, что остальные операции выполнять бессмысленно (тем самым сокращается время обработки запроса). Дальнейшее развитие этой идеи привело к понятию групп операций (ГО), которое используется при компиляции запросов. Компиляция запросов выполняется в несколько этапов: • составление плана доступа к данным (ПДД); • оптимизация ПДД; • создание плана выполнения запроса на основе ПДД; • выполнение запроса согласно плану. ПДД представляет собой список ИД и SQL запросов к этим ИД, используемым при определении явных предикатов, фигурирующих в запросе пользователя к СИД. При оптимизации ПДД объединяются запросы к одним и тем же представлениям одних и тех же ИД. То есть, выполняется объединение запросов типа SELECT a,b FROM t WHERE условие1 и SELECT b,c FROM t WHERE условие2 в запрос SELECT a,b,c FROM t WHERE условие1 OR условие2. Важным вопросом, который мы предполагаем решить в ходе дальнейшей работы – когда такое преобразование выгодно. При этом следует учитывать зависимости между условиями условие1 и условие2 и пересечение множеств выбираемых атрибутов отношения t в двух запросах. По ПДД строится множество операций извлечения данных, выполнения программ РИ, локального преобразования данных. Операции выборки информации из отношений различных ИД, соответствующих 289

одному отношению в запросе и из отношений, связанных операцией UNION, относятся к одной группе операций. ГО характеризуется тем, что операции ГО могут выполняться параллельно. Каждая ГО имеет определенную устойчивость к сбоям. Например, если отношение отображается на n ИД, это добавляет ГО устойчивость n-1. Каждая операция UNION также увеличивает устойчивость ГО к сбоям на единицу. Между ГО формируются зависимости, которые определяют порядок выполнения операций и распространения сбоев. В ходе выполнения запроса, если в ГО наблюдается количество сбоев, превышающее ее устойчивость к сбоям, вся ГО помечается как сбойная, количество сбоев зависимых ГО увеличивается на единицу, все ГО, от которых зависит данная ГО (и не зависит других не сбойных ГО), помечаются как сбойные, т.к. их дальнейшее выполнение бессмысленно. Предложенная концепция групп операций позволяет обеспечить параллельность выполнения независимых операций группы, а также гибко обрабатывать сбои ИД, при этом отсекая бесполезные операции. Литература 1. Пыхалов А.В. Расширения Datalog'а, использующиеся в системе интеграции данных DISGO // Труды XVI Всероссийской науч.-метод. конф. Телематика'2009, CПб, 2009, С. 162-163.

МЕТОД АДАПТИВНОЙ УСКОРЕННОЙ МАРШРУТИЗАЦИИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ КОРПОРАТИВНЫХ СЕТЕЙ Д.А. Перепелкин, А.И. Перепелкин Рязанский государственный радиотехнический университет, Рязанский государственный университет имени С.А. Есенина Тел.: (4912) 98-69-02, e-mail: [email protected] Важнейшим условием повышения конкурентоспособности предприятий в условиях рынка является внедрение новых современных информационных и сетевых технологий, различных методов ускорения маршрутизации, поддержки требуемого качества обслуживания [1]. Особую важность имеет эффективная маршрутизация сообщений в условиях отказов отдельных элементов сети, всплесков трафика и локальных перегрузок [2]. В настоящее время широкое применение получили методы адаптивной маршрутизации. Эти методы быстро реагируют на динамические изменения в структуре сети и нагрузках на линиях связи. Среди методов адаптивной маршрутизации широкое применение получили метод маршрутизации с использованием дистанционного вектора и метод с использованием состояния звена. В основе данных методов лежат два алгоритма – это алгоритм Беллмана-Форда и алгоритм Дейкстры. Однако 3 трудоемкость построения таблиц маршрутизации в этих алгоритмах достаточна высокая порядка O(N ) и 2 O(N ) соответственно. Загрузка и пропускная способность линий связи корпоративной сети динамически меняются, что в свою очередь, может приводить к частой рассылке служебной информации об изменении маршрутов. Традиционно применяемый в корпоративных сетях метод статической маршрутизации оказывается неэффективным. Изменения характеристик каналов связи, модификация структуры сети, включение в нее новых узлов и линий связи приводят к полному пересчету таблиц маршрутизации. Разработка новых, более эффективных методов поиска кратчайших путей позволяет повысить быстродействие корпоративных сетей. Для повышения эффективности функционирования корпоративных сетей предложен метод адаптивной ускоренной маршрутизации, который позволяет уменьшить трудоемкость построения таблиц маршрутизации до величины O(N). Представим корпоративную сеть в виде неориентированного взвешенного связного графа G = (V,E,W), где V – множество вершин, ||V|| = N, Е – множество ребер, ||E|| = M, W – множество весов ребер. Пусть на графе G в некоторый момент времени уже решена задача поиска кратчайших путей до всех вершин множества Vŝ = V\vs из начальной вершины vs, т.е. построено дерево кратчайших путей с корнем в вершине vs. Обозначим это дерево как Тg. Рассмотрим множество ребер Е графа G. По признаку вхождения ребер в дерево Тg можно разделить исходное множество E на два подмножества: Et∈Тg и Er∉Тg Et∪Er =E. При соответствующих условиях некоторое ребро еi,j∈ER, инцидентное вершинам vi и vj, может перейти во множество ребер дерева ET, заменив собой некоторое ребро ek,p∈ET. При этом инцидентность ребра ek,p вершине vi или vj является обязательным условием. В свою очередь, ребро ei,j перейдет во множество ER. Будем называть такие переходы парными переходами и обозначать ei,j – еk,p. Идея метода адаптивной ускоренной маршрутизации основывается на том, что при изменении веса ребра, входящего в дерево кратчайших путей или веса ребра, находящегося в отношении парного перехода к ребру из дерева кратчайших путей, необходимо просмотреть списки оптимальных маршрутов и их маршрутов замены до каждой вершины, куда входит ребро, вес которого изменился. Предложенный метод адаптивной ускоренной маршрутизации можно представить в следующем виде: 290

Труды конференции Телематика’2010

Шаг 1. Для вершины, являющейся листом дерева, производится поиск всех парных переходов без ограничений. Эти списки для удобства дальнейшей работы привязываются к вершине, инцидентной рассматриваемому ребру и расположенной ниже по иерархии. Шаг 2. Если вершина не является листом дерева, то вычисляются парные переходы для этой вершины и выбираются лучшие значения потенциалов парных переходов для потомков вершины и собственных парных переходов. Подобная процедура выполняется для формирования списков парных переходов в случае увеличения и уменьшения веса ребра. Шаг 3. Для каждой вершины формируется полный список парных переходов. Число элементов в каждом их этих списков не превышает количества вершин графа. Шаг 4. Для каждой вершины формируется полный список возможных маршрутов, проходящий через ребра, состоящие в отношении парного перехода, включая и ребра, входящие в дерево кратчайших путей. Шаг 5. Анализируя полученную используемым протоколом маршрутизации информацию, определить, произошло ли изменение метрики для какого-либо ребра: • если да, то перейти к шагу 6; • иначе – к шагу 5. Шаг 6. Используя список парных переходов, определить, требуется ли сделать парный переход: • если да, то перейти к шагу 7; • иначе – к шагу 9. Шаг 7. Для каждой вершины, у которой в список возможных маршрутов входит ребро с изменившейся метрикой, определить путь минимальной длины и поместить его в дерево кратчайших путей, тем самым, построив новое дерево кратчайших путей на графе. Шаг 8. а) передать пакеты по доступным эквивалентным маршрутам; б) установить флаг передачи. Шаг 9. Пересчитать точки вхождения в дерево и переформировать список маршрутов замены для каждой изменившейся вершины. Шаг 10. Перейти к шагу 5. Для подтверждения правильности предложенного метода адаптивной ускоренной маршрутизации разработана программа имитационного моделирования процессов маршрутизации в корпоративных сетях. При разработке основное внимание уделялось корректности предлагаемого алгоритма и размерности решаемой задачи. Целью исследования было оценить максимальное, минимальное и среднее значения размерности решаемой задачи. Были проведены исследования графов, состоящих из 10, 100 и 500 вершин. Исследование предложенного метода адаптивной ускоренной маршрутизации показало, что математическое ожидание числа изменений не превышает величины N/2, а его максимальное значение не превышает N. На основе этого можно сделать вывод, что разработанный метод является эффективным при поиске оптимальных маршрутов в корпоративных сетях. Предложенный метод адаптивной ускоренной маршрутизации позволяет повысить эффективность корпоративных сетей за счет уменьшения трудоемкости построения таблиц маршрутизации до величины порядка O(N) в условиях динамически изменяющейся структуры корпоративной сети и характеристик линий связи. Литература 1. Леохин Ю.Л. Роль корпоративных сетей в создании и развитии ИТ-инфраструктуры // Качество. Инновации. Образование. – 2009. – № 4. – С. 42-46. 2. Куракин Д.В. Маршрутизаторы для глобальных телекоммуникационных сетей и реализуемые в них алгоритмы // Информационные технологии. – 1996. №2.

МЕТОД ПЕРЕМЕННОЙ ЗАДЕРЖКИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ Е.А. Симановский, М.А. Макаров Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева Тел.: (846) 267-44-34, e-mail: [email protected], [email protected] Во время передачи пакетов существует возможность их перехвата злоумышленником, а также изменения и ретрансляции в качестве подлинного. Цели такого рода мероприятий могут быть различными, начиная от прослушивания, заканчивая несанкционированным управлением техникой, находящейся на приемной стороне. Для повышения безопасности передаваемых по сети данных возможно использовать механизм точной временной синхронизации по протоколу сетевого времени NTP (Network Timing Protocol). Функциональная схема, иллюстрирующая работу системы безопасности на основе NTP серверов, представлена на рис. 1.

291

Рис. 1. Функциональная схема работы системы безопасности на основе NTP серверов Архитектура системы представляет собой несколько сетей, внутри которых осуществляется временная синхронизация с точностью порядка 1–2 мс. Такая точность позволяет высчитывать отклонение времени задержки передачи пакета от допустимого диапазона задержки. Величина этого временного коридора является определяющим критерием для формирования решения о подлинности передаваемого сообщения. При передаче информационных пакетов через сети TCP/IP, клиент, находящийся на приемной стороне, получает их с задержкой D(W), являющейся функцией от величины пакета информации.

Dfixed и dvar. dvar, при котором принятый пакет можно было бы считать

Задержка представляет собой совокупность постоянной и переменной составляющей, Нашей задачей является определение такого подлинным.

D(W) = Dfixed(W) + dvar.

(1)

На рис. 2, 3 представлены экспериментальные результаты по передаче пакетов по сети Интернет. Графики отображают зависимость функции распределения (CDF – cumulative distribution function) от временной задержки при передаче пакета через сеть Интернет.

Рис. 2. Зависимость CDF от задержки пакетов при использовании 100-байтных пакетов

Рис. 3. Зависимость CDF от задержки пакетов при использовании 1024-байтных пакетов

CDF показывает, какое количество пакетов (в процентном отношении), принятых на другом конце канала, имеет задержку ниже или равную задержке, соответствующей интересующему нас значению CDF. Например, значению CDF равному 0,8 соответствует задержка 44,35 мс. Это говорит о том, что задержкой 44,35 мс и меньше обладают 80% полученных пакетов.

292

Труды конференции Телематика’2010

Таблица 1. Коэффициенты корреляции Пирсона для нормального и экспоненциального распределения №

Каналы

W, байты

Rnor

Rexp

1

Болонья – Мельбурн

100

0.76

0.97

2

Самара – Амстердам

100

0.87

0.98

3

Самара – Мельбурн

1024

0.99

0.99

4

Мельбурн – Франкфурт

100

0.66

0.97

При сопоставлении результатов эксперимента с математическими аппроксимирующими функциями видно, что экспоненциальное распределение значительно превосходит нормальное по корреляции с экспериментом. Поэтому в дальнейшем предполагался экспоненциальный характер распределения задержки. D(W) и Dfixed определяется ниже. В 2004 г. точные эксперименты доказали, что минимальная постоянная задержка

Dfixed(W)

для

пакета размера W является линейной функцией его размера [1]: h

h 1 + ∑δi i =1 C i i =1

D fixed (W) = W ∑

,

(2)

где Dfixed(W) – минимальная постоянная задержка;

W – размер информационного пакета; δ – задержка передачи пакета; Ci – максимальная пропускная способность канала между i-ой парой коммутаторов. Dfixed(W) представляет собой минимальное время пути для данного пакета размером W: D fixed (W) = min D(W) .

(3)

Переменная компонента задержки пакета вычисляется по формуле:

d var = D(W) - D fixed (W) .

(4)

Полученная минимальная задержка:

D fixed (W) = D min +

W, C

(5)

Dmin – минимальное значение задержки (находится как выходная величина при использовании стандартной утилиты ping), С – максимальная пропускная способность самого узкого из каналов. где

В экспериментах использовался сервер точного времени (RIPE Test Box), установленный на территории Самарского государственного аэрокосмического университета и входящий в систему из более чем 70 точек по всему миру. Благодаря взаимосвязи всех узлов системы и высокой точности синхронизации удалось получить уникальные данные. На основе полученных от RIPE TEST Box данных легко построить совокупную функцию распределения для сетевой задержки D при экспоненциальной аппроксимации.

F ( D) = P( x ≤ D).

(6)

0, D ≤ Dmin ; F ( D) =

1 − exp{− λ ( D − Dmin )}, D > Dmin ,

λ=

1 Dav − Dmin

(7 )

(8) 293

λ – величина, обратно пропорциональная разнице между средней сетевой задержкой Dav(W) = E(D(W)) и минимальной задержкой Dmin(W). где

Основываясь на типе распределения задержки, найденном нами (7), можно найти генерационную функцию:

D(W ) = Dmin +

W 1 − ln{1 − F ( D,W )} C λ

В этой формуле значение совокупной функции распределения (CDF) или

(9)

1 − F ( D,W ) может

быть получено с помощью генератора случайных чисел. Полученные значения будут описывать величину задержки для сетевых пакетов различного размера. Подставляя выражения (5) и (8) в (9), получим зависимость для переменной составляющей задержки или абсолютную погрешность измерений:

d va r = − ( Dav − Dmin ) ln{1 − F ( D, W )} .

(10)

Совокупная функция распределения является зависимой от двух переменных: от задержки и от размера передаваемых пакетов. Последнюю переменную мы исключаем, используя для системы трафик с фиксированной длиной посылок (см. рис. 2, 3). Используя эти зависимости, можно найти однозначное соответствие каждого значения задержки своему значению CDF и наоборот. Для Интернет-трафика удовлетворительным значением потери (слишком продолжительной задержки) являются потери 0,5% пакетов. Для увеличения надежности соединения зададимся критерием потери 1 пакета из 1000. Это говорит о том, что значение совокупной функции распределения должно равняться 0,999. Разница Dav и

Dmin

установлена экспериментально и составляет порядка 1–5 мс. Подставив имеющиеся данные, получим максимально допустимую задержку (абсолютную погрешность):

d var = −5 ⋅ 3 ln 10 = 34,5 мс Принимая пакет от источника, сервер аутентификации проверяет метку времени, содержащуюся в его заголовке и сверяет ее со своим локальным временем, которое синхронизировано с помощью NTP сервера. Принятие решения об обработке пакета или же об отвержении получается вследствие алгоритма: 1. Считывается временная метка (значение времени T1). 2. Проверяется на правильность условие:

T2 < T1 +

RTT ≤ T2 + d var 2 ,

(11)

где RTT (Round time trip) – время передачи пакета туда и обратно. 3. Принимается решение: если (11) выполняется – пакет принимается, если условие ложно – то пакет уничтожается. Использование NTP временных меток и критерия их проверки позволяет перекрыть пути к управлению удаленной системой для несанкционированных пользователей при передаче пакетов по незащищенным каналам. Это происходит вследствие того, что при попытке изменения пакета злоумышленник выйдет из рамок временного критерия и измененный пакет не пройдет проверку на подлинность. Литература 1. Choi, B.Y. Analysis of Point-To-Point Packet Delay In an Operational Network [Текст]/B.Y. Choi, S. Moon, Z.L. Zhang, K. Papagiannaki, C. Diot. – Hong Kong: Infocom, 2004. – С. 1797-1807.

294

Труды конференции Телематика’2010

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИКИ ЗА СЧЕТ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ А.Б. Дегтярев, Г.Д. Дик Санкт-Петербургский государственный университет E-mail: [email protected] В настоящее время постоянно растет потребность в координации грузопотоков как внутри отдельного государства, так и на межгосударственном уровне. Поэтому проблема внедрения новейших информационных и телекоммуникационных технологий по-прежнему актуальна в транспортной логистической системе (ТЛС). При этом необходимо подчеркнуть, что оснащение логистических центров разнотипными средствами программного и технического обеспечение оказывает существенное влияние на эффективность управления информационным потоком, поскольку подавляющее большинство отказов и задержек при перевозке грузов возникают из-за отсутствия единого информационного пространства. Такая ситуация обусловлена: • неоднородностью структуры и организации информационного потока в рамках отдельных элементов ТЛС и всей системы в целом; • множественностью компаний – поставщиков информации и компаний – потребителей информации; • сложностью и многовариантностью информационных маршрутов; • множественностью числа передач и разнотипность единиц документации по каждому маршруту; • многовариантностью оптимизации информационных потоков и т.п. Вместе с тем, анализ возможностей современных средств автоматизации ТЛС показал, что для разработки рекомендаций по более эффективному управлению информационным потоком в транспортной логистики необходимо формализовать требования, предъявляемые как к отдельным элементам ТЛС, так и ко всей системе в целом. В докладе сформулированы практические рекомендации по формированию подобных требований. В качестве теоретической основы при разработке основных положений использовались современные достижения в области GRID-технологии, распределенных и облачных вычислений, электронного документооборота, а также положения теории принятия решений в условиях нечеткой информации и теории управления. Показано, что в этом случае существует возможность получить инструмент для создания модуля информационной подготовки принятия решения в существующих автоматизированных системах управления ТЛС. Это приводит к возможности выбора оптимального варианта организации информационного потока, который учитывал бы всю многовариантность и неоднородность информационных источников для повышения эффективности работы ТЛС. Такая формализация требований, предъявляемых к ТЛС, дает возможность создания инструмента для проведения всесторонней оценки информационного потока с целью оптимизации и повышения эффективности функционирования информационной систем. Создается возможность по формированию условий для построения виртуальных логистических центров на базе современных телекоммуникационных технологий, а также оптимизации инфраструктуры телекоммуникаций ТЛС и созданию единого информационного пространства взаимодействия объединения (группы) логистических компаний. На базе современных телекоммуникационных технологий создаются условия для разработки (модификации) комплексов средств автоматизации ТЛС, обладающих более эффективными возможностями управления процессом грузоперевозок.

О ВНЕДРЕНИИ ПЕРСПЕКТИВНЫХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В СПбГУ ИТМО В.Н. Васильев, С.Э. Хоружников, В.Б. Сычужников, А.А. Баранов, О.И. Лазо, Д.А. Поскребетьев, Д.А. Пухов, Н.А. Рысев Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 232-76-22, e-mail: [email protected] Инновации в управлении университетом на базе современных информационных и телекоммуникационных технологий являются ключевым механизмом, который позволяет осуществить внедрение унифицированных способов доступа к корпоративным данным, улучшение управляемости всего комплекса информационных ресурсов, а также обеспечение соответствия информационной инфраструктуры стратегическим целям университета. Разработка и внедрение новых технологий обеспечивается путем развития корпоративной информационной среды основанной на концепции интеграции данных, приложений и бизнес-процессов. Отличительной особенностью такого подхода является активное поэтапное воздействие на сетевую телекоммуникационную инфраструктуру, аппаратное обеспечение и систему управления в целом.

295

1. Транспортная инфраструктура корпоративной сети университета В университете создана мощная телекоммуникационная интранет-среда, охватывающая одиннадцать учебных корпусов, студенческий городок и спортивно-оздоровительный лагерь. В составе сети университета работает более 3500 компьютеров, которые объединены в корпоративную сеть на базе технологии виртуальных подсетей. Выделено порядка 100 отдельных фрагментов компьютерной сети, в том числе Центр спутниковой связи и сегменты Wi-Fi. Услугами последних пользуются более 2800 зарегистрированных пользователей – студенты и сотрудники университета. Составной частью университетской сети также являются система мониторинга территории вуза, включающая: Видеонаблюдение, Система контроля и управления доступом, Система контроля передвижения по территории, Охранная и пожарная сигнализация, Система оповещения. Внешняя связность с российскими и международными научно-образовательными сетями и Интернет обеспечивается Федеральной университетской компьютерной сетью RUNNet на скорости 1 Гб/с и имеет резервный канал связи. Университет выполняет функции оператора связи, имея для этого необходимые лицензии и разрешения, и предоставляет широкий спектр услуг связи образовательным учреждениям и научноисследовательским институтам России. Повышение производительности и расширение функциональных возможностей транспортной сети в настоящее время обеспечивается установкой коммутаторов третьего уровня Cisco WS-C4506E с поддержкой 10 Гб линий связи. Уровень доступа и распределения обеспечивается коммутаторами серии Cisco WS-C2960. Применение данного оборудования наряду с уже функционирующим позволит создать мультисервисную систему коммутации и маршрутизации (МСКМ), обеспечивающую передачу и распределение мультисервисного трафика в КИС. Основными особенностями МСКМ являются: • существенное повышение производительности транспортной сети в целом; • обеспечение передачи трафика с использованием протокола TCP/IP v4, в том числе многоадресного; • поддержка протоколов динамического обмена маршрутной информацией; • возможность создания изолированных маршрутизируемых виртуальных сетей для передачи данных различных служб и приложений; • обеспечения качества обслуживания и приоритезации различных типов трафика, с возможностью ограничения предоставляемой полосы пропускания; • наличие возможности удаленного управления и мониторинга сети с отображением информации о загруженности оборудования сети и ее отдельных участков, перегрузках и простоях сети; • реализация механизмов обнаружения отказов и перенаправления трафика в обход неисправного фрагмента; • наличие аутентификации пользователей до предоставления им доступа к ресурсам сети механизмов защиты от несанкционированного подключения. 2. Центр обработки и хранения данных Вводимый в настоящее время в эксплуатацию Центр обработки и хранения данных (ЦОД) представляет собой отказоустойчивую комплексную централизованную систему, обеспечивающую автоматизацию бизнес-процессов с высоким уровнем производительности и качеством предоставляемых сервисов. Использование в ЦОД Blade-систем IBM является оптимальным решением в плане повышения управляемости и упрощения администрирования IT-инфраструктуры. Конструкция blade-систем предполагает развертывание сервера путем механической установки модулей в шасси (plug&play), а все рутинные операции, связанные с настройкой нового сервера-«лезвия», осуществляются практически без вмешательства человека. Сервер автоматически подключается к действующей инфраструктуре без помощи каких-либо кабелей (электропитания, внешней дисковой подсистемы, локальной сети). В bladeсистемах, благодаря применению интегрированных коммутаторов Ethernet, многочисленные кабели подключения к локальной сети консолидируются в нескольких портах. Кроме того, отпадает необходимость в переконфигурировании физических кабелей, соединяющих серверные модули между собой, а также в использовании внешних коммутаторов и KVM-переключателей. Простота процедур подключения, управления, ремонта и замены серверов способствует сокращению числа ошибок обслуживающего персонала, часть эксплуатационных работ можно поручить менее квалифицированным специалистам, снизив таким образом затраты на их содержание. В состав ЦОД также входят системы хранения на дисках IBM System Storage DS5000 и лентах IBM System Storage™ TS3310 Tape Library Express Model. Процесс управления хранением данных обеспечивается программным продуктом IBM Tivoli Storage Manager, который позволяет автоматизировать функции резервного копирования и восстановления данных, а в сочетании с IBM Tivoli Storage Manager Extended Edition дает возможность получить подробный план аварийного восстановления, автоматизированные сценарии и функции создания отчетов. В центре обработки и хранения данных используются программные продукты компании VMware, которые обеспечивают: консолидацию серверов, повышая степень их использования, значительно снижая энергопотребление и затраты на охлаждение, а также помогают автоматизировать ИТ-процессы и управлять ими для достижения максимальной доступности, производительности и масштабируемости; 296

Труды конференции Телематика’2010

автоматическую балансировку нагрузки, перенос виртуальных машин в реальном времени и многое другое. 3. Системы видеоконференцсвязи Введенная в эксплуатацию система видеоконференцсвязи университета реализована в виде интегрированного мультимедийного многофункционального комплекса, сочетающего в себе практически все возможности для проведения презентаций, совещаний, конференций и видео экскурсий с поддержкой современных цифровых форматов видео и звукового сопровождения. Система состоит из двух модулей оборудования: видеокодека Tandberg 6000 MXP и кодека Polycom HDX8002. Оборудование Tandberg 6000 MXP позволяет устанавливать для 15 рабочих мест до 6 видео и 5 аудио соединений с использованием встроенной функции MultiSite. Передавать живую презентацию через прямое соединение с ПК (PC Presenter) или через LAN (PC SoftPresenter), имеет возможность одновременной передачи изображения участников и вспомогательных материалов встречи с использованием функции DuoVideo/Н.239 и отображения их на одном или на двух мониторах, поддерживает соединений по IP до 4 Мб/с, ISDN до 2 Мб/с (в MultiSite до 6 Мб/с суммарно). Видео передается c качеством высокого разрешения (High Definition). При необходимости может использоваться входящая в комплект цифровая конгресс-система Bosh DCN. Она позволяет управлять микрофонами, производить идентификацию и регистрацию делегатов, проводить электронное голосование, отображать на дисплеях результаты голосования и ход конференции, производить синхронный перевод на несколько языков. Оперативное управление всеми ресурсами комплекса обеспечивается при помощи одной беспроводной сенсорной интерактивной панели. Оборудование на базе кодека Polycom HDX8002 используется в основном для проведения интерактивных экскурсий по экспозициям Оптического музея, а также организации видеоконференций с удаленными пунктами. Технические характеристики кодека позволяют организовать видеосвязь высокого разрешения и имеет встроенные функции сервера многоточечной видеоконференцсвязи. При этом обеспечивается видео высокого разрешения даже на низких скоростях передачи данных. Возможность разнообразной работы с контентом (использование технологии H.239, People+Content™ и People On Content) позволяют участникам конференций выступать на фоне представляемого контента. Развернутый интегрированный мультимедийный комплекс отвечает всем требованиям и стандартам, предъявляемым к современным системам видеоконференций. 4. IP-телефония Дальнейшее расширение спектра предоставления услуг IP-телефонии обеспечивается вводом в эксплуатацию оборудования Cisco Unified Communications Manager V.7.1 MCS7825H4-K9-CMC2, которое будет использоваться в качестве центрального. Общая конфигурация системы (по существу унифицированных коммуникаций) включает в себя: • Сервер управления вызовов, осуществляющий регистрацию телефонов в сети, маршрутизацию вызовов и удержание звонков – Cisco Unified Communications Manager 7.1 MCS7825H4-K9-CMC2 со 100% резервированием. • Аналоговые (VG224) и цифровые (E1) голосовые шлюзы. • Межсетевые экраны для организации подключений удаленных IP-телефонов. • Коммутаторы с поддержкой QoS для приоритезации голосового трафика, а также PoE. • IP-телефоны: CP-7911G, CP-7942G, CP-7964G (секретари), CP-7975G (руководители). Подключение IP-телефонов мобильное и выполняется по существующим ЛВС к коммутаторам распределения-агрегации, либо к коммутаторам доступа структурных подразделений университета. Важной чертой внедряемых унифицированных коммуникаций является открытость и расширяемость, то есть возможность добавления новых мультимедийных и web-ориентированных приложений, и наличие механизмов для интеграции средств коммуникаций с существующими приложениями. 5. Беспроводный доступ к информационным ресурсам Дальнейшее расширение сети беспроводного доступа в настоящее время осуществляется за счет внедрения контроллера беспроводных точек Cisco- AIR-WLC4402 (поддерживающего до 25 точек доступа). Основными элементами системы являются: Контроллер Cisco- AIR-WLC4402 и Точка доступа AIR-LAP1142N стандарта 802.11a/g/n. Применение данного контроллера позволит обеспечить централизованное решение для управления беспроводной инфраструктурой. При этом развертывание беспроводной ЛВС значительно облегчается и ускоряется за счет функциональности автоматизированного обследования объекта путем определения сервером управления оптимальных настроек точек радиодоступа, в том числе излучаемой мощности и частотных каналов. Сервер управления автоматически конфигурирует беспроводную инфраструктуру и предоставляет администратору средства централизованного конфигурирования всех установленных точек радиодоступа. Кроме этого возможно: вести упреждающий мониторинг производительности, неисправностей и безопасности; локализовать источники помех; обеспечивать автоматическое восстановление радиопокрытия в случае отказа части точек радиодоступа, тем самым обеспечивая высокую производительность и отказоустойчивость беспроводной ЛВС; блокировать 297

несанкционированно установленные точки радиодоступа и обнаруживать неассоциированных беспроводных абонентов. Такое решение обеспечивает безопасность, близкую к безопасности проводных ЛВС. Таким образом, потребители могут воспользоваться удобствами и преимуществами, предоставляемыми локальной мобильностью, одновременно сохраняя безопасную сетевую инфраструктуру. Протокол аутентификации канального уровня 802.1x обеспечивает поддержку взаимной аутентификации абонента и сети. При этом реализуется защита от атак “Man-in-the-middle” и перебора паролей (brute force attacks), имеются централизованные средства управления ключами шифрования, включая их замену. Поддержка протокола 802.11n данным оборудованием открывает возможность в ближайшем будущем увеличить реальную скорость обмена информацией в сетях Wi-Fi до 100 Мбит/с и более, а также обеспечить площадь покрытия более 370 кв. м одной точкой доступа.

ЖИЗНЕННЫЕ ЦИКЛЫ ОБЪЕКТОВ В ИНФОРМАЦИОННОВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЯХ А.В. Нисковский, А.Ю.Филатов Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» Тел.: (812) 346-44-90, e-mail: [email protected], [email protected] С самого первого дня функционирования корпоративной информационно-вычислительной сети (КИВС) ее создатели, так или иначе, сталкиваются с вопросами, связанными с определением объектов в КИВС и их жизненными циклами. Жизненный цикл любой информационной системы или ее компоненты – это период времени, который начинается с момента принятия решения о необходимости создания ее и заканчивается в момент ее полного изъятия из эксплуатации [2]. Это определение применимо также и к таким объектам КИВС, как «пользователь» и «компьютер». Прежде чем заниматься планированием каких-либо процессов по созданию, управлению и удалению объектов, необходимо представлять себе их жизненные циклы. Понимая поведение объектов в КИВС, и отслеживая этапы их жизненного цикла, можно эффективно управлять этими объектами. Жизненный цикл пользователя. Для создания профиля пользователя используется объект «digital persona» – цифровая персона – некоторый шаблон, который учитывает специфику работы сотрудника на конкретной должности и содержит информацию о тех ресурсах и сервисах, которые должны быть доступны данному сотруднику. Для каждой должности в организации должна существовать своя цифровая персона [1]. После создания объекта пользователь происходит настройка его профиля. В некоторых случаях достаточно один раз настроить профиль, и пользователь получит возможность работать с ресурсами КИВС в необходимом и достаточном ему объеме. В произвольный момент времени может потребоваться внести некоторые изменения в доступность пользователю сетевых сервисов и ресурсов. В этом случае можно говорить о логическом управлении пользователем. Когда все настройки сделаны, сетевое окружение пользователя отвечает требованиям и специфике его работы, пользователь может начинать работу с сетевыми ресурсами и приложениями. Зачастую приходится вносить изменения в настройки профиля пользователя в связи с разными обстоятельствами: например, если сотрудник организации получил повышение и стал одним из менеджеров организации, ему необходимо предоставить доступ к дополнительным ресурсам КИВС, продумав его место и роль на будущем посту в контексте всей организации. Сотрудник также может перейти в другой отдел в рамках организации, сохранив свою учетную запись, однако на новом рабочем месте ему должны быть доступны другие ресурсы КИВС. В связи с этим придется изменить настройки профиля данного пользователя так, чтобы он мог эффективно выполнять свои обязанности, используя необходимые средства и ресурсы КИВС. В то же время на протяжении всей жизни пользователя в КИВС он будет нуждаться в технической поддержке. При возникновении проблемы с авторизацией, доступом к ресурсам КИВС и др. пользователь будет получать помощь администраторов. Если сотрудник увольняется из организации, и его работа в данной организации закончена, то администраторы удаляют данного пользователя для того, чтобы никто не мог воспользоваться доступными ему средствами КИВС, захватив контроль над неиспользуемой учетной записью. Жизненный цикл компьютера начинается с того самого момента, когда он появляется в организации. Ему присваивается инвентарный номер, с него считываются серийный номера. Когда вся служебная информация снята, на компьютер устанавливается операционная система с минимальным набором драйверов и служебных программ. После этого данные этого компьютера вносятся в сетевой каталог для последующего мониторинга его состояния и управления служебными системами. Для облегчения последующего восстановления работоспособности компьютера, а также для последующей работы с аппаратно-идентичными компьютерами, целесообразно снять образ системы. В 298

Труды конференции Телематика’2010

англоязычной литературе работа с образами рабочих станций называется Imaging (англ. image – образ). Фактически это физическая копия файловой системы раздела диска. При наличии образа можно восстановить работоспособную операционную систему на компьютере за время, несравнимо меньшее, чем установка с чистого листа. После того, как операционная система настроена, можно приступать к созданию локальных пользователей компьютера. На этапе проектирования были сформированы списки пользователей, которые смогут работать с данным компьютером. Исходя из этой информации, создаются локальные учетные записи сотрудников организации, под которыми они смогут работать на данном компьютере. После создания необходимого количества пользователей компьютера производится настройка их локальных профилей. После того, как профили пользователей настроены, производится установка программ, с которыми должны работать пользователи во время выполнения своих непосредственных обязанностей и которые могут существенно облегчить их рутинную работу. Очевидно, что разные локальные пользователи могут иметь разные права на использование локальных приложений. В связи с этим необходимо настроить доступность ПО для локальных пользователей в соответствии с их должностными обязанностями. Когда все предварительные настройки сделаны, сотрудники организации могут начинать работать на компьютере. Во время работы компьютера сетевые и локальные администраторы собирают информацию о его работе, об изменениях, которые произошли с программным обеспечением (апдейты, патчи,..), другую статистическую информацию. Эта информация необходима для того, чтобы отслеживать актуальную картину работы компьютеров, входящих в состав КИВС [3]. На основании полученной информации, а также по запросу пользователей часто возникает необходимость технической поддержки пользователей. В ряде случаев вполне достаточно воспользоваться средствами, позволяющими удаленно решить возникшие проблемы. При этом можно говорить об удаленной технической поддержке. Последствия возникшей проблемы могут привести к необходимости экстренной меры по восстановлению работоспособности компьютера, а именно восстановление операционной системы из образа. Если данные, полученные в результате работы механизмов инвентаризации, говорят о том, что конкретный компьютер не в состоянии больше выполнять свои функции, и он не может больше находиться в эксплуатации, то он списывается. В этом случае можно говорить, что данный компьютер более не является частью КИВС. Значимость жизненных циклов сетевых объектов заключается в том, что в явном виде указаны все возможные состояния того или иного объекта, а также переходы из одного состояния в другой. В условиях динамично развивающихся и меняющихся информационно-вычислительных сетей важно своевременно отслеживать состояние объектов и автоматизировать переходы между состояниями для повышения общей производительности организации. Конечной целью разработки жизненных циклов объектов является разработка действий по автоматизации изменения параметров объектов при возникновении того или иного события или иной необходимости. В условиях крупных информационновычислительных сетей данная автоматизация позволяет сократить время выполнения изменений и, как следствие, повысить эффективность работы сотрудников. Литература 1. Нисковский А.В., Обломский Г.С. Сетевое окружение библиотеки университета// Библиотеки и ассоциации в меняющемся мире: новые технологии и новые формы сотрудничества: Тема 2003 года: Библиотека и доступность информации в современном мире: электронные ресурсы науке, культуре и образованию: Тр. конф./ 10-я юбил. междунар. конф. «Крым-2003». – М.: ГПНТБ России, 2003. 2. Yury Isaev, Alexey Niskovsky. E-Library Technical Solution: an Example of ETU “LETI”. Six International Conference on Enterprise Information Systems. Conference Proceeding. Porto, Portugal, 2004. 3. Подготовка инженерно-технических кадров в области ИКТ. Методические материалы для слушателей курсов повышения квалификации. /Сост.: А.И. Водяхо, А.В. Горячев, Ю.Н. Исаев, К.С. Кириллов, Д.В. Ландау, А.Е. Лоренц, В.Н. Малышев, К.В. Меркулов, А.В. Нисковский, М.Г. Пантелеев, Ю.С. Татаринов, А.В. Тимофеев; Под общ. ред. А.И. Водяхо и Ю.С. Татаринова. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2004, 191 с.

299

ВТОРОЕ КОЛЬЦО ПРИВИЛЕГИЙ КАК МЕТОД УВЕЛИЧЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ И БЕЗОПАСНОСТИ ЯДРА LINUX Г.А. Сумина, Е.А. Кожанов, Р.С. Сергеев, А.Н. Степина Саратовский государственный социально-экономический университет Тел.: (8452) 33-23-64, e-mail: [email protected] На сегодняшний день наблюдается активный рост вредоносного кода под операционную систему 3 Linux . Появление таких вредоносных программ как Ramen и Pelf показало, что ОС на базе Linux не могут обходиться без защитного программного обеспечения. Развитие антивирусного программного обеспечения под эту платформу происходит куда более медленными темпами. Одной из главных причин сложившейся ситуации является невозможность достоверно проконтролировать действия, происходящие на уровне ядра операционной системы, так как вредоносный код, находящийся на этом же уровне привилегий, может успешно скрывать свое присутствие. Linux-подобные операционные системы не предполагают наличия отдельного кольца привилегий для подгружаемых модулей. Это ведет к тому, что один вредоносный модуль может подчинить себе всю систему. В качестве решения такой проблемы предлагаются такие проекты, как SELinux и GRSecure, но, несмотря на их широкие возможности, они не способны полностью решить поставленную задачу. К недостаткам подобных проектов можно отнести и то, что они ориентированы на крупные промышленные, военные или правительственные организации и чрезмерно сложны в администрировании. Одним из самых надежных способов до сих пор остается отключение возможности динамической загрузки модулей в ущерб гибкости и расширяемости, но этот метод практически неприменим для домашних рабочих станций. Таким образом, существующее защитное программное обеспечение не обладает достаточной функциональностью для борьбы с вредоносными модулями ядра. Создание более надежной и гибкой защиты невозможно без изменения архитектуры системы. Для этого необходимо решить следующие задачи: • Выполнение кода модулей ядра с более низкими привилегиями. • Сохранение обратной совместимости с существующими модулями ядра. • Создание механизма, позволяющего контролировать процесс выполнения модулей ядра • Создание безопасных интерфейсов управления механизмом, контролирующим процесс выполнения модулей ядра, с целью упрощения создание в дальнейшем полнофункциональных проактивных антивирусных приложений. По данным с w3counter.com на август 2009 г. доля Linux-подобных систем на рабочих станциях составляет 1.97% и, по мнению экспертов, еще имеет потенциал роста. Развертывание приоритетной национальной программы «Образование» также способствует росту популярности ОС на базе Linux в нашей стране, а внедрение таких ОС в государственные учреждения делает актуальным вопрос о безопасности и надежности данных ОС. Исследователи компьютерной безопасности все чаще встречаются с вредоносными программами под ОС на базе Linux и уже имеются случаи обнаружения ботнетов, занимающихся распространением вредоносных программ и построенных на серверах под управлением данной ОС. Наибольшую опасность для Linux-систем представляют вредоносные программы, использующие руткит технологии, так как они способны успешно скрываться от существующих защит, работая на уровне привилегий ядра. В качестве решения защиты от подобной угрозы, можно предложить реализацию отдельного кольца привилегий для модулей ядра. Данный уровень можно создать, пользуясь возможностями, предоставляемыми x86 архитектурой. Реализация данного механизма позволит снизить вероятность компрометации системы и уменьшить возможные последствия от действий вредоносного модуля. Для этого в ядро GNU Linux необходимо будет добавить поддержку дополнительных сегментов кода и данных с уровнем привилегий ниже, чем у аналогичных сегментов ядра. Корректируя поля BASE и LIMIT в дескрипторе добавленных сегментов, можно на аппаратном уровне оградить доступ модуля к виртуальному адресному пространству ядра. На все функции ядра, которые необходимы загружаемому модулю для работы, ставятся специальные функции-посредники. В функциях-посредниках происходит вызов оригинальных функций ядра по средствам аппаратного прерывания. Так как в ядре GNU Linux версии 2.6.32 полностью зарезервирована таблица IDT, то реализация отдельного обработчика аппаратных прерываний затруднительна, но при этом оказалось возможным задействовать для этих целей уже имеющийся обработчик, используемый для обработки системных вызовов из пользовательского пространства.

3

Здесь и далее авторы будут использовать термин ОС на базе Linux и Linux-подобные ОС в смысле общего названия UNIX-подобных операционных систем на основе одноимённого ядра и собранных для него библиотек и системных программ, разработанных в рамках проекта GNU. 300

Труды конференции Телематика’2010

Для совместимости ядра с уже разработанными модулями в заголовочные файлы можно добавить макрос препроцессора, определяющий какую из функций передавать компилятору – оригинальную ядерную или функцию-посредник. Так как общее количество аппаратных прерываний при работе ОС в результате подобного подхода возрастет, то можно ожидать снижение производительности системы в целом. Для мониторинга и сбора статистики поведения модулей разрабатывается специальный объект – «Мастер контроль». В его функции входит перехват всех запросов на доступ к функциям ядра, поступающих от подгружаемых модулей, а также проверка их корректности и легальности с помощью специальных списков разрешения. Аналогичную проверку можно проводить на этапе загрузки модуля ядра, так как заголовок бинарного модуля содержит таблицу импорта объектов ядра. Списки разрешения могут корректировать через специальные интерфейсы. Мы надеемся, что использование интерфейсов «Мастер контроля» позволить упростить разработку защитного ПО для ОС Linux. Литература 1. 2. 3.

Бовет Д., Чезати М. Ядро Linux, 3-е издание / СПб: БХВ-Петербург, 2007. – 1104 с. Родригес К.З., Фишер Г., Смолски С. Linux. Азбука ядра / СПб: КУДИЦ-Пресс, 2007. – 584 с. Сумина Г.А., Кожанов Е.А., Степина А.Н. Анализ руткит технологий под операционную систему Linux // Труды XVI Всероссийской научно-методической конференции Телематика'2009, Т. 2. 2009. – C. 364–365.

ПОСТРОЕНИЕ МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ СЕТЕВОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ СГТУ А.А. Сытник, С.С. Гельбух, С.В. Папшев, С.С. Хачатурьян Саратовский государственный технический университет Тел.: (8452) 998-796, e-mail: [email protected] Образовательная среда вузов прошла свое развитие от простых файловых архивов через построение гипертекстовых сайтов до баз образовательных ресурсов, предоставляемых через системы управления контентом. Соответственно менялся и характер информации в данных средах от простого текста до мультимедийного контента. Сегодняшний этап развития сетевого контента характеризуется все большим преобладанием аудио-видео-информации, это заметно и на примере общедоступного Интернета, где наряду с развлекательным и информационным видео появились и образовательные аудио- видео-ресурсы. Появление такого рода ресурсов особенно актуально в условиях изменения характера современного образования в направлении образования непрерывного. Основными чертами современной сетевой инфраструктуры являются мультимедийность и мультисервисность транспортной компоненты, интеграция услуг прикладного уровня в единой инфраструктуре. Для обеспечения этих свойств при построении сети необходимо учитывать специфические требования сервисов к пропускной способности каналов, реальной скорости передачи, временным задержкам и отклонениям, а также требования к безопасности транспорта и узлов. Обычно эти требования оформляются в виде соглашений об уровне сервиса (LSA) между клиентами и провайдерами услуг. Для реализации соглашений применяется ряд комплексных универсальных технологий, таких как политики качества обслуживания и обеспечения безопасности. Сегодня методы и технологии доставки медиа-контента через Интернет в разных режимах (синхронном и асинхронном) разрабатываются весьма активно. Реализовать их проще в рамках региональных и/или корпоративных образовательных сетей. Именно для таких сетей были исследованы технические требования к организации мультикастового вещания [1], был разработан программнотехнический пользовательский интерфейс для данного сервиса [2]. Организационно-методические принципы доставки данного сервиса в рамках концепции центра MULTICAST-вещания были описаны в [3]. Итоги исследований особенностей организации группового вещания в образовательных сетях [4] позволили приступить к разработке сервиса потокового вещания в корпоративной мультисервисной университетской сети СГТУ. Для этого, прежде всего, была произведена модернизация существующей сетевой инфраструктуры с целью обеспечения возможности передачи телевизионных программ, видео по запросу и других медийно ориентированных сервисов. При модернизации сети учитывалась возможность возникновения множества аудио- и видео-потоков наряду с использованием пользователями обычных сервисов Интернета. Этим было обусловлено внимание к задаче регулирования качества работы сетевых сервисов через механизмы мониторинга и обеспечения QoS. За последние два года была модернизирована магистраль университета, в результате которой все корпуса соединены оптическим кабелем с возможностью передачи на скорости до 10 Гбит/с, сформирована физическая среда передачи данных с возможностью обеспечения потребностей университета на десятилетний период. Центральные корпусные узлы коммутации сети построены на основе оборудования Cisco. Все узла коммутации настроены на маршрутизацию как unicast, так и multicast трафика. На центральном узле агрегируется статистика по отказам и загрузке каналов. Таким 301

образом, имеется возможность оперативного мониторинга и выявления узких мест сети. При необходимости может быть активирована технология EtherChanel. Для проведения видеомостов и видеоконференций обычно используются специально оборудованные помещения. Одним из способов расширения пассивной аудитории участников видеоконференции является использование технологий вещания в реальном времени по локальной сети. Эту же сеть можно использовать для доступа к телевизионным каналам. Для решения этой задачи в корпусах университета установлены телевизоры, которые через приставки STB управляются из единого центра мультимедийного вещания. Для пользователей сети университета доступно до 20 бесплатных телевизионных каналов. Система вещания строится на основе видеосервера, сетевых устройств локальной сети и телекоммуникационного узла. Она реализована в форме оригинального программного обеспечения [2], установленного на видеосервере. Разработанное ПО управляет контентом в организованной мультисервисной среде и обеспечивает мониторинг вещания. В процессе работы создаются и отслеживаются существующие в сети мультикаст-группы. Программное обеспечение управляет статическим контентом, размещенным на сервере и динамическими мультимедийными потоками, создаваемыми оборудованием в аудиториях, выполняет функции запуска трансляции и присоединения к трансляции видеопотока. На web-сервере системы доступна информация о принципах работы центра вещания, о доступных ресурсах, графике трансляций. Совершенствование описанного программного обеспечения проводится в направлениях использования распределенных источников вещания, записи и воспроизведения фрагментов программ и видеоконференций. Модернизация программного обеспечения направлена также на интеграцию в сетевой инфраструктуре существующих статических и динамических ресурсов с STB-приставками для телевизионного вещания высокого качества. Технологии медиа-вещания пока не получили широкого распространения в реальном учебном процессе. Необходима апробация для выявления предпочтительных форм их использования. Наряду с очевидными преимуществами по расширению аудитории участников видеоконференций за счет удаленных пользователей мультисервисная сетевая инфраструктура может использоваться в рамках учебных курсов APTECH, Microsoft IT Academy, сетевой академии Cisco, учебно-научнопроизводственного телевизионного центра СГТУ. Литература 1.

2.

3.

4.

Papshev S.V. Development of Mulimedia Bradcasting in Regiolan Educational Computer Networks / S.V. Papshev, А.А. Sytnik, S.S. Hachaturjan // Информационные технологии и телекоммуникации в образовании и науке - IT&T ES`2007: сб. тр. междунар. науч. конф. / SIIT&T Informika, Moscow, 2007. – С. 154-155. Сытник А.А. Разработка программно-технического интерфейса мультикастового вещания в региональных образовательных сетях / А.А. Сытник, С.В. Папшев, С.С. Хачатурьян // Телематика’2007: сб. тр. XIV Всероссийской научно-методической конф. / СПбГУ ИТМО, СПб, 2007. – T. 1, C. 64-65. Организационно-методические принципы работы центра MULTICAST-вещания / А.А. Сытник [и др.] // Новые информационные технологии и менеджмент качества: материалы междунар. симп. / ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», М., 2008. – С. 105-106. Научно-методические и организационно-технические основы формирования информационно-образовательной среды / под ред. проф. Сытника А.А. – Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2009. –216 с.

ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ СЕТЕВОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ В СЕТИ САРАТОВСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА А.А. Ерофтиев, П.В. Ирматов, С.В. Отпущенников Саратовский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского Тел.: (8452) 210-664, e-mail: [email protected] Информационная компьютерная сеть Саратовского государственного университета – одна из самых крупных волоконно-оптических компьютерных сетей в регионе. Она объединяет более 2000 компьютеров университета и его подразделений, связывает между собой 12 университетских корпусов и сотрудничающие с СГУ организации. Управление компьютерной сетью подобного масштаба подразумевает глубокое знание ее инфраструктуры, внутренних сетевых маршрутов, взаимного расположения важных узлов коммутации. Поэтому возникла необходимость создания системы, облегчающей задачу администрирования сети, в частности, с помощью визуального представления ее элементов – оптических кроссов и волоконнооптических линий связи, что позволяет упростить понимание структуры сети и ее маршрутов и оперативно вносить происходящие изменения. Таким образом, для решения поставленной задачи было необходимо: 302

Труды конференции Телематика’2010

• создать базу данных, содержащую информацию о местоположении ключевых узлов сети – оптических кроссов, а также о существующих линиях связи между ними и основных сетевых маршрутах; • создать схематическую карту зданий, между которыми проложена сеть; • дать возможность редактировать полученную схематическую карту сети путем создания, изменения и удаления элементов сети и маршрутов; • отображать в пользовательском интерфейсе карту и существующие сетевые маршруты. Для решения поставленной задачи был выбран созданный сотрудниками ПРЦНИТ СГУ фреймворк для создания из баз данных произвольной структуры геоинформационных систем с веб-интерфейсом. Данный фреймворк предназначен для разработки программных комплексов, позволяющих соотносить различные объекты, хранящиеся в базах данных произвольной структуры, с их положением в пространстве. Он включает в себя: • cервер карт (осуществляет генерацию и масштабирование карт; используется программный комплекс MapServer); • сервер приложения (хранит информацию обо всех объектах, занесенных в систему); • скрипты, размещаемые на сервере пользователя (предоставляют программный интерфейс, обеспечивающий отображение карт и получение, обработку и изменение информации об объектах на карте). Для отображения карт фреймворк использует JavaScript-библиотеку OpenLayers. Доступ пользователей осуществляется через веб-интерфейс. Для создания системы контроля сетевой инфраструктуры было использовано следующее программное обеспечение: • веб-сервер Apache; • СУБД MySQL; • программный комплекс MapServer. В целях снижения нагрузки на сервер был использован кэширующий прокси-сервер Jetty, задачей которого является сохранение карт для последующей их выдачи без повторной генерации. База данных о местоположении сетевого оборудования и линиях связи была создана на основе предоставленного эскиза информационной компьютерной сети СГУ. Схематическая карта зданий, входящих в состав сети, была создана с использованием картографического пакета MapInfo, содержащего графический редактор с возможностью экспорта в разнообразные форматы карт, в том числе и в формат MAP, используемый в MapServer. Главная страница интерфейса пользователя содержит блок отображения карты и список существующих сетевых маршрутов, а также ссылки на страницы добавления новых маршрутов и вывода списка зданий, объединенных сетью. Эта страница позволяет выделять интересующие маршруты цветом, перейти на страницу редактирования маршрута или группы маршрутов, а также удалять маршруты. Также возможно изменение картографической или иной специфической для объектов на карте информации (оптических кроссов и линий связи между ними). На странице добавления новых маршрутов необходимо выбрать здания, между которыми должен быть проложен новый маршрут, и число задействованных линий связи. Далее система вычисляет кратчайшее расстояние между выбранными зданиями в уже существующей сети (без учета линий связи внутри самих зданий, т.к. они легко изменяемы, в отличие от внешних линий связи) с помощью волнового алгоритма, и предлагает один или несколько вариантов маршрута (если найдены несколько путей с минимальной длиной). Далее нужно отметить маршруты, ввести название группы маршрутов и каждого маршрута, а также начальной и конечной точки каждого маршрута, после чего нажать на кнопку «Добавить» для добавления маршрута в систему. При этом задействованные линии связи помечаются, как занятые, и, если требуется, в систему добавляются новые линии связи. В итоге получен программный продукт, который упрощает задачу контроля инфраструктуры информационной компьютерной сети СГУ путем визуального представления текущего состояния сети и ее внутренних маршрутов.

АЛГОРИТМЫ БАЛАНСИРОВКИ НАГРУЗКИ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА А.В. Бабич Тульский государственный университет Тел.: (4872) 35-01-37, e-mail: [email protected] Решение задач управления высшим учебным заведением связано с обработкой больших объемов информации. При этом имеются жесткие требования к оперативности, надежности, достоверности и скорости обработки информации. Данные требования обычно предъявляются к таким современным системам автоматизации учебного процесса, как GS-Ведомости, Университет, Plany, Naumen University, Tandem University и др. Однако для внедрения упомянутых систем необходима развитая сетевая инфраструктура, включающая в себя систему мониторинга для контроля состояния сети учебного 303

заведения. Большинство централизованных систем мониторинга, используемых в настоящее время, уже не удовлетворяют требованиям активно развивающихся сетей по скорости обработки данных и потребности в вычислительных ресурсах. В работе [1] предложена распределенная система мониторинга, работающая на основе протокола SNMP и использующая для своей работы свободные вычислительные ресурсы серверов корпоративной сети. При этом балансировка нагрузки на серверы сети выполняется динамически, т.е. перед началом очередного опроса. Было предложено классифицировать сети по отношению к дополнительной нагрузке на два класса: однородные (серверы сети с одинаковой чувствительностью к дополнительной нагрузке) и неоднородные (серверы сети с разной чувствительностью к дополнительной нагрузке). В качестве функции штрафа за использование ресурсов серверов сети рассматривалась функция на основе выражения для среднего времени пребывания заявки в модели M/M/с. Рассматриваемая задача динамического конфигурирования нагрузки системы мониторинга сводится к решению многокритериальной задачи оптимизации, в которой критерии оптимальности учитывают как требования системы мониторинга (минимизировать максимальный интервал опроса для каждого сервера), так и требования сети (минимизировать суммарный штраф за использование ресурсов серверов). При решении задачи учитываются ограничения на использование ресурсов процессора и памяти серверов сети, ограничение на интервал опроса. Для упрощения решения данной глобальной задачи было предложено выполнить ее декомпозицию на ряд согласованных с ней (по критериям и ограничениям) локальных задач. В качестве критериев локальных задач были предложены: суммарная величина загрузки серверов сети, величина разбалансированности серверов сети после добавления нагрузки мониторинга, суммарная стоимость ресурсов серверов сети. Для решения локальных задач для однородных сетей в данной работе предлагается алгоритм на основе простого генетического алгоритма. Основное достоинство использования данного алгоритма – возможность поиска решения для любого критерия оптимальности и высокое быстродействие, практически не зависящее от количества объектов мониторинга. Выполнены исследования эффективности алгоритма для решения локальных задач. Также разработаны эвристические алгоритмы, нацеленные на одновременное выполнение требований как системы мониторинга, так и корпоративной сети. Они основаны на использовании дискретных уровней разрешенной дополнительной нагрузки. На каждом шаге алгоритма разрешается загружать серверы только до строго определенного уровня. Алгоритм заканчивает свою работу, когда все объекты мониторинга будут распределены по серверам или когда уровень загрузки превысит допустимый. Быстродействие алгоритма зависит от количества уровней. Было показано, что наилучшей считается дискретность уровней в 10%. Для адаптации этого алгоритма к неоднородным сетям были вычислены эквивалентные уровни нагрузки для каждого типа серверов сети. Таким образом, в работе рассмотрена распределенная система мониторинга корпоративной сети, использующая свободные ресурсы серверов. Проведена формализация задачи динамического конфигурирования указанной системы, предложены алгоритмы ее решения. Проведено исследование эффективности предложенных алгоритмов. Литература 1. Бабич А.В. Задача динамического конфигурирования распределенной системы мониторинга корпоративной сети / А.В. Бабич, Г.Б. Берсенев // XLIVI Всероссийская конференция по проблемам математики, информатики, физики и химии: тезисы докладов. Секции математики и информатики. – М.: РУДН, 2010. – С. 92.

ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЕ СРЕДСТВО ДЛЯ ДОКУМЕНТИРОВАНИЯ КОРПОРАТИВНЫХ СЕТЕЙ А.В. Бабич, М.В. Балыко, А.Н. Мерцалов Тульский государственный университет, Областной центр новых информационных технологий, г. Тула Тел.: (4872) 35-01-37, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] С ростом объема и структурной сложности корпоративных сетей возникает задача их документирования. Существует два вида схем сети: схема физической топологии, схема логической топологии. Схема физической топологии представляет собой схему размещения кабельной системы и сетевого оборудования. Она, как правило, составляется на планах помещений и не представляет особенных сложностей. Схема логической топологии должна включать сетевое оборудование, его конфигурацию, схемы соединений. Основной недостаток классических схем, составленных при помощи различных редакторов диаграмм общего назначения (MS Visio, Dia, CorelDraw) – невозможность точно определить порт подключения многопортового устройства, так как схема представляет собой набор пиктограмм и линий связи. Эту информацию, а также все дополнительные настройки сетевого оборудования необходимо отмечать в примечаниях. При перенастройке оборудования, которая может 304

Труды конференции Телематика’2010

достаточно часто происходить в сложных и/или активно развивающихся сетях, необходимо постоянно вручную актуализировать схему сети. Ручная синхронизация документации и настроек сетевого оборудования при помощи классических средств становится практически невозможной при увеличении количества сетевых устройств и штата обслуживающего персонала. Таким образом, создание специализированного редактора диаграмм, ориентированного на построение схем логических топологий корпоративных сетей, с возможностью совместной работы, импорта и экспорта настроек сетевого оборудования является актуальной задачей. В данной работе рассматривается расширяемый прототип инструментального средства документирования логических топологий корпоративных сетей. Внешне это средство напоминает редактор диаграмм, позволяющий представлять схемы в графическом виде. Однако в данной среде пиктограммы представляют реальные объекты корпоративной сети с рядом свойств, присущих данным объектам. Основное отличие от классических редакторов – не допускается прямое соединение линии связи с объектом. У объекта существует определенное количество объектов-портов. Именно к ним должны подключаться линии связи. Такой подход позволяет избежать ошибок при составлении схемы логической топологии сети и в дальнейшем легко построить сеть по данной схеме. Помимо физической топологии с помощью разработанного инструментального средства возможно документирование не только схемы физических подключений, но и настроек коммутаторов на канальном уровне (протокола 802.1Q) и частично настройки сетевого уровня. Для объектов существуют следующие шаблоны сетевого оборудования (в скобках указано количество объектов-портов и свойства шаблона): концентратор (динамически, модель), коммутатор (динамически, модель, база данных VLAN, IP-адрес), маршрутизатор (динамически, модель, IP-адреса), медиаконвертер (2, модель), сеть (1, IP-адрес), линия связи (отсутствует, тип). Объекты-порты имеют следующие свойства: номер, описание, тип соединения (Ethernet, Fibre), тип канала (доступа, магистральный), номер VLAN. Шаблон-сеть представляет собой абстрактное представление одноранговой компьютерной сети. В качестве расширения инструментального средства применяется система, позволяющая производить экспорт и импорт настроек сетевого оборудования. Такая надстройка позволяет значительно сократить сроки ввода в строй нового оборудования (устанавливаемого вновь при расширении сети или взамен вышедшего из строя). В данном случае необходимо составить схему сети, а затем просто импортировать настройки на сетевое оборудование, или наоборот – настроить и установить устройство, а затем произвести экспорт настроек в схему. Достоинство предлагаемого подхода в том, что схема представляет собой универсальную систему резервного копирования и позволяет генерировать команды для разных марок сетевого оборудования. В частности, обычно при установке коммутатора делается резервная копия его настроек, однако в случае выхода из строя необходимо менять его на коммутатор той же марки. Предлагаемое инструментальное средство позволит быстро настраивать коммутаторы любых марок. В настоящее время разрабатываются средства импорта-экспорта настроек для коммутаторов DLink 3100, 3024, 3526; Cisco 2950, 2960; Allied Telesis AT8000. В дальнейшем предполагается создать универсальную систему импорта-экспорта, работающую на основе шаблонов команд, что позволит работать с коммутаторами любых марок, поддерживающих настройку при помощи текстовых команд (ssh, telnet, serial). Данные системы хранятся в специализированной базе данных, интерфейс кроссплатформенный, что позволяет обеспечить широкие возможности для совместной работы и взаимодействия сетевых администраторов. Таким образом, разработанная система позволяет автоматизировать процесс документирования корпоративных сетей, обеспечивает функции резервного копирования и совместной работы. Внедрение системы позволяет сократить длительность разработки, введения в строй и восстановления после сбоев корпоративных сетей, а также уменьшить расходы на эти цели.

СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И РЕЗЕРВИРОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТИ ТУЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА А.А. Мерцалов Тульский государственный университет, Областной центр новых информационных технологий Тел.: (4872) 35-01-37, e-mail: [email protected] Для решения задачи мониторинга сети и сетевых сервисов в Тульском государственном университете (ТулГУ) несколько лет успешно применяется система Nagios. Данная система позволяет не только отслеживать факт функционирования того или иного устройства, определять качество работы поддерживаемых им сервисов, но и реализовывать схемы автоматического восстановления. Сделать это позволяет обилие специализированных плагинов, предназначенных для работы с различными сетевыми приложениями. Кроме этого, в Nagios предусмотрен программный интерфейс, позволяющий программировать собственные приложения, расширяющие возможности системы. Эта возможность используется для 305

организации мониторинга и резервирования сетевых сервисов. В частности, для отслеживания состояния работы сетевых приложений и аппаратной части на базе серверов с ОС Linux разработаны плагины Nagios, использующие подключения по протоколу ssh и(или) snmp. Такой подход в большинстве случаев позволяет автоматически устранять или частично компенсировать ряд возможных неполадок предусмотренных при проектировании системы мониторинга (например, «запуск» горячей копии или блокирование хоста, посылающего подозрительно большое количество запросов http-серверу). Часть сетевых приложений, в организации резервирования которых участвует Nagios, работают посредством виртуальных серверов. Это упрощает создание и запуск резервных копий. В настоящий момент используется linux-vserver. Ведется работа по частичному переходу на виртуализацию KVM (Kernel-based Virtual Machine). Применение данной технологии существенно упрощает задачу разделения физических ресурсов сервера и позволяет использовать более эффективные механизмы запуска резервных копий, сводящих к минимуму время отказа в обслуживании при возникновении аварийной ситуации. В качестве одного из ключевых средств для организации горячего резервирования рассматривается технология CARP (Common Address Redundancy Protocol). Дополнительным преимуществом данного решения является возможность (в ряде случаев) балансировки нагрузки Используется Nagios так же в качестве дополнительного средства системы контроля трафика локальной сети. Система предупреждает администратора при возникновении критически высоких загрузок портов управляемых коммутаторов и наличии ошибок на всех участках сети. Особый интерес представляет контроль трафика, передаваемого по радиосетям. Поскольку локальный трафик не учитывается билинговой системой, необходимо отслеживать вероятные перегрузки радиоканалов и нестабильную связь с радиобриджами. Ведется разработка плагина для Nagios, помогающего производить мониторинг работы почтовой системы. В частности, предполагается осуществлять контроль основных параметров работы антиспамовой системы для оперативного реагирования на нештатные ситуации. Это особенно актуально, так как почтовый сервер ТулГУ является релеем для нескольких крупных почтовых серверов университета и подключенных к нему организаций.

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ Н.Б. Мухина, А.С. Сидоров Ульяновский государственный технический университет, Институт дистанционного образования Тел.: (8422) 77-88-10, 77-88-21, e-mail: [email protected], [email protected] Институт дистанционного образования (далее – Институт или ИДО) создан в Ульяновском государственном техническом университете в 1999 году. Большой заимствованный зарубежный опыт развития открытого (дистанционного) образования, материалы международных конференций, огромный объем информации, созданной внутри Института, – все это составляет интеллектуальный багаж организации. Задача его сохранения решается при грамотном построении единого информационного пространства организации. Несколько лет велась работа по выбору системы электронного документооборота для ИДО, проанализированы системы DocsVision, Евфрат, DIRECTUM, МОТИВ, Windows Sharepoint Services 2.0, проводилась опытная эксплуатация систем на демоверсиях. Выбор остановился на Windows Sharepoint Services 3.0 (WSS). Это отличная система для организации информации, управления документами, повышения эффективности бизнес-процессов и создания надежной среды взаимодействия. Были опробованы средства «заявочной кампании» на ремонт вычислительной и оргтехники и учет заявок пользователей в лабораторию комплексной автоматизации бизнес-процессов организации. Отработана структура заявок, порядок их назначения исполнителям, учета их выполнения и приема заказчиками. Таким образом, сформированы базовые предпосылки для создания системы контроля исполнительской дисциплины в масштабе всего Института. Попытки внедрения системы «малыми силами» (одним администратором) показали бесперспективность такого пути. Работы по разработке и эксплуатации системы, управлению правами доступа необходимо было отделить от контроля за логикой движения информации в системе. Потребовался дополнительный сотрудник – модератор портала. Для внедрения портала WSS в ИДО: • функции по созданию узлов, библиотек и папок для хранения информации закреплены за сотрудником, способному обобщать опыт организации и контролировать (побуждать) своевременное размещение новой созданной информации в организации; • разработаны документы: «Политика портала» и «Правила работы на портале»; • назначен модератор портала; • создана рабочая группа разработчиков портала, утвержден график внедрения.

306

Труды конференции Телематика’2010

Структура портала ИДО УлГТУ включает: • Узел «База знаний» с узлами и библиотеками документов по направлениям деятельности Института (далее – БЗ); • Узел «Процессы» для реализации: сервиса обеспечения коллективной работы с документами; сервиса оповещения пользователей портала (новости и объявления); сервиса службы контроля исполнительской дисциплины; сервиса сбора и обслуживания заявок; • Узел «Руководство пользователя»; • Узел «Контакты». Приведем некоторые из положений Политики портала и Правил работы на портале: • В БЗ размещаются утвержденные документы или обсужденные проекты материалов в последней редакции, если документы по объективным причинам не могут быть доведены до утверждения. Подготовка версий документа для утверждения должна вестись в рабочих областях портала или на локальных компьютерах пользователей. • БЗ предназначена для ускорения доступа пользователей к единственно верному варианту информации. Текстовые документы могут храниться в трех форматах: электронная версия документа, сканированная копия или электронная версия с размещенными сканированными фрагментами согласовывающих и утверждающих подписей, печатей. Графические документы (рисунки, схемы, макеты, фотографии и т.п.) хранятся в формате, обеспечивающем при необходимости возможность их изменения. • Должен выполняться принцип однократности представления информации. Узлы Базы знаний создаются по логике направлений деятельности Института дистанционного образования. Создавать в БЗ узлы структурных подразделений запрещено. Для целей конкретного подразделения нормативно-правовые и другие документы подразделения могут быть выбраны для использования в режиме чтения через представления (отчеты, запросы). Для этого отнесение документа к подразделению должно быть реализовано в свойствах документа. • Коллективная работа над документом, проектом должна вестись в специально открытых рабочих областях, после утверждения документа (проекта) он размещается в БЗ по логике утвержденной иерархии информации. • Модератор вправе потребовать от пользователя изменения размещения документа в соответствие с утвержденной иерархией, качественного заполнения свойств документа, потребовать размещения документа в соответствующем виде и формате. Модератор вправе требовать от пользователя удаления размещенного документа из БЗ, если его статус, содержание или оформление противоречит политике портала. • На узлах созданы библиотеки документов. Управлять библиотеками документов и их свойствами имеет право только администратор БЗ. • Пользователь при размещении документов в библиотеки может группировать их в папки. Логическую структуру папок библиотеки определяет пользователь. Правом создания папок (по предложениям пользователей) обладает только модератор. Подход к использованию средств WSS выработан следующий: • аскетичное представление страниц узлов, удаление со страниц узла «База знаний» сервисов, не касающихся размещения (обновления) и просмотра информации; • одновариантность представления возможностей инструментов WSS в инструкциях пользователей (уверенный пользователь самостоятельно освоит другие, более удобные для него, возможности достижения нужного результата); • ограничение на уровневое представление информации (узлы – не более 3 уровней, организация документов БЗ в библиотеки с утвержденными названиями, создание папок документов в библиотеках – не более 2 уровней вложения). Литература 1. 2. 3.

4. 5.

DIRECTUM http://www.directum.ru/ DocsVision http://www.docsvision.com/ Microsoft* Windows* SharePoint* Services 3.0. Русская версия. Серия «Шаг за шагом»/ Лондер О., Инглиш Б., Блинкер Т., Ковентри П.; пер. с англ. – М.:ЭКОМ Паблишера, 2007. – 576 с.: ил. Евфрат http://www.evfrat.ru/ МОТИВ http://www.motiw.ru/

307

МОДЕЛИРОВАНИЕ ТРАНСПОРТНОГО ПРОТОКОЛА С АДАПТАЦИЕЙ СКОРОСТИ ПЕРЕДАЧИ В БЕСПРОВОДНЫХ СРЕДАХ И.В. Алексеев, М.Н. Захарова, А.В. Лукьянов, А.Н. Носков Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова Тел.: (4852) 79-77-31, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] Важность сетей передачи данных и мультимедиа информации невозможно переоценить сегодня, в начале информационной эпохи развития человечества. Системы сбора, обработки и распределения информации являются важнейшей точкой приложения научного знания. Развитие технологии устранило различия между обработкой и передачей информации, а наиболее актуальной задачей в коммуникации стала спецификация и верификация коммуникационных протоколов, а также их оптимизация. Современное определение сети передачи данных можно сделать следующим образом: сеть – это набор автономных вычислительных устройств, физически и логически связанных между собой. Иными словами набор равноправных узлов, имеющих возможность обмениваться информацией. Такое определение относится к так называемой сети передачи данных, однако не ограничивается только компьютерными данными и может быть расширено для любой сети, построенной на принципе коммутации пакетов, в том числе и универсальной сети с интеграцией сервисов. Сети передачи данных и мультимедиа информации в современном обществе применяются повсеместно – в производстве и в сфере управления, в исследовательской среде и в быту. Экономическая выгода от оптимизации коммуникационных протоколов может оказаться крайне большой, особенно с учетом дальнейшего роста и развития коммуникационных систем. Собственно любая коммуникационная система состоит из двух основных компонентов: аппаратной и программной частей. Аппаратная часть – это физическая инфраструктура, посредством которой осуществляется распространение физических сигналов, кодирующих информационные сообщения. Физическая инфраструктура может либо осуществлять информационный обмен между всеми участниками сети одновременно (широковещательная сеть) либо только между двумя узлами (точка-точка). В зависимости от масштаба и топологии сетевой инфраструктуры производят ее дальнейшую классификацию: локальные вычислительные сети (ЛВС), территориальные сети, сотовые сети и т.д. Многие свойства семейства протоколов для коммуникационной системы находятся в прямой зависимости от ее физической среды и топологии, поэтому следует тщательно учитывать параметры физической инфраструктуры сети при выборе характеристик протоколов для нее. Вторым важнейшим компонентом сети являются коммуникационные протоколы, составляющие ее программный компонент. Наша работа направлена на реализацию оптимизированного протокола транспортного уровня с новым механизмом управления скоростью передачи данных. Кроме того, в реализации нового транспортного протокола механизмы управления потоком и коррекции ошибок разделены логически, что дает возможность применять продукт исследований в приложениях, в которых новый протокол будет заведомо эффективнее традиционных механизмов, – особенно это относится к беспроводным сетям. Научная значимость предлагаемой схемы управления потоком очень высока по нескольким причинам. Во-первых, протокол, над которым мы работаем, не доводит сеть до состояния перегрузки для выявления максимальной доступной пропускной способности, как это делает существующий протокол TCP. Соответственно, потери пакетов в стабильном состоянии работы сети не происходят вообще. Таким образом, эффективность работы сети повышается и соответственно повышается эффективность использования сетевой инфраструктуры. Во-вторых, реализация предложенного протокола в отличие от традиционного не интерпретирует потерю пакета как признак перегрузки сети. Тем самым устраняется весь пласт проблем, возникающих при использовании TCP на каналах с относительно большой вероятностью битовых ошибок. TCP в таких ситуациях уменьшает размер окна и скорость передачи, что не является правильной реакцией в условиях таких сетей. К сетям с нетривиальной вероятностью битовых ошибок относятся все беспроводные сети – спутниковые, сотовые, инфракрасные и т.п. В настоящее время развитие инфраструктурной части сетей направлено в немалой степени именно на беспроводные системы, поэтому наша разработка может найти в таких сетях широкое применение. В-третьих, средняя длина очередей в маршрутизаторах сети при использовании предлагаемого протокола минимальна, в то время как TCP поддерживает заполнение промежуточных буферов в сети на максимуме, когда даже для единственного соединения очередь будет полностью заполнена. В случае реализации нашего предложения заполнение очередей минимально, поскольку эвристика нового протокола не только выравнивает скорость отправки пакетов в сеть с максимальной скоростью обслуживания потока, но и обладает механизмом компенсации перегрузки. Таким образом, среднее время задержки пакетов всех соединений в сети снижается, что выгодно для мультимедиа трафика и актуально в коммуникационных сетях.

308

Труды конференции Телематика’2010

Секция C. Виртуальные среды и имитационные технологии в образовании и науке

МОДИФИЦИРОВАННЫЕ СПИНОВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ В СИСТЕМАХ ТРЕХМЕРНОЙ РЕКОНСТРУКЦИИ А.А. Крыловецкий, И.С. Черников Воронежский государственный университет E-mail: [email protected], [email protected] Большинство современных систем компьютерного зрения основано на принципах стерео- или мультизрения. Результатом сканирования объектов при помощи таких систем является некоторый набор дальнометрических данных (отсканированных поверхностей, или сканов), соответствующих различным сторонам объекта и имеющих некоторую область перекрытия друг с другом. Проблема совмещения является одной из основных задач трёхмерного компьютерного зрения. Она заключается в нахождении взаимного положения всех поверхностей, соответствующего геометрической топологии объекта. Для этого необходимо идентифицировать участки поверхности различных сканов, соответствующих одному и тому же участку объекта. Наиболее успешный подход для решения этой проблемы основан на локальных дескрипторах поверхности. Одними из самых популярных локальных дескрипторов на сегодняшний день являются спиновые изображения [1]. Идея спиновых изображений основана на сопоставлении опорной точке O цилиндрической системы координат без учёта полярного угла. Для каждой точки A из некоторой окрестности опорной точки вычисляются её относительные цилиндрические координаты α и β (рис. 1).

Рис. 1. Относительные цилиндрические координаты α и β

Рис. 2. Относительные координаты α, β, γ

Множество всех значений α и β разбивается на так называемые корзины таким образом, чтобы точки с мало отличимыми относительными координатами попали в одну и ту же корзину. Таким образом, спиновое изображение представляет собой двумерный массив корзин, значение какого-либо элемента этого массива равно количеству точек, попавших в соответствующую корзину. В настоящей работе предлагаются более эффективные дескрипторы поверхности – трёхмерные спиновые изображения и ориентированные спиновые изображения. В трёхмерных спиновых изображениях [2] используются три относительных координаты: α, β (цилиндрические координаты) и величина γ, характеризующая ориентацию поверхности относительно опорной точки (угол между нормалью опорной точки и нормалью точки из её окрестности) (рис. 2). Точки поверхности с близкими значениями величин α и β разбиваются ещё по величине угла γ. Трёхмерное спиновое изображение представляет собой трёхмерный массив корзин, или, что то же самое, трёхмерную целочисленную матрицу. В качестве относительных координат в случае ориентированных спиновых изображений выступают величины β и γ (они определены выше). Ориентированное спиновое изображение представляет собой двумерную матрицу и заключает в себе информацию об относительной ориентации поверхности в окрестности опорной точки. Автоматическое совмещение поверхностей предполагает последовательное выполнение двух этапов: грубое и точное совмещение. При реализации грубого совмещения необходимо уделить особое внимание трём следующим моментам: способ выбора и количество точек поверхности, участвующих в процедуре совмещения; определение соответствий для этих точек; верификация найденных 309

соответствий. Оказывается, что выбор всего 2–10% всех точек поверхности обеспечивает успешное выполнение совмещения. Точки предлагается выбирать из заранее подготовленных кластеров точек. Для поиска соответствий между точками поверхностей используются локальные дескрипторы поверхности. В результате их сравнения (вычисление коэффициента корреляции) получаем предположительный набор соответствующих точек. Верификация найденных соответствий основана на проверке их геометрической конгруэнтности (согласованности). Для решения задачи точного совмещения используется итеративный алгоритм ближайших точек, созданный на основе классического алгоритма ICP (Iterative Closest Point) [3–5]. Разработанный алгоритм реализует итеративную схему, которая начинается с некоторой начальной оценки преобразования (грубое совмещение) и затем уточняет её с помощью процедуры минимизации среднего расстояния между двумя наборами точек. В рамках данных исследований разработана компьютерная программа, реализующая автоматическое совмещение пар поверхностей в соответствии с подходом, описанным выше. Для грубого совмещения в программе предусмотрено использование, как классического варианта спиновых изображений, так и предложенных в настоящей работе новых модификаций. В результате проведения ряда экспериментов были выявлены лучшие свойства трёхмерных и ориентированных спиновых изображений по сравнению с обычными спиновыми изображениями, в частности, более высокий процент найденных истинных соответствий и, как следствие, меньшая ошибка грубого совмещения. Таким образом, предложенные локальные дескрипторы точнее описывают форму поверхности и показывают лучшие результаты в рамках процедуры грубого совмещения. Литература 1. 2.

3. 4. 5.

Johnson, A. E., Hebert, M. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 21(5), pp. 433449, 1999. Крыловецкий, А.А., Черников, И.С. Реконструкция и распознавание объектов в системах компьютерного зрения // Телематика’2009: труды XVI Всероссийской научно-метод. конф. 22-25 июня 2009 г. Санкт-Петербург – СПб., 2009. – T.2 – С. 314-315. P. J. Besl and N. D. McKay. A method for registration of 3-D shapes. IEEE Transactions on Pattern Analysis and machine Intelligence, 14(2):239–258, February 1992. Y. Chen and G. Medioni. Object modelling by registration of multiple range images. International Journal of Image and Vision Computing, 10(3):145–155, April 1992. Черников, И.С. Пространственное совмещение дальнометрических данных, Компьютерное моделирование 2008 : тр. междунар. науч.-техн. конф, 24-25 июня 2008 г. – СПб., 2008. – С. 166-170.

РЕКОНСТРУКЦИЯ МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТОВ ПО НЕУПОРЯДОЧЕННОМУ НАБОРУ ТОЧЕК А.В. Атанов, А.А. Крыловецкий Воронежский государственный университет E-mail: [email protected], [email protected] Проблема реконструкции (восстановления) компьютерных моделей объектов по неупорядоченному набору точек является одной из фундаментальных проблем компьютерного зрения. Как двумерный вариант данной задачи (реконструкция контуров), так и трёхмерный (реконструкция поверхностей), находят множество приложений в различных областях науки. Подходы к решению задачи восстановления можно разделить на два больших класса: параметрические и непараметрические. Например, к первому классу можно отнести триангуляцию Делоне и построение диаграмм Вороного для поиска связей между неупорядоченными точками. Однако уже в трёхмерном случае использование подобных методов реконструкции становится довольно затруднительным и требует больших временных затрат. Кроме того, так как в данном случае требуется введение глобальной параметризации, то любые деформации или перемещения объекта приводят к появлению дополнительных проблем. В последние годы большую популярность приобрели непараметрические методы, в частности, методы, использующие неявно заданные функции. Этот подход предполагает задание на сетке скалярного поля (и, соответственно, функции поля). В итоге восстановленная поверхность будет определяться поверхностью нулевого уровня. Такой способ реконструкции даёт ряд преимуществ, например: простая структура данных, быстрота обработки, возможность легко учитывать изменения в геометрии объекта и др. В данной статье обсуждается один из наиболее известных непараметрических способов реконструкции, основанный на решении УЧП – Level Set Method, впервые описанный в работе [1]. Рассмотрим движущуюся замкнутую поверхность область, ограниченная поверхностью

310

и

коразмерности один в

– функция множества уровня для

. Пусть , т.е.

–

Труды конференции Телематика’2010

Таким образом, мы определили переменной

как функцию множества уровня ноль. Дифференцируя по

уравнение

получаем:

Уравнение (1) – закон движения рассматриваемой поверхности. Если поле скоростей порождено потенциальным полем

, то

. В нашей модели потенциальное поле определяется

функцией расстояния от каждой точки сетки до множества заданных точек S. В итоге мы приходим к следующему уравнению:

Алгоритм метода Level Set включает три шага: поиск функции расстояния, выбор начального приближения к искомой поверхности и решение уравнения (2). Расстояние от точек сетки до множества заданных точек S можно искать различными способами, в том числе и просто высчитывая евклидово расстояние. Однако существуют и другие, более быстрые способы нахождения функции расстояния

, например, с помощью алгоритма Fast Sweeping,

описанного в [2]. Здесь используется тот факт, что граничными условиями:

удовлетворяет уравнению эйконала с

Используется следующая дискретизация для нахождения значений сетки:

где

в точках

– шаг сетки,

Так как левая часть уравнения (3) непрерывна, то, очевидно, что существует в точности одно решение

этого уравнения, а именно:

В качестве начального приближения к искомой поверхности можно использовать произвольную поверхность , ограничивающую некоторую область включающую исходные точки, например, куб или сферу (прямоугольник и окружность в двумерном случае соответственно). Тогда можно задать следующим образом:

311

Существуют и другие, более оптимальные, способы выбора начального приближения к искомой поверхности (см. [3, 4]). На последнем этапе решается уравнение (2) с использованием следующей схемы (более подробное описание см. в [5]):

где

В результате на каждой итерации поверхность, которая была выбрана в качестве исходного приближения, будет деформироваться и двигаться по направлению к исходному множеству точек S. Пример восстановления контура объекта по точкам представлен на рис. 1.

Рис. 1. Этапы восстановления контура по неупорядоченному набору точек Литература 1. 2. 3.

4. 5.

312

Osher S., Sethian J.A. Fronts Propagating with Curvature Dependent speed: Algorithms Based on Hamilton-Jacobi Formulation. J. Comp. Phys., 79. – 1988. – P. 12-49. Zhao H.K. Fast Sweeping Method for Eikonal Equations. Mathematics of Computation, Vol. 74. – 2005. – P. 603-627. Zhao H.K., Osher S., Merriman B., Kang M. Implicit and Non-parametric Shape Reconstruction from Unorganized Points Using Variational Level Set Method. Computer Vision and Image Understanding. Vol. 80. – 2000. – P. 295-319. Osher S., Fedkiw R.P. Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces. – Springer. – 2002. Zhao H.K., Chan T.F., Merriman B., Osher S. A Variational Level Set Approach to Multiphase Motion. J. Comp. Phys. Vol. 127. – 1996. – P. 179-195.

Труды конференции Телематика’2010

АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ СТЕРЕОЗРЕНИЯ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ А.А. Крыловецкий, С.И. Протасов Воронежский государственный университет E-mail: {stanislav.protasov, krylovetsky}@gmail.com Построение трёхмерных моделей по набору изображений традиционно рассматривается как две последовательные задачи: стерео-сопоставление и построение трёхмерных моделей по множеству точек. Алгоритмы стерео-сопоставления являются ядром систем стерео-зрения. Входными данными для алгоритма является пара ректифицированных изображений. Задачей алгоритма является получение дальнометрических данных (ДД), на основании которых строятся дальнометрические изображения (ДИ). Одним из наиболее наглядных и простых в построении типов ДИ является карта диспаритетов [1]. Большинство существующих алгоритмов стерео-сопоставления может быть разбито на две категории решений: локальную и глобальную. Вообще говоря, локальные алгоритмы являются с точки зрения вычислений менее затратными, а глобальные алгоритмы формируют более точные ДД. Задачу построения сеточной модели по множеству точек в трёхмерном пространстве можно представить следующим образом: получить поверхность, которая аппроксимирует неизвестную поверхность с использованием множества точек в трёхмерном пространстве. ДД являются упорядоченными, поэтому построение по ним сеточной модели можно выполнять по упрощённым схемам. Следует заметить, что для построения грубой трёхмерной модели большое количество вычисленных диспаритетов является избыточным, таким образом, предварительное сокращение областей поиска точек для алгоритма стерео-сопоставления может заметно уменьшить объем вычислений. Основанием для введения описываемой модификации может служить низкая достоверность диспаритетов, получаемых с использованием локальных алгоритмов для монотонных областей изображения. Предварительный отбор точек сокращает количество входных данных на каждом из последующих этапов алгоритма. Введём понятие интегрального градиентного изображения (ИГИ). Под ИГИ будет понимать особым образом сформированное изображение. Для всех точек исходного изображения рассчитывается сумма модулей градиента по каждому компоненту цвета. Отбор точек осуществляется с помощью характеристической функции и порога, который необходимо превысить данной функции. В нашем случае роль характеристической функции играет ИГИ. После того, как была сокращена область поиска, пара изображений подаётся на вход алгоритма стерео-сопоставления. Условие ректифицированности изображений и марковское свойство модели позволяют строить предположение о хорошей распараллеливаемости задачи стерео-сопоставления.

Рис. 1. Зависимость времени работы алгоритма стерео-сопоставления от объёма входных данных Для иллюстрации этого предположения построим зависимость времени работы алгоритма стереосопоставления от величины Q = N 1 ⋅ N 2 / h на 4-х ядерном процессоре (рис. 1), где N1 и N2 – количество пикселей, оставшихся соответственно на левом и правом изображениях после предварительной фильтрации, h – высота изображений в пикселях, а сама величина Q описывает нижнюю временную оценку алгоритма стерео-сопоставления. Ещё одним способом уменьшения доли неверно определённых ДД является их пост-фильтрация. Для решения этой задачи нами был разработан специальный алгоритм, опирающийся на гипотезу связности диспаритетов [2]. Задачей данного алгоритма являет «послойная» фильтрация диспаритетов и исключение связных областей с площадями, не превышающим заданный порог. Исследованные зависимости показывают, что при десятипроцентной потере среди корректно вычисленных диспаритетов для порога алгоритма в 15 пикселей можно снизить долю ошибки до всего лишь 3%. Особенность реализации алгоритма позволяет выполнять фильтрацию слоёв диспаритетов в отдельных потоках. 313

На рис. 2 приведено сравнение результатов работы алгоритма, использующего ИГИ с результатами алгоритма, использующего корреляцию девятиточечной окрестности. Результаты для обоих алгоритмов приведены после пост-фильтрации с размером ячейки 15.

Рис. 2. Сравнение работы градиентного алгоритма с алгоритмом, использующим девятиточечную окрестность Из рис. 2 можно сделать вывод, что использование ИГИ представляет возможность уменьшить объем вычислений при стерео-сопоставлении более чем в два раза при сохранении доли верно определяемых диспаритетов. Отсутствие необходимости использования большого числа точек для построения сеточной модели в реальном времени для большинства задач позволяет обратиться к применению отбора некоторого множества точек. Для этого на получаемую карту диспаритетов мы предлагаем наложить сетку с определённым размером ячейки и для каждой ячейки оставлять только одно значение диспаритета (рис. 3).

Рис. 3. Сеточная модель (справа), построенная на основании частичной карты диспаритетов (слева) В предложенной работе были рассмотрены различные модификации алгоритма стереосопоставления, использующего модель случайного марковского поля. Совместное или отдельное использование предлагаемых модификаций позволяет существенно улучшить временные показатели работы алгоритма. Предложенные модификации алгоритма являются независимыми и могут присутствовать или отсутствовать в конкретной реализации системы. Литература 1. Papadimitriou D. Epipolar line estimation and rectification for stereo image pairs / D. Papadimitriou, T. Dennis // IEEE Transactions on Image Processing, April 1996. 5(4): pp. 672–676. 2. Henkel R. Classical Cooperative Schemas // R. Henkel. http://axon.physik.uni-bremen.de/research/stereo/Coop/index.html.

314

Труды конференции Телематика’2010

ПРОЦЕССЫ И ОПЕРАЦИИ В ЦИФРОВЫХ ПРОСТРАНСТВАХ ЗНАНИЙ В.Ю. Белкин, К.И. Костенко, Б.Е. Левицкий Кубанский государственный университет, г. Краснодар Тел.: (861) 219-95-50, e-mail: [email protected] Введение Цифровыми пространствами знаний называются информационные системы, реализующие структурно-семантические представления многообразий знаний отдельных предметных областей и видов деятельности. Такие системы предназначены для решения разнообразных профессиональных задач на основе обработки знаний. Для представления знаний в интеллектуальных системах обычно применяются модели, основанные на понятии онтологии и использовании языков дескриптивных логик (DL). Выразительные возможности таких логик позволяют создавать семантические описания областей знаний, включающие метазнания, применяемые алгоритмами поиска, анализа, синтеза знаний, а также управления доступом к ним. Реализация процессов и операций пространства знаний, моделирующих решение задач пользователей по предоставлению или управлению применением знаний в рамках онтологии предметной области, предполагает создание специальных инструментов, дополняющих стандарты моделей онтологий. Для эффективного функционального моделирования цифровых пространств знаний необходима разработка и использование алгебраических систем, моделирующих операции над знаниями с заданными свойствами и дополняющих моделирование на основе языков DL. 1. Основные классы метазнаний профессиональных пространств знаний Знания предметной области хранятся в информационной среде пространства знаний в форме базы элементарных (неделимых) знаний. Такие знания приобретаются в форме фрагментов, извлекаемых из различных цифровых интеллектуальных ресурсов. Автоматизация процессов работы с элементарными знаниями, включая генерацию сложных знаний из элементарных с использованием семантических отношений, достигается с помощью специальной системы атрибутов элементарных знаний (метасвойств) и систем зависимостей между знаниями, которые представляются бинарными отношениями и используются для формирования целостных структурно-семантических представлений. К общезначимым атрибутам знаний относятся их классификаторы (локализующие положение знаний в структуре предметной области), роли (назначение) и фильтры (качественные свойства). Построение сложных структурных представлений из элементарных знаний осуществляется с использованием семантических отношений, типовых структур сложных знаний и процессов решения профессиональных задач. Существенное значение для практических и теоретических моделей имеет система метасвойств, которая обеспечивает однозначное конструирование сложных знаний, включающее связывание знаний в единую семантическую структуру с использованием метасвойств (атрибутов) элементарных знаний. 2. Структура функциональных систем пространств знаний Для уточнения стандартов и разработки технологий профессиональных цифровых пространств знаний необходимо создание универсальной и содержательно полной структурно-функциональной модели, основанной на системе формализованных классов операций и процессов работы со знаниями, реализуемых конкретными алгоритмами и программами [1]. Формализованное описание системы классов операций для цифровых пространств знаний, образующей иерархию в отношениях вложения и агрегирования, предложено в [2]. Первый уровень приведенной в [2] классификации составляют три основных класса операций над знаниями: приобретение и извлечение знаний, их анализ и сравнение, а также практическое использование знаний. Среди операций практического использования знаний выделяются классы операций просмотра и поиска знаний, а также консультирования, обучения и управления процессами решения профессиональных задач. 3. Приобретение знаний и организация хранения Соответствующая система операций и процессов обеспечивает формирование связного семантического представления многообразия знаний, существенных для предметной области или области профессиональной деятельности. Её составляют операции поиска, классификации, структуризации и извлечения информационных объектов, представляющих элементарные (неделимые) знания из первичных интеллектуальных ресурсов (см. [2]). 4. Консультирование Цель консультирования состоит в предоставлении доступа к актуальным знаниям, осуществляемого с помощью специального поискового механизма, обрабатывающего запросы пользователей, моделирующих структуры вопросительных предложений. Адекватность передаваемых пользователям систем знаний и их структур интеллектуальным потребностям пользователей обеспечивается возможностями алгоритмов поиска, разрабатываемых с учётом многообразия типов запросов, к которым относятся типы вопросов: «кто (что)», «какой (какие)», «как», «почему», «сколько» и другие.

315

5. Обучение Процесс обучения предусматривает организацию системы доступа пользователя к знаниям, моделирующей процесс обучения, результативность которого может быть проверена с помощью соответствующих процедур контроля. Постановка задачи обучения включает параметры, позволяющие адаптировать его к уровню компетенций пользователя. Обучение, осуществляется с помощью многошагового процесса, результатом которого является образовательная траектория, определяемая поставленной целью и адекватная образовательным достижениям. 6. Управление процессами решения профессиональных задач Для управления процессами решения профессиональных задач на основе цифровых пространств знаний применяются типовые сценарии. Автоматизация процессов извлечения из пространств знаний фрагментов сложных знаний, соответствующих решаемым задачам, осуществляется с использованием классификации знаний о процессах решения профессиональных задач, включающей структурное описание (классификатор) массива профессиональных знаний, специальные классы ролей и фильтров знаний [1]. Различные уровни иерархии такого классификатора позволяют группировать интеллектуальные ресурсы разной степени общности в классы, сопоставляемые основным задачам, подзадачам, методам и профессиональным приёмам. Заключение Унификация цифровых пространств знаний для обслуживания различных видов потребностей в знаниях (интеллектуальных потребностей) может достигаться за счёт использования универсальной и полной системы атрибутов знаний, поддерживающих возможность автоматизации составления и использования сложных структур знаний и схем их обработки. Создание и обоснование подходящей системы атрибутов осуществляется одновременно с разработкой полной системы операций и процессов для таких пространств. Литература 1. Костенко К.И., Левицкий Б.Е. Системный анализ технологии проектирования, сопровождения и использования информационных сред областей знаний // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 2005. № 3, С. 11–16. 2. Костенко К.И., Кузьменко И.П., Левицкий Б.Е. Классы операций цифровых пространств знаний // Информатизация образования и науки, № 2 (6), 2010, С. 137–152. 3. К.И. Костенко Компоненты и операции абстрактных пространств знаний. Материалы Всероссийской конференции ЗОНТ09, Новосибирск 20-22 октября 2009, т. 2, С. 36–40. 4. Гаврилова Т.А., 2004. Управление знаниями: ЧТО ДЕЛАТЬ?// Cб. докладов Седьмой научнопрактической конференции "Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями" (РБП-СУЗ-2004). М. – С. 61–67.

ПОСТРОЕНИЕ СТРУКТУРЫ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СТАНДАРТОВ В ВИДЕ ОНТОЛОГИИ ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА О.В. Комарова Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (495) 151-75-01, e-mail: [email protected] Любая образовательная программа (основная общеобразовательная или основная профессиональная) по конкретной профессии или специальности регламентируется соответствующим государственным образовательным стандартом. Государственный образовательный стандарт – это нормы и требования, определяющие обязательный минимум содержания основных образовательных программ, максимальный объем учебной нагрузки обучающихся, уровень подготовки выпускников образовательных учреждений, а также основные требования к обеспечению образовательного процесса (в том числе к его материально-техническому, учебно-лабораторному, информационно-методическому, кадровому обеспечению). Таким образом, образовательный стандарт представляет собой совокупность трех систем требований: к структуре основных образовательных программ, к результатам их освоения и условиям реализации, которые обеспечивают необходимое личностное и профессиональное развитие обучающихся. Каждый образовательный стандарт, ориентированный на конкретные образовательные предметы и ступени образования, содержит взаимосвязь характеристик, методов и приемов обучения, которые представляют компетенцию. В переводе с латинского компетенция («competentia») означает круг вопросов, в которых человек хорошо осведомлен, обладает познаниями и опытом. Компетентный в определенной области человек обладает соответствующими знаниями и способностями, позволяющими ему обоснованно судить об этой области и эффективно действовать в ней. 316

Труды конференции Телематика’2010

Поскольку конечной целью обучения является формирование необходимой компетенции, наибольшую точность и эффективность управления учебным процессом в информационнообразовательных средах обеспечивает его реализация на основе подробных и выразительных моделей компетенции. Это предусматривает описание в терминах компетенций целей обучения и этапов их достижения, связанных с ними учебных задач и заданий, требований к исходной подготовленности учащихся, критериев оценивания, реализуемых средствами компьютерного тестирования. Модель компетенции использует фиксированный набор атрибутов единиц компетенции и типов связей между ними, установленных исходя из педагогической трактовки компетенции и прикладных требований. Предметное содержание компетенции описывается в рамках МИОЕК (многократно используемого определения единицы компетенции, reusable competency definition). До недавнего времени решение этой задачи требовало разработки семантически выразительной модели предметной области. Обычно такие модели строились на основе формализма семантических сетей, а их наполнение являлось трудоемким процессом [1]. Однако, развитие методов и средств онтологического моделирования предоставило новые возможности интеллектуализации информационных технологий, а интеграция систем управления обучением и онтологий обучения становится важным направлением в образовательной сфере. Онтология представляет собой формальный способ представления знаний и состоит из таксономии, набора логических свойств предметной области и правил вывода. Онтология универсальна и способна описывать очень многие предметные области. Онтология строится на основе строгих логических правил, что позволяет применять математические механизмы к обработке знаний [2]. Обеспечение моделями компетенции формальной интерпретируемости позволяет построить на их основе онтологию обучения, которая будет описывать структуру действующих образовательных стандартов. Поэтому, актуальной задачей на сегодняшний день является разработка механизмов построения онтологии обучения на базе моделей компетенции. Образовательная онтология специфицирует объекты, их классы, свойства и отношения, но не утверждает, что тот или иной субъект имеет знания, относящиеся к описанной в онтологии сущности, умения оперировать этими знаниями и способности по применению этих знаний на практике. Онтология как универсальный формат представления знаний обладает гибкими возможностями. Онтология, с одной стороны, отображается на удобный для пользователя интерфейс, а с другой, проецируется на представление в формате, формально описывающем структуру объекта. Структура образовательных стандартов, формально представленная в виде онтологии, позволит определять необходимое и достаточное число связанных между собой реальных изучаемых объектов учащимися, формируемых при этом знаний, умений, навыков и способов деятельности. Кроме структуризации действующих образовательных стандартов, построение онтологии обучения на основе моделей компетенции позволит выделить неявные связи между компонентами онтологии (моделями компетенции). Литература 1.

2.

Башмаков А.И., Старых В.А. Принципы и технологические основы создания открытых информационно-образовательных сред: ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика». – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. – 719 с., ил. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб. пособие. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. – 304 с.: ил.

СОЗДАНИЕ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПРЕДСТАВИТЕЛЬСТВ ФЦИОР А.Ю. Кузнецов, Д.В. Прокушка Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (499) 151-75-01, e-mail: [email protected], [email protected] Федеральный центр информационно-образовательных ресурсов (ФЦИОР) представляет собой комплекс оборудования, электронных образовательных ресурсов (ЭОР), информационных систем и инструментальных средств, который обеспечивает практическую реализацию сервис-ориентированной модели информатизации сферы образования, интеграцию и унификацию разрозненных информационных, управленческих систем и электронных образовательных ресурсов. Для обеспечения беспрепятственной доставки ЭОР конечным пользователям в регионах, были созданы региональные представительства ФЦИОР в четырех регионах – в Ставропольском крае (СевКавГТУ), Краснодарском крае (КубГУ), Томской области (ТГУ) и в Саратовской области (СГТУ). Данные организации предоставляют доступ для школьных образовательных учреждений к содержимому хранилища ФЦИОР посредством локализации регионального трафика. Такой подход позволяет сформировать федеральную межрегиональную ассоциацию профессиональных сетевых сообществ преподавателей и разработчиков ЭОР, поддерживающую обмен опытом в преподавательской практике использования ЭОР и коллективную разработку и апробацию методических материалов использования ЭОР в учебной деятельности. 317

В ходе работ по созданию региональных представительств ФЦИОР были предоставлены серверные мощности, размещенные на базе государственных университетов, которые предоставляют региональным учреждениям общего образования безвозмездные услуги интернет-доступа к электронным образовательным ресурсам, размещенным в региональных представительствах ФЦИОР. Каждое региональное представительство имеет канал доступа в Интернет со скоростью 100 Мбит/c, также были выделены по два Интернет-адреса, обеспечивающих доступ со стороны образовательного сообщества России к региональным представительствам ФЦИОР через сеть Интернет. Региональное представительство ФЦИОР представляет собой аппаратно-программный комплекс, состоящий из 5 виртуальных серверов, расположенных на одном физическом сервере IBM System X, работающих под управлением программного продукта VMWare ESX server. Перечислим основные преимущества использования технологии виртуализации вычислительных ресурсов при построении архитектуры региональных представительств ФЦИОР: 1) декомпозиция: • компьютерные ресурсы рассматриваются как единый однородный пул, распределяемый между виртуальными машинами; • множество приложений и операционных систем могут сосуществовать на одной физической компьютерной системе; 2) изоляция: • ВМ (виртуальная машина) полностью изолированы друг от друга. Аварийный отказ одной из них не оказывает никакого влияния на остальные; • данные не могут передаваться между ВМ и приложениями, за исключением случая использования общих сетевых соединений; 3) инкапсуляция: полная среда виртуальной машины сохраняется в виде одного или нескольких файлов – их просто резервировать, перемещать и копировать; 4) совместимость гарантируется посредством представления виртуальной аппаратуры приложениям и ОС как стандартной. С точки зрения обеспечения необходимых IT-сервисов, виртуализация предоставляет: • независимость от особенностей реализации физической аппаратной части; • дополнительные средства безопасности вне контекста операционной системы; • возможность динамического перераспределения вычислительных ресурсов, в том числе и за счет перемещения работающих приложений в оперативном режиме между физическими серверами. Виртуализация вычислительных ресурсов дает возможность заметно повысить эффективность работы серверного оборудования и оптимизировать его загрузки. Региональное представительство ФЦИОР является зеркалом центрального портала ФЦИОР, базирующееся на открытых технологиях, состоящих из двух компонентов: подсистема поиска ЭОР и хранилище ЭОР. Подсистема поиска обеспечивает поиск ЭОР с помощью двух инструментов: • Каталог. Реализует многоуровневую схему рубрикации, позволяющую осуществлять навигацию по каталогу. Корнем каталога является рубрикатор уровней и ступеней образования. К его рубрикам могут быть привязаны различные дополнительные классификаторы, по которым, согласно профилю метаданных, может быть проклассифицирован модуль. • Поиск. Обеспечивает полнотекстовый поиск по метаданным. Возможно ограничение области поиска с помощью использования фильтров по классификационным признакам. Предусмотрено два варианта работы подсистемы – в виде отдельного приложения и в виде кластера. Использование подсистемы в кластерном варианте позволяет масштабировать производительность поисковых функций при большом количестве пользовательских запросов. Прикладное программное обеспечение разработано на платформе J2EE с использованием следующих спецификаций: Java Servlets, Java Server Pages, JAXP, XML, XSLT, JDBC. Использовано следующее свободно распространяемое ПО: Apache HTTP Server, Apache Tomcat, Apache Lucene, MySQL Server Community edition. Было выполнено нагрузочное тестирование разработанного программного обеспечения, в течение четырёх месяцев непрерывной работы, на основе обеспечения одновременной работы пользователей с разделами каталога и поиска. Для каждого раздела определялось четыре варианта работы пользователей. Каждый вариант обеспечивал работу с разделом последовательностью нескольких запросов (первоначальная страница раздела, задание запроса, получение списка ресурсов, просмотр 3-х первых страниц результирующего списка, просмотр карточки, загрузка метаданных). Выбор раздела и варианта осуществлялся случайным образом. Имитировалась работа 1000 конкурентных пользователей. В результате, среднее время отклика системы, развернутой в кластере, состоящем из двух узлов, не превысило 1 с. Этот и другие полученные результаты нагрузочного тестирования дают основание утверждать о правильности выбранных технологических решений.

318

Труды конференции Телематика’2010

ЭЛЕКТРОННЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ РЕСУРСЫ ДЛЯ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ – ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ В.А. Старых, А.И. Башмаков, М.Н. Павлов, А.С. Высоков Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», Москва Тел.: (499) 155-87-27, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected], [email protected] В рамках приоритетных задач развития образования как базового элемента долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года определено обеспечение инновационного характера базового образования, основанного на компетентностном подходе, взаимосвязи академических знаний и практических умений, и предполагающем обновление содержания и технологий образования. Данный подход потребует системных изменений в профессиональном образовании, включая вовлечение студентов и преподавателей в фундаментальные и прикладные исследования, что позволит, во-первых, сохранить известные российские научные школы, а, во-вторых, развернуть систему исследований на новом качественном уровне, ориентированном на потребности инновационной экономики знаний. В связи с этим, в качестве формирования ряда новых образовательных инициатив, необходим системный проект по созданию инструментальных средств и электронных образовательных ресурсов, ориентированных на высшее профессиональное образование. Отличительными особенностями данного проекта являются: • ориентация на приоритетные научные направления и критические технологии; • ориентация электронных образовательных ресурсов, созданных с использованием предлагаемых инструментальных средств, на поддержку и сопровождение процессов, связанных с исследованием изучаемых объектов или явлений, построением соответствующих моделей и их последующим анализом; • ориентация на использование современных образовательных технологий для широкомасштабного использования возможностей ИКТ в учебном процессе. Разрабатываемые электронные образовательные ресурсы должны отвечать следующим требованиям: • быть реализованными как SCORM-совместимые образовательные объекты и функционировать под управлением любой SCORM-совместимой системы управления учебным процессом; • выполняться в среде тонкого клиента (стандартного web-браузера) на разных вычислительных платформах; • соответствовать правилам, направленным на обеспечение эффективной систематизации и стандартизации ресурсов. В настоящее время коллективы федеральных университетов, инновационных вузов, научноисследовательских университетов и институтов накопили достаточный опыт создания подобных электронных образовательных ресурсов. Однако отсутствие единых стандартов, эффективных средств проектирования не позволяют создать единую систему электронных образовательных ресурсов для всей системы высшего образования, что является сдерживающим фактором в направлении повышения качества российского высшего образования. Необходимым условием выполнения такого проекта является обязательное выполнение следующих технологических требований. 1. Разрабатываемые электронные образовательные ресурсы (ЭОР) предназначены для поддержки инновационных образовательных программ высшего профессионального образования (ВПО), направленных на изучение основанном на моделировании, объектов, процессов и/или структур, определяющих основные компоненты технологий составляющих Приоритетные направления развития науки, технологий и техники в Российской Федерации и технологий критических Учет, хранение и обеспечение открытого доступа к хранилищу ЭОР обеспечивает Федеральный центр информационнообразовательных ресурсов (ФЦИОР). 2. ЭОР реализуются в виде SCORM-совместимых образовательных объектов (ОО), применяемых под управлением SCORM-совместимой системы управления учебным процессом (СУУП). При выборе технических решений также необходимо учитывать перспективу перехода к реализации ЭОР на основе модели общего картриджа IMS (Common Cartridge – CC). 3. Ключевое требование к техническим решениям для ЭОР состоит в безусловной реализации принципов открытых систем и следовании технологическим стандартам в области электронного обучения. Реализация ЭИР должна обеспечивать их максимальную переносимость и интероперабельность, создающие условия для их использования в различных информационнообразовательных средах под управлением типовых SCORM-совместимых СУУП. 4. ЭОР и их метаданные должны соответствовать требованиям, направленным на обеспечение их эффективной систематизации в хранилище ФЦИОР. 5. ЭОР должны выполняться в среде тонкого клиента (стандартного web-браузера) на разных вычислительных платформах. Для поддержки интерпретации контента ЭОР могут использоваться 319

свободно распространяемые программы расширения web-браузера и кодеки, реализующие открытые стандарты и спецификации на форматы данных, согласованные с профилем стандартов и спецификаций ЭОР для ВПО. 6. По педагогическим функциям ЭОР соответствует компьютерному лабораторному практикуму (КЛП), реализующему методологию деятельностного, проблемно-ориентированного обучения, базирующегося на проведении студентом самостоятельных исследований изучаемых сущностей на их вычислительных моделях (ВМ). КЛП состоит из одной или нескольких логически связанных лабораторных работ (ЛР), по каждой из которых студенту предоставляется учебное задание. 7. ЛР реализуется на основе ВМ – информационного ресурса (ИР), включающего программные компоненты, размещаемые и функционирующие в клиентской вычислительной среде или на сервере. Клиентская ВМ включается в дистрибутивный пакет (ДП) ЭОР как физический ресурс. Для серверной ВМ в манифесте ЭОР указывается ее сетевой адрес (URL). Сервер ВМ не является обязательным компонентом серверного обеспечения СУУП или хранилища ФЦИОР, но должен быть функционально интегрированным с ними. Он поддерживается разработчиком КЛП или уполномоченной организацией. 8. Предполагается, чтобы ВМ были параметризуемые, т.е. настраиваемые на значения параметров, передаваемых им СУУП при их вызове. Это позволяет использовать одну и ту же модель многократно для реализации разных ЛР в составе одного или множества КЛП. 9. ЭОР оформляется в виде ДП в соответствии с требованиями SCORM. Такой ДП, оформленный в виде ZIP-архива, должен включать: • файл манифеста; • файл метаданных; • файлы локальных физических ресурсов, в том числе, ВМ, функционирующих в клиентской вычислительной среде.

КОРПОРАТИВНАЯ КУЛЬТУРА ВИРТУАЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ О.Н. Громова Государственный университет управления, г. Москва E-mail: [email protected] Скорость и восприимчивость изменений, необходимых для адаптации организаций к внешним условиям, определяют продолжительность их существования на рынке. Одним из новых инструментов такой адаптации является использование Интернета. Интернет как среда ведения бизнеса практически безграничен, но объем его завоеваний не является конкурентным преимуществом, необходимы структурные преобразования, новые подходы. В условиях кризиса 2009 года значительно возросло влияние Интернета на экономику – только здесь произошло увеличение объемов реализации. В настоящее время сложилось несколько определений виртуальной организации (ВО). Нами было проведено исследование, в результате которого предлагаем следующее определение виртуальной организации: ВО представляет собой организацию, существующую как объединение, не имеющую географического центра и функционирующую через телекоммуникационные средства. Виртуальная организация образуется юридически независимыми участниками, разделяющими между собой ресурсы и навыки для достижения поставленных задач. Взаимодействие между членами виртуальных организаций происходит, в основном, через компьютерные сети. Характерными чертами виртуальных организаций являются непостоянный характер функционирования элементов, единство целей, разделение и общий доступ к ресурсам, осуществление связей и управленческих действий на базе систем телекоммуникаций, взаимоотношения со всеми партнёрами и другими заинтересованными организациями на основе серии соглашений, договоров; образование временных альянсов организаций в смежных областях деятельности. Появляются организации, в которых реализуются и виртуальные и материальные элементы, причём их точная пропорция зависит от потребностей клиентов и поставщиков, характера продукции или производимых услуг. Характеристики виртуальности могут относиться к активам организации и к структуре управления. Различные формы активов и формы управления влияют друг на друга и порождают несколько типов организационных структур виртуального типа [2]. В настоящее время виртуальные организации активно внедряются в экономическую действительность: банковский сектор, страхование, образование, торговля, реклама, социальная сфера и т.д. Такое положение дел заставляет по-новому рассматривать вопросы менеджмента этих организаций. Происходит трансформация: функций менеджмента ВО, требований к менеджеру ВО, компетенции персонала. Увеличивается значение такого понятия как «доверие». Одновременно видоизменяется и сущность функции «контроль», поскольку в условиях ВО без доверия невозможна организация работы, а для снижения управленческих рисков при увеличении отклонений от принятых стандартов сложно наладить взаимодействие. Кроме того, в этих организациях существует большая проблема формирования корпоративной культуры, доведения до всех участников общих принципов работы, их взаимодействия, мотивации в соблюдении данных принципов. 320

Труды конференции Телематика’2010

Развитие ВО в некоторой степени повторяет, только в ускоренном варианте, развитие реальных организаций, появляется пока не всеми участниками осознаваемая потребность в выработке общеприемлемых стандартов, правил поведения агентов ВО в виде корпоративной культуры ВО. Появилось понятие Интернет-этикет для облегчения использования коммуникативных взаимодействий, получили распространения новые атрибуты общения, новые языковые конструкции. Формирование корпоративной культуры (КК) реальной организации представляет собой процесс – длительный и сложный, но в определенной степени отработанный и оправданный экономически. Для ВО процесс находится в стадии формирования. Вместе с тем, при всей условности выделения этого понятия, можно отметить несколько уровней корпоративной культуры ВО: • Уровень создания организации – создатели ВО уже оговаривают условия вхождения в ее состав. Каждая ВО самостоятельно устанавливает правила работы для своих участников, исходя из баланса между потребностями пользователей и наличным объемом ресурсов. • Уровень эксплуатации – необходимость поддержания ВО, внесения изменений. • Работа с клиентами, например, защита информации о клиенте. • Работа с агентами (персоналом) – как и чему обучать персонал. • Защита своей организации. Поддержание КК возможно при помощи продуманной системы стимулирования сотрудников (агентов), кроме денежного вознаграждения, рекомендуется использовать: • Поддержание чувства ответственности за выполняемую работу, причастности к процессу планирования. • Доверие к сотруднику. • Повышение его самооценки. • Обучение работника. Вместе с тем существует и ряд ограничений тормозящих расширение применения ВО: • ВО становятся слишком модными атрибутами бизнеса, что не может не пугать руководство реальных организаций; • Введение запрета на бумажную переписку (только электронный документооборот), которую вводят при внедрении виртуальных подразделений, настораживает (пугает) как руководителей, так и отдельных исполнителей; • Внедрение ВО предполагают принципиальные изменения методов руководства со стороны менеджеров, сокращение сферы их влияния; • Сокращение сферы личного общения, что далеко не всеми сотрудниками воспринимается положительно. • Внедрение нового варианта рабочего места – телеработы, что также воспринимается работниками неоднозначно. • Появление новых видов конфликтов в организациях – между различными агентами, которые стремятся доказать свою исключительную компетенцию. Применение перечисленных выше направлений по поддержанию своей КК может снизить уровень сопротивления по развитию ВО. На кафедре теории организации и управления ГУУ проводится работа по развитию основ менеджмента ВО, формированию у студентов требуемых навыков деятельности путем включения в учебные программы разделов по работе в ВО, а также добавления в учебный план элективной дисциплины «Менеджмент ВО». Литература 1. www.bioinformatix.ru. 2. О.Н.Громова, А.Г.Никоненко. Поведение виртуальной организации. М.: ГУУ, 2007.

МОДЕЛЬ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ С УДАЛЕННЫМИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫМИ УСТРОЙСТВАМИ НА БАЗЕ ТОНКОГО КЛИЕНТА Е.М. Минаева, Д.В. Двоеглазов, И.П. Дешко Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) Тел.: (495) 987-47-17, e-mail: [email protected], [email protected] Обеспечение удаленного доступа к учебному комплексу современного телекоммуникационного оборудования представляет собой актуальную задачу. Ее решение позволит существенно повысить эффективность учебного процесса и увеличить инвестиционную отдачу. В Центре Сетевого Управления и Телекоммуникаций МИРЭА разработана комплексная система удаленного доступа – TermILab [1], обеспечивающая подключение пользователей к учебным стендам с сетевым оборудованием и виртуальными ПК. Лабораторное взаимодействие с системой предполагает 321

работу пользователя с зарезервированным им ранее телекоммуникационным оборудованием, хостами или иными устройствами. Распространенные терминальные приложения (putty, HyperTerminal, SecureCRT, VNC viewer клиенты) могут обеспечивать качественную визуализацию данных, поступающих через сервер системы от удаленных телекоммуникационных устройств и лабораторных хостов, а также передачу пользовательского ввода им. Однако, они не могут обеспечить передачу системе таких команд управления, как, например, перезагрузка устройств при помощи временного отключения электропитания, смена скорости консольного подключения, перезагрузка хостов, в случае их «зависания» и т.п. Кроме того, при работе с несколькими устройствами обычно требуется запускать несколько копий таких приложений, по одному на каждое устройство. Большое количество запущенных таким образом приложений и создаваемых ими окон может усложнять работу пользователя. В системе TermILab для визуализации данных, интерактивного взаимодействия с различными потоками информации от устройств и централизованного управления устройствами было реализовано специализированное клиентское приложение с функциональностью тонкого клиента на базе Java-апплета. Клиентское приложение реализует унифицированный интерфейс для взаимодействия с разнообразными устройствами, обеспечивая двунаправленный обмен данными с сервером системы для трансляции пользовательских команд и приема информационных потоков от устройств. Также, поддерживается прием и обработка служебных push-сообщений от сервера для управления сессией пользователя и актуализации состояния устройств. Поддержка сетевого доступа к оборудованию со стороны системы обеспечивается через специализированные программные контроллеры устройств [2], обеспечивающие сетевой интерфейс для передачи данных от устройства и к нему. Связь и обмен служебными командами между пользовательским апплетом и сервером системы TermILab осуществляется при помощи протокола Remote Method Invocation (RMI) платформы Java, а передача текстовых данных с консоли устройства к пользователю происходит напрямую через TCP-соединение. При подключении апплета к системе происходит его аутентификация на основе специального уникального идентификатора (appletCode), который автоматически генерируется при входе пользователя в систему. После успешной аутентификации взаимодействие с ядром системы осуществляется через специальный программный объект-менеджер. Через его сетевой API происходит загрузка информации о стенде и зарезервированных пользователем устройствах. Большинство его методов требуют указания уникального идентификатора апплета для авторизации операций. Перед непосредственным доступом к консоли устройства пользовательское приложение должно получить управляющий объект этого устройства у его контроллера. Управляющий объект позволяет клиентскому приложению получить удаленный интерфейс устройства. Через данный интерфейс уже возможна отдача команд непосредственно устройству, например, отправка специального прерывающего сигнала, смена скорости консольного порта или перезагрузка устройства при помощи управления электропитанием. Для снижения накладных расходов по передаче данных прием информации с консоли устройства и отправка текстовых команд осуществляется по отдельному TCP-соединению. Удаленный интерфейс устройства обеспечивает метод для открытия порта на сервере системы, связанного с консолью выбранного устройства, к которому позднее открывается TCP-соединение со стороны клиентского апплета. Поскольку пользователь обладает ссылкой на управляющий объект устройства, то технологически сложно провести операцию деструкции этого объекта на стороне сервера, для прекращения доступа пользователя к устройству. Это может потребоваться в случае истечения времени работы одного пользователя с целевым устройством и передачи прав доступа другому пользователю. Для решения этой проблемы был применен поведенческий шаблон проектирования State/Strategy. Управляющий объект делегирует команды пользователя к внутреннему объекту (объект состояния сеанса), связанному непосредственно с устройством. При нормальной работе внутренние объекты передают команды устройствам или специальным сервисами системы, отвечающим за обслуживание устройств, например, сервису управления питанием. Когда время работы пользователя истекает, то внутренний объект заменяется объектом-пустышкой, не связанный с целевым устройством. Таким образом, пользователь теряет возможность дальше манипулировать устройством. Литература 1. Двоеглазов Д.В., Тулинов С.В. Программно-аппаратный комплекс TermILab для мультивендорных академических программ. //Молодые ученые – промышленности, науке и профессиональному образованию: проблемы и новые решения: Сб. докл. VII Международной научно-практической конференции. – М.: МГИУ., 2009. – 857 с. 2. Двоеглазов Д.В., Дешко И.П. Система удаленного доступа к комплексу сетевого оборудования. //Инновационные и наукоемкие технологии в высшем образовании России: Межвузовский сборник научно-методических трудов / Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет). – М., 2008. – 184 с.

322

Труды конференции Телематика’2010

СИСТЕМА ВЕЩАНИЯ ТРЕХМЕРНЫХ АНИМАЦИЙ ДЛЯ ПРИЛОЖЕНИЙ СЕТЕВЫХ ВИРТУАЛЬНЫХ СРЕД С.В. Королев, П.Б. Панфилов Московский государственный институт электроники и математики (технический университет) Тел.: (495) 916-8909, e-mail: [email protected] Системы интерактивной трехмерной графики широко используются в современных сетевых приложениях как образовательного, так и научного назначения. В данной работе представлены результаты исследования по интеграции системы обработки данных трехмерного моделирования в систему сетевой виртуальной лаборатории. Исследуются некоторые специальные вопросы, требующие особого внимания при проектировании системы трехмерной визуальной обратной связи и пользовательского интерфейса человека-оператора для приложения телеоперационной системы, которые включают в себя: • разработку спецификаций режимов сбора, сжатия и потоковой передачи данных трехмерных динамических моделей, поддерживаемых системой, интегрирующих в себе разнообразные методы сжатия данных трехмерных анимированных полигональных сеток на основе вейвлетпреобразований и кластеризации трехмерных моделей; • проектирование прикладной системы потокового вещания трехмерных анимаций на основе клиент-серверной архитектуры, ориентированной на использование в системе сетевой виртуальной лаборатории; • перспективы интеграции с другими подсистемами и управляющими модулями телеоперационной системы и поддержки разнообразных мульти-модальных функциональных возможностей пользовательского интерфейса на основе технологии виртуальной реальности в рамках общей архитектуры телеоперационной системы. Главная проблема, связанная с проектированием и использованием телеоперационных систем, – это присутствие временных задержек в цикле двусторонних коммуникаций между двумя концами (станцией оператора и удаленным оборудованием) системы, которые в основном связаны с дистанцией, разделяющей два конца системы, но также могут возникать и из-за времени обработки данных, требуемого для кодирования и передачи данных по каналам связи. Подобные задержки могут быть постоянными (например, в случае выделенного канала связи), но могут также и изменяться произвольным образом из-за переменной загрузки серверов компьютерной сети (как в случае сети Интернет), что вызывает дополнительные сложности при поиске решения проблемы временной задержки. Человеку-оператору телеоперационной системы приходится применять пошаговую стратегию при управлении удаленным оборудованием (или его имитатором), т.е. осуществление небольших движений с последующим ожиданием обновлений изображений (или, в общем случае, любой сенсорной обратной связи) от удаленного лабораторного оборудования. Как следствие, временные задержки коммуникаций данных вызывают определенное ухудшение производительности телеоперационной системы, но что еще более критично, их наличие может нарушить безопасность работы и вызвать опасную нестабильность работы системы, особенно, когда в телеоперационной системе задействована силовая обратная связь. Существует класс методов, нацеленных на решение проблемы временной задержки коммуникаций, который базируется на использовании так называемых «предсказательных дисплеев» или «дисплеевпредикторов», реализующих концепцию отображения сенсорной информации с использованием предсказания возможных изменений этой информации. Чаще всего используются графические предикторы, генерирующие и отображающие визуальную информацию (предполагаемую) в процессе развития телеоперационной задачи. Парадигма графических дисплеев-предикторов получила большое признание и нашла множество новых применений за рамками проблематики временной задержки двусторонних коммуникаций телеоперационной системы. Сегодня дисплеи-предикторы используются также и для улучшения визуальной обратной связи, и для помощи человеку-оператору в быстрой оценке ситуации и выполнении телеоперационных задач. Интеграция продвинутых методов интерактивной трехмерной графики и виртуальной реальности (ВР) в телеоперационных системах рассматривается, в частности, как обобщение концепции дисплеев-предикторов, когда термин дисплей связывается не только с визуальным дисплеем с простой компьютерной графикой, но также и с другими формами сенсорной обратной связи, такими как тактильные, силовые или звуковые дисплеи. Виртуальная реальность, фактически, представляет собой научно-технологическую область исследований, которая нацелена на обеспечение более естественного и интуитивного человекомашинного интерфейса на основе использования мультимодальных/мультисенсорных взаимодействий. Эта технология человеко-машинного интерфейса, включающая в себя разнообразные сенсорномоторные модальности человека (не только зрительные, но также и тактильные взаимодействия и звуковую обратную связь), может потенциально обеспечить наилучшие технологические решения для проблематики взаимодействий и коммуникаций в системах «человек-удаленное оборудование», составляющей область телеопераций. Имитационные модели виртуальных сред для телеоперационных систем на самом деле могут использоваться как модели-предикторы, выполняющие роль промежуточного звена между человеком-оператором и удаленной технической системой. Другими словами, это означает, что человеку-оператору могут быть предоставлены реалистические трехмерные графические изображения удаленной рабочей зоны лабораторного или другого оборудования с 323

возможностью осуществления взаимодействий с этими изображениями и выполнения требуемой телеоперационной задачи естественным и интуитивным образом (т.е., например, с ощущением сил сопротивления при выполнении задачи на виртуальной модели), и все это еще до того, как реальная (задержанная или искаженная) информация сенсорной обратной связи придет от удаленного оборудования. Фактически, такое взаимодействие между человеком-оператором и виртуальной средой (т.е. выполнение виртуальной задачи человеком-оператором) может использоваться для формирования соответствующих управляющих команд, которые должны посылаться к удаленному оборудованию, и для управления выполнением реальной телеоперационной задачи в оперативном (онлайн) режиме. В данном докладе представлена текущая исследовательская работа, нацеленная на применение технологий интерактивной трехмерной графики, моделирования виртуальных сред и сетевых технологий (включая, Интернет) для решения задач телеоперационного управления удаленным лабораторным оборудованием и/или его трехмерной имитацией. Данное исследование сфокусировано на методах проектирования и процедурах, связанных с компоновкой системы сбора, сжатия и потоковой передачи трехмерных данных, а также интеграцией системы вещания трехмерных анимаций в сетевой среде приложения виртуальной лаборатории. Описываются разработанные нами методы сжатия данных трехмерных динамических моделей, представленных полигональными сетками, и протоколы, обеспечивающие эффективное использование ограниченной пропускной способности сетевых каналов связи и ориентированные на реализацию оперативной визуальной (графической) обратной связи в телеоперационной системе виртуальной лаборатории. Представлена общая архитектура системы потоковой передачи трехмерных динамических графических данных, получаемых от системы трехмерного моделирования оборудования. В процессе обсуждения затрагиваются вопросы вейвлетпреобразований и кластеризации трехмерных моделей при сжатии и распаковке трехмерных данных, используемых системой потокового вещания трехмерных анимаций, а также интеграции технологий интерактивной трехмерной графики и виртуальной реальности в пользовательском интерфейсе человека-оператора системы виртуальной лаборатории. Разработанные методы и программноаппаратное решение призваны облегчить разработчику телеоперационной системы применение технологии трехмерного моделирования, интерактивной трехмерной графики и виртуальной реальности для улучшения гибкости, интеллектуальности и прозрачности работы телеоперационных систем.

ИНТЕГРИРОВАННОЕ SIE-МОДЕЛИРОВАНИЕ А.Ю. Филиппович Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана E-mail: [email protected] Введение. Ключевой задачей всех ситуационных центров (СЦ) является моделирование предметной области. В зависимости от трактовки задач СЦ и сложности его реализации формируются требования к моделям и средствам работы с ними. В простейшем случае СЦ решают задачи консолидации и визуализации многочисленных разнородных исходных данных с помощью аппаратнопрограммных комплексов, для которых используются различные модели Data Mining (DM), средства бизнес-аналитики (BI), методы индикационного анализа (KPI, BSC) и специализированные технические решения. Для более сложных систем дополнительно требуется интерпретация, анализ и прогнозирование ситуаций на основе имеющихся данных и возможных вариантах их изменения, поэтому в них за основу берутся более сложные модели динамического ситуационного, имитационного, экспертного представления. Важной и значимой тенденцией современных информационных систем и технологий является процесс интеграции и конвергенции различных подходов, программных сред и технических решений. Для 4 области информационно-аналитических систем это направление играет особую роль , т.к. СЦ по своей структуре и назначению изначально выступают интеграторами. Можно предположить, что создание интегрированной системы моделирования СЦ станет основной и наиболее трудоемкой задачей в этой области на ближайшие 5-10 лет. Специфика интеграционных и конвергентных процессов сильно зависит от их масштаба, который варьируется от мельчайших (нано) задач ситуационного анализа до всеобъемлющего (эко) 5 моделирования информационной среды, и принадлежности к одному из четырех основных уровней СЦ . Для дальнейшего рассмотрения выбран научно-математический уровень СЦ, (который представляет собой совокупность научных теорий, методов, алгоритмов, исследований и разработок, необходимых для реализации инженерного, программного и технического уровней) и масштаб вопросов создания интегрированной системы моделирования.

4 Филиппович А.Ю. Интеграция и конвергенция методов моделирования информационно-аналитических систем для решения задач управления знаниями // Тезисы доклада на конференции "Ситуационные центры. Методы. Решения. Реализация", 2007. 5 Филиппович А.Ю. Ситуационные центры: определения, структура и классификация // PCWeek/RE N26(392), М., 15-21 июля 2003 г. С.21-22.

324

Труды конференции Телематика’2010

Интегрированное моделирование. Прежде, чем перейти к формулированию основных положений интегрированного моделирования, необходимо уточнить понятия интеграции и конвергенции применительно к информационным системам. Интеграция и конвергенция систем имеют общие цели, но различаются по своим подходам. В первом случае системы объединяются, сохраняя свою самостоятельность, а во втором – они как бы сливаются и становятся неразделимым целым. Интеграция, как правило, бывает двух типов: взаимодополняющая, когда системы не имеют общих функций, и взаимозаменяющая, когда системы могут решать одни и те же задачи. На практике интеграция носит смешанный характер, т.е. имеются как дополняющие, так и заменяющие друг друга модули или задачи. При интеграции систем необходимо реализовать логику и интерфейс взаимодействия, а также разработать процедуру выбора среди конкурирующих систем, сервисов или в случае параллельного решения – полученных результатов. Примерами интеграционных платформ являются решения на базе сервисно-ориентированной архитектуры SOA и модели асинхронного 6 взаимодействия на базе событий EDA . Конвергенция систем подразумевает их универсализацию за счет объединения общих компонент, расширения их функций и возможной интерпретации. Конвергенция исключает возможность выполнения компонентами системы одних и тех же задач различными способами, но допускает распараллеливание работы по единому принципу или этапам обработки информации. Например, после поглощения компаниями Oracle, IBM и SAP компаний Hyperion, Cognos и Business Objects соответственно на рынке появился ряд принципиально новых продуктов в области BI и DM, которые удалось создать благодаря интеграции и конвергенции лучших возможностей предыдущих продуктов этих компаний. Интеграция и конвергенция информационных систем моделирования может быть построена на различных принципах и технологиях, например, на базе уже упомянутой сервисно-ориентированной архитектуре, однако наибольшая эффективность может быть достигнута за счет интеграции не только сервисов, но и математических моделей, лежащих в их основе. Теория SIE-моделирования. В качестве научно-методической базы для комплексной интеграцииконвергенции систем моделирования предлагается использовать теорию ситуационно-имитационноэкспертного (SIE) моделирования. Впервые концепция SIE-моделирования была предложена более 7 шести лет назад , содержала набор методов и рекомендаций по интеграции фиксированного набора моделей и систем. В настоящее время она получила развитие в ряде научных и практических разработок, а ее принципы стали основой для формирования научно-технической методологии. Основополагающим принципом SIE-моделирования является гипотеза о возможности представления мыслительной деятельности лица, принимающего решение (ЛПР), с помощью трех типов моделей (и систем): • Экспертная модель (экспертная система) содержит формализованное описание накопленного экспертом опыта по решению различных задач в предметной области и позволяет моделировать его рассуждения. • Имитационная модель (система имитационного моделирования) позволяет обеспечить эффективное принятие решения в тех случаях, когда возникают новые ситуации и накопленного опыта недостаточно. ЛПР, используя знание предметной области, ее структуры и взаимосвязи, оценивает с помощью мысленного, натурного или компьютерного моделирования возможные варианты решений и их последствия. Полученные таким образом знания проверяются и апробируются, после чего переходят в разряд экспертного опыта. • Ситуационная модель (система ситуационного моделирования) используется в тех случаях, когда количество данных о предметной области слишком велико и не позволяет применять напрямую другие модели. ЛПР для преодоления этой проблемы производит обобщение, классификацию, выявляет зависимости в исходных данных, уменьшает их размерность и тем самым обеспечивает эффективную работу. Важно отметить, что такое представление является достаточно полным, т.к., во-первых, позволяет смоделировать все основные предметы реального мира – объекты, связи между ними, процессы, явления и ситуации. Во-вторых, SIE-модель позволяет моделировать в искусственной среде все высшие 8 формы поведения животных и человека : • Индивидуально-изменчивое поведение, которое позволяет синтезировать разнородную поступающую информацию, обеспечивая эффективную работу в системах большой размерности, соответствует основным функциям систем ситуационного моделирования. • Интеллектуальное поведение, которое позволяет производить обобщение, выявлять неочевидные зависимости в исходных данных, осуществлять накопление знаний и обучение, может быть соотнесено с ключевыми функциями экспертных систем. 6

Голосов А.О., Полотнюк И.С. Филиппович А.Ю. Информационные технологии в образовании: преимущества интеграционного подхода // Проблемы теории и практики управления – 2006. – №8. – С.64-68. 7 Филиппович А.Ю. Интеграция систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования. – М.: Изд-во "ООО Эликс+", 2003. – 300 с. (см. также www.philippovich.ru) 8 Лурия А.Р. Лекции по общей психологии: Эволюционное введение в психологию (по материалам лекций, прочитанных на факультете психологии МГУ). www.psychology.ru 325

• Сознательное поведение, которое ориентируется на предвидение будущего, соотнося каждый факт поведения с другими возможными актами, очевидным образом перекликается с принципами организации систем имитационного моделирования.

Рис. 1. Модель сознательного поведения На рис. 1 схематично представлена наиболее сложная форма поведения человека, которое включает в себя операции синтеза информации, анализа взаимосвязей и прогнозирования последствий. Вместе с тем следует отметить, что проецирование форм поведения на различные модели не является однозначным, точно так же, как и функции различных систем моделирования могут пересекаться. Это еще раз подчеркивает интегрированный характер мыслительных процессов во время принятия решений и создает основу для конвергенции. Аспекты и уровни SIE-модели. Использование интегрированного подхода к моделированию требует мультиаспектного представления предметной области. Количество аспектов (ракурсов, срезов, слоев, проекций) зависит от конкретного набора используемых моделей, типов рассматриваемых объектов и степени детализации. Например, в одном из наиболее полных подходов к описанию бизнес-систем – модели Захмана – используется двумерное (табличное) представление аспектов, где для каждой точки зрения (фрагмента предметной области или этапа жизненного цикла) определяются ракурсы: Кто (люди), Что (данные), Как (функции), Где (сеть), Когда (время), Зачем (мотивация). Дополнительно к указанным добавляют ракурсы: Сколько стоит (цена) и Правила оценивания (показатели). Похожий подход реализуется в рамках методологии ARIS, где выделяются четыре укрупненных группы моделей: организационная, функциональная, управленческая и данных, а для описания показателей используется BSC-модель. В области динамического моделирования примерами могут служить такие передовые разработки как SLX 9 (Wolverine Software), AnyLogic (XJ Technologies) и BPSim . SIE-модель с момента создания претерпела несколько изменений, перейдя от уровневой к аспектноуровневой структуре. В настоящее время она содержит пять основных аспектов-ракурсов: структурный, процессный, информационный, экспертный и ситуационный. Модели во всех ракурсах могут быть детализированы или консолидированы на различном уровне представления. В структурном ракурсе задается статическая архитектура системы, где указываются все имеющиеся объекты, субъекты и связи между ними. В зависимости от типа моделируемой системы могут быть использованы организационные (например, как в ARIS) и агрегатные (в терминологии Бусленко), описания. Особое внимание уделяется моделированию субъектов, для которых возможно представления в качестве: • интеллектуального ресурса, который необходим для обработки транзакта на обслуживающем устройстве (ОУ). • активного динамического объекта, который может работать на нескольких ОУ с различной производительностью.

9

Аксенов К.А., Гончарова Н.В. Динамическое моделирование мультиагентных процессов преобразования ресурсов // Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2006. 311 с.

326

Труды конференции Телематика’2010

• интеллектуального агента, который может взаимодействовать с другими агентами, изменять 10 модель, брать на себя функции принятия решения . Процессный ракурс предназначен для описания динамической архитектуры системы (технологических, информационных и бизнес процессов) с помощью процессов и событий. В общем случае можно использовать специализированные языки, акцентирующие внимание либо на событиях (например, сеть Петри), либо на процессах (например, алгебра процессов PEPA), однако опыт показывает преимущество смешанного подхода, примером которого является модель EPC (Eventprocess chain). Информационный ракурс предназначен для хранения информации об основных артефактах (документах, программных продуктах, сырье и т.д.), основных элементах SIE-модели, их вложенной структуре, функциях и сервисах. В качестве базового представления может быть использован объектноориентированный или фреймовый подход на базе подмножества языка UML. При динамическом моделировании информационный ракурс выполняет функции сервисной шины (ESB) и хранилища данных о текущем состоянии системы, собирая статистические данные для поддержки принятия решений. Экспертный ракурс представляет собой базу знаний, в которой хранятся инструкции программселекторов, правила вывода и преобразования в модели с использованием методов инженерии знаний. Кроме того, в БЗ размещаются модели Data Mining и правила агрегирования данных в различных ракурсах. Экспертный и информационный ракурс дополняют друг друга, обеспечиваю интеграцию процедурных и декларативных знаний соответственно. Ситуационный ракурс предназначен для укрупненного моделирования и анализа системы. В хорошо формализованных областях управления бизнесом ракурс должен быть построен на системах класса BSC, Tableau de Board и иерархической системе ключевых показателей эффективности (KPI), которые определяются на основе метрик и свойств объектов, определенных в процессном и структурном ракурсах соответственно. Для слабоформализованных предметных областей формирование итоговых оценок должно осуществляться на базе ситуационного подхода. Он основан на использовании специальных элементов, описывающих микроситуации конкретных объектов и процессов, применении экспертных систем и инструментов DM для определения макроситуаций. Таким образом, ситуационный ракурс может стать основой построение систем класса BAM (Business activity management), осуществляющих мониторинга технологических, информационных и бизнес процессов предприятия в оперативном режиме. Более подробную информацию о SIE-моделировании и текущих разработках можно узнать из публикаций и форума, представленных в рамках научно-образовательного кластера CLAIM (http://www.philippovich.ru).

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ АДАПТАЦИИ В МОБИЛЬНЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ А.В. Дрындин Московский институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет), г. Москва E-mail: [email protected] В работе исследуются процессы в информационно-измерительных системах (ИИС), а именно – в мобильных ИИС с независимым или смешанным питанием, отличающихся присутствием в их структуре автономных интеллектуальных узлов (измерителей, датчиков) на основе микропроцессорной техники. Предполагается, что каждый автономный интеллектуальный узел в общем случае может обеспечивать регистрацию сигналов с первичных преобразователей, их предварительную обработку, преобразование в цифровую форму, имеет возможность накапливать данные в ограниченном объеме, а также взаимодействовать с другими узлами и/или с выделенным блоком управления и визуализации с использованием проводных или беспроводных каналов. Рассматриваемое архитектурное решение применяется в системах измерения и контроля параметров работы крупноразмерных установок, измерения пространственных характеристик событий и явлений (например, сейсмических) на некоторой территории, устройствах слежения за параметрами движения транспортных средств и т.д. [1]. Функциональные возможности интеллектуальных узлов в существенной степени определяют характеристики всей системы, как измерительного устройства. Например, соотношение между пропускной способностью коммуникационных каналов узла и объемом локальной памяти для буферизации данных измерений, передаваемых другим узлам, определяет максимальную скорость регистрации сигналов, при которой еще не будет происходить потерь. Набор поддерживаемых узлом 10

Текущая версия SIE-модели предназначена для описания простейших мультиагентных сред и не позволяет, например, осуществлять моделирование свободного перемещения агентов в трехмерном пространстве. 327

протоколов синхронизации непосредственно влияет на точность и согласованность измерений всей системы в целом. Конкретные решения по функционалу обычно принимаются на этапе проектирования исходя из требований к вновь разрабатываемой ИИС. Кроме того, современные аппаратные и программные средства позволяют выполнять реконфигурирование и репрограммирование автономных узлов уже в ходе эксплуатации ИИС в случае изменения требований или условий ее работы. С другой стороны, на функциональные возможности узла влияет ограниченность ресурсов используемой аппаратно-программной платформы, конечное время истощения источников питания, процессы деградации компонентов (в частности, флэш-памяти при интенсивном ее использовании). В ряде случаев требуется реализовать в ИИС возможности по автоматической самоадаптации к изменениям условий эксплуатации, к истощению ресурсов и выходу отдельных узлов из строя. Задача функциональной адаптации может быть сформулирована следующим образом: путем самоадаптации распределения между автономными узлами функциональных возможностей, алгоритмов и конфигураций ИИС требуется обеспечить максимальное время работы ИИС с сохранением ее точностных, скоростных и других характеристик в заданных требованиями интервалах и с учетом заданных ограничений на ресурсы автономных узлов. К распределяемым функциональным возможностям можно отнести, в частности, сервисы эталона синхронизации, определения местоположения (локализации), предварительной обработки и накопления данных, маршрутизации данных, обеспечения безопасности и т.д. [2]. Исследование процессов самоадаптации выполняется с использованием разработанной в среде OMNET++ [3] имитационной модели распределенной ИИС, функционирующей в определяемых параметрами внешних условиях. В ходе вычислительных экспериментов производится расчет статистических оценок таких характеристик функционирования ИИС, как энергия, потребляемая от источников питания за время проведения серии измерений, число циклов «стирания–записи» блоков накопителей данных измерений на основе флэш-памяти. В совокупности с оценками того или иного исследуемого алгоритма адаптации (время сходимости, объем памяти, требуемой для хранения модели состояния ИИС и внешних условий и др.) это дает возможность сравнивать вновь создаваемые алгоритмы друг с другом с точки зрения эффективности применения в мобильных распределенных ИИС [4]. Результаты моделирования могут быть использованы при проектировании комплексов мобильных измерителей со средствами интеркоммуникации, мобильных средств телеизмерений, сенсорных сетей, «умной пыли» (smart dust) и других мобильных ИИС, а также для отработки методик проведения измерений с учетом влияния процессов адаптации на метрологические характеристики ИИС. Литература 1. Раннев Г.Г. Измерительные информационные системы. – М.: Академия, 2010. – 336 с. 2. Handbook of Sensor Networks / ed. by M. Ilyas and I. Mahgoub. – CRC Press LLC, 2005. – 774 c. 3. OMNET++ INET Framework. // http://www.omnetpp.org. 4. Добронравов О.Е., Дрындин А.В. Разработка математического обеспечения накопителя данных измерений мобильных цифровых информационно-измерительных систем. // IX научно-практическая конференция «Современные информационные технологии в управлении и образовании», М: ФГУП НИИ «Восход», 2010.

ОПЕРЕЖАЮЩЕЕ ОБУЧЕНИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИОННОУПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ, БАЗИРУЮЩЕЕСЯ НА ИМИТАЦИИ СОСТОЯНИЙ ИНТЕРФЕЙСОВ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ В.К. Григорьев, Е.А. Авдеенко, А.А. Бирюкова Московский институт радиотехники, электроники и информатики (технический университет) Тел.: (495) 434-91-32, e-mail: [email protected] Общество 21 века называют информационным обществом, действительно, все виды деятельности общества пронизаны использованием в той или иной форме информационно-управляющих систем (ИУС). Информационно-управляющие системы используются в управлении государством, муниципальным управлении, в управлении предприятиями, в финансовой сфере и т.д. Характеризуя пользователей ИУС разделим их на две группы, это профессиональные пользователи (использование системы входит в круг их профессиональных обязанностей) и непрофессиональные (которые используют ИУС для выполнения своих личных задач). Эффективность (качество) использования ИУС непрофессиональными пользователями влияет только на эффективность выполнения их личных задач, в то время как умение пользоваться конкретной информационной системой профессионального пользователя существенно влияет на эффективность использования ИУС и, в конечном итоге, на качество выполнения им, пользователем, своих профессиональных обязанностей. 328

Труды конференции Телематика’2010

Именно поэтому [1] обязательно обучение профессионального пользователя работе в ИУС. Известно, что методы обучения существенно коррелированы с предметом обучения и особенностями обучаемых. Для выбора метода обучения обыкновенно проводится классификация профессиональных пользователей. Пользователи делятся на пользователей, поддерживающих работу системы, пользователей (руководители), использование ИУС занимает небольшую часть времени и пользователей, ИУС для которых является основным инструментом их работы, чаще всего таких пользователей большинство, это, например, операционисты банков, муниципальные служащие, ведущие прием жителей через одно окно, кассиры в магазинах, работники складов и т.д. В большинстве случаев эти пользователи составляют большинство пользователей. В работе [3] предлагается их назвать массовыми профессиональными пользователями (МПП). Основное требование к квалификации МПП (в смысле ИУС) является не столько знание об ИУС, сколько навыки быстрой безошибочной работы. Для таких целей наиболее целесообразным методом обучения является ситуационное обучение с помощью обучающих программ. Так как в реальной жизни происходит непрерывное изменение, модификация бизнес-процессов, а ИУС реализующая реальные бизнес-процессы в различных областях деятельности должны адекватно их отражать, то соответственно достаточно часто в строй вводятся как новые, так и производится модификация существующих ИУС. Для эффективного внедрения использования новой или модифицированной ИУС необходимо опережающее обучение пользователей. Ситуационное обучение предполагает разрешение конкретной ситуации. Для обучения пользователей ИУС инструментом разрешения ситуации является сама ИУС через ее интерфейсы. Однако в этом случае возникает следующая проблема: необходимо учить пользователей на реальной ИУС, которая еще не существует, которая находится в стадии отладки. В соответствии со спиральной моделью жизненного цикла программного продукта, в конкретном случае ИУС, для современных клиент/серверных ИУС существенное время перед внедрением занимает комплексная отладка отдельно сервера и стыковка его с клиентами, в то время как все отдельные функционалы интерфейса клиента уже отлажены. Именно эта ситуация дает возможность создавать обучающие программы для опережающего обучения, путем использования ограниченного (сценарием деятельности МПП, базирующегося на инструкции) функционала ИУС и создание на его основе имитационной модели рабочего места МПП, с последующим использованием его для обучения. Здесь возникает сразу же несколько задач неформальных и формальных. Неформальная задача – это разработка ситуационного сценария, хотя в случае МПП она существенным образом может быть формализована на основе его рабочей инструкции. Формальные элементы – это однозначные действия МПП в ИУС по решению ситуационной задачи, а также формальная реализация подсказок на конкретные действия МПП и формальное отображение изменений в интерфейсе ИУС. Таким образом, процесс разрешения ситуации может отображаться в виде последовательности изменяющегося интерфейса ИУС, что часто используется в пассивных обучающих системах. Однако, в известной теории деятельного познания Выгодского показывается, что активное участие обучаемого в решении ситуации существенно повышает эффективности обучения, таким образом, необходимо иметь не просто слайд-шоу, а модель ИУС, которая позволит обучаемому активно участвовать в разрешении ситуации. В силу определенности сценария работы (свойство МПП) фактически разрешение ситуации через ИУС представляется в виде однозначной последовательности использования одного и только одного из активных элементов и представлений вызванных изменений в интерфейсе. Именно это позволяет упростить и автоматизировать процесс создания обучающих программ для опережающего обучения МПП. В МИРЭА был создан двухмашинный инструментальный комплекс [3], позволяющий эффективно создавать обучающие программы. Структурный комплекс состоит из подсистемы разработчика обучающей программы, исполнительной подсистемы, проводящей обучение на основе сценария обучающей программы и подсистемы синхронизации, которая обеспечивает синхронизацию пошагового выполнения сценария на реальном клиенте ИУС и автоматического заполнения скриптов для обучающей программы. С помощью данной системы в МИРЭА был реализован целый ряд обучающих программ для автоматизированных банковских систем, для систем общего назначения, для ERP-систем МИРЭА. Литература 1. 2. 3.

К.К. Колин. Структура реальности и феномен информации. Открытое образование, 5(70), 2008. С. 56. В.К. Григорьев, О.А. Аксенов. Методы реализации пользовательской модели ИУС в обучающих системах. Образовательные технологии и общество, т. 3, 2004. С. 165-173. В.К. Григорьев, О.А. Аксенов. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №3077 на Инструментальный двухмашинный комплекс для создания обучающих компонент информационно-управляющих систем. «Построитель тьюторов». Отраслевой фонд алгоритмов и программ, 2003.

329

ТЕХНОЛОГИИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОГРАММ МВА Г.Г. Бубнов, Н.Г. Малышев, Е.В. Плужник Технологический институт «ВТУ», г. Москва Тел.: (495) 500-03-06, e-mail: [email protected] В Технологическом институте «ВТУ» (http://www.wtu.ru) совместно с Moscow Business School (http://www.mbschool.ru) три года реализуется проект «MBA Start» (http://mba.ru). В разработке образовательной программы приняли участие более 270 специалистов-практиков, 57 ведущих российских тренеров и преподавателей. Российские компании предоставили для учебной программы свои бизнес-кейсы и примеры из отечественной практики. MBA Start – это дистанционная программа обучения по стандартам Master of Business Administration, высокая эффективность которой обеспечивается за счет широкого использования видеолекций, а также ряда иных учебных активностей, позволяющих интернет-обучение максимально приблизить к очному (видеоконференции, вебинары, дискуссионные семинары, проводимые на форумной платформе для минигрупп, региональные и функциональные сообщества и др.). Программа MBA Start отличается от всех дистанционных программ обучения инновационной технологией передачи знаний и навыков. Эти технологии обеспечивают 100% усвоение знаний и полученных навыков для применения на практике. Преимущества инновационного подхода к обучению на программе MBA Start: • гибкий график обучения – обучение в удобное для Вас время в удобном месте; • индивидуальное консультирование студентов по каждой изучаемой дисциплине; • возможность использования всей базы знаний MBA Start в работе с первого дня зачисления на программу; • возможность выбора отраслевой специализации (отраслевая программа подразумевает посещение двух очных сессий за время обучения на программе); • проведение занятий в минигруппах в закрытых от других обучающихся сообществах и форумных ветках; • видеоформат обучения, приближенный к очному присутствию на занятиях и предоставляющий возможность повторного просмотра материалов в любое время; • общение в online-режиме с ведущими специалистами-практиками в ходе регулярных видеоконференций и вебинаров; • возможность наладить деловые контакты с будущими партнерами из различных городов России и стран СНГ; • доступ к библиотеке вспомогательных материалов (расширенные конспекты лекций, дополнительные электронные учебные пособия, записи видеоконференций, статьи экспертов и т.д.). Процесс обучения также включает: тестовые испытания и контрольные работы; видеоконференции и онлайн-семинары с участием ведущих специалистов-практиков, которым можно задать все интересующие вопросы в режиме реального времени; доступ к базе знаний MBS, содержащей записи лекций, конференций и семинаров, электронные конспекты, учебные пособия и статьи экспертов; участие в крупном деловом сообществе, которое предоставляет обширные возможности для обмена опытом и поиска деловых партнеров. Результаты обучения по программе MBA Start: • развитие компетенции принятия взвешенных управленческих решений в условиях высочайшей неопределенности и динамичности рынков; • формирование дженералистского управленческого мировоззрения, позволяющего говорить на одном языке с представителями любых функциональных областей и отраслей; • обретение навыков решения комплексных и системных проблем, стоящих перед современной компанией; • развитие деловых и коммуникационных навыков; навыков управления людьми и командами; • систематизация приобретенного до зачисления на программу опыта работы и знаний; • готовность и умение брать на себя ответственность за развитие бизнеса, новых проектов. Отраслевой MBA Start – серия практико-ориентированных программ, разработанных специально для тех, кто уже владеет собственным бизнесом или точно знает, в какой отрасли хочет его открыть, а также для менеджеров, запланировавших развитие своей управленческой карьеры в четко определенной сфере деятельности: • MBA в отельном бизнесе (Управление гостиничным бизнесом); • MBA в ресторанном бизнесе (Менеджмент в ресторанном бизнесе); • MBA в медицине (Менеджмент в медицинском бизнесе); • MBA в индустрии спорта (Менеджмент в индустрии спорта); • MBA в розничной торговле (Управление в розничной торговле); • MBA в строительстве (Менеджмент в строительстве); • MBA в индустрии красоты (Менеджмент в индустрии красоты). 330

Труды конференции Телематика’2010

Отраслевые спецкурсы в форме очных семинаров и стажировок проводятся ведущими консультантами по развитию бизнеса в интересующей студента отрасли и профессиональными экспертами с многолетним опытом успешного управления российскими и зарубежными компаниями. Цель занятий – детальное знакомство со спецификой организации всех бизнес-процессов и лучшими практиками управления в отрасли. Студентам предлагается перенести практический опыт эффективного управления зарубежными и отечественными компаниями на свой собственный бизнес и получить рекомендации от профессионалов и экспертов по вопросам открытия и развития своих бизнес-проектов. В конце обучения выпускник должен защитить дипломный проект – бизнес-план по открытию своего дела с детальной проработкой маркетинговой, стратегической и других его компонентов или предложения по совершенствованию уже существующего бизнеса, разработанные под руководством и при участии опытных профессионалов-наставников.

АДМИНИСТРИРОВАНИЕ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА В СДО РПОО Е.В. Солдаткин Технологический институт «ВТУ», г. Москва Тел.: (495) 500-03-06, e-mail: [email protected] В Технологическим институте «ВТУ» в рамках проекта «Российский портал открытого образования» (РПОО; http://openet.edu.ru) на свободно распространяемой платформе Moodle (v. 1.97) разработана Система интернет-обучения, обеспечивающая полнообъемную реализацию сетевого учебного процесса (СДО РПОО; http://openet.open-edu.ru): деканат; подсистема обучения; конструктор курсов; электронная библиотека. Основными категориями пользователей СДО РПОО являются: системный администратор; администратор учебного процесса – методист; тьютор; преподаватель; обучающийся (студент или слушатель). Настройки системы обеспечивают возможность сегментации аудитории обучающихся между администраторами учебного процесса (далее – методистами), по конкретным признакам (например, подразделениям, партнерам). В системе реализована функция протоколирования и мониторинга всех действий методистов с автоматизированной генерацией отчетности о проделанной работе. Организация учебного процесса студентов в СДО РПОО строится на основе учебного плана. В процессе обучения по отдельным дисциплинам учебного плана студенты имеют возможность: знакомиться с программой курса и методическими рекомендациями по его изучению, вопросами для самоподготовки и т.д.; последовательно изучать материал базового учебника (хрестоматии) с прохождением промежуточного контроля знаний (по модулям); получать, по результатам промежуточного контроля, рекомендации по повторению разделов курса; выполнять контрольные или практические задания; консультироваться у тьютора в форуме конкретного курса; отправлять тьютору контрольные, курсовые и выпускные квалификационные работы; изучать дополнительную литературу, рекомендованную в программе курса, в электронной библиотеке; проходить тренировочное, контрольное и итоговое тестирование по курсу. Вся работа методиста ведется через пункт меню «Деканат». Ему доступен поиск студентов по подразделениям/партнерам, за которыми закреплен методист по следующим параметрам: подразделение/партнер; учебный план; уровень обучения; направления обучения; специализация; форма обучения; фамилия; имя. Он имеет возможность формирования отчетов по этапам изучения и прохождению аттестации студентами по следующим параметрам: дисциплина; тип тестирования; дата (временной интервал). Фамилии студентов являются активными ссылками, перейдя по которым можно получить его Личный учебный (аттестационный) план (ЛП) студента с результатами успеваемости. Данная форма является фактически отражением учебной карточки студента, совмещенной с его учебным (аттестационным) планом. ЛП наглядно дает представление о следующем: дисциплины, оплаченные и доступные для изучения; дисциплины, к изучению которых студент приступил, но не завершил их изучение; дисциплины, которые не оплачены и являются недоступными для изучения. Работа методиста заключается в отслеживании успеваемости студента, формировании и распечатке протоколов и аттестационных ведомостей по заданным дисциплинам: мониторинг обучения – просмотр успеваемости студента по всем пройденным тестам дисциплины; сводный протокол тренировочных тестирований – дает подробную информацию по прохождению тренировочных тестирований по каждому модулю курса, равному одной зачетной единице; сводный протокол контрольного тестирования – дает подробную информацию по прохождению контрольного тестирования по каждому модулю; аттестационная ведомость – ведомость с итоговой оценкой изучения дисциплины. Работа методиста завершается распечаткой документов «Ведомость» и «Протоколы тестирования», визированием их у преподавателя и членов комиссии, после чего они подшиваются в личное дело студента. Автоматически генерируется Учебная карточка студента и его зачетная книжка с возможностью распечатки.

331

О ПРОБЛЕМАХ СОЗДАНИЯ ЯЗЫКОВО-ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНОМУ ПРОГРАММИРОВАНИЮ Д.Г. Калашников Институт систем информатики СО РАН им. А.П. Ершова, г. Новосибирск E-mail: [email protected] С каждым годом всё более возрастает актуальность обучения параллельному программированию, что требует развития соответствующих обучающих систем. Доклад посвящен проблеме создания информационно-методической поддержки обучения параллельному программированию. Работа поддержана грантом РФФИ 08-01-00899-а. Очень важно начинать обучение параллельному программированию совместно с обучением программированию вообще, иначе в дальнейшем у программистов проявляется так называемая психологическая инерция мышления, которая заключается в приверженности к устоявшимся традициям и методам написания программ. Также следует отметить, что в обучении параллельная парадигма гораздо сложнее последовательной, поскольку требует понимания проблем синхронизации параллельных процессов и их взаимодействия с памятью в зависимости от её модели состоятельности (дисциплины доступа). Языково-информационная поддержка будет представлять собой интегрированную обучающую систему, состоящую из интерпретатора учебного языка программирования, системы визуализации и средств отладки программ. Сформулирован ряд основных требований к языку начального обучения параллельному программированию: • мультивариантность лингвистической базы (возможность переименования набора лексем); • удовлетворение тьюринг-полноте; • наличие основных конструкций (подпрограммы, функции, условные операторы, циклы, команды ввода-вывода и пр.), наличие которых, характерно для большинства императивных языков программирования; • визуализация объектов и процессов при выполнении и отладке программы; • возможность определения видов памяти с разными моделями состоятельности; • настраивание на реалии производственных языков и систем; • выводимость оценки значимых характеристик производительности программ, таких как объем вычислений, надежность, безопасность и др.; • визуализация основных шагов выполнения программы (условий, циклов, подпрограмм и др.) в виде наглядных блок-схем; • возможность применения концепции грамотного программирования (literate programming) как основного подхода к обучению построения и формализации алгоритмов; • поддержка простой и понятной парадигмы параллельного программирования. В ходе работы были определены уровни и цели начального (полгода в 10-12 лет) и допроизводственного (2 года с/к для старшеклассников и студентов) обучения в контексте истории языков программирования (РАЯ, Pascal, Logo, Grow, Робик, Рапира). Также был проведён анализ основных задач разработки учебных языков программирования, которые могли бы дополнять основные парадигмы программирования на языках высокого уровня методами параллельного программирования (GPU, MPI, OpenMP, MPICH, OpenCL). Предложен проект языка начального обучения параллельному программированию на базе русского алгоритмического языка и языка Паскаль с использованием подходов, реализованных в учебном языке Робик. Концепция проекта разработана с учетом современных языков учебного программирования и методик обучения программированию взаимодействующих и параллельных процессов. Литература 1. 2. 3. 4. 5. 6.

332

Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. – СПб: БХВ-Петербург, 2002. – 608 с. А.П. Ершов. Алгоритмический язык в школьном курсе основ информатики и вычислительной техники // Микропроцессорные средства и системы. – 1985. – № 2. Richard Gerber Начало работы с OpenMP*. Intel Software Network. ГОСТ 19.701-90. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Условные обозначения и правила выполнения. Knuth, Donald E. (1984). "Literate Programming" The Computer Journal (British Computer Society) 27 (2): 97–111. doi:10.1093/comjnl/27.2.97. Г.А. Звенигородский. Первые уроки программирования – Серия Библиотечка «Квант», вып. 41. – М.: Наука, 1985. 208 с.

Труды конференции Телематика’2010

ИССЛЕДОВАНИЯ УНИВЕРСИТЕТСКОГО ФРАГМЕНТА ВЕБА А.А. Печников Институт прикладных математических исследований Карельского научного центра РАН, г. Петрозаводск Тел.: (8142) 76-63-12, e-mail: [email protected] Официальные университетские сайты в отличие от многих других ресурсов Веба являются регламентируемыми веб-ресурсами. Это означает, что существует (или, точнее сказать, - должен существовать), официальный документ, в котором изложены цели и задачи веб-ресурса, основные структурные составляющие, правила обновления, добавления и изменения информации и т.д. Дадим несколько определений. Целевым множеством называется задаваемое прямым перечислением множество регламентируемых сайтов. Сопутствующим множеством называется множество сайтов, не входящих в целевое множество, на которые существуют гиперссылки с сайтов целевого множества. Фрагментом Веба называется объединение сайтов целевого и сопутствующего множеств и множество связывающих их гиперссылок. В данной работе под университетским фрагментом Веба понимается фрагмент, целевым множеством которого являются официальные сайты классических университетов Российской Федерации. Не вдаваясь в дискуссию по поводу того, что такое «классический университет» (см., например, [1]), отметим, что количество таких университетов в России около 80. Для построения целевого множества в качестве источников информации взяты официальные сайты Федерального агентства по образованию (http://www.ed.gov.ru) и Федерального портала «Российское образование» (http://www.edu.ru). Для сбора, хранения и обработки вебометрической информации использовалась информационная система для вебометрических исследований, разработанная в Институте прикладных математических исследований КарНЦ РАН, состоящая из поискового робота для сбора исходящих с сайтов гиперссылок и базы данных, предназначенная для их хранения и обработки [2]. Для анализа базы данных гиперссылок университетского фрагмента Веба используются 11 разработанные формализованные методы, подробно описанные в [3] . В сопутствующем множестве выделяется множество «ближайших веб-окрестностей». Ближайшей веб-окрестностью (или просто окрестностью) официального сайта называется множество сайтов организации-владельца официального сайта (кроме самого официального сайта), на которые существуют гиперссылки с официального сайта. Исключив из сопутствующего множества множество окрестностей, разобьём оставшиеся сайты на два подмножества. Первое из них назовем множеством веб-коммуникаторов, т.е. сайтов, на которые сделано достаточно большое количество ссылок с сайтов целевого множества (пороговое значение для «достаточно большого количества» существенно зависит от целевого множества и ряда других факторов, в случае университетских сайтов оно равно 7). Второе подмножество, включающее все оставшиеся сайты, не имеющие (или имеющие очень мало гиперссылок на целевое множество) называется множеством-оболочкой. Таким образом, весь университетский Веб можно представить как объединение четырех множеств: целевого множества, множества веб-окрестностей, множества вебкоммуникаторов и множества-оболочки. Каждое из перечисленных множеств исследуется более детально с целью понимания его структуры и взаимосвязей между его элементами. Выявление интегрированных связей между множествами позволяет построить теоретико-множественную модель фрагмента Веба, демонстрирующую возможность описания обширного фрагмента Веба минимальным количеством понятий и определяющую большое количество направлений для дальнейших исследований. Литература 1. Щипунов А.А., Башкатов В.З., Воробейчиков Э.С., Хасанов В.Я. Классический университет и глобальная информационная структура // Вестник Томского государственного ун-та. 2000. № 269. С. 126130. 2. А.А. Печников, Н.Б. Луговая, Ю.В. Чуйко, И.Э. Косинец Разработка инструментов для вебометрических исследований гиперссылок научных сайтов // Вычислительные технологии. 2009. Т. 14. №5. С. 6678. 3. А.А. Печников О некоторых результатах вебометрических исследований университетского Веба// IV Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТобразование». Сборник избранных трудов. - М.: ИНТУИТ.РУ. 2009. С. 530-537.

11

Информационная система для вебометрических исследований и формализованные методы анализа базы данных разработаны при поддержке РФФИ; грант 08-07-00023. 333

АСПЕКТЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ СИМУЛЯЦИИ МЕХАНИКИ АБСОЛЮТНО ТВЕРДОГО ТЕЛА Я.М. Русанова, Д.И. Сапельников, М.И. Чердынцева Южный федеральный университет, г. Ростов-на-Дону Тел.: (863) 297-51-14, e-mail: [email protected], [email protected] В интерактивных приложениях часто используется анимация трехмерных объектов. До последнего времени применялась лишь предварительно просчитанная анимация. Однако, на данный момент вычислительная мощность центральных процессоров достаточна, чтобы можно было анимировать объекты интерактивно, используя их механические и геометрические характеристики для создания анимации, которая была бы приближением поведения объектов в реальном мире. Математические модели, использующиеся для создания такой анимации, не дают высокую степень точности (на это приходится идти ради уменьшения объемов расчетов для сохранения интерактивности сцен), поэтому данный вид анимации называют симуляцией (имитацией). На сегодняшний день существуют библиотеки, решающие задачу имитации взаимодействия абсолютно твердых тел (АТТ) и различных связей между ними. Однако, общие алгоритмы обнаружения столкновений отсутствуют, при симуляции ряда сцен (например, стопок объектов в сценах с наличием гравитационных сил) часто наблюдается визуальная нестабильность. Разработанный симулятор механики АТТ представляет собой программный конвейер, который изменяет характеристики объектов, представляющих модель АТТ. В архитектуре симулятора выделено 4 независимых конвейера: изменения механических характеристик АТТ, обнаружения столкновений и генерации точек контакта, генерации связей, решения связей. Охарактеризуем каждый из конвейеров. Конвейер изменения механических характеристик АТТ отвечает за моделирование кинематических характеристик АТТ: скоростей, позиций, ускорений. Конвейер обнаружения столкновений и генерации точек контакта между ограничивающими объемами АТТ производит обнаружение факта столкновений ограничивающих объемов тел. Под ограничивающим объемом понимается выпуклое множество, а под поверхностью ограничивающего объема – поверхность моделируемого АТТ. Кроме того, конвейер аппроксимирует пересечения ограничивающих объемов выпуклыми комбинациями точек. Для реализации конвейера обнаружения столкновений разработан эффективный алгоритм обнаружения столкновений. Работа алгоритма заключается в поиске локального минимума от начала координат до поверхности разности Минковского, образованного проверяемыми множествами (с установлением факта пересечения множеств). Локальность поиска отличает данный алгоритм от связки алгоритмов Гильберта-Джонсона-Кирси и расширяющегося многогранника, с помощью которой находится глобальный минимум. Алгоритм прост в реализации, подходит для любых выпуклых множеств, для которых известна карта экстремальных точек, позволяет оптимизировать работу конвейера с учетом конкретной механической сцены (т.е. с учетом достаточной точности), использует временную когерентность сцены, устойчив к погрешностям вычислений с плавающей точкой. К недостаткам можно отнести медленную сходимость при низкой временной когерентности сцены и возможность в ряде случаев артефактов в построенном множестве точек контакта тел. Конвейер генерации связей производит расчет связей между телами на основе заданных пользователем факторов и результатов работы конвейера генерации точек контакта. Конвейер решения связей производит изменения механических характеристик АТТ на основе информации о связях, налагаемых на систему АТТ. Для реализации конвейеров генерации и решения связей разработан алгоритм, обладающий высокой стабильностью. Для него используется модель связей, представленных в виде якобианов функций уравнения связей. Решение системы для векторов множителей Лагранжа сводится к решению СЛАУ с ограничениями на вектор решений. Построенная СЛАУ решается проекционным методом ГауссаЗейделя. Для увеличения визуальной стабильности симуляции реализованы метод разделенных корректирующих импульсов и механизм кэширования ограничений. Метод разделенных корректирующих импульсов используется для устранения взаимопроникновения тел, обусловленного дискретной моделью времени, использующейся в симуляторе. Суть метода заключается в добавлении в сцену корректирующих связей и разрешения их отдельно от основных связей. Механизм кэширования ограничений состоит в инициализация начальной догадки решением СЛАУ предыдущего шага. Данный ход позволяет повысить сходимость проекционного метода Гаусса-Зейделя. Литература 1. 2. 3.

334

Brian Mirtich. «V-Clip: Fast and Robust Polyhedral Collision Detection» Mitsubishi electric research laboratories 1997. Erin Catto. «Iterative Dynamics with Temporal Coherence». Crystal Dynamics, 2005. Gino van den Bergen. «Collision Detection in Interactive 3D Environments» The Morgan Kaufmann Series in Interactive 3D Technology, 2006.

Труды конференции Телематика’2010

4. 5. 6. 7. 8.

Ian Millington. «Game Physics Engine Development». The Morgan Kaufmann Series in Interactive 3D Technology, 2007. Kenny Erleben «Stable, Robust, and Versatile Multibody Dynamics Animation» Department of Computer Science University of Copenhagen. M. Cline Rigid Body Simulation with Contact and Constraints B.S., The University of Texas at Austin, 1999. Н.С. Бахвалов, Н.П. Жидков, Г.М. Кобельков «Численные методы» Москва, 2004. H.H. Бухгольц. «Основной курс теоретической механики» т. 1. Москва, 1970.

ИНТЕРАКТИВНАЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ОБУЧАЮЩАЯ СИСТЕМА, ПОСТРОЕННАЯ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ВИРТУАЛЬНЫХ МИРОВ, КАК СРЕДСТВО АКТИВИЗАЦИИ УЧЕБНО-ПОЗНАВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ УЧАЩИХСЯ Л.С. Зеленко, А.В. Топунов, Д.А. Загуменнов Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева (СГАУ), г. Самара Тел.: (846) 267-46-73, e-mail: [email protected] Формирование творческой личности будущего специалиста является актуальной проблемой не только для средней и высшей школы, но и важнейшей социально-экономической задачей всего общества. Процесс многостороннего формирования знаний специалиста является сложной задачей и требует использования различных приемов и методик подготовки и передачи знаний. Традиционные образовательные методики в условиях постоянно возрастающего информационного потока уже не обеспечивают требуемого уровня подготовки специалистов. Преподавателям любых образовательных учреждений (школ, колледжей, лицеев, вузов) приходится постоянно искать новые методы и формы образовательной деятельности, совершенствовать методику обучения, внедрять в учебный процесс более эффективные методы и средства с тем, чтобы активизировать процессы усвоения знаний, формирования умений и навыков. Думаем, что все согласятся с утверждением, что для развития творческих способностей учащихся на всех этапах обучения необходим комплексный подход, при этом в процессе обучения наравне с традиционными методиками должны применяться новейшие технические средства обучения и последние достижения в области информационных технологий. На сегодняшний день одним из наиболее продуктивных направлений в разработке интерактивных обучающих систем является внедрение в их состав мультимедийных ресурсов: аудиовизуальной информации любых форм (текст, графика, анимация и др.), реализующей интерактивный диалог пользователя с системой и разнообразные формы самостоятельной деятельности по обработке информации. Одной из наиболее перспективных, по мнению авторов, мультимедиа технологий является технология виртуальной реальности или виртуальных миров (Virtual Reality). Виртуальная реальность (от лат. Virtus - мнимый, воображаемый) - построенная компьютерными средствами трехмерная модель реальности, которая создает эффект присутствия человека в ней, позволяет взаимодействовать с ней объектами, включая новые способы взаимодействия: изменение формы объекта, свободное перемещение между микро- и макроуровнями пространства, перемещение самого пространства и т.п. Технология виртуальной реальности широко использует когнитивную компьютерную графику, основная задача которой – стимулировать познавательные механизмы, творческое мышление, а не давать однозначную интерпретацию знаний. Это также отличает собственно когнитивную графику и анимацию от буквального показа видеоинформации, относящейся к изучаемой предметной области. Очевидно, что создание качественных программных продуктов и мультимедийных ресурсов учебного назначения, легко встраиваемых в традиционный учебный процесс и охватывающих весь курс обучения, требует больших временных затрат и дополнительных методических исследований, оно сопряжено и с немалыми материальными затратами. В связи с этим возрастает важность построения методологии и разработки инструментария, которые позволили бы создавать обучающие системы, дающие максимальный учебный эффект при разумных затратах на разработку. Для того чтобы процесс обучения давал хорошие результаты, а система эффективно функционировала, необходимо, чтобы выполнялись следующие требования и принципы: • должны использоваться современные количественные (математические) методики представления и обработки информации - требование математической адекватности; • активно применяться последние достижения в области информационных технологий (Интернеттехнологии, мультимедиа технологии, технология виртуальной реальности и т.п.) - требование технологической адекватности; • учебные курсы должны автоматически генерироваться на основе заданной базы знаний предметной области и базы данных о способностях и потребностях обучаемого – требование интеллектуальности; 335

• дистанционность подобных систем подразумевает использование Интернет-технологий, которые сводятся, прежде всего, к применению языков Java, JavaScript и средств визуализации виртуальных миров, использующих язык X3D; • обучающая система должна строиться по принципу системности со всеми присущими ей качествами: целостностью, иерархичностью, целенаправленностью: сначала определяется конечная цель (требуемый результат), а затем определяются задания, которые могут привести к данному результату в пределах всего курса, цикла уроков и одного урока. При этом все обучение в организационном плане должно быть построено на основе правил цикличности и концентричности; • должен обеспечиваться принцип моделирования содержания: в зависимости от цели обучения и содержания курса необходимо отобрать тот объем знаний, который будет достаточен, чтобы точно представить объект познания. При этом также необходимо учитывать познавательные потребности отдельных обучаемых, связанные с их индивидуальными интересами и т.п.; • каждый учащийся, как индивид, обладает определенными способностями, поэтому обучение должно быть направлено на выявление их исходного уровня и дальнейшего их развития - принцип индивидуализации обучения. В работе рассмотрены дидактические функции когнитивной визуализации экстенсиональных знаний в виде виртуальных миров. Эти функции сводятся к эффективной стимуляции правополушарных когнитивных механизмов с помощью невербальной пространственной интерпретации экстенсиональных знаний, и, тем самым, к активизации творческого индуктивного мышления обучаемого. Погружение обучаемого в виртуальную трехмерную среду позволяет более эффективно воздействовать на его визуально-пространственные рецепторы и, как следствие, дают ему возможность более точно представить предмет изучения (по сравнению с двумерными динамическими или статическими слайдами): пользователь сам может выбрать ракурс отображаемого объекта, приблизить или удалить его, поменять параметры освещенности или закраски. Немаловажной особенностью когнитивной визуализации является латентность самого обучения. Обучаемый, рассматривая предлагаемые зрительные образы, в идеале и не подозревает о том, что он на самом деле обучается. Такая неявность процесса обучения позволяет превратить его в некое подобие игры (причем совсем не обязательно подчеркнуто интеллектуальной). В таком случае обучаемый, со своей стороны, полностью раскрывает свои возможности, а обучающая система, со своей стороны, может с высокой степенью надежности использовать психолингвистически и математически обоснованные методики для достижения наилучшего результата обучения. Интерактивная интеллектуальная обучающая система, разработка которой начата на кафедре программных систем СГАУ в рамках проекта «Школа информатики СГАУ», основывается на всех перечисленных выше принципах. Она представляет собой некоторую локализацию виртуального пространства обучаемого (комплекс связанных комнат, лабиринт, «площадок телепортации» и т.д.), в котором он может передвигаться и воздействовать на окружающий его виртуальный мир. Виртуальный мир, который просматривает обучаемый на своем компьютере, не является просто набором трехмерных объектов, в нем присутствуют такие традиционные элементы мультимедиа-систем, как растровые изображения (в форматах GIF и JPEG), анимации (в форматах QuickTime и MPEG), оцифрованный звук (в форматах AU и MP3) и видео (в формате AVI). Собственно учебный курс в системе можно изобразить в виде рекомендуемых направлений перемещения в виртуальном пространстве, при этом обучаемый может не следовать этому курсу, а самостоятельно исследовать все доступные в текущем сеансе обучения уголки виртуального мира. Процесс обучения делится на условные этапы: изучение текстового материала, просмотр медиаматериалов, выполнение индивидуальных заданий, прохождение тестов. Завершающий этап обучения это выполнение различных «поручений» («missions»), возлагаемых системой на обучаемого. Основные действия пользователя, количество пройденных заданий и их результаты сохраняются в базе данных обучаемого, на их основании система вычисляет показатели эффективности обучения и строит схему изучения учебного материала при следующем сеансе: определяются направления учебного курса, вид и содержание тестовых заданий, при этом акцент делается на тех направлениях и видах учебной информации, которые были менее всего изучены или были неверно усвоены. Важной особенностью системы является то что, виртуальный мир создаётся динамически на стороне сервера для каждого конкретного пользователя в зависимости от выбранного курса обучения и предустановленных настроек, и передаётся клиенту в виде текстового файла описания мира на языке X3D. Для того чтобы данный файл отобразился в окне Интернет-браузера обучаемого, на стороне клиента должен быть установлен специальный плагин.

336

Труды конференции Телематика’2010

ИННОВАЦИИ В ОБРАЗОВАНИИ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИНТЕРАКТИВНОГО ПОГРУЖЕНИЯ М.М. Благовещенская1, А.В. Никитин2, Н.Н. Решетникова2, В.Т. Тозик3 1) Московский государственный университет прикладной биотехнологии, 2) Институт компьютерного интерактивного моделирования СанктПетербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения, 3) Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 233-23-69, e-mail: [email protected] В докладе рассматриваются проблемы, как современного электронного обучения, так и поддерживающего его информационных и коммуникационных технологий. В качестве одного из решений проблем предлагается использовать технологии интерактивного погружения (ТИП), к которым авторы относят виртуальные миры, (в т.ч. многопользовательские), смешанные миры (расширенная реальность/виртуальность), мультимодальный интерфейс, материальный интерфейс, биокибернетический интерфейс, адаптивную навигацию и представление. Для всех этих технологий характерна поддержка погружения человека в заданную среду и участие в событиях среды с учетом его индивидуальных особенностей – перцептивных, двигательных, познавательных, личностных и др. Это позволит повысить эффективность приобретения индивидуальных и социальных знаний и умений, а также учесть индивидуальные особенности восприятия и обработки информации человеком [1, 2]. За рубежом ТИП нашли широкое и постоянно расширяющееся применение в различных областях; в университетах преподаются элементы ТИП, в частности, общий курс по виртуальной реальности – в более 150 университетах [3]. В России применение ТИП – в зачаточном состоянии, в основном – в сфере развлечений; нет учебных курсов по данной тематике для широкого круга потребителей. Авторы рассматривают ТИП как, с одной стороны, предмет изучения, с другой, как инновационные технологии образования, так и решения задач в различных областях – наука, промышленность, культура, оборона, здравоохранение и др. Реализуется следующий подход к использованию ТИП в обучении – грамотность в области ТИП, применение ТИП в рамках отдельной учебной дисциплины, привнесение ТИП в учебный план, специализации в области ТИП, преобразование процесса обучения с помощью ТИП. Рассматривается ряд дисциплин, в которых изучаются элементы ТИП («Компьютерная графика», «Основы мультимедиа», «Системы виртуальной реальности», «Методы и средства интерактивного погружения» и др.) при подготовке: • специалистов по специальностям: 230203 – информационные технологии в дизайне; 050501.04 – профессиональное обучение (дизайн); 050501.06 – профессиональное обучение (информатика, вычислительная техника и компьютерные технологии) (СПбГУ ИТМО); • бакалавров и магистров по направлению 552800 «Информатика и вычислительная техника» и специалистов по специальности 220100 «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети» (ГУАП); • техников по специальностям 220301«Автоматизация технологических процессов и производств» и 151001 «Технология машиностроения» (ГУАП); • специалистов по специальности 220301 «Автоматизация технологических процессов и производств» (МГУПБ); • школьников по информатике, истории, физической культуре; а также при подготовке и переподготовке преподавателей и УВП университетов и школ; работников учреждений культуры – музеи, театры и др.; рабочих, ИТР и АУП, в т.ч. на рабочем месте, промышленных предприятий (судпрома и др.). Приводятся примеры учебно-методических комплексов дисциплин. Специалисты ИКИМ ГУАП, СПбГУ ИТМО и МГУПБ работают с различными организациями образования, культуры, промышленности, торговли и др. на зарубежном и отечественном рынках в области разработки ПО и различных приложений, в т.ч. на основе ТИП. Это позволяет, с одной стороны, корректировать учебные программы исходя из потребностей рынка, а с другой, использовать результаты для наполнения библиотеки моделей для поддержки учебных занятий, примеры которых приводятся. На базе кафедры инженерной и компьютерной графики СПбГУ ИТМО, института компьютерного интерактивного моделирования и кафедры вычислительных систем и сетей ГУАП, кафедры автоматизации биотехнических систем МГУПБ разработаны элементы распределенной учебной среды для создания, экспериментальной проверки и внедрения электронных образовательных ресурсов (ЭОР) на базе ТИП, в т.ч. в рамках Межвузовской комплексной работы «Инновационные технологии образования». Основу составляет программно-аппаратный комплекс, позволяющий разрабатывать и поддерживать образовательные ресурсы со следующей функциональностью: 337

• Погружение в трехмерную аудиовизуальную (моно + стерео) среду с кинестетическими ощущениями. • Перемещение в среде с шестью степенями свободы и взаимодействие с ее объектами. • Маркерная расширенная реальность. • Прямое манипулирование объектами в пространстве модели. • Моделирование поведения с учетом физических законов реального мира и искусственного интеллекта. • Представление пользователя аватаром. • Индивидуальный, групповой и многопользовательский доступ. • Визуальная, голосовая, текстовая и невербальная коммуникация при совместной работе. • Настольные, носимые и поверхностные системы. • Спецоборудование и тренажеры – шлем, трекеры, перчатки, вело и др. • Адаптивная навигация и представление. • Платформы – Virtools, X3D/VRML, SecondLife, Google, ARToolKit, Moodle. Приводятся примеры ЭОР на основе ТИП для поддержки различных видов индивидуальных и групповых учебных занятий – лекций, лабораторных работ, курсового и дипломного проектирования и т.п., специализированного программного и аппаратного обеспечения, систем управления обучением, библиотек моделей. В заключение анализируются основные преимущества, которые предоставляют ТИП по сравнению с традиционными технологиями обучения. Литература 1.

2. 3.

Васильев В.Н., Локалов В.А., Никитин А.В., Тозик В.Т. О состоянии разработки и внедрения перспективных информационных и телекоммуникационных технологий в СанктПетербургском государственном университете информационных технологий, механики и оптики. Аналитический доклад / Труды ВНПК с международным участием «Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования (14–15 апреля 2010 г., Москва, НИТУ «МИСиС»)». – М.: СПбГУ ИТМО, 2010. – 36 с. «Архитектура виртуальных миров»/ под ред. М.Б. Игнатьева, А.В. Никитина, А.Е. Войскунского. – СПб., ГУАП, 2009. – 238 с. G.C. Burdea Teaching Virtual Reality: Why and How? - Presence, vol. 13, №.4, pp. 463-483.

РАЗВИТИЕ КОМПЕТЕНЦИЙ ПРИ ИЗУЧЕНИИ ДИСЦИПЛИНЫ «КОМПЬЮТЕРНЫЕ СЕТИ» С ПОМОЩЬЮ ИГРОВЫХ МЕТОДОВ ОБУЧЕНИЯ К.Ю. Янсон Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики E-mail: [email protected] Приобретенные на стадии получения образования знания и умения в области «сетевого администрирования» не являются достаточными для осуществления профессиональной деятельности в динамично меняющейся ИТ-области. Появляются новые решения и новые концепции, технологии непрерывно усложняются. На первый план для ИТ-специалиста выходят такие компетенции, как приспособляемость к изменяющимся условиям, гибкость и системность мышления, умение работать в команде, принимать самостоятельные решения. Существует множество способов повышения творческой активности и мотивации учащихся в освоении этих компетенций, одним из самых продуктивных из которых является игровой метод. Игра относится к числу основных видов деятельности человека, присутствует в его жизни постоянно на всех этапах, позволяя развить креативные качества, изобретательность, гибкость мышления, наблюдательность, воображение и др. Дидактические исследования на тему преподавания предмета «компьютерные сети» ведутся на протяжении 10 лет и подкреплены неоднократными публикациями, в том числе в докладах конференции «Телематика». За это время сформированы и неоднократно переработаны наглядные средства, позволившие перейти к побуждающим методам обучения. Постоянно ведется работа над содержанием учебной дисциплины с учетом меняющихся потребностей рынка труда и личных пожеланий учащихся. Игровые формы обучения позволили максимально вовлечь их в изучение дисциплины, повысив усвоение предмета и, как следствие, успеваемость. Существует множество способов классификации игр. В данном случае игра используется как средство для достижения целей обучения, когда игровой метод реализует дидактическую задачу. В настоящем докладе представлены игры, правила которых максимально стимулируют активность учащихся за счет реализации принципа соревновательности, и при этом содержательно опираются на учебный материал. Набор игр можно классифицировать по нескольким критериям: 1. Степень сложности/количества этапов. У большинства игр существует несколько степеней сложности. На каждом этапе подсчитываются набранные баллы (игровые очки). 338

Труды конференции Телематика’2010

Пример. Участники подключаются со своих компьютеров к общей сети. С помощью утилиты удаленного управления требуется найти и подключиться к ближайшему маршрутизатору и «захватить» его, изменив пароль доступа. Первая ступень требует знаний базовых сетевых настроек и конфигурирования маршрутизатора – изменение пароля для входа, определение адресов соседних компьютеров и маршрутизаторов. Вторая ступень требует определить сетевой интерфейс, найти и настроить следующий маршрутизатор, соответствующий легенде IP-адрес. Третья ступень требует знаний в области конфигурирования маршрутизации (статической и динамической), четвертая – знаний конфигурирования межсетевого экрана и трансляции адресов (NAT). Побеждает тот, кто «захватит» большее число маршрутизаторов. За каждый «уровень» начисляются баллы по прогрессивной системе. Существуют различные стратегии, например, выгоднее не конкурировать на первом уровне, а продвинуться дальше. Динамическая маршрутизация и необходимость поиска адресов усложняет процесс. 2. Состав/число участников – групповая или индивидуальная. При увеличении количества участников увеличивается сложность игры и существенно возрастает количество стратегий. В командной игре группа делится на 2–4 команды по 2–4 человека. Команды из 3-х человек являются оптимальными, так как все члены полностью вовлекаются в игру. В случае больших групп играется две игры параллельно. Командные и конкурирующие игры проводятся в форме аудиторных занятий. Схема игры выводится на экран или остается слабо определенной. В первом случае участники видят результат действия других участников. Для индивидуальных игр, ориентированных на результат, разработан сервер, доступный из сети Интернет. 3. Пошаговый режим/режим реального времени. Пошаговая игра реализуется в команде. Ошибка команды на одном из ходов может привести к проигрышу, поэтому все шаги предварительно отрабатываются. На обдумывание хода выделяется определенное время. Схема сети и команды могут быть открытыми (выводится на экран) или закрытыми через арбитра (преподавателя). Пример. Существует сеть с ненастроенными маршрутизаторами (по количеству команд). Сеть делится на общую, в которой команды конкурируют (схема выводится на экран), и закрытую, в которой каждая команда может создавать свою конфигурацию. Закрытая сеть имеет одну точку подключения к открытой, причем только через маршрутизатор команды. Каждая команда поочередно вводит одну строчку конфигурирования, заканчивающуюся нажатием клавиши enter (разрешен доступ только на свой маршрутизатор). Побеждает команда, которая первой отобразит Веб-сайт в сети за маршрутизатором. Игра усложняется, когда ведущий имитирует внешнюю «атаку», изменяя таблицы маршрутизации с помощью протокола eigrp, управляя маршрутизатором другой команды. Учащимся приходится не просто настраивать конфигурацию, а искать пути повышения безопасности. Увеличение числа строчек конфигурирования за один ход (до 3) требует изменения стратегии. Дополнительные строчки можно использовать для того, чтобы заблокировать маршрутизатор с целью не допустить вмешательства противника или для того, чтобы продвинуться дальше. Во втором случае есть небольшой риск того, что другая команда собьет настройки. 4. Кооперативность (коалиционность) – побеждает тот, кто умеет работать в команде, сотрудничать с другими командами и игроками (или наоборот). Примеры: • Побеждает тот, кто «захватит» большее количество маршрутизаторов. • В пошаговом режиме, когда можно управлять чужим маршрутизатором, команды могут избрать различные стратегии кооперации и совместной работы. В случае выбора стратегии «помех друг другу» достижение поставленной цели будет практически невозможно, так у команд существуют равные шансы на обман. Подробно в теории игр стратегия описана как «дилемма заключенного». В повторяющейся дилемме заключённого игра происходит периодически, и каждый игрок может «наказать» другого за несотрудничество ранее. Во всех реализованных играх показывается выгода совместной и честной работы, такие стратегии оказываются более выигрышными. • Дается большая работающая сеть. Одна команда тайно изменяет один или несколько параметров таким образом, что сеть перестает корректно работать (например, не открывается веб-сервер). Другая команда пытается «починить» сеть. Игра похожа на «игру горячо-холодно», в которой требуется найти спрятанный предмет. Побеждает та команда, которая смогла (быстрее) вернуть сеть к первоначальному состоянию. Затем, команды меняются местами. 5. Количество стратегий (конечная и бесконечная). Количество стратегий в каждой игре может быть бесконечно, но учащимся сразу предлагается 2–3 варианта, которые могут привести к различным результатам в каждой группе в зависимости от индивидуальных особенностей учащегося. Сотрудничая с другими участниками, можно добиться больших результатов, но в конце придется разделить победу. Можно «захватывать» маршрутизаторы на более сложных уровнях, но есть риск не справиться со сложностями и не получить ничего. Данная классификация не является стандартной и общепризнанной, а отражает основные принципы, заложенные в играх, причем каждая игра сочетает в себе различные игровые элементы. Основные утилиты, использованные для реализации игр: • Программа Cisco PacketTracer, позволяющая моделировать сеть до ее внедрения и эмулирующая работу реальных сетевых устройств, таких как коммутаторы, маршрутизаторы, телефонные сети, WiFi точки доступа и др., объединяя их в один виртуальный образ с возможностью расширения за счет взаимодействия с программами, работающими на разных компьютерах. • Виртуальные машины, позволяющие моделировать серверы и маршрутизаторы. 339

• Сетевой анализатор (WireShark ) – анализ сети на низком уровне. Игровая форма не заменяет традиционных способов получения знаний, а дополняет, позволяя развить необходимые компетенции. В настоящее время представленный метод проходит апробацию в ОУ начального и среднего образования. В результате педагогического эксперимента выявлен высокий интерес учащихся к данному методу, повысилась мотивация и успеваемость.

ВИРТУАЛЬНЫЕ ЛАБОРАТОРНЫЕ КОМПЛЕКСЫ ПО ОСНОВАМ ЦИФРОВОЙ ЭЛЕКТРОНИКИ Д.М. Гриншпун Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 234-33-55, e-mail: [email protected] Темой настоящего доклада является концепция разработки виртуальных лабораторных комплексов по основам цифровой электроники. Областью применения является учебный процесс по электронике, информатике, автоматике и др. Последнее десятилетие применение моделирующих компьютерных средств вместо традиционных лабораторных установок находит все большее применение в учебных курсах по цифровой электронике, что объясняется рядом причин, основными из которых являются: • значительность роста информационной емкости знаний, подлежащих изучению; • важностью роли лабораторных работ, без которых можно сформировать лишь прикладные, но не фундаментальные компетенции; • ограниченностью отводимого на выполнение лабораторных работ аудиторного времени. Современный образовательный рынок располагает рядом достаточно эффективных средств создания виртуальных лабораторий (программные пакеты ФИЗИКОН, Electronic Workbench Multisim, LabVew и др.) и разработками на их основе, однако предлагаемые решения обладают некоторыми недостатками, два из которых следует выделить: • Некомплексность: разработанные модели по отдельным темам не связаны в общую логическую цепь. • Неуниверсальность: каждая лабораторная работа рассчитана на определенные базовые знания студентов (математика, физика, логика), в то время как ввиду общеизвестной ранней профессионализации молодежи в направлениях ИТ контингент обучаемых – от школьников профильных ИТ-классов до ВПО. В докладе предлагается концепция создания виртуальных лабораторных комплексов, основные положения которой: • Направленность: виртуальные лабораторные работы разрабатываются комплексами, каждый из которых нацелен на сопровождение определенного тематического направления, которое определяется на основе междисциплинарного сопоставления учебных программ, выявлением сходных тем и выстраиванием единой логической цепи их прохождения. • Комплексность: каждый комплекс сопровождает направление от начала прохождения материала до логического завершения; лабораторные модели создаются по принципу последовательного развития. • Многоуровневость: каждый комплекс содержит лабораторные установки, соответствующие всем образовательным уровням. Уровневая дифференцированность достигается степенью аппроксимированности математических моделей: чем образовательный уровень целевой аудитории ниже, тем более упрощенная модель применяется. • Полнофункциональность: каждый комплекс содержит виртуальные модели, отвечающие всем аспектам изучаемой темы – расчетные (РМ), визуальные (ВМ), имитационные (ИМ), функциональные (ФМ). На РМ осуществляется расчетное моделирование с целью закрепления теоретического материла; ВМ позволяет добиться наглядности и предназначены в основном для использования при проведении лекционных занятий; ИМ служат для исследования характеристик изучаемых узлов на основе разрабатываемых аппроксимированных математических моделей элементов, а ФМ – на основе полнофункциональных моделей наиболее распространенных программных пакетов. Сопоставление ИМ и ФМ позволяет проанализировать правомочность аппроксимации и сделать выводы о практической применимости упрощенных методов проектирования и анализа. • Дуальность: выполнение работ обеспечивает как лабораторное изучение темы, так и практическое ознакомление с методами, технологией и техническими средствами моделирования. • Универсальность: лабораторные работы можно выполнять как в аудиторном режиме, так и в условиях СРС. Очевидно, комплексы будут различаться как по количественной номенклатуре входящих в них работ, так и по степени сложности всего комплекса и каждой лабораторной установки. При этом степень 340

Труды конференции Телематика’2010

сложности зависит не только от изучаемой темы, но и от целевого образовательного уровня. Например, РМ может быть выполнена средствами MS Excel, Matlab, MathCad и т.д., программирование может быть осуществлено интерфейсными средствами записи макросов, на языке VBA, на ассемблере или языках высокого уровня и т.д. Поэтому важным этапом разработки комплексов является формулирование ТЗ на их проектирование. Технология разработки комплекса содержит следующие этапы: • Определение тематического направления (наименования комплексов). • Определение функционального состава. Для этой цели оптимальным представляется применить табличный способ сопоставления наименования комплекса и функционального состава. • Определение номенклатурного состава каждого комплекса. Может быть также применено табличное сопоставление функционального состава с образовательными уровнями целевой аудитории. • Разработка ТЗ на проектирование. • Инженерное проектирование. • Педагогическое проектирование. Наиболее характерными являются первые 3 этапа проектирования, пример которых приведен ниже. Пример проектирования Наименования комплексов: формирование цифровых сигналов – ФЦС; логические элементы (на биполярных транзисторах) – ЛЭ1; логические элементы (на полевых структурах) – ЛЭ2; трехстабильные логические элементы – ТСЭ; комбинационная/некомбинационная логика – КЛ/НКЛ; магистральные структуры – МС; программируемые структуры – ПС. Таблица 1. Определение функционального состава ФЦС

ЛЭ1

ЛЭ2

ТСЭ

КЛ/НКЛ

МС

ПС

РМ

+

–

–

–

–

–

–

ВМ

+

+

+

+

+

+

+

ИМ

+

+

+

+

–

–

–

ФМ

+

–

–

–

+

+

+

Таблица 2. Определение номенклатурного состава РМ Образовательные

ФЦС Модель 1 (аппроксимированная)

ФЦС Модель 2 (полнофункциональная)

уровни ПО; ПП; НПО; СПО

+

–

ВПО

–

+

Таблица 3. Определение номенклатурного состава ВМ Образовательные уровни

ФЦС

ЛЭ1

ЛЭ2

ТСЭ

КЛ/НКЛ

МС

ПС

ПО; ПП; НПО; СПО; ВПО

+

+

+

+

+

+

+

Таблица 4. Определение номенклатурного состава ИМ ФЦС

ЛЭ1

ЛЭ2

ТСЭ

ПО; ПП; НПО; СПО

+

+

+

+

ВПО

–

–

–

–

Таблица 5. Определение номенклатурного состава ФМ ФЦС

КЛ/НКЛ

МС

ПС

ПО; ПП; НПО; СПО

+

–

–

–

ВПО

+

+

+

+

341

Таким образом, в представленном примере разработке подлежат 7 комплексов при совокупном объеме 18 лабораторных работ. В докладе представлены примеры разработки некоторых из них и приведен предварительный результат их педагогического опробования.

ИНТЕРАКТИВНЫЙ ВИЗУАЛЬНО-ДЕМОНСТРАЦИОННЫЙ ВИРТУАЛЬНЫЙ ЛАБОРАТОРНЫЙ КОМПЛЕКС ПО ОСНОВАМ ЦИФРОВОЙ ЭЛЕКТРОНИКИ Д.М. Гриншпун, В.В. Новиков Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 234-33-55, e-mail: [email protected] Представленный в докладе интерактивный визуально-демонстрационный виртуальный лабораторный комплекс по основам цифровой электроники предназначен для сопровождения лекционных занятий по таким дисциплинам, как «Информатика», «Электроника и электротехника», «Автоматика» и т.п. с целью повышения эффективности их проведения за счет введения элементов наглядности. Задачей визуальных моделей является демонстрация принципов работы электронных узлов (схем) и визуализация протекающих в них физических процессов. Модели разработаны с учетом следующих требований: • Модели должны отображать схемы изучаемых электронных узлов. • Функционирование модели должно осуществляться на основе разработанной математической модели электронного устройства с открытым программным кодом. • Должна быть обеспечена возможность интерактивного изменения основных параметров моделируемых электронных схем. • Отображение результатов моделирующего расчета должно осуществляться в динамическом режиме при помощи элементов индикации, имитирующих физические измерительные приборы. • Модели должны обеспечивать визуализацию физических процессов, протекающих в электронных устройствах. Под визуализацией при этом понимается демонстрация движения «положительно заряженных частиц» и электронов в цепях электронных узлов. Представленный комплекс охватывают следующие изучаемые разделы: • Принципы формирования цифровых сигналов. • Схемотехника ТТЛ. • Шинная организация ЭВМ. В комплекс включены виртуальные модели, имитирующие работу следующих электронных узлов: • Транзисторный каскад с общим эмиттером. Модель соответствует разделу «Формирование цифровых сигналов». Ее задача – демонстрация режимов работы n-p-n-транзистора и принципа формирования цифровых сигналов. • Двухкаскадный узел: входной каскад приема входного сигнала, соответствующий схемотехнике ТТЛ, и выходной каскад, обеспечивающий формирование двухтактных сигналов. Модель соответствует разделу «Схемотехника ТТЛ». Демонстрируется принцип формирования двухтактного сигнала. • Логический элемент «НЕ» (ТТЛ). Модель соответствует разделу «Схемотехника ТТЛ». Задача модели: демонстрация работы логического инвертора. • Трехстабильный элемент «НЕ» (ТТЛ). Модель соответствует разделу «Шинная организация ЭВМ». Задача модели: демонстрация работы шинного передатчика, построенного на базе ТТЛ (демонстрация режима Z-состояния). Модели разработаны в среде программного пакета Macromedia Flash 8, позволяющего «связать» программную часть, обеспечивающую интерактивность, со средствами графического наполнения. В докладе представлен результат экспериментального педагогического опробования комплекса на факультете СПО СПбГУ ИТМО.

342

Труды конференции Телематика’2010

ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ НА ОСНОВЕ ОБУЧАЮЩИХ ПРИМЕРОВ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ КОНЕЧНЫХ АВТОМАТОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ МОДЕЛЬЮ БЕСПИЛОТНОГО САМОЛЕТА А.В. Александров, С.В. Казаков, В.Г. Парфенов, А.А. Сергушичев, Ф.Н. Царев Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики E-mail: [email protected] В настоящее время одной из актуальных задач является беспилотное управление транспортными средствами. Одним из подходов к решению этой задачи является построение управляющих конечных автоматов с помощью генетических алгоритмов. В предыдущих работах для этого применялся генетический алгоритм с использованием метода сокращенных таблиц для представления конечных автоматов. При этом вычисление функции приспособленности основано на моделировании, поэтому оно занимает достаточно большое время. Целью настоящей работы является разработка метода, лишенного указанного недостатка. Разрабатываемый метод основан на генетическом алгоритме, при вычислении функции приспособленности в котором используются обучающие примеры. Для моделирования беспилотного самолета применяется свободный авиасимулятор FlightGear (http://www.flightgear.org), который позволяет осуществлять программное управление самолетом, а также сохранение параметров полета (скорость, направление полета и т.д.) и состояния самолета (положение руля, элеронов, состояние стартера и т.п.). Обучающий пример состоит из двух последовательностей: последовательности входных данных (описывают состояние самолета и окружающей среды) и соответствующей ей последовательности выходных воздействий (описывает изменение параметров самолета). Для создания обучающего примера записывается полет под управлением человека. В настоящее время построение автомата осуществляется на основе одного обучающего примера, а в дальнейшем планируется расширить метод на большее их число. В настоящей работе управляющий конечный автомат представляется в виде таблицы переходов. Для каждого состояния и события хранится переход в новое состояние (возможно, то же самое), а также действие (возможно, пустое), совершаемое при указанном переходе. В зависимости от входных данных генерируется набор событий (возможные типы событий задаются вручную до начала работы генетического алгоритма), подаваемых на вход автомату, который, в свою очередь, генерирует выходные воздействия. Для вычисления функции приспособленности сгенерированная последовательность выходных воздействий сравнивается с последовательностью выходных воздействий из обучающего примера. В процессе сравнения набор выходных воздействий в каждый момент времени рассматривается как вектор, что дает возможность определить расстояние между соответствующими наборами в последовательностях. После этого сами последовательности ввиду их одинаковой длины можно также рассматривать как векторы (элементами которых, в свою очередь, являются векторы), а потому таким же образом можно вычислить расстояние и между ними. Полученное расстояние нормируется, после чего от него вычисляется обратная экспонента. Результирующее значение функции приспособленности (при расширении метода на несколько обучающих примеров) получается в результате усреднения этой величины по всем обучающим примерам. На данном этапе авторами получен автомат управления взлетом самолета. В дальнейшем планируется разбить полет самолета на этапы – разгон, взлет, посадка и т.д. Это позволит учитывать специфику каждого из этих этапов и разрабатывать управляющие автоматы для каждого из них отдельно. Эти автоматы, в дальнейшем, могут быть скомбинированы в один, который будет полностью управлять моделью беспилотного самолета.

ГЕНЕРАЦИЯ КОНЕЧНЫХ АВТОМАТОВ С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ НАВИГАЦИИ М.В. Буздалов, В.Г. Парфенов Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики E-mail: [email protected] В последнее время все чаще появляются работы, направленные на решение определенных задач искусственного интеллекта методом генерации конечного автомата с помощью эволюционных алгоритмов. Специфика поиска решения эволюционными алгоритмами, в том числе генетическими, заключается в том, что поиск решения происходит в течение достаточно большого времени, а гарантии того, что решение будет найдено, алгоритм не дает. По этой причине, перед тем, как применять такие алгоритмы для решения задач в некоторой области искусственного интеллекта, сперва необходимо убедиться в том, что они вообще способны найти решение сколь-либо сложных задач в этой области. 343

В современных областях искусственного интеллекта, таких как робототехника, большую роль играют задачи навигации. Рассмотрим, например, простую задачу, имеющую, однако, огромную практическую ценность: движение агента в неизвестной ему области с препятствиями. Выбор задачи обусловлен тем, что она явно или неявно включается практически в любую задачу навигации с препятствиями. Упростим задачу: • область представляет собой бесконечное клеточное поле; • агент занимает ровно одну клетку; • существуют клетки-препятствия, которые агент не может занять; • движение осуществляется перемещением агента в одну из четырех смежных свободных клеток; • в каждый момент времени агенту доступна информация о наличии/отсутствии препятствий лишь в ограниченном препятствиями и дальностью видимости множестве клеток; • также дана клетка-цель, в которую агент должен прийти из начального состояния (или понять, что пути не существует). Отметим, что агенту нужна дополнительная память, чаще всего – одна или более ячеек для сохранения позиций. Известно, что без дополнительной памяти невозможно построить алгоритм, успешно работающий на произвольном поле. Данная задача имеет множество эвристических решений, известных как алгоритмы семейства BUG. Очевидно, что прежде чем решать какие-либо задачи навигации с помощью генетических алгоритмов, необходимо убедиться в целесообразности такого подхода на сравнительно простой задаче, примером которой является приведенная. В случае успешного решения такой задачи можно усложнить ее, перейдя в непрерывное пространство, добавив зону видимости и больше памяти. В случае же неудачи можно будет сделать определенные выводы о применимости вышеупомянутой методики в решении задач навигации. Во всяком случае, автор придерживается мнения, что решение данной задачи является первым и необходимым этапом в попытке применить генерацию конечных автоматов для задач навигации с помощью генетических алгоритмов. Цель работы: • Построить конечный автомат, решающий вышеприведенную задачу с помощью генетического алгоритма. • Оценить целесообразность применения генерации конечных автоматов с помощью генетических алгоритмов для решения более сложных задач навигации. Базовые положения исследования В данной работе для решения описанной задачи навигации генерируется конечный автомат Мили, в качестве входных воздействий использующий предопределенный набор предикатов и имеющий предопределенный набор выходных воздействий. Функция приспособленности автомата измеряется путем его тестирования на наборе тестов, который в свою очередь также эволюционирует с помощью генетического алгоритма или иных методик. Промежуточные результаты Получен автомат, реализующий эвристику distant bug. Однако, автомат работоспособен только в том случае, когда существует путь из начальной точки в конечную, в противном случае автомат «зациклится».

СОВМЕСТНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ И ВЕРИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТОВ УПРАВЛЕНИЯ СИСТЕМАМИ СО СЛОЖНЫМ ПОВЕДЕНИЕМ К.В. Егоров, В.Г. Парфенов, Ф.Н. Царев Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики E-mail: [email protected] Автоматное программирование – это парадигма программирования, в рамках которой программы предлагается проектировать в виде совокупности взаимодействующих автоматизированных объектов управления. В автоматных программах выделяют три типа объектов: поставщики событий, система управления и объекты управления. Система управления представляет собой конечный автомат или систему взаимодействующих конечных автоматов. Поставщики событий генерируют события, а система управления по каждому событию может совершать переход, считывая значения входных переменных у объектов управления для проверки условия перехода. Одним из авторов настоящей работы был предложен метод построения автоматов с помощью генетического программирования на основе тестов. Однако, как известно, тесты не могут полностью описывать поведение программы, а их выполнимость не может служить критерием ее корректности.

344

Труды конференции Телематика’2010

Целью настоящей работы является расширение возможностей метода построения автоматных программ на основе генетического программирования за счет использования верификации на этапе вычисления функции приспособленности, скрещивания и мутации. Для описания требований к автоматным программам будем применять язык логики линейного времени (Linear Temporal Logic, LTL). Алгоритм верификации основан на проверке пустоты языка пересечения допускаемого конечным автоматом модели и отрицанием LTL-формулы. Верификатор получает на вход модель автоматной программы и LTL-формулу. После проверки модели, верификатор либо сообщает, что формула выполняется, либо приводит контрпример – путь в модели, опровергающий утверждение. В настоящей работе в качестве входных данных используются набор тестов и LTL-формул. Каждый тест представляет собой последовательность входных и соответствующую ей последовательность выходных воздействий. Под входными воздействиями понимаются события от поставщиков событий и условия переходов, а под выходными – вызываемые действия объектов управления. Функция приспособленности вычисляется исходя из успешности выполнения тестов для автомата, числа верных LTL-формул и числа переходов. Вычисление вклада тестов основано на редакционном расстоянии. Вклад темпоральных свойств зависит от относительного числа выполненных свойств. Чем больше число пройденных тестов и выполненных формул, тем больше функция приспособленности. При прохождении тестов помечаются задействованные переходы, и скрещивание может происходить как случайным образом, так и с сохранением помеченных переходов. Верификатор также помечает переходы, удовлетворяющие LTL-формулам. В результате, даже при невыполнимости LTLформулы, у автомата получается некоторое подмножество вершин и переходов, удовлетворяющих формулам. При скрещивании такие переходы могут переходить в новую особь без изменений. Мутация учитывает путь, предложенный верификатором в качестве контрпримера, переходы на таком пути мутируют с большей вероятностью. Под мутацией подразумевается удаление перехода, изменение входных, выходных воздействий. Предложенным методом были построены два автомата: автомат управления электронными часами с будильником и управлением дверьми лифта. В первом случае применение верификации замедлило процесс построения автомата на 30%. Во втором случае позволило построить правильный автомат, в отличие от построения только на основе тестов, где модель оказалась неверной в 99% случаях. В обоих экспериментах применение верификации гарантировало построение автомата с заранее заданным поведением не только на конечном числе тестов. Разработанное средство показало возможность применения верификации и генетических алгоритмов для генерации модели программы. Оно позволяет автоматически строить модель программы по набору тестов и LTL-формул и позволяет в определенной степени гарантировать правильность поведения построенного автомата.

АНАЛИЗ И СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ПО РАБОТЕ С УЧЕБНЫМИ МЕТАДАННЫМИ А.В. Лавров, В.А. Локалов, В.Т. Тозик Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 233-2369, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] Развитие электронного обучения в последние годы привело к появлению во всемирной сети большого количества электронных учебных материалов, в результате чего становится актуальной проблема эффективного поиска и обработки таких материалов. В работе проведены анализ и сравнительная оценка существующих международных рекомендаций и стандартов описания учебных метаданных (международные стандарты IMS Learning Resource Metadata, IEEE Learning Object Metadata и рекомендации к описанию учебных метаданных, приводимые в документации модели SCORM). Дается анализ разных классов современных инструментальных средств, работающих с учебными материалами, на предмет соответствия этим рекомендациям и стандартам. Рассмотрены системы управления обучением и расширения к ним (Moodle, ATutor, Ariadne GLOBE и др.), редакторы учебных материалов (HyperMethod eAuthor, WebSoft CourseLab, ToolBook Assistant и др.), средства упаковки учебных материалов (Reload Editor и др.). Производилось сравнение подсистем поиска учебных метаданных по таким критериям, как возможность поиска в распределённых хранилищах, гибкость синтаксиса поисковых запросов, наличие русскоязычного интерфейса и др. В рамках работы были изучены предлагаемые подходы к реализации подсистем поиска по учебным метаданным. Произведена реализация собственного модуля поиска учебных материалов в модульной системе управления обучением. Литература 1.

R.T.Bhupatiraju, W.R.Hersh, V.Smothers, M. Fordis, P.S.Greene, The MERG Suite: Tools for discovering competencies and associated learning resources, Department of Medical Informatics and Clinical Epidemiology, Oregon Health & Science University, Portland, OR, USA, 2007 345

2. 3. 4.

J.Najjar, E.Duval, Actual Use of Learning Objects and Metadata, TCDL Bulletin, Vol. 2, 2006 S.Richardson, A.Powell, Exposing information resources for e-learning - Harvesting and searching IMS metadata using the OAI Protocol for Metadata Harvesting and Z39.50, Ariadne Issue 34, 2003 S.Ternier, D.Massart, A.Campi, S.Guinea, S.Ceri, E.Duval, Interoperability for Searching Learning Object Repositories, D-Lib Magazine, Vol. 14 Number 1/2, 2008

МОДЕЛИ ОПИСАНИЯ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА ПРИ РАЗРАБОТКЕ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНЫХ ПОСОБИЙ А.В. Лавров, В.А. Локалов, В.Т. Тозик Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 233-2369, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] Развитие и широкое распространение технологий электронного обучения привело к появлению множества схем и моделей представления электронных учебных материалов. В связи с этим актуальной становится проблема разработки обобщённого формата представления учебного содержимого, в рамках которого могут быть использованы различные модели описания учебного материала. В работе предлагается анализ распространённых моделей описания учебного содержимого и построение на основе этого анализа универсальной модели формального описания учебного материала, которую можно будет использовать как основу формата представления учебных материалов в компьютерных системах электронного обучения. Для решения поставленной задачи: • рассмотрены существующие модели описания учебного содержимого; • проведен анализ этих моделей и определены их общие составляющие; • разработана обобщённая модель формального описания учебного содержимого; • на основе теоретической модели разработан формат (спецификация) описания электронных учебных материалов; • разработанный формат опробован на практике. На его основе созданы прототипы электронных учебных пособий. В ходе работы были рассмотрены различные модели представления учебного содержимого (линейная модель Б.Ф. Скиннера, разветвлённая модель Н.А. Краудера, адаптивная семантическая модель, KFS-модель, модель агрегации учебного содержимого SCORM и другие). В результате исследования были выявлены основные общие составляющие структурных элементов учебных материалов и составлена обобщённая модель модульной структуры электронного учебного материала. В соответствии с этой моделью была разработана спецификация представления электронного учебного материала, которая получила свою реализацию в формате XML. В рамках работы была проведена разработка собственного редактора учебных пособий, позволяющего создавать структурированные модульные учебные материалы в соответствии с разработанной спецификацией. Использование этого редактора на практике подтвердило возможность создания электронных учебных пособий на основе рассмотренных в работе теоретических моделей и сохранения этих пособий в обобщённом формате, пригодном для использования в компьютерных системах электронного обучения.

АВАНГАРДНАЯ МОДЕЛЬ ФОТОКАМЕРЫ ПОВЫШЕННОЙ ОПЕРАТИВНОСТИ П.И. Бояров, Л.В. Черевань Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 233-2369, e-mail: [email protected], [email protected] Авторами предпринята попытка разработки авангардной модели цифровой фотокамеры повышенной оперативности. В статье дается краткий обзор мотивов, побудивших авторов придать этой модели тот вид, который позволяет реализовать новые самобытные особенности, с большей вероятностью позволяющие в условиях репортажной практики достичь нужного изобразительного результата. I. Исходные позиции Сегодняшние цифровые камеры оснащены десятками кнопок, воздействующих на форму кадра опосредованно, а обойти их в процессе работы сложно. Перед съемкой надо включить электропитание и выбрать режим. Самый краткий их набор содержит пять позиций, но чаще он дополнен «сценами», 346

Труды конференции Телематика’2010

настраиваемыми через меню. Разработчикам кажется, чем больше опций в списке, тем лучше. Но, чтобы войти в меню, необходимо прекратить съемку. «Оживление» современной умной модели занимает секунды. Другим существенным недостатком цифровой аппаратуры является протяженность времени задержки от нажатия на спуск до срабатывания затвора. В старых механических камерах этот лаг не превышал 30 мс (благодаря чему и удавалось фотографировать «в мах крыла», «в шаг ноги» и т.д.), а в цифровых аппаратах он достигает нескольких секунд. В описаниях можно встретить информацию о задержке всего 1/100 с, но рядом с этой цифрой имеется сноска, где мелким шрифтом уточняется: «после окончания фокусировки». Если же задержка приближается к 0.1 с, фотографирование быстрых процессов – нереально. Преимущества цифровых фотокамер – легкость перемены светочувствительности (в аналоговых моделях требовалось перезарядить пленку), возможность сразу видеть отснятый кадр, а неудавшиеся сюжеты «отправлять в ведро» (освобождая место для следующих кадров) Сюда же присовокупим способность показывать отснятый материал с увеличением, либо представлять в виде уменьшенных «иконок». Наконец, мы имеем возможность рассматривать сюжет бинокулярно: на встроенном экране, а не только одним глазом, через окуляр. Эта особенность принципиальна. Глядя на сюжет одним глазом, мы не способны оценить его с эстетических позиции; именно поэтому фотографы, приникшие к окуляру ведущим глазом, так часто «сажают» главный элемент изображения на нижний обрез кадра (при этом сверху зияет пустота). Еще хуже воспринимается картина, если рассматривать ее ведомым глазом: тут все сводится к утилитарной задаче выявления опасности, о композиционных же изысках рассуждать не приходится. Придание монитору двух степеней свободы обусловило возможность снимать из-за угла, через препятствие, с уровня земли, не ложась туда лицом. Хотя, по сути, мы имеем дело с новым инструментом, дизайнеры продолжают втискивать его в старые формы, так или иначе варьируя конструкцию аппаратов «Leica», и побуждая нас эксплуатировать цифровую камеру, используя старые методы съемки. Перед нами – задача разработки цифровой фотокамеры, которая обеспечивала бы пользователю максимум оперативности и свободы. Мы должны ориентироваться на работу при жестком дефиците времени, в затруднительных и даже опасных условиях. II. Эргономика Первый среди препятствий, затрудняющих съемку, – недостаток света. Это вполне техническое ограничение побуждает фотографа работать на сравнительно длительных выдержках. Наличие в современной цифровой фотокамере стабилизаторов не снимает проблемы. Среди приемов стабилизации камеры, упомянем возможность прижать камеру к голове. Размещение в традиционных моделях фотокамер визира над объективом заставляет фотографа больше высовываться из укрытия, что бывает опасно. Такая структура камер обусловлена тем, что, если бы видоискатель был расположен снизу, то корпус аппарата загораживал бы обзор, делая нас отчасти слепыми, а это усложняет работу не только в экстремальных, но и в обычных условиях. Кроме того, подняв руки, держащие камеру, мы отрываем локти от упора в грудную клетку, что ухудшает стабильность. Значит, целесообразно разместить на голове только собственно камеру, а системный блок управления с монитором оставить в руках (рис. 1).

Рис. 1. Блок управления с монитором и оптическая система III. Многофункциональная оптика и ее габариты Вопрос о диапазоне фокусных расстояний важен, поскольку репортер работает в режиме острого дефицита времени. Раньше, когда еще не существовало компактных и удерживающие дистанцию зумов, для этой цели использовалась сменная оптика. Сейчас даже любительские камеры снабжаются зумами с изменением фокусных расстояний до 12 крат. Такая вариабельность достижима лишь для камер с 347

миниатюрным кадром (около 7 мм). Недостатками таких крохотных матриц применительно к задаче фоторепортажа (низкое разрешение и высокий уровень шумов) можно пренебречь, тем паче, что они обеспечивают до 8 млн пиксел при чувствительности 6400 ед. ИСО. Было принято решение поделить диапазон фокусных расстояний между двумя зумами, причем, ближе к ведущему правому глазу разместить телеобъектив, а слева – широкоугольник (рис. 2), уменьшая тем самым параллакс наблюдаемой картины (более заметный в теледиапазоне). При диаметре передней линзы до 19 мм наибольшие относительные отверстие того и другого могут сохранять величину 1:2,8 на всех фокусных расстояниях (перекрывающих диапазон эквивалентных фокусов от 19 до 300 мм с «мертвой зоной» 37–80 мм), что обеспечит AF условия близкие к оптимальным. Оптические параметры обобщены в таблице 1. Таблица 1. фокусные расстояния проект/эквивалентные 3,3/20 мм 4/24 мм 4,7/28 мм 5,8/35 мм 14,2/85 мм 16,7/100 мм 22,5/135 мм 33,3/200 мм 50/300 мм

углы озираемого пространства по диагонали 94° 84° 75° 63° 28°30’ 24° 18° 12° 8°15’

по короткой стороне 62° 53° 46° 38° 16° 14° 10° 7° 4°35’

по длинной стороне 84° 74° 65° 54° 24° 20° 15° 10° 6°50’

IV. Функции и органы управления ими Все органы воздействия «привязаны» к функциям по возможности напрямую: так, чтобы в управляющих действиях не ощущалось опосредованности. Почти все они размещены на системном блоке управления, управляемый одной рукой (рис. 3).

Рис. 3. Монитор и органы управления Для ясности разделим все командные связи на те, которые сопровождают просмотр отснятого материала, и те, которые задействуются при съемке. Съемка: Чтобы уменьшить лаг срабатывания виртуального затвора, частота смены кадра на экране должна быть повышена до 60–80 Hz. Тогда задержка окажется столь малой, что видимое на мониторе будет мало отличаться от наблюдаемого через оптический визир (или просто невооруженным глазом), то есть, этими различиями можно пренебречь. Смена форматов, в отличие от всех существующих фотокамер с неквадратным кадром, осуществима с командного блока. Орган воздействия тактильно различим, чтобы его можно было сдвигать на ощупь. Предусмотрен и квадратный кадр, используемый в тех случаях, когда развитие сюжета происходит непредсказуемо. Включение схемы – «скидыванием» крышки с монитора (попутно будет уменьшена засветка экрана внешними лучами, что улучшит комфортность наблюдения). Выключение – обратным действием: опусканием защитной крышки. Управление выдержкой и диафрагмой – с нижней панели блока управления. Они отчетливо различимы и на ощупь, и по характеру подвижки: диафрагма «завинчиваться» (как водопроводный кран при закрывании); а выдержка – увеличиваться при подъеме, так что спутать их нельзя (ил. 4); среднее положение соответствует 1/60 с. Вся шкала содержит ограниченный ряд: от 1/8 до 1/500 (диапазон автоматических выдержек – шире). Изменения – через ступень экспозиции: Коррекция – под барабаном чувствительности на верхней панели (рис. 3), с возможностью установки в промежуточных положениях.

348

Труды конференции Телематика’2010

Рис. 4. Блок управления Режимы «P», «S», «A», «M» – специальным фиксируемым движком на тыльной стороне рукояти системного блока (рис. 4). Предусмотрен и режим ручной фокусировки «FM» – непосредственно за ободки колец на оправе объективов, что важно при резкостной настройке телеобъектива у гиперфокального предела, а также в сложных для AF условиях. Переключатель «Tele»-«Wide» и орган зумирования сблокированы таким образом, что переход от одного зума к другому происходит изменением наклона движка. Выбор значений – по месту установки. Там же находится переключатель режимов замера (интегрально-локально-точечно), а справа – трехпозиционный переключатель увеличения («-» – «0» – «+» с самовозвратом в нейтральное положение), который в режиме съемки используется только для 5-кратного увеличения центральной части кадра (при настройке в режиме «manual»). Спусковая кнопка схожа с традиционным оружейным курком. На правом торце «рукояти» – регулятор яркости монитора. Переход из режима съемки к просмотру и обратно – клавишей справа от экрана. Включение/выключение меню – кнопкой слева. Отдельно следует назвать кольца принудительной ручной настройки объективов. На голове помещена лампа-вспышка меняющегося положения, так что источник света можно установить над действующим объективом. Функции менее срочной надобности регулируются через меню. Воспроизведение: 1) увеличение изображения – 5х, 10х 20х (и включение мультиматрицы) – через тот же орган, что и при съемке, 2) сдвиг фрагмента кадра джойстиком, 3) стирание единичного кадра. Следовательно, прибавляются еще два органа управления, плюс через «Меню»: полная очистка памяти, форматирование установка часов и календаря. ИТОГО (суммарно): 1820 органов и 11 опций управления. Литература 1. В. Волков, Ф. Луизов, Б. Овчинников, Н. Травникова. «Эргономика зрительной деятельности человека. – Л. 1989. 2. К. Зароченцев. Временные характеристики процесса формирования образа двухмерного сюжетного изображения. – Труды ГОИ, Иконика. СПб.1992. т. 79. 3. Ю. Ермолов и др. Об опознании человека на сюжетных изображениях. – Труды ГОИ, Иконика. СПб. 1992. Т. 79. 4. П. Ивченко. «Как снимать хоккей» ОМП Приложение №3, 1985. 5. П. Бояров. «Allegro vivace» «PHOTOmagazin» №10, 2004. 6. П. Бояров. «Оперативность» «PHOTOmagazin» №7-8, 2002. 7. П. Бояров. «Точность фокусировки» «PHOTOmagazin» №4, 2001. 8. П. Бояров. «Корифей, или как снимать балет» «PHOTOmagazin» №11, 2000.

СИНТЕЗ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ 3D МОДЕЛЕЙ В ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМАХ В.Т. Тозик, А.В. Меженин, А.Ю. Кротова Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 233-2369, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] Использование трехмерной компьютерной графики позволяет с помощью компьютера качественно изменить процесс восприятия информации, особенно в обучающих системах. В первую очередь, появление 3D компьютерной графики было связано с процессом проектирования, когда визуализация 349

идей дает возможность видеть проблему и находить пути ее решения. Дальнейшее ее применение охватывает практически все области человеческой деятельности. Особенно большие перспективы открываются в области 3D интернет-технологий. Применение 3D интернет-технологий еще одна из возможностей превратить Web-браузер в современное средство, позволяющее не только интерактивно и динамически отображать графические объекты, но и реализовать в конечном итоге идеи виртуальной реальности. Существующие трехмерные интернет-технологии уже сейчас находят применение во многих областях человеческой деятельности: промышленность, САПР, различные области медицины, образование, научные исследования, а также – архитектура, транспорт, тренажеры, системы виртуальной реальности, презентационные системы, электронный туризм, развлекательные системы [1]. Получения трехмерных виртуальных моделей – первый этап реализации таких систем. В первую очередь трехмерные модели создаются в специальных программах 3D-моделирования [2]. Однако такой способ очень трудоемок и требует участия специалистов высокой квалификации. Другой подход – использование специальных устройств для трехмерного бесконтактного сканирования. Однако их стоимость в настоящее время непомерно высока. Кроме этого, не всегда исследуемые объекты можно поместить в такие устройства. Третий подход – использование растровых изображений исследуемого объекта и реконструкция на их основе трехмерной модели. Этот метод относится к науке об определение форм, размеров и положения объектов по их фотографическим изображениям – фотограмметрии. В настоящее время техническое и программное обеспечение фотограмметрии применяется в геодезии, картографии, военном деле, космических исследованиях, для создания 3D моделей промышленных установок, архитектуре и др. В обычном изображении трехмерного пространства информация о расстоянии до различных элементов сцены проявляется только в виде косвенных признаков: через относительные размеры объектов, затенение одних объектов другими, различной освещенностью и т.д. Один из способов получения информации о глубине состоит в регистрации нескольких изображений сцены под различными ракурсами. В этом случае точки сцены дают изображения, относительное положение которых зависит от расстояния до точки наблюдения. Сопоставляя эти изображения, в ряде случаев можно реконструировать трехмерную структуру сцены. В этом случае можно создавать так называемые псевдотрехмерные модели и настоящие трехмерные модели. В последнем случае используются специальные алгоритмы, преобразующие двумерную информацию, содержащуюся в изображениях в полигональные модели. При этом не всегда удается выполнить такие операции в автоматическом режиме. Получить трехмерные модели по изображениям можно в программах 3D Software Object Modeller, PhotoModeler, D Sculptor и REALVIZ ImageModeler [2]. Для представления интерактивной 3D-графики с успехом можно использовать известный формат представления электронной документации Adobe PDF [1]. Для просмотра таких документов достаточно установить последнюю версию свободно распространяемой программы Adobe Reader. Интернет является одной из самых эффективных на сегодняшний день сред для обмена информацией. Однако, возможности языка HTML как основного средства представления информации в Интернете, не рассчитаны на поддержку работы в интерактивном режиме с трехмерной графикой. Однако идеи решения проблемы отображения трехмерных объектов начали появляться буквально сразу после появления первых стандартов в Интернете. Современное состояние дел в этой области находится в стадии интенсивных теоретических и экспериментальных исследований и реализация различных коммерческих применений. Существенным прорывом вперед может оказаться принятие открытого стандарта WebGL, предлагаемого Khronos Group [3]. Основной задачей стандарта является предоставление низкоуровнего доступа к ресурсам видеокарт через JavaScript API. В качестве основы использована библиотека OpenGL ES 2.0, которая работает на обычных компьютерах и на мобильных устройствах вне зависимости от платформы. Для интеграции в веб-страницу предлагается использовать тег , который определён в спецификациях стандарта HTML5. В рабочую группу по разработке WebGL уже входят такие крупные компании, как AMD, NVIDIA, Ericsson. Они участвуют в разработке процессоров и драйверов. В реализации проекта участвуют и разработчики браузеров – это Mozilla, Opera и Google. Для работы с матрицами уже разработаны специальные библиотеки на языке javascript – sylverster.js, glUtils.js и glu.js [4]. На web-странице необходимо сделать на них ссылку. Следующий шаг – добавление элемента canvas в страницу. Для этого элемента необходимо задать его размер в пикселях. Также на самой странице следует задать функцию, которая будет вызываться при загрузке (onload) (листинг 1). Листинг 1. Подключение js библиотек и описание элемента canvas <script type=”text/javascript” src=”Sylvester.js”> <script type=”text/javascript” src=”glUtils.js”> На рис. 1 представлено окно браузера Mozilla Firefox тестовой версии 3.7 со встроенным элементом WebGL. Важной особенностью рассмотренных технологий является их кроссплатформенность, а принятие спецификации WebGL, с ее открытостью, открывает большие перспективы.

350

Труды конференции Телематика’2010

Рис. 1. Окно браузера со встроенным элементом WebGL Литература 1.

2.

3. 4.

Меженин А.В., Тозик В.Т. Представление 3D графической информации в обучающих системах // Труды XIV Всероссийской научно-методической конф. «Телематика'2009». – Санкт-Петербург, 2009. Меженин А.В, Тозик В.Т. Реконструкция трехмерных моделей по растровым изображениям /Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. 2007. Вып. 45 «Информационные технологии: инженерная и компьютерная графика». С. 203-207. The Khronos Group: Open Standards, Royalty Free, Dynamic Media Technologies. http://www.khronos.org/ Sylvester – Vector and Matrix math for JavaScript. Web: http://sylvester.jcoglan.com/.

О КРИТЕРИЯХ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ФОТОАППАРАТУРЫ П.И. Бояров Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 233-2369, e-mail: [email protected] Качество фотоаппарата может быть справедливо оценено только с учетом его эксплуатационных возможностей. В настоящей статье доказывается возможность количественных оценок функциональных параметров. Cчиталось, что дестабилизация камеры при съемке с рук является результатом действий механизмов: фокального затвора, моргающей диафрагмы и зеркала (в камерах зеркального типа). Задача состояла в выяснении истинной роли факторов, приводящих к «смазанному» изображению. Фотографируя стенд со штриховыми мирами и сравнивая изображения на краях негатива, можно было убедиться, что различимые частоты оказывалась ниже с того края, откуда начиналось движение щели фокального затвора. Разностью этих показателей и выражалась оценка искомого параметра. Разброс полученных результатов убеждал, что это явление не могло быть вызвано стабильными чисто техногенными причинами (рис. 1), но оно возникало под воздействием непостоянного «человеческого» фактора. Кроме того, поскольку одни фирмы в своих зеркальных камерах использовали затворы с рабочим движением щели сверху вниз, а другие – наоборот, то, если бы решающей была динамика вскидывания зеркала, эта разность значений во всех случаях должна была оказаться однонаправленной, в то время как эксперимент показали иное.

351

Рис. 1. Параметры дестабилизации камер при съемке с рук Таким образом, еще раз подтвердилось, что преобладают тут обстоятельства эргономического характера. Любопытно, что в некоторых случаях мы получили «аномальные» результаты (рис. 2). Эти «противоестественные» смазы возникали только у одного оператора, использовавшего изощренные способы держания камеры.

Рис. 2. Параметры дестабилизации, обусловленные человеческим фактором Немаловажно, что результаты получены на камерах с быстрым движением щели вдоль короткой стороны кадра, что обеспечило синхронизацию с лампой-вспышкой на выдержках до 1/250 с.

352

Труды конференции Телематика’2010

Полученные выводы применимы и к считыванию информации с матриц цифровых камер. В итоге выработаны рекомендации в плане оптимизации направления движения щели фокального затвора и/или последовательности считывания следа изображения с матрицы. Подвергнуты ревизии приемы держания камеры. Констатировано «отставание» реакции левой руки. Еще одна проблема обусловлена противоречивостью требований к оптике: растет диапазон фокусных расстояний зум объективов, но и множатся проблемы с точностью фокусировки. Попытки выразить математически характер взаимозависимости фокусных расстояний и подвижки объектива уже предпринимались ранее. Применительно к фокусировочному кольцу объективов была предложена формула: o α max = cβ

f k

(1)

где α˚max - максимальный угол поворота фокусировочного кольца по шкале расстояний от значения «бесконечности» до ближней дистанции; β – масштаб изображения на ближней дистанции; f – фокусное расстояние объектива; k – знаменатель величины наибольшего относительного отверстия; с – коэффициент пропорциональности, численное значение которого лежит в пределах 150-300. Для зеркально-линзовых объективов предпочтительны значения 150-200, а для остальных – 200-300. В этой эмпирической формуле не учитывается формат камеры (то есть, диаметр допустимого кружка нерезкости), и не нашел отражения такой эргономический параметр, как диаметр фокусировочного кольца/барабана. Кроме того, представляется странным, что искомый угол α˚max определяется через квадратный корень из отношения фокусного расстояния к относительному отверстию. Логичнее считать, что эти величины находятся в прямой зависимости. Вызывает сомнения и коэффициент «с», выбираемый, скорее, исходя из технологической сложностью изготовления резьбы с малым шагом. Чтобы подтвердить или опровергнуть приведенную формулу (1), необходимо было провести эксперименты в приграничных областях знаний. Сложность выявления оптимума количественных отношений тут состоит в том, что цифра, выражающая физические явления, должна быть найдена, исходя из соотнесения таких величин, как фокусирующая подвижка и заметное изменение картинки в визире. Ни тот, ни другой параметр в этом аспекте прежде не оценивались. Для выяснения интересующих нас обстоятельств было решено взять за основу исследование ручных режимов фокусировки, поскольку исключительная гибкость человеческого восприятия позволяла нам избежать многих сбоев, характерных для AF. Фокусировка зеркальных фотокамер осуществляется непрерывным вращением кольца/барабана, при этом изображение многократно «прогоняется» через зону резкого (из нерезкости в нерезкость и обратно). Визуальный поиск резкости синхронизируется с движением руки. При остановке или замедлении это ощущение теряет определенность. Известно, что размах подвижки при настройке резкости в обе стороны (от резкой зоны) – несимметричен. По мере обретения опыта фотограф начинает постигать, что подвижка в сторону «макро» должна требует более энергичной амплитуды. Процесс усложняется при наводке на резкость в области у гиперфокальных дистанций. Критерием нерезкости было избрано пятикратное превышение максимально допустимого кружка размытия, то есть: (2), ∆X o pt = 5d٠k где ∆X o pt – различимое глазом отклонение от плоскости наилучшей резкости, d – предельно допустимый кружок размытия, k – диафрагменное число (знаменатель величины относительного отверстия).

Рис. 2. Положение камеры в руках оператора С другой стороны мы имеем дело с вращающимся кольцом/барабаном. Как показали эксперименты, удобство/неудобство управления зависят не от угла поворота, а от линейного смещения осязаемой пальцами поверхности. Иными словами, мы должны исходить из развертки этого движения (рис. 2). 353

Анализ статистического материала показал, что минимум явной подвижки составляет достаточно конкретную величину: 1.5-2 мм. Иными с ловами, оптимум движения барабана/кольца - ∆lopt отчетливого и комфортного управления лежит в пределах ± 2-4 мм его периметра (при диаметрах от 10 до 110 мм). Можно говорить о допустимости некоторого расширения этого предела до ± 1,5-5 мм, что составляет в максимуме 10 мм, однако тут необходимо уточнить, что подвижка кольцом объектива реализуется двумя различными приемами: подхватыванием объектива левой рукой снизу, что создает бóльшую устойчивость камере, но обеспечивает меньшую свободу вращения; и охватом объектива, когда вращение создается движением всей левой руки (рис. 2). Но в последнем варианте устойчивость камеры осуществляется только за счет правой руки, пальцы которой обнимают корпус, будучи готовы к работе на спусковой кнопке и других органах оперативного управления. В первом варианте более стабильного держания развертка углового движения при нетренированных коротких пальцах сокращается до 7 мм. Поэтому расширение предела ∆lopt свыше 4 мм допустимо только в отдельных случаях. Уменьшение же величины ∆lopt нежелательно из-за люфтов, поглощающих тонкие движения настройки. Передаточное число фокусировочного механизма - λopt

=

∆X 'opt ∆l 'opt

(3)

Конструкторам чаще нужно знать угловую величину фокусировочного вращения. Угол поворота кольца/барабана фокусировочной подвижки можно выразить так: α˚max= 360

lmax πD

= 115

lmax D

(4)

где lmax – развертка поверхности кольца/барабана соответственно максимальному повороту, α˚max, (определяемая через λopt). D – диаметр кольца/барабана в мм. Сократив чрезмерные цифры и знаки, получаем ту же формулу в виде: α˚max=

23

X'max ∆lopt Ddk

(5)

где d – предельно допустимый кружок нерезкости (применимый к формату кадра), либо, ввиду того, что подвижка объектива может быть выражена через расстояние до объекта съемки от переднего фокуса, еще и другим способом: α˚max= 23

f 2 ∆lopt DdkX min

(6)

где Xmin – ближняя дистанция съемки (этот параметр часто закладывается в ТЗ). Но поскольку

f =β X где β – увеличение, то формула может быть представлена в виде: α˚max= 23

f∆lopt β Ddk

(7)

(8)

Эти формулы - удобный инструмент анализа эксплуатационно-оперативных свойств объективов. Они помогают определять фактическую величину ∆λ любых фокусировочных механизмов, в том числе и в режиме AF. И если, рассматривая какой-то объектив, «повернув» формулу «нужным концом», мы выясним, что подвижка фокусировочного кольца у «∞» будет ∆l < 1,5 мм (это свойство заметнее проявляется у длиннофокусной оптики), ясно, что для настройки потребуются ювелирные действия. Вариация ∆l при зумировании определяется как отношение квадратов максимального и минимального фокусных расстояний. Например, при диапазоне фокусных расстояний от 24 до 240 мм, при константности относительного отверстия 1:2,8, ∆lwide/∆ltele составит 100 крат (!). Чему же удивляться, когда AF «пролетает» мимо резкости? Здесь приведены лишь некоторые примеры, показывающие, что в плане качества фотоаппаратура ждет серьезных исследований по всем известным и неизвестным параметрам. Литература 1. Отчет о научно-исследовательской работе 145-06-85 ГОИ им. С.И. Вавилова. СПб. 2. П. Бояров. «Allegro vivace» «PHOTOmagazin» №10, 2004. 3. П. Бояров. «Оперативность» «PHOTOmagazin» №7-8, 2002. 4. П. Бояров. «Точность фокусировки» «PHOTOmagazin» №4, 2001. 5. П. Бояров. «Камера в руках» «PHOTOmagazin» №9, 2000. 6. П. Бояров. «Конструкция затвора и качество снимка» «PHOTOmagazin» №7-8, 1999.

354

Труды конференции Телематика’2010

АДАПТИВНАЯ СТЕРЕОСКОПИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ДЛЯ 3D ВИЗУАЛИЗАЦИИ А.В. Меженин, В.Т. Тозик Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 233-2369, e-mail: [email protected], [email protected] Основной задачей проводимых исследований является разработка методов создания и использования стереоскопических изображений в различных областях, использующих пространственные построения. Например: проектирование сложных объёмных конструкций, тренажеры, системы виртуальной реальности, построение геометрических объектов и сложных сечений в стереометрии, моделирование взаимного расположения атомов в молекулах в химии или в кристаллической решетке в структурной кристаллографии, картография. Важным элементом любой системы виртуальной реальности (ВР) является трехмерные модели, сцены и способы их представления. В качестве устройств вывода трехмерных изображений могут быть использованы специальные стереопроекторы, стереомониторы и поляризационные очки. Более доступным средством получения стереоэффекта может быть применение метода анаглифа или двухцветной стереограммы. В этом случае используется любой монитор и очки с фильтрами. Традиционные системы САПР позволяют создать цифровые модели различных изделий, визуализировать их, анализировать на предмет ошибок и взаимоисключений. Следующая задача – посмотреть, как продукт поведет себя в реальной среде и окружающей обстановке, как он будет взаимодействовать с другими изделиями или как несколько человек одновременно могут пользоваться этим изделием. Для этой цели существует особый класс задач – системы макетирования и виртуальной реальности (Digital Mockup), которые позволяют построить зрительный образ изделия и окружающей обстановки, приближенной к реальной [2]. Методы получения стереоскопических изображений Основные методы получения стереоскопических изображений – это: анаглифный (Роллман, 1852 год), поляризационное и растровое стереовидение, интегральная фотография, «мозаичные картинки», «Virtual Reality», голография. В стереофотографии стереоэффект достигается путем разделения изображений для левого и правого глаз. Стереофотография известна давно, но до сих пор нет точных правил стереосъемки. Рассмотрим два способа. Первый – камеры расположены параллельно на расстоянии, называемом базой стереосъемки (стереобазой). Такой способ получения изображений определяет и условия просмотра – слайды располагают близко от глаз, на расстоянии равном расстоянию между зрачками. В таких условиях просмотра оси глаз фактически параллельны друг другу. Аналогично при просмотре стереофильмов в большом кинозале, когда экран находится достаточно далеко, можно считать, что оси глаз параллельны. Когда сцена рассматривается сквозь анаглифные очки на экран монитора, глаза фокусируют зрение в плоскости экрана. В этом случае изображение, полученное с параллельным смещением, вызывает дискомфорт. Поэтому используется другой подход, когда снимающие камеры повернуты вокруг снимаемого объекта на определенный угол. Для обозначения этого угла используется термин угловая стереобаза, а ось, вокруг которой повернуты камеры – осью нулевого параллакса. Как вариант при таком подходе можно смещать камеру (линейная стереобаза) и поворачивать на определенный угол (угловая стереобаза).

Ось вращения

Стереобаза

Угловая стереобаза

Рис. 1. Методы получения стереоскопических изображений

355

Вычисление стереобазы Важным параметром, влияющим на вычисление стереобазы, является параллакс – перспективное, кажущееся смещение рассматриваемого объекта, вызванное изменением точки наблюдения. Благодаря параллаксу можно получить представление о взаимном расположении объектов. При создании стереопар параллельно расположенными камерами, объекты, расположенные очень далеко, не смещаются, и на обоих кадрах находятся на одном и том же месте. Смещаются только те объекты, которые расположенные на переднем плане. При съемке камерами, повернутыми вокруг объекта, на заднем плане тоже появляется параллакс, но с обратным знаком. На оси вращения камер нет никакого смещения, поэтому ее называют осью нулевого параллакса. Человек не в состоянии соединить в объемное изображение две стереопары с очень большим параллаксом. Например, если фокусировать свое зрение на передних предметах, задние будут двоиться и наоборот. Обычно человек этого не замечает, потому что человеческий глаз – динамическая система, и очень быстро перестраивает свой фокус. Мы рассматриваем случай, когда стереоизображение формируются в определенной плоскости, в нашем случае – плоскости экрана, и поэтому существуют определенные ограничения на максимальный параллакс. Максимально допустимый параллакс в действительности угловая величина и зависит от расстояния, с которого мы рассматриваем стереоизображение. Чем дальше от нас картина – тем больше максимально допустимый параллакс. При стереосъемке с параллельным смещением параллакс в бесконечности равен нулю, смещение появляется только на переднем плане. Стереобаза вычисляется из тех соображений, чтобы параллакс на переднем плане Parallaxfore был равен 3 мм (для рассматривания стереооткрытки с расстояния в 30–40 см).

Parallax fore ⋅ ( Base =

M

L fore f

−

L fore L

) ,

Base – линейная стереобаза, Parallax fore – параллакс на переднем плане, L fore – расстояние f – фокусное до предмета, находящегося на переднем плане, – ближайшего к нам предмета, расстояние объектива, L – расстояние до точки фокусировки объектива, M – увеличение где

изображения. Вычисление стереобазы для съемки с вращением камеры. Для этого случая параллакс появляется и на заднем, и на переднем плане. Значение стереобазы исходя из параллакса для переднего и заднего плана:

AngularBase fore

AngularBaseback

⎛ L ⎞⎞ ⎛L ⎜ Parallax fore ⋅ ⎜ fore − fore ⎟ ⎟ ⎜ f L ⎟⎠ ⎟ ⎜ ⎝ = 2arctg⎜ ⎟ 2 ⋅ M ⋅ ( P − L fore ) ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎝ ⎠ ⎛ L ⎞⎞ ⎛L ⎜ Parallaxback ⋅ ⎜⎜ back − back ⎟⎟ ⎟ L ⎠⎟ ⎜ ⎝ f = 2arctg⎜ ⎟ 2 ⋅ M ⋅ ( Lback − P) ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎝ ⎠

Для создания англифных изображений в случае красного фильтра для левого глаза использовалась следующая процедура – красный канал в правом изображении заменяется на красный канал левого изображения. Оптическая система слежения Важным элементом систем виртуальной реальности (ВР) является интерактивность. Трехмерное изображение и 3D звук высокого качества можно наблюдать, например, в кинотеатрах IMAX 3D. Однако отсутствие интерактивности не позволяет говорить о них как о системах виртуальной реальности. Для создания ощущения полного погружения в виртуальную реальность важной компонентой является система слежения (называемая также системой трекинга) за положением и действиями пользователя в пространстве установки виртуального окружения (ВО). Используя определенные технологии, в частности motion capture или mocap, и недорогое оборудование – светодиодные маяки и камеры в качестве приемных устройств, можно получить определенные элементы интерактивности. Принцип работы комплексов motion capture заключается в том, что несколько камер, расположенных под разными углами к движению, снимают динамику маркеров-отражателей или светодиодов. Далее вычисляются 356

Труды конференции Телематика’2010

координаты каждого маркера в пространстве в определенные моменты времени, соотнося данные с каждой камеры. Маркеры имеют три степени свободы, а информация о вращении вычисляется из относительной ориентации трёх или более маркеров. Таким образом, простейшая система ВР, предлагаемая авторами, содержит следующие элементы – устройство вывода трехмерного изображения – обыкновенный монитор, на котором выводится анаглифное изображение, анаглифные очки, снабженные светодиодными маяками и следящие камеры, в качестве которых использованы обычные web-камеры. С помощью маяков и следящих камер производится отслеживание положения головы пользователя и соответствующим образом управляются камеры отображающие 3D-сцену. Программное обеспечение содержит алгоритмы поиска образов маркеров на изображении, алгоритмы поиска соответствующих точек, алгоритмы трехмерной реконструкции координат маркеров, алгоритмы расчёта положения и ориентации камеры в пространстве и управляющие алгоритмы. Задачу реконструкции трехмерных координат точки

i

M

по ее образам

mi

в плоскостях изображений

камер сводится к решению системы линейных уравнений [5]. Проективное преобразование в

гомогенных координатах записывается следующим образом: мировой системе координат камеры

(U ,V , S )

T

,

P–

(X ,Y , Z ,T )

T

,

m–

функциями

при условии

Pi

и

mi .

аналитическом виде:

, где

M

– координаты точки в

координаты образа точки в плоскости изображения

матрица проективного преобразования, зависящая от внешних и внутренних

параметров камеры. Для вычисления координаты точки

AM = b

m = PM

M = ( x, y , z , l )

T

, где

A

и

b

M

нужно решить систему уравнений вида

– матрицы, элементы которых являются

С помощью метода наименьших квадратов решение может быть получено в

M = (AT A) AT b ; решение верно, если ранг матрицы A −1

полный.

Результаты экспериментов В экспериментальной системе были использованы две камеры Web Genius Video Cam USB (352*288@30 кадров/сек) и анаглифные очки, снабженные светодиодными маяками. Для разработки программного обеспечения использовалась Microsoft Visual Studio 2008 Express Edition, язык программирования C# и библиотека OpenCV [4] (Emgu CV привязка для C#). На рис. 2 показан вид из камер слежения и сформированное анаглифное изображение.

Рис. 2. Интерфейс программы Проведенные эксперименты показали работоспособность системы в целом. Поскольку разрешающая способность камер слежения не слишком высока и оптическое слежение характеризуется наличием флуктуаций, результаты преобразований содержат высокий уровень шумов. Для их снижения результирующие значения необходимо подвергнуть фильтрации. Побочным эффектом фильтрации является появления шлейфа за движущимися объектами. Для решения этой проблемы предполагается применить фильтры Калмана [4]. Литература 1.

Поздеев Д.М., Меженин А.В., Тозик В.Т. Получение квазистереоскопических изображений /Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. 2007. Вып. 45 «Информационные технологии: инженерная и компьютерная графика». С. 208-210. 357

2. 3. 4.

5.

Интернет-проект "Virtual & Really.Ru". URL: http://www.really.ru/. D. DeMenthon and L.S. Davis, «Model-Based Object Pose in 25 Lines of Code», International Journal of Computer Vision, 15, pp. 123-141, June 1995. Библиотека алгоритмов машинного зрения с открытым кодом OpenCV. Включает реализацию алгоритма определения положения и фильтра Калмана. URL: http://opencv.willowgarage.com/wiki/ Фурса М.В. Исследование и разработка математического и программного обеспечения оптических систем слежения реального времени для приложений виртуального окружения // Автореферат дисс. на соискание ученой степени к.т.н. – М.: 2009.

ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ 3D РЕКОНСТРУКЦИИ ПО MР-ИЗОБРАЖЕНИЯМ Н.Г. Рущенко, А.В. Меженин Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 232-87-85, e-mail: [email protected], [email protected] В настоящее время 3D-реконструкция внутренней структуры объектов на основе рентгенографии, ультразвуковых исследований, компьютерной и магнитно-резонансной томография получает все большее распространение и является актуальной задачей. Рассмотрим этапы получения трехмерных компьютерных моделей. Первый этап – получение исходной морфометрической информации. Полученные в результате проведенного исследования количественные данные используются во втором и третьем этапах для создания компьютерных моделей имеющих установленные при морфометрии параметры и расположенные в виртуальном пространстве. Второй этап создания компьютерной модели заключался в построении плоскостной двухмерной модели исследуемого объекта в трех проекциях. Третий этап – трехмерная реконструкция и создание объемной компьютерной модели. Второй и третий этапы выполняются с использованием специально разработанного программного обеспечения и универсальных систем трехмерного моделирования [1]. Геометрия исходных данных (2D-проекций) при исследовании объектов томографическими методами [2], может быть получена расположением, зоны 2D-проекций по образующим к цилиндрической поверхности, на осевой линии которой, расположен исследуемый объект. В диаметрально противоположных направлениях позиционируется источник излучения. Рассмотрим математический аппарат, который применяется при использовании исследовательского томографа высокой точности – The high-resolution research tomograph (HRRT) [3]. Это широко используемый в радионуклидной томографии нерегуляризующий алгоритм Ordered Subset-Expectation Maximization (OSEM) использующее распределение Пуассона – The shifted Poisson ordered-subsets expectation maximization (SP-OSEM). Трехмерный OSEM – является итеративным методом реконструкции, основанным на принципе максимальной вероятности и алгоритме максимизации ожидания. Он может быть ускорен использованием заказанных подмножеств. Недавно код реконструкции был далее оптимизирован использованием вращаемого проектора, симметрии в изображении и проекционном пространстве, и векторно-процессорном наборе инструкций. Псевдосовпадения (t) могут быть откорректированы для рассеянных совпадений (s), ослабление (A), и нормализация (N), и алгоритмом, называемом ANWOSEM, который описан математически следующим образом:

λ

k +1 j

λ

=

⎡ Ai × ( N i × t i − s i ) ⎤ ⎢ ⎥ Ai × N i ⎣ ⎦+ × ∑ M i, j × k i ∑l M i , l × λ l

k j

M i, j

∑ A ×N

(1)

i

i

i

где λj – является значением для вокселя j изображения; Мi, j – является элементом матрицы системы для вокселя j, и элементом sinogram мы I, и [...]+ обозначает, что все отрицательные значения стремятся к нулю. Для повышения точности OP-OSEM была предложена реконструкция, использующая быстрые совпадения (p) и включающая все корректирующие термины (так же, как для отложенных совпадений (d) в приближении:

358

Труды конференции Телематика’2010

λ

k +1 j

=

λ

k j

× ∑ M i, j ×

M i, j

∑ A ×N

i

[ ∑l M i , l

pi × λ + ( d i × N i + s i ) × Ai ] +

(2)

k l

i

i

i

Алгоритм 3D-SP-OSEM был применен для изучения эффектов HRRT, влияющих на количественную точность следующим образом:

λ

k +1 j

=

λ

k j

× ∑ M i, j ×

M i, j

∑ A ×N

i

[ ∑l M i , l

ti + 2 × d i × λ + (2 × d i × N i + s i ) × Ai ] +

(3)

k l

i

i

i

Дальнейшие усовершенствования возможны при использовании алгоритма выборки вариантного уменьшения – the variance reduction on a randoms (VRR), который оценивает ожидаемые случайные совпадения (ni) от взвешенных отсроченных совпадений (9). Математические формулы те же самые, за исключением того, что ni используется вместо di, а истинные (ti) рассчитываются путем pi – ni. Метод наименьших квадратов least squares (LS) может быть также применен для алгоритма максимизации ожидания и ускорен использованием заказанных подмножеств – ordered-subsets least squares (OSLS):

λ

k +1 j

⎡ ⎤ = ⎢λ kj + ∑ M i , j × ( Ai × ( N i × t i − s i ) − ∑ M i , j × λlk ⎥ i l ⎣ ⎦

(4) +

В OSLS может быть введена весовая составляющая Ordered-subsets weighted least squares (OSWLS) и описана следующим образом:

λ

k +1 j

M i, j ⎡ k⎤ M ( A ( N t s ) M λ = ⎢λ kj + ∑ × × × − − × ⎥ ∑ ∑ , , i j i i i i i j l 2 i ( Ai × N i ) i l ⎣ ⎦

(5) +

В последнем методе псевдо-истины (ti) рассчитываются pi – ni.. Чтобы ускорить конвергенцию, для начальных изображений должны быть даны оценки данных сегмента 0 2-D-FBP изображения, сглаженных гауссовским ядром 5.7 мм в полной ширине в половине максимума. Литература 1.

2. 3.

Рущенко Н.Г. Исследование и разработка методов решения задачи синтеза высокооднородного магнитного поля в МР-томографе. Автореферат дисс. канд. техн. наук – СПб: ИТМО, 2004. Филонин О.В. Шадрунов А.А. Цифровые методы обработки в компьютерной томографии // тр. межд. симп. «Надежность и качество». – Пенза, 2004. – С. 257-261. Floris H.P. van Velden, Reina W. Kloet, Bart N.M. van Berckel, Adriaan A. Lammertsma and Ronald Boellaard Accuracy of 3-Dimensional Reconstruction Algorithms for the High-Resolution Research Tomograph Journal of Nuclear Medicine Vol. 50 No. 1, 72-80.

ПОДХОД К ИССЛЕДОВАНИЮ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ЛИЦ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ А.В. Меженин, В.Т. Тозик, А.Л. Зеленковский Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 233-2369, e-mail: [email protected], [email protected] Проводимые исследования относятся к области разработки методов, алгоритмов и программных средств систем автоматического обнаружения лиц по изображениям, направленные на повышение их устойчивости, разрешающей способности и быстродействия. Для оценки качества и эффективности различных методов предлагается использовать тестовые изображения, созданные средствами компьютерной 3D графики. Задача обнаружения лица на изображении (face detection) находят применение в системах технического зрения, робототехнике, системах видеонаблюдения и контроля доступа, в различных интерфейсах взаимодействия человек-компьютер, что говорит об ее актуальности. В общем виде 359

алгоритмы обнаружения лиц решает следующую задачу: по произвольному изображению или данным видеопотока на входе системы определить, имеются ли на этом изображении лица, и если да, то указать, где находится каждое лицо и каков его размер. Основными требованиями, которые предъявляются к подобному классу алгоритмов, являются: высокое качество распознавания, работа в режиме реального времени, робастность по отношению к внешним факторам [1–3]. Как показывает практика, можно выделить два типа ошибок, возникающих в результате работы системы выделения лиц: не выделение лица и ложное обнаружение (выделение объекта, который лицом не является). В связи с наличием двух типов ошибок, существует два основных параметра, характеризующих эффективность работы алгоритмов обнаружения лиц: уровень выделения (detection rate), показывающий процент обнаруженных лиц, и уровень неверного выделения (false positive rate), равный общему числу ложных обнаружений на специальных тестовых наборах.

Рис.1. Результат обнаружения лиц на реальном изображении Перечислим некоторые факторы, влияющие на результат работы системы выделения лиц: ориентация лиц на изображении, разрешение и качество изображения (зашумленность, степень сжатия), условия освещения (фиксированные известные, приблизительно известные, любые), фон (фиксированный, контрастный однотонный, слабоконтрастный зашумленный, неизвестный). Совершенствование и разработка новых методов и алгоритмов невозможна без оценки их качества и эффективности. Сравнивать между собой различные методы достаточно тяжело, поскольку в большинстве случаев, известны данные испытаний, предоставляемые самими авторами, На основе такой информации достаточно сложно провести корректное сравнение, поскольку проверка методов часто производится на разных наборах изображений, с разной формулировкой условий успешного и неуспешного обнаружения. Один из подходов решения этой задачи, предлагаемый авторами, заключается в использование виртуальных стендов – создание тестовых изображений средствами 3D графики. Такой подход позволит, с определенной степенью достоверности, проводить различные исследования алгоритмов обнаружения лиц. В частности, анализ зависимости результатов обнаружения от таких факторов, как положение объекта относительно камеры наблюдения, условия освещения (количество источников, их расположение относительно объекта исследования), устойчивость к помехам. Тем самым появляется возможность формулировать рекомендации по выбору того или иного метода, выявлять условия, в которых рассматриваемый метод будет функционировать наиболее эффективно. В экспериментах для получения тестовых изображений использовался пакет трехмерного моделирования 3ds max Autodesk. Обработка изображений выполнялась с использованием библиотеки алгоритмов компьютерного зрения, OpenCV. В частности использовалась функция DetectHaarCascade(). На рис. 2 представлены результаты определения лиц на изображении – определении порога срабатывания при изменении угла поворота исследуемой модели. В заключение отметим, что проведенные эксперименты показывают целесообразность продолжения исследований в этой области.

360

Труды конференции Телематика’2010

Рис. 2. Результат выделения лиц на синтезированном изображении Литература 1. 2. 3.

Сравнение алгоритмов выделения лиц http://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/686603. Вежневец В., Дегтярева А. Обнаружение и локализация лица на изображении http://masters.donntu.edu.ua/2005/kita/kompanets/library/int5.htm. Face Detection: Henry Chang and Ulises Robles http://www-csstudents.stanford.edu/~robles/ee368/main.html.

РАЗРАБОТКА ГРАФИЧЕСКИХ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНЫХ МОДУЛЕЙ ДЛЯ ПРОЕКТНО-КОНСТРУКТОРСКИХ ДИСЦИПЛИН НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ BLENDER-PYTHON В.А. Локалов, А.С. Миронов, В.Т. Тозик Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Тел.: (812) 233-23-69, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] Развитие систем дистанционного обучения предполагает проектирование и разработку графических электронных учебных модулей (ГЭУМ), работающих с трехмерной графикой. Эти модули играют важнейшую роль в процессе преподавания проектно-конструкторских дисциплин. Поэтому выбор, обоснование и реализация эффективной технологической цепочки для разработки таких модулей является актуальной задачей. Данная задача решалась в несколько этапов. Сначала на основании анализа мнений предметных экспертов были определены общие системные, технические, эргономические и дидактические требования к ГЭУМ. Проведен структурно-функциональный анализ графических компонентов учебного процесса, относящихся к проектно-конструкторским дисциплинам. Базируясь на общих психологических законах визуального восприятия, были предложены критерии оценки дидактической эффективности графических электронных учебных модулей, которые в дальнейшем использовались для оптимизации набора их функциональных характеристик. На основании кластерного анализа полученных данных выделено множество принципиальных подходов к проектированию, разработана структура метаданных для ГЭУМ. Проведены исследования и оценка эффективности существующих технологических решений в области разработки трехмерных графических средств обучения. По результатам этого исследования был предложен вариант, базирующийся на использовании открытого и свободно распространяемого программного обеспечения в качестве технологической базы. Среди открытых инструментальных средств 3D графики наилучшими характеристиками обладает Blender. По функциональным возможностям он сравним с такими профессиональными пакетами как 3DS Max или Мауа. Кроме того, он имеет мощное встроенное инструментальное средство разработки расширений – язык Python. Для создания ГЭУМ предлагается следующая технологическая цепочка. В среде Blender разрабатывается графическое средство обучения, происходит отладка его функций. С помощью скрипта, написанного на языке Python, проект Blender преобразуется в специальный внутренний формат, который в соответствии с общепринятой спецификацией (например, SCORM) запаковывается в стандартный учебный модуль. Модуль хранится на сервере разработчика и в любое время может быть использован 361

удаленно. Его характеристики и условия использования прописываются в расширении стандартных метаданных. Эти условия предусматривают наличие на клиенте специального web-проигрывателя. В случае отсутствия проигрывателя происходит его автоматическая установка с сервера-разработчика ГЭУМ. Рассмотренное техническое решение было проверено экспериментально. Разработан экспериментальный образец ГЭУМ, который был протестирован в среде LMS Moodle.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗОН ПЕРСПЕКТИВНОГО ПОДКЛЮЧЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ К СЕТИ ГАЗОРАСПРЕДЕЛЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В.В. Мочалов, А.А. Рейтер Саратовский государственный технический университет E-mail: [email protected] Анализ существующих схем газоснабжения городов и других населенных пунктов показал, что фактические параметры существующих газораспределительных сетей не соответствуют реальным энергетическим потребностям обслуживаемых территорий. Как правило, сети низкого давления имеют недостаточную пропускную способность, тогда как сети высокого и среднего давлений обладают избыточной пропускной возможностью. В то же время, подключение новых потребителей к сетям газораспределения, даже обладающим избыточной пропускной способностью, в некоторых случаях, может привести к нарушениям режимов работы существующих потребителей газа. Вследствие этого, актуальной задачей является определение зон возможного подключения потребителей к сети газораспределения. Данная задача была формализована следующим образом. Сеть газораспределения представлена в виде графа, узлы которого соответствуют потребителям, источникам, или точкам соединения газопроводов. Участки графа соответствуют участкам газопроводов. Под дополнительными потребителями понимаем дополнительные узлы, каждый из которых соединен одним из существующих потребителей, при этом участок сети, их связывающий не оказывает сколь-нибудь значимого гидравлического сопротивления газовому потоку. При этом каждому «обычному», т.е. уже имеющемуся на схеме потребителю соответствует один дополнительный, а каждому дополнительному – один «обычный». Задача определения зон подключения дополнительных потребителей может быть сведена к следующей оптимизационной задаче:

∑ wi Qi′ → max,

∀pi > pmin i .

(1)

где Q’i – расход i-го дополнительно потребителя, wi – вес i-го потребителя, pi – давление i-го основного потребителя, pmin i – минимально необходимое для обеспечения проектного расхода газа i-м потребителем, определяющееся технологическими параметрами регулятора давления газа, установленного на линии дросселирования, с которой осуществляется подача газа потребителю. Использование весов w позволяет ранжировать возможные места подключения дополнительных потребителей, точки зрения целесообразности их размещения в данном узле. Наибольший расход газа дополнительных потребителей может быть достигнут при наиболее полном использовании перепадов давления на участках сети газораспределения, поэтому, при условии равенства единице всех весов wi , для населенного пункта задача (1) эквивалентна задаче (2):

∀( pi − pmin i ) → min, ∀pi > pmin i .

(2)

Решение задачи (2) аналитическим путем представляет существенную трудность, однако данная задача легко решается средствами имитационного моделирования. Разработан алгоритм решения задачи (2), реализующий метода «градиентного спуска». Данный алгоритм, хотя и требует значительных вычислительных затрат, показал хорошую сходимость при различных выборах начального приближения фиктивных расходов. Естественным начальным приближением, является ситуация, когда все расходы дополнительных потребителей равны нулю. Разработано программное обеспечение, реализующее представленный алгоритм. С помощью имитационного моделирования определены зоны перспективного подключения потребителей для различных схем газоснабжения крупных районных и областных центров.

362

Труды конференции Телематика’2010

ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ МОДУЛЯ ТЕСТИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИОННЫХ СИСТЕМ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ И.В. Дружинин, А.А. Мынжасова, Е.А. Синельников Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского E-mail: [email protected], [email protected], [email protected] Целью данной работы является разработка специализированного программно-аппаратного комплекса для тестирования операционных систем реального времени (ОСРВ). К программному обеспечению подобного класса предъявляются особые требования. Стандарт POSIX 1003.1 дает следующее определение ОСРВ: «Реальное время в операционных системах – это способность операционной системы обеспечить требуемый уровень сервиса в определенный промежуток времени». При этом обычно различают ОСРВ жесткого (ОСЖРВ) и мягкого (ОСМРВ) реального времени. В первом случае недопустимы никакие задержки реакции системы ни при каких условиях. ОСМРВ отличаются тем, что задержка реакции не столь критична, однако она приводит к снижению производительности и/или качества системы в целом. Учитывая вышеуказанные требования, можно выделить следующие взаимодополняющие цели тестирования: • подтвердить, что ОСРВ удовлетворяет требованиям в плане предсказуемости времени отклика на воздействия внешней среды; • продемонстрировать с высокой степенью точности наличие ошибок, которые могут привести к возникновению ситуаций отказа системы и исключающих возможность ее дальнейшей корректной работы. В ходе работы был спроектирован лабораторный комплекс на основе микроконтроллера HCS12 для тестирования различных операционных систем реального времени методом отклика. Данный комплекс позволяет получить эмпирические данные о времени реакции системы на внешние события при различных состояниях исследуемой системы. Тестирующий модуль путем передачи тестируемой системе команд установки режима выбирает режим функционирования ОСРВ и стратегию проведения тестов. Концептуальная модель проведения тестирования выглядит следующим образом: • Тестирующая система отправляет команду начала тестирования и активизирует таймер ожидания ответа от исследуемой системы. • Исследуемая ОСРВ принимает команду, при необходимости производит переключение режима функционирования, и отсылает ответную команду тестирующей системе. В зависимости от режима функционирования и выбранной стратегии тестирования ОСРВ может производить те или иные манипуляции с данными, и время выполнения этих действий учитывается при анализе полученных данных. • По прибытию ответа от испытуемой части, тестирующей системой производится регистрация времени его получения и передача полученных данных системе сбора информации. • Далее в системе сбора информации осуществляется анализ эмпирических данных посредством вычисления среднего времени отклика при различных состояниях испытуемой системы. Таким образом, разработанный стенд позволяет проводить лабораторные работы в рамках дисциплин по изучению операционных систем и операционных систем реального времени не только на базе персональных компьютеров, но еще и с помощью специализированного программно-аппаратного комплекса. Применение подобного модуля в процессе проектирования и разработки студентами ОСРВ обуславливается следующими причинами: • программное обеспечение, разработанное и проверенное с использованием различного рода симуляторов, в реальной среде, как правило, не удовлетворяет поставленными перед ними требованиями; • операционные системы общего назначения, на которых выполняются симуляторы, не позволяют осуществлять их работу в масштабе реального времени; • чаще всего в них отсутствует возможность прямого доступа к аппаратным средствам персонального компьютера. Разработанная методика тестирования позволяет составить адекватную и полноценную картину свойств, которыми должна обладать ОСРВ на основе результатов, полученных практическим путем. Следовательно, внедрение данного комплекса в учебный процесс является одной из основных целей его разработки.

363

ИНТЕРАКТИВНЫЙ ЛАБОРАТОРНЫХ КОМПЛЕКС ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ МИКРОКОНТРОЛЛЕРОВ ATMEL AVR А.С. Топилин, А.Н. Савин Саратовский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского E-mail: [email protected], [email protected] В настоящее время в промышленности при разработке различных устройств широко применяются микропроцессоры. К основным сферам их применения относятся автоматизированные системы управления технологией производства, системы сбора и обработки информации, различная измерительная и контрольная аппаратура. Изготовление такого рода устройств требует от разработчика высокой квалификации. Вместе с этим, на сегодняшний день преподавание ряда соответствующих технических дисциплин затруднено отсутствием необходимой материально-технической базы. Более того, уровень современного образования требует возможности удаленного доступа к лабораторным стендам и установкам. С учетом настоящих требований были разработаны программно-аппаратные средства для обучения программированию микропроцессорных систем, представляющие собой несколько стендов и программное обеспечение для организации удаленного доступа. Данные средства предполагается использовать в таких курсах, как «Программирование микропроцессорных систем», «Интерфейсы периферийных устройств», «Операционные системы» и «Системы реального времени». В стендах используются микроконтроллеры Atmel AVR AT90CAN128 и ATmega8535 [1]. Это позволяет изучить принципы программирования данных микроконтроллеров. Стенд на основе микроконтроллера AT90CAN128 предназначен для разработки и создания распределенных систем контроля и управления на основе использования различных интерфейсов, применяемых в реальных системах. Индикация осуществляется посредством семи сегментного индикатора и графического жидкокристаллического дисплея через последовательный периферийный интерфейс (Serial Peripheral Interface, SPI). Взаимодействие с другими микропроцессорными устройствами или персональным компьютером осуществляется посредством универсального синхронноасинхронного последовательного приемника-передатчика (Universal Synchronous and Asynchronous serial Receiver and Transmitter, USART). Построение широковещательной последовательной сети ориентированной на пакетную передачу данных и применяемую для объединения в единую сеть различных управляющих и вычислительных устройств и датчиков осуществляется посредством интерфейса сети контроллеров (Controller Area Network, CAN). Построение систем на базе одной из самых широко распространенных шин – I2C [2] возможно благодаря наличию двухпроводного последовательного интерфейса (Two-wire Serial Interface, TWI). В связи с ростом интереса в отечественной промышленности к вентильным двигателям, была создана возможность подключения к стенду датчиков и ключей различных типов вентильных двигателей. Это делает возможным изучение программирования устройств их управления. Стенд на основе микроконтроллера ATmega8535 содержит датчики освещения, температуры и акустические датчики. Это позволяет создавать различные контрольные и измерительные устройства и изучать принципы их функционирования. Наличие ключей позволяет подключать и управлять нагрузками, требующими большой мощности. Удаленный доступ к стендам осуществляется посредством операционной системы ALTLinux [3] и свободно распространяемого приложения Nomashine NX Client [4]. Наличие подключенных к компьютерам веб-камер позволяет в интерактивном режиме осуществлять визуальный контроль. Такая возможность позволяет применять разработанные стенды для дистанционного обучения. Литература 1. 2. 3. 4.

364

Интернет портал компании Atmel. [Электронный ресурс]: http://www.atmel.com (дата обращения 05.14.2010). Интернет портал компании Philips. Систем, требования: Adobe Acrobat Reader. www.nxp.com/documents/other/39340011.pdf (дата обращения 01.05.2010). Интернет портал компании ALTLinux. [Электронный ресурс]: http://www.altlinux.ru/ (дата обращения 01.05.2010). портал компании Nomashine. [Электронный ресурс]: Интернет http://www.nomachine.com/products.php (дата обращения 01.05.2010).

Труды конференции Телематика’2010

Секция D. Технологии распределенных вычислений и компьютерного моделирования в образовании и науке

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В МНОГОШАГОВОМ РАСПРЕДЕЛЕНИИ РЕСУРСОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ И МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ К.О. Боченина, А.В. Духанов, О.Н. Медведева, А.А. Павлов Владимирский государственный университет Тел.: (4922) 33-33-69, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] В современных условиях экономического развития руководителям большинства предприятий часто приходится решать вопрос: как наиболее эффективно потратить денежные средства для поддержания должного благосостояния и эффективного развития своего предприятия / подразделения. Для решения данной проблемы применяются многошаговые методики поиска оптимального управления. Одним из их важнейших преимуществ является то, что оценить последствия того или иного принятого решения можно с помощью созданной модели, а не сразу на реальном объекте. В частности, в качестве многошаговых методик поиска оптимального управления широко применяется динамическое программирование. В задачах динамического программирования предусматриваются изменения системы в течение периода исследования. Суть задачи динамического программирования состоит в том, что необходимо найти такие значения контролируемых факторов на всех этапах периода, чтобы сумма значений критерия на всех шагах была оптимальной. Классическим примером задачи поиска оптимального управления для динамических систем является задача многошагового распределения ресурсов. В данной работе рассмотрим распределение средств в учреждении, выполняющем финансируемые научно-исследовательские работы (НИР). Такие виды работ завершаются получением строго формализованных результатов (количество публикаций, защит диссертаций и т.д.). Для простоты в качестве такого учреждения определим подразделение вуза, способного привлекать средства для выполнения НИР. Результаты, описываемые в работе, можно обобщить и для вуза в целом, а также любого предприятия, основной приоритет которого – результат (в действительности любое предприятие, или организация осуществляет свою деятельность в целях получения прибыли; но часто эта прибыль зависит от качественных характеристик выпускаемой продукции – результата). Так как мы имеем многошаговую задачу, то для ее решения используем схему Беллмана. Запишем рекуррентное соотношение Беллмана:

Wk (S k ) = max(w(S k , pk ) + Wk +1 (ϕ ( pk , S k ))) , pk

где состояние системы эффективности

на

Sk

текущем

– объем финансирования в текущем году, и

последующих

шагах,

w(S k , pk )

(1)

Wk (S k ) – сумма значений –

текущая

эффективность

k -м шаге, Wk +1 (ϕ ( pk , S k )) – сумма значений эффективности на всех следующих шагах, ϕ ( pk , S k ) – функция получения состояния S k +1 от состояния S k и распределения pk . Функцию получения нового состояния ϕ ( pk , S k ) = S k +1 определяет многофакторная модель, подразделения на

определяющая связь размера финансирования НИР в следующем году от ее результатов текущего года, т.е.

S k +1 = ϕ ( x1 , x2 ,..., xn ) = a0 + a1 x1 + a2 x2 + ... + aµ xµ ,

η

где

xl = ∑ v x j =1

max j lj

∏ f slj ( pks ) – объем полученного результата l -го типа (количество статей, 3

s =1

свидетельств на регистрацию программ для ЭВМ и др.) в путем

регрессионного анализа).

Эффективность

k -ом году (коэффициенты al

формируется

на

основе

определяются

объёма

полученных 365

результатов. За каждую единицу результата заданного типа присваиваются баллы. Сумма баллов по всем результатам делиться на норматив, оцениваемый на основе состава сотрудников, занятых в НИР. Подробно математическая модель приведена в работах [1, 2]. Схема Беллмана делится на два этапа: обратный ход и прямой ход. На каждом шаге обратного хода

S k , задав максимальный предел финансирования S max и количество Для каждого такого уровня мы находим величину Wk (S k ) , исходя из

мы дискретизируем состояние уровней финансирования.

соотношения (1), на дискретном наборе значений контролируемых факторов, а также соответствующих значений

p1k , p2 k , p3k .

Таким образом, для расчетов нам необходимо хранить следующие данные (табл. 1): Таблица 1. Структура данных состояний в схеме Беллмана на всех шагах Номер шага i+1

Номер состояния 1

…

i * i

*

* i +1

… * i +1

S i + 2 , p ,W

…

…

S i +1 , p ,Wi

…

S i +1 , pi* ,Wi *

S i + 2 , pi*+1 ,Wi +*1

…

…

…

…

…

…

k

…

S i +1 , pi* ,Wi *

S i + 2 , pi*+1 ,Wi +*1

…

k+1

…

S i +1 , pi* ,Wi *

S i + 2 , pi*+1 ,Wi +*1

…

…

…

…

…

…

M

…

S i +1 , pi* ,Wi *

S 2 , p1* ,W1*

…

0

S 2 , p1* ,W1*

1

t m+1 = 0 , начальный объем финансирования S1 . Эффективность на шаге

tm

p , w ( pt* , S t * tm

*

pt* , w* ( pt* , S t m

m

m

m

m

…

pt* , w* ( pt* , S t m

m

m

m

) )

m

)

pt* , w* ( pt* , S t m

m

…

pt* , w* ( pt* , S t m

) )

m

а на первом шаге у нас задано единственное состояние –

Количество возможных расчетных значений системы зависит от количества параметров и может достигать миллионов и более. Таким образом, при увеличении размерности векторов контролируемых факторов в критерии эффективности, а также количества уровней дискретизации состояний системы резко возрастают требования к вычислительным мощностям. Многопроцессорные вычислительные системы позволяют уменьшить расчетное время задачи, но для этого необходимо разработать параллельный алгоритм решения поставленной задачи. Очевидно, что с позиции скорости «узким» местом в схеме Беллмана является перебор дискретных уровней состояний. Данный перебор можно распараллелить. Опишем принцип распараллеливания: пусть на каждом шаге, кроме первого, рассматриваем M+1 уровень дискретизации состояния, количество процессов (вычислительных узлов) равно size . Таким образом,

вычислительные

⎡ M+1⎤ ⎢⎣ size ⎥⎦ + 1

узлы

с

номерами

[0, (M + 1) mod size]

уровней на каждом шаге, остальные –

⎡ M+1⎤ ⎢⎣ size ⎥⎦

i mod size .

обрабатывать

дискретных уровней. При этом

расчетные уровни будем отдавать вычислительным узлам по принципу: рассчитывать вычислительный узел с номером

будут

i -ый

уровень будет

После расчетов на одном шаге схемы

Беллмана необходимо корневому вычислительному узлу собрать итоги расчетов со всех остальных узлов в массив структур, характеризующих состояние системы, после чего конечные результаты разослать всем вычислительным узлам. Затем вычисление схемы продолжается на предыдущем шаге. Расчеты на первом шаге схемы Беллмана может выполнять корневой узел. Прямой ход схемы выполняется также корневым узлом. Для апробации методики были взяты данные за семилетний период работы одного из подразделений университета. Программное обеспечение было протестировано на компьютере Intel(R) Core(TM) i7 CPU 920 @2.67 GHz 2.67GHz. Реализация параллельного алгоритма проводилась с помощью MS-MPI (Microsoft HPC Pack 2008 SDK). Результаты тестов приведены на рис. 1 и 2. При увеличении числа процессов, время выполнения алгоритма, реализующего схему Беллмана, заметно снижается. Кроме того, такой результат показывает эффективность алгоритма распараллеливания, так как разница во времени работы довольно значительная и при дальнейшем увеличении числа вычислительных узлов возможно достигнуть большего снижения временных затрат на 366

Труды конференции Телематика’2010

принятие управленческих решений по распределению финансовых средств по статьям затрат для получения максимального эффекта деятельности.

Рис. 1. Зависимость времени работы программы от количества вычислительных узлов (процессов)

Рис. 2. Коэффициент ускорения работы программы при применении параллельных вычислений Литература 1. Шленов, Ю.В. Разработка научно-методического обеспечения долгосрочного планирования бюджета организации в целях повышения эффективности ее деятельности/ Ю.В. Шленов, С.М. Аракелян, А.В. Духанов, О.Н. Позднякова, В.Г. Прокошев //КАЧЕСТВО. ИННОВАЦИИ. ОБРАЗОВАНИЕ. – 2008. – №8. – С. 15-19. 2. Позднякова О.Н., Духанов А.В. Повышение эффективности распределения финансовых фондов вуза с применением математического моделирования и методов оптимизации // Молодые исследователи регионам: Материалы Всерос. науч. конф. студ. и асп. В 2-х т. – Вологда, ВоГТУ, 2007 – т.2, С. 243-246.

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕТЕВЫХ ИНТЕГРИРОВАННЫХ СТРУКТУР ОБРАЗОВАНИЯ, НАУКИ И ПРОИЗВОДСТВА В ТЕХНОПАРКОВОЙ ЗОНЕ ВЕДУЩЕГО РЕГИОНАЛЬНОГО ВУЗА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ М.Ю. Звягин, А.Ю. Лексин, П.Ю. Шамин, В.Г. Прокошев, Р.В. Васильев Владимирский государственный университет им. Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых Тел.: (4922) 47-99-47, e-mail: [email protected] До настоящего времени в России не утихают споры относительно многих организационных, юридических, экономических вопросов, возникающих при создании такого инструмента развития 367

инновационного предпринимательства, как технопарковые зоны. При этом практически всегда под технопарком понимается некая ограниченная обладающая всей необходимой инфраструктурой территория, на которой размещены учебные заведения, научно-исследовательские организации, деловые центры, производственные фирмы общего профиля деятельности. Таким образом, представление о принципах функционирования технопарка мало отличается от того представления, которое сложилось во второй половине 20-го века, когда идея технопарков только завоёвывала себе первых сторонников. Однако происходящий в последнее десятилетие переход к постиндустриальному информационному обществу, несомненно, должен учитываться в качестве одного из ключевых факторов при развитии существующих или создании новых технопарковых зон. Наличие и активное использование мощных телекоммуникационных средств может дать качественные изменения в самой идее технопарка как территориально ограниченной структуры, частично или полностью нивелировав территориальный принцип, сохранив и усилив, тем не менее, основное направление деятельности технопарка – развитие инновационных форм производства и предпринимательства. В связи с этим возникает вопрос о том, какие мероприятия следует провести, чтобы обеспечить наиболее эффективное функционирование сетевой инфраструктуры технопарковой зоны. Для этого необходимо понять, какие процессы и сложности могут возникнуть в сети, какова должна быть её топология. Развитие такого понимания, очевидно, невозможно без предварительного моделирования процессов информационного обмена, протекающих в технопарке. Задача развития и совершенствования технологий компьютерного моделирования сетевых структур различных типов как на организационном, так и на функциональном уровне, и является предметом рассмотрения в настоящей работе. В рамках работы для корректной постановки имитационных экспериментов систематизированы принципы организации сетевого взаимодействия образовательных, научных и производственных структур в технопарковой зоне на базе ведущего регионального вуза. Показано, что такое взаимодействие может происходить на разных уровнях: • взаимодействие в рамках организационной структуры технопарковой зоны (между координирующими/управляющими органами технопарка и другими его участниками); • взаимодействие в рамках проектной работы (между научными, образовательными и производственными субъектами технопарковой зоны, как на уровне организаций, так и на уровне отдельных сотрудников); • информационный обмен на базе компьютерных и телекоммуникационных технологий с использованием как стационарных компьютерных сетей, формируемых на ограниченной территории технопарковой зоны, так и сетей удалённого доступа с изменяющейся топологией. С учётом возможностей наличия региональных особенностей выделены базовые принципы, которые необходимо принять во внимание при реализации системы имитационного моделирования: • Взаимодействие участников является сетевым, т.е. участие центрального управляющего органа технопарка является минимальным. Система является самоорганизующейся. В то же время ряд процессов информационного обмена (связанных с инфраструктурным, ресурсным, юридическим обеспечением) имеет иерархический характер и подразумевает наличие управляющих и координирующих центров или структур. • Состав участников, работающих над конкретным проектом (т.е. осуществляющих активный информационный обмен в рамках некоторой группы узлов сети), может меняться. При этом изменения могут происходить как на уровне организационных структур, так и на уровне отдельных физических лиц. Начало работы над новым проектом сопровождается формированием уникального состава участников (подразделения университета, отделы средних и крупных предприятий, небольшие фирмы-участницы, учёные/преподаватели, студенты, и т.д.), который по окончании работы может распасться. • Должна обеспечиваться как работа с общими ресурсами, так и привлечение чужих ресурсов (обсуждение задач в рамках проекта, работа с документацией, использование уникального оборудования и т.д.). • Участники проекта (и организационные, и физические лица) по разным причинам могут менять своё физическое местоположение. При этом они не должны лишаться возможности полноценного участия в информационном обмене. • Должна обеспечиваться информационная безопасность, особенно для разработок, на которые ещё не оформлены защитные документы на правообладание, а также для ноу-хау. • Количество лиц, в совокупности участвующих в информационном обмене в рамках технопарковой зоны, может достигать десятков тысяч. Имеются в виду и организационные структуры различных уровней, и конкретные физические лица – сотрудники организаций-участников технопарковой зоны, и устройства, подключаемые к информационной сети с целью предоставления и обработки данных. На основе перечисленных принципов предложены модельные эксперименты, которые позволят анализировать практически весь спектр возможных видов сетевого взаимодействия в рамках технопарковой зоны с целью прогнозирования и мониторинга её функционирования. При этом для анализа адекватности имитационной модели использован математический аппарат описания сетей массового обслуживания, а разработанные алгоритмы обеспечивают универсальность системы моделирования. Разработанные программные модули, реализующие предложенные принципы работы алгоритмов моделирования, предназначены для функционирования в параллельных системах с распределённой памятью. 368

Труды конференции Телематика’2010

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА МНОГОШАГОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ОБРАТНЫМИ СВЯЗЯМИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЭВРИСТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ И МЕТОДОВ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ К.О. Боченина, А.В. Духанов, О.Н. Медведева, А.А. Павлов Владимирский государственный университет Тел.: (4922) 33-33-69, e-mail: [email protected] На современном этапе развития экономики актуально применение инновационных методов управления. В частности, становится возможным прогнозировать последствий принимаемых решений. Для этого требуется построить компьютерную модель, которая будет имитировать процессы движения ресурсных потоков. С помощью такой модели можно получать значения переменных, характеризующих систему на заданном числе шагов моделирования. В случае, когда некоторые параметры модели меняются от стадии к стадии, встает проблема выбора эффективных управленческих решений. В данной работе описан разработанный нами подход многошаговой оптимизации параметров сложных динамических систем с дискретным временем, имеющих обратные связи. В общем случае динамическая система представляет собой любой объект или процесс, для которого однозначно определено понятие состояния как совокупности некоторых величин в заданный момент времени и задан закон, который описывает изменение (эволюцию) начального состояния с течением времени (закон эволюции). Базой разработки информационной системы стало построение системы имитационного моделирования на основе базовых принципов системной динамики. Согласно данным принципам, переменные, характеризующие модель, делятся на четыре типа: фонды (однозначно задают состояние модели на каждом шаге), темпы (наполняют или исчерпывают фонды), конверторы (используются для более простого представления модели) и константы. Эволюционный процесс системы задается в форме дискретного отображения

f :X →X

фазового пространства

простых итерационных формул вида

X динамической системы на себя, а именно, в виде набора x(t + 1) = f ( x(t )) . Применительно к принятой системе

нотаций закон эволюции представляет собой набор уравнений:

Fondt = Fondt −1 + dt ⋅ Temp+ − dt ⋅ Temp− ,

t , Fondt −1 – значение уровня в предыдущий момент времени, Temp+ – наполняющие уровень потоки, Temp− – исчерпывающие уровень потоки. где

Fondt

– значение уровня в момент времени

После задания исходных данных (кроме набора уравнений потоков задаются начальные значения уровней, значения констант и число итераций) становится возможным рассчитать параметры, характеризующие систему в течение заданного периода времени. В качестве методики поиска оптимального управления системой предлагается использование схемы Беллмана совместно с генетическим алгоритмом. При увеличении размерности векторов состояний и управляющих параметров задача перебора всех возможных значений состояний и вычисление для этих значений целевой функции превращается в весьма ресурсоемкую задачу, поэтому в методе динамического программирования выгодно использовать для поиска условно оптимальных решений эвристические алгоритмы. Опишем параметры многошагового процесса применительно к разработанной системе нотаций имитационной модели. характеризуется совокупностью Состояние системы на стадии процесса под номером

ν

переменных

yν = { yν , yν ,..., yν } , 1

2

k

где

k

– число переменных состояния. В данном случае

переменные состояния выбираются из числа переменных уровней. Кроме переменных состояния, выбирается также группа управляющих параметров (контролируемых факторов)

uν = {uν1 , yν2 ,..., uνl } ,

где

l

– число управляющих параметров. Вектор их значений

называется управлением. Контролируемые факторы выбираются из числа параметров-констант. Переход от стадии к стадии описывается функциональными зависимостями. Роль этих зависимостей играет сама имитационная модель, которая позволяет рассчитать значения параметров за заданное число шагов моделирования. Она связывает переменные состояния стадии состояния

yν −1 предыдущей стадии ν − 1 и с выбранным управлением uν .

ν yν

с переменными

369

В качестве критерия оптимальности пользователем выбирается параметр-критерий, который требуется максимизировать (например, суммарный доход за период) или минимизировать. В качестве параметра-критерия будет выступать одна из переменных типа уровней (в таком случае целевая функция будет обладать необходимым свойством аддитивности). Поиск условно оптимальных управлений на каждом шаге обратного хода метода Беллмана производится с помощью генетического алгоритма. В качестве фенотипа рассматриваются векторы возможных решений задачи оптимизации, то есть набор параметров. Генотип (информация об объекте на уровне хромосомного набора) будет представлять собой некоторый код, поставленный в соответствие решению задачи. В нашем случае генотип будет представлять собой битовую строку. При этом каждому атрибуту объекта в фенотипе (то есть каждому из параметров) будет соответствовать один ген в генотипе объекта. Под геном понимается битовая строка фиксированной длины, которая представляет собой значение этого признака. Переход от фенотипа к генотипу осуществляется с помощью кода Грея. Поиск условно оптимальных управлений в обратной процедуре можно производить одновременно на нескольких вычислительных устройствах. Для этого на каждом шаге обратного хода метода Беллмана набор состояний ранжируется по номерам узлов и в процессы передаются соответствующие массивы значений состояний. Затем производится параллельное вычисление значений целевой функции. Таким образом, оптимальные значения параметра-критерия вычисляются гораздо быстрее. Апробация методики проводилась на примере задачи распределения ресурсов. Была составлена модель работы некоторого предприятия, выпускающего три вида продукции в течение пяти лет. Количество переменных фондов получилось равным 22, темпов – 37, констант – 29. Для модели было выбрано 4 переменных состояния и 6 управляющих параметров. Реализация параллельного алгоритма проводилась с помощью MS-MPI (Microsoft HPC Pack 2008 SDK). В таблице 1 приведены значения суммарного времени вычисления значений переменных состояния на всех шагах обратной процедуры метода Беллмана для последовательной и параллельной реализаций. Таблица 2. Результаты работы алгоритма, в зависимости от размера популяции Размер популяции 4 6 8 10 12 14

Время работы на одном узле, с 29.14 57.51 103.965 164.663 254.56 416.376

Время работы на двух узлах, с 18.082 35.58 60.99 95.651 141.922 227.75

Ускорение 1.61 1.61 1.70 1.72 1.79 1.82

Генетические алгоритмы обладают мощным внутренним параллелизмом, поэтому следующим шагом в модификации данной системы может стать распараллеливание самого генетического алгоритма с помощью «островной» модели, когда каждый вычислительный узел обрабатывает независимые популяции особей (взаимодействие между островами осуществляется с помощью механизма миграций).

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНОГО ИНТЕРФЕЙСА С.Д. Кургалин, Я.А. Туровский, А.В. Максимов, Нихад Насер Воронежский государственный университет Тел.: (4732) 20-83-84, e-mail: [email protected] В настоящей работе построена математическая модель для исследования нейрокомпьютерного интерфейса (НКИ). Модели, описывающие работу пользователя в рамках НКИ в настоящее время, практически отсутствуют, оценка эффективности взаимодействия человека и компьютера с таким интерфейсом в подавляющем большинстве случаев не проводится. Поэтому актуальным является создание модели, решающей вышеуказанные задачи. Одним из режимов работы НКИ является управление курсором на основе произвольно изменяемых амплитуд α- и β-ритмов, отмечаемых на электроэнцефалограмме (при реализации так называемых α- и β-тренингов). Моделирование механизмов тренингов основано на обучении нейронной сети по типу трёхслойного персептрона. Персептрон своими выходами управляет генератором сигнала, в котором изменяется отношение частот, соответствующих α- и β-ритмам. Входными сигналами являются изменяемые координаты курсора, представленные в виде двумерного вектора. Персептрон моделирует сознательное управление, генератор частот – бессознательное, а модуль изменения положения курсора – работу программного обеспечения НКИ. Анализ влияния изменения параметров генератора показал: если генерация α-ритма затруднена, то работа всей системы (персептрон – генератор – модель 370

Труды конференции Телематика’2010

перемещения курсора) становится малоэффективной. В группе добровольцев было проведено исследование частотных спектров электроэнцефалограмм, регистрируемых при активной умственной деятельности. В серии тестовых экспериментов при выраженном α-ритме удается путем нескольких итераций подобрать веса связей для персептрона. Предложенная модель воспроизводит ряд важных этапов работы НКИ и/или системы человекомашинного взаимодействия. Для имитации работы НКИ в случаях, когда точность ответной реакции ниже, чем у традиционных средств коммуникации, были использованы помехи: курсор оказывается не точно в том месте, куда его направляют, а несколько отклоняется от него, причем, чем больше это отклонение, тем «менее эффективно» работает интерфейс. Введена также временная задержка результата: испытуемый, совершая действие по перемещению курсора, лишь через некоторое время видит его результат. Это исключает возможность корректировки перемещения курсора в процессе выполнения задания. Отметим, что порождаемые испытуемым сознательные стратегии в данной модели четко верифицируются (например, по движению компьютерной мыши), тогда как в других известных моделях верификация возможна только в экспериментах с самоотчетом испытуемых, что существенно снижает точность получаемых оценок. В ходе проведенных экспериментов установлены две различающиеся стратегии адаптации испытуемых к изменяющимся условиям человеко-машинного взаимодействия. Первая характерна для экстравертов и связана с генерацией команд, обеспечивающих быстрое перемещение курсора в область, близкую к заданной. В дальнейшем совершается лишь несколько небольших корректирующих действий. Такая стратегия часто используется людьми с высокой лабильностью нервных процессов. Вторая стратегия заключается в более медленном движении курсора к заданной цели без существенных отклонений от оптимальной траектории движения. Эта стратегия характерна для интровертов с сильным, но инертным типом высшей нервной деятельности. Т.о. в первом приближении можно говорить о критериях, обеспечивающих разделение пользователей на группы, в которых следует применять различные адаптированные алгоритмы НКИ. В дальнейшем планируется развить математическую модель на случай учета когнитивных вызванных потенциалов головного мозга, включить в систему компоненты, учитывающие особенности поведения человека в вероятностной среде, скорость его реакции, механизмы выбора из различного числа альтернатив и индивидуально-психологические особенности принятия решений. Для получения и обработки в реальном масштабе времени параметров, характеризующих активность головного мозга, создана система распределённых вычислений. Обработка данных в системе осуществляется поэтапно. Первый этап – получение данных: фиксация разности потенциалов на электродах энцефалографа, последующее квантование информации и подготовка данных к передаче в модули расчета для дальнейшей обработки. Второй этап (основной) – собственно обработка полученных данных в модулях расчета, которые могут работать как последовательно на одном, так и параллельно на нескольких компьютерах. Таковыми модулями являются модули фильтрации, преобразования Фурье, непрерывного вейвлет-преобразования, статистического анализа, спектрального анализа, модули, обеспечивающие реализацию созданных оригинальных алгоритмов, и модули классификации на основе различных алгоритмов, включая нейросетевые. Специальный модуль системы обеспечивает синхронизацию работы модулей расчета и сбор всей информации после проведения вычислений. Третий этап – преобразование обработанной информации в форму, удобную для хранения, и обеспечение её надёжного запоминания. Отдельно следует отметить возможность работы каждого модуля в режиме эмуляции обработки и передачи данных, что существенно сокращает время на отладку новых элементов системы и делает её более гибкой. Это, в свою очередь, позволяет развернуть систему в компьютерных сетях с различной архитектурой и пропускной способностью. При этом разработаны также специальные алгоритмы тестирования компьютерной сети, что необходимо для выбора максимально эффективных путей передачи данных между модулями на стадии отладки системы. Для обмена данными между модулями разработан сетевой протокол на основе UDP-дейтаграмм. Протокол удовлетворяет требованиям надежности (в нём есть механизм проверки целостности данных) и обеспечения требуемой скорости передачи данных между модулями. При поступлении данных в расчетные модули выполняется их фильтрация с удалением артефактов и шумов. Для обеспечения работы системы в реальном масштабе времени все расчеты ведутся распределенным образом в зависимости от мощности используемых компьютеров и поставленных перед исследователями задач. При распределении вычислений учитываются индивидуальные характеристики компьютеров и используются специальные сервисы. В случае достаточной вычислительной мощности компонентов системы каждый компьютер производит обработку информации, поступающей только от определенного ограниченного числа каналов электроэнцефалографа. В противном случае производится распараллеливание вычислений. Как правило, распараллеливание производится при расчетах, связанных с непрерывным вейвлет-преобразованием. Система может быть применена как для проведения научных исследований, так и в качестве обучающего комплекса или учебной системы для освоения технологии НКИ. Работа частично поддержана Российским фондом фундаментальных исследований, грант № 09-01-97530-р_центр_а.

371

ПРОЦЕДУРЫ НА OPENCL ДЛЯ ЗАДАЧ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ Д.А. Подлесных Московский физико-технический институт (государственный университет), г. Долгопрудный E-mail: [email protected] В настоящее время активно развивается использование графических процессоров для математического моделирования физических процессов. Это связано с тем, что графические процессоры имеют большую производительность в расчёте на ватт мощности и на устройство, чем обычные. За счёт этого можно снижать энергопотребление и затраты на инфраструктуру. Программирование для GPU имеет ряд особенностей, которые затрудняет разработку программного обеспечения. Это зависимость от конкретного производителя аппаратного обеспечения, а также неразвитость средств отладки. Для решения вышеупомянутых проблем может использоваться технология OpenCL. Она позволяет использование разных аппаратных платформ, так как компиляция происходит непосредственно перед запуском программы. Разработка программ с нуля может занять слишком длительное время, так что оптимальным решением будут процедуры, которые занимают наиболее длительное время при работе обычной программы для центрального процессора. В то же время программа не должна вызываться слишком часто, чтобы задержки на компиляцию не привели к слишком длительным задержкам. В работе рассматривается создание таких процедур для использования в задачах моделирования сейсмической разведки.

К ВОПРОСУ О ЛИНЕЙНОЙ ДИСКРЕТНОЙ МОДЕЛИ МИНИМАЛЬНОЙ РАЗМЕРНОСТИ Г.Г. Исламов, А.Г. Исламов Удмуртский государственный университет, г. Ижевск Тел.: (3412) 91-60-90, e-mail: [email protected] 1. Актуальность и постановка проблемы. Пусть H – сепарабельное гильбертово пространство со скалярным произведением (⋅ , ⋅) , G есть линейный компактный оператор, действующий в этом пространстве. Рассмотрим экстремальную задачу

rank K → min, G − K ≤ ε ,

которая состоит в

минимизации ранга конечномерного оператора K : H → H , аппроксимирующего G с точностью ε по норме пространства ограниченных операторов. Минимальное значение функционала в этой задаче равно минимальному значению натурального n , при котором аппроксимативное число

sn+1 (G) = inf G − K rank K ≤n

не превосходит погрешности аппроксимации

решение последней задачи, то решение

K

ε . Причём, если n* = n(ε )

исходной экстремальной задачи даётся отрезком длины

∞

n* разложения

Шмидта

есть

G = ∑ s j (G) ϕ j (⋅ ,ψ j )

оператора

G

[1]. Здесь

j =1

системы ортонормированных векторов гильбертова пространства

H.

{ϕ j }∞j =1

и

{ψ j }∞j =1

– две

Заметим, что при замене

n (ε )

компактного

оператора

G

конечномерным

оператором

K = ∑ s j (G) ϕ j (⋅ ,ψ j )

мы

получим

дискретную модель процесса минимальной размерности при выбранной погрешности модели

ε . Далее,

j =1

s j ,ϕ j ,ψ j

при фиксированном

j

спектральной задачи

s 2ψ = Gϕ , ϕ = G *ψ

величины

образуют тройку , где

(s,ϕ ,ψ ) , которая может быть найдена из

G * – сопряженный оператор.

2. Основные результаты и научная новизна. Необходимые для численного решения полученной выше спектральной задачи математические и алгоритмические конструкции вытекают из следующего утверждения об эквивалентности этой задачи бесконечномерной системе уравнений. Теорема. Пусть

{ei }i∞=1 – произвольный ортонормированный базис гильбертова пространства H

R – вещественная прямая. Тогда исходная спектральная задача эквивалентна (s,ϕ,ψ ) ∈ R × H × H с ненулевыми компонентами следующей системы уравнений s 2 (ϕ, ei ) = (Gϕ, Gei ), s 2 (ψ , ei ) = (G *ψ , G * ei ), i = 1,2,... 372

и

нахождению тройки

Труды конференции Телематика’2010

Замечание. Относительно коэффициентов Фурье

α j = (ϕ, e j )

и

β j = (ψ , e j )

можно получить две

системы с симметричными матрицами бесконечной размерности. Эти матрицы положительно определены для инъективного оператора G . После усечения этих матриц до конечной длины l применяется алгоритм приближённого построения общего спектра усечённых матриц и соответствующих собственных

векторов

(α1 , ...,α l )

и

( β1 , ..., β l ) .

m-

кратного интегрирования

Эффективность

предложенного

подхода

(t − s )( m −1) x( s )ds , (m − 1)! a t

иллюстрируется на примере оператора

(Gx)(t ) = ∫

рассматриваемого в пространстве L2 [ a, b] квадратично суммируемых на отрезке [a, b] скалярных функций. В тестовой программе, использующей универсальную операцию над матричными структурами [2] и технологию многопоточного программирования CUDA[3], рассмотрены случаи m = 1,2 , для которых известны аналитические результаты. Литература 1. Пич А. Операторные идеалы. М.: Мир, 1982. – 536 с. 2. Исламов Г.Г. Универсальная операция над матричными структурами // Современные проблемы вычислительной математики и математической физики: Межд. конф., МГУ имени М.В. Ломоносова, 16-18 июня 2009 г. Тез. докл. – М.: Изд. отдел ф-та ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова; Макс Пресс, 2009. – 396 с. 3. NVIDIA CUDA Programming Guide 3.0 // http://www.nvidia.com.

О ПОСТРОЕНИИ СПЛАЙНА НАИЛУЧШЕГО ПРИБЛИЖЕНИЯ ДЛЯ ПРОСТЕЙШЕГО УРАВНЕНИЯ ТЕПЛОПРОВОДНОСТИ В.И. Родионов, Н.В. Родионова Удмуртский государственный университет, г. Ижевск Тел.: (3412) 91-61-31, e-mail: [email protected] Для численного решения задач математической физики мы применяем специальные сплайны [1]. В настоящей работе приводится система линейных алгебраических уравнений, решение которой позволяет построить сплайн наилучшего приближения для начально-граничной задачи простейшего уравнения теплопроводности:

∂u ∂ 2u = c 2 2 ; u (0, x) = φ ( x) , x ∈ [0,1] ; u (t ,0) = α (t ), u (t ,1) = β (t ) , t ≥ 0 . ∂t ∂x

(1)

τ > 0 , и через Ω обозначим прямоугольник [0, 2τ ] × [0,1] . Пусть, далее, h = N ∈ N , а точки (τ i , h j ) ∈ Ω таковы, что τ i = iτ , i = 0,1, 2 , h j = jh, j = 0,1,K, 2 N . Пусть

Каждому узлу сетки

u0 j = φ ( h j )

для всех

{(τ i , h j )}

сопоставим значение

uij , i = 0,1, 2 , j = 0,1, K , 2 N ,

1 2N

, где

причем

j = 0,1,K, 2 N , u10 = α (τ 1 ) , u20 = α (τ 2 ) , u1,2 N = β (τ 1 ) , u2,2 N = β (τ 2 ) .

В качестве приближенного решения исходной задачи принимаем сплайн наилучшего приближения задачи

J = J (u ) =&

λ ∈ [0,1] )

∂u 2 ∂ 2u −c ∂t ∂x 2

→ min , u ∈ σ λ (Ω) , где через σ λ (Ω)

(при фиксированном

L2 ( Ω )

4N − 2 ,

состоящее из

сплайнов специального вида [2]. Ее решение сводится к решению системы уравнений

∂J ∂uij = 0 ,

обозначено конечномерное линейное пространство размерности

i = 1, 2 , j = 1, K , 2 N − 1 , относительно переменных uij . Введем вспомогательные обозначения:

µ =& 1−λ ,

θ =& c 2τ / h 2 ,

x j =& u2 j − u0 j ,

R =& 1 + 4θ + 8θ 2 − 12 (1 + 16θ 2 ) λµ ,

y j =& u2 j − 2u1 j + u0 j ,

r (λ ) =& 1 + 2θ + 2θ λ ,

j = 0,1,K , 2 N ,

Z k =& u0,2 k − 2 − 2u0,2 k −1 + u0,2 k , k = 1,K , N . 373

Тогда система уравнений

∂J ∂uij = 0 , i = 1, 2 , j = 1, K , 2 N − 1 ,

за счет невырожденных

линейных преобразований приводится к виду:

λµ y2 k − 2 + 2 (1 − λµ ) y2 k −1 + λµ y2 k = 2θ (1 − λµ ) ( x2 k − 2 − 2 x2 k −1 + x2 k ),

k = 1,K , N ,

(2)

[ r ( µ ) − R ] x2 k − 2 + 2 R x2 k −1 + [ r (λ ) − R ] x2 k = 4θ (1 + 3θ ) Z k ,

k = 1,K , N ,

(3)

k = 1,K , N −1,

(4)

λµ (1 − 3λµ ) y2 k − 2 + 2 ( 4 − 9λµ + 3λ 2 µ 2 ) y2 k + λµ (1 − 3λµ ) y2 k + 2 = 0, [ R − r (λ ) r ( µ ) ] x2 k − 2 + [ 4 R − r 2 (λ ) − r 2 ( µ ) ] x2 k + [ R − r (λ ) r ( µ ) ] x2 k + 2 = = 2θ [ 3R − 2 (1 + 3θ ) r (λ ) ] Z k + 2θ [ 3R − 2 (1 + 3θ ) r ( µ ) ] Z k +1 ,

(5)

k = 1,K , N − 1.

Совокупность уравнений (5) имеет самостоятельный характер: ее уравнения связывают между собой лишь переменные вида

x2m .

Очевидно, матрица системы уравнений (5) имеет трехдиагональный вид.

Доказано, что эта система однозначно разрешима методом прогонки (при любых параметрах). Аналогичным образом однозначно разрешима система (4), содержащая лишь переменные вида

λµ = 0

k = 1,K , N − 1, а во всех остальных случаях матрица системы является трехдиагональной (заметим, что 0 ≤ λµ ≤ 14 ), и здесь также применим метод прогонки. Поскольку R > 0 , то из уравнений (3) легко находим все значения x2 k −1 . Наконец, из уравнений (2) вычисляем значения y2 k −1 . при

имеем

y2 k = 0

y2m :

для всех

Литература 1. Родионов В.И. Об аппроксимации функций многих переменных специальными сплайнами // Тр. междунар. конф. «Трехмерная визуализация научной, технической и социальной реальности. Кластерные технологии моделирования». – Ижевск: ИКИ, 2009. – С. 164–168. 2. Родионова Н.В. О применении специальных сплайнов при численном решении задач математической физики на примере простейшего уравнения теплопроводности // Труды XVI Всероссийской научно-методич. конф. «Телематика’2009». – СПб: СПбГУ ИТМО, 2009. – С. 399–400.

РАЗРАБОТКА ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО ДОКАЗАТЕЛЬСТВА ТЕОРЕМ ДЛЯ МЕТОДА ПОЗИТИВНО-ОБРАЗОВАННЫХ ФОРМУЛ А.А. Ларионов Иркутский государственный университет, Институт математики, экономики и информатики, г. Иркутск E-mail: [email protected] Первые системы автоматического доказательства теорем (АДТ) появились в середине 20-го века, и с тех пор произошел существенный прогресс как в теоретических основах АДТ, так и в мощностях вычислительных машин. Имеются примеры успешного применения средств АДТ для решения открытых (ещё не решенных) математических проблем [1]. Кроме того, АДТ применяется для верификации программных и аппаратных систем, синтеза программ, управления динамическими системами [2], и вообще, для решения любых задач, формализованных в некотором логическом языке. Существуют специальные базы формализованных задач для испытания возможностей систем АДТ [3], некоторые из которых являются открытыми проблемами. Решение всех этих задач, как правило, требует большого количества ресурсов. В рамках проекта осуществляется создание высокопроизводительной системы АДТ. Работа над проектом ведется в трех направлениях: • Фундаментальные исследования логических языков и исчислений, а также возможности распараллеливания логического вывода. • Ядро системы, реализующее механизмы АДТ. • Инфраструктура взаимодействия с пользователем. Учитывая, что задача формализации знаний в каком-либо логическом языке является довольно трудоемкой, для этого предполагается создание специальных инструментальных средств. Также важно скрыть от пользователя как можно больше технических особенностей системы. 374

Труды конференции Телематика’2010

На сегодняшний день проведены фундаментальные исследования в области систем АДТ, в частности выбран логический язык позитивно-образованных формул [2], обладающий некоторыми преимуществами в сравнении с другими машинно-ориентированными языками. Разработаны параллельные схемы алгоритмов для АДТ в исчислениях, построенных на базе данного языка. Разработаны прототипы систем на языке Erlang. Данный проект направлен на привлечение пользователей-исследователей для решения задач методами логического моделирования и автоматического доказательства теорем. Например, в рамках гранта РФФИ 08-07-98005-р_сибирь_а Программные технологии логико-математического моделирования динамики лесных ресурсов Байкальского региона решается задача о формировании решения по рациональному использованию лесных ресурсов. Работа выполняется в рамках программы «Университетский кластер». Литература 1. 2. 3.

William McCune, Solution of the Robbins Problem, Journal of Automated Reasoning, v.19 n.3, p.263-276, December 1997. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов Б.Е. Интеллектное управление динамическими системами. – М.: Физматлит, 2000. «Thousands of Problems for Theorem Provers» http://www.tptp.org.

ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ ОНТОЛОГИЙ С БОЛЬШИМ КОЛИЧЕСТВОМ ЭЛЕМЕНТАРНЫХ ЗНАНИЙ В.Ю. Белкин Кубанский государственный университет, г. Краснодар E-mail: [email protected] Современные модели интеллектуальных информационных систем, основанные на концепции онтологии, используют специальные средства описания, предоставляемые языками дескриптивных логик (DL) [1]. С использованием языка онтологий (owl) инженер знаний строит формальное описание информационной системы, определяя структуру и содержание области знаний. Структура области знаний задаётся системой классов, отношениями между ними, свойствами и ограничениями. Содержание задаётся определением индивидов – экземпляров классов, для которых уточняются их свойства. Каждый индивид представляет элементарное знание создаваемой информационной системы [2]. Решение ряда аналитических задач связано с онтологиями с большим количеством индивидов в классах. В качестве примера рассмотрим методологию работы с онтологией предметной области на основе знаний, извлекаемых из открытых информационных источников [3]. При работе с онтологией аналитик обрабатывает большое количество разрозненных данных, классифицирует их, устанавливает семантическое сходство, приоритетные направления исследования, определяет рейтинги источников информации. Эти задачи не имеют удовлетворительного автоматического решения. В связи с этим важна эффективная организация работы аналитика. Критериями эффективности являются простота работы с системой, скорость поиска имеющейся и включения новой информации, минимизация трудозатрат, необходимых для первоначального развёртывания системы и её гибкость при изменении направления работы. Рассмотрим пять проблем, и возможные подходы повышения эффективности процессов извлечения, добавления и группировки знаний. 1. Интерфейс. Прямая работа с owl-файлом, содержащим онтологию, неэффективна. Решение проблемы интерфейса связано с разбиением его на уровни, соответствующие возможностям и правам пользователей и подсистем. Существует три подхода к организации интерфейса уровня аналитика: • Создание специализированного пользовательского интерфейса. Данное решение упрощает работу с owl-описанием области знаний, так как учитывает особенности анализируемой информации, но не обладает гибкостью, поскольку связано с решением узкоспециализированных задач. • Разработка транслятора, преобразующего данные, собираемые аналитиком, в owl-описание. В данном случае аналитик не привязан к терминам языка онтологий и специальному ПО, а использует текст с дополнительной разметкой. Транслятор автоматически обрабатывает файл и генерирует на выходе описание в формате owl. Подход требует обучения аналитика искусственному языку разметки. • Применение универсального программного обеспечения для работы с онтологиями, например, Protégé. Данный подход позволяет перейти к наполнению онтологии максимально быстро и в большинстве случаев является предпочтительным. Универсальность инструмента влечёт усложнение процессов адаптации, так как требует обучения аналитика работе с ПО. 2. Описание индивидов. При наполнении онтологии элементарными знаниями актуальна проблема определения полной системы свойств индивидов. Применение специального ПО, разработанного под конкретную задачу, решает проблему с помощью справочников и подсказок по работе с онтологией. В случае использования транслятора аналитику задаются уточняющие вопросы в процессе обработки 375

текста. При работе в Protégé забота об адекватности свойств индивидов лежит на инженере знаний. Для достижения полного описания элементарных знаний в онтологию включается система метазнаний, содержащая комментарии и специальные классы-словари. Применение машины вывода позволяет выявить недочёты уровня проектирования. 3. Рост числа индивидов, принадлежащих одному классу. Третья проблема связана с необходимостью создания классов с большим числом элементарных знаний. В связи с этим на этапе проектирования онтологии полезны свойства классов, позволяющие ускорить процессы добавления новых индивидов. Для этого предлагается механизм фильтрации. Фильтры – специальные классы онтологии, отражающие особенности элементарных знаний, используемые при добавлении индивидов на основе сходства их свойств с уже размещенными индивидами. 4. Группировка индивидов по заданным признакам. При накоплении большого объема сходных элементарных знаний решается вопрос об их частичном слиянии. Использование специальных систем фильтров позволяет решить задачу первоначальной группировки. Кроме того аналитик объединяет группы индивидов, используя дополнительные параметры, такие как коэффициент популярности, частоту, рейтинг. В общем случае для произвольных индивидов одного класса вводятся отношения эквивалентности (два индивида описывают одно и то же элементарное знание), частичного совпадения (два индивида представляют семантически схожие элементарные знания), противоречия (два индивида представляют семантически противоречивые элементарные знания). Индивиды могут не находиться ни в одном из предложенных отношений. Это позволяет частично автоматизировать изменение онтологии и пересчёт рейтингов и коэффициентов. 5. Совместная работа группы аналитиков. Данная проблема не имеет прямого решения при использовании универсального ПО. Одним из вариантов решения является хранение онтологии на сервере в базе данных и предоставление к ней удалённого доступа. Наиболее полно проблема решается с использованием дополнительного ПО, поддерживающего разграничение доступа и временную блокировку фрагментов онтологии. Рассмотренные проблемы имеют отношение к непосредственной работе аналитика с информационными ресурсами, определению их роли и места в онтологическом описании области знаний. В случаях структурированной исходной информации возможна частичная автоматизация ряда шагов за счёт распознавания свойств элементарных знаний. Создание транслятора, работающего не с подготовленной аналитиком информацией, а непосредственно с исходными данными, является задачей дальнейших исследований в данной области. Литература 1. The Description Logic Handbook: theory, implementation, applications // Ed. F. Baader – Cambridge: Cambridge University Press. Cambridge University Press, 2003, 564 p. 2. Белкин В.Ю., Костенко К.И., Левицкий Б.Е. Структура цифровых образовательных и профессиональных пространств знаний// Материалы IV международной научно-практической конференции-выставки Единая образовательная информационная среда, проблемы и пути развития, Томск (20-22 сентября 2007 г.). 2007. С. 30–31. 3. Белкин В.Ю., Костенко К.И., Левицкий Б.Е. Система экспертного ситуационного анализа открытых информационных ресурсов.// В сб. «Труды Всероссийской научно-методической конференции Телематика’2009, 22-25 июня 2009 г., Санкт-Петербург», т. 2, С. 322–324.

О СОГЛАСОВАННОСТИ С ЭКСПЕРИМЕНТОМ РАССЧИТАННЫХ ЧАСТОТ СОБСТВЕННЫХ КОЛЕБАНИЙ ОБРАЗЦОВ В ФОРМЕ ДИСКОВ Е.Г. Пашук, Ш.А. Халилов, О.А. Плахотнюк Дагестанский государственный университет, ООО Каспийгазпром, г. Махачкала Тел.: (8722) 67-93-25, e-mail: [email protected] Модули упругости (EM) твердых тел и коэффициент поглощения ультразвука важные структурночувствительные и служебные свойства материалов. Наиболее точными методами их измерения признаны импульсный ультразвуковой метод (УЗИ) и метод резонансной ультразвуковой спектроскопии (RUS) [1–5]. В методе УЗИ для определения EM используются скорости распространения ультразвуковых волн. Деформации в волне подвергается определенная часть образа (область прозвучивания). В RUS вычисление EM осуществляется сведением измеренного {fex} и рассчитанного {ft} спектров собственных частот образца путем вариации значений EM. Моды собственных колебаний образца деформируют различные части образца. Если материал однороден и изотропен, то следует ожидать согласия значений EM, полученных этими методами. В литературе встречаются сведения о заметном превышении значений EM, измеренных методом RUS, над измеренными методом УЗИ [5]. Мы поставили задачу выявить возможные причины таких расхождений. Методика RUS содержит две задачи – прямую и обратную. В прямой задаче RUS – рассчитывается теоретический спектр собственных частот по известной геометрии образца и начальным значениям EMo. Используются численные методы, основанные на минимизации Лагранжиана методом Релея-Рица [3–5]. Прямую задачу можно решить и 376

Труды конференции Телематика’2010

методом конечных элементов. Мы провели расчеты собственных частот образцов в форме диска из нержавеющей стали 12Х18Н9Т этими методами. Для метода Релея-Рица использовалась собственная программа (среда MathCAD) и программа [6] (MATLab) при числе базисных функций N=22. Модальный анализ методом конечных элементов проведен в среде ANSYS. Для первых 30 мод среднее отклонение рассчитанных частот собственных колебаний составило 0,05%. Результаты сравнения рассчитанных частот ftN при различном N с рассчитанным для N=22 (ft22) приведены на рис.1. Здесь ∆ft=(ftN-ft22)/ft22. Видно, что при малых N частоты завышены и для старших мод, при N=6 отклонение достигает десятка процентов, но при N=12 становится пренебрежимо малым. Для сравнения с экспериментом на установке [7] были измерены спектры отклика на гармоническое воздействие образцов стали 12Х18Н9Т диаметром 30,6 мм различной толщины (4,30 6,18 8,56 14,36 28,62 37,08 мм). Методика обработки спектров для получения EM описана в [8, 9] На этих же образцах измерена скорость распространения ультразвука двухимпульсным методом сравнения фаз [10]. Сдвиг фазы на склейке образца с волноводом учитывался путем минимизации кажущейся частотной зависимости скорости ультразвука в образце. Результаты сравнения приведены на рис. 2. Видно, что данные, полученные RUS, действительно несколько превышают полученные методом УЗИ, но разница не более 0,9%. С увеличением толщины образца разница между результатами уменьшается и остается в пределах суммарной погрешности. Это связано с уменьшением влияния систематических погрешностей обоих методов при увеличении размеров образцов. Кроме того, чувствительность метода RUS для модуля C11, максимальна при h/D = 0,6. Таким образом, результаты измерения упругих модулей методом резонансной ультразвуковой спектроскопии хорошо согласуются с данными, полученными ультразвуковым импульсным методом для однородных образцов. Существенное превышение данных RUS над УЗИ может быть вызвано низким числом базисных функций (N<10) в прямой задаче RUS и недостаточно корректным учетом сдвига фазы на склейке в методе УЗИ.

5800

1.E-01

5780

1.E-05

Cl, м /с

∆ft

1.E-03

Clrus, м/с Cluz, м/с

5760

1.E-07

N=6 N=8

1.E-09

N=10

5740

N=12

1.E-11 1

11

21

31

№ моды Рис. 1

5720 0

0.2

0.4

h/D

0.6

0.8

1

Рис. 2

Литература Баранов В.М. Ультразвуковые измерения в атомной технике. М.: Атомиздат, 1975. – 261 с. Visscher, W., Migliori, A., Bell, T., Reinert, R. On the normal modes of free vibration of inhomogeneous and anisotropic elastic objects // J. acoust. Soc. Am., 1991. v.90, p. 2154–2162. 3. Migliori, A.Sarrao, J.L. Resonant ultrasound spectroscopy. Wiley & Sons Inc., 1997. 247 p. 4. Lebedev A.V., Bredikhin V.V., Soustova I.A. at all. Resonant acoustic spectroscopy of microfracture in a Westerly granite sample.// J. Geophys. Research. 2003. v. 108, NB10, EPM11(1-12). p.1-12. 5. Zadler B.J., Le Rousseau J-H. L., Scales J.A., Smith M.L. Resonant Ultrasound Spectroscopy: theory and application. // Geophys. J. Int. v 156, 2004. p. 154–169. 6. Fig M.K., Resonant Ultrasound Spectroscopy (RUS)// http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/11399. 7. Пашук Е.Г., Халилов Ш.А., Установка для измерения упругих свойств методом ультразвуковой резонансной спектрометрии.//В сб. Физическая электроника. Махачкала. 2006. С. 216-219. 8. Пашук Е.Г., Халилов Ш.А. Улучшение сходимости обратной задачи резонансной ультразвуковой спектроскопии для образцов в форме диска.// в сб. Тезисы докл. Всерос. Конф. "Телематика'2008" (Санкт-Петербург, 23-26 июня 2008 г.), Т1, С. 66-67. 9. Пашук Е.Г., Халилов Ш.А., Алгоритм решения обратной задачи резонансной ультразвуковой спектроскопии для образцов в форме диска.//В сб. Перспективы развития телекоммуникационных систем и информационные технологии / под ред. А.В. Бабкина, В.А. Кежаева: труды междунар. конф. – СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2008, С. 419-422. 10. Пашук Е.Г., Пашаев Б.П. Устройство для автоматического измерения скорости ультразвука.// А.С. 881605. – Бюллетень изобретений, 1981. № 42. 1. 2.

377

ИССЛЕДОВАНИЕ ПОДХОДОВ К РАЗРАБОТКЕ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ НА БАЗЕ КЛАСТЕРНОЙ АРХИТЕКТУРЫ ДЛЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЙ И СЕРВИСОВ ОБРАБОТКИ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ Д.А. Варенов, А.А. Больных Государственный научно-исследовательский институт информационных технологий и телекоммуникаций «Информика», г. Москва Тел.: (499) 151-75-01, e-mail: [email protected], [email protected] Инновационное развитие информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) оказывает непосредственное влияние на научно-технический прогресс во всех сферах общества. Данные технологии относятся к классу основных технологий, обеспечивающих быстрое накопление интеллектуального и экономического потенциала и гарантирующих устойчивое развитие общества. Первым шагом в реализации стратегии информатизации образования стало оснащение высших учебных заведений страны современными вычислительными программно-аппаратными комплексами и прикладным программным обеспечением. Вторым шагом стало решение задачи эффективного использования аппаратно-программных комплексов образовательных учреждений (АПК ОУ) в соответствии с их назначением. Типовой АПК ОУ является распределенной вычислительной системой на базе кластерной архитектуры, представляющей собой совокупность многопроцессорных серверов, объединенных на физическом или логическом уровне для решения прикладных задач. Вариантов использования АПК ОУ существует множество, но анализ тенденций развития информационных систем образовательных учреждений показывает, что наиболее перспективным является использование веб-приложений и сервисов обработки, т.е. сервисов, осуществляющих функции создания, публикации и поиска научно-образовательных ресурсов. Например, результаты анкетирования зарубежных учебных заведений (http://www.c4lpt.co.uk/recommended/) показали ежегодный рост числа веб-приложений и сервисов обработки научно-образовательных ресурсов используемых в ОУ. В числе наиболее популярных вебприложений, используемых в различных высших учебных и научных заведениях, можно встретить: Таблица 1. Наиболее популярные веб-приложения, используемые в высших учебных и научных заведениях Наименование ПО

Описание ПО

Delicious

Среда создания социальных сетей

SlideShare

Инструмент публикаций презентационных материалов

Moodle

Среда публикации учебных курсов и материалов

WikiSpaces

Приложение для публикации и совместной работы над документацией

Elluminate

Приложение для проведения веб-конференций и веб-трансляций

Lectora

Приложение, реализующее доступ к цифровым учебным материалам (лекции, практические работы, справочный материал)

TeacherTube

Среда для публикации образовательных видеоматериалов

BaseCamp

Инструмент управления проектами

Популярность таких приложений объясняется тем, что хранение данных осуществляется, преимущественно, на сервере, обмен информацией происходит по сети, что дает возможность обучающимся получать доступ к учебным материалам и выполнять практические задания удаленно на любом компьютере, имеющем доступ в Интернет. Сотрудники ОУ могут работать с документами и взаимодействовать между собой без привязки к рабочему месту. Эффективность использования веб-приложений, сервисов обработки научно-образовательных ресурсов и всего аппаратно-программного комплекса образовательного учреждения в целом во многом зависят от используемой модели построения и алгоритмов функционирования распределенной вычислительной системы. В настоящее время не существует готовых решений, гарантирующих требуемую производительность веб-приложений и сервисов обработки научно-образовательных ресурсов при минимальном количестве задействованных вычислительных ресурсов. Как показало исследование существующих кластерных архитектур, при выборе какого-либо решения необходимо помнить, что все параметры кластера взаимозависимы. Другими словами, нужно четко определить приоритетные параметры кластера, поскольку при увеличении производительности уменьшается степень готовности (доступность). Увеличение производительности и обеспечение требуемого уровня готовности неизбежно ведет к росту стоимости решения. Разработка решения превращается в поиск «золотой середины» возможностей кластера. Это сделать тем труднее, чем больше разнообразных решений предлагается сегодня производителями кластерных систем. 378

Труды конференции Телематика’2010

Таким образом, целью данной работы является разработка типовой модели распределенной вычислительной системы веб-приложений и сервисов обработки научно-образовательных ресурсов для системы на базе кластерной архитектуры, а также механизмов ее оптимизации. Разработка модели позволит предоставить образовательным и научным учреждениям конкретные указания и рекомендации по созданию типовой распределенной вычислительной системы на базе кластерной архитектуры, решающей следующие задачи: • эффективное использование программно-аппаратного обеспечения в соответствии с его назначением; • обеспечение доступа к информационно-образовательным ресурсам через сеть Интернет; • обеспечение отказоустойчивости и доступности веб-приложений и сервисов обработки научнообразовательных ресурсов в режиме 24/7; • осуществление централизованного резервирования данных и сервисов; • гибкое управление вычислительными ресурсами при изменении нагрузки на приложения; • увеличение производительности АПК ОУ без изменения архитектуры информационных систем организации; • снижение трудозатрат на эксплуатацию АПК ОУ за счет применения единого интерфейса управления; • миграция веб-приложений, сервисов и данных между различными вычислительными платформами; • обеспечение безопасности функционирования веб-приложений и сервисов за счет централизованного управления доступом ко всем серверам АПК ОУ.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ GPGPU CUDA ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ТЕРМОГИДРАВЛИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ, ПОЛУЧАЕМЫХ С ПОМОЩЬЮ БЕССЕТОЧНЫХ ЛАГРАНЖЕВЫХ МЕТОДОВ Д.А. Сыроватский, Т.В. Малахова, Я.А. Дынников Институт механики МГУ им. М.В. Ломоносова, г. Москва E-mail: [email protected] При визуализации нестационарных тепловых полей, рассчитанных в рамках бессеточного лагранжевого метода вязких вихре-тепловых доменов, возникает вычислительно сложная задача. Ведь для получения температуры каждого пикселя результирующего изображения требуется перебрать все имеющиеся на данный момент дискретные вихре-тепловые элементы. Построение одного кадра изображения температурного поля на обычном процессоре занимает, в среднем, полчаса. Использование графических ускорителей может сократить время расчета в десятки раз. Это продемонстрировано на примере решения задачи о нестационарном обтекании вязкой жидкостью нагретого цилиндра. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект № 09-08-01190).

ОПТИМИЗАЦИЯ ЦЕНЫ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ УСЛУГИ ЗАТРАТНЫМИ И РЫНОЧНЫМИ МЕТОДАМИ Р.Р. Алимов, И.М. Белова, А.Ю. Валявский, М.Н. Иванов Московский государственный индустриальный университет (ГОУ МГИУ) Тел.: (495) 675-55-70, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] Важной составляющей успешного функционирования высшего учебного заведения в рыночных условиях является умение как можно точнее спрогнозировать доходы от его платной образовательной деятельности. Особенно это актуально становится в случае осуществления коммерческой деятельности вуза на различных по экономическому развитию территориях. Как правило, вуз ограничен по объемам производимых услуг через лицензионное ограничение контингента и на первое место при прогнозировании возможного дохода выходит цена на образовательную услугу (ОУ). В связи с этим, формирование оптимальных цен вуза представляет как теоретический, так и практический интерес. При этом высокая общественная значимость образования требует научно-обоснованных и продуманных шагов при определении цены ОУ. На практике, наибольшее распространение получили затратные методы ценообразования. Эти методы основываются на учете издержек на производство услуги. Подобные методы особенно актуальны при расчете цен на новые услуги или впервые предлагаемые на неизученном рынке. В то же время эти методы не в полной мере учитывают рыночную среду и платежеспособный спрос населения.

379

Альтернативой затратным, являются рыночные методы ценообразования. Для более объективного подбора цены ОУ желательно пользоваться как затратным, так и рыночным методом ценообразования. Наиболее интересным вариантом расчета цены затратным методом является использование нечеткой логики при определении цены обучения, на основе данных о численности студентов на различных специальностях и издержек на одного студента. Ставим задачу максимизации валовой прибыли образовательного учреждения, учитывая, что контингент задан нечетко (известны границы его изменения). При построении функционала считаем, что учреждение осуществляет образовательную деятельность в ряде регионов. В каждом из них представлено несколько специальностей и направлений, по которым оказываются образовательные услуги. Величина валовой прибыли определяется путём вычитания издержек вуза из суммы, полученной от реализации образовательных услуг. Поэтому перед нами стоит задача оптимизировать следующий функционал: I ⎛ J ⎞ max F (C , S ) = ∑ ⎜⎜ ∑ (cij − aij )sij − Ai ⎟⎟ − B i =1 ⎝ j =1 ⎠

где C – цена за обучение, S – контингент (количество обучающихся), I – количество регионов, J – количество образовательных программ (ОП),

aij

– переменные издержки на одного студента (на j-ой ОП,

Ai

i-го региона), – условно-постоянные издержки i-го региона, B – условно-постоянные издержки вуза. Имеется ряд ограничений на неизвестные параметры: цена ограничена сверху; в каждом регионе доход от студентов по всем специальностям должен превышать издержки; максимальная прибыль от одного студента не должна превышать заданную долю от цены; ограничения на контингент, общий и по каждой специальности, с учетом возможного расширения деятельности. Необходимо найти оптимальную цену за предоставляемые услуги, при которой валовая прибыль будет максимальной. По сути, в нашей задаче неизвестной является только цена, а контингент определяется на основе емкости рынка образовательных услуг и лицензионных требований. На практике, как правило, невозможно чётко определить используемые параметры, так как в реальности они изменяются в некоторых диапазонах. Например, мы точно не можем сказать какое количество студентов, будет обучаться в регионе на той или иной специальности. В подавляющем большинстве случаев на основе нормативных документов и экспертных оценок удается оценить границы значений, которые принимают неопределённые параметры, а также области их наиболее вероятных значений. Информация такого рода вполне естественным образом описывается с использованием математического аппарата теории нечётких множеств. В частности, значения контингента зададим треугольными нечёткими числами. Преобразуем параметры поставленной задачи следующим образом: обозначим параметр

a~ .

a,

Опишем постановку задачи с учётом сделанных заданный в нечётко-интервальном виде, через изменений. Максимизируем валовую прибыль образовательного учреждения от реализации своих услуг, которая записывается в следующем виде: I ⎛ J ⎞ max F (C , S ) = ∑ ⎜⎜ ∑ (cij − aij )~ sij − Ai ⎟⎟ − B i =1 ⎝ j =1 ⎠

при ограничениях

cij ≤ cij

∑ (c J

j =1

0≤

ij

− aij )~ sij ≥ 0

c ij − aij cij

≤ n~

i = 1,K, I , j = 1,K, J , i = 1,K, I , j = 1,K , J

i = 1,K, I , j = 1,K, J .

Для расчета цены ОУ рыночным методом ценообразования можно воспользоваться построением нейронной сети, которая основывается на социально-экономических показателях регионов и значениях цены за предыдущие периоды. С помощью экспертных оценок был отобран 41 показатель, по которым строился прогноз. После их анализа и построения сети на различных комбинациях параметров были выбраны 19 показателей, на которых сеть дает наилучший результат. Для решения поставленной задачи в качестве нейронной сети был выбран многослойный персептрон с тремя слоями с 9 нейронами в скрытом слое. Для обучения сети использовалось два алгоритма: алгоритм обратного распространения и метод сопряженных градиентов. 380

Труды конференции Телематика’2010

В нашем случае корреляция существующей и расчетной цены равна 0.95, и для большинства наблюдений (83%) разница между наблюдаемой и расчетной ценой образовательной услуги составила не больше 500 рублей. Этот результат говорит о применимости нейросетевых моделей при определении цены на образовательные услуги. Качество расчетов подчеркивает количество рассматриваемых специальностей и регионов, а также разница в ценообразовании при определении цены в регионах в предыдущих периодах, которая усложнила решение задачи. Анализируя цены, рассчитанные принципиально разными методами, руководству проще принимать обоснованные решения по формированию цен на ОУ в различных регионах. Применение описанных методов ценообразования позволяет прогнозировать доходы будущих периодов не только на основе накопленного опыта и экспертных оценок, но и с помощью всестороннего учета издержек вуза и рыночных обстоятельств.

СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОЙ ВЕРИФИКАЦИИ И ОПТИМИЗАЦИИ ПОТОКОВ РАБОТ А.А. Каленкова, В.А. Серебряков, А.Н. Бездушный Учреждение Российской академии наук Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН, г. Москва Тел.: (499) 135-5471, (499) 135-1620, e-mail: [email protected] Потоком работ принято считать формальное описание процедуры передачи данных и управления между участниками некоторого процесса в соответствии с определенными правилами. Потоки работ создаются и исполняются в системах управления потоками работ [1]. Системы управления потоками работ позволяют описывать и исполнять произвольные процессы интеграции географически распределенных данных и приложений. С распространением глобальной сети Интернет появилась возможность применения систем управления потоками работ для объединения вычислительных ресурсов различных научных организаций [2]. Система управления потоками работ создает распределенную гетерогенную вычислительную среду и позволяет координировать исполнение приложений, находящихся на различных узлах сети (в различных научных организациях). Так, например, мы можем запросить некоторые экспериментальные данные у нескольких научных организаций, объединить и направить их для анализа программам, находящихся на серверах других научных организаций, полученные результаты могут быть использованы в ходе дальнейших вычислений в пределах потока работ. Потоки работ, описывающие взаимодействие научных приложений, могут иметь достаточно объемную и запутанную структуру (содержать множество действий и подпотоков), что обуславливает необходимость применения средств автоматической верификации (проверки корректности) и оптимизации потоков работ. Языки описания потоков работ позволяют явно или неявно задавать потоки работ с помощью таких маршрутизирующих элементов, как «И-распараллеливание», «И-синхронизация», «ИЛИ-выбор», «ИЛИсинхронизация», поэтому необходимы средства автоматической проверки сбалансированного использования этих элементов (верификации) при проектировании потоков работ [3]. Как правило, для анализа потока работ используется его «внутренне представление» – граф, описывающий семантику потока работ. Мы предложили новый алгоритм верификации потоков работ, который анализирует произвольные перекрывающиеся структуры графа и циклы. Временная сложность этого алгоритма в случае с насыщенными графами не превышает таковую для большинства других алгоритмов верификации потоков работ [3–6]. В процессе верификации определяются условия выполнения вершин графа, что дает возможность дополнительно создать алгоритм оптимизации потоков работ по времени выполнения – алгоритм автоматического распараллеливания независящих по данным действий. В отличие от известных алгоритмов структурной оптимизации потоков работ, базирующихся на применении шаблонных преобразований [7, 8], предлагаемый алгоритм оптимизации позволяет максимально (в пределах цикла) распараллелить поток работ, содержащий произвольные перекрывающиеся структуры. В ходе работ была создана Среда автоматической верификации и оптимизации потоков работ. Она позволяет задавать потоки работ с помощью Графов анализа потоков работ – их «внутреннего представления», предложенного нами в работе [13]. В настоящее время идет работа над реализацией алгоритмов верификации и оптимизации в этой среде. Результатом применения алгоритма верификации является описание структурных конфликтов потока работ. Алгоритм оптимизации работает только с Графами анализа потоков работ, которые не содержат структурных конфликтов, результатом его работы является новый граф, определяющий другой порядок исполнения действий, при этом семантика потока работ сохраняется. Стоит отметить проблему автоматической верификации и структурной оптимизации потоков работ, формализованных с помощью известных языков описания потоков работ (таких, как BPEL [9], XPDL [10] , BPMN [11], и т.д.): все привычные языки описания потоков работ имеют достаточно сложную формально определенную семантику. Нами был разработан специальный, построенный на нескольких основных сущностях, Формальный язык описания потоков работ [12]. Он представляет собой базис исполняемого 381

языка описания потоков работ и включает основные сущности для всех типов потоков работ и позволяет создавать универсальные алгоритмы верификации и оптимизации. Алгоритмы верификации и оптимизации были протестированы для потоков работ, описывающих интеграцию географических данных из различных источников. Планируется реализовать двусторонние отображения между Формальным языком описания потоков работ и Графами анализа потоков работ, а также между известным языком BPEL [9] и Формальным языком описания потоков работ. Литература 1.

2. 3. 4.

5. 6.

7.

8.

9. 10. 11. 12.

13.

Terminology & Glossary / Workflow Management Coalition. – 1999. – URL: http://www.wfmc.org/Download-document/WFMC-TC-1011-Ver-3-Terminology-and-GlossaryEnglish.html. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. – СПб: БХВ-Петербург, 2004. Aalst W.M.P., Hirnschall A., Verbeek H.M.W. An Alternative Way to Analyze Workflow Graphs // Electronic Commerce Research – 2002. – V.2, №.3 – P. 195–231. Lin H., Zhao Z., Li H., Chen Z. A Novel Graph Reduction Algorithm to Identify Structural Conflicts // Proceedings of the 35th Annual Hawaii International Conference on System Sciences – 2002. – V.9 – P. 289. Bi H.H., Zhao J.L. Applying Propositional Logic to Workflow Verification // Information Technology and Management. – 2004. – V. 5, №. 3-4. – P. 293-318. Толстов Е.В. Задачи моделирования потоков работ при помощи сетей Петри. – Диссертация на соискание степени кандидата технических наук: 05.13.18 / Е.В. Толстов. – Москва, 2006. – 145 с. Netjes M., Reijers H.A., Aalst W.M.P. On the Formal Generation of Process Redesigns // First International Workshop on Model-Driven Engineering For Business Process Management – 2008. – P. 49–60. Cao H., Jin H., Wu S., Tao Y. PGWFT: A Petri Net Based Grid Workflow Verification and Optimization Toolkit // Advances in Grid and Pervasive Computing. Third International Conference – 2008. – P. 48–58. Web Services Business Process Execution Language Version 2.0 / Ed. by Alves A., Arkin A., Askary S. – 2007. – URL: http://docs.oasis-open.org/wsbpel/2.0/OS/wsbpel-v2.0-OS.html. Process Definition Interface – XML Process Definition Language 0.03 / Ed. by Marin M., Norin R., Shapiro R. – 2001. – URL: http://xml.coverpages.org/XPDL20010522.pdf. Business Process Model and Notation (BPMN). FTF Beta 1 for Version 2.0 / Object Management Group – 2009. – URL: http://www.omg.org/cgi-bin/doc?dtc/09-08-14.pdf. Нестеренко А.К. Служба управления потоками работ на базе стандартов WfMC // Интегрированная система информационных ресурсов: архитектура, реализация, приложения: Сборник трудов. / Вычислительный Центр им. А.А. Дородницына РАН. – М.: ВЦ РАН, 2004. – С. 96–112. Каленкова А.А. Оптимизация потоков работ по времени выполнения, основанная на удалении избыточных потоков управления // Труды МФТИ – 2009. – Т.1, №. 2 – С.160–175.

ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ МЕТОДА ДИНАМИЧЕСКОЙ БАЛАНСИРОВКИ НАГРУЗКИ «WAL-FC-M1» НА ОСНОВЕ CPN TOOLS А.А. Потапов, В.Б. Механов Пензенский государственный университет Тел.: (8412) 56-08-65, e-mail: [email protected] Механизм балансировки нагрузки (БН) играет важнейшую роль в обеспечении пропорциональной загрузки ресурсов обрабатывающих узлов (серверов обработки, COi, см. рис. 1) информационных систем (ИС) [2, 3] задачами для достижения максимальной производительности системы. Математическая модель метода «WAL-FC-M1» БН учитывает множество статических и динамических критериев [2] при выборе целевого узла, поэтому для оценки эффективности метода целесообразно проведение имитационного моделирования. В качестве инструментария для создания имитационных моделей параллельных и распределенных систем, к которым применяется метод «WAL-FC-M1», хорошо зарекомендовал себя аппарат раскрашенных временных сетей Петри (Coloured Petri Nets). Аппарат сетей Петри реализован в системе имитационного моделирования CPN Tools [1], позволяющей создавать иерархические имитационные модели, состоящие из множества синхронно взаимодействующих параллельных подсетей. В процессе моделирования план активации переходов модели планировщик CPN Tools строит случайным образом [4] исходя из начальной маркировки, временных меток и пространства событий.

382

Труды конференции Телематика’2010

Рис. 1. Структурная схема ИС Так, конечная формула для оценки текущего уровня загрузки узлов [2] выглядит следующим образом:

где:

и

– весовые коэффициенты ЦП и УВВ; – загрузка ЦП с учетом пассивной нагрузки; – загрузка УВВ с учетом пассивной нагрузки.

Уровни текущей загрузки узлов по ЦП и УВВ ( коэффициенты

и

и

), а также весовые

рассчитываются исходя из числа узлов в системе ( ), количества

выполняющихся на i-м узле задач (

), производительности ЦП (

), явной и неявной загрузки УВВ i-го

и ), которые должны вычисляться по мере поступления клиентского запроса узла ( согласно текущим параметрам позиций сети. В предложенном на рис. 2 варианте реализации сети Петри узел БН представлен переходом «Load Balancing Node». Сегмент кода перехода показан отдельно, на рис. 3. Как показано на рис. 2, к входным позициям перехода «Load Balancing Node» относятся: • «Request in Cluster» – передает поступающие от клиентов ИС запросы, в которых не указан целевой узел; • «CO Node_Id i» – передают статические параметры узлов CO, где i=1..4; • «Load of Node i Info» – передают текущие (динамические) параметры узлов CO, где i=1..4. К выходным относится лишь одна позиция «Request for selected Node», в которую помещается запрос пользователя с указанным номером узла CO. Запросы (фишки) из позиции «Request for selected Node» передаются на соответствующие узлы подсети вычислительного кластера ИС (на рис. 2. «Calculation Cluster of Information System»).

383

Рис. 2. Модель ИС в виде раскрашенной временной сети Петри Входная переменная «reqst» имеет цвет «CLIENT_RQST», заданный в виде структуры:

colset CLIENT_RQST = record Client_IP:STRING*Job_Id:INT*Sect:Job_Sect*AT:INT; Поля структуры означают: • Client_IP – цифровой IP-адрес клиента в формате строки «XXX.XXX.XXX.XXX»; • Job_Id – идентификатор запускаемой на выполнение задачи; • Sect – идентификатор подзадачи (секции задачи [3]); • AT – текущий временной штамп. Выходная переменная «req_node» имеет цвет «CLIENT_RQSTn», заданный в виде структуры:

colset CLIENT_RQSTn = product Client_IP*Node_Id*Job_Id*Job_Sect timed; Поля структуры означают: 384

Труды конференции Телематика’2010

• Node_Id – идентификатор узла, на который должна быть передана задача; • Job_Sect – идентификатор подзадачи (секции задачи [3]). Входная переменная «load_inf_n(i)», где i=1..4, имеет цвет «LoadInfo», заданный в виде структуры:

colset LoadInfo = record node_id:INT*n_cpu:INT*n_io:INT*L_page:INT*L_io:INT*n_db:INT; Поля структуры означают: • node_id – идентификатор узла, динамические параметры которого передаются в узел БН; • n_cpu – количество выполняющихся в ЦП задач; • n_io – количество задач, осуществляющих локальные операции ввода-вывода; • L_page – неявная загрузка УВВ узла; • L_io – явная загрузка УВВ узла; • n_db – количество задач, осуществляющих взаимодействие с удаленной БД. Входная переменная «np(i)», где i=1..4, имеет цвет «NodeParams», заданный в виде структуры:

colset NodeParams = record Node_Id:INT*C:INT*RAM:INT*D:INT; Поля структуры означают: • Node_Id – идентификатор узла, статические параметры которого передаются в узел БН; • C – производительность ЦП узла, измеренная в MIPS; • RAM – объем оперативной памяти узла; • D – производительность дисковой подсистемы узла [2]. Совокупность входных и выходных параметров перехода «Load Balancing Node» описана в соответствующих разделах сегмента кода (рис. 3). Константы и внутренние переменные, необходимые для расчета значений комплексной нагрузки узлов заданы и рассчитаны в подразделе «let…in» раздела «action». Сравнение полученных значений комплексной нагрузки узлов и формирование запроса к конкретному узлу CO осуществляется в подразделе «in…end» раздела «action».

Рис. 3. Сегмент кода перехода «Load Balancing Node»

385

Таким образом, благодаря использованию позиций «NodeParams» и «LoadInfo», формирующих статическую и динамическую информацию о загрузке узлов вычислительного кластера ИС, переход «Load Balancing Node» в соответствии с сегментом кода определяет наиболее подходящий узел для передачи запроса пользователя. Было проведено моделирование на реальных входных потоках, собрана статистика для длительных временных интервалов, подтверждающая существование стационарного режима и равномерность загрузки обрабатывающих узлов ИС. Литература 1. Mortensen K. H. Efficient Data-Structures and Algorithms for a Coloured Petri Nets Simulator. In Proc. of Third Workshop and Tutorial on Practical Use of Coloured Petri Nets and the CPN Tools, 2001. 2. Потапов А.А. «Метод «WAL-FC-M1» динамической балансировки нагрузки серверов обработки корпоративных ИС», труды XVI ВНМК «Телематика’2009», т. 2. СПбГУ ИТМО, Санкт-Петербург. 3. Потапов А.А., Механов В.Б. «Секционное представление интерактивных прикладных задач корпоративных информационных систем», труды XV ВНМК «Телематика’2008», т. 2. СПбГУ ИТМО, Санкт-Петербург. 4. Зайцев Д.А., Шмелева Т.Р. Моделирование телекоммуникационных систем в CPN Tools. Учебное пособие по курсу «Математическое моделирование информационных систем» для подготовки магистров в отрасли связи, Одесса, 2008, 60 с.

О ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ КЛАСТЕРОВ Л.А. Крукиер, А.А. Букатов, Г.В. Муратова, О.В. Дацюк, В.Н. Дацюк Южный федеральный университет, ЮГИНФО, г. Ростов-на-Дону Тел.: (863) 297-50-93, e-mail: [email protected] Господствующей тенденцией при создании высокопроизводительных вычислительных систем стали кластерные технологии, которые позволяют из стандартных серверных системных блоков создавать вычислительные системы практически неограниченной вычислительной мощности. Эти технологии сделали суперкомпьютерные технологии общедоступными, что привело к широкому распространению вычислительных кластеров. Теперь практически каждый факультет, или даже лаборатория стремятся иметь свой кластер, при этом, зачастую, не задумываясь о том, что это, все-таки, достаточно сложное оборудование и организация его эффективной эксплуатации требует значительных усилий и квалификации персонала. Зачастую ошибки допускаются уже на стадии проектирования таких систем, когда они заказываются без учета специфики тех задач, которые будут решаться на вычислительных кластерах. Очевидно, что производительность таких систем зависит от производительности вычислительных узлов и числа узлов в системе. Сейчас в мире доминирует подход, когда стараются поднять общую производительность вычислительных кластеров за счет увеличения производительности узлов, вставляя в каждый узел все больше и больше многоядерных процессоров. Такой подход выглядит очень привлекательным, поскольку позволяет делать мощные вычислительные системы весьма компактными. Однако предположение о том, что общая производительность вычислительной системы будет равняться произведению количества вычислительных узлов на производительность одного вычислительного узла, зачастую не соответствует действительности. Существует два способа использования многоядерных узлов: • Запуск на вычислительном узле n процессов, где n количество ядер. Это могут быть как процессы, относящиеся к одной программе, так и процессы различных программ. • Запуск на узле одного n-нитевого процесса. Такая программа легко может быть создана с помощью технологии OpenMP. Сравним, как масштабируются вычислительные системы различной архитектуры на примере простейшей задачи перемножения двух квадратных матриц. Такая тестовая задача не является безукоризненно строгой, поскольку в ней задействованы не все виды арифметических операций, однако она очень удобна, так как прекрасно распараллеливается, хорошо известно количество операций, которое нужно выполнить для решения задачи. Покажем, как масштабируется эта задача на кластере INFINI ЮГИНФО ЮФУ, состоящего из однопроцессорных одноядерных узлов с процессором Intel Pentium 4. Распараллеливание выполнено с использованием технологии MPI. На рис. 1 показана зависимость производительности системы от числа вычислительных узлов. На рис. 2 показана масштабируемость 16-ти ядерного вычислительного узла кластера ТТИ ЮФУ, состоящего из четырех 4-х-ядерных процессоров AMD Opteron. Для распараллеливания задачи использовалась технология OpenMP.

386

Труды конференции Телематика’2010

Рис. 1. Зависимость производительности кластера INFINI от числа узлов на задаче перемножения матриц

Рис. 2. Зависимость производительности узла кластера ТТИ от числа ядер на задаче перемножения матриц Сравнение рис. 1 и 2 однозначно указывает на гораздо лучшую масштабируемость по узлам кластера, чем по ядрам внутри узла. Более того, ни при каком количестве ядер производительность узла не превысила 4-х кратной производительности ядра. На первый взгляд ситуация выглядит парадоксальной – взаимодействие независимых узлов оказывается более эффективным, чем взаимодействие процессоров внутри одного узла. На самом деле, ни чего удивительного в этом нет. Если вспомнить историю развития многопроцессорной техники, то вычислительные системы с распределенной памятью возникли как альтернатива симметричным мультипроцессорным системам изза непреодолимых проблем с масштабируемостью у последних. Сейчас, когда кластерные системы собираются из вычислительных узлов, которые сами являются симметричными мультипроцессорными системами, все ранее известные проблемы возникают вновь на новом уровне. Тем не менее, ситуация с масштабируемостью многоядерных узлов не является совершенно безнадежной. Привлечем для решения нашей задачи библиотечную подпрограмму перемножения матриц из высокооптимизированной библиотеки BLAS (базовой библиотеки линейной алгебры), которые поставляются ведущими производителями процессоров для своих архитектур. На рис. 3 показан рост 387

производительности вычислительного узла кластера ТТИ при увеличении числа используемых ядер. Рост стал практически линейный, и производительность каждого ядра многократно возросла.

Рис. 3. Зависимость производительности узла кластера ТТИ от числа ядер на задаче перемножения матриц при использовании подпрограммы из высокооптимизированной библиотеки

Рис. 4. Зависимость производительности кластера INFINI от числа узлов на задаче перемножения матриц при использовании оптимизированных библиотек Произошло это благодаря тому, что с помощью изощренных технологий расслоения циклов, в оптимизированных подпрограммах значительно уменьшено количество обращений непосредственно к оперативной памяти и увеличена доля обращений к высокоскоростной кэш-памяти. Это значительно разгрузило общую шину памяти и повысило эффективность использования процессоров. Однако широкое использование таких технологий в обычных пользовательских программах вряд ли возможно, 388

Труды конференции Телематика’2010

поскольку сильно усложняет написание программ. Единственным выходом из ситуации является широкое использование оптимизированных библиотек во всех случаях, когда это возможно. Во всех остальных случаях придется мириться с тем, что многоядерные узлы будут работать с весьма низкой эффективностью. Зачастую будет оказываться так, что наибольшая эффективность будет достигаться при использовании только части ядер. Подобный рост производительности при использовании оптимизированных библиотек произошел и на кластере INFINI. На рис. 4 показана зависимость производительности от числа узлов кластера INFINI на задаче перемножения матриц при использовании оптимизированных библиотек.

ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА СНИЖЕНИЯ РИСКОВ ПРОЕКТОВ СЛОЖНЫХ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ ПО ХАРАКТЕРИСТИКАМ КАЧЕСТВА В.С. Гуров, В.П. Корячко, А.И. Таганов, Р.А. Таганов Рязанский государственный радиотехнический университет Тел.: (4912) 46-03-41, e-mail: [email protected] Исследование и анализ современных методологий и технологий программной инженерии, а также методологий теории управления наукоемкими программными проектами показали, что значительные положительные результаты и снижение рисков проектов сложных программных систем (СПС) могу быть достигнуты за счет расширения общего перечня типовых процессов системы менеджмента качества (СМК) проектной организации за счет включения в этот перечень нового интегрированного процесса «Управление рисками качества проекта программных изделий» [1, 2]. Задачами такого процесса является максимизация положительных и минимизация отрицательных последствий наступления рисковых событий в проекте по временным, стоимостным характеристикам и характеристикам качества, что в итоге способствует повышению степени удовлетворения требованиям заказчиков и повышению конкурентоспособности отечественных проектных организаций и предприятий. При этом к основным задачам процесса управления рисками, решаемым по всем стадиям жизненного цикла программного проекта, относятся: идентификация рисков проекта, анализ рисков, планирование рисков и мониторинг рисков качества проекта. Для реализации и успешного внедрения такого интегрированного процесса в проектную практику российских предприятий и организаций требуется решение ряда системных и прикладных задач по разработке необходимых видов обеспечения: научно-методологического, методического, нормативного и информационно-инструментального. В этом направлении при разработке и реализации системного проекта автоматизированной системы управления рисками проведены необходимые прикладные исследования и экспериментальные разработки, которые включали в себя [1–5]: • исследование и анализ предметной области, связанной с решением задач по управлению рисками программного проекта и качеством программной продукции, и построение на этой основе современной концепции (парадигмы) нового процесса – процесса управления рисками качества программного проекта (УРКП) [1]; • системный анализ современного состояния научно-методического и инструментального обеспечения поддержки системы управления качеством СПС и разработка концептуальных моделей процесса УРКП [1, 2]; • разработка и исследование научных подходов, моделей и методов актуализации рисковой проектной информации для информационной поддержки процесса управления рисками качества по стадиям жизненного цикла СПС [2]; • формализация и алгоритмизация процедур процесса управления рисками и разработка современных структур баз данных и баз знаний по рискам качества проектов программных изделий [3, 5]; • программная реализация процедур УРКП для автоматизации процессов, связанных с идентификацией, анализом рисков и принятием решений, которые включают максимизацию положительных и минимизацию отрицательных последствий наступления рисковых событий в программном проекте [4]; • создание экспериментальной версии системы поддержки процесса управления рисками качества программного проекта [3, 5] и управления качеством СПС [5], отвечающих по интерфейсу требованиям CASE-технологий и интегрируемой в соответствии с требованиями стандартов с PDM-системами; • разработка типовых нормативно-методических и образовательных электронных документов промышленного и учебного применения для грамотного сопровождения и эффективного использования разработанных средств поддержки системы менеджмента качества предприятия, а также для подготовки специалистов в области управления проектами [1, 2]. Научно-практическая значимость проекта по созданию системы управления рисками программного проекта выражается в разработке комплекса моделей, методов, инструментальных средств и нормативно-методического обеспечения для успешного построения интегрированной системы управления ресурсами, проектами и качеством СПС предприятия, отвечающих современным требованиям. 389

Литература 1. Корячко В.П., Таганов А.И. Программный метод управления рисками качества проекта информационной системы // Научно-технический журнал «Известия Белорусской инженерной академии». Выпуск 1(17)/4, 2004. – С. 168-179. 2. Таганов А.И. Методика анализа и сокращения рисков проектов сложных программных систем по характеристикам качествам // Вестник РГРТУ. № 1 (выпуск 31). – Рязань, 2010. – C. 77–82. 3. Таганов Р.А., Таганов А.И. База данных рисков качества проектов программных изделий («БДРКППИ»)/Свидетельство об официальной регистрации базы данных № 2002620044 (Россия). Зарегистрировано в РОСПАТЕНТ 25.03.2002, заявка № 2002620011. 4. Таганов Р.А., Таганов А.И. Система поддержки принятия решений по рискам проекта программных изделий («Риск-ППИ»)/Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2002610047 (Россия). Зарегистрировано в РОСПАТЕНТ 16.01.2002, заявка № 2001611591. 5. Таганов Р.А., Везенов В.И., Светников О.Г., Таганов А.И. Система оценивания качества программной продукции по ИСО/МЭК 9126-1-4 (СОК_ПП)/Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ (СОК_ПП), №2003610449 (Россия). Зарегистрировано в РОСПАТЕНТ 19.02.03 г.

ЗАДАЧИ КОМПОНОВКИ, РАЗМЕЩЕНИЯ И ТРАССИРОВКИ СОЕДИНЕНИЙ В АВТОМАТИЗИРОВАННОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ КЛАСТЕРНЫХ СУПЕРЭВМ К.С. Солнушкин Санкт-Петербург E-mail: [email protected] В последние годы подавляющее большинство вновь создаваемых суперкомпьютеров относится к кластерным ЭВМ. Это обусловлено, в первую очередь, низкими показателями стоимости таких ЭВМ на единицу достигаемой реальной производительности. Прогресс в средствах разработки параллельных программ (компиляторы, библиотеки, отладчики, профилировщики) всё более упрощает задачу достижения высокой реальной производительности кластерных ЭВМ. В связи с этим возникает задача автоматизированного проектирования кластерных ЭВМ [3]. Средства САПР способны автоматически проанализировать большее количество вариантов ЭВМ, чем это может сделать человек-проектировщик, что способствует выбору оптимального варианта структуры ЭВМ. Применение средств САПР приведёт к сокращению сроков и удешевлению проектирования, освободит проектировщика от рутинной работы [4]. Кроме того, проектная документация на систему будет изначально получена в электронном виде, что упростит дальнейшее обслуживание и сопровождение. Техническое задание для процесса проектирования состоит из набора ограничений: снизу – на производительность ЭВМ, сверху – на совокупную стоимость владения ЭВМ, энергопотребление, габариты и другие параметры (подробнее см. [3]). Результатом проектирования является структура кластерной ЭВМ, удовлетворяющая ограничениям и оптимальная по критерию цены единицы производительности. Процессы автоматизированного проектирования интегральных микросхем и радиоэлектронной аппаратуры (РЭА), вообще говоря, хорошо изучены. В этом смысле проектирование кластерных ЭВМ является естественным продолжением имеющихся подходов на пути к всё более «крупноузловому» проектированию. Единичным элементом проектирования здесь является не логический элемент в микросхеме или элемент на печатной плате, а автономный, конструктивно оформленный вычислительный узел кластерной ЭВМ. Здесь по-прежнему можно выделить стадии, присущие проектированию РЭА: компоновку, размещение и трассировку соединений. Для обеспечения этих стадий проектирования целесообразно применить существующие, хорошо зарекомендовавшие себя алгоритмы [1, 6]. В рассматриваемой методологии проектирования, где целевая функция определяется как отношение совокупной стоимости владения ЭВМ к её производительности, основная сложность автоматизации проектирования сводится не к механическому применению алгоритмов проектирования РЭА, а к созданию адекватных математических моделей совокупной стоимости владения ЭВМ и её производительности на реальных задачах [2, 5]. Вместе с тем, так как задача проектирования является комбинаторной по своей сути, то алгоритмы проектирования выполняются бесчисленное количество раз, поэтому скорость их работы и оптимальность результатов играют важную роль. Комбинаторная сущность задачи также определяет важность применения различных эвристик, в том числе отраслевых стандартов [7]. Перейдём к рассмотрению конкретных стадий проектирования. Проектирование ведётся перебором в цикле всех имеющихся в базе данных возможных конфигураций вычислительного узла. Выбирается один из вариантов конфигурации (производитель и модель вычислительного узла, тип и количество центральных процессоров и проч.) Далее по моделям стоимости и производительности определяют количество вычислительных узлов будущей ЭВМ, которое потребуется, чтобы удовлетворить требования технического задания. После этого необходимо оценить технико-экономические показатели 390

Труды конференции Телематика’2010

вычислительной части ЭВМ (в первую очередь энергопотребление) и сформировать несколько вариантов выбора инфраструктурных компонентов: источника бесперебойного питания (ИБП), системы охлаждения, системы хранения данных. Затем для каждого из вариантов начинается стадия компоновки. Возможно два основных подхода к компоновке. Для систем бесперебойного электропитания характерно [2], что с ростом мощности установки падает удельная стоимость единицы мощности («эффект масштаба»). Поэтому первый подход заключается в том, чтобы компоновать вычислительную часть ЭВМ по возможности минимальным числом (в пределе – одним) крупных ИБП. Это позволяет минимизировать стоимость. Второй подход связан с комплектованием каждого вычислительного блока из нескольких стоек отдельным ИБП. Такой подход позволяет повысить живучесть и автономность вычислительной системы. Это актуально для систем, которые строятся на основе автономных крупных конструктивных элементов, например, контейнеров, в том числе для мобильных и военных применений. В этом случае уничтожение (потеря) одного конструктивного элемента приведёт только к снижению производительности системы, тогда как при первом подходе потеря ИБП приведёт к выходу из строя всей ЭВМ. Так как при создании кластерной ЭВМ применяют вычислительные узлы одного, реже двух-трёх видов, то задача компоновки узлов в стойки (шкафы) с алгоритмической точки зрения представляется довольно простой. Необходимо только, при использовании сети Клоса в качестве вычислительной сети, зарезервировать в стойке место для локального коммутационного оборудования. Естественным критерием качества компоновки является минимум свободного (неиспользованного) пространства в стойке. Вторая типовая стадия проектирования – размещение. На начальном этапе развития средств САПР кластерных ЭВМ интерес представляет двумерная постановка задачи размещения. Мы, таким образом, исключаем из рассмотрения многоэтажные здания вычислительных центров. Как известно, некачественное размещение невозможно исправить качественной трассировкой соединений. Поэтому на этапе размещения целесообразно применять эвристики, например, отдельно стоящее оборудование – ИБП, систему хранения данных – размещать в центре помещения, чтобы минимизировать длину соединений. Там же может быть размещён и единый крупный коммутатор вычислительной сети («интерконнекта») кластерной ЭВМ. В случае же, если для коммутации ЭВМ проектируется сеть Клоса, то несколько коммутаторов, необходимых для её реализации, можно равномерно разместить в пределах общей площади, чтобы повысить живучесть вычислительной системы. (Размещение оборудования для сетей со сложной топологией на основе двух- и трёхмерного тора требует дополнительных исследований). Практика построения вычислительных систем с плотной компоновкой показала, что наиболее высокие показатели теплоотвода при охлаждении воздухом обеспечиваются на сегодня созданием блоков из двух рядов стоек (порядка 10-15 в каждом ряду) с герметичным «горячим коридором» внутри. В рядах, кроме стоек с вычислительным оборудованием, располагаются внутрирядные охладители; возможно также размещение коммуникационного оборудования. Таким образом, весь массив вычислительного оборудования, подлежащего размещению, разделяется на типовые блоки, что упрощает работу алгоритмов размещения. На стадии размещения предполагается обеспечить регулярность рядов со стойками (шкафами) и наличие свободного пространства между рядами в соответствии с требованиями производителей оборудования и отраслевыми стандартами. Критерием качества размещения является минимум занимаемой площади. Третья типовая стадия проектирования – трассировка соединений. Более масштабной задачей является трассировка информационных, а не силовых линий. Здесь предполагается применить алгоритмы, осуществляющие построение деревьев Штейнера. Критерием качества целесообразно выбрать минимальную суммарную длину соединений. Проектирование схемы прокладки труб системы охлаждения под фальшполом можно проводить аналогичными алгоритмами. Основной задачей алгоритмов на данной стадии является подсчёт необходимого количества информационных кабелей различной длины, так как это прямо влияет на стоимость ЭВМ, а, следовательно, и на целевую функцию проектирования. Кроме этого, для ряда сетей (например, на основе медного кабеля «витая пара») имеются ограничения на длину кабеля, которые также будут проверяться на этой стадии. На каждой из стадий проектирования следует проверять соответствие требованиям технического задания и принимать меры, если обнаружено несоответствие. Пусть, например, выбрана конфигурация вычислительного узла и установлено, что для достижения проектной производительности потребуется определённое число таких узлов. Если на стадии размещения оказывается, что это число вычислительных узлов невозможно разместить в помещении, габариты которого указаны в техническом задании, то следует выбрать другую конфигурацию вычислительного узла и продолжить проектирование. Мы рассмотрели типичные задачи проектирования кластерных ЭВМ, пришедшие из области проектирования РЭА. Алгоритмы, которые предполагается применить для решения этих задач, надёжны и проверены временем. Однако в средствах САПР кластерных ЭВМ необходимо обеспечить точную и эффективную реализацию этих алгоритмов. В этом случае можно будет гарантировать решение задачи оптимального проектирования кластерных суперкомпьютеров за приемлемое время. Литература 1.

Селютин В.А. Машинное конструирование электронных устройств. М., «Сов. радио», 1977. 391

2.

3.

4.

5.

6. 7.

Солнушкин К.С. Моделирование совокупной стоимости владения вычислительной системой // Научно-технические ведомости СПбГПУ. – СПб: Изд-во СПбГПУ, 2008. – №6(69). – С. 130– 135. Солнушкин К.С. Постановка задачи синтеза кластерных ЭВМ, оптимальных по критерию цены производительности // Труды XV Всероссийской научно-методической конференции Телематика’2008. СПб: Изд-во СПбГУ ИТМО, 2008. Солнушкин К.С. Предпосылки автоматизированного проектирования кластерных ЭВМ // Научный сервис в сети Интернет: масштабируемость, параллельность, эффективность: Труды Всероссийской суперкомпьютерной конференции (21-26 сентября 2009 г., г. Новороссийск). – М.: Изд-во МГУ, 2009. Солнушкин К.С. Технико-экономические показатели кластерных суперЭВМ с высокой плотностью компоновки // Труды XVI Всероссийской научно-методической конференции Телематика’2009. СПб: Изд-во СПбГУ ИТМО, 2009. Sherwani, N.A. Algorithms for VLSI Physical Design Automation, 3rd ed., Springer, 1999, 608 p. TIA-942, Telecommunications Infrastructure Standard for Data Centers. Telecommunications Industry Association. April 2005. http://www.tiaonline.org

МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ СКЛАДА НАВАЛОЧНЫХ ГРУЗОВ НА ПОРТОВОМ ТЕРМИНАЛЕ В ПЕРИОД НАВИГАЦИИ А.В. Флегонтов, А.В. Летуновский Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена, г. Санкт-Петербург E-mail: [email protected] Моделирование работы портового терминала навалочных грузов как узлового объекта грузопотока. Определение понятий штабель, минимальная партия. Склад угольного терминала представляет собой некий буфер обмена для хранения угольных партий в промежутке между временем их доставки на терминал и временем их отбытия с терминала. В случаях импортного, экспортного и импортноэкспортного терминалов их работа определяется планами завоза и вывоза (входящими и исходящими грузопотоками). На практике, смешивание углей различных марок (или гомогенизация) допускается редко, этот процесс, как правило, происходит в условиях угольного терминала. Параметры угольной смеси, полученной в результате гомогенизации, в большинстве случаев, усредняются относительно исходных. Моделирование работы склада навалочных грузов как буфера между входящим и исходящим грузопотоками. Распределение грузов различных маркеров. Маркер обозначает совместимость партии с другими партиями при хранении в одном штабеле, т.е. угли с одинаковыми маркерами являются совместимыми, угли с разными маркерами являются несовместимыми для хранения в одном штабеле в одно и то же время. Рассмотрим угольный склад как некоторую дискретную систему. С точки зрения системного анализа для этого необходимо определить пространство состояний и параметрическое пространство системы. Общие условия планирования работы портового склада навалочных грузов в период навигации. Количество угля изначально является величиной дискретной, но при формализации задачи возникает вопрос о минимальной партии. С одной стороны, в реальном терминале существует некоторое минимальное значение объема угля, больше которого и меньше которого на склад не доставляют. С другой стороны, склад терминала разделён на пикеты – минимальные участки. Физически, пикет может быть специальной засечкой на стене склада, или какой-то пометкой на земле, или его вообще может не существовать физически, но оборудование угольного терминала будет настроено таким образом, что бы воспринимать весь склад как набор пикетов. Для формирования угольной насыпи изначально под неё надо выделить место, или сформировать штабель – группу пикетов. Способы формирования штабелей зависят от вида склада самого терминала. Технология обработки навалочных грузов на портовых терминалах и технология размещения навалочных грузов на открытых складах. Моделирование размещения штабелей навалочных грузов на складе. Состояние угольного склада как дискретной системы в некоторый момент времени определяется количеством угля, находящемся на складе, и его размещением, то есть количеством и расположением штабелей. Технически, высота штабеля растёт вертикально, то есть каждая следующая партия кладётся поверх предыдущей до тех пор, пока не достигнута предельная высота штабеля, равная высоте склада. Отъем же партии из штабеля происходит путём вертикального среза и отъема некоторого количества угля справа или слева. Будем считать, что состояние угольного склада меняется после обработки очередной минимальной партии, поэтому максимальное количество состояний угольного склада, соответствующее некоторому плану ввоза-вывоза, будет равно количеству минимальных партий, содержащихся в данном плане. Постановка задачи минимизации полезной площади склада навалочных грузов. Очевидно, что от выбора пикета для загрузки очередной минимальной партии зависит расположение штабелей во всём процессе. С практической точки зрение интерес может представлять наиболее плотное размещение 392

Труды конференции Телематика’2010

штабелей таким образом, чтобы на рассматриваемый период планирования некоторый участок склада оставался бы свободным в любой момент времени.

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ЛОГАРИФМИЧЕСКОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ УСТРАНЕНИЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИОННЫХ АРТЕФАКТОВ В СПЕКТРАЛЬНОЙ ОПТИЧЕСКОЙ КОГЕРЕНТНОЙ ТОМОГРАФИИ И.П. Гуров, А.Х. Киракозов Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий механики и оптики E-mail: [email protected] Исследование внутренней микроструктуры различных объектов неразрушающими методами имеют большое значение для биомедицины и материаловедения. В последние годы достигнуты большие успехи в области оптической когерентной томографии (ОКТ) [1-4], обеспечивающей наиболее высокое разрешение (в настоящее время – до долей микрометра) при восстановлении томографических изображений, представляющих трехмерную внутреннюю микроструктуру неоднородных сред на глубине проникновения оптического излучения со значительным диффузным рассеянием. Основной частью систем ОКТ является двухлучевой интерферометр. Расстояние до внутреннего слоя исследуемого объекта может быть задано оптической разностью хода между предметным и опорным лучом в интерферометре. Существует два основных метода ОКТ: ОКТ во временной области и ОКТ в спектральной области. При реализации ОКТ во временной области сканирование объекта по глубине осуществляется при помощи управляемого механического перемещения опорного отражателя. В ОКТ в спектральной области нет необходимости в перемещении опорного отражателя, поскольку требуемые данные извлекаются вычислительными методами, что является существенным преимуществом. Нормализованная относительно спектра источника интенсивность сигнала в спектральной ОКТ определяется в частотной области формулой:

S (ω ) = 1 + А(ω ) = 1+ | A(ω ) |2 + | A(ω ) | + | A* (ω ) | , 2

(1)

∞

A(ω ) = ∫ a ( z )e − jω z dz , a( z )

где

– распределение коэффициента отражения по глубине,

ω

–

0

A* (ω )

частота сигнала,

– комплексно сопряженное к

A(ω ) .

Применив обратное преобразование Фурье к обеим частям выражения (1), получим:

h( z ) = δ ( z ) + raa ( z ) + a ( z ) + a (− z ) ,

δ ( z)

где

(2)

– дельта функция в нуле; a ( z ) – искомая функция распределения коэффициента

отражения по глубине,

a (− z )

– ее зеркальное мнимое изображение;

raa ( z )

– автокорреляционная

функция. От

δ ( z)

значения

a (− z )

легко избавиться, отбросив значение для z = 0. При правильной настройке томографа

a( z )

и

a (− z )

можно разделить так, что

попадет в положительную область координат, а

в отрицательную. Таким образом, отбросив значения в отрицательной области можно

избавиться от мнимого изображения

raa ( z )

a( z )

a (− z ) . Тем не менее, оставшееся автокорреляционное слагаемое

может вносить существенные искажения в получаемое томографическое изображение.

В статье [5] предлагается новый метод, который учитывает тот факт, что интенсивность сигнала, отраженного от объекта намного меньше, чем интенсивность сигнала от опорного отражателя. Таким образом, можно записать

A(ω ) << 1 , ∀ω ,

следовательно, взяв логарифм от обеих частей в

выражении (1), получим:

log( S (ω )) = log(1 + A(ω )) + log(1 + A* (ω )) = A(ω ) + o( A2 (ω )) + A* (ω ) + o( A*2 (ω )) . (3)

a( z ) лежит полностью в положительной области координат, поэтому A(ω ) n ≥ 1 обладают каузальной инверсией. Симметричным образом, A* (ω )

Напомним, что

A (ω ) для A*n (ω ) обладают n

и и

антикаузальной инверсией. Метод логарифмического преобразования позволяет

разделить сигнал на каузальную и антикаузальную части. Таким образом, чтобы найти

log(1 + A(ω )) , 393

необходимо применить к левой части выражения (3) обратное преобразование Фурье и обнулить часть, лежащую в отрицательной области координат. Полностью метод логарифмического преобразования представлен ниже. Алгоритм принимает на вход значения интенсивности S (ω ) , и возвращает восстановленный методом логарифмического преобразования сигнал

a( z ) .

Алгоритм. Восстановление томограмм методом логарифмического преобразования. Дано: Массив значений интенсивности S. 1: for z = 0..length(S)-1 2: logSz <- log(Sz) 3: invLogS <- IFFT(logS) 4: for z = length(S)/2..length(S)-1 5: invLogSz <- 0 6: logA <- FFT(invLogS) 7: for z = 0..length(logA)-1 8: Az <- exp(logAz)-1 9: r <- IFFT(A) 10: return Re(r) В строках 1–3 берется логарифм от значений интенсивности S, после чего применяется обратное преобразование Фурье. Согласно (3), это позволяет разделить сигнал на две независимые части. В строках 4, 5 часть, лежащая в отрицательной области координат, отбрасывается. Для получения log(1 + A(ω )) , применяется прямое преобразование Фурье (строка 6). Далее, чтобы восстановить исходный сигнал необходимо произвести комплексное потенцирование (строки 7–8) и еще раз применить обратное преобразование Фурье к получившемуся результату (строка 9). В строке 10 возвращается действительная часть от полученного сигнала, т.к. только она представляет собой искомый сигнал. Алгоритм был опробован для восстановления смоделированных сигналов. В качестве тестового образца была взята томограмма свиной кожи [6]. Для каждого столбца томограммы значения интенсивности S моделировались по формуле (1). После чего сигнал независимо для каждого столбца восстанавливался обоими способами: методом обратного преобразования Фурье и методом логарифмического преобразования. На рис. 1 приведены результаты работы методов. Нетрудно заметить, что метод логарифмического преобразования позволяет восстановить исходную томограмму более точно.

а

б

в

Рис. 1. Исходная томограмма свиной кожи (а); томограмма, восстановленная методом обратного преобразования Фурье (б); томограмма, восстановленная методом логарифмического преобразования (в) Литература 1. 2.

3. 4. 5.

394

Fercher A.F., Drexler W., Hitzenberger C.K., Lasser T. Optical coherence tomography – principles and applications// Rep. Prog. Phys. 66. 2003. P. 239–303. Гуров И.П. Оптическая когерентная томография: принципы, проблемы и перспективы. В кн.: Проблемы когерентной и нелинейной оптики /Под ред. И.П. Гурова и С.А. Козлова. СПб: СПбГУ ИТМО, 2004. С. 6–30. Tomlins P.H., Wang R.K. Theory, developments and applications of optical coherence tomography// J. Phys. D: Appl. Phys. 38. 2005. P. 2519–2535. Руководство по оптической когерентной томографии /Под ред. Н.Д. Гладковой, Н.М. Шаховой и А.М. Сергеева. М: Физматлит, 2007. Sekhar C., Leitgeb R., Bachmann A., Unser M. Logarithmic transformation technique for exact signal recovery in frequency-domain optical-coherence tomography //J. Biomed. Opt. 2007. V.6627. Issue 14.

Труды конференции Телематика’2010

6.

Boer J., Srinivas S., Malekafzali A., Chen Z., Nelson J. Imaging thermally damaged tissue by polarization sensitive optical coherence tomography// Optics express. 1998. V. 3. No 6. P. 212– 218.

МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ФЕМТОСЕКУНДНОГО ИМПУЛЬСА В НЕЛИНЕЙНОЙ СРЕДЕ СРЕДСТВАМИ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ НА ФОРТРАНЕ Д.В. Иванов, В.Ф. Звягин Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики E-mail: [email protected], [email protected] Разработан алгоритм моделирования приближенного аналитического решения уравнения динамики пространственно-временного спектра излучения в нелинейной среде с керровской нелинейностью. Представлена реализация в виде параллельного приложения на языке Fortran95 с использованием компилятора Intel Fortran Compiler 11.1 и средств библиотеки Intel Math Kernel Library. В ходе работы программы многократно вычисляется прямое и обратное быстрое преобразование Фурье с комплексными массивами двойной точности. Используется быстрое преобразование Фурье из библиотеки Intel Math Kernel Library. При написании программы использовались конформные массивы, выражения и присваивания, а также конформные управляющие конструкции Fortran, что позволяет строить компактные мобильные решения. Параллелизация проводилась не через применение OMP или MPI, а автоматически путем установки настроек компиляции проекта. Использовался режим параллелизации Intel Fortran Compiler. Стоит отметить, что в компиляторе MS Fortran90 Power Station средства, необходимые для такой параллелизации, отсутствуют. Кроме того, стандарт Fortran95 превосходит Fortran90 по выразительности имеющихся в нем языковых средств, а также открывает более широкие возможности для сокращения объема кода и его оптимизации, позволяет адресовать адресное пространство свыше 3 Гб в 64разрядных системах и приложениях. Программа состоит из: • модуля, в котором инкапсулированы все необходимые константы, переменные, массивы, процедуры и модульные функции; • главной программы, использующей данные модуля для проведения расчетов и записи их результатов в файлы. Визуализация результатов работы программы достигалась средствами пакета Mathcad 14. В основной программе большую роль играют конформные управляющие конструкции Fortran95 “where” и “forall”: их использование позволяет проводить параллелизацию циклических действия с условиями. При вычислениях в программе используются 8 двумерных массивов действительных чисел типа double precision размерности 512х512 (в текущем расчете, для повышения адекватности моделирования в будущем эта размерность будет увеличена), а также 6 двумерных массивов комплексных чисел типа complex*8 той же размерности. Логика расчета такова: • граничные условия задаются в виде распределения электрического поля на входе в нелинейную среду; • с помощью быстрого преобразования Фурье эти условия переводятся в спектральное пространство и используются при расчете динамики пространственно-временного спектра излучения. Полученный в итоге пространственно-временной спектр, а также получаемое из него с помощью обратного преобразования Фурье электрическое поле как двумерные массивы записываются в текстовые файлы, которые впоследствии считываются и визуализируются средствами Mathcad 14. В процессе расчета также применяется метод Симпсона, чтобы вычислить определенный интеграл, представляющий функцию нелинейности. Текущая версия программы состоит из 250 строк кода, тогда как начальная последовательная версия состояла из 400 строк. Время работы параллельного приложения на компьютере AMD Athlon 64 X2 Dual 2.1 GHz, 3 Gb RAM составляет несколько минут против нескольких десятков минут работы последовательной версии. Результаты численных экспериментов показали, что данный алгоритм расчета способен воспроизводить основные характерные особенности динамики пространственно-временного спектра и электрического поля излучения в среде с керровской нелинейностью. На рис. 1 представлены электрическое поле E (а) и пространственно-временной спектр G (б) пучка фемтосекундного 2 излучения интенсивности I = 1,3 ⋅ 10 кВт/см , прошедшего в кварцевом стекле расстояние порядка 50 мкм. На рисунке видны эффект формирования светового керна (а), соответствующий самофокусировке пучка, а также эффект генерации третьей гармоники в спектре излучения (б).

11

395

Рис. 1. (а) Электрическое поле

E,

(б) пространственно-временной спектр G излучения интенсивности I = 1,3 ⋅ 10 прошедшего в кварцевом стекле расстояние порядка 50 мкм

11

кВт/см2,

Результаты теоретических исследований нелинейной эволюции излучения со сверхширокими пространственными и временными спектрами имеют немаловажное значение для таких отраслей оптики и оптоинформатики, как нанолитография, лазерная медицина, расчет лазерных систем, в т.ч. ожидаемых в ближайшее время терагерцовых лазеров. Расчеты на кластере кафедры Фотоники и оптоинформатики позволят достичь большего ускорения. В планах продвижение разработки на 64-разрядные ОС и приложения, расширяющие адресуемое пространство памяти, что существенно для повышения адекватности моделирования.

ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ВОДЫ Н.И. Куракина, А.Н. Калинин, А.М. Куракин Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" Тел./факс: (812) 234-35-53, e-mail: [email protected] В большинстве населенных пунктов России питьевая вода по некоторым важным качественным показателям не соответствует установленным стандартам и санитарным нормам. Это связано не только с устаревшими технологиями водоочистки, применяющимися на централизованных водопроводных станциях, но, главным образом, с повторным загрязнением питьевой воды в наружных и внутренних водопроводных сетях. Резервы улучшения качества систем питьевого водоснабжения определяются все более точными моделями управления, с использованием объектно-ориентированных ГИС, развитием информационных технологий оптимизации распределения усилий на основе оценки рисков водопотребления, анализа состояния источников и систем транспортировки. Геоинформационная модель управления качеством питьевой воды основывается на базе данных характеристик качества в различных элементах пространственно-распределенной системы, учитывает специфику влияния различных факторов на способы формирования требуемого качества воды в различных точках цикла потребления и является основой информационной поддержки управления качеством питьевого водоснабжения. Организация информационной поддержки является одной из прикладных задач объектно-ориентированной модели среды. Технология программного решения этой задачи позволяет наиболее ярко продемонстрировать возможности и достоинства объектноориентированной модели среды, как платформы развитой геоинформационной системы. Все виды деятельности в процессе развития территорий и оценки качества питьевого водоснабжения в контексте исследований можно условно разделить на требующие информационную поддержку вне рамок реального масштаба времени (т.е. имеющие не детерминированный характер); требующие информационную поддержку в реальном масштабе времени (характеризуются необходимостью принятия однозначных решений или оценок в заданных, как правило, узких, временных рамках). Этот факт определяет необходимость организации информационной поддержки вышеуказанных решений по двум направлениям:

396

Труды конференции Телематика’2010

• информирование пользователя о водных характеристиках в различных точках среды (т.е. в географической точке); • ситуационное оценивание изменения характеристик в соответствии с нормативными показателями. Обобщенно концептуальная модель программной системы, реализующей описываемую информационную поддержку, обеспечивает следующее: вся информация о динамике изменений качества воды по органолептическим, химическим, санитарным, биологическим показателям заносится в базу данных объектно-ориентированной модели. При необходимости получения информации, описывающей экологический режим в различных точках цикла потребления, по запросу пользователя производится обращение к системе анализа, подключается база экологических норм, определяется экологический режим в точке анализа и публикуется интерактивная карта. При необходимости анализа характеристик различных объектов (водозабор, логистический узел, точка водоочистки, водопотребления и пр.) или их деятельности, инициализируется функционирование эксперт системы определения технологического состояния объектов, оценки рисков водопотребления, что позволяет выдавать пользователю итоговые заключения и рекомендации. Описываемые технологии реализованы на базе программных продуктов ArcGIS с возможностью удаленного просмотра данных через картографические сервисы с представлением в виде Web-ресурса в сети Интернет. Созданная геоинформационная модель управления качеством воды служит основой для построения многоуровневых ИИС хранения, обработки и представления информации по источникам водоснабжения, характеристикам транспортировки, влияния внешних факторов на изменение параметров воды с возможностью организации централизованного хранилища геоданных, наполнения, редактирования и обработки персональных баз данных на местах, разделения прав доступа для различных групп пользователей и предоставления информации заинтересованным лицам через сеть Интернет. Возможность наглядного представления результатов анализа, формирование отчетных документов с использованием картографических материалов в сочетании с доступностью информации обеспечит создание системы, позволяющей оценивать, планировать и осуществлять эффективное управление развитием территорий, территориальное планирование и совершенствование систем питьевого водоснабжения.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЖИВЫХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ Л.Ю. Коссович, В.М. Соловьев, И.В. Кириллова, А.Г. Федорова Поволжский региональный центр новых информационных технологий, Саратовский государственный университет, г. Саратов Тел.: (8452) 210-660, e-mail: [email protected] С появлением и развитием живых (биологических) систем происходят коренные преобразования их и самой среды обитания. Все меньше места в среде обитания остается примитивным системам, и все больше места занимают более развитые (сложные) системы. Специалисты по живым системам объясняют это изменением энергетической плотности среды обитания, способствующей развитию систем и обладающей лучшей способностью накапливать информацию. Развитие живых систем и их изучение идет по пути повышения способностей к восприятию, переработке и хранению этой информации, а специалистам по живым системам все сложнее использовать эту информацию в исследовательских целях. В этой связи изучение живых систем тесно связано с их моделированием, а поскольку доминируют сложные системы, то и их моделирование усложняется. Наиболее «универсальными» моделями сложных систем являются модели на микроуровне – дифференциальные уравнения в частных производных. В Поволжском региональном центре новых информационных технологий Саратовского государственного университета (ПРЦНИТ СГУ) в ходе реализации проекта: «Разработка вычислительноинформационных технологий компьютерного моделирования на параллельных вычислительных комплексах травматологических и операционных процессов для оперативной выработки диагностических и лечебных рекомендаций», выполняемого в рамках федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы» была разработана технология моделирования живых систем. Основой моделирования травматологических и операционных процессов стали модели деформируемого твердого тела, представляемые системами дифференциальных уравнений в частных производных. Они были реализованы в макете программно-информационного комплекса (ПИК), используемого для диагностики, подбора оптимальной оперативной тактики, проведения виртуальных хирургических операций переломов бедренной кости и предсказания возможных последствий оперативного вмешательства. Комплекс представляет собой распределенную параллельную вычислительную систему, функционирующую в гетерогенной программно-аппаратной среде. Макет ПИК 397

выполнен на многоядерном вычислительном кластере с распределенной памятью и масштабируемом по числу процессоров (от 8 и более). При разработке ПИК использовалось свободно распространяемое программное обеспечение. Программной основой ПИК стала созданная ПРЦНИТ СГУ CAE-система, включающая уникальный решатель (solvers). Вся структура программных модулей ПИК адаптирована к решаемой задаче трёхмерного моделирования переломов бедренной кости взрослого человека. Процесс виртуальных травматологических операции и остеосинтеза в ПИК можно представить тремя фазами: препроцессинг – подготовка адекватной трехмерной модели перелома бедренной кости взрослого человека с учётом прочностных характеристик металлофиксаторов и костных отломков; процесс моделирования с использованием «решателя», созданного на основе метода конечных элементов (МКЭ), и максимально ориентированного на интеграцию с существующим серийным аппаратным и свободно распространяемым программным обеспечением; постпроцессинг – визуализация и интерпретация результатов моделирования, позволяющих в кратчайшие сроки и наиболее полно выполнять лечебнодиагностические мероприятия. Между всеми компонентами ПИК требуется лишь совместимость на уровне формата входных и выходных файлов. За основу создаваемой кластерной редакции конечноэлементного решателя и других модулей ПИК был взят исходный код свободно распространяемого пакета конечно-элементного моделирования Elmer 5.5.5. Макет ПИК создан на основе математических методов компьютерного моделирования с использованием технологий параллельных вычислений на многопроцессорных вычислительных системах и построен на алгоритмах, использующих: биомеханические модели и численные методы, позволяющие проводить адекватное математическое моделирование травматологических и операционных процессов с учетом их специфики; методы конечных элементов, позволяющие корректно учесть физику задачи и проводить адекватное моделирование динамических процессов; методы моделирования динамических биомеханических процессов в трехмерном случае с использованием МКЭ. Макет реализован с использованием языков программирования Фортран 90, Си++, средств параллельного программирования MPICH2 и функционирует он под управлением операционной системы Linux Fedora 12. Рабочее место пользователя ПИК (врача травматолога), включает средства визуализации результатов расчета и средства для проведения виртуальных хирургических операций, работающие под управлением операционных систем Windows или Linux на клиентском персональном компьютере. Макет комплекса обеспечивает возможность интерактивной визуализации расчетных данных, позволяющую изучать протекающие процессы. Он состоит из следующих блоков и модулей: модуль импорта геометрических примитивов; модуль задания механических свойств модели, параметров внешнего воздействия; модуль подготовки модели для расчета на многопроцессорной системе; параллельный расчетный модуль; модуль управления расчетом, в том числе балансировки нагрузки и мониторинга системы; модуль визуализации результатов расчета и проведения виртуальных хирургических операций. Входной информацией для ПИК служат файлы твердотельных моделей костей, металлофиксаторов и переломов в формате IGES, информация о механических свойствах костей и металлофиксаторов, а также силы, воздействующие на построенную модель. Твердотельные модели хранятся в созданных анатомических базах данных костей, на основе чего производится трёхмерная визуализация поврежденной кости, выбирается оптимальный способ хирургической фиксации перелома с учётом особенностей кровоснабжения сегмента, прочностных характеристик кости, фиксаторов и биомеханики повреждения по данным томографических исследований. Выходной информацией служат результаты визуализации, которые представляют собой трехмерную модель, окрашенную в различные цвета в зависимости от возникших в модели деформаций и напряжений, как по осям, так и абсолютных или эквивалентных напряжений Фон Мизеса, соответственно. Область применения макета в настоящий момент ограничена операциями по лечению перелома бедренной кости человека. В качестве возможных вариантов фиксации рассматриваются самокомпрессирующая широкая пластина, аппарат Илизарова, универсальный канюлированный стержень. Предполагается расширение области применения, как через добавление методов остеосинтеза, так и расширение областей возможных повреждений. В дальнейшем ПИК может быть использован в медицинских исследовательских центрах по разработке средств и методик диагностики для нужд клинической практики, а также исследовательских центрах, специализирующиеся на разработке средств защиты от травм разных видов. Работа проводилась при финансовой поддержке Федерального агентства по науке и инновациям.

398

Труды конференции Телематика’2010

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ПРЕПРОЦЕССИНГА В РАМКАХ СОЗДАНИЯ ПРОГРАММНО-ИНФОРМАЦИОННОГО КОМПЛЕКСА КОНЕЧНОЭЛЕМЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ Е.О. Коваль, П.В. Ирматов, М.С. Ирматова, А.Д. Панферов Поволжский региональный центр новых информационных технологий, Саратовский государственный университет, г. Саратов Тел.: (8452) 210-664, e-mail: [email protected] При построении оптимальных компьютерных и биомеханических моделей на основе механики деформируемого твердого тела приходится сталкиваться с проблемой расчета систем, имеющих сложную геометрическую конфигурацию и нерегулярную физическую структуру. Эта задача решалась сотрудниками ПРЦ НИТ СГУ при работе над проектом «Разработка вычислительно-информационных технологий компьютерного моделирования на параллельных вычислительных комплексах травматологических и операционных процессов для оперативной выработки диагностических и лечебных рекомендаций», выполняемого в рамках федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы» Для решения задачи был создан высокопроизводительный программно-информационный комплекс (ПИК) конечно-элементного моделирования, состоящий из трех базовых компонент: препроцессора, решателя (Solver), постпроцессора. Препроцессор ПИК представляет собой стандартную для выполнения конечно-элементного моделирования свободно распространяемую систему трехмерного геометрического моделирования SALOME с поддержкой генерации трехмерных конечно-элементных сеток на основе свободно распространяемых библиотек Netgen, дополненную специально разработанными конвертерами STLIGES. Выполняющий генерацию конечно-элементных сеток пакет SALOME/Netgen получает в качестве входных данных трехмерные геометрические модели в формате IGES – «твердотельную модель». Вместе с тем, генерируемый современными медицинскими томографами формат файлов DICOM несовместим с форматом входных файлов конечно-элементных препроцессоров. Применение имеющихся конвертеров DICOM–STL приводит к сохранению в геометрических моделях STL большого количества избыточной информации и неприемлемому для расчетной практики качеству генерируемых на основе подобных моделей конечно-элементных сеток, а свободно распространяемые конвертеры форматов STL-IGES в настоящий момент отсутствуют. В связи с этим, был предложен оригинальный эффективный алгоритм генерации трехмерных твердотельных объектов IGES по геометрическим моделям STL, учитывающий особенности структур данных, генерируемых медицинскими томографами. На основе этого алгоритма реализован новый конвертер STL-IGES, представляющий собой графическое приложение ОС Windows либо Linux. При разработке программы использован свободно распространяемый компилятор GNU С++ и библиотеки кросс-платформенной разработки графических приложений Qt 4.6.2. Программа обеспечивает выполнение следующих функций: • Импорт файлов в формате ANSI STL. • Экспорт точек в формат интерпретатора SALOME. • Экспорт треугольников в формат интерпретатора SALOME. • Построение кривых по срезам и их экспорт в формат интерпретатора SALOME. Для построения кривых авторами был предложен следующий алгоритм: • На первом шаге необходимо найти точки, которые будут составлять первый вектор. Для этого вычисляется центр масс выбранной области точек и, используя такой параметр алгоритма как «порог», ограничивается область, равная половине значения порога слева и справа от центра масс по оси Oy. Затем выбираются точки слева и справа из ограниченной области с максимальной высотой (координатой по оси Oy), они и будут составлять первый вектор. Точки выбираются слева направо по часовой стрелке. Обе они запоминаются, как точки, составляющие кривую. • Затем, начиная с последней точки, делается следующее. Из последней добавленной точки проводится линия, равная по длине величине порога, и поворачивается по часовой стрелке от параметра, задаваемого начальным углом и до параметра, задаваемого конечным углом. Первая точка, которая встречается на пути, добавляется в кривую. Алгоритм останавливается в случае, если встречается точка, которая уже была добавлена, либо не встретилось ни одной новой точки. После построения кривых на всех выбранных уровнях по оси z (параметры алгоритма «Уровни z»), создается файл в формате интерпретатора SALOME, по которому в дальнейшем строится поверхность. Далее в SALOME производится моделирование перелома бедренной кости человека с использованием рентгенограмм конкретного клинического случая. После получения 3D моделей отломков бедренной кости на их основе в CAD-системе создается модель кость–фиксатор. На подготовленную таким образом адекватную трехмерную модель накладывается расчетная сетка, задаются механические свойства металлофиксаторов и костных отломков, задаются нагрузки на бедренную кость, граничные условия и т.д., которые являются основой для дальнейшего моделирования на основе метода конечных элементов (МКЭ). В конечном итоге результатом моделирования может быть 399

количественная оценка смещений, прочностных характеристик системы кость–фиксатор, стабильность (допустимая микроподвижность, не превышающая заданную травматологом). Работа проводилась при финансовой поддержке Федерального агентства по науке и инновациям.

УЛУЧШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОГО РЕШАТЕЛЯ НА МНОГОПРОЦЕССОРНОЙ КЛАСТЕРНОЙ СИСТЕМЕ Д.В. Андрейченко, П.В. Ирматов, М.С. Ирматова, М.Г. Щербаков Поволжский региональный центр новых информационных технологий, Саратовский государственный университет, г. Саратов Тел.: (8452) 210-661, e-mail: [email protected] Сотрудниками Саратовского государственного университета в настоящее время выполняется проект «Разработка вычислительно-информационных технологий компьютерного моделирования на параллельных вычислительных комплексах травматологических и операционных процессов для оперативной выработки диагностических и лечебных рекомендаций», выполняемым в рамках федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы». Конечно-элементное моделирование напряженно-деформированного состояния в системе «костная ткань–металлофиксаторы» в ходе выполнения «виртуальной операции остеосинтеза» в программноинформационном комплексе (ПИК), разработанном в рамках проекта, можно представить тремя фазами: препроцессор, решатель, постпроцессор. Такая структура ПИК позволяет получить неоспоримые преимущества при его функционировании в гетерогенных программно-аппаратных системах. Препроцессор и постпроцессор не столь требовательны к ресурсам вычислительной системы и могут быть размещены на удаленных компьютерах, оснащенных привычной для большинства пользователей 32-разрядной клиентской ОС MS Windows. Затрачиваемое на препроцессинг время измеряется величиной порядка нескольких минут, а время, типичное для постпроцессинга, характеризуется величиной от нескольких минут до нескольких десятков минут. С другой стороны, конечно-элементный решатель (Solver) оказывается весьма требовательным к ресурсам вычислительной системы. Так при работе на высокопроизводительной вычислительной системе под управлением 64-разрядной операционной системы (Windows x64 либо Linux x86_64) для обработки конечно-элементных данных, полученных от препроцессора, решателю потребуется в среднем от нескольких минут до нескольких часов, а в сложных случаях – до нескольких десятков часов. Столь большие задержки будут неприемлемы в клинической практике. Эта проблема была решена с помощью оптимизированной кластерной редакции конечноэлементного решателя, который, благодаря масштабируемости вычислительных ресурсов, позволяет обработать поступившие от препроцессора данные в самом сложном случае не более чем за несколько десятков секунд. В качестве основы использован решатель свободно распространяемого пакета Elmer. Традиционным средством распараллеливания вычислительной работы между различными процессами, работающими на различных узлах кластера, является технология MPI, основанная на обмене сообщениями между параллельно работающими процессами. Эта технология является стандартной для параллельной версии пакета Elmer. В качестве реализации MPI при сборке оптимизированной версии конечно-элементного решателя были выбраны библиотеки MPICH2 (версия 21.2 доступна в сети Интернет). Эффективность конечно-элементного моделирования напрямую зависит от эффективности выполнения базовых операций линейной алгебры над плотно заполненными матрицами, а также от эффективности выполнения базовых операций по факторизации разреженных матриц. Указанные операции обычно поддерживаются стандартными (свободно распространяемыми либо доступными от производителей) библиотеками для высокопроизводительных вычислений. При компиляции и сборке кластерной редакции конечно-элементного решателя потребовались также параллельные версии пакетов разделения графов и факторизации разреженных матриц. При проведении расчетов конечно-элементного моделирования наиболее ресурсоемкими задачами являются сборка матриц жесткости и инерции и решение систем линейных уравнений. При проведении вычислительных экспериментов было установлено, что самым затратным по времени в данной задаче является решение системы линейных уравнений. Кластерные редакции большинства реализаций пакетов конечно-элементного моделирования с открытым исходным кодом, например, базовая поставка кластерной редакции пакета Elmer, ограничиваются использованием лишь итерационных методов решения систем линейных уравнений с разреженными матрицами, поскольку прямые методы используются лишь локальными версиями пакетов. К сожалению, это приводит к ощутимому снижению производительности при решении задач конечно-элементного моделирования на кластерных системах. Так, при использовании базовой конфигурации пакета Elmer выполнение одного этапа типовых конечно-элементных расчетов на кластере СГУ в ходе тестовых испытаний модели «кость–металлофиксатор» занимало от 13 до 27 мин., что неприемлемо для клинической практики. 400

Труды конференции Телематика’2010

Для решения данной проблемы была разработана кластерная версия конечно-элементного решателя, включающая в свой состав большое количество математических библиотек и пакетов с открытым исходным кодом. Его компиляция, сборка и тестирование выполнялись на кластерах СГУ в ОС Linux x86_64 с пакетом компиляторов GNU (в частности, GNU C/C++ – gcc/g++ 4.4.3). К базовой версии исходного свободно распространяемого кода пакета Elmer были адаптированы пакеты MPICH2, GotoBLAS2, BLACS, SCALAPACK, PARMETIS, MUMPS, а также вновь созданы скрипты компиляции и сборки, позволяющие использовать обновленные версии комплекта компиляторов GNU (gcc/g++/gfortran). В результате была вновь создана версия решателя, оптимизированная для параллельных вычислений, а характерное время выполняемого на вычислительном кластере СГУ типового этапа конечно-элементных расчетов модели «кость–металлофиксатор» было сокращено до нескольких десятков секунд, что вполне приемлемо для клинической практики. Кроме того, появилась возможность масштабирования вычислительного кластера и создания вычислительной системы с числом ядер больше 8, что позволяет «нарастить» производительность ПИК по мере необходимости. Работа проводилась при финансовой поддержке Федерального агентства по науке и инновациям.

ИССЛЕДОВАНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ В КОАКСИАЛЬНОМ МАГНИТОПЛАЗМЕННОМ УСКОРИТЕЛЕ МЕТОДАМИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА О.В. Васильева, Ю.Н. Исаев Национальный исследовательский Томский политехнический университет, г. Томск E-mail: [email protected] Целью работы является построение и исследование математической модели коаксиального магнитоплазменного ускорителя (КМПУ) и исследование физических явлений в ускорителе методами вычислительного эксперимента. Исследование осуществляется на примере модельного КМПУ, соответствующего реально используемого на практике устройства [1]. На рис. 1 представлена упрощенная модель КМПУ. Для описания процессов, происходящих в КМПУ, представим его как электромеханическое устройство, считая, что масса и сопротивление плазмы постоянны. На том же рисунке приводится электротехническая схема замещения, в которой батареи конденсаторов, сгустка,

L0

L( z (t )) – индуктивность плазменного шнура, R

C

– емкость

– сопротивление плазменного

– индуктивность индуктора.

Для математического описания рассматриваемого устройства необходимо иметь величины параметров

L0 , R, L(t ), C

электромеханической модели. Приведем их описание.

В электротехнической схеме батарея конденсаторов емкостью напряжения

C = 30 ⋅10−3 Ф

заряжается до

U 0 = 3 кВ . Энергия электростатического поля, запасенная в конденсаторе, передается в

электрическую цепь. Сопротивление цепи будем считать равным рассчитать два следующих параметра:

L0

и

Далее необходимо

L(t ) .

Индуктивность коаксиальной системы жгут–электрод соотношения

R = 10−3 Ом .

L(t )

определяем из энергетического

W = I 2L 2 .

Запишем энергию системы:

z

R

2 H 2 I 2 µ 2π dr z µ I 2 ⎛ R2 ⎞ W ( z ) = µ ∫ Пл dV = dz ∫ = 4π ln ⎜⎝ R1 ⎟⎠ , 2∫ 2 2 ( 2π ) 0 R r 1 здесь

µ = 4π 10−7 –

R2 , R1 – радиусы z – координата распространения жгута.

магнитная проницаемость воздуха,

плазменного жгута соответственно,

(1)

электрода ствола и

401

Индуктор соленоид Электрод ствол

Плазменный жгут

a

б L(z(t))

U0=3кВ

R

L0

C

с Рис. 1. а – Упрощенная модель проводящей части плазменного ускорителя; б – его сечение; с – электротехническая схема замещения КМПУ Из соотношения (1) следует, что индуктивность можно записать в виде линейной функции координаты распространения:

z µ I 2 ⎛ R2 ⎞ L( z ) = ln ⎜ ⎟ = L′z . 4π ⎝ R1 ⎠

(2)

Постоянный коэффициент L′ при координате z называется погонной индуктивностью (индуктивность единицы длины) [2]. После подстановки необходимых величин получаем его значение (3):

L′ = Подставив

необходимые

значения,

получаем

(3)

величину

Гн/м .

d

L′ = 10 ⋅10

−7

µ I 2 ⎛ R2 ⎞ ln ⎜ ⎟ . 4π ⎝ R1 ⎠

Рис. 2. Сечение проводника в виде кольца

402

погонной

индуктивности

Труды конференции Телематика’2010

Индуктор имеет сложную конфигурацию электродов, поэтому расчет индуктивности индуктора также проведен через известное энергетическое соотношение в соответствии с которым:

WМ = Здесь

I

– ток в цепи,

WМ

I 2 L0 2WМ . → L0 = 2 I2

– энергия магнитного поля,

(4)

L – индуктивность. В свою очередь энергию

магнитного поля (4) при заданной конфигурации электродов и заданного распределения токов можно определить, используя последовательность соотношений [1]:

2WМ 1 1 AδdV → L0 = AδdV = ∫ 2 2 ∫ 2 I I V V A – векторный магнитный потенциал, δ – вектор плотности тока. WМ =

,

(5)

где После несложных преобразований из (5) получим выражение для индуктивности одного кольца с прямоугольным сечением, с учетом того, что интегрирование производится только по объему проводника [3] и, что ток в кольце равен I = 1 A (параметры кольца приведены на рис. 2):

L=

2π r2

z =d

∫ ∫

S 2 r1

A( z , ρ )ρ d ρ dz

(6)

0

При наличии четырех колец в индукторе в соответствии с рис. 3 и (6) имеем [4]:

Рис. 3. Индуктор с четырьмя кольцами

L=

+

2π r1 +d

∫ S 2 r1

2π r1 +d

∫ S 2 r1

z1+h ⎛h ⎞ ρd ρ ⎜ ∫ dzA(z, ρ) + ∫ dzA( z, ρ) + ⎟ + ⎜ ⎟ z1 ⎝0 ⎠

z3+h ⎛ z2+h ⎞ ⎜ ρd ρ ∫ dzA( z, ρ) + ∫ dzA(z, ρ) ⎟ ⎜ ⎟ z3 ⎝ z2 ⎠

.

(7)

A( z ) рассчитывался для конфигурации электродов индуктора, расчете A( z ) использовалось уравнение Пуассона в цилиндрической

Векторный магнитный потенциал приведенного на рис. 1. При системе координат:

⎞ ∂ 1 ∂ ∂ ⎛1 ∂ A( z , r ) ⎟ + A( z , r ) = −δ ⎜ ∂z ⎝ µ ∂z ⎠ ∂r r µ ∂r

.

(8)

Расчет поля векторного потенциала проведен на основе метода конечных элементов. Результаты расчетов приведены ниже.

403

а

б

в

Рис 4. а – пространственное распределение векторного потенциала A( z , r ) индуктора; б – линии равного векторного потенциала; в – увеличенный фрагмент приосевой области линий равного потенциала После расчета магнитный потенциал в дискретном множестве далее аппроксимировался с помощью двумерного сплайна, а затем подставлялся в интегральное соотношение (7). В результате расчетов получена индуктивность индуктора

L0 = 8.764 ⋅10−7 Гн .

Таким образом, представлен промежуточный этап работы для разработки математической модели коаксиального магнитоплазменного ускорителя. Литература 1. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика Т. 1: Механика. — Наука, 1992. — 664 с. 2. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика Т. 8: Электродинамика сплошных сред. — Наука, 1992. — 664 с. 3. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика Т. 2: Теория поля. — Наука, 1992. — 664 с. 4. Зельдович Я.Б., Райзер Ю.П. Физика ударных волн и высокотемпературных гидродинамических явлений. — М.: Наука, 1966. — 686 с.

СИСТЕМА РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ НА БАЗЕ ЛОКАЛЬНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТИ В.А. Демидов, А.Н. Мерцалов Тульский государственный университет, Областной центр новых информационных технологий Тел.: (4872) 35-01-37, e-mail: [email protected], [email protected] В настоящий момент в сфере высоких технологий наиболее остро стоит проблема быстродействия. Действительно, если внимательно рассмотреть ту или иную сферу ИТ, будь то вычисления, передача информации или обработка графики – везде наблюдается недостаток скорости обработки данных. Стало очевидно, что методы последовательных вычислений или крайне неэффективны, или вовсе не справляются с поставленными задачами. Одним из возможных решений данной проблемы может считаться применение принципов параллельной обработки данных. Существует несколько способов реализации параллельных вычислений. Многие крупные компании, такие как NVIDIA и Intel используют для решения сложных задач свои собственные технологии (например, NVIDIA CUDA). Эти технологии основаны на принципах многопотоковой обработки данных аппаратными средствами. У такого подхода есть существенное преимущество – надежность. Однако есть и существенный недостаток – необходимость в строго определенной аппаратуре. Системы распределенных вычислений в локальных компьютерных сетях отчасти лишены этого недостатка, ведь все, что требуется – наличие компьютера, подключенного к локальной сети. Именно этот принцип и был реализован в настоящей работе. В общем случае суть решения сложной задачи средствами системы распределенных вычислений состоит в разбиении такой задачи на более простые подзадачи (такие, между которыми нет зависимостей), после чего каждая подзадача распределяется между вычислительными станциями, объединенными в сеть (в данном случае локальную – это важно). После чего все данные собираются на сервере, и используются непосредственно при решении основной задачи. Рассмотрим более подробно примерную схему системы распределенных вычислений. В данном случае система распределенных вычислений состоит из клиентского и серверного модулей (по сути это отдельные программы), базы данных и протокола маршалинга. Задача серверной части состоит в выдаче заданий клиентским модулям, которые располагаются на локальных вычислительных станциях. 404

Труды конференции Телематика’2010

В свою очередь, клиентская часть системы выполняет непосредственно вычисления и передачу результатов на сторону серверной части, где они уже будут использоваться дальше, либо помещаться в базу данных. Для реализации серверной части системы необходимо, чтобы были соблюдены некоторые условия, а именно, чтобы сеть, ресурсы которой будут использоваться для решения сложной задачи, была локальной, а также серверной части необходимо предоставить минимальный набор информации о каждом находящемся в сети хосте. Фактически, для успешного решения поставленной задачи, серверная часть должна знать, какой хост в данный момент активен, и не занят ли он в данный момент. На программном уровне можно организовать класс, символизирующий хост. Он будет содержать информацию об адресе машины, и два булевых поля, определяющих, находится ли в данный момент машина в сети, и было ли ей уже выдано задание. После того, как вычисления на какой-либо локальной станции завершатся, станция отправляет ответ обратно на сервер, который или хранит информацию до тех пор, пока ее не будет достаточно для решения задачи, или же немедленно задействует ее. Следует отметить, что последнее зависит от специфики как распределительной системы (синхронная/асинхронная), так и от специфики решаемой задачи. В данной работе применялся принцип синхронной системы распределенных вычислений. То есть такой, которая накапливает данные до тех пор, пока каждая выданная задача не возвратится в виде решения. Естественно, в этом случае могут возникнуть проблемы, если машина, получившая задачу, зациклилась или вовсе пропала из сети. Но эта проблема элементарно разрешается применением сторожевого таймера, определяющего время, по истечению которого серверная часть полагает, что все данные получены, и можно приступать к решению, даже если некоторые машины не возвратили результат. Собственно процесс решения будет происходить в виде непосредственно расчетов, и сохранении данных в удобном формате. Для успешного функционирования клиентской части системы, ей достаточно иметь алгоритм решения подзадачи и возможность связываться с сервером. Однако связь в подобного рода системах осуществляется по средствам некого протокола, который никак не привязан строго к серверной или клиентской части. Он просто выполняет функции маршалинга. Алгоритм работы системы распределенных вычислений: 1. Серверная часть формирует карту сети, выявляя, какие из хостов в данный момент активны. 2. Серверная часть генерирует список однотипных подзадач. 3. Серверная часть рекурсивно (или итеративно, это не столь принципиально) вызывает класс протокола, с целью передать данные активным хостам, руководствуясь их адресами. 4. Если задача выдана, то изменяется значение поля, отвечающего за идентификацию факта выдачи задачи для каждого хоста. 5. Клиентская часть вызывает класс протокола для того, чтобы получить данные (если они имеются). 6. Клиентская часть приступает к решению. 7. В случае успешного решения снова вызывается класс протокола для отправки результата на сервер. 8. Серверная часть, получив всю необходимую информацию, или по истечении сторожевого таймера приступает к решению основной задачи. 9. В случае успешного решения задачи формируется файл с выходной информацией. Данный алгоритм реализован в виде пакета программ и используется в локальной сети ОЦНИТ ТулГУ, объединяющей 50 рабочих станций.

405

СТАТИСТИКА КОНФЕРЕНЦИИ «ТЕЛЕМАТИКА» А.О. Сергеев Уч. секретарь конференции «Телематика» E-mail: [email protected] Научно-методическая конференция по информационно-коммуникационным технологиям традиционно ежегодно проводится в Санкт-Петербурге, начиная с 1994 года. С 1995 г. конференция носит название «Телематика». В 2000 и 2001 гг. конференция носила статус международной. В 2001 г. сборник трудов был выпущен в двух томах – статьи на русском и английском языке. В приводимой таблице приведен объективный показатель работы конференции – количество статей, опубликованных в сборнике за соответствующий год. Конференция

Число статей в сборнике

Число авторов в сборнике

Дата проведения

Компьютерные технологии в высшем образовании

249

527

14–18 марта 1994 г.

Телематика'95

146

352

3–7 апреля 1995 г.

Телематика'96

140

296

13–17 мая 1996 г.

Телематика'97

144

303

19–23 мая 1997 г.

Телематика'98

238

517

8–11 июня 1998 г.

Телематика'99

169

376

7–10 июня 1999 г.

Телематика'2000

171

362

29 мая – 1 июня 2000 г.

Телематика'2001

245 + 75

557

18–21 июня 2001 г.

Телематика'2002

273

538

3–6 июня 2002 г.

X Телематика'2003

396

781

14–17 апреля 2003 г.

XI Телематика'2004

447

813

7–10 июня 2004 г.

XII Телематика'2005

360

661

6–9 июня 2005 г.

XIII Телематика'2006

299

524

5–8 июня 2006 г.

XIV Телематика'2007

361

637

18–21 июня 2007 г.

XV Телематика'2008

365

658

23–26 июня 2008 г.

XVI Телематика'2009

298

549

22–25 июня 2009 г.

XVII Телематика'2010

256 + 44*

502 + 88*

21–24 июня 2010 г.

Ознакомиться с материалами конференции, а также получить сведения об участниках можно на постоянно действующем сайте конференции http://tm.ifmo.ru. *) Количество статей и авторов в отдельном томе, содержащем работы, представленные на конкурс работ студентов и аспирантов, проведенный в рамках конференции «Телематика'2010».

406

Труды конференции Телематика’2010

Оглавление по городам

Город

Номер страницы, с которой начинаются статьи авторов из данного города (по секциям) A

B

C

D

Белгород

17

248

–

–

Бийск

22

–

–

–

Благовещенск

25

–

–

–

Великий Новгород

26

249

–

–

Владивосток

28

–

–

–

Владимир

31

250

–

365

Воронеж

36

263

309

370

Долгопрудный

–

–

–

372

Ижевск

37

–

–

372

Иркутск

–

–

–

374

Казань

40

–

–

–

Клин

45

–

–

–

Краснодар

–

–

315

375

Курск

47

–

–

–

Лесосибирск

48

–

–

–

Махачкала

–

272

–

376

Москва

51

273

316

378

Нижний Новгород

139

–

–

–

Новосибирск

141

–

332

–

Омск

144

279

–

–

Орел

147

–

–

–

Пенза

150

283

–

382

Пеория (Иллинойс, США)

154

–

–

–

407

Город

408

Номер страницы, с которой начинаются статьи авторов из данного города (по секциям) A

B

C

D

Переславль-Залесский

156

–

–

–

Петрозаводск

159

284

333

–

Ростов-на-Дону

164

285

334

386

Рязань

166

290

–

389

Самара

–

291

335

–

Санкт-Петербург

173

295

337

390

Саратов

208

300

362

397

Таганрог

217

–

–

–

Тамбов

218

–

–

–

Томск

221

–

–

401

Тула

229

303

–

404

Ульяновск

234

306

–

–

Уфа

236

–

–

–

Ярославль

237

308

–

–

Труды конференции Телематика’2010

Индекс фамилий всех авторов статей (авторов – 502, всего ссылок – 643) M Mäkiö Juho (Мякиё Юхо) ............................................ 173

А Абрамов Алексей Геннадьевич................................. 175 Авдеенко Екатерина Анатольевна............................ 328 Агейкин Михаил Алексеевич ....................................... 53 Адаманский Антон Валентинович............................. 141 Александров Антон Вячеславович ........................... 343 Алексеев Игорь Вадимович....................... 238, 239, 308 Алешин Владимир Алексеевич ................................. 139 Алимов Равиль Ряшидович....................................... 379 Амелькин Сергей Анатольевич ......................... 156, 158 Андрейченко Дмитрий Константинович.................... 400 Антонов Анатолий Анатольевич ............................... 116 Аракелян Сергей Мартиросович ....................... 255, 256 Артамонов Игорь Михайлович .................................. 277 Архипова Елена Николаевна ...................................... 30 Атанов Артём Викторович ......................................... 310

Б Бабич Алексей Васильевич ............................... 303, 304 Баландин Евгений Александрович ........................... 173 Балыко Михаил Валерьевич ..................................... 304 Баранов Алексей Александрович ............................. 295 Барышникова Марина Юрьевна ................................. 84 Батоврин Виктор Константинович......... 97, 98, 100, 101 Батуркин Сергей Александрович .............................. 170 Башкатов Александр Николаевич............................. 208 Башмаков Александр Игоревич .......................... 77, 319 Бездушный Анатолий Николаевич ........................... 381 Безяев Павел Павлович ............................................ 125 Белкин Александр Юрьевич...................................... 121 Белкин Виктор Юрьевич .................................... 315, 375 Белова Ирина Михайловна ....................................... 379 Белоусов Александр Владимирович ........................ 248 Березовский Андрей Николаевич ............................. 287 Беркетов Геннадий Александрович.......................... 111 Бершадская Людмила Александровна..................... 207 Бершадский Александр Моисеевич.......................... 152 Бессонов Алексей Станиславович ............................. 97 Бирюкова Анна Алексеевна ...................................... 328 Благовещенская Маргарита Михайловна ................ 337 Благовещенский Иван Александрович..................... 239 Блажнов Эдуард Евгеньевич ...................................... 70 Бова Виктория Викторовна........................................ 217 Богачков Игорь Викторович ....................... 146, 279, 281 Боднарь Олег Борисович........................................... 127 Бождай Александр Сергеевич................................... 152 Больных Андрей Анатольевич .................................. 378 Бондарев Владимир Анатольевич ............................ 147 Борисова Лидия Алексеевна..................................... 186 Бортников Сергей Петрович...................................... 234 Боченина Клавдия Олеговна..................... 256, 365, 369 Бочков Валерий Евгеньевич.............................. 109, 117 Бояров Павел Иванович .................................... 346, 351 Бояшова Светлана Анатольевна.............................. 178 Бриндикова Инна Васильева .................................... 167 Бубнов Григорий Георгиевич..................................... 330 Буздалов Максим Викторович ................................... 343 Букатов Александр Алексеевич ........................ 287, 386 Булакина Мария Борисовна .......................... 55, 80, 175 Булгаков Михаил Вячеславович ................................. 66

В Валентинов Вячеслав Аркадьевич ........................... 109 Валентинова Нина Ивановна .................................... 109 Валитова Юлия Олеговна ................................. 192, 203 Валявский Андрей Юрьевич...................................... 379 Варенов Дмитрий Анатольевич ................................ 378

Варламов Владимир Васильевич ............................. 137 Васильев Владимир Николаевич .............................. 295 Васильев Роман Викторович..................................... 367 Васильева Ирина Евгеньевна ................................... 237 Васильева Ольга Владимировна .............................. 401 Веденяпин Евгений Николаевич ................................. 51 Видякин Борис Анатольевич ..................................... 121 Внотченко Сергей Сергеевич ................................ 58, 66 Воеводин Андрей Викторович................................... 167 Войтенко Григорий Петрович ...................................... 18 Войтенко Татьяна Юрьевна ........................................ 48 Волков Александр Анатольевич ............................... 102 Вымятнин Владимир Михайлович ............................ 225 Высоков Александр Сергеевич ........................... 75, 319

Г Галеев Ильдар Хамитович .......................................... 41 Гастев Сергей Алексеевич ........................................ 102 Гатчин Юрий Арменакович........................................ 182 Гельбух Сергей Сергеевич ................................ 212, 301 Герасимов Владислав Викторович ............................. 28 Глаголев Вадим Викторович ..................................... 229 Гладков Леонид Анатольевич ................................... 217 Гладкова Надежда Викторовна................................. 217 Глушков Валерий Васильевич .................................. 167 Гмарь Дмитрий Викторович ......................................... 28 Голубев Андрей Сергеевич ....................... 250, 255, 261 Горлушкина Наталия Николаевна ............................ 186 Городняя Лидия Васильевна..................................... 142 Горудко Татьяна Николаевна .................................... 256 Горюнов Игорь Владимирович .................................. 169 Гостев Вадим Михайлович .......................................... 44 Гостин Алексей Михайлович ..................................... 170 Григорьев Виктор Карлович .............................. 116, 328 Гридина Елена Георгиевна ......................................... 53 Гриншпун Дмитрий Михайлович ....................... 340, 342 Гришина Ольга Алексеевна ...................................... 128 Громова Ольга Николаевна....................................... 320 Грушин Алексей Валерьевич .................................... 116 Гугель Юрий Викторович ........................................... 273 Гуров Виктор Сергеевич ............ 166, 167, 169, 170, 389 Гуров Игорь Петрович................................................ 393 Гущин Олег Петрович .................................................. 37

Д Дацюк Виктор Николаевич......................................... 386 Дацюк Олег Викторович............................................. 386 Двоеглазов Дмитрий Викторович.............................. 321 Дегтярев Александр Борисович ................................ 295 Демидов Владимир Артемович................................. 404 Демкин Владимир Петрович...................................... 225 Денисов Андрей Львович........................................... 141 Дешко Игорь Петрович .............................................. 321 Дианова Ольга Викторовна ....................................... 173 Дик Геннадий Давидович........................................... 295 Донских Виктор Владимирович ................................. 277 Дроздова Дарья Валентиновна................................. 189 Дружинин Игорь Вячеславович ................................. 363 Дрындин Алексей Владимирович ............................. 327 Духанов Алексей Валентинов ................................... 259 Духанов Алексей Валентинович .. 31, 32, 255, 256, 262, 365, 369 Духовских Анатолий Анатольевич ............................ 146 Дынников Ярослав Алексеевич................................. 379

Е Егоркина Екатерина Борисовна .................................. 94 Егоров Кирилл Викторович........................................ 344 Егоров Михаил Васильевич....................................... 101 Ежов Герман Александрович ...................................... 53 Елисеев Николай Юрьевич ....................................... 127 409

Епифанов Иван Владимирович............................. 32, 34 Еремина Елена Алимовна ......................................... 139 Ерофтиев Андрей Александрович ............................ 302 Ефремов Сергей Викторович ...................................... 63 Ехлаков Юрий Поликарпович .................................... 227

Ж Жарова Екатерина Евгеньевна ................................. 133

З Заботнев Максим Сергеевич ....................................... 64 Завьялова Лариса Михайловна ................................ 237 Загорский Вячеслав Викторович ............................... 139 Загуменнов Дмитрий Александрович ....................... 335 Захаревич Елена Владимировна ................................ 69 Захарова Марина Николаевна .................. 238, 239, 308 Захарова Ольга Константиновна ................................ 72 Звягин Виктор Фомич ................................................. 395 Звягин Михаил Юрьевич............ 250, 255, 257, 261, 367 Зеленко Лариса Сергеевна........................................ 335 Зеленковский Александр Леонидович ...................... 359 Зиновьев Иван Игоревич ................................... 253, 261 Знаменский Сергей Витальевич................................ 156 Зудилова Татьяна Викторовна .................................. 193 Зыбарев Евгений Юрьевич........................................ 175 Зыбарев Юрий Михайлович ...................................... 142

И Иванников Александр Дмитриевич ..................... 77, 107 Иванов Дмитрий Владимирович ............................... 395 Иванов Михаил Николаевич ................................ 94, 379 Иванченко Дмитрий Алексеевич ................................. 90 Ижванов Юрий Львович ............................................. 273 Ильчук Павел Анатольевич ....................................... 128 Инькова Наталья Анатольевна ................................. 218 Ирматов Павел Валижанович ................... 302, 399, 400 Ирматова Мария Сергеевна .............................. 399, 400 Исаев Юсуп Ниязбекович .......................................... 401 Исламов Айрат Галимзянович................................... 372 Исламов Галимзян Газизович ................................... 372

К Кабедев Алексей Владимирович .............................. 160 Казаков Сергей Владимирович ................................. 343 Калашников Дмитрий Геннадьевич .......................... 332 Каленкова Анна Алексеевна...................................... 381 Калинин Андрей Владимирович................................ 396 Канеева Юлия Рафаильевна .................................... 153 Капранов Виктор Алексеевич .................................... 238 Капустина Юлия Александровна............................... 224 Карпов Владимир Сергеевич..................................... 107 Карпов Евгений Борисович........................................ 231 Катков Юрий Валериевич .......................................... 173 Кашицин Владимир Петрович ................................... 123 Квасов Дмитрий Сергеевич ....................... 253, 255, 261 Квливидзе Валерий Александрович ......................... 124 Кикнадзе Екатерина Сергеевна .................................. 83 Кипрушкин Сергей Альбертович ....................... 160, 284 Киракозов Александр Христофорович...................... 393 Кириллов Кирилл Германович................................... 100 Кириллова Ирина Васильевна .................................. 397 Киселёв Илья Алексеевич ......................................... 173 Клепиков Алексей Константинович ........................... 232 Климачков Александр Всеволодович ......................... 18 Климченко Ольга Васильевна ................................... 203 Коблова Мария Владимировна ................................. 208 Коваль Елена Олеговна............................................. 399 Ковальский Михаил Сергеевич ............................. 61, 63 Кожанов Евгений Александрович.............................. 300 Козлова Клавдия Васильевна ................................... 128 Кокорин Игорь Геннадиевич .............................. 253, 261 Колесников Юрий Леонидович .................................. 195 Колтунов Леонид Иванович ......................................... 17 Комарова Ольга Викторовна ..................................... 316 Кондауров Валерий Владимирович ............................ 75 Кононова Ольга Витальевна ....................................... 30 Константинов Игорь Сергеевич................................. 148 Корнилов Павел Викторович ..................................... 160 410

Коробко Светлана Станиславовна ........................... 253 Королев Антон Сергеевич.................................... 98, 100 Королев Сергей Владимирович ................................ 323 Корчажкина Ольга Максимовна................................... 87 Коршунов Сергей Валерьевич................................... 106 Корячко Вячеслав Петрович...................... 166, 169, 389 Коссович Леонид Юрьевич ........................................ 397 Костенко Константин Иванович................................. 315 Костин Юрий Николаевич ............................................ 45 Костюкова Александра Николаевна ........................... 85 Коськин Александр Васильевич ................................ 147 Котов Александр Владимирович ................................. 91 Кравец Олег Яковлевич ..................................... 263, 268 Кравцова Надежда Алексеевна ................................ 148 Красикова Татьяна Валерьевна ................................ 178 Красоткин Сергей Анатольевич ................................ 124 Кревский Игорь Гершевич.......................................... 153 Кривошеев Анатолий Олегович .......................... 55, 135 Кротова Анна Юрьевна .............................................. 349 Крукиер Лев Абрамович ..................................... 287, 386 Крупенников Алексей Викторович............................. 234 Крыжевич Анна Сергеевна ........................................ 224 Крылов Владимир Михайлович ................................... 45 Крыловецкий Александр Абрамович ........ 309, 310, 313 Крюков Владимир Васильевич .............................. 28, 30 Кряженков Константин Геннадьевич........................... 96 Кудашев Ефим Борисович......................................... 275 Кудрина Елена Вячеславовна ................................... 214 Кудряшова Светлана Витальевна ............................ 159 Кузнецов Александр Юрьевич................................... 317 Кузнецов Михаил Юрьевич........................................ 273 Кузнецов Юрий Михайлович ....................................... 64 Куклев Валерий Александрович........................ 234, 235 Кулагин Владимир Петрович ....................................... 64 Куракин Алексей Михайлович ................................... 396 Куракин Дмитрий Владимирович .............................. 273 Куракина Наталия Игоревна...................................... 396 Кургалин Сергей Дмитриевич.................................... 370 Курейчик Владимир Викторович ............................... 217 Курмышев Николай Васильевич ......................... 27, 249 Курсков Сергей Юрьевич ........................................... 160 Кустов Антон Викторович........................................... 268 Кутепова Маргарита Михайловна ............................. 139 Кэбин Эдуард Иоханнесович ..................................... 137

Л Лабунец Иван Георгиевич.......................................... 272 Лавров Алексей Валерьевич ............................. 345, 346 Лазо Олег Иванович ................................................... 295 Лапшева Елена Евгеньевна ...................................... 214 Ларионов Александр Александрович ....................... 374 Левицкий Борис Ефимович........................................ 315 Лексин Андрей Юрьевич............................................ 367 Летова Линара Васильевна ....................................... 144 Летуновский Альберт Васильевич ............................ 392 Лисицына Любовь Сергеевна .................................... 185 Лифанов Александр Евгеньевич ................................. 58 Локалов Владимир Анатольевич............... 345, 346, 361 Лоханов Александр Васильевич ............................... 255 Лукьянов Александр Владимирович ......... 238, 239, 308 Лунин Валерий Васильевич....................................... 139 Лысых Сергей Николаевич .......................................... 47 Лютенко Александра Валерьевна............................. 192 Лямин Андрей Владимирович ........................... 188, 199

М Маврин Павел Юрьевич..................................... 196, 198 Магомедов Магомед Газиевич .................................. 272 Майстренко Василий Андреевич....................... 146, 279 Макаров Михаил Андреевич...................................... 291 Макарчук Татьяна Анатольевна .................................. 25 Максимов Алексей Владимирович............................ 370 Малахова Татьяна Владимировна ............................ 379 Малышев Николай Григорьевич................................ 330 Мальцев Сергей Николаевич ...................................... 47 Марахтанов Алексей Георгиевич .............................. 163 Мартынов Виталий Владимирович ............................. 40 Матюкин Сергей Владимирович................................ 153

Труды конференции Телематика’2010 Маурина Ирина Владимировна................................... 73 Медведева Ольга Николаевна...... 32, 34, 256, 365, 369 Медяева Ирина Ивановна ........................................... 63 Меженин Александр Владимирович . 349, 355, 358, 359 Меламуд Марина Романовна .................................... 128 Меланьин Алексей Васильевич ................................ 265 Мельникова Нина Ивановна...................................... 213 Мельниченко Нина Владимировна ............................. 70 Меньшикова Анастасия Александровна .................... 40 Мерцалов Александр Анатольевич .......................... 305 Мерцалов Анатолий Николаевич...................... 304, 404 Мерцалова Татьяна Анатольевна ............................ 229 Механов Виктор Борисович............................... 283, 382 Микрюков Андрей Александрович ............................ 111 Милованов Денис Сергеевич .................................... 250 Милованов Николай Николаевич................................ 40 Минаева Ева Михайловна ......................................... 321 Минасова Наталья Сергеевна .................................. 236 Миняйлов Владимир Викторович.............................. 139 Миронов Андрей Сергеевич ...................................... 361 Миронов Артем Алексеевич ...................................... 115 Моисеенко Владимир Павлович ............................... 166 Молодцова Елена Сергеевна...................................... 22 Морозов Евгений Александрович ............................... 27 Мочалов Владимир Викторович................................ 362 Мошкин Владимир Валентинович............................... 97 Муратова Галина Викторовна ........................... 164, 386 Муромцев Дмитрий Ильич......................................... 173 Муханова Светлана Анатольевна ............................ 216 Мухина Надежда Борисовна ..................................... 306 Мынжасова Аида Алибековна ................................... 363

Н Насадкина Ольга Юрьевна........................................ 163 Насер Нихад Махмуд ................................................. 370 Низаметдинов Шамиль Умерович ............................ 119 Никитин Александр Васильевич ............................... 337 Никифоров Илья Васильевич...................................... 28 Николаев Сергей Васильевич ................................... 178 Нисковский Алексей Владимирович ......................... 298 Новиков Василий Викторович ................................... 342 Новикова Ольга Алексеевна ..................................... 257 Носков Антон Николаевич ......................................... 308 Носов Виктор Павлович............................................... 69

О Оболяева Наталия Михайловна ................................. 64 Овчинников Сергей Владимирович .......................... 281 Огнева Марина Валентиновна .................................. 214 Онокой Людмила Сергеевна ..................................... 131 Ордынцев Павел Анатольевич ................................. 116 Орчиков Валерий Геннадиевич................................... 66 Отпущенников Сергей Валерьевич .......................... 302

П Павлов Андрей Александрович ........ 259, 262, 365, 369 Павлов Михаил Николаевич................................ 75, 319 Падун Борис Степанович........................................... 173 Панферов Анатолий Дмитриевич ............................. 399 Панфилов Петр Борисович ....................................... 323 Папшев Сергей Владимирович ......................... 213, 301 Парфенов Владимир Глебович......... 196, 198, 343, 344 Паутов Константин Геннадьевич ................................ 24 Пашовкина Наталья Александровна .......................... 54 Пашук Евгений Григорьевич.............................. 272, 376 Перепелкин Александр Иванович............................. 290 Перепелкин Дмитрий Александрович............... 169, 290 Печников Андрей Анатольевич................................. 333 Пирская Анна Сергеевна ........................................... 191 Писецкий Александр Федорович .............................. 219 Пичагин Максим Сергеевич....................................... 212 Плахотнюк Ольга Александровна............................. 376 Плужник Евгений Владимирович .............................. 330 Подлесных Дмитрий Артурович ................................ 372 Подольский Владимир Ефимович .................... 218, 219 Позднеев Борис Михайлович .................................... 107 Понизовкин Денис Михайлович ................................ 158 Попов Сергей Владимирович ................................ 26, 27

Попов Федор Алексеевич ................................ 22, 23, 24 Попова Ирина Анатольевна ...................................... 161 Поскребетьев Дмитрий Александрович ................... 295 Потапенко Анатолий Николаевич ............................. 248 Потапов Алексей Александрович ............................. 382 Починок Ирина Николаевна ...................................... 173 Привалова Лариса Борисовна .................................. 127 Прокошев Валерий Валерьевич ............................... 251 Прокошев Валерий Григорьевич............... 255, 257, 367 Прокушка Дмитрий Валерьевич ................................ 317 Протасов Станислав Игоревич ................................. 313 Пунин Геннадий Владимирович ................................ 219 Пунина Татьяна Геннадиевна ................................... 219 Пухов Дмитрий Алексеевич....................................... 295 Пыхалов Александр Владимирович ......................... 289

Р Радченко Владимир Вячеславович .......................... 124 Разыграева Вероника Александровна ..................... 199 Райгородский Денис Владимирович......................... 208 Рейтер Андрей Алексеевич ....................................... 362 Репин Георгий Васильевич........................................ 273 Ретинская Ирина Владимировна ................................ 54 Решетникова Нина Николаевна ................................ 337 Рогачев Антон Александрович .................................... 60 Родионов Виталий Иванович .................................... 373 Родионова Надежда Витальевна.............................. 373 Рощина Марина Анатольевна ................................... 139 Рубцов Константин Анатольевич ................................ 17 Рузанова Наталья Сократовна ......................... 159, 161 Румянцев Виктор Петрович ....................................... 119 Русанова Яна Михайловна ........................................ 334 Рущенко Нина Геннадиевна ...................................... 358 Рыльская Мария Владимировна ................................. 51 Рысев Николай Анатольевич .................................... 295 Рязанцева Любовь Фёдоровна.................................... 63 Ряполов Михаил Павлович........................................ 270

С Сабуров Сергей Александрович ............................... 127 Савин Александр Николаевич................................... 364 Савостикова Ольга Викторовна ................................ 221 Салин Владимир Сергеевич...................................... 211 Салтыкова Наталья Николаевна .............................. 164 Сапельников Дмитрий Игоревич............................... 334 Светиков Евгений Александрович .............................. 36 Свечников Сергей Владимирович .............................. 54 Сёмушкина Наталия Николаевна ............................. 185 Сергеев Александр Олегович ................................... 406 Сергеев Роман Сергеевич......................................... 300 Сергушичев Алексей Александрович ....................... 343 Серебряков Владимир Алексеевич .......................... 381 Сечкина Галина Юрьевна.................................... 58, 135 Сигалов Алексей Викторович .................................... 175 Сидоров Антон Сергеевич......................................... 306 Сидоров Святослав Игоревич ................................... 135 Симакова Екатерина Юрьевна.................................. 133 Симановский Евгений Аркадьевич ........................... 291 Симонов Александр Васильевич ................................ 83 Синельников Евгений Александрович...................... 363 Скляренко Василий Алексеевич ............................... 251 Скуратов Алексей Константинович....................... 54, 69 Скшидлевский Антон Алексеевич ............................. 188 Смагина Ирина Андреевна.......................................... 45 Солдаткин Василий Иванович................................... 134 Солдаткин Евгений Васильевич................................ 331 Солнушкин Константин Сергеевич ........................... 390 Соловов Александр Васильевич................................. 40 Соловьев Владимир Михайлович ............................. 397 Соляник Андрей Анатольевич................................... 263 Станкевич Андрей Сергеевич ........................... 196, 198 Стариковская Надежда Анатольевна ....................... 112 Старов Владимир Викторович .................................... 70 Старостина Ирина Александровна ........................... 216 Старых Владимир Александрович...................... 77, 319 Степанов Андрей Игоревич ......................................... 88 Степанова Елена Борисовна ............................ 119, 121 Степина Алина Николаевна ...................................... 300 411

Степушин Антон Александрович................................. 96 Субботин Игорь Александрович................................ 173 Субботин Роман Сергеевич......................................... 85 Сумина Галина Алексеевна............................... 209, 300 Сухостат Валентина Васильевна.............................. 182 Сыроватский Дмитрий Александрович ..................... 379 Сытник Александр Александрович ........... 212, 213, 301 Сычужников Виктор Борисович ................................. 295

Т Таганов Александр Иванович............ 166, 167, 169, 389 Таганов Роман Александрович ......................... 166, 389 Таран Андрей Николаевич........................................... 61 Тархов Сергей Владимирович................................... 236 Тархова Ляйля Мукаддасовна................................... 236 Тебекин Юрий Борисович .......................................... 263 Терентьев Сергей Викторович .................................. 147 Тихонов Александр Николаевич ......................... 77, 107 Тозик Вячеслав Трофимович ... 337, 345, 346, 349, 355, 359, 361 Толкушев Андрей Александрович............................... 47 Толстобров Александр Павлович ............................. 270 Толстых Ирина Евгеньевна ....................................... 192 Топилин Андрей Сергеевич ....................................... 364 Топунов Андрей Владимирович ................................ 335 Топчий Ирина Владимировна...................................... 93 Трофимчук Александр Михайлович.......................... 285 Трутнев Дмитрий Родиславович ............................... 205 Туровский Ярослав Александрович .......................... 370 Тютюньков Вячеслав Евгеньевич ............................. 141 Тютякин Алексей Александрович................................ 23

У Умрихин Владимир Васильевич.................................. 47 Усков Александр Владимирович ....................... 154, 155 Уткин Виктор Викторович........................................... 205

Ф Фалин Михаил Николаевич........................................ 278 Федорова Антонина Гавриловна....................... 214, 397 Федосеев Сергей Витальевич ................................... 111 Фещенко Артем Викторович .............................. 222, 224 Филатов Андрей Юрьевич ......................................... 298 Филиппов Роман Викторович .................................... 237 Филиппова Елена Игоревна ...................................... 195 Филиппович Андрей Юрьевич ........................... 106, 324 Фионова Людмила Римовна ...................................... 150 Фирер Анна Владимировна ......................................... 48 Флегонтов Александр Владимирович............... 178, 392 Фокина Анастасия Андреевна ................................... 170 Фомин Сергей Сергеевич..................................... 55, 135 Фридланд Александр Яковлевич ...................... 231, 232 Фридланд Ирина Александровна .............................. 231 Фролов Алексей Иванович ........................................ 148

Х Халилов Шамиль Арсланович ................................... 376 Хачатурьян Семен Сергеевич ................................... 301 Хицков Евгений Александрович ................................ 117 Хлопотов Максим Валерьевич .......................... 184, 186 Ходорченко Виктор Владимирович ........................... 141 Холодкова Елена Юрьевна ....................................... 159 Хоружников Сергей Эдуардович ....................... 193, 295 Хусаинов Шаукат Габдулхакович .............................. 127

Ц Царев Федор Николаевич .................................. 343, 344

Ч Ченобытов Виктор Анатольевич ............................... 203 Чердынцева Марина Игоревна.................................. 334 Черевань Любовь Владимировна ............................. 346 Черников Игорь Сергеевич ........................................ 309 Черноуцан Алексей Игоревич.................................... 127 Чернышев Сергей Викторович .................................. 167 Черткова Елена Александровна ............................... 107 Чехарин Евгений Евгеньевич ...................................... 96 Чечёткин Виктор Дмитриевич ............................ 259, 262 Чиннова Ирина Игоревна............................................. 84 Чугунов Андрей Владимирович......................... 205, 207 Чудинов Игорь Леонидович ....................................... 228 Чуприна Надежда Тихоновна ...................................... 17

Ш Шамец Сергей Парфирьевич .................................... 144 Шамин Павел Юрьевич.............. 250, 255, 257, 261, 367 Шаройко Олег Владимирович ................................... 287 Шатров Александр Федорович .................................. 107 Шахгельдян Карина Иосифовна............................ 28, 30 Швецов Владимир Иванович..................................... 139 Ширканов Александр Владимирович........................ 153 Широков Евгений Вадимович .................................... 124 Шишкин Анатолий Рэмович ....................................... 186 Шмельков Евгений Александрович........................... 266

Щ Щербаков Михаил Геннадьевич................................ 400

Ю Юрасов Владислав Георгиевич................... 36, 265, 266

Я Яблонский Владимир Борисович ................................ 85 Яблочников Евгений Иванович ................................. 173 Якивчук Елена Евгеньевна .................................... 66, 80 Янсон Константин Юрьевич....................................... 338

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Составление сборника, редактирование текста, корректура и верстка – Сергеев А.О. Тиражирование и брошюровка «Университетские телекоммуникации». Тел.: (812) 233-46-69. Тираж 300 экз. Зак. № 122 от 08.06.10 г. ISBN 978-5-7577-0354-1

412