Анализ влияния технологий лекций-визуализаций на результаты контрольных мероприятий по учебным дисциплинам Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

Международный электронный научный журнал ISSN 2307-2334 (Онлайн)

Адрес статьи: pnojournal.wordpress.com/archive18/18-03/ Дата публикации: 1.07.2018

№ 3 (33). С. 358-363. Г-.Ч1-1 ^-i-^-

удк 372.862 т. Ю. цибизова, в. м. ПОСТНИКОВ, С. Б. СПИРИДОНОВ

Анализ влияния технологий лекций-визуализаций на результаты контрольных мероприятий по учебным дисциплинам

Статья посвящена вопросам совершенствования методик и технологий обучения, повышающих качество образования. Проведена сравнительная оценка эффективности применения некоторых видов информационно-компьютерных технологий - циклов лекций-визуализаций в учебном процессе по дисциплинам направления подготовки «Информатика и вычислительная техника». Анализ результативности проведен по группам студентов. Одна группа изучала курс дисциплин в классическом варианте без использования проекционного оборудования на лекциях, а вторая - с его использованием. В качестве оценочных параметров были взяты оценочные баллы совокупного рейтинга, выставляемого по контрольным мероприятиям, входящим в модуль данных дисциплин. Полученные данные были проанализированы с применением двухвыборочного критерия Вилкоксона. Рассмотрен пример сравнительного анализа оценок на основе тестирования двух групп студентов по курсу «Схемотехника дискретных устройств», прослушавших курсы лекций, читаемых по двум разным технологиям. Показана результативность применения методики преподавания с использованием технологии лекций-визуализаций.

Ключевые слова: качество образования, информационно-компьютерные технологии, образовательный процесс, информационное обеспечение учебного процесса, презентации, лекция-визуализация, двухвыборочный критерий Вилкоксона

Perspectives of Science & Education. 2018. 3 (33)

International Scientific Electronic Journal ISSN 2307-2334 (Online)

Available: psejournal.wordpress.com/archive18/18-03/ Accepted: 1 June 2018 Published: 1 August 2018

№. 3 (33). pp. 358-363. T. yu. tsibizova, v. M. postnikov, S. B. Spiridonov

Analysis of the impact of technology lectures-visualizations on the results of control measures in various academic disciplines

The article is devoted to improvement of methods and technologies of training, increase the quality of education. Comparative evaluation of the effectiveness of certain types of information computer technologies - lectures-visualizations in educational process on disciplines of specialty "Computer science and engineering". The performance analyses carried out by groups of students. One group studied the course of disciplines in the classical way without the use of projection equipment in the lecture, and the second with its use. As evaluation parameters were taken as evaluation points of the total rating assigned to control actions within the module these disciplines. The obtained data were analyzed using two-sample Wilcoxon criterion. An example of a comparative analysis of estimates based on testing two groups of students for the course "Circuit design of discrete devices" device enrolled to the courses of lectures on two different technologies. Shows the performance of using methods of teaching using technology lectures-visualizations.

Keywords: quality of education, information and computer technologies, educational process, informational support of educational process, presentations, lecture-visualization, a two-sample Wilcoxon test

Введение

настоящий период тенденции совершенствования методик и технологий, повышающих качество образования, формирующих необходимые компетенции, получают все новые направления развития и совершенство их форм и методов [1, 2]. К самым современным технологиям относится использование информационно-компьютерных технологий (ИКТ) и формирование на их основе инновационных методов обучения [3, 4, 5]. Одним из способов применения ИКТ является, так называемая, лекция-визуализация, подразумевающая использование лектором мультимедиа презентаций, разработанных по тематикам лекций, программ-приложений, позволяющих провести моделирование работы изучаемых узлов, электронных схем и т.д., подтверждающих практическими примерами теоретический материал.

Применение средств компьютерной техники с развитыми аудиовизуальными возможностями современных аудиторий и классов имеют следующие преимущества перед традиционным представлением материала [6, 7]:

• способствуют росту качества обучения, как в целом, так и за счет воздействия не только на слуховой канал восприятия материала, но и на зрительный;

• обладают большей наглядностью и могут быть использованы, как для самих лекций, так и для повышения эффективности и продуктивности всех направлений самостоятельной работы студентов, являясь одновременно мобильным дидактическим пособием;

• дают возможность студенту сосредоточить внимание на понимании материала вместо механического записывания лекций;

• исключают вероятность ошибочной трактовки мыслей преподавателя;

• уменьшают интенсивность работы преподавателя во время лекции за счет переноса изображения материала с момента лекции (на доске) на досрочную подготовку презентаций;

• позволяют преподавателю классифицировать материал, находить узкие и недостаточно проработанные места;

• стимулируют творческую работу преподавателя [8] на изыскание более совершенных методик и технологий изложения изучаемого студентами материала.

_Постановка задачи

Необходимо оценить эффективность технологических приемов, используемых преподавателем на лекции-визуализации и произвести

оценку этих приемов для подтверждения их преимущества по результатам контрольных мероприятий у двух групп студентов, слушавших лекции по классической технологии и со средствами визуализации.

Данный тип лекции подразумевает владение лектором следующими информационными возможностями: использование презентаций, программных пакетов флэш-анимации, приложений в виде программ моделирования электронных схем и узлов архитектур вычислительных устройств. Данные компьютерные средства обучения помогают в процессе лекции студенту правильно записать определение нового термина, понятия, теоремы; наглядно отображать электрические параметры и потенциалы, возникающие в процессе объяснения принципов функционирования схем; практически подтвердить справедливость утверждений по изложенному теоретическому материалу о работе элементов и узлов. Особенно удобны данные пакеты и их демонстрация на большом экране в процессе проведения лабораторного практикума.

Помимо чтения лекций в арсенале преподавателя присутствуют и другие автоматизированные процедуры коммуникационных средств, применяемые при практических занятиях (лабораторный практикум) и при проведении различных форм контрольных мероприятий [9]. К этим средствам можно отнести:

• оснащение компьютерного класса специализированным программным обеспечением для проведения закрытых контрольных тестов и автоматизированной технологии расчета интегральной оценки;

• возможность просмотра части презентационного материала, специально разработанного для подготовки по отдельным темам лабораторных работ.

При этом следует иметь в виду, что создание компьютерного информационного обеспечения учебного процесса предусматривает целый ряд предварительных работ. Отметим наиболее важные из них:

• выделение в лекционном материале фрагментов (текстовых, математических, графических), заслуживающих представления на проекционном экране;

• редактирование материала выбранных фрагментов в структуру и по требованиям и рекомендациям создания презентационного материала;

• подготовка отдельных рисунков, графиков, схем и исследование вариантов их представления в презентационном материале;

• разработка мультимедийных компонентов (звук, флэш-анимация, видео-фильм и др.);

• использование в презентации интернет-ресурсов, других приложений (например,

программ моделирования электронных схем и узлов ЭВМ); • разработка общего дизайна электронных презентаций для конкретного курса лекций.

Возможности, заложенные в технологии мультимедиа, позволяют использовать визуальный канал обучаемого как самый мощный источник получения знаний. Следующие возможности, являющиеся достоинством технологии мультимедиа, присутствуют во многих программных средах создания презентаций: возможность «свободной» навигации по представляемой информации; использование гипертекста для получения справочной или иной поясняющей информации; работа с приложениями, вызываемыми по ходу демонстрации презентаций и дополняющие восприятия лекционного материала; возможность масштабирования изображений, использования видеофрагментов, видеозаписей.

Подходы, используемые для подтверждения эффективности результатов использования лекции-

визуализации

Как правило, эти подходы основаны на сравнении результатов тестирования знаний разных групп студентов, имеющих одинаковый уровень начальной подготовки, но обучавшихся по разным технологиям или методикам. При этом одни группы обучаются по классической методике, а другие - по инновационной. В нашем случае одна группа обучалась по классической методике, когда преподаватель использовал доску и мел, а при обучении второй группы на лекциях и практических занятиях были использованы мультимедийные технологии.

Обычно для сравнения несвязных выборок результатов тестирования двух групп студентов используют критерий Стьюдента [10]. Однако корректнее применять непараметрические методы анализа данных, основу которых составляют ранговые критерии [11].

Наиболее простым в использовании и достаточно распространенным является непараметрический статистический двухвыборочный критерий Вилкоксона [12].

Результатами проверки знаний студентов являются баллы, которые они набрали в процессе решения одинаковых контрольных мероприятий [13]. Каждое задание в контрольной работе оценивается степенью выполнения и максимально возможным числом баллов. После выполнения всех заданий каждый студент получает баллы, оценивающие качество усвоения теоретического материала конкретной темы дисциплины. Баллы, набранные студентом, вычисляют по формуле:

г

0-1

где X.. - сумма баллов, которую набрал у-ый студент /'-ой группы по результатам выполнения всех контрольных заданий; хд - максимальный балл, который дают студенту за правильное выполнение д-го задания; в..д - уровень правильного выполнения у-ым студентом /-ой группы д-го задания, z - количество контрольных заданий, входящих в контрольную работу.

Сравнение результатов тестирования двух групп студентов на основе двухвыборочного критерия Вилкоксона

Рассмотрим пример, который показывает возможность применения двухвыборочного критерия Вилкоксона для сравнительного анализа двух методик чтения лекций, и принятия решения по целесообразности дальнейшего использования презентаций на лекциях.

Для этого определим нормированную и централизованную Т-статистику Вилкоксона по формуле:

т_Ет-М(\У) _2Нт -П1(П + 1)

где п и п2 - численность студентов групп; п -общее число студентов двух групп; Ит - наибольшая из ранговых сумм И1 и И2, определенных из суммы рангов каждой из групп; M(W) и D(W) -математическое ожидание и дисперсия статистики Вилкоксона.

Сравним Т-статистику Вилкоксона с ее табличным критическим значением ТТ, взятым из [14, 15] и приведенным в таблице 1, где: а - уровень значимости полученных результатов; обычно считают, что а =0,05.

Таблица 1

Табличные критические значения Т-статистики Вилкоксона

а 0,1 0,08 0,06 0,05 0,046 0,025 0,01

тт 1,645 1,75 1,884 1,96 2 2,24 2,57

Если Т>ТТ, то с вероятностью (1 - а) различия между результатами контрольных мероприятий двух групп студентов, т.е. между суммарными рангами И1 и баллов студентов групп, являются значимыми. В этом случае считают, что подгруппы студентов существенно отличаются по уровню усвоения и знания материалов тем дисциплины.

Если Т<ТТ, то с вероятностью (1 - а) различия между результатами практически отсутствуют. В этом случае считают, что группы практически не отличаются по уровню по уровню усвоения и знания темы дисциплины и применение презентаций не дали существенных результатов.

По вышеизложенной методике были отобраны две группы студентов, прослушавшие лекции дисциплины «Схемотехника дискретных устройств» одного и того же преподавателя в разных по оснащенности аудиториях с идентичным уровнем начальной подготовки, каждая группа численностью восемь человек.

Студенты первой группы изучали теоретические и практические занятия по дисциплине без презентаций в аудитории с доской и мелом, вторая группа проходила обучение в аудитории, оснащенной видео средствами. После завершения обучения по темам, входящих в модуль

дисциплины, студенты выполняли контрольную работу, одинаковую для обеих групп. Набор контрольных заданий, выполненный каждым студентом, оценивался по формуле (1), учитывающей как степень выполнения задания, так и его сложность.

Результаты тестирования студентов и их ранжирование приведены в таблице 2.

Сравнительную оценку результатов тестирования знаний студентов с учетом методики проведения занятий с презентацией (табл. 2, столбец 2) и без презентации (табл. 2 столбец 3) проводим с помощью критерия Вилкоксона.

Таблица 2

Результаты выполнения студентами контрольных заданий

№ Баллы, набранные студентами группы 1 (с визульными средствами), Х1; Баллы, набранные студентами группы 2 (без визуальных средств), Х2 Общий ранг баллов Ранги баллов студентов группы 1 ги Ранги баллов студентов группы 2, Г2

1 2 3 4 5 6

1 30 1 1

2 29 2 2

3 27 3 3

4 26 4 4

5 25 5 5

6 24 6 6

7 23 7 7

8 22 8 8

9 20 9 9

10 19 10 10

11 18 11 11

12 16 12 12

13 15 13 13

14 14 14 14

15 12 15 15

16 11 16 16

Определяем сумму рангов, набранную каждой группой, используя данные, приведенные в Таблице 2 (столбцы 5 и 6):

К! П3

Яг = ^ Ги = 49, = ^ Гу = 87

>1

Вычисляем математическое ожидание и дисперсию статистики Вилкоксона:

11 =: Л! + П? = 16.

, , М" + 1) , , "а С71 +1) Л^ (и/) = --- = 6Э, М2 (ЙО = -- = Об.

|Ц1Ь(|1 + 1)

Определяем нормированную, централизованную Т-статистику Вилкоксона по формуле (2):

Т =

Я^-МОМ) 49 — 68

да

ш?

9,52

= 1,995.

Из таблицы 1 для уровня значимости а =0,05 имеем табличное критическое значение критерия Вилкоксона Тт=1,96.

Поскольку Т>Тт, то принимаем гипотезу, свидетельствующую о том, что с вероятностью 95% различия между результатами тестирования двух групп студентов являются значимыми.

практической детализации лекционного материала.

Повысилась эффективность усвоения студентами основных технологических приемов и особенностей в ходе лабораторно-исследовательского практикума в части демонстрации макетов и схем на большом экране.

На 30-40% увеличилось количество исследуемых средств, узлов и блоков в процессе изучения материала, что отразилось на повышении интенсивности практических занятий.

Увеличился средний балл студента по результатам контрольных мероприятий, т.е. повысилась успеваемость студента.

ЛИТЕРАТУРА

1. Гузева Т.А., Спиридонов О.В., Ополонская О.К. Анализ профессиональных компетенций в федеральных государственных образовательных стандартах высшего образования // Все материалы. Энциклопедический справочник. 2017. № 1. С. 65-74.

2. Спиридонов О.В., Ополонская О.К., Гузева Т.А. Сопряжение образовательных и профессиональных стандартов: проблемы и решения // Все материалы. Энциклопедический справочник. 2016. № 5. С. 74-79.

3. Ткаченко А.В. Корольков И.А. Лунева М.А. Информационно-коммуникационные технологии и качество образования // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. № 6. С. 70-73.

4. Дрыгина И.В., Маркова Е.С. Инновационные тенденции в образовании // Системы оценки качества образования: Всероссийская научно-практическая конференции с международным участием 18 декабря 2015 г. / отв. ред. Г.П. Карлов. Красноярск: СибГТУ, 2015. С. 25-28.

5. Цибизова Т.Ю., Мешков Н.А. Реализация инновационных форм обучения в информационно-коммуникационном образовательном пространстве // Качество. Инновации. Образование. 2011. № 12 (79). С. 16-21.

6. Чернега Е.В., Августан О.М., Марданов С.А., Сергеев Д.А. Методическое обеспечение организации образовательных программ опережающего инженерного образования на базе научно-образовательного центра «Технопарк информационных технологий» МГТУ им. Н.Э. Баумана // Автоматизация. Современные технологии. 2017. Т. 71. № 10. С. 469-472.

7. Цибизова Т.Ю., Чернега Е.В., Августан О.М. Формирование информационно-образовательной среды взаимодействия преподавателя и студентов (на примере проекта «Технопарк» МГТУ им. Н.Э. Баумана и MAIL.RU GROUP) // Международный журнал экспериментального образования. 2017. № 9. С. 80-85.

8. Буренина В.И., Кочетова Н.Г. Модель развития творческого потенциала преподавателя технического вуза // Самарский научный вестник. 2017. Т. 6. № 3 (20). С. 270-274.

9. Правдина А.Д. Аспекты обучения программированию на занятиях лабораторного практикума студентов младших курсов // Гуманитарный вестник. 2015. № 3 (29). С. 6.

10. Харькова О.А., Гржибовский А.М. Сравнение одной и двух несвязанных выборок с помощью пакета статистических программ STATA: параметрические критерии // Экология человека. 2014. № 3. С. 57-61.

11. Цибизова Т.Ю., Карпунин А.А. Применение метода анализа иерархий в оценке качества процессов управления // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2. С. 200.

12. Орлов А.И. Двухвыборочный критерий Вилкоксона - анализ двух мифов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 104. С. 91-111.

13. Августан О.М., Зимин В.Н., Марданов С.А. Применение балльно-рейтинговой системы при оценке знаний студентов технических специальностей (на примере проекта «Технопарк» при МГТУ им. Н.Э. Баумана) // В сборнике: Актуальные вопросы и перспективы развития современной науки Материалы III Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. 2017. С. 30-35.

14. Орлов А.И. Модель анализа совпадений при расчете непараметрических ранговых статистик // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2017. Т. 83. № 11. С. 66-72.

15. Белоус В.В., Спиридонов С.Б., Постников В.М. Подход к сравнению по уровню начальной подготовки учебных подгрупп слушателей по направлению переподготовки администрирование сетей // Интернет-журнал Науковедение. 2016. Т. 8. № 6 (37). С. 96.

REFERENCES

1. Guzeva Т.А., Spiridonov O.V., Opolonskaya O.K. Analiz professional'nykh kompetentsij v federal'nykh gosudarstvennykh obrazovatel'nykh standartakh vysshego obrazovaniya [Analysis of professional competencies in federal state educational standards of higher education]. Vse materialy. Entsiklopedicheskij spravochnik [All materials. Encyclopedic reference book], 2017, no 1, pp. 65-74.

2. Spiridonov O.V., Opolonskaya O.K., Guzeva T.A. Sopryazhenie obrazovatel'nykh i professional'nykh standartov: problemy i resheniya [Pairing educational and professional standards: problems and solutions]. Vse materialy. Entsiklopedicheskij spravochnik [All materials. Encyclopedic reference book], 2016, no 5, pp. 74-79.

3. Tkachenko A.V. Korol'kov I.A. Luneva M.A. Informatsionno-kommunikatsionnye tekhnologii i kachestvo obrazovaniya [Information and communication technologies and quality of education]. Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushhie

Поэтому согласно двухвыборочного критерия Вилкоксона, методика обучения студентов с использованием лекций-визуализаций и презентационного оборудования является более эффективной.

_Выводы

Применение изложенных в статье методов использования информационных технологий способствует повышению уровня конкурентоспособности выпускников на рынке инженерного труда, а также позволяет получить следующие результаты:

• У преподавателя появилась возможность увеличить глубину проработки и степень

sistemy [Information-measuring and control systems], 2016, no 6, pp. 70-73.

4. Drygina I.V., Markova E.S. Innovatsionnye tendentsii v obrazovanii [Innovative tendencies in education]. Sistemy otsenki kachestva obrazovaniya: Vserossijskaya nauchno-prakticheskaya konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem [Systems for assessing the quality of education: All-Russian scientific and practical conference with international participation]. Krasnoyarsk, 2015, pp. 25-28.

5. Tsibizova T.Yu., Meshkov N.A. Realizatsiya innovatsionnykh form obucheniya v informatsionno-kommunikatsionnom obrazovatel'nom prostranstve [Realization of innovative forms of education in the information and communication educational space]. Kachestvo. Innovatsii. Obrazovanie [Quality. Innovation. Education], 2011, no 12 (79), pp. 16-21.

6. Chernega E.V., Avgustan O.M., Mardanov S.A., Sergeev D.A. Metodicheskoe obespechenie organizatsii obrazovatel'nykh programm operezhayushhego inzhenernogo obrazovaniya na baze nauchno-obrazovatel'nogo tsentra «Tekhnopark informatsionnykh tekhnologij» MGTU im. N.E. Baumana [Methodical support of the organization of educational programs of advanced engineering education on the basis of the scientific and educational center "Technopark of Information Technologies" BMSTU]. Avtomatizatsiya. Sovremennye tekhnologii [Automation. Modern technologies], 2017, V. 71, no 10, pp. 469-472.

7. Tsibizova T.Yu., Chernega E.V., Avgustan O.M. Formirovanie informatsionno-obrazovatel'noj sredy vzaimodejstviya prepodavatelya i studentov (na primere proekta «Tekhnopark» MGTU im. N.E. Baumana i MAIL.RU GROUP) [Formation of the information and educational environment for interaction between the teacher and students (on the example of the project "Technopark" of Bauman Moscow State Technical University and MAIL.RU GROUP)]. Mezhdunarodnyj zhurnal ehksperimental'nogo obrazovaniya [International Journal of Experimental Education], 2017, no 9, pp. 80-85.

8. Burenina V.I., Kochetova N.G. Model' razvitiya tvorcheskogo potentsiala prepodavatelya tekhnicheskogo vuza [Model of development of creative potential of the teacher of a technical university]. Samarskij nauchnyj vestnik [The Samara scientific bulletin], 2017, V. 6, no 3 (20), pp. 270-274.

9. Pravdina A.D. Aspekty obucheniya programmirovaniyu na zanyatiyakh laboratornogo praktikuma studentov mladshikh kursov [Aspects of teaching programming in the classroom of laboratory work of junior students]. Gumanitarnyj vestnik [Humanitarian bulletin], 2015, no 3 (29), pp. 6.

10. Khar'kova O.A., Grzhibovskij A.M. Sravnenie odnoj i dvukh nesvyazannykh vyborok s pomoshh'yu paketa statisticheskikh programm STATA: parametricheskie kriterii [Comparison of one and two unrelated samples using STATA statistical software package: parametric criteria]. Ehkologiya cheloveka [Human Ecology], 2014, no 3, pp. 57-61.

11. Tsibizova T.Yu., Karpunin A.A. Primenenie metoda analiza ierarkhij v otsenke kachestva protsessov upravleniya [Application of the method of analyzing hierarchies in assessing the quality of management processes]. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya [Modern problems of science and education], 2015, no 2, pp. 200.

12. Orlov A.I. Dvukhvyborochnyj kriterij Vilkoksona - analiz dvukh mifov [Two-sample Wilcoxon test - analysis of two myths]. Politematicheskij setevoj ehlektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Polytechnical network electronic scientific journal of the Kuban State Agrarian University], 2014, no 104, pp. 91-111.

13. Avgustan O.M., Zimin V.N., Mardanov S.A. Primenenie ball'no-rejtingovoj sistemy pri otsenke znanij studentov tekhnicheskikh spetsial'nostej (na primere proekta «Tekhnopark» pri MGTU im. N.E. Baumana) [The use of a score-rating system in assessing the knowledge of technical students (on the example of the "Technopark" project at Bauman Moscow State Technical University)]. Materialy III Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferentsii studentov, aspirantov i molodykh uchenykh "Aktual'nye voprosy iperspektivy razvitiyasovremennojnauki" [III International Scientific and Practical Conference of Students, PhD Students and Young Scientists "Actual questions and prospects for the development of modern science"], 2017, pp. 30-35.

14. Orlov A.I. Model' analiza sovpadenij pri raschete neparametricheskikh rangovykh statistic [The model of coincidence analysis in the calculation of nonparametric rank statistics]. Zavodskaya laboratoriya. Diagnostika materialov [Factory laboratory. Diagnostics of materials], 2017, V. 83, no 11, pp. 66-72.

15. Belous V.V., Spiridonov S.B., Postnikov V.M. Podkhod k sravneniyu po urovnyu nachal'noj podgotovki uchebnykh podgrupp slushatelej po napravleniyu perepodgotovki administrirovanie setej [Approach to the comparison of the level of initial preparation of training subgroups of students in the direction of retraining administration of networks]. Internet-zhurnal Naukovedenie [Internet Journal of Science], 2016, V. 8, no 6 (37), pp. 96.

Информация об авторах Цибизова Татьяна Юрьевна

(Россия, Москва) Доцент, доктор педагогических наук, профессор кафедры «Системы автоматического управления», начальник Управления образовательных технологий. Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (МГТУ им. Н.Э. Баумана). E-mail: mumc@bmstu.ru

Information about the authors

Tsibizova Tatiana Yurievna

(Russia, Moscow) Assistant professor, Doctor of pedagogy, Professor of Department of «Automatic control system»,

Head of Educational technologies Department. Bauman Moscow State Technical University» (BMSTU). E-mail: mumc@bmstu.ru

Постников Виталий Михайлович

(Россия, Москва) Жоцент, кандидат технических наук, доцент кафедры «Системы обработки информации и управления». «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (МГТУ им. Н.Э. Баумана). E-mail: postnikovvm@yandex.ru

Postnikov Vitaly Mikhailovich

(Russia, Moscow) Assistant professor, PhD in Technical Sciences, Assistant professor of Department of «Information processing and

management Systems» Bauman Moscow State Technical University» (BMSTU). E-mail: postnikovvm@yandex.ru

Спиридонов Сергей Борисович

(Россия, Москва) Доцент кафедры «Системы обработки информации и управления». Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (МГТУ им. Н.Э. Баумана). E-mail: spirid@bmstu.ru

Spiridonov Sergey Borisovich

(Russia, Moscow) Assistant professor of Department of «Information processing and management Systems» Bauman Moscow State Technical University» (BMSTU). E-mail: spirid@bmstu.ru