CC BY
38
2. Dozier C.M. and Brown D.B. Effect of photon energy on response of MOS devices. IEEE Trans. Nucl. Sci. 1981, NS-28, pp. 4137-4142.
3. Dozier C.M. and Brown D.B. Electron-hole recombination in irradiated SiO2 from a microdosimetry viewpoint. IEEE Trans. Nucl. Sci. NS-28, 1981, pp. 4142-4145.
УДК 681.518
ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ КОМПЛЕКСНОГО УПРАВЛЕНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ СТУДЕНТОВ
С.А. Пиявский, д.т.н.; З.Ф. Камальдинова
(Самарский государственный архитектурно-строительный университет, вргуаифтаИ ги, ката1_хгг@таИ.ш)
Рассматривается информационно-коммуникационная технология комплексного управления деятельностью студентов во время их обучения в вузе, анализируется опыт использования разработанной технологии в Самарском государственном архитектурно-строительном университете.
Ключевые слова: информационная технология, управление, компетентностный подход, рейтинговая оценка, кластеризация.
В условиях телекоммуникационной среды информационная система комплексного мониторинга и управления развитием студента должна удовлетворять следующим требованиям:
- осуществлять сопровождение учебной, творческой и личностной деятельности студента в течение всего периода обучения;
- обеспечивать оперативность обновления информации не реже нескольких раз в месяц;
- обеспечивать открытость, гласность и доступность всей первичной информации для студентов, преподавателей, руководителей всех уровней, родителей и других заинтересованных лиц;
- иметь общественное согласие в отношении алгоритма получения интегральных оценок и механизмов использования этих оценок для принятия управленческих решений;
- использовать современные, наиболее выразительные средства представления информации для ее анализа и сопоставления всеми участниками учебно-воспитательного процесса;
- применять наукоемкие современные математические методы моделирования и принятия решений для максимально эффективного использования собираемой системой обширной, многоаспектной информации;
- оценивать эффективность принимаемых решений через систему реализации обратной связи;
- иметь возможность простой и быстрой модернизации при изменениях в характеристиках объекта управления.
Разработанный в соответствии с этими положениями процесс управления учебной деятельностью студентов показан на рисунке 1. Его особенностями являются высокая частота измерения состояния процесса и значительный объем изме-
ряемых параметров, не реализованные ни в одной из существующих систем управления учебным процессом, а именно, еженедельно. Это достигается благодаря использованию автоматизированной информационной системы и алгоритму комплексной оценки хода учебного процесса.
Полнота информации позволяет оперативно и эффективно управлять учебным процессом, не ожидая конца семестра, причем ЛПР видна информация о деятельности не только студента, но и профессорско-преподавательского состава, что дает возможность корректировать работу в зависимости от ситуации.
Управление творческой деятельностью студентов в предлагаемой технологии отличается тем, что основано на введении наддисциплинар-ного курса «Технология исследовательской профессиональной деятельности», который ведется в течение всего времени обучения в вузе. В рамках этого курса каждый обучаемый входит не только в свою студенческую группу, изучая учебные дисциплины, но и в какую-либо бригаду научной группы, занятой решением конкретной научной проблемы. Схема управления творческой деятельностью студентов показана на рисунке 2.
Управление происходит на двух уровнях -стратегическом и тактическом. На стратегическом уровне научный руководитель осуществляет постановку и корректировку содержания работы, проводит индивидуальные консультации по вопросам, вызывающим затруднения у студентов. На тактическом уровне студенту еженедельно выдаются задания, по которым он должен написать отчет и получить оценку. Имеется возможность прогнозировать и проектировать будущую оценку по творческой работе с помощью теста творческой квалификации.
Субъект управления
Измерительный орган
[Посещаемость
а*
Дисциплины учебного плана
Аттестация по контрольным точкам
Учет пропусков ю уважительно! причине
Ежедневный
ввод старостами сведений ИС
свед
гг
Еженедельный расчет текущего уровня успеваемости студентов,
подсчет пропусков
Орган принятия ! решений
Исполни -тельный орган
Визуализация
учебного рейтинга на интернет-портале
Объективная оценка своих учебных результатов
Учебная комиссия факультета деканат
Сравнение результатов
обучения по своей дисциплине с другими, регулярность отчетности
К студенту
Объект управления
Управленческие воздействия на студента
Управленческие воздействия на преподавателя
Управленческие воздействия на деканат
К преподавателю
Реакция
Обратная связь
Рис. 1. Схема управления учебной деятельностью студентов
Процесс управления внеучебной деятельностью студентов осуществляется по организационной схеме, представленной на рисунке 3. Информационная система, обеспечивающая разработанную технологию, позволяет отражать и учитывать конкретные достижения студентов в любых областях: науке, спорте, культурной и общественной деятельности. Внеучебная деятельность оценивается по записям, введенным в систему мониторинга достижений. Любой член коллектива может через Интернет записать информацию о своих или чужих достижениях в различных сферах жизни. Информация немедленно становится видной всем. Таким образом удается привлечь внимание студентов к социальной значимости для них самих и для общества в целом их усилий и достижений в области науки, спорта, организационной деятель-
ности, стимулировать воспитательную работу со студентами по различным направлениям; благодаря постоянной оценке ее текущего уровня в зависимости от конкретных результатов, проявившихся в деятельности каждого члена студенческого коллектива, разбудить здоровый соревновательный интерес студентов не только в сфере успеваемости и творческого развития, но и в сфере их личностного развития.
Математическая модель комплексной оценки деятельности студента
Алгоритмы свертки показателей деятельности студента разрабатываются в стране с момента появления АСУ вузами. Существующие рейтинговые системы имеют общие недостатки: отсутству-
Субъект управления
Методический руководитель
Преподаватель потока
Научный руководитель
Руководитель научной группы
Измерительный орган
Оценка структуры будущей НИРС и ее творческого рейтинга
Еженедельная оценка
этапов выполнения НИРС и их визуализация
Корректи -
ровка задания и будущей
оценки и их визуализация
Орган принятия решений
Методический руководитель
Преподаватель потока
Руководитель научной группы
Научный руководитель
Обратная связь
Управленческие воздействия
Объект управления
Преподавателя, научного руководителя:
Корректировка содержания работы; индивидуальные консультации
Методического руководителя:
Советы преподавателю и научному руководителю по корректировке
содержания и стиля работы со студентами; смена темы исследования и научного руководителя
Рис. 2. Схема управления творческой деятельностью студентов
Субъект управления
Виды внеучебной активности
Наука
Общественная деятельность
Культурная деятельность
Труд
Спорт
Измерительный орган
Визуализация информации на портале
Ввод достижения
любым зарегистрированным пользователем
Оценка достижений внеучебным аналитиком
Расчет внеучебного рейтинга студента и группы
Орган принятия решений
Анализ динамики внеучеб-ной активности
учебной комиссией
Обратная связь
Управленческие Объект воздействия управления
Инициирование мероприятий
Составление удобного расписания
Поощрение наиболее активных
Рис. 3. Схема управления внеучебной деятельностью студентов
ет комплексная оценка деятельности студента в вузе, включающей внеаудиторную активность; используется лишь небольшое количество показателей, которые не могут всесторонне охарактеризовать уровень развития тех или иных компетенций студента; частота проводимых измерений не позволяет в полной мере осуществлять управленческие воздействия; методы свертки показателей носят условный характер (например, весовые коэффициенты), хотя существуют современные математические методы определения весовых коэффициентов при разных уровнях значимости.
Разработанный метод комплексной оценки деятельности студентов в вузе лишен указанных недостатков благодаря тому, что, помимо большого объема информации, еженедельно поставляемого автоматизированной информационной системой, использует мощный аппарат современной теории принятия решений, а именно, методы ПРИНН [1] и АНР [2].
Структура модели показана на рисунке 4. Таким образом, ключевой проблемой модели является поэтапное свертывание информации в агрегированные показатели - рейтинги. При решении этой задачи используем метод ПРИНН. Для анализа и обоснования применяемого метода рассчитаем комплексный рейтинг методом АНР и затем рассчитаем корреляцию значений. Коэффициент корреляции при расчете рейтингов составил 0,93.
Разработанная математическая модель реализуется компьютерной программой, входящей в информационную систему поддержки разработанной технологии управления. Однако важную роль играет понятность результатов, получаемых на базе этой модели для всех участников учебно-воспитательного процесса, в первую очередь студентов и их родителей. Поэтому разработана упрощенная модель расчета комплексной оценки, дающая результаты, близкие к результатам пол-
Рис. 4. Схема свертки разнокачественных показателей в комплексную оценку деятельности студента
ной математической модели, однако имеющие простое объяснение. Расчет комплексной оценки деятельности студента (КОДС) осуществляется по формуле КОДС=30+ВР+0,2*КТ2-НЗ-КТ0, где 30 баллов - первоначальный бонус, ВР - внеучеб-ный рейтинг, КТ2 - контрольные точки, зачтенные с оценкой «отлично», НЗ - процент непосещений занятий по неуважительным причинам, КТ0 -процент неаттестованных точек.
Математическая модель кластеризации студенческого контингента
В предложенной технологии кластеризация необходима, чтобы разбить студенческий коллектив на бригады для ведения научно-исследовательских работ, закрепить руководителей из числа старшекурсников за младшекурсниками и т.д. При этом известные методы кластеризации, такие как алгоритмы семейства к-средних, невозможно напрямую использовать для решения поставленной задачи, так как, помимо расстояния между кластеризуемыми объектами, необходимо учитывать ряд жестких ограничений на совместное включение в кластеры некоторых малых групп объектов (например, студентов из одной местности, дружеской группы, спортивной команды, творческого коллектива и т.п.). Поэтому необходимо создание специальной оптимизационной математической модели. Поставим задачу кластеризации в общем виде. Будем рассматривать объекты кластеризации и потенциальные центры кластеров. Например, в задаче организации индивидуального шефства студентов над студентами объектами кластеризации являются студенты младших курсов, а центрами - старшекурсники.
Пусть i - номер объекта кластеризации, i=1, ..., К; j - номер центра, j=1, ..., М. Обозначим через Rij расстояние от Ьго объекта кластеризации до j-го центра. Расстояние может рассчитываться через отдельные характеристики объектов кластеризации и центров, такие как значения различных рейтингов (учебного и внеучебного), увлеченность теми или иными направлениями внеучебной деятельности и пр.
Введем максимально допустимый радиус кластера а. Тогда определяется признак р^ возможного отнесения элементов ^ j к одному кластеру,
Г1, е {о -
если Ив ^а,
■ иначе.
Пусть ^ах - максимально разрешенное количество элементов в кластере; ^ - признак того, что j-й элемент является центром кластера,
если| -й элемент-центр кластера,
■ иначе,
[1, е [0 — ]
xij - признак включения Ьго объекта в кластер с центром j,
1, если 1-й элемент попадает в кластер,
0 — иначе
(х^, ^ - булевы переменные).
Введем ограничения, отражающие требования, предъявляемые к задаче кластеризации.
1. Каждый объект кластеризации должен попасть ровно в один кластер: 2ху = 1, i=1» • К.
I
2. В кластере расстояния объектов кластеризации до центра кластера не должны превосходить максимально допустимое значение а: р^х^, i=1,
К; ]=1, М.
3. Ограничение, накладываемое на количество элементов в кластере, не должно превышать ^ах. В данном примере это означает, что за руководителем должно быть закреплено не более ^ах подшефных: 2х, ^ Nlmх, У=1, М.
Общее количество кластеров NобЩ определяется формулой Nобщ= 2
Теперь задача оптимальной кластеризации формулируется как задача булева линейного программирования при критерии
Пусть при формировании кластеров требуется учесть принадлежность как объектов кластеризации, так и центров кластеризации некоторым общностям. Пусть R - число общностей, а Кг, г=1, ..., R - множество номеров объектов, входящих в эти общности: К^ёи g2, ..., gNr}. Введем матрицы признаков и ц^г принадлежности объектов кластеризации и центров этим общностям:
С Л1' если 1 е К , i=1, К, г=1, R,
11 10 — иначе
^ , =
1, если | е Кг 0—иначе
У=1, М, г=1, R.
Рассмотрим различные случаи соотношения размеров общностей и кластеров. Пусть размер общности « не превосходит заданный максимальный размер кластеров. В этом случае естественно поставить условие, что все объекты общности должны быть включены в один и тот же кластер. Чтобы отразить это условие, введем дополнительные булевы переменные ]=1, ..., М, удовлетворяющие условию 2^ = 1. Значение этой переменной равно единице для кластера, в который вошла общность «. Тогда требование реализуется условием 2С^х, = К5V,, i=1, ..., К, У=1, ..., М.
Если же размер общности « превосходит заданный максимальный размер кластеров, отнести все объекты общности к одному кластеру невозможно. В этом случае нужно стремиться уменьшить количество кластеров, в которые включена эта общность. Для подсчета числа таких кластеров используются признаки Их сумма уже не
должна быть равной единице. Если потребовать выполнения неравенств K v. , то Xv=.
s J^ is iJ ■■ Js
' J
равна числу кластеров, в которые вошли объекты из общности s. Эта величина подлежит минимизации. С учетом требования минимизации общего числа кластеров приходим к задаче векторной оптимизации, которая решается методом ПРИНН. При этом в процессе решения используем готовый свободно распространяемый пакет для решения задач целочисленного и смешанного целочисленного линейного программирования LPSolve.
Информационная система
Система реализована на языке C# с использованием технологии ASP.NET, СУБД SQL Server 2005 и размещена на портале www.sciyouth.ru. Основными функциональными режимами системы являются следующие.
Мониторинг учебной деятельности: выбор информации (курс, группа, дисциплина), ввод информации (отметка о посещении занятия, отметка о полученной оценке), расчеты (рейтинг студента на текущей неделе, процент успеваемости по дисциплине), представление информации (учебные планы, содержание лабораторных работ, контрольные точки).
Мониторинг творческой активности: журнал исследовательских работ (экран хода выполнения, сводная ведомость, журнал творческих работ, контроль выставления оценок), оценка научной квалификации (история оценок, оценка на основе 15 критериев, анализ ответов).
Мониторинг внеучебной деятельности: ввод достижения любым зарегистрированным пользователем, оценка достижения ответственным пользователем, доска почета и портфолио студентов.
Комплексная оценка деятельности студента: расчет и визуализация комплексного рейтинга, расчет и визуализация кривых роста (выбор курса, группы, студента).
Результаты применения технологии
Разработанная технология внедрена на факультете информационных систем и технологий (ФИСТ) в Самарском государственном архитектурно-строительном университете (СГАСУ). Системой охвачены 42 дисциплины, она содержит около 50 подрежимов. На систему ориентировано управление всей учебно-воспитательной работой на факультете. В среднем количество обращений к порталу в сутки около полусотни.
Основной характеристикой эффективности управления учебно-воспитательным процессом на основе разработанной технологии является динамика комплексной оценки студентов в семестре,
представленная на рисунке 5. Видно, что после начала занятий значение комплексной оценки падает, это становится заметно органам принятия решений, и в результате проведения определенных мероприятий (беседы по выяснению причин, организация дополнительных занятий и т.п.) ситуация в большинстве случаев начинает выправляться.
Динамика комплексной оценки осенний семестр 2009/10 уч. год
45
40
к 35 s
? 30 го
I
" 25 20 15
♦ 1 курс ■ 2 курс 13 курс 4 курс
4 6 8 10 12 14 16
недели семестра
Динамика комплексной оценки весенний семестр 2009/10 уч. год
ф 1 курс
■ 2 курс A3 курс
■ 4 курс
^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ недели семестра
Рис. 5. Динамика комплексной оценки в 2009/10 учебном году
Для проведения исследования по эффективности управления учебной деятельностью приведем сравнительный анализ результатов успеваемости по итогам сессии на различных факультетах СГАСУ. В таблице показано превышение (в процентах) результатов ФИСТ над результатами других технических факультетов.
Факультет Абсолютная успеваемость, % Качественная успеваемость, %
2009 г. 2010 г. 2009 г. 2010 г.
ИЭФ 25 21 -8 3
ФПГС 32 33 4 11
ФТГС 24 11 -1 -5
ФИСПОС 37 24 7 9
СТФ 25 10 5 14
Использование разработанной технологии управления исследовательской деятельностью студентов под руководством преподавателей приводит к значительному повышению уровня сфор-мированности их компетенций. На рисунке 6 показаны уровни сформированности компетенций по 9 функциям исследовательской деятельности (их среднее значение по балльной шкале) для студентов 1-го и 4-го курсов.
45
30
25
20
5
Рис. 6. Средняя исследовательская компетентность студенческого потока
Студенты ФИСТ значительно опережают студентов других факультетов по всем показателям внеучебной деятельности. Число студентов факультета, получивших в 2009 г. и в первом полугодии 2010 г. единовременные стипендии ученого совета за успехи в учебе, спорте и общественной работе, составило соответственно 33 % и 26 %, в то время как на других факультетах оно составило максимально 20 %.
Важно, что использование разработанной информационной технологии все более положительно воспринимается студентами и их родителями. В феврале 2010 г. был проведен анонимный опрос студентов ФИСТ (с 1-го по 4-й курсы). Его результаты сравнили с результатами аналогичного анонимного опроса, проведенного в 2007 г. Сравнение показало, что степень одобрения студентами системы с некоторыми замечаниями выросла с 65 % до 74 %. Процент студентов, регулярно интересующихся результатами мониторинга через
Интернет и на информационной доске, вырос с 27 до 84. Доля студентов, регулярно интересующихся результатами мониторинга через Интернет или на информационной доске, близка к 100 %. По-прежнему результатами мониторинга интересуются порядка 50 % родителей, причем доля родителей, самостоятельно использующих для этого Интернет, выросла с 9,5 % до 24 %; 72 % студентов считают, что рейтинг стимулирует своевременную сдачу лабораторных и практических работ (в 2007 г. их было 47,6 %).
Таким образом, разработанная технология комплексного управления учебной и внеучебной деятельностью студентов в вузе приводит к существенному повышению эффективности их учебной деятельности (практически 100-процентная успеваемость), к творческому росту и активизации внеучебной деятельности.
Литература
1. Пиявский С.А. Математическое моделирование управляемого развития научных способностей // Изв. АН: сер. Теория и системы управления. 2000. № 3. С. 100-106.
2. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2000. 296 с.
3. Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Информационно-аналитическая система комплексного мониторинга развития студентов в условиях телекоммуникационной среды // ИКТ. 2007. Т. 5. № 4. С. 101-105.
4. Камальдинова З.Ф., Пиявский С.А. Управление учебной и внеучебной деятельностью студента в вузе на основе информационно-коммуникационных технологий // Перспективные информационные технологии для авиации и космоса (ПИТ-2010): тр. Междунар. конф. с элементами науч. школы для молод. Самара, 2010. С. 204-208.
УДК 536.12: 621.771.07
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ДЕФЕКТОВ В ПРОКАТНЫХ ВАЛКАХ
(Работа выполняется при финансировании федеральной программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России»)
К.Н. Вдовин, д.т.н.; Л.Г. Егорова, кт.н.; А.В. Давыдов; Ю.Б. Кухта, кт.н. (Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова,
egorov-lyudmil@yandex. ru)
В работе описана ультразвуковая установка, которая позволяет осуществлять автоматическую диагностику качества прокатных валков методом ультразвукового сканирования. Для управления процессом ультразвукового сканирования разработан и описан программный продукт, который дает возможность определять местоположение различных дефектов в прокатном валке и может использоваться на всех стадиях его изготовления для своевременного устранения этих дефектов.
Ключевые слова: ультразвуковой преобразователь, дефектоскоп, диагностика, прокатный валок, программный продукт, дефекты.
Важной проблемой при создании прокатных станов является изготовление высококачественных рабочих валков. Их производство проходит ряд технологических этапов, каждый из которых
определенным образом влияет на прочность и твердость готового изделия. Стремление производителей повысить твердость бочки валка приводит к охрупчиванию рабочего слоя и формированию
