CC BY
81
Литература
1. Тельнов Ю. Ф. Организационное обучение на основе управления компетенциями // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями: Сборник научных трудов XII научно-практической конференции. - М.: МЭСИ, 2009. С. 282-289.
2. Тельнов Ю. Ф. Разработка государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования 3-го поколения по направлению «Прикладная информатика» на основе компетент-ностного подхода // Совершенствование подготовки IT-специалистов по направлению «Прикладная информатика» на основе инновационных технологий и E-LEARNING: Сборник научных трудов 2-й Российской научно-методической конференции. - М.: МЭСИ, 2006.
3. Рыбина Г. В. Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы // Искусственный интеллект и принятие решений, 2008. № 1. С. 22-46.
4. Трембач В. М. Формирование и использование моделей компетенций, обучающихся на основе эволюционирующих знаний // Открытое образование, 2009. № 6(77). С. 12-26.
5. http://www.claroline.net/doc/en/index.php/The_learning_path_tool (Дата обращения 25.08.2009).
6. http://www.eduworks.com/LOTT/Tutorial/learningobjects.html (Дата обращения 26.08.2009).
7. http://www.imsglobal.org (Дата обращения 16.08.2009).
8. Университеты в информационном обществе: новые вызовы (МЭСИ) // Открытое образование, 2009. № 6(77). С. 6-7.
9. Комлева Н. В., Макаров С. И. Инновационная технологическая среда оценки компетентности в образовании // Открытое образование, 2008. № 5(70).
10. Трембач В. М. Применение интеллектуальных технологий к формированию компетенций обучающихся //Искусственный интеллект и принятие решений, 2008. № 2. С. 34-45.
11. Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. 4-е изд. - М.: Вильямс, 2007. - 1152 с.
12. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. 2-е изд. - М.: Вильямс,
2007. - 1408 с.
13. Тельнов Ю. Ф., Трембач В. М. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие. - М.: МЭСИ, 2009. - 202 с.
14. Рыбина Г. В. Основы построения интеллектуальных систем: Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика, ИНФРА-М, 2010. - 432 с.
15. Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. -СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 608 с.
16. Трембач В. М. Компьютерные методы представления и формирования знаний для синтеза планов решений // Новости искусственного интеллекта, 2005. № 3. С. 51-62.
17. Трембач В. М. Методы представления эволюционирующих знаний, обеспечения и оценки их соответствия действительности // КИИ-2008. Одиннадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием: Сборник научных трудов в 3-х томах. Т. 3. - М.: Физматлит,
2008. С. 315-322.
18. Осипов Г. С. Лекции по искусственному интеллекту. - М.: КРАСАНД, 2009. - 272 с.
19. Котов В. Е. Сети Петри. - М.: Наука, 1984. - 160 с.
20. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирования систем. - М.: Мир, 1984. - 264 с.
УДК 004.89: 330.42 ББК 20
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЗАДАЧАХ РЕСТРУКТУРИЗАЦИИ ВУЗА
А. Н. Береза, к. т. н., доцент кафедры «Информационные системы» Тел.: (8636) 26-66-77, e-mail: anbirch@mail.ru Е. А. Ершова, ст. преподаватель кафедры информатики Волгодонского института сервиса (филиал) Тел.: (8639) 23-85-24, e-mail: stvelik@mail.ru Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса
http://www.sssu.ru
This article describes the methods of decision-making in the management of the university. Special attention is paid to the method of selecting one of the alternatives on the basis of the analysis of hierarchies. Besides, organizational modeling as a means of effective management of the university is considered.
В статье рассматриваются методы принятия решений в управлении вузом, уделено отдельное внимание применению метода анализа иерархий для выбора одной из альтернатив управленческого решения. Кроме того, рассматривается организационное моделирование как инструмент повышения качества управления вузом.
Ключевые слова: методы принятия решений; организационное моделирование; онтология; моделирование; управление информационными системами.
Key words: methods of decision-making, organizational modeling, ontology, information systems management.
Введение. Существование вузов в условиях рыночной экономики ставит перед ними задачи, характерные для всех хозяйствующих субъектов. Конкурентная рыночная среда требует от вузов повышения эффективности их деятельности, что возможно при повышении качества управленческих решений в них. В процессе управления организацией на любом уровне руководителю приходится сталкиваться с необходимостью принимать решение - выбирать одну из предложенных альтернатив. При этом он должен руководствоваться необходимостью обеспечения развития организации.
Сложность принятия решений в вузе обуславливается многими факторами, в том числе противоречивостью природы образовательных услуг, которые являются социально значимыми благами. «Противоречивая природа социально значимого блага создает объективную основу для коллизии между текущими индивидуальными и долгосрочными общественными предпочтениями в отношении потребления и использования такого блага» [1]. Поэтому при оценке деятельности вуза необходимо учитывать не только факторы экономического развития, обеспечения максимальной прибыли, но и необходимость выполнения социальных обязательств.
Кроме того, сложность принятия решений в процессе управления вузом объясняется «...многопрофильным характером деятельности, обилием форм и методов учебной работы, пространственной распределенностью инфраструктуры (филиалы, представительства), многообразием источников финансирования, наличием развитой структуры вспомогательных подразделений и служб (строительная, производственная, хозяйственная деятельность), необходимостью адаптации к меняющемуся рынку образовательных услуг, потребностью анализа рынка труда, отсутствием общепринятой формализации деловых процессов, необходимостью электронного взаимодействия с вышестоящими организациями.» [2].
Задача управления заключается в поиске допустимого управляющего воздействия, приводящего систему в наиболее эффективное состояние согласно выбранным критериям.
1. Моделирование процесса принятия решения. В общем виде модель принятия управленческого решения выглядит следующим образом [3] (см. рис. 1).
Вход системы - полученные марке-
Вь:хо,ц
Вход
Внешняя сре^а
Процесс принятия решения
Обратная связь Рис. 1. Модель процесса принятия решения
тинговым путем рыночные характеристики (требования потребителей к образовательным программам, сегментация рынка образовательных услуг и т. д.) и характеристики проблемы, поставленные перед лицом, принимающим решение.
На выходе системы - решение, выраженное количественно или качественно, имеющее определенную степень адекватности и вероятность реализации, степень риска достижения запланированного результата.
К компонентам внешней среды системы относятся факторы макро- и микросреды вуза, инфраструктуры региона, влияющие на качество управленческого решения. К этим факторам относятся: международная интеграция, политическая ситуация в стране, экономика, техническое состояние отраслей, социально-демографические, климатические и другие общестрановые факторы, факторы инфраструктуры региона (транспорт, связь рыночная инфраструктура и др.), факторы, характеризующие конкретные связи вуза (лица, принимающего решение) с другими образовательными учреждениями, организациями, посредниками, конкурентами и т. д.
Обратная связь характеризует различную информацию, поступающую от потребителей к лицу, принявшему решение («к процессу»), или к лицу, от которого поступила информация по решению проблемы («вход»). Поступление информации по обратной связи может быть связано с некачественным решением, дополнительными требованиями потребителей по уточнению или доработке решения, появлением нововведений, ноу-хау и другими факторами.
Процесс принятия решения включает следующие операции: подготовка к работе, выявление проблемы и формулирование целей, поиск информации, ее обработка, выявление возможностей ресурсного обеспечения, ранжирование целей, формулирование заданий, оформление необходимых документов, реализация заданий.
На основании сформулированных задач и полученной информации определяются варианты решений - альтернативы, далее альтернативы сравниваются и выбирается наилучший вариант [4]. Сравнение альтернатив производится на основании значений показателей, характеризующих конкурентоспособность вуза. В случае разветвленной и сложной системы показателей, как в нашей ситуации, сравнение альтернатив становится сложным процессом, требующим математического решения.
Отдельной задачей является формулировка и составление системы показателей, которая позволит всесторонне оценить объект исследования. Она должна, с одной стороны, в полной мере охватывать цели и задачи вуза, а с другой - быть сбалансированной и практически реализуемой.
На настоящий момент система показателей конкурентоспособности вуза сформулирована несколькими авторами. Системы критериев оценки рейтинга вузов, применяемые различными ведомствами, а также периодическими изданиями и аналитическими центрами, рассмотрены Р. А. Фатхутдиновым в [3]. Проанализировав применяемые системы показателей, на основании которых определяются рейтинги и конкурентоспособность вузов, можно сделать следующий вывод: представляемые системы показателей не отвечают требованиям системности, а именно отсутствует классификация показателей относительно входа и выхода системы, показатели коррелируют между собой, не отражают сути происходящих процессов.
Конкурентоспособность характеризует положение предприятия во времени, т. е. рассматривать конкурентоспособность необходимо с двух сторон - положение предприятия на рынке, а также темпы его изменения во времени. Таким образом, и значения показателей, характеризующих конкурентоспособность, необходимо рассматривать как функции, зависимые от времени дг(0. С точки зрения системного анализа перечень показателей должен характеризовать состояние окружающей среды, в которой находится система, а также внутреннее состояние самой системы [5].
Показатели окружающей среды:
- показатели спроса на образовательные услуги с разбивкой на виды образовательных программ;
- показатели спроса на выпускников.
Значение показателей окружающей среды в малой степени зависит от организации и практически не может быть изменено в результате управляющих воздействий.
Показатели внутреннего состояния:
- обеспеченность учебными площадями и учебно-материальной базой;
- кадровое обеспечение;
- обеспеченность учебной документацией и учебниками;
- постоянные издержки;
- переменные издержки.
Значения этих показателей зависят от управляющих воздействий различных типов, предложенных в [5]:
- изменение структуры системы (создание новых факультетов, кафедр, институтов (закрытие старых), в том числе объединение и разъединение, создание (закрытие) филиалов и т. д.);
- изменение набора образовательных программ (увеличение (уменьшение) набора, в том числе по конкретным образовательным программам; открытие (закрытие) новых образовательных программ и т. д.);
- изменение содержания образовательных программ (в рамках государственных стандартов) и образовательных технологий;
- изменение состава, структуры и функций системы управления вузом.
Для формирования управленческих решений и выбора одного из них, ввиду сложности управляемой системы, необходимо использовать средства поддержки принятия решений.
2. Классификация методов поддержки принятия решений. Методы поддержки принятия решения можно разделить на три типа:
1. Аналитические, основанные на применении математических моделей линейной и нелинейной оптимизации. Выбор оптимального решения в этом случае строго формализован. Условия задачи заданы жестко и не изменяются в процессе решения, при других вариантах начальных условий решение не будет оптимальным. Круг задач, решаемых с помощью аналитических методов, достаточно узок, чаще он ограничивается техническими системами.
2. Методы выбора одной из приемлемых альтернатив. К этим методам относятся: имитационное моделирование, методы экспертных оценок, теория полезности, метод анализа иерархий. В задачах, решаемых этими методами, алгоритм поиска оптимального решения не формализован. Поиск оптимального решения из перечня существующих альтернатив осуществляется по алгоритму с участием лица, принимающего решение (ЛПР).
3. Общая задача принятия решения подразумевает поиск решения, когда перечень альтернатив не сформирован и алгоритм выбора решения не формализован. Такие задачи характерны для принятия решений в управлении сложными системами. Информация, на основе которой формируется множество возможных решений, носит как детерминированный, так и стохастический характер. «В настоящее время для решения интенсивно создаются методы обработки знаний (логико-лингивистического моделирования) в рамках новой научной дисциплины - инженерии знаний» [6].
3. Применение методов анализа иерархий для решения задачи реструктуризации вуза. В приведенных выше вариантах управляющих воздействий указана одна из категорий - изменение структуры системы. Изменение структуры вуза - реструктуризация - может заключаться:
- в открытии или закрытии специальности;
- во внедрении определенной образовательной технологии;
- в создании нового факультета, кафедры и т. д.
Практика принятия решений о выборе одного из управляющих воздействий связана с взвешиванием альтернатив, каждая из которых удовлетворяет некоторому набору желаемых целей. Задача заключается в выборе той альтернативы, которая наиболее полно удовлетворяет всему набору целей. В [5] графически отображены те ограничения, которые действуют на образовательную систему и с учетом которых, следовательно, необходимо принимать решение (рис. 3).
Рис. 2. Схема процесса принятия решения
Рис. 3. Модель функционирования образовательного учреждения
Согласно построенной выше модели, в набор целей, которые должны достигаться при принятии решения о реструктуризации, входят:
- удовлетворение спроса на услуги со стороны населения;
- удовлетворение спроса на специалистов;
- повышение качества обеспеченности ресурсами (кадровыми, материальными, финансовыми);
- выполнение нормативных требований со стороны государственных органов.
Таким образом, при выборе одной из альтернатив по изменению структуры системы вуза перед руководителем встает задача, в которой необходимо учесть выполнение нескольких кри-цыи териев. При решении многокритериальных
задач в сложной обстановке необходимо применять методы выбора. Один из этих методов - метод анализа иерархий [4].
Рассмотрим пример принятия решения об открытии одной из трех новых специальностей А, В, С. Предположим, что нормативные требования выполняются для открытия всех специальностей. Проведем сравнение по оставшимся трем характеристикам: спрос со стороны студентов, со стороны работодателей и обеспеченность ре-А Е с сурсами (рис. 4).
Рис. 4. Иллюстрация метода иерархий " При попарных сравнениях каждому
словесному определению уровня важности ставится в соответствие число.
Оценка уровней важности
Таблица 1
Уровень важности Количественное значение
Равная важность 1
Умеренное превосходство 3
Существенное превосходство 5
Значительное превосходство 7
Очень большое превосходство 9
Необходимо построить матрицу сравнений критериев для вуза.
Матрица сравнений критериев
Таблица 2
Критерий С1 (спрос на услуги) С2 (спрос на выпускников) С3 (обеспеченность ресурсами) Собственный вектор
С1 1 5 3 2,47
С2 1/7 1 3 0,848
Сз 1/3 1/3 1 0,48
В этой таблице мы определили коэффициенты важности критериев. Вес критерия определяется нормированием значений собственного вектора: а>1 = 0,65; а>2 = 0,22; с3 = 0,13.
На нижнем уровне иерархической схемы сравниваются заданные альтернативы (специальности) по каждому критерию отдельно.
Таблица 3
Относительная важность альтернатив по отдельным критериям
По критерию С1 (спрос на услуги)
Альтернатива А В С Собственный вектор Вес
А 1 7 3 2,76 0,69
В 1/7 1 3 0,755 0,19
С 1/3 1/3 1 0,48 0,12
По критерию С2 (спрос на выпускников)
Альтернатива А В С Собственный вектор Вес
А 1 1/7 1/5 0,31 0,07
В 7 1 3 2,76 0,65
С 5 1/3 1 1,18 0,28
По критерию С3 (обеспеченность ресурсами)
Альтернатива А В С Собственный вектор Вес
А 1 5 5 2,93 0,68
В 1/5 1 1/5 0,34 0,09
С 1/5 5 1 1 0,23
Вес каждого критерия определяется путем вычисления собственного вектора и его нормирования. Формула для вычисления: извлечь корень п-й степени (п - размерность матрицы сравнений) из произведений элементов каждой строки. Таким образом, мы получили веса соответствующих специальностей по каждому из критериев.
Синтез полученных коэффициентов важности осуществляется по формуле:
п
£ _ ^ ф а где Sj - показатель качествау-й альтернативы; а - вес /-го критерия; ау - важность
1 1 11 ' у-й альтернативы по /-му критерию.
Для трех специальностей проведенные вычисления позволяют определить
£А = 0,65 ® 0,69 + 0,22 ® 0,07 + 0,13 ® 0,68 = 0,552;
£в = 0,65 ® 0,19 + 0,22 ® 0,65 + 0,13 ® 0,09 = 0,278;
£с = 0,65 ® 0,12 + 0,22 ® 0,28 + 0,13 ® 0,23 = 0,17.
Итак, из представленных альтернатив специальность А является наиболее приемлемым решением.
Здесь рассмотрена упрощенная технология применения метода анализа иерархий. Однако при решении задачи выбора альтернатив возникают вопросы оценки показателей каждого критерия. Например, с помощью экспертных оценок или агрегирования показателей с учетом весов. В дальнейшем необходимо разработать методику получения комплексных оценок конкурентоспособности вуза, а также расшифровать приведенные три комплексных показателя по отдельным категориям в виде иерархии.
4. Метод организационного моделирования на основе онтологии. Кроме задач выбора одной из альтернатив, перед руководителем возникает вопрос формулировки решения. Данный вид задач, как было сказано ранее, требует применения методов моделирования, обработки знаний.
Управление организацией связано с передачей и обработкой информации различного рода. Она может быть оформлена в виде документов, графиков, планов, отчетов и т. д. В крупных компаниях информационные процессы и связанные с ними потоки данных имеют очень сложную структуру и большие объемы. Поиск необходимой информации, анализ ее для принятия решения - это сложный процесс. При этом накопленные сведения, имеющие важное значение для предприятия и именуемые «знаниями», являются необходимым элементом при эффективном управлении организацией.
В результате возникшей проблемы хранения и поиска необходимой информации в сложных потоках документации в бизнесе появилась потребность в управлении этими знаниями. «Компании, которые осознали ценность «знания» и наладили управление им, способны лучше использовать свои традиционные ресурсы, комбинировать их особыми способами, обеспечивая большую выгоду для потребителей, чем конкуренты» [7].
В дальнейшем проблема управления знаниями переросла в отдельную область информационных технологий - «инженерию знаний». Можно рассматривать понятие «инженерия знаний» с двух позиций [9]: как стратегию управления, направленную на организацию хранения и эффективного использования интеллектуальных ресурсов предприятия, и как сферу информационных технологий, занимающуюся разработкой методик и программного обеспечения для выполнения функций хранения, анализа, использования знаний в различных формах. Формы представления и виды информационного обеспечения организаций очень разнообразны. Для организации поиска необходимой для принятия решения информации в хранилищах информации различных типов на основе разнообразных технологий (базы данных, системы документооборота, экспертные системы, автоматизированные информационные системы предприятии и т. д.) необходимо решить задачу структурирования и формализации имеющихся в организации данных.
Предлагаются различные подходы и методы для формализованного интегрированного описания знаний и разнородных данных. Одним из методов является применение онтологий.
В рамках [8] было проведено детальное исследование понятия «онтология» и особенно областей применения онтологий (см. табл. 4).
Таблица 4
Систематизация знаний в области онтологий
Признак классификации Виды
Область применения Semantic Web; управление знаниями; обучение; экспертные системы; обработка естественного языка; интеграция пользовательских приложений; моделирование и проектирование
Роль Коммуникация между людьми; автоматизированные рассуждения; способ представления знаний; интеграция разнородной информации
Владелец Индивидуум; группа; организация; нация (государство); человечество
По уровню общения Онтологии представления; общие онтологии; онтологии предметной области; онтологии приложений
По глубине проработки Каталог; глоссарий; тезаурус; коллекция таксономий; коллекция фреймов; набор логических ограничений
По предметной области Организация (предприятие); раздел науки; отрасль промышленности; материальные и нематериальные объекты
Язык Не формальный; формализованный; формальный
Как видно из таблицы, сферы применения онтологий разнообразны, отсюда и неоднозначные определения понятия «онтология». В рамках методики применения онтологий к систематизации и управлению знаниями предприятия обоснованным является следующее определение, предложенное в [9]: «Онтология - это структурная спецификация некоторой предметной области, ее формализованное представление, которое включает словарь (или имена) указателей на термины предметной области и логические связи, которые описывают, как они соотносятся друг с другом».
Возвращаясь к проблеме эффективного управления организацией, следует учитывать, что в основе принятия решений лежит понимание и взаимосвязь процессов, протекающих в организации. Формализованное описание функций управления в вузе предоставляет возможность повысить эффективность принимаемых решений и разработку альтернатив. Существуют различные виды моделей и методик их построения, применяемые в управлении. Одна из них - организационно-функциональная модель, в которой нашел свое применение процессный подход в менеджменте.
Процедура построения организационно-функциональной модели вуза заключается в представлении его в виде системы, состоящей из процессов, где каждый процесс определен и указано, к какой группе он относится (основные, обеспечивающие, процессы управления).
В результате анализа деятельности вуза могут быть выделены следующие процессы:
1) основные процессы:
o исследование рынка образовательных услуг (анализ потребности в специалистах по направлениям, анализ спроса со стороны потребителей образовательных услуг);
o планирование и проектирование учебно-воспитательной работы (разработка учебных планов, планов кафедр, рабочих программ и т. д.);
o планирование и проектирование научной работы (составление планов научной работы вуза, кафедр, преподавателей, а также графиков их реализации и контроля);
o реализация учебного процесса (создание рабочих графиков студенческих групп, разработка расписания и т. д.);
o прием студентов;
2) обеспечивающие процессы:
— сбор внутренних данных и данных от потребителей услуг;
— мониторинг учебно-воспитательного и научного процесса;
— анализ данных;
3) процессы управления:
— управление кадрами;
— управление документами;
— управление инфраструктурой и хозяйственной частью;
— управление бухгалтерским и финансовым учетом.
Функциональная модель имеет иерархическую структуру, в которой крупные процессы разбиваются на более детализированные. На этапе проектирования также закрепляются зоны ответственности за каждый процесс и указываются показатели, по которым контролируется исполнение этого процесса. Широко применяются стандарты построения функциональных диаграмм группы IDEF.
Рассмотрим моделирование одного из процессов на примере управление набором абитуриентов. На диаграмме по стандарту IDEF0 верхнего уровня представлена сама функция и информационные дуги: сверху - «управляющие», слева - «входящие», справа - «исходящие». Выполнение функции «Управление набором абитуриентов» основывается на данных центра занятости, анкетировании выпускников школ и отчетах о ресурсной обеспеченности вуза и подразделений. Результатом выполнения этой функции является разработка плана набора абитуриентов в разрезе различных форм и направлений подготовки. Процесс управления набором регламентируется прописанными процедурами, правилами приема и зависит от выполнения аккредитационных и лицензионных показателей.
Рис. 5. Функциональная модель управление набором абитуриентов
На следующем этапе данная функция разбивается на более детализированные процессы (см. рис. 6).
Рис. 6. Диаграмма декомпозиции функции управления набором
Далее каждый процесс закрепляется за определенным подразделением (см. табл. 5).
Таблица 5
Отдел проф-ориентации Ка-фед-ры Биб-лиоте-ка Эконо- ми-ческий отдел Ди-ректор Зам. директора по развитию
Анализ рынка труда
Анализ рынка образовательных услуг
Мониторинг ресурсов вуза
Планирование распределения ресурсов
Планирование набора
Таким образом, формализованное и схематичное описание процесса управления позволяет на каждом этапе отследить и проанализировать:
о на основе какой документации производится данный процесс; о какое подразделение отвечает за выполнение определенного этапа; о показатели качества выполнения процесса.
Однако построенная модель не является полной и понятной без наличия точных определений каждого используемого термина, а также взаимосвязей между ними. Например, должен быть определен перечень структурных подразделений, описан состав документации для обеспечения ее единообразия во всех исполняющих службах и т. п. Эти задачи могут быть решены с помощью онтологий.
«Понятие онтологии и онтологического анализа вошли и в процедуры и стандарты моделирования бизнес-процессов... Так в группе стандартов ГОББ, который является основным средством спецификации корпоративных информационных систем (КИС) и моделирования бизнес-процессов сегодня, имеется стандарт ГОБР5 для описания онтологий» [9]. Онтологии организации позволяют выявить основные элементы организационной структуры, их взаимозависимости, кроме того, формализовано описать документооборот, включая элементы структуры документов. Все это необходимые элементы качественного управления знаниями организации.
Вопрос применения онтологического подхода в структурном моделировании организации рассмотрен в [10], где предложена технология этой процедуры (рис. 7).
Рис. 7. Соответствие терминологии при моделировании конкретной организации
На рис. 7 прикладной онтологией считают онтологию, включающую в себя определения, необходимые для описания данного предприятия, и общие определения, характерные для данной предметной области. Верхний уровень этой онтологии является основой для выбора концепции организационного моделирования. «При этом понятие «организационная модель» из области организационного моделирования будет включать в себя прикладную онтологию, а также экземпляры онтологии, которые являются объектами организационного моделирования (как правило, «устойчивые» объекты с относительно длительным периодом существования -цели, показатели и т. п.)» [11-13].
Таким образом, онтологический подход в управлении вузом обеспечивает наглядность и качество описания и моделирования процессов и организационной структуры. «При этом достигаются:
^ системность - онтология представляет целостный взгляд на предметную область;
^ единообразие - материал, представленный в единой форме, гораздо лучше воспринимается и воспроизводится;
^ научность - построение онтологии позволяет восстановить недостающие логические связи во всей их полноте» [10, 14]. На основе полученных моделей руководитель может оценить и проанализировать существующую ситуацию, а на основе проектирования бизнес-моделей производить реорганизацию и реструктуризацию вуза.
Заключение. В данной работе рассмотрены проблемы принятия решений в управлении вузом. За основу были приняты несколько категорий управляющих воздействий, обеспечивающих повышение эффективности деятельности вуза. В качестве примера рассмотрен вопрос принятия решения об одном из видов воздействия - изменении структуры образовательной системы (реструктуризации). Выбор альтернатив (в нашем случае решение об открытии одной
из специальностей) обоснованно может осуществляться с помощью метода анализа иерархий, что было продемонстрировано выше.
В продолжение проблемы была сформулирована задача анализа процессов управления в вузе на основе бизнес-инжиниринга. Рассмотрена технология организационного моделирования на основе функционального анализа и применения прикладных онтологий.
Литература
1. Жильцов Е. Н. Экономика общественного сектора и некоммерческих организаций. - М.: МГУ, 1995. - 130 с.
2. Карпенко М. Модернизация образования на основе ИКТ // Высшее образование, 2005. № 11. С. 167-176.
3. Фатхутдинов Р. А. Конкурентоспособность организации в условиях кризиса: экономика, маркетинг, менеджмент. - М.: Маркетинг, 2002.
4. Саати Т. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях. - М.: ЛКИ, 2007. - 357 с.
5. Новиков Д. А. Модели и механизмы управления развитием региональных образовательных систем (концептуальные положения). - М.: ИПУ РАН, 2001. - 83 с.
6. Анфилатов В. С., Емельянов А. А., Кукушкин А. А. Системный анализ в управлении: Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 386 с.
7. Гаврилова Т. А., Григорьев Л. Бизнес держится на знаниях, сам того не зная // Персонал-Микс, 2004, № 2 [Электронный ресурс]. Режим доступа: - http://www.management.com.ua/strategy/str116.html.
8. Эталонные модели организации деятельности в государственном секторе. Отчет по научно-исследовательской работе, выполненной сотрудниками АНО КМЦ «Бизнес-Инжиниринг» совместно с ИПГМУ ВШЭ, 2006 г.
9. Гаврилова Т. А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных систем автоматизации [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://bigc.ru/publications/bigspb/ km/ontol_podhod_to_uz.php.
10. Кудрявцев Д. В. Онтологии и организационное моделирование: согласование терминологии // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий: Сборник научных трудов X Российской научно-практической конференции (Москва, 17-18 апреля 2007) [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://bigc.ru/publications/bigspb/ metodology/terminology.php.
11. Курейчик В. В., Курейчик В. М., Родзин С. И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический вып. Интеллектуальные САПР. - Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2009. № 4 (93). С. 16-25.
12. Кравченко Ю. А. Оценка когнитивной активности пользователя в системах поддержки принятия решений // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический вып. Интеллектуальные САПР. - Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2009. № 4 (93). С. 113-116.
13. Кравченко Ю. А., Курейчик В. М., Писаренко В. И. Технология многоаспектного аналитического исследования как метод машинного обучения // Открытое образование, 2008. № 2. С. 11-17.
14. Бова В. В. Моделирование области знаний в системах поддержки принятия решений для непрерывного профессионального обучения // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический вып. Интеллектуальные САПР. - Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2009. № 4 (93). С. 242-248.
УДК 321.3 ББК 20
ИНТЕГРИРОВАННАЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ СРЕДА ПОДДЕРЖКИ ИННОВАЦИОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ
ПРОЦЕС СОВ
В. В. Курейчик, д. т. н., профессор, заведующий кафедрой САПР Тел.: (8634) 38-34-51, e-mail: vkur@tsure.ru
B. В. Бова, старший преподаватель кафедры САПР Тел.: (8634) 37-16-51, e-mail: vvbova@yandex.ru
Е. В. Нужное, к. т. н., профессор кафедры САПР Тел.: (8634) 37-16-25, e-mail: nev@tsure.ru
C. И. Родзин, к. т. н., профессор кафедры МОПЭВМ
Тел.: (8634) 37-16-73, e-mail: rodzin@mopevm.tsure.ru
Технологический институт Южного федерального университета в г. Таганроге
http://www.tsure.ru
