CC BY
49
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАНИЯ В ВУЗЕ
© Горнева Е.А.*, Копелиович Д.И.#
Брянский государственный университет им. академика И.Г. Петровского, г. Брянск
Брянский государственный технический университет, г. Брянск
Рассмотрены основные данные для проведения мониторинга успеваемости студентов университета. Проведен анализ информационных потоков. Представлена модель хранилища данных. Приведены примеры использования системы информационной поддержки управления качеством образования в вузе.
Ключевые слова: мониторинг, качество образования, автоматизированная система, OLAP-технологии.
Одной из важнейших составляющих модернизации системы высшего профессионального образования в России является курс на повышение его качества. В связи с этим в большинстве крупных ВУЗов уже разработаны или только разрабатываются системы менеджмента качества (СМК) образовательных услуг на основе использования серии международных стандартов ISO 9000.
Согласно стандарту ГОСТ Р ИСО 9001-2001 одним из основных требований, предъявляемых к системе менеджмента качества, является обеспеченность информационными и техническими ресурсами всех бизнес-процессов в организации, а так же их мониторинг, измерение и анализ [3]. В законе РФ «Об образовании» [7] и «Концепции долгосрочного социально-экономического развития РФ на период до 2020 года» [4] также подчеркивается исключительное влияние систематического наблюдения за учебными и вне-учебными достижениями обучающихся на качество образовательных услуг.
Мониторинг успеваемости занимает центральное место в системе оценки качества образования по ряду причин:
- результаты успеваемости являются одним из параметров диагностики и оценки учебных возможностей студентов в определении успешности освоения ими ООП;
- успеваемость студентов может рассматриваться в качестве одного из показателей их учебно-познавательной деятельности;
* Доцент кафедры Автоматизированных информационных систем и технологий Брянского государственного университета им. академика И.Г. Петровского, кандидат педагогических наук.
* Доцент кафедры «Информатика и программное обеспечение» Брянского государственного технического университета, кандидат технических наук, доцент.
- успеваемость студентов - один из показателей отчетной документации, учитываемой при проведении аккредитации образовательного учреждения [1, с. 152-152; 2, с. 153-154; 6 и др.].
Основная работа по мониторингу успеваемости студентов вузов сосредоточена, как правило, в деканатах. Его сотрудники участвуют в оперативном формировании различных видов документов: зачётно-экзаменационных ведомостей, сводных ведомостей, личных карточек, справок, журналов групп, проектов приказов, статистических отчетов по успеваемости и др. Типовая функциональная модель процесса мониторинга успеваемости студентов университета, на которой определены используемые для её функционирования данные и объекты, представлена на рис. 1.
Рис. 1. Контекстная диаграмма функциональной модели
Рисунок 2 иллюстрирует декомпозицию процесса мониторинга успеваемости студентов в шесть этапов. Рассмотрим их подробнее: после соответствующей подготовки и проведения контрольно-диагностических мероприятий (промежуточная аттестация, зачет, экзамен) сотрудниками деканата проводится обработка полученных результатов, а также установление их соответствия запланированным показателям. В случае наличия отклонения разрабатывается комплекс коррекционных мероприятий. Отчет о результатах мониторинга и предложения по коррекции индивидуальных образовательных траекторий обучаемых передаются в учебно-методическое управление университета, где с учетом этих сведений происходит проектирование целей учебно-воспитательной работы и определение требований к формам профессиональной подготовки студентов университета в последующие периоды, а также в случае необходимости разрабатываются мероприятия, направленные на повышение образовательных результатов, и рекомендации по их внедрению в учебный процесс вуза.
Рис. 2. Декомпозиция процесса мониторинга успеваемости студентов
На рис. 3 представлена диаграмма декомпозиции бизнес-процесса «Подготовка к проведению контрольно-диагностических мероприятий», отражающая логику и последовательность работ по его реализации: определение целей и задач мониторинга успеваемости на определенный период, планирование контрольно-диагностических мероприятий и их обеспечение необходимыми ресурсами (контрольно-измерительными материалами, персоналом, техническими инструментарием), определение готовности подразделений вуза к проведению мониторинга и информирование его участников о начале контрольных мероприятий (как плановых, так и не плановых).
Рис. 3. Декомпозиция бизнес-процесса «Подготовка к проведению контрольно-диагностических мероприятий»
Рисунок 4 иллюстрирует основные работы при реализации бизнес-процесса «Статистическая обработка и анализ результатов контрольно-диагностических мероприятий». Сотрудники деканата собирают ведомости и направления с результатами успеваемости студентов университета в единый журнал успеваемости. Затем, они составляют сводные ведомости с результатами аттестации / сессии из журнала. Из данных сводных таблиц формируются отчеты по различным критериям и по запросу эти отчеты могут передаваться в учебно-методическое управление университета.
Рис. 4. Декомпозиция бизнес-процесса «Статистическая обработка и анализ результатов контрольно-диагностических мероприятий»
На диаграмме второго уровня (рис. 5) выполнена декомпозиция процесса составления сводных ведомостей в 5 этапов.
В процессе исследования текущих процессов контроля и учета успеваемости студентов университета, представленных на рис. 1-5, был выявлен ряд недостатков:
1. Большая часть работы деканата, связанная со сбором данных о студенте, не автоматизирована.
2. Слишком длительный и неудобный процесс сбора данных, необходимых для проведения анализа.
3. Отсутствие единой информационной системы, обеспечивающей централизованное хранение данных и автоматизированную подготовку всех необходимых печатных документов.
4. В существующей базе данных информация о сессии и аттестации хранится «как есть» в данный промежуток времени (период сессии или аттестации), возможность хранения исторических данных от-
сутствует, что делает невозможным отслеживание тенденции изменения процесса обучения тех или иных студентов, групп.
5. Отсутствие возможности составления динамических отчетов, что делает невозможным оперативный анализ данных.
6. Неудобная форма импорта и экспорта данных.
Рис. 5. Декомпозиция бизнес-процесса «Составление сводных ведомостей»
Анализ рынка программного обеспечения показал, что большинство систем мониторинга успеваемости студентов позволяют получать те или иные аналитические отчеты. Вместе с тем, как отмечает И.А. Селиверстова, «в основном эти системы базируются на статистической обработке различных анкет или оценок, полученных обучаемыми. Это позволяет, анализируя статистические данные обнаруживать слабые места в качестве образования и иногда прогнозировать ситуацию. Однако не существует систем, позволяющих определять причины возникновения неблагоприятных ситуаций и давать рекомендации по их исправлению» [5]. В связи с этим целесообразной является разработка системы информационной поддержки управления качеством образования, которая будет обеспечивать выполнение следующих функций:
- контроль образовательного процесса и своевременное выявление неблагоприятных ситуаций;
- выдача управленческому персоналу наглядного представления о качестве образования, предполагаемых причинах возникновения неблагоприятных ситуаций с целью выработки предложений по внесению предупреждающих и корректирующих действий;
- автоматизации документооборота в подразделениях, участвующих в оценке качества образовательного процесса.
Так как мониторинг успеваемости студентов университета осложняется оперированием большим количеством накопившейся информации, невозможностью хранения исторических данных и составления динамических отчетов в рамках существующей модели учета, то автоматизируемую систему мониторинга целесообразно проектировать с применением OLAP-технологии.
Для ВУЗов использование и построение эффективных OLAP систем тесно связано с созданием хранилищ данных, которые в отличие от традиционных систем автоматизации, оптимизируются на предоставление большого объема данных по различным аналитическим запросам. Причем во многих случаях эти данные проходят предварительную обработку в самих хранилищах с целью уменьшения излишней детализации и увеличения скорости доступа. Другой особенностью подобных систем является их разработка в изначально избыточном, с точки зрения классической теории построения реляционных баз данных, виде. Это связано с тем, что такие системы оптимизированы на ввод фиксированной информации и уменьшение объема данных (всем известная нормализация баз данных), в то время как целью OLAP является быстрое предоставление разнообразной информации, подчас заранее не фиксированной. Именно поэтому внедрение систем OLAP во многих случаях требует построения хранилищ данных.
В соответствии с этим структура системы информационной поддержки представлена отдельными взаимосвязанными подсистемами, обеспечивающими выполнение вышеперечисленных функций (рисунок 6).
Рис. 6. Архитектура программной системы
Подсистема хранения. Для реализации данной подсистемы используют хранилище данных. В разрабатываемой системе для работы с хранилищем
данных используется многомерная СУБД MS Analysis Services (SSAS). Для обеспечения целостности данных и соответствия нужным форматам хранилища, при сборе данных из различных источников (оперативных БД или MS Excel) используется компонент MS SQL Server Integration Services (SSIS). Перенос данных в хранилище, включающий в себя этапы извлечения, преобразования и загрузки, называется ETL-процессом. Данные, копируемые из исходной базы данных в хранилище, подвергаются обработке: они очищаются и обогащаются за счет добавления новых атрибутов.
Подсистема визуализации результатов. Для реализации этой подсистемы применяется технология оперативной аналитической обработки данных OLAP, использующая концепцию многомерного представления данных. В качестве серверной части подсистемы выступает MS Analysis Services, клиентской частью подсистемы является разработанная система автоматизированного мониторинга успеваемости студентов университета.
Модуль анализа данных служит для анализа данных и формирования результата. Для реализации этой подсистемы применяется технология оперативной аналитической обработки данных OLAP, использующая концепцию многомерного представления данных.
При изучении рассматриваемой предметной области собранная информация была проанализирована, систематизирована и формализована в абстрактной форме. В результате выполнения данного этапа было выделено множество сущностей данной области, их атрибутов и связей между ними. Для реализации вышеприведенных требований к функциональному назначению системы, было решено выделить следующие основные сущности: таблица фактов; предмет; преподаватель; оценка; дата; студенты.
Хранилище данных включает в себя условно постоянную информацию -данные о студентах, преподавателях и т.п. Информация об оценках загружается в хранилище с определенной периодичностью. Логическая модель хранилища данных представлена на рис. 7.
Студенты
PK № Зачетной книжки
Фамилия Имя
Дата
PK № даты
Дата
Таблица Фактов
№ зачетной книжки № предмета № преподавателя № оценки № даты № гуппы
Предмет
PK
наименование предмета
Оценка
PK № оценки
Название
Преподаватель
PK № преподавателя
Фамилия И.О. преподавателя
Рис. 7. Логическая модель ХД
Разработанное хранилище данных является размерностным.
При разработке пользовательского интерфейса учитывались следующие факторы: удобство, эргономика, быстрый доступ к основным функциям, информативность и юзабильность. Для реализации задачи наиболее приемлемым является следующий вариант расстановки элементов на формах, представленный на рис. 8-9.
Рис. 8. Вид окна вывода сводных таблиц
Рис. 9. Вид окна вывода диаграмм и графиков
В пустом поле сводной таблицы (рис. 8) есть подсказки, которые поясняют, куда пользователь должен перетащить одно или несколько полей из окна списка. Также есть область для фильтрации таблицы по какому-либо из полей. Для сводной таблицы пользователь может самостоятельно задать состав строк, столбцов и отображаемых данных, перетащив нужные поля в сводную таблицу с помощью мыши. В область строк и в область столбцов сводной таблицы можно добавлять более одного поля. На основе сводных таблиц можно построить графики и диаграммы различных видов (рис. 9).
В результате опытного тестирования разработанной системы в деканате финансово-экономического факультета БГУ был проведен широкий анализ модулей и подсистем комплекса. Результаты тестирования показывают надежность и корректность системы.
Список литературы:
1. Журин В.О., Драгуновская О.И. Использование автоматизированной системы мониторинга студентов как фактор улучшения процесса образования // Интеллектуальный потенциал XXI века: ступени познания - 2014. -№ 21. - С. 102-105.
2. Копелиович Д.И. Автоматизированная система мониторинга успеваемости студентов университета с применением технологии OLAP // Проблемы и перспективы развития образования в России. - 2011. - № 11. -С 152-156.
3. Пузанков Д.В., Олейник А.В., Соболев В.С., Степанов С.А. Методические рекомендации по применению стандартов серии ГОСТ Р ИСО 90002001 в высших учебных заведениях. - СПб.: Изд. СПбГЭУ «ЛЭТИ», 2003.
4. Распоряжение Правительства РФ от 17 ноября 2008 г. N 1662-р О Концепции долгосрочного социально-экономического развития РФ на период до 2020 года (с изменениями и дополнениями) [Электронный ресурс] // Доступ из информационно-правовой системы «Гарант». - Режим доступа: http://base.garant.ru/194365/#ixzz318KbaNOc (дата обращения: 12.04.2014).
5. Селиверстова И.А. Разработка системы информационной поддержки управления качеством образования в вузе: дисс. ... канд. тех. наук: 05.13.10. -Пенза, 2004. - 188 с.
6. Спешилова Н.В. Мониторинг успеваемости студентов как одно из направлений оценки качества системы управления в ВУЗе [Электронный ресурс] // Научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2006. - № 4. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2006/04/26/ (дата обращения: 07.11.2013).
7. Федеральный закон от 29.12.2012 N 273-Ф3 (ред. от 03.02.2014) «Об образовании в Российской Федерации» [Электронный ресурс] // Доступ из информационно-правовой системы «Консультант Плюс». - Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_158429/ (дата обращения: 12.03.2014).
