CC BY
134
УДК 004.9
А. А. Акимов
СИСТЕМА МОНИТОРИНГА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КАФЕДРЫ И ФОРМИРОВАНИЯ ОТЧЕТНОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ
Аннотация. Рассматривается система мониторинга деятельности кафедры вуза и формирования отчетной документации. Описывается применение онтологического подхода при проектировании системы.
Ключевые слова: мониторинг, хранилище данных, онтология, отчетная документация, система поддержки принятия решений, автоматизация деятельности кафедры, интеллектуальный анализ данных.
Abstract. The article consideres a system of university’s sub-department activity and report documentation monitoring. The author describes an ontological approach to system design.
Key words: monitoring, date warehouse, ontology, report documentation, decision support system, automation of sub-department activities, data mining.
Введение
Из года в год растет число различного рода отчетов, справок и прочей документации, которую высшему учебному заведению необходимо предоставлять в различные организации. В связи с этим во многих вузах России внедряются или уже внедрены различных информационные системы управления и документооборота. Зачастую подобные системы построены на базе технологий крупнейших зарубежных корпораций, таких как SAP, IBM, Microsoft, Oracle [1]. Использование подобной технологической платформы позволяет значительно увеличить время разработки информационных систем, но значительно повышает их стоимость. Это особенно заметно при использовании продукции компании Oracle [2]. Не у всех вузов есть материальные ресурсы для закупки подобных систем, поэтому часто встречается так называемая «островная» автоматизация, при которой автоматизируются лишь отдельные аспекты деятельности вуза, чаще всего деятельность приемной комиссии и деканатов [3]. В таком случае деятельность кафедры остается неавтоматизированной. В связи с этим задача разработки и внедрения информационных систем управления кафедрой и формирования отчетной документации видится весьма актуальной.
1. Управление и мониторинг деятельности кафедры
Надежность и качество управления кафедрой зависят от качества и достоверности, оперативности приема-передачи информации, правильной постановки справочно-информационной службы, четкой организации поиска, хранения и использования документов. Для эффективного управления системой и для повышения ее прозрачности в системе используются технологии OLAP (On-Line Analytical Processing - аналитическая обработка в режиме реального времени) и хранилищ данных (Date Warehouse).
Хранилище данных строится на основе разработанной Microsoft технологии UDM (Unified Dimensional Model). Преимуществом использования
данной модели является возможность объединения реляционной и многомерной баз данных (БД) [4].
Причина использования OLAP для обработки запросов - это скорость. Заявленное время обработки запросов в OLAP составляет около 0,1 % от аналогичных запросов к реляционной БД [5].
Применение концепции многомерного представления данных и OLAP-технологий в информационно-аналитических системах мониторинга предоставляет аналитикам и лицам, принимающим решения, широкие возможности представления и обработки разнородных статистических массивов данных, интуитивно понятные механизмы анализа информации и поиска скрытых закономерностей, возможности неограниченного масштабирования информационных измерений без потери общей производительности, многопользовательскую концепцию доступа к данным [6].
В результате рассмотрения схемы сбора информации для разнообразных отчетов, а также учитываемых показателей, содержащихся в отчетных документах, было отмечено их разделение по временным признакам. Это позволяет сохранить всю собираемую информацию в многомерную базу данных, имеющую три измерения: время, участники, параметры.
Важным аспектом разработанной системы является поддержка принятия решений на основе анализа собранных данных и прогнозирования. Для обеспечения прогностических возможностей системы используется технология интеллектуального анализа данных (ИАД, Data Mining). Термин Data Mining обозначает не столько конкретную технологию, сколько сам процесс поиска корреляций, тенденций, взаимосвязей и закономерностей. Суть ИАД заключается в обнаружении в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности [7]. Например, применение алгоритма временных рядов позволяет осуществить прогнозирование числа публикаций, которые будут опубликованы сотрудниками кафедры в следующем году. Кроме алгоритма временных рядов, в системе используются следующие методы Data Mining: классификация, кластеризации и поиск ассоциативных правил. Эти методы ИАД подробно описаны в [8].
Таким образом, в состав системы входят: операционная (OLTP, Online Transaction Processing) база данных, предназначенная для сбора и хранения данных обо всех аспектах деятельности кафедры; хранилище данных, содержащее агрегированные данным за различные периоды времени; средства оперативного и интеллектуального анализа данных, а также средства поддержки беспроводного мобильного доступа к системе.
2. Формирование отчетной документации
В настоящее время основные процессы управления кафедрой осуществляются на основе инструкций делопроизводства вуза. Определены структура и правила организации и ведения архивов документов.
В рамках документооборота система позволяет осуществлять следующие функции:
1. Сбор информации о работе преподавателей.
2. Сбор информации об успеваемости студентов.
3. Формирование отчетной документации как по календарному, так и по учебному году.
4. Планирование учебного процесса на основе составления семестровых и учебных планов.
5. Подготовка индивидуальных планов преподавателей кафедры.
6. Подготовка справок различного вида (например, кто читает лекции по Л-й дисциплине), статистических отчетов (например, общее количество лабораторных работ по Л-й дисциплине).
Система предоставляет пользователю удобный и интуитивно понятный интерфейс для ввода текущих данных, просмотра, редактирования введенных данных, а также их удаления.
Все отчеты, формируемые системой, можно разделить на несколько групп:
1. Отчеты о деятельности преподавателей.
2. Отчеты по планам различного вида. Эта группа включает в себя семестровые, учебные планы, а также индивидуальные планы преподавателей.
3. Отчеты по учебной деятельности кафедры. Различного вида отчеты по успеваемости студентов по дисциплинам.
4. Отчеты о научно-исследовательской деятельности. Здесь можно выделить информацию об участии в выставках и конкурсах различного ранга как сотрудников кафедры, так и студентов; о выполнении кафедральных госбюджетных научно-исследовательских работ и т.д.
3. Онтологический подход к проектированию информационных систем
Для комплексного описания системы используется онтологический подход. Основными причинами применения онтологического подхода при разработке системы явились: во-первых, тот факт, что онтологии позволяют повторно использовать одно и то же описание в различных задачах разработки, эксплуатации и сопровождения; во-вторых, возможность описать любые составляющие системы мониторинга и их взаимосвязи на языке, понятном человеку, что значительно повышает адаптивность и адаптируемость информационной системы, а также возможность иметь документированные решения (система является самоописываемой), что упрощает понимание и преемственность проектов новыми сотрудниками [9].
Онтология, по общепринятому определению, есть спецификация концептуальной модели, формализованное представление основных понятий и связей между ними [10]. Под определение онтологии подпадают многие понятийные структуры: иерархия классов в объектно-ориентированном программировании, концептуальные карты, семантические сети и т.п. Можно еще шире трактовать онтологию - например, как сценарий или процесс, как нечто структурирующее хаос [11].
Онтология - это структурная спецификация некоторой предметной области, ее формализованное представление, которое включает словарь (или имена) указателей на термины предметной области и логические выражения, которые описывают, как они соотносятся друг с другом [11].
Онтология состоит из терминов (понятий), их определений и атрибутов, а также связанных с ними аксиом и правил вывода [12].
Формальная модель онтологии:
O = {T, R, F), (1)
где Т - термины прикладной области, которую описывает онтология O; R -отношения между терминами заданной прикладной области; F - функции интерпретации, заданные на терминах и/или отношениях онтологии O.
Таким образом, онтологии обеспечивают словарь для представления и обмена знаниями о некоторой предметной области и множество связей, установленных между терминами в этом словаре [11].
4. Онтологии информационно-аналитической системы
Базовой онтологией в информационной системе мониторинга деятельности кафедры является Object. Экземпляров данной онтологии не существует в рамках системы, так как для него не определен ни один атрибут, кроме уникального идентификатора. Все онтологии наследуются от Object, т.е. фактически являются его экземплярами.
Все экземпляры Object отличаются друг от друга по имени, в рамках системы имя является уникальным.
При создании системы было выделено три основные области онтологии:
1. Предметная область.
2. Область управления.
3. Область инфраструктуры.
К основным онтологиям предметной области относятся: «Кафедра», «Сотрудник», «Студент», «Дисциплина», «Специальность», «Образовательная программа», «План», «Научно-исследовательская работа», «Публикация», «Деятельность студента», «Деятельность сотрудника», а также те онтологии, с которыми связаны через атрибуты базовые понятия. Рассмотрим некоторые из базовых понятий предметной области подробнее.
Сотрудник - онтология, описывающая любого сотрудника кафедры, в том числе и преподавателей. Имеет множество атрибутов. Имеет отношения с кафедрой, описанные в понятии «деятельность сотрудника».
Студент - онтология, описывающая обучающегося по некоторой образовательной программе на кафедре в прошлом или настоящем.
Образовательная программа - онтология, описывающая направление обучения студентов в определенной форме.
План - онтология, описывающая правила обучения студентов в рамках определенной образовательной программы в некоторый момент времени.
Дисциплина - онтология, описывающая дисциплину, которая ведется некоторой кафедрой данного образовательного учреждения.
К основным понятиям области управления относятся: «Простой процесс», «Составной процесс», «Условие», «Событие», «Тип события».
Простой процесс - онтология, использующаяся для описания элементарной деятельности. Для описания более сложной деятельности используется составной процесс. Для описания параллельной деятельности используется составной процесс, в котором присутствует по крайней мере один простой или составной процесс и одно условие. Простой и составной процессы в качестве атрибутов имеют название, описание и цель.
События имеют свойства, описывающие связи события с различными понятиями, дату и время генерации события, пользователя, чьи действия вызывают генерацию события, период действия события. Событие связано с типом событий (создание/удаление/изменение понятий и отношений), с понятием, которое привело к генерации события, и с его атрибутами. Событие может генерироваться не для любого экземпляра понятия, а лишь для определенных экземпляров, которые можно выделить, используя условия. Соответственно определены отношения между событиями и условиями.
К основным понятиям области инфраструктуры относятся: «Сервер», «База данных», «Источник данных», «Пользователь», «Роль», «Модуль», «Фильтр», «Беспроводная сеть».
Область инфраструктуры можно разделить на два уровня:
1. Логический - совокупность модулей, пользователей, ролей, данных
и т. п.
2. Физический - совокупность серверов, компьютеров и коммуникационных устройств.
Таким образом, область инфраструктуры можно представить как совокупность логического управления, сетевого окружения и взаимоотношений между ними. Формальная модель области инфраструктуры ^Г):
где C - логическое управление; N - сетевая инфраструктура; L - совокупность отношений между C и N.
На сегодня информационная среда мониторинга деятельности кафедры введена в опытную эксплуатацию на кафедре «Системы автоматизированного проектированного» Пензенского государственного университета.
В основу среды положены три концепции хранения и анализа данных: хранилища данных, аналитическая обработка в реальном времени и интеллектуальный анализ данных.
В результате анализа данных по деятельности преподавателей и студентов производится их сопоставление с информацией за предыдущие годы, строятся графики и диаграммы, выявляются тренды, определяются сферы, в которые необходимо внести управляющее воздействие, осуществляется прогнозирование будущих результатов деятельности как кафедры в целом, так и отдельного студента или преподавателя.
Внедрение информационно-аналитической системы призвано повысить эффективность деятельности кафедры, обеспечить возможность распределенного доступа по всем разработанным функциональным подсистемам, единообразие извлечения и представления данных, организационно-административного сопровождения информационного взаимодействия, связанного с совершенствованием механизмов управления кафедрой, планирование и контроль деятельности, управление учебной и научно-исследовательской деятельностью, обмен информацией и ее учет. Кроме того, система предоставляет возможности по вводу и накоплению результатов деятельности и нормативных документов кафедры, мониторингу деятельности кафедры, агрегированию и анализу данных об имеющемся научном потенциале и его практическом использовании.
(2)
Заключение
Список литературы
1. Бершадский, А. М. Информационная система мониторинга деятельности кафедры / А. М. Бершадский, И. П. Бурукина, А. А. Акимов // Информатизация образования и науки. - 2011. - № 3 (11). - С. 12-23.
2. Акимов, А. А. Выбор программной платформы для информационно-аналитической системы мониторинга деятельности кафедры / А. А. Акимов // Математические методы и интеллектуальные системы в экономике и образовании : материалы Всерос. заоч. науч.-практ. конф. - Ижевск : УдГУ, 2011. - С. 52-55.
3. Столяров, Д. Ю. Использование автоматизированных систем управления в деятельности учреждений высшего профессионального образования в Российской Федерации (аналитический обзор) / Д. Ю. Столяров ; под ред. А. Н. Тихонова. - М. : ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», 2009. - 96 с.
4. Макарычев, П. П. Управление деятельностью аспирантов в вузе / П. П. Ма-карычев, Н. А. Попова // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2011. - № 2 (18). - С. 67-75.
5. Тулемисов, Х. М. ФГОУ ВПО «Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации». Программные средства для принятия инвестиционного решения / Х. М. Тулемисов. - URL: http://www.1c.ru/rus/partners/training/edu/ tez_pdf.conf7/tulh.pdf (Дата обращения 10.03.2012).
6. Бершадский, А. М. Методы и модели информационного мониторинга социальной инфраструктуры территории / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Известия Волгоградского государственного технического университета. - 2007. - № 1. -С. 19-25.
7. Барсегян, А. А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. - СПб. : БХВ-Петербург, 2004. - 331 с.
8. Дюк, В. А. Data Mining : учебный курс / В. А. Дюк, А. П. Самойленко. - СПб. : Питер, 2001. - 368 с.
9. Крюков, В. В. Корпоративная информационная среда вуза: методология, модели, решения / В. В. Крюков, К. И. Шахгельдян. - Владивосток : Дальнаука, 2007. - 308 с.
10. Fellbaum, C. Formal Ontology in Information Systems / C. Fellbaum, B. Bennett. -US: IOS Press, 2006. - 374 p.
11. Гаврилова, Т. А. Онтологический инжиниринг / Т. А. Гаврилова // КИИ - 2002 : тр. конф. - М., 2002. - С. 845-853.
12. Chisholm, R. M. A Realistic Theory of Categories: an Essay on Ontology / R. M. Chisholm. - Cambridge University Press, Cambridge, 1996. - 38 p.
Акимов Алексей Александрович аспирант, Пензенский государственный университет
Akimov Aleksey Alexandrovich Postgraduate student,
Penza State University
E-mail: [email protected]
УДК 004.9 Акимов, А. А.
Система мониторинга деятельности кафедры и формирования отчетной документации / А. А. Акимов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2012. - № 2 (22). - С. 17-22.
