Научная статья на тему 'Сравнительный анализ образовательных программ в области информатики в университетах США и России'

Сравнительный анализ образовательных программ в области информатики в университетах США и России Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

CC BY
2425
340
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА / АККРЕДИТАЦИЯ В СФЕРЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ / УЧЕБНЫЕ ПЛАНЫ / EDUCATIONAL PROGRAMS / ACCREDITATION IN HIGHER EDUCATION SPHERE / CURRICULA

Аннотация научной статьи по наукам об образовании, автор научной работы — Гузаиров Мурат Бакеевич, Гаянова Майя Марсовна, Козырева Виктория Андреевна

В данной статье рассматриваются особенности системы высшего образования США, проводится сопоставительный анализ образовательных программ подготовки бакалавров в области информатики российского университета и университетов США.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Educational programs comparison on computer science in Russian and U.S. Universities

This article describes the features of the system of U.S. higher education and contains results of educational programs comparison on computer science in Russian and U.S. Universities.

Текст научной работы на тему «Сравнительный анализ образовательных программ в области информатики в университетах США и России»

УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА

УДК 378(73+470)

М. Б. Гузаиров, М. М. Гаянова, В. А. Козырева

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАТИКИ В УНИВЕРСИТЕТАХ США И РОССИИ

В данной статье рассматриваются особенности системы высшего образования США, проводится сопоставительный анализ образовательных программ подготовки бакалавров в области информатики российского университета и университетов США. Образовательная программа; аккредитация в сфере высшего образования; учебные планы

Интернационализация образования представляет собой процесс расширения сферы деятельности университетов за пределы своей национальной образовательной системы, развитие международных образовательных и научных связей, приведение деятельности вуза в соответствие международным нормам, что содействует формированию благоприятных условий для обеспечения высокого качества образования, для развития университетской науки.

К основным формам интернационализации университетской среды относятся: индивидуальная мобильность студентов и профессорско-преподавательского состава в образовательных целях, формирование новых общепризнанных международных образовательных стандартов, интеграция в метапрограммы международного сотрудничества, создание стратегических образовательных альянсов и консорциумов.

Для признания зарубежными университетами образовательных программ российских учебных заведений и для привлечения зарубежных студентов на обучение в Россию необходимо разрабатывать конкурентоспособные образовательные программы и правильно представлять их на рынке. При модернизации российских образовательных программ в области информатики может быть полезен зарубежный опыт в области управления высшим образованием. Ведущие технические университеты расположены в США, поэтому представляет интерес изучение системы подготовки информати-ков именно в этой стране. Целью данной работы является выявление особенностей системы

Контактная информация: (347) 272-22-15 Исследования проводились в рамках научноисследовательской работы по теме ИФ-ВК-01-09-ОЗ «Исследование интеллектуальных технологий поддержки принятия решений и управления для сложных социально-экономических объектов»

высшего образования США и сравнительный анализ образовательных программ российского и американских университетов. Вопросам анализа образовательных программ и сравнения с другими образовательными программами посвящены многие работы в нашем университете.

1. ОСОБЕННОСТИ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ США

Управление высшим образованием в США осуществляется на уровне отдельных штатов, а не федеральным правительством. Единой государственной системы, ответственной за высшее образование, не существует. Степень контроля над деятельностью университетов устанавливается правительствами штатов и может сильно различаться. Большинство высших учебных заведений являются в значительной степени автономными и независимыми, поэтому характер и качество образовательных программ, предлагаемых в США, значительно варьируются. Для гарантии минимального качества образования функционирует система аккредитации [1].

Аккредитация в сфере высшего образования

Аккредитация в сфере высшего образования - это процедура внешней оценки и тщательного исследования отдельных образовательных программ и целых университетов для подтверждения качества учебного процесса.

Аккредитация выполняет следующие функции:

• Гарантия качества. Аккредитация - основное средство университетов для доказательства качества предоставляемого образования. Аккредитация является признаком того, что данный университет или программа удовлетворяют минимальным требованиям по таким параметрам, как профессорско-преподавательский состав, учебный план, студенческие службы,

библиотеки. Аккредитацию получают только университеты, доказавшие финансовую стабильность.

• Получение доступа к федеральному финансированию. Аккредитация обязательна для получения государственного финансирования, например при оказании поддержки студентам или при участии в государственных программах.

• Показатель качества в обществе. Аккредитация полученного образования учитывается работодателем при рассмотрении документов при приеме на работу. Частные лица и организации обращают внимание на наличие аккредитации программ при принятии решения о финансировании обучения.

• Упрощение перехода между университетами. Аккредитация получаемого образования является одним из факторов, учитываемых принимающим университетом, она обязательно проверяется и считается важным показателем качества. Аккредитация способствует упрощению перезачета дисциплин при переходе студентов между университетами [2].

В США аккредитацией занимаются частные некоммерческие организации, созданные специально для этой цели. Эти организации разрабатывают стандарты для университетов и программ. Федеральное правительство не занимается аккредитацией в области образования, но имеет право уполномочивать на аккредитирующую деятельность.

Аккредитационные агенства делятся на 2 группы:

• Уполномоченные государством - агентства, наделенные департаментом образования США функцией аккредитации учебных заведений и отдельных программ. Аккредитация таких агентств обеспечивает доступ к государственному финансированию и гарантирует соответствие федеральным критериям, определяющим возможность получать государственную помощь.

• Уполномоченные организацией CHEA (Council for Higher Education Accreditation), частной некоммерческой национальной организацией, координирующей аккредитирующую деятельность в США. Аккредитация таких агентств не позволяет получить доступ к государственному финансированию [1].

Аккредитация не ранжирует университеты, она только заверяет, что конкретная образовательная программа или целый университет удовлетворяют установленным требованиям.

Различают 2 типа аккредитации:

• Аккредитация университетов охватывает качество целого образовательного учреждения. Одной из форм такой аккредитации является региональная аккредитация университетов.

• Аккредитация отдельных программ рассматривает в большей степени отдельные образовательные программы, чем учебное заведение в целом. Качество образования по программам в областях архитектуры, медсестринского дела, медицины, технических наук чаще всего подтверждается аккредитацией этого типа.

Ведущей компанией в США, занимающейся аккредитацией отдельных программ в областях технических и прикладных наук, вычислительной техники, является компания ABET (Accreditation Board for Engineering and Technology). Аккредитация ABET - это гарантия, что учебная программа удовлетворяет требованиям к качеству, определяемым той профессиональной областью, специалистов в которой она готовит. Например, аккредитованная техническая программа отвечает требованиям к качеству, установленным специалистами в области технических наук. Требования, предъявляемые ABET, разрабатываются в ABET совместными усилиями различных профессиональных организаций, например в области технических наук организациями ASEE, CSAB, IEEE. Специалисты, непосредственно осуществляющие проверку учебных программ, являются членами этих организаций.

В ходе аккредитации АВЕТ предъявляет требования к следующим параметрам: цели

программы, реальность выполнения программы, преподавательский состав, учебный план, материальная база, поддержка со стороны учебного заведения и финансовые ресурсы. Рассмотрим подробнее требования к учебному плану [3].

Требования ABET к образовательным планам

Нагрузка в требованиях к образовательным планам выражена в семестр-часах. 30 семестр-часов соответствуют нагрузке одного года обучения очного студента. Учебный план должен включать 40 семестр-часов изучения профессиональных дисциплин, 30 семестр-часов - математики и естественных наук, 30 семестр-часов - гуманитарных и социальных дисциплин.

Профессиональные дисциплины должны включать минимум 16 семестр-часов изучения таких фундаментальных предметов, как теория алгоритмов, структуры данных, проектирование ПО, основы программирования, архитектура

вычислительных систем. После прохождения этих курсов студенты должны владеть теоретическими основами, знать основные проблемы и возможные решения в данных областях. Студенты должны быть способны работать с различными системами и языками программирования, профессионально владеть одним языком программирования высокого уровня. Студентам необходимо провести практическую работу объемом минимум 16 семестр-часов.

Учебные план должен включать минимум 15 семестр-часов изучения математики. Практическая работа по математике должна включать следующие разделы: дискретная математика, дифференциальное и интегральное исчисления, теория вероятностей и статистика. Учебный план должен включать минимум 12 семестр-часов изучения естественно-научных дисциплин. Должны проводиться лабораторные работы на протяжении двух семестров.

Студенты должны развивать и применять в процессе обучения речевые и письменные навыки. В учебный план должны быть включены гуманитарные и социальные предметы, способствующие пониманию широкого круга социальных и этических вопросов в области информатики [3].

2. ЗАДАЧА СРАВНЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ

При решении задачи сравнения двух образовательных программ возникает необходимость сопоставления как общего списка дисциплин учебных планов, наименования отдельных дисциплин, так и количественных (нагрузка дисциплины) и качественных (содержание дисциплины) параметров. Задача сравнения образовательных программ и содержания дисциплин не является формализуемой, поэтому возникает вопрос о необходимости разработки информационной системы для сопоставительного анализа университетских образовательных программ с применением технологий экспертных систем. Экспертный анализ образовательных программ университетов различных государств позволяет выявить связи и закономерности рассматриваемой предметной области.

Информационное обеспечение разрабатываемой системы должно содержать анализируемые учебные планы: наименования дисциплин, нагрузку, ключевые слова и области знаний, соответствующие дисциплинам. Должно быть определено деление дисциплин на области и блоки. Сложности при формировании базы знаний и последующем сравнении заключаются

в том, что названия дисциплин одинакового содержания могут отличаться и, наоборот, дисциплины с одним названием могут частично не совпадать по материалу. Нескольким предметам одного плана может соответствовать один другого плана.

В результате анализа известных моделей представления знаний в базу знаний экспертной системы и особенностей процесса сопоставления учебных планов установлено, что наиболее подходящим методом для рассмотренной задачи является семантическая сеть и продукционные модели.

При анализе планов можно воспользоваться семантической сетью, построенной на базе других учебных планов (эталонных). В учебных планах выявляются только дисциплины, которые содержатся в базовой сети, и резюме строятся только по этим дисциплинам. Сравнение семантических сетей различных учебных планов позволяет установить степень их смысловой близости, что может использоваться при автоматической структуризации [4].

3. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ УЧЕБНЫХ ПЛАНОВ УНИВЕРСИТЕТОВ США

Рассмотрим учебные программы в области информатики нескольких университетов США:

• Университ Стэнфорд (Stanford University) [5];

• Массачусетсский технологический институт (МИТ, Massachusetts Institute of Technology) [6];

• Калифорнийский университет Беркли (University of California, Berkeley) [7];

• Университет Карнеги-Меллон (Carnegie Mellon University) [8].

Выбранные университеты являются лидирующими в области информатики по академическому рейтингу университетов мира ARWU

[9].

В системе высшего образования США не существует общего для всех вузов аналога направлениям подготовки бакалавров российских университетов, что усложняет сравнение образовательных программ такой обширной области, как информатика.

В университете Стэнфорд для получения степени бакалавра в области информатики необходимо пройти обучение по одному из следующих направлений: «Искусственный интеллект», «Биоинформатика», «Компьютерная графика», «Взаимодействие с человеком», «Теория

информации», «Компьютерные системы»,

«Теория вычислительных технологий», или сформировать направление самостоятельно, учитывая университетские требования. В учебных планах различных направлений существуют различия только в общепрофессиональных дисциплинах, но определены минимальные требования к общепрофессиональным дисциплинам, к основам компьютерных и технических наук, одинаковые для всех направлений. В данной статье мы будем использовать план направления «Теории информации».

В университете МИТ и Беркли степень бакалавра можно получить в двух областях, связанных с информатикой: компьютерных и технических наук (Computer Science and Engineering), электротехники и информатики (Electrical Engineering and Computer Science). Эти программы имеют аккредитацию ABET [2]. Как и в университете Стэнфорд, между двумя направлениями существуют различия в общепрофессиональных дисциплинах. В университете Беркли возможно комбинирование предметов с разных направлений. Для проведения анализа возьмем планы направления «Компьютерные и технические науки».

В университете Карнеги-Меллона факультет информатики проводит обучение бакалавров по направлениям «Информатика», «Биоинформатика», «Информатика и изобразительное искусство», «Информатика» и «Музыка». В данной работе будет использован план направления «Информатика».

В каждом университете используются свои единицы измерения нагрузки дисциплин (юни-ты) и определяется способ перевода этих единиц в часы. В университете Стэнфорд юнит равняется 3 часам работы каждую неделю в течение одного семестра. Семестр состоит из 10 недель, таким образом, 1 юнит равняется 30 часам учебы. В университете МИТ юнит равняется 14 часам нагрузки. В университете Беркли юнит соответствует 45 часам работы. В университете Карнеги - Меллон один юнит равняется часу работы еженедельно на протяжении одного семестра. Семестр длится 15 недель, следовательно, юнит получается равным 15 часам работы. Для удобства в данной статье все приведенные значения нагрузок уже выражены в часах. Час в данном случае - это минимум 50 минут.

Все изучаемые в рассматриваемых университетах дисциплины можно разделить на несколько блоков: математические, естественнонаучные, общепрофессиональные, гуманитарные дисциплины, дисциплины по выбору. Нагрузки для всех блоков по университетам приведены в таблице.

Количество часов обучения, необходимое для получения степени бакалавра в университетах Стэнфорд, Беркли, Карнеги-Меллон одинаково (5400 часов), в университете МИТ оно больше примерно на 20% (6384 часов).

Рассмотрим распределение нагрузки между блоками дисциплин в учебных планах каждого университета (рис. 1). В сравниваемых университетах основная нагрузка приходится на общеобразовательные дисциплины (34-41%). На втором месте гуманитарные дисциплины, на них приходится 18-26% нагрузки. На естественно-научные дисциплины приходится 10-18% нагрузки, на математические - 11-19%, на дисциплины по выбору - 8-18%. Рассмотрим подробнее математический блок дисциплин.

Математические дисциплины

Основные разделы, на которые можно разделить все преподаваемые математические дисциплины в рассматриваемых университетах

США:

• математический анализ: интегральное

и дифференциальное исчисление функций одной и нескольких переменных, теория рядов, векторный анализ и др.;

• матричный анализ и линейная алгебра: теория матриц, системы линейных уравнений, линейные пространства и др.;

• дискретная математика: математическая логика, теория графов, теория множеств, теория чисел, методы доказательств, комбинаторный анализ и др.;

• теория вероятностей.

Распределение нагрузки между этими блоками отображено на рис. 2.

Во всех университетах изучается математический анализ, занимая от 43 до 67% всей нагрузки на математические дисциплины, матричный анализ и линейная алгебра (13-29%) , дискретная математика (14-25%). Теория вероятностей преподается в университетах Стэнфорд, Карнеги-Меллон и занимает 14% и 19% соответственно.

Нагрузка (в часах) для блоков дисциплин учебных планов университетов США

Дисциплины Стэнфорд МИТ Беркли Карнеги- Меллон

Математические дисциплины (математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра, дискретная математика и др.) 1050 672 900 705

Естественно-научные дисциплины (физика, биология, химия и др.) 570 1176 540 540

Общепрофессиональные дисциплины (структуры данных и алгоритмы, программирование, базы данных, проектирование ПО, архитектура вычислительных систем и др.) 1980 2184 2205 2265

Гуманитарные дисциплины (философия, иностранный язык, история и др.) 1350 1680 945 945

Дисциплины по выбору 450 672 810 945

Всего 5400 6384 5400 5400

Университет Стэнфорд

По Математ выбору ические

Общепро

фессиона

льные

37%

Университет Беркли

По

выбору

18%

Гуманита

рные

18%

Математ ические 17% Естестве ннонаучн ые 10%

Общепро

фессиона

льные

37%

Университет МИТ

По в ыбору 11%

Гуманита

рные

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

26%

Математ

ические

11%

Общепро

фессиона

льные

34%

Естестве ннонаучн ые 18%

Университет Карнеги -Меллон

По в ыбору 18%

Гуманита

рные

18%

Естестве

ннонаучн

ые

10%

Общепро

фессиона

льные

41%

Рис. 1. Распределение нагрузки между блоками дисциплин

Университет Стэнфорд

Дискретн

ая

математи

Матричны й анализ и

линейная

алгебра

29%

ка

14%

Теория

вероятно

стей

14%

Математи

ческий

анализ

43%

Дискретн

ая

математи

ка

20%

Матричны й анализ и

линейная

алгебра

13%

Университет Беркли

Университет МИТ

Дискретн

ая

математи

ка

25%

Матричны

й анализ и

линейная

алгебра

25%

'—Математи ческий анализ 50%

Университет Карнеги-Меллон

Дискретн

Матричны й анализ и

линейная

алгебра

19%

Теория

вероятно

стей

19%

Рис. 2. Распределение нагрузки между разделами в блоке математических дисциплин

4. СРАВНЕНИЕ УЧЕБНЫХ ПЛАНОВ США С УЧЕБНЫМ ПЛАНОМ РОССИЙСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

Сравним учебные планы университетов США с учебным планом направления подготовки бакалавров 230100 «Информатика и вычислительная техника» факультета информатики и робототехники Уфимского государственного авиационного технического университета.

В российских учебных планах нагрузка указана в академических часах (45 минут). Общая нагрузка, необходимая для выполнения, в российском университете, - 7344 академических часа. Нагрузка в американских учебных планах была приведена к часам (минимум по 50 минут). Выразим российскую нагрузку в этих часах -6960 часов - это больше, чем затрачивается на обучение в рассматриваемых вузах США (на 29% больше, чем в университетах Стэнфорд, Беркли, Карнеги-Меллон, на 9% больше, чем в университете МИТ).

Распределение нагрузки между блоками дисциплин для учебного плана российского вуза представлено на рис. 3.

Сравнение распределения нагрузки между блоками дисциплин учебных планов университетов США и России представлено на рис. 4.

УГАТУ

Дисципли

ны по Математи

выбору ческие

20% та?- Естествен нонаучны

Гуманита_іж^^ 9%

иные

25% Общепро фессиона льные 27%

Рис. 3. Распределение нагрузки между блоками дисциплин учебного плана УГАТУ

Стэнфорд МИТ Беркли Карнеги— УГАТУ

Меллон

ф Математические Ш Естественнонаучные А Общепрофессиональные

И Гуманитарные Ж По выбору

Рис. 4. Распределение нагрузки между блоками дисциплин учебных планов университетов США и России

УГАТУ

Математиче ский анализ

24% Теория

алгебра

10%

Рис. 5. Распределения нагрузки между математическими дисциплинами учебного плана УГ АТУ

1600 1400 1200 _ 1000 £ 800 Т 600 400 200 0

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Стэнфорд МИТ Беркли Карнеги— УГАТУ

Меллон

□ Математический анализ □ Теория вероятностей

□ Матричный анализ и линейная алгебра □ Дискретная математика

□ Другие

= ■

-

Рис. 6. Сравнение нагрузки в часах для дисциплин математического блока

На общепрофессиональные дисциплины выделяется 28% нагрузки, что меньше, чем в университетах США, в среднем на 10%. Нагрузки на математические (19%), естественнонаучные (9%), гуманитарные дисциплины (25%), дисциплины по выбору (19%) примерно лежат в пределах значений нагрузок для соответствующих блоков университетов США. В российском университете нагрузки на общепрофессиональные и гуманитарные дисциплины примерно совпадают, в то время как в университетах США разница между этими блоками составляет в среднем 13%. Нагрузка на математические дисциплины примерно равна нагрузкам в Беркли и Стэнфорде и примерно в 1,5 раза больше нагрузок в МИТ и Карнеги-Меллон. Нагрузка на естественно-научные дисциплины примерно равна нагрузкам в университетах Стэнфорд, Беркли, Карнеги-Меллон и в 2 раза меньше нагрузки в МИТ. Нагрузка на дисциплины по выбору равна нагрузкам в Беркли, Кар-неги-Меллон и примерно в 2 раза больше нагрузок в Стэнфорд и МИТ.

Математические дисциплины

Учебный план УГАТУ включает в себя предметы, которым нет соответствующих в планах университетов США - это вычислительная математика, методы оптимизации, теория принятия решений и математические дисциплины по выбору. Диаграмма распределения нагрузки между математическими дисциплинами представлена на рис. 5. На рис. 6 изображен сравнительный анализ выделяемой нагрузки на математические дисциплины в УГАТУ и американских вузах (сравнение в часах). Количество преподаваемых в УГАТУ математических дисциплин больше за счет вычислительной математики, методов оптимизации, теории принятия решений и математических дисциплин по выбору. Как и в университетах США, больше всего времени отводится на изучение математического анализа. На изучение математических дисциплин выделяется нагрузка в 1,3-2 раза большая, чем в университетах США за счет дополнительных предметов. Нагрузка на математический анализ лежит в пределах нагрузки для американских университетов: практически совпадает с нагрузкой в МИТ и Карнеги-Меллон и меньше, чем в университете Беркли, в 2 раза. На дискретную математику выделяется больше времени, чем в американских университетах. На теорию вероятностей меньше - на 35-50%. Нагрузка на матричный анализ и линейную алгебру примерно одинакова.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

В результате сравнения учебных планов подготовки бакалавров университетов США было установлено следующее:

• Количество часов обучения, необходимое для получения степени бакалавра в университетах Стэнфорд, Беркли, Карнеги-Меллон одинаково, в университете МИТ оно больше примерно на 20%.

• Все изучаемые в рассматриваемых образовательных программах университетов США дисциплины можно разделить на несколько блоков: математические, естественнонаучные, общепрофессиональные, гуманитарные дисциплины, дисциплины по выбору. В сравниваемых университетах США основная нагрузка приходится на общеобразовательные дисциплины. На втором месте гуманитарные дисциплины.

• Основные разделы, на которые можно разделить все преподаваемые математические дисциплины в рассматриваемых университетах США: математический анализ, матричный анализ и линейная алгебра, дискретная математика, теория вероятностей. Основная нагрузка приходится на математический анализ. Затем идет матричный анализ и линейная алгебра, дискретная математика.

В результате сравнения планов подготовки бакалавров российского университета (УГАТУ, направление 230100 «Информатика и вычислительная техника») и американских университетов было установлено следующее:

• суммарная нагрузка для получения степени бакалавра в УГАТУ больше, чем в американских университетах (на 29% больше, чем в университетах Стэнфорд, Беркли, Карнеги-Меллон, на 9% больше, чем в университете МИТ);

• часть суммарной нагрузки, выделяемая

на общепрофессиональные дисциплины

в УГАТУ, меньше, чем в университетах США. Нагрузки на математические, естественнонаучные, гуманитарные дисциплины по выбору примерно лежат в пределах значений нагрузок для соответствующих блоков университетов

США;

• количество преподаваемых в российском университете математических дисциплин больше за счет следующих предметов: вычислительная математика, методы оптимизации, теория принятия решений и математические дисциплины по выбору. Выделяемая нагрузка на совпадающие предметы примерно одинаковая (сравнение в часах), но суммарная нагрузка

на математические дисциплины больше за счет дополнительных предметов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной статье были определены основные особенности образовательных программ по подготовке бакалавров в области информатики университетов США (Университ Стэнфорд, Массачусетсский технологический институт, Калифорнийский университет Беркли, Университет Карнеги-Меллон). Определены характерные черты системы высшего образования США. Вследствие того, что в США не существует единого аппарата управления высшими учебными заведениями, образовательные планы подготовки бакалавров в области информатики не стандартизованы и различаются между университетами. Основной системой гарантии качества высшего образования в США является аккредитация университетов и программ.

Проведен сопоставительный анализ образовательных программ университетов США и России (УГАТУ, направление 230100 «Информатика и вычислительная техника»). Полученные результаты могут быть использованы при модернизации учебных программ российских университетов в свете внедрения в ближайшее время стандарта третьего поколения.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Официальный сайт министерства образования США [Электронный ресурс]. [2010] URL:

www.ed.gov (дата обращения: 01.02.2010).

2. Официальный сайт организации CHEA [Электронный ресурс]. [2010] URL: www.chea.org (дата обращения: 01.02.2010).

3. Официальный сайт организации ABET [Электронный ресурс]. [2010] URL: www.abet.org (дата обращения: 01.02.2010).

4. Юсупова Н. И., Гаянова М. М. Семантические сети и продукционные модели для анализа университетских образовательных программ в информационной системе // Вестник УГАТУ. 2006. Т. 7, № 2 (15). С. 120-126.

5. Официальный сайт университета Стэнфорд [Электронный ресурс]. [2010] URL: www.stanford.edu (дата обращения: 01.02.2010).

6. Официальный сайт Массачусетсского технологического института [Электронный ресурс]. [2010] иКЬ: www.mit.edu (дата обращения: 01.02.2010).

7. Официальный сайт Калифорнийского уни-

верситета в Беркли [Электронный ресурс]. [2010] иКЬ: www.berkeley.edu (дата обращения:

01.02.2010).

8. Официальный сайт университета Карнеги-

Меллон [Электронный ресурс]. [2010] ИКЬ:

www.cmu.edu (дата обращения: 01.02.2010).

9. Академический рейтинг университетов мира, официальный сайт [Электронный ресурс]. [2010] иКЬ: www.arwu.org (дата обращения: 01.02.2010).

ОБ АВТОРАХ

Г узаиров Мурат Бакеевич,

ректор, проф. каф. выч. техн. и защ. инф. Дипл. инж.-электромех. (УАИ, 1973). Д-р техн. наук по упр. в соц. и экон. системах. Иссл. в обл. сист. анализа, упр. в соц. и эконом. системах.

Гаянова Майя Марсовна, доц. каф. выч. матем. и кибернетики. Дипл. математик (БГУ, 1997). Канд. техн. наук. по упр. в соц. и экон. объектах (УГАТУ, 2006). Иссл. в обл. систем поддержки принятия решений в соц. и эконом. системах.

Козырева Виктория Андреевна, асп. каф. выч. техн. и защ. инф. Дипл. матем.-программист (УГАТУ, 2009). Иссл. в обл. систем поддержки принятия решений в соц. и эконом. системах.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.