На правах рукописи

СТРОГАНОВ ДМИТРИЙ ВИКТОРОВИЧ

КОНЦЕПЦИЯ ИНТЕГРАЦИИ ПРОГРАММНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ И

АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ

КОНТЕНТОМ В ОТРАСЛЕВОЙ СИСТЕМЕ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ

Специальность 05.13.06 – Автоматизация и управление

технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва – 2013 2

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ) на кафедре «Автоматизированные системы управления»

Официальные Суворов Дмитрий Наумович, оппоненты: доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Автоматизация производственных процессов» МАДИ, г.Москва Петров Вадим Леонидович доктор технических наук, профессор, и.о.

проректора Московского государственного горного университета, г.Москва Попов Дмитрий Иванович доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Информатика и вычислительная техника» Московского государственного университета печати имени Ивана Федорова, г.Москва

Ведущая организация: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Российский государственный университет нефти и газа имени И.М. Губкина», г.Москва.

Защита состоится 14 ноября 2013 г. в 1000 часов на заседании диссертационного совета Д 212.126.05 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский автомобильнодорожный государственный технический университет (МАДИ)» по адресу: 125319, г. Москва, Ленинградский проспект, д.64, ауд. 42.

Телефон для справок: (499) 155-93-24.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ.

Автореферат разослан 11 октября 2013 года.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью организации, просим направлять в адрес диссертационного совета университета, а копии отзывов присылать по электронной почте:

[email protected]

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент Михайлова Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы Подготовка квалифицированных кадров и постоянное повышение квалификации специалистов является одной из приоритетных задач развития отраслевой системы подготовки кадров, которая в настоящее время включает в себя систему профессиональной подготовки, систему дополнительного профессионального образования, а также аттестацию и сертификацию специалистов.

Следует отметить, что система дополнительного профессионального образования имеет значительно меньшую степень инерции, так как не базируется на фундаментальном комплексе государственных образовательных стандартов. Она может служить механизмом оперативного обеспечения отрасли кадрами востребованным в текущий период. Учитывая факт относительной непродолжительности производственного обучения (6-11 месяцев) и необходимость оперативного реагирования на текущие потребности в обеспечении кадрами, система профессиональной переподготовки может осуществлять функцию «опережающей» подготовки кадров.

Так, например, учебные центры Газпрома готовят специалистов различных категорий, в том числе диспетчеров, сменных инженеров/операторов компрессорных цехов, специалистов по контрольно-измерительным приборам и автоматике. Именно данные специалисты играют одну из ключевых ролей в обеспечении бесперебойной работы газотранспортной системы и газовых промыслов. От уровня подготовки данных специалистов, их умения эффективно использовать средства автоматизации, анализировать обстановку и принимать в сложных ситуациях правильные решения зависит и экономическая эффективность работы предприятий, обеспечение высокого уровня безопасности эксплуатации критически важных производственных комплексов и оперативность ликвидации возможных аварийных и чрезвычайных ситуаций.

Подготовка специалистов в современных условиях невозможна без современных технических средств обучения. Тренажеры, имитирующие работу по управлению реальными машинами и механизмами, давно и широко применяются в учебном процессе.

Развитие информационных технологий привело к распространению новых технологий обучения, в том числе: мультимедийных обучающих программ, социальных сетей, компьютерных тренажеров, применяемых при обучении, как устройства технологических и т.п.

Однако, как показал анализ, все еще недостаточное внимание уделяется разработке формальных моделей структуризации учебной информации, что необходимо для рациональной организации, как самого процесса обучения, так и аттестации сотрудников. Особую важность при этом приобретают задачи, связанные с интеграцией существующих и вновь вводимых в эксплуатацию информационных систем или отдельных приложений, включенных в систему отраслевой подготовки кадров. Это связано с необходимостью непрерывной работы самих информационных систем на предприятии и отсутствием возможности единовременного обновления компонентов информационной системы и образовательного контента. Данная работа направлена как на развитие концепции интеграции разнородных приложений, так и на автоматизацию управления образовательным контентом, включая тестовый материал для проведения аттестации и сертификации персонала в отраслевой системе подготовки кадров.

Объектом исследования является отраслевая система подготовки кадров для предприятий различных отраслей народного хозяйства.

Предметом исследования является информационная и программная поддержка отраслевой системы подготовки кадров, включая инструментальные средства создания тестов, методик оценки и сертификации квалификаций, посредством которых подтверждается соответствие должностным обязанностям и компетентность персонала.

Цель и основные задачи исследования Целью работы является повышение эффективности отраслевой системы подготовки кадров за счет автоматизации управления образовательным контентом, разработки и внедрения методов интеграции программных приложений и создания процедур поддержки управленческих решений в области сертификации.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

системный анализ проблем, методов моделирования и организации процессов обучения и тестового контроля в отраслевой системе подготовки кадров;

разработка механизмов интеграции разнородных программных приложений формирования образовательного контента;

разработка инструментальных средств формирования и шкалирования результатов выполнения тестовых заданий;

образовательными ресурсами и оптимизации образовательного контента в системе отраслевой подготовки и аттестации персонала (гл.4);

разработка системы мониторинга результатов аттестации и сертификации квалификаций персонала;

Методы исследования использовались методы общей теории систем, имитационного моделирования, теории автоматов, сетей Петри, многомерного статистического анализа и др.

Научная новизна Научную новизну составляют механизмы интеграции программных приложений, а также методы, модели, алгоритмы и методики автоматизации управления образовательным контентом в отраслевой системе подготовки кадров.

На защиту выносятся:

модели взаимодействия пользовательских процессов и программных приложений управления образовательным контентом;

механизмы интеграции программных приложений и расширения системного функционала в системе управления образовательным контентом;

автоматная схема представления сценария выполнения и шкалирования результатов выполнения тестовых заданий в непрерывной оценочной шкале;

процессная модель сети Петри в задаче идентификации блокировок тестового задания;

иерархическая структура приложений реализации методики формирования, оптимизации и управления терм-связанным образовательным контентом;

имитационная модель расчета эффективности теста, метод и критерий ошибочных классификаций в оценке компетенций;

функциональная декомпозиция информационного обмена и анализа результатов сертификации квалификаций в отраслевой системе мониторинга подготовки кадров.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием формальных методов и моделей, а также предварительным анализом учебных планов и программ подготовки кадров. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения.

Практическая ценность и реализация результатов работы Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации управления подготовкой и аттестацией персонала. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются при организации учебного процесса в МАДИ и МГТУ им.Н.Э.Баумана.

Апробация работы Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

на Российских, межрегиональных и международных научнотехнических конференциях, симпозиумах и семинарах (1998-2013гг.);

на заседаниях кафедр "Системы обработки информации и управления" МГТУ им.Н.Э.Баумана и "Автоматизированные системы управления" МАДИ.

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований направлено на повышение эффективности отраслевой системы подготовки кадров за счет развития теоретических основ интеграции программных приложений формирования образовательного контента, автоматизации управления процессами подготовки и аттестации персонала, а также практических подходов в области сертификации квалификаций персонала в отраслевой системе подготовки кадров.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Структура работы соответствует списку перечисленных задач и содержит описание разработанных методов, моделей и методик.

Во введении обосновывается актуальность работы. Ставятся цели и задачи исследований. Приводится краткое содержание глав диссертации.

В первой главе диссертации проведен системный анализ проблем отраслевой системы подготовки кадров и технологий внедрения новых информационных систем поддержки образовательного процесса, что приводит к необходимости интеграции разнородных программных приложений.

Вопросам организации обучения персонала с использованием технологий открытого образования посвящены труды Байденко В.И., Гура В.В., Яровенко В.А. и ряда других. Понятия «компетентность», «компетентностный подход» раскрыты в трудах Байденко В.И., Болотова В.А., Ивановой Н.В., Кивы А.А., Лейбовича А.Н., Чаплыгиной И.В. и других. Развитию представлений о роли информационных и коммуникационных технологий в образовании посвящены работы Астафьевой Н.Г., Денисовой А.Л., Кузнецова А.А., Роберт И.В. и ряда других. Значительный интерес представляют работы российских ученых, а именно, Новикова Д.А., в которых исследуются закономерности итеративного научения, Башмакова А.И., где даются формальные подходы к разработке конструктивных методов проектирования обучающих систем, а также зарубежных ученых М.Жабера, С.Сикстрема, Л.Лопеза, Ф.Оливер и других, в работах которых предлагается ряд моделей научениязабывания, рассматриваются механизмы преобразования знаний, моделируются процессы обучения и тестового контроля и т.д.

Следует отметить, что особенно высока потребность в квалифицированных кадрах для технологически сложных и наукоемких отраслей. Так, например, в настоящее время переработка нефти на отечественных предприятиях осуществляется с недогрузкой мощностей и низкой степенью конверсии мазута, что обусловлено особенностью потребления топлива в энергетическом балансе. Доля процессов глубокой переработки нефти на большинстве отечественных нефтеперерабатывающих заводов (НПЗ) не превышает 15% от мощностей по первичной переработке при 55% - в США. В течение последних пяти лет глубина переработки нефти практически не меняется и составляет около 72% (в США-92-95%, Западной Европе – 85%). Ужесточение требований к экологическим и эксплуатационным характеристикам нефтепродуктов диктует другую важную задачу повышения качества нефтепродуктов. Для реализации этих задач необходим высококвалифицированный технический персонал, для аттестации которого в отрасли создан Экспертнометодический центр (ЭМЦ) и Центр оценки сертификации квалификаций (ЦОСК), которые взаимодействуют с объединением работодателей (рис.1).

сертифицированных специалистов НГП Рис. 1 Взаимодействие ЭМЦ и ЦОСК с работодателями Поддержание должного профессионального уровня специалистов, отбора наиболее квалифицированных кадров, их поддержания на конкурентоспособном уровне и постоянного совершенствования возможно только при организации системы постоянного контроля. Сертификация специалистов-технологов создает базу для развития и расширения системы подготовки кадров для остальных специалистов нефтегазоперерабатывающей отрасли.

В диссертации проведен анализ педагогических принципов формирования системы подготовки кадров, поскольку в их основе лежат идеи максимально возможной управляемости учебным процессом, проектирования и воспроизводимости обучающего цикла.

Педагогические принципы предусматривают ориентацию всех компонентов и процедур на гарантированное достижение учебных целей и объективную оценку текущих и итоговых результатов учебной деятельности, а также целенаправленного педагогического воздействия на познавательную деятельность обучаемого.

Рассмотрены подходы к моделированию процесса обучения.

Проведенный анализ показал, что для формирования качественных учебно-методических материалов необходимо использование формальных методов структуризации учебных планов и рабочих программ подготовки, переподготовки и аттестации специалистов отрасли, которые основаны на терм-анализе связности учебных материалов и моделях научения-забывания. Кроме того, данные модели могут выступать в качестве критериев эффективности образовательного контента.

Терм-множество представляет структуру W=WIWO, где WI множество входных термов; WO - выходных. Входные термы WIw={DIW, FIW, …, UIW }, где DIW - имя терма; FIM - маркер принадлежности модулю; FW - ссылка на терм-источник; UW – коэффициент значимости модели научения. Выходные термы WOw={DOW, FOW, …, ZOW }, где DOW - идентификатор терма; FOM - маркер принадлежности модулю; FOW - ссылка на входные термы; ZOW – весовой коэффициент модели забывания.

При использовании такого подхода на основе выделения подмножеств «висячих термов» WOO (не используются в модулях продолжения) и «неопределенных термов» WII (нет ссылок на выходной), которые определены как, появляется возможность получения автоматической оценки качества учебных материалов. При этом WII рассматриваются как базовые, а WOO – как термы из требований к компетенциям специалиста. В противном случае считается, что имеет место методическая ошибка формирования учебного плана.

Рассмотрены модели тестового контроля. Приведены основные принципы классической теории тестового контроля, основанной на обработке статистических данных результатов тестирования, и выполнен сравнительный анализ принципов конструирования тестовых заданий и тестов. Для моделирования процедур тестового контроля используются основные принципы IRT-теории. Вводится условная вероятность правильного выполнения задания с трудностью, различными испытуемыми с уровнем знаний. В диссертации принята трехпараметрическая модель Бирнбаумма моделирования ответов, как наиболее общая где в качестве параметров выступают либо, а и с, либо, а и с., в зависимости от решаемых задач. Параметр характеризует дифференцирующую способность задания, с - вероятность угадывания правильного ответа.

Далее в работе выполнен системный анализ методов и моделей интеграции разнородных приложений и баз данных. Одним из основных предполагаемых в работе принципов является требование независимости построения отдельных функциональных подсистем, в связи с чем, рассмотрены технологии, приведенные ниже.

Технология Data Integration (DI) условно делится на технологию доступа к внешним системам и технологию преобразования данных, направленную на возможность понимания данных, считанных из абсолютно разнородных источников и в абсолютно различных форматах.

Технология Process Integration (PI) позволяет разрабатывать информационную систему, используя парадигму бизнес-процессов.

Технология Service Integration – парадигма разработки модулей информационной системы, основанная на SOA, которую можно определить как системную архитектуру, в которой функции приложений создаются в форме компонентов, имеющих слабые связи и четко определенные интерфейсы для многократного использования.

Во второй главе диссертации на основе проведенного анализа принципов организации системы обучения формируется концепция интеграции разнородных приложений подготовки и управления образовательным контентом в отраслевой системе подготовки кадров.

В нефтегазоперерабатывающей отрасли предполагается создание единой информационной базы, обеспечивающей открытость и достоверность информации о деятельности системы сертификации квалификаций и возможность проведения мониторинга с последующим формированием управленческих решений, направленных на повышение эффективности отраслевой системы подготовки кадров.

Структура информационной базы (рис.2) основывается на результатах сертификации квалификаций отрасли и направлена на разработку: методов, контрольно-измерительных материалов и критериев оценки квалификаций с их постоянной актуализацией;

программ подготовки и аттестации персонала, а также ведение реестра экспертов по оценке и сертификации квалификаций;

профессиональных стандартов и др.

Автоматизация столь сложной и объемной задачи требует построения множества моделей, связанных с показателями эффективности управления, критериями качества процедур принятия решений, что требует формирования необходимых структур данных и методов их обработки, а также соответствующих информационных технологий и организационных мер и др.

УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР

УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР

УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР

сертифицированных Интеграция этих подсистем вместе с программными компонентами системы «СОТА» позволяет на основе включения модельных составляющих процессов обучения и тестового контроля повысить эффективность подготовки учебных материалов за счет возможности количественного оценивания качества учебнометодических материалов.

В целях создания системы управления и подготовки образовательного контента на нижнем уровне выделены классы пользователей: администратор (A), методист (M), консультант (P) и обучаемый (O). Все эти категории пользователей отличаются по их отношению к учебным материалам (U) и тестовым заданиям (T).

Так, A обеспечивает весь сервис и функционирование системы в целом. M наполняет базы U, T, UT. С формированием множества U связан конструктор курсов. С множеством T - конструктор тестовых заданий. С множеством UT – администратор курсов. О использует проигрыватель, который связан с базами U, T и OP. База U используется для организации прямой связи с обучаемым, T – для обратной, а OP – для корректировки процесса обучения. P обеспечивает коррекцию поведения обучаемого, которая основана на просмотре баз OT и OP, и последующем редактировании OU и OP на основе полученных оценок качества обучения. Отношение PU определяется M. Отношение PO формируется динамически и определяет закрепление О к Р, а также обмен информацией между ними. Оно является производным и формируется на основе PU и UO. Тернарное отношение POT определяет наблюдение Р за результатами тестового контроля О.

Показано, что при данном подходе к описанию учебного контента интерес представляют все множества подмножеств: общий координационный план; - процесс обучения в соответствии с учебным планом; - процесс тестирования;

- самостоятельная работа; - подготовка учебных материалов методистами, - семантическая связность лекций и тестовых заданий и т.д.

Для реализации модельных составляющих системы управления образовательным контентом выполнена систематизация функционала всех приложений системы «СОТА», определены управляющие и информационные связи, что позволяет сделать систему открытой для включения новых методов, моделей и данных.

Инструментарий формирования и управления образовательным контентом включает:

1. Конструктор структурных элементов (КСЭ).

2. Конструктор учебных курсов (КУК).

3. Проигрыватель учебных материалов (ПУМ).

4. Подсистема контроля учебного процесса (КУП).

5. Подсистема администрирования учебного процесса (АУПР).

6. Подсистема администрирования учебных планов (АУП).

7. Подсистема мониторинга результатов успеваемости (МРУ).

8. Подсистема генерации и интерпретации тестов (ГИТ).

9. Конструктор интерактивных тренажеров (КИТ).

10. Конструктор гетерогенных тестов (КГТ).

11. Подсистема гетерогенного тестирования (СГТ).

12. Подсистема мониторинга результатов гетерогенного тестового контроля (МГТ).

Кроме того, представленный набор приложений в различных комбинациях может реализовать множество различных методик, связанных с процессом обучения, тестирования, мониторинга, анализа качества подготовки и др.

В диссертации проведена параметризация исполняемых приложений на основании универсальной схемы описания компонентов системы с использованием принципа «вход-выходпараметризация». Система описаний повторяет принципы теории управления, где каждое приложение выступает в качестве некоторого преобразователя данных. Для объектов принята стандартная классификация: V=(V1, V2,..., Vk) - входные контролируемые U=(U1, U2,..., Uk) неуправляемые; Z=(Z1, Z2,...,Zk) - входные неконтролируемые;

Y=(Y1, Y2,..., Yk) - выходные.

Например, для АУП в качестве входных параметров выступают данные по структуре курсов (рис.3), БД связности входных и выходных термов и др. Выходом подсистемы АУП является сформированный учебный план, сбалансированный по связности термов и функциям научения-забывания.

Для описания взаимодействия приложений под XY понимается некоторое управляющее действие X на Y, которое поддерживается соответствующей программной компонентой (табл.1.). XY обозначает соответствующий информационный поток для мониторинга ситуации.

Программы модулей с указанными Формальные отображения, задаваемые приложениями 19.

В работе ставится задача создания единого программномоделирующего комплекса. Т.е. имеется ряд моделей процессов обучения и тестового контроля, которые должны быть параметризованы статистическими данными системы управления образовательным контентом, а приложения системы управления, в свою очередь, должны иметь доступ к моделям для корректировки параметров. В результате появляется необходимость формального представления этих процессов. Базовая модель процесса представляет собой четверку Z=, где S - пространство состояний; T - множество времен изменения состояний; F:TS фазовая характеристика; - отношение порядка на T.

Система определяется, как множество Q параметров qi (i=1..n).

Если (qi) - множество значений, принимаемых параметром qi., то пространство состояний системы SQ определяется как SQ (qi ).

Объект (приложение) рассматривается как часть системы OlQ.

Пространство состояний SO объекта Ol определяется аналогично, как (qi ). Если задан процесс ZQ в системе, то процесс в объекте SОl Ol определяется, как Z Ol объект Ol в системе Q. Тогда генерация процесса Z Ol может быть t TOl ; A - множество аргументов: AQ; - случайное число. Анализ соотношений между Ol, AOl и Q позволяют произвести следующую классификацию: если AOl Ol, то в объекте Ol развивается локальный процесс; если AOl Q, то процесс в Ol частично зависимый; если AOl Q, то процесс в Ol полнозависимый.

Рассмотрим случай задания двух достаточно близких по описанию процессов Z1 (трек А) и Z2 (трек В), для которых используются эквивалентные операторы h1 и h2, но они взаимодействуют с разными параметрами, как входными, так и выходными. Для обобщенного описания процессов определение инициатора процесса дополняется свойством возможности включения параметров в себя, что представляет локальную среду процесса (рис.4).

В данном случае имеет место следующая схема свертки описаний процессов. С инициатором I1 связана локальная среда (a, e) процесса Z1, а с инициатором I2 - локальная среда (f, g) процесса Z2.

Оператор h1 модифицирован в оператор h'1, который связан с параметром b и первым параметром локальной среды инициатора.

Оператор h'2 связан с параметрами b, c, d и вторым параметром локальной среды инициатора. Операторы h'1 и h'2 будут объединенными. Инициаторы I1 и I2 присутствуют в этой схеме одновременно.

Таким образом, на основе формального аппарата процессноориентированного описания поведения имитационных моделей предлагается процедура моделирования поведения пользователей и пользовательских приложений, позволяющая реализовать механизмы декомпозиции и взаимной сцепленности модельных процессов обучения и тестового контроля, направленные на создание интегрированного программно-моделирующего комплекса.

В основе интеграции элементарных приложений реализации образовательного контента лежит формализованное описание фрагмента:

где: ti - тип фрагмента (расчетный, информационный, выбор и т.п.); di - для тестового контроля это уровень сложности; ai - уровень доступа;

i - операция сравнения уровня доступа (, ), si - время окончания фрагмента; ri – признаки описания фрагмента, pi – параметризация фрагмента при активации. С учетом введенных параметров фрагмента для предъявления учебных материалов и тестовых заданий имеется возможность организации алгоритмической структуры приложений (рис.5), связанных с соответствующими фрагментами.

В работе предлагается использовать формальное понятие алгоритмической модели процесса, которое представляется в виде тройки hi i 1,, I, где hi i 1 - множество элементарных операторов;

- порядок на предполагает, что моменты сцепления инициатора с элементарными операторами определяют сами элементарные операторы. Для этих целей используется оператор hiу, который определяет условие, при выполнении которого инициатор сцепляется с оператором hic1.

Возможны следующие варианты задания такого условия: а) указание момента времени ti+1 сцепления инициатора с оператором hic1;

б) определение логического условия, при выполнении которого инициатор сцепляется с оператором hic1; в) комбинированная форма, включающая варианты а) и б). Таким образом hiу hit, hiл, hit, л, где: hуi - оператор условия сцепления; hti - оператор временного условия; hлi оператор логического условия; ht,лi - оператор комбинированного условия. Такая форма описания взаимодействия пользовательских процессов через аппарат представления имитационных процессов является входным параметром для приложения конструктора структурных элементов (КСЭ).

Среда КСЭ в качестве выходной программной структуры алгоритмическую структуру предъявления учебного материала и является входным для проигрывателя.

Кроме того, представление фрагмента (3), и связанное с ним элементарное приложение, является гибким средством расширения возможностей инвариантной составляющей системы. Помимо реализации дополнительных алгоритмов исполняемые фрагменты позволяют организовать: работу с внешними файлами, обмен данными, запуск и взаимодействие с внешними приложениями. Они позволяют расширять возможности проигрывателя учебного контента, как на системном, так и на прикладном уровне. При этом совокупностью воспроизводимых проигрывателем визуальных параметрически настраиваемых фрагментов (рис.6).

Каждому фрагменту приписываются описательные поля, поля визуальной настройки, а также задается структура переходов связанная с результатом проигрывания фрагмента. Развязка по данным дает возможность перенести часть функционала проигрывателя на приложение за счет программных компонентов интерфейсного взаимодействия с пакетами Statistica, MatLab, MathCad, GPSS и др., которые реализованы и включены в программно-моделирующий комплекс.

Так, приложение MCadСOTA представляет собой универсальный параметризуемый исполняемый фрагмент, позволяющий средствами пакета Mathcad программирования манипулировать входными данными из внешнего файла в числовой, строковой и матричной переменных и файлы графиков.

занятий (тестов) Выполняемый фрагмент

PTC MATHCAD

Настройка перехода ActiveX, внешние прилож.

Аннотация, Замечания, Формирование фйала данных и Аудио настройки, Визуальные настройки, Параметризация интеракт.

Аналогично устанавливается взаимодействие исполняемого фрагмента с компонентами пакета Statistica. Так, компонента StgViewer предназначена для оперативного просмотра графиков в STG-формате, а StaViewer - для просмотра файлов данных с расширением STA. Визуализация результатов в исполняемом фрагменте выполняется в формате пакета Statistica. Для работы компонентов необходима активизация пакета.

В третьей главе диссертации представлено описание инструментальной среды разработки и шкалирования результатов выполнения тренировочных тестовых заданий. Построенные в данной среде игровые задания и тренировочные упражнения составляют базовые фрагменты сценария представления учебных и тестовых материалов.

Одной из важнейших задач нефтегазодобывающей отрасли является обеспечение безопасности, включая пожарную и газовую.

Однако, специалисты и операторы, особенно в районах крайнего севера, зачастую работают вахтовым методом. Естественно, что перерывы в работе могут сказаться на способности к оперативному принятию правильных управленческих решений. Для устранения этих ситуаций разрабатываются тренажерные комплексы, которые моделируют поведение основных объектов управления транспортом газа, а именно: газотранспортную сеть в зоне ответственности газотранспортного дочернего общества или его филиала (управление потоками газа и согласованное управление газокомпрессорными цехами и линейной частью), газоперекачивающую станцию и газоперекачивающий агрегат, линейную телемеханику для контроля и управления на уровне крановых узлов и др.

Тренажерный комплекс (рис.7) включает себя компоненты:

диспетчерского управления на базе системы СПУРТ и системы моделирования «Веста»; управления газоперекачивающим агрегатом на базе САУ ГПА МСКУ-5000; управления линейной части и др.

Технические средства оснащены соответствующим штатным программным обеспечением, что позволяет эффективно проводить занятия по изучению устройства и обслуживанию распространенных в газовой отрасли комплексов и систем автоматики.

Рис. 7 Обобщенная структура тренажерного комплекса Предполагается постоянное наращивание функциональных средств тренажерного комплекса, для чего в работе предлагается инструментальная среда конструирования мультимедийных тренажеров, а вместе с приложениями интеграции с MatCad и Statistica среда позволяет оперативно наращивать комплекс модельными составляющими в виде систем нелинейных и разностных уравнений, дискретно-событийных имитационных моделей и моделей случайных процессов и т.п.

Наиболее трудоемкими при разработке инструментальной среды создания тренажеров являются задачи создания графической библиотеки и машины сценариев. Трудоемким также является процесс реализации графического интерфейса приложений. В связи с этим появляется необходимость использования существующих компонентов (рис.8). Наиболее распространенной бесплатной графической библиотекой является OGRE (Object-oriented Graphics Rendering Engine). Библиотека OGRE используется во множестве проектов.

Также существует множество различных инструментальных средств, позволяющих экспортировать ресурсы из графических пакетов, таких как 3ds Max, XSI, Maya, Blender и т.д. в используемый OGRE формат. Особенно важно наличие стабильной и эффективной адаптации данной библиотеки для использования на платформе.NET - MOGRE. Для выбранной платформы общий ход взаимодействия компонентов в ходе создания мультимедийного тренажра представлен в виде нотации UML (рис.9).

Для построения языка и машины сценариев выбрана платформа.NET. Простота и легковесность Lua, удобство существующей адаптации машины сценариев LuaInterface для платформы.NET послужило причиной выбора именно этого языка. Использование LuaInterface позволяет коду сценариев создавать объекты CLR, осуществлять доступ к их свойствам, вызывать методы и даже обрабатывать события CLR с использованием соответствующих функций.

Созданные в данной инструментальной среде тестовые задания (тренажеры) являются первичными в системе аттестации при формировании теста. Помимо графического редактора формирования сценария задания среда включает схему разбора ответа, компоненту параметризации задания и подсистему генерации тестового задания.

Инициализация Создание/открытие Рис. 9 Обoбщенная структура тренажерного комплекса Функции графического редактора служат для создания графического образа с интерактивными полями. G={Gi}i=1..I – множество простых графических объектов; V={Vj}j=1..J – множество полей ввода; Z={Zn}n=1..N – множество полей захвата; A={Am}m=1..M – множество вариантов.

Формирование схемы разбора ответа использует понятия позиций PZ и PA, которые связаны с множествами Z и A, множество действий D={Di}i=1..4, где D1 - - перетаскивание поля варианта;

D2 - - изменение положения варианта; D3 - - ввод текста; D4 - - подтверждение завершения задания.

Для общего случая произвольной последовательности действий пользователя в работе предлагается модель конечного автомата, представляющего пятерку =(A, Q, B,, ), где: A=(a1, a2,..., am) входной алфавит, определяющих множество действий пользователя, таких как перетаскивание объекта, ввод значения, выбор альтернативы и др.; Q=(q1, q2,..., qm) - множество состояний, которое определяется схемой разбора содержательной части тестового задания; B=(b1, b2,..., bm) – выходной алфавит, определяющий множество действий пользовательской оболочки, таких как перемещение или удаление объекта, появление, изменение свойств и т.д.; - функция переходов QAQ; - функция выходов QAB.

последовательности действий пользователя для достижения положительного результата схема автомата представлена на рис.10, где дуги помечаются либо некоторым действием (,) либо его отрицанием (,).

Рис. 10 Автоматная схема описания поведения пользователя при выполнении тестового задания Для конструирования задания с последующей возможностью идентификации правильности решения автомат рассматривается как преобразователь, который задается словарной функцией f( )= (q, ), отображающей множество A* в B*, где – входное слово длины m. Сама функция f(m) представляет конечноавтоматную функцию, реализуемую или вычисляемую инициальным автоматом q.

Введенные формализации позволяют представить все известные типы тестовых заданий (ТЗ), а также их расширения.

ТЗ закрытого типа – G={Gi}i=1..J, Z1 – единственное поле захвата, A={Am}m=1..M, D=D1 {D1D2D4}. Варианты - m*{1..M}.

ТЗ открытого типа – G={Gi}i=1..J, V=V1 - единственное поле ввода, D={D3, D4}. Вариант - ТЗ на классическое соответствие - G={Gi}i=1..J, Z={Zn}n=1..N, A={Am}m=1..M, N=M. D=D1 {D1D2D4}. Вариант – перестановка на {1..M}.

ТЗ на соответствие – G={Gi}i=1..J, Z={Zn}n=1..N, A={Am}m=1..M, M>N.

D=D1 {D1D2D4}. Вариант – упорядоченная последовательность {1..M} длины N.

ТЗ на кластеризацию – G={Gi}i=1..J, Z={Zn}n=1..N, A={Am}m=1..M, M>N.

D=D1 {D1D2D4}. Вариант – отношение на ZA {1..M} длины N – соответствие вариантов полям захвата. Матрица отношения имеет блочный вид.

ТЗ на упорядоченное соответствие (перемещать некоторые варианты на определенные места или вводить фиксированный текст в заданном поле в определенной последовательности) G={Gi}i=1..J, V={Vj}j=1..J, Z={Zn}n=1..N, A={Am}m=1..M, M>N. D=D1D2D3.

Для формальной количественной оценки выполнения тестового задания в работе сформирована оценочная шкала в интервале [0,1].

В заданиях множественного выбора A={Am}m=1..M – множество вариантов ответов; ZA={ZAm}m=1..M, ZAm{0,1} – вектор правильного выбора (1 – вариант входит в выбор, 0 - нет); TA={TAm}m=1..M, TAm{0,1} – выбор тестируемого (1 – вариант выбран, 0 - нет). В качестве расхождения предлагается использовать равномерную метрику, но нормированную по количеству вариантов ZA, TA 1 ZAi TAi.

В задании на соответствие ZA={ZAm}m=1..M, ZAm{1…M} – правильная принимает значение 1 при равенстве аргументов и 0 в противном случае. Полученные соотношения оценок дают значение 1 при полном соответствии ответа, 0 – при полном расхождении. Промежуточные значения определяют процент правильности решения тестового задания. Аналогично задаются меры различия для заданий на кластеризацию объектов и др.

Для проигрывания задания автомат рассматривается как инициальный, для которого выделяется подмножество B’B и рассматривается подмножество LB’A*, LB={mA: (q, m)B}, где подмножество LB’ определяет поведение инициального автомата q по отношению к множеству B’. С использованием автоматной схемы дифференциация оценки задания.

Для моделирования поведения пользователя в работе предлагается использование аппарата сетей Петри, которая является абстракцией динамической системы в смысле соответствия переходов событиям, а мест условиям наступления событий.

В общем случае модель может порождать разные процессы, а множество всех процессов, порождаемых системой, полностью характеризует динамику поведения системы.

При этом параллельная сеть действий удовлетворяет условию p P :| p | 1 | p | 1, т.е. каждое место в данной сети имеет максимум один входной и один выходной переход. Полученная сеть будет представлять последовательно-альтернативные процессы в случае, когда | H ( N ) | 1, т.е. сеть имеет единственное головное место, и t T :| t | 1 | t | 1, т.е. для любого перехода в сети существует по одному входному и выходному месту.

Для реализации сценариев представления образовательного контента, особенно тестовых материалов, параллельноальтернативные процессы могут быть представлены с помощью Рассмотрим развертку примитивной сети N ( P,T, F, M0 ) со стандартной начальной разметкой M 0, при которой только единственное головное место p сети имеет разметку M0 ( p ) 1, а остальные места имеют нулевую разметку. На рис.11 показана примитивная сеть N 1a;*( b;* c; d ); e. При этом сеть представлена как комбинация компонентов ( N1; N2 ; N3 ), где N1 и N3 — ациклические компоненты, N2 *( b;* c; d ) — циклический компонент.

При развертке такой примитивной сети сначала отдельно разворачиваются все ее циклические компоненты. В каждом циклическом компоненте N i имеется единственное головное место pi (в компоненте N 2 такое место — место p2 ). Головному месту pi компонента N i сопоставляется головное место развернутой сети N i.

Далее развертка осуществляется индуктивным способом. Процедура развертки примитивной сети со стандартной разметкой сводится к выделению всех возможных путей в графе исходной сети и склеиванию путей в тех местах, после которых эти пути совпадают.

Такое представление согласуется с формальным процессноориентированным описанием поведения пользовательских приложений и может быть использовано как схема генерации процессов выполнения тестовых заданий для моделирования блокировок и достижимости состояний в заданном сценарии представления образовательного контента.

В результате практической апробации тренажерных и тестовых заданий в отраслевых системах подготовки, аттестации и сертификации кадров складываются свои собственные нормативы для результатов выполнения ТЗ (табл.2).

Оценка результата выполнения задания сертификационноизмерительных материалов 85% ХОР. профессиональной компетенции) 80% необходимость в контроле, отсутствие инициативы tf определяются рекуррентной схемой Rt cz, mz Rt f Lt t f cz, mz для функции научения-забывания для заданного интервала.

ИЗУЧЕНИЕ ИЗУЧЕНИЕ

ИЗУЧЕНИЕ ИЗУЧЕНИЕ ИЗУЧЕНИЕ

Рис.12 Общая постановка задачи оптимизации учебного плана В работе принимается постановка многокритериальной задачи оптимизации последовательности предъявления контента:

где Fi(T) – значение функции научения i-го терма на момент завершения изучения всех модулей (рис.12). Основой формирования интегрального критерия является свертка всех функций по группам классифицирующих признаков компетентностного подхода. Для решения данной задачи могут быть использованы стандартные методы многокритериальной оптимизации (идеальной точки, последовательных уступок и др.) в совокупности с подходами теории расписаний при формировании последовательности предъявления модулей.

КСЭ создает формальное описание алгоритмической структуры исполняемых фрагментов, которые могут инициировать различные пользовательские процессы. Для реализации (проигрывания) созданного сценария представления учебного материала разработано приложение ПУМ, для которого разработана формальная схема автоматного описания.

ПУМ представляет шестерку - P =, где S – состояния, E- события, A- действия, T – функция переходов.

Состояния представляют набор S={S1, S2, S3, S4, S5, S6}, где: S1 — останов; S2 — проигрывание; S3 — пауза; S4 — отображение списка фрагментов в режиме ручной паузы; S5 — отображение списка фрагментов в режиме автоматической паузы; S6 — отображение списка фрагментов в режиме останова. Начальное состояние - Si = S1.

Множество конечных состояний - Sf = {S1}.

События определяют входной алфавит E = {E1, E2, E3, E4, E5, E6, E7, E8, E9, E10}, где: E1 — инициация начала; E2 — инициация приостановки; E3 —завершение; E4 — переход к предыдущему; E5 — переход к следующему; E6 — откат на шаг назад; E7 — инициация произвольного доступа к фрагменту; E8 — наступление времени принудительного завершения; E9 — открытие окна со списком фрагментов; E10 — инициация закрытия окна со списком фрагментов.

Действия определяют выходной алфавит A = {A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7}, где A1 — определение очередного фрагмента; A2 — начало сбора статистики и запуск; A3 — приостановка фрагмента и сбора статистики; A4 — возобновление фрагмента и сбора статистики; A5 — останов фрагмента и завершение сбора статистики; A6 — открытие списка фрагментов; A7 — закрытие списка фрагментов.

На основании этих формализмов в диссертации сформирован граф, представляющий функцию переходов T(Si, Ej)={m=1..Y}, который ставит в соответствие каждой паре некоторую последовательность действий.

В качестве исполняемых приложений могут быть использованы обычные браузеры или стандартные математические пакеты. Причем после завершения каждого приложения распознается код завершения, который определяет переход к следующему приложению сценария.

Как результат имеется возможность формирования последовательности учебных материалов и тестовых заданий, которая формируется на основании результатов ответов и имеется возможность программирования вариации разделами, сложностью, количеством ТЗ и т.д.

Далее на основе разработанной системы приложений в диссертации разработана методика формирования и управления образовательным контентом. Основной задачей методики является создание терм-связного учебного контента, построенного на основе оптимизации функций научения (рис.13).

На первом этапе в базу заносятся квалификационные требования (профессиональные стандарты) с описанием знаний, умений, навыков и компетенций необходимых для выбранных направлений. По каждой компетенции формируется паспорт с детальным описанием знаний, умений и навыков (ЗУНов). Далее формируются учебные модули, которые закрепляются за методистами, которые формируют рабочую программу модуля (дисциплины) с указанием объемов занятий по видам, а также входных и выходных термов (понятий) по каждому модулю. Имеется возможность редактирования модулей в локальной среде, после чего материалы экспортируются в БД учебного плана, где в последующем старший методист проводит синтаксический анализ термов и устанавливает связи с ЗУНами и компетенциями указанными в квалификационных требованиях.

Распределение модулей

УЧЕБНОГО ПЛАНА

Корректировка уч.программ и плана Рис. 13 Диаграмма сценария формирования терм-связного Методисты, обновившие БД, имея заполненный словарь термов по всем учебным модулям, устанавливают связь между своим редактируемым модулем и другими модулями, путем выбора выходных термов от последних. Данный функционал приложений оценивает связность модулей и служит основанием для формирования последовательности изучения модулей. В процессе оптимизации учебного плана (перестановки модулей) система акцентирует внимание старшего методиста на возможные некорректности в плане наличия «неопределенных» и «висячих»

термов.

Для автоматизации процесса подготовки учебных планов в отраслевых учебных центров, разработана структура приложений формирования терм-связного учебного контента (рис.14) для следующих групп сотрудников: старший методист (ответственный за образовательную программу в целом), методист (ответственный за отдельные модули и дисциплины), консультант, администратор (ответственный за регистрацию всех пользователей и распределение прав).

Результаты мониторинга Входными данными для КУК являются структурные элементы каждого модуля по каждому виду занятий, которые создаются КСЭ на этапе формирования образовательного контента, и входные термы (понятия, необходимые для изучения конкретного модуля).

АУП представляет подсистему автоматизации терм-связного учебного контента и дает старшим методистам функционал формирования учебного плана по образовательной программе, позволяющий связывать модули посредством указания соответствий между входными и выходными термами. Также имеется возможность анализа квалификационных требований работодателя, терм- анализа, подготовки различных видов отчетов (программа модуля, рабочий учебный план, графические представления учебных планов и др.).

Входными данными для подсистемы является полная информация о модулях, требования к ЗУНам и компетенциям указанные в квалификационных требованиях.

Оболочка консультанта предназначена для ведения учебного процесса, распределения модулей и контроля знаний. Консультант постоянно наблюдает за ходом учебного процесса на основе времени изучения отдельных учебных модулей и при возникновении вопросов дистанционно проводит консультации и предоставляет информацию методистам о проявившихся некорректностях методических материалов.

Подсистема мониторинга успеваемости, основываясь на промежуточных и конечных результатах обучения, дает возможность в реальном масштабе времени получать информацию в различных разрезах.

Неотъемлемой частью учебного процесса является тестовый контроль, на основании которого решается вопрос о сертификации специалистов. Для сертификации в нефтегазовой отрасли принята модель оценки компетенций (рис.15). В профессиональном стандарте определены виды трудовой деятельности различных квалификационных уровней, каждому из которых соответствует ряд рекомендуемых должностей. Для каждой должности на основе должностных инструкций и анализа трудовой деятельности подобраны необходимые компетенции, для чего разрабатываются измерительные средства.

ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЙ СРЕДСТВА

ВАРИАНТЫ

ПИСЬМЕННЫЙ ЭКЗАМЕН

ВОПРОС

ОТВЕТА

БАЗОВЫЕ

ФОРМЫ ИЗМЕРЕНИЯ

ДЕЯТЕЛЬНОСТНЫЕ

УСТНЫЙ ПРАКТИЧЕСКИЙ

ЭКЗАМЕН

БАЗОВЫЕ

ЭКЗАМЕН

На основании проведенного анализа оценки и сертификации квалификаций различных видов деятельности (газодобыча, геологоразведка и др.) было выявлено, что оптимальное число вопросов для оценки квалификаций тестируемого, равно 100. В результате показано, что измерительные средства для оценки и сертификации квалификаций работников нефтегазоперерабатывающей отрасли должны удовлетворять соответствующим требованиям (табл.3). При этом: повтор одних и тех же вопросов в разных должностях не допускается; повтор вопросов (не более 80%) возможен только внутри одной и той же должности с различными категориями; набор вопросов для каждой новой (более высокой) категории должности должен содержать 20% новых вопросов более высокого уровня сложности.

Количество тестовых заданий для сертификации квалификации Представленные данные по количеству вопросов (заданий) были получены эмпирически. Для формального обоснования принятых положений оптимизации системы сертификации квалификации в диссертации разработана имитационная модель оценки механизма предъявления и процедуры оценивания тестового контроля, основанная на критерии вероятности ошибочных классификаций.

Анализ взаимосвязи методов и моделей тестового контроля (рис.16) позволяет перейти к созданию совокупности сценариев, включающих:

метод оценки вероятностей ошибочной классификации;

моделирующие алгоритмы, основанные на моделях кластерного, факторного, дискриминантного анализа и др.; метод переоценки сложности тестовых заданий; приложение разбора структуры гетерогенного теста и др.

Формализация понятия Априорные распределения Рис. 16 Взаимосвязь методов и моделей тестового контроля Поставленная задача заключается в разработке процедуры классификации специалистов в рамках процедуры сертификации на K групп W1, W2,…, Wk, соответствующих одной из категорий.

На первом шаге разыгрывается процедура получения правильного ответа на вопросы теста в зависимости от уровня сложности задания (результат - матрица Z размерности mk, где m– число повторов теста). Вероятность правильного ответа задается распределением Бернулли с вероятностью p.

где p –вектор параметров имитационной модели, n–общее количество заданий в тесте.

Если предположить, что ответы испытуемого независимы, то вероятность оценки уровня подготовки испытуемого вычисляется на основании произведения независимых событий:

На втором шаге используется алгоритм максимального правдоподобия. Последовательно просматривается каждая i-я строка матрицы A и определяется максимальное значение для столбца, li arg max ( Aq ). В результате формируется вектор-столбец Lq, правдоподобия по каждой итерации. hk 1 ~ k представляет нормализованный вектор Lq. По завершению формируется матрица оценок параметров максимального правдоподобия размерности kn. При этом матрица ошибочных классификаций представляет функцию попарных вероятностей принадлежности различным классам уровня знаний, которая всегда будет иметь седлообразный вид (рис.17а). Графики вероятностей ошибочных классификаций, т.е. дополнения до единицы диагональных значений матрицы ошибочных классификаций будут выпуклыми (рис.17.б).

Неравномерный характер вызван статистической погрешностью имитационного эксперимента.

Положение кривой на рис.17.б является оценкой эффективности теста. Чем ниже кривая, тем меньше вероятности ошибочных классификаций, и тем эффективнее тест. Данная модель использовалась для расчета эффективности тестов различной сложности, т.е. состоящих из легких (L), средних (M) и сложных заданий (С), а также для оценки эффективности адаптивного теста (А). Как видно из графиков легкие тесты слабо различают хорошо подготовленных, сложные тесты – плохо подготовленных, в то время как для адаптивных тестов вероятность ошибочной классификации практически на порядок меньше для тестируемых любой подготовленности.

Кроме того, в диссертации предлагается приравнивать первичные баллы участников тестирования bj и тестовых заданий cj соответствующим математическим ожиданиям где рij - вероятность верного выполнения i-м участником j-го задания.

В основной логистической модели Раша эта вероятность моделируется функцией успеха вида Таким образом, при наличии первичных баллов bi, и cj, система уравнений (7) представляет собой п+k нелинейных уравнений с п+k неизвестными параметрами, 1,2,… n, 1,2,… k. Различные оценки латентных параметров получаются лишь в том случае, когда соответствующие первичные баллы различны.

Производные левых частей уравнений (7) имеют вид где qij=1-рij, и потому итерационная формула применительно к (7), выглядит следующим образом:

где b - номер группы участников, набравших один и тот же первичный балл b; nb - количество участников в группе b; pbj и pbj - оценки вероятности, вычисляемые на основании (8) по имеющимся приближенным значениям латентных параметров.

Следующей задачей, решенной в диссертации, стало формальное описание конструктора гетерогенных тестов. Обычный тест в системе описывается sed-файлом и может иметь как линейную, так и алгоритмическую структуру. Структурные элементы, содержащие только тестовые задания, объединяются в тест. Одним из вариантов механизма формирования гетерогенных тестов является конструирование sdd-файла, который представляет структуризацию ссылок на sed-файлы гомогенных тестов. Более гибкая структура гетерогенных тестов достигается за счет принудительного формирования ссылок каждого задания на каждый модуль учебного плана. В работе сформирована структура приложений, которая реализует представленный функционал (рис.18).

Результаты анализа Для проигрывания полученной структуры гетерогенного теста разработана компонента проигрывания теста, представляющего exeфайл, вызываемый из фрагмент sdd-файла структурного элемента.

Приложение компиляции языка последовательности формировании механизма предъявления тестовых заданий основано на формализованном описании рекуррентной схемы расчета следующего направления и следующего уровня сложности тестового задания:

где - сложность задания на n-ом шаге процедуры; F(n), Fs(n) – некоторые функциональные преобразование результатов ответов для выбора очередного направления и очередного уровня сложности;

(n)((1),…, (n)) – результат решения задания в системе контроля либо случайная величина, моделирующая ответ на n-е задание в системе моделирования. Моделирование ответов на задание выполняется на основе IRT-моделей.

Для различных механизмов предъявления и методов оценивания в диссертации показаны оценки скорости сходимости алгоритмов к истинному уровню знаний. Так, поведение адаптивной процедуры с постоянным шагом для восьмибальной шкалы, начальной сложностью равной 1 и истинным уровнем знаний 5 приведено на рис.19а. Из гистограммы видно, что сложность большей части заданий находится в окрестности истинного уровня знаний, что естественным образом повышает точность оценки по методу максимального правдоподобия.

Для непрерывной шкалы предлагается использование процедуры Роббинса-Монро. На графике (рис.19.б) приведены математические ожидания с доверительными интервалами для итерационных процедур (для М1 начальный уровень сложности 0, истинный уровень знаний – 4, для М2 – 5 и 1 соответственно).

при постоянной длине шага Рис. 19 Сходимость процедуры адаптивного тестового контроля Таким образом, в работе получены количественные оценки эффективности адаптивных процедур тестового контроля и предложен синтаксис языка описания рекуррентных последовательностей, для которого разработан компилятор. Так, например, операторы b(k+1):=b(k)+SIGN(x-0,5) и S(k+1):=RAND будут определять выбор следующего задания на единицу большей сложности в случае правильно ответа и на единицу меньше в случае неправильного из случайно выбранного направления. Такой синтаксис вполне доступен методистам, не имеющим опыта программирования.

В пятой главе диссертации рассматриваются вопросы построения системы мониторинга квалификационных характеристик персонала.

Выбор состава пользователей системы мониторинга определен схемой сертификации квалификаций (рис.20). Непосредственно процедурой сертификации в ЦОСК занимается экспертная (сертификационная) комиссия, поэтому чрезвычайно важным является процесс ее формирования, который регулируется специальным Положением. В их состав включаются эксперты, завершившие подготовку в экспертно-методическом центре и имеющие: соответствующее образование, подтвержденное документом установленного образца; высокий уровень профессиональной компетентности в направлении деятельности;

опыт работы (практический, научный и управленческий) в близких областях деятельности и т.д.

Уточнение направлений, информация о вакансиях При формировании экспертного состава комиссии необходимо руководствоваться отсутствием конфликта интересов в соответствии с требованиями, запрещающими экспертам, участвующим в процедуре оценки и сертификации квалификаций соискателей на одном из этапов, привлекаться к работе на других этапах, а также принимать участие в обучении соискателей.

Далее в работе предлагается совокупность показателей системы мониторинга сертификации квалификаций, которая включает:

1. Количественные показатели: количество промежуточных тестирований; количество итоговых тестирований; количество тестирований суммарное; среднее по всем тестируемым и др.

2. Временные показатели: продолжительность тестирования;

часы занятий; дни занятий и др.

3. Баллы и оценки: средние баллы; размах баллов; дисперсия баллов; соотношение итоговых оценок и др.

4. Специальные показатели: коэффициент корреляции заданий в тесте; коэффициент корреляции тестов по дисциплине; коэффициент надежности теста и др.

Данные должны выводится как в табличной, так и в графической форме. Графические отчеты должны содержать диаграммы оценок характеристических кривых уровней подготовленности тестируемых и уровней сложности заданий; гистограммы распределений частот набранных баллов; диаграммы рассеяния результатов тестирования.

Далее проведен статистический анализ результатов аттестации по блокам «Организационные основы современного финансовоэкономического управления» (OGF), «Экономика» (EcO), «Управление финансами» (UFO), «Юридические основы финансово-экономического управления» (UrO), «Бухгалтерский учет и аудит» (BhO) и «Информационные технологии» (ITO). Выполнен трехфакторный анализ результатов аттестации по категориям возраста, стажа и производственной деятельности. На предприятии принята классификация: для возраста (1-ая группа до 25 лет, 2-ая - 26-30, 3-я – 31-40, 4-я – 41-50, 5-я – старше 50) и стажа (1-ая группа до 6 лет, 2ая - 7-12, 3-я – 13-36, 4-я – 37-60, 5-я – свыше 60 лет). В аттестации участвовали сотрудники департаментов: «Управления», «Сервисов», «Переработки», «Маркетинга» и «Добычи». Количественный состав участников аттестации приведен на диаграммах (рис.21).

Рис. 21 Количественное соотношение участников аттестации Наибольшее количество сотрудников было из департамента сервисов, а наибольшая возрастная категория от 40 до 50 лет. По стажу группы примерно равны. Корреляционный анализ показал слабую взаимозависимость результатов аттестации между блоками (табл.4).

Однако, метод главных компонент и трехфакторный дисперсионный анализ показал значимое совместное влияние выделенных групп на результаты аттестации (рис.22)

UFO OGF

Метод главных компонент отчетливо выделил направления информационных технологий и бухучета, стоящие в стороне от остальных по общности результатов. В связи с эти для блока информационных технологий отдельно выполнен дисперсионный анализ (рис.23). Как видно из диаграмм, для первой возрастной группы (самые молодые сотрудники) результаты в среднем существенно выше остальных групп (рис.23.а). Однако, если сравнивать разброс результатов для ITO, экономики и общего результата, то по ITO имеет место самый большой разброс (рис.23.б).

а) дисперсионный анализ по ИТ б) гистограммы по направлениям Рис. 23 Сравнительный анализ результатов аттестации по По результатам аттестаций для ряда видов трудовой деятельности (табл.3) модифицирован перечень вопросов и соответственно тестовых заданий. Для требуемой точности оценки квалификационных характеристик в последующих аттестациях рекомендованы гетерогенные тесты с количеством вопросов – 100.

Распределение вопросов по должностным обязанностям Вид трудовой Квалиф. Наименования должностей без и с 1-ой и 2-ой Для процесса сертификации в рамках ЦОСК определён следующий регламент (рис.24). При этом ответственным за процесс являются руководители административного и организационнометодического отделов. Рассматриваемый регламент сертификации предполагает проведение следующих мероприятий: собеседование с соискателем с целью определения графика оценки; оценка квалификации соискателя в составе экзаменационной комиссии центра оценки и сертификации квалификаций; принятие решения о сертификации в составе сертификационной комиссии центра оценки и сертификации квалификаций и др., приведенные на рисунке.

Для обеспечения работы методики сертификации квалификаций специалистов нефтегазоперерабатывающей отрасли необходимо следующее ресурсное обеспечение:

Кадровое: эксперты (представители работодателя, привлеченные эксперты); административный и исполнительный аппарат сертификационного центра; специалисты по методическому обеспечению (штатные и привлеченные консультанты) и др.

Заключение экз.

комиссии специалиста Материально-техническое: помещения; класс для проведения теоретических экзаменов; помещение и тренажеры для проведения практических экзаменов; оргтехника; компьютерное обеспечение и др.

Информационное обеспечение: информационный портал, имеющий информационные разделы “для кандидатов” с возможностью регистрации личного кабинета; раздел для экспертов;

раздел портала для возможности проведения удаленного тестирования и обработки результатов; освещение деятельности системы сертификации в СМИ.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 60 печатных работ.

Основные выводы и результаты работы 1. Проведен системный анализ проблем, методов и моделей в процессе обучения и тестового контроля в отраслевой системе подготовки кадров. Выделен круг моделей оценки согласованности учебного материала, направленных на получение количественных оценок эффективности образовательного контента, и информационных технологий интеграции разнородных программных приложений, которые являются базовыми при разработке системы управления образовательным контентом.

2. Сформированы требования к информационной системе ЦОСК и ЭМЦ в нефтегазоперерабатывающей отрасли, выполнена классификация пользователей по отношению к образовательным ресурсам, а также параметризация функционала программных приложений, направленные на формализованное описание отраслевой системы подготовки кадров.

3. На основе формального аппарата процессноориентированного описания поведения имитационных моделей предложена процедура моделирования поведения пользователей и пользовательских приложений, позволяющая реализовать механизмы декомпозиции и взаимной сцепленности модельных процессов обучения и тестового контроля, направленные на создание интегрированного программно-моделирующего комплекса.

4. Реализованы механизмы интеграции программных приложений и формализованного представления фрагмента, который является гибким средством расширения инвариантной составляющей системы, а также предметно-ориентированного функционала за счет алгоритмической структуры сценария пользовательских процессов в системе управления образовательным контентом.

5. Разработана инструментальная среда формирования тестовых, тренировочных и игровых заданий, которые являются базовыми фрагментами сценария представления тестовых материалов. Для произвольной схемы поведения пользователя разработана автоматная схема представления произвольного сценария выполнения и шкалирования результатов выполнения тестовых заданий в непрерывной оценочной шкале.

6. Для моделирования поведения пользователя в работе предлагается использование аппарата сетей Петри, который согласуется с формальным процессно-ориентированным описанием поведения пользовательских приложений и может быть использован как схема генерации процессов выполнения тестовых заданий для моделирования блокировок и достижимости состояний в заданном сценарии представления образовательного контента.

7. Для формирования сценария представления и автоматизации управления образовательным контентом предлагается иерархическая структура приложений, позволяющая сформировать терм-связный учебный материал и реализовать процедуры оптимизации с точки зрения функций научения-забывания. КСЭ создает алгоритмическую структуру фрагментов (структурный элемент). На втором уровне КУК формирует вложенную иерархическую схему описания структурных элементов. Обе эти структуры воспроизводятся соответствующими приложениями ПУМ. На третьем уровне АУП объединяет учебнометодические материалы отдельных дисциплин с единую базу учебных материалов по направлению подготовки персонала.

8. Для формального обоснования положений и нормативов на тесты в системе сертификации квалификации разработана имитационная модель, основанная на критерии вероятностей ошибочных классификаций и логистической функции вероятности правильного ответа, позволяющая получить оценки эффективности механизмов предъявления и процедур оценивания уровня знаний тестового контроля.

9. На основе формальной функциональной и организационной декомпозиции информационного обмена, выбора состава пользователей системы управления образовательным контентом и разработанных методов анализа результатов аттестации персонала разработана структура системы мониторинга, предложена процедура и определен регламент сертификации квалификаций, направленный на конструктивные мероприятия повышения эффективности отраслевой системы подготовки кадров.

10. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются на кафедре АСУ МАДИ.

Публикации по теме диссертационной работы Монографии 1. Строганов Д.В. Реализация уровневой системы подготовки в аэрокосмическом образовании / А.Н.Геращенко, М.Ю.Куприков, А.Ю.Сидоров, Д.В.Строганов и др. // М.: Изд-во МАИ-ПРИНТ, 2011. – 347с.

2. Строганов Д.В. Автоматизация управления образовательным контентом в отраслевой системе подготовки кадров / Д.В.Строганов, Л.В.Приходько // М.: Изд-во МАДИ, 2013. – 172c.

Публикации в журналах, рекомендованных ВАК использованием методов случайного фрактального кодирования / Д.В.Строганов, И.А.Горюшко // Вестник МАДИ(ГТУ), вып.1 (1). – М.:

МАДИ (ГТУ)., 2003. - C.56-61.

4. Строганов Д.В. Графовая модель оценки сложности учебной информации / Д.В.Строганов, В.М.Пеньков, К.А.Николаева, Н.А. Красникова, Г.Г.Ягудаев // Вестник МАДИ(ГТУ), вып.1 (16). – М.:МАДИ (ГТУ)., 2009. – С.70-73.

5. Строганов Д.В. Критерии оценки сложности учебной информации / А.Б.Николаев, Д.В.Строганов, Б.С.Горячкин // В мире научных открытий № 9 (21). – Красноярск: НИЦ, 2011. – С.7-16.

/ Д.В.Строганов, К.А.Баринов, О.Б.Рогова // В мире научных открытий № 9 (21). – Красноярск: НИЦ, 2011. – С. 28 - 34.

7. Строганов Д.В. Алгоритм управляемого имитационного процесса в системах массового обслуживания / П.А. Тимофеев, Г.Г.Ягудаев, Б.С.Горячкин, Д.В.Строганов // Прикаспийский журнал:

управление и высокие технологии № 3 (15). – Астрахань:

Издательский дом, 2011. - С.62-70.

8. Строганов Д.В. Организация системы общественнопрофессиональной оценки и гарантии качества высшего образования / Д.В.Строганов, Ю.Б.Рубин, С.В.Коршунов, Э.Ю.Соболева // Нижегородское образование №3 – Нижний Новгород: Изд. Центр НИРО, 2011. - С. 32 – 9. Строганов Д.В. Аппроксимация среднеинтегральных оценок нестационарных режимов имитационных моделей сетей массового обслуживания/ Д.В.Строганов, Е.С.Москвичев, А.А.Солнцев, В.М.Приходько, П.С.Якунин // Наука и образование: электронное научно-техническое издание № 3. – М.: МГТУ им.Н.Э.Баумана, 2012.

http://technomag.edu.ru/doc/355371.html (дата обращения URL.

13.08.2013).

10. Строганов Д.В. Влияние начальных условий и длительности моделирования на характеристики условно-нестационарных процессов/ Д.В.Строганов, А.А.Солнцев, П.С.Якунин, Р.В.Батов, А.А.Карасев // Наука и Образование: электронное научно-техническое издание №4. – М.: МГТУ им.Н.Э.Баумана, 2012. URL.

http://technomag.edu.ru/doc/359132.html (дата обращения 13.08.2013).

11. Строганов Д.В. Формализованная модель учебного плана в задаче оптимизации индивидуальной образовательной траектории / Е.Ю. Жажа, А.Б.Николаев, Д.В.Строганов, Е.Ю.Трещеткина, 10.7463/1112.0506173). – М.: МГТУ им. Баумана, 2012. URL.

http://technomag.edu.ru/doc/506173.html (дата обращения 13.08.2013).

12. Строганов Д.В. Оценка эффективности процедур адаптивного тестового контроля / Д.В.Строганов, В.Ю.Свободин, Г.Г.Ягудаев, Н.В.Сычева // Наука и образование: Электронное научно-техническое издание. № 11/ – М.: МГТУ им. Баумана, 2012. URL.

http://technomag.edu.ru/doc/506146.html (дата обращения 13.08.2013).

13. Строганов Д.В. Применение мультиагентной системы при дистанционном обучении персонала промышленных предприятий / А.И.Белоусова, С.В.Алексахин, О.О.Варламов, Д.В.Строганов, Н.Е.Суркова // В мире научных открытий № 2.6 (26). – Красноярск:

НИЦ, 2012. – С.175-184.

14. Строганов Д.В. Обзор систем дистанционного обучения корпорации 1С для подготовки и переподготовки персонала нефтехимических предприятий / А.В.Воробьев, Н.С.Хромов, С.В.Алексахин, А.В.Остроух, Д.В.Строганов // В мире научных открытий № 2.6 (26). – Красноярск: НИЦ, 2012. – С. 205-211.

15. Строганов Д.В. Модель аналитической деятельности руководителя по принятию решений / Д.В.Строганов // Вестник МГТУ им.Н.Э.Баумана. Серия Приборостроение. Информатика и системы управления. Выпуск №5. – М: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012 – С.87-93.

16. Строганов Д.В. Инструментальная среда интеграции программных приложений для организации обучения персонала предприятий - / М.И.Карташев, А.Б.Николаев, А.В.Остроух, В.Ю.Строганов, Д.В.Строганов // Промышленные АСУ и контроллеры № 7. – М.: Научтехлитиздат, 2013. – C.17-25.

Публикации в других изданиях 17. Строганов Д.В. Разработка программы компьютеризации автотранспортного предприятия / Д.В.Строганов, В.Г.Самойлович, К.А.Николаева // Информационные технологии в промышленности и на автомобильном транспорте: Сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ) – М.:

МАДИ(ГТУ), 2002. - С.38-43.

18. Строганов Д.В. Программная реализация методики оценки экономической эффективности компьютеризации автотранспортного предприятия / Д.В.Строганов, С.С.Никитина, К.А.Николаева // Информационные технологии в промышленности и на автомобильном транспорте: Сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ) – М.: МАДИ(ГТУ), 2002. - С.67-71.

19. Строганов Д.В. Разработка формализованной модели плана переподготовки персонала в системе "Мосгортранса" / Д.В.Строганов // Моделирование и оптимизация в управлении: Сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ) – М.: МАДИ(ГТУ), 2003. - C.31-36.

20. Allocation of information resources in the adaptive distance educational environment / D.Stroganov, O.Gudjoyn, V.Melnik. // International Conference on Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Sysems. Barcelona (Spain) May 24th – 31th, 2003. P.17-20.

21. Строганов Д.В. Сетевая модель системы мониторинга в условиях лингвистических и вероятностных неопределенностей / Д.В.Строганов, С.С.Никитина, В.Ю.Гнездилов // Моделирование и оптимизация в управлении: Сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ) – М.: МАДИ(ГТУ), 2003. - C.126-131.

22. Строганов Д.В. Принципы конструирования лекций, тестов и практикумов в системе дистанционного обучения / К.А.Баринов, В.Г.Мельник, И.О.Саркисова, Д.В.Строганов // Информационные технологии в задачах управления и обучения: Сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ) – М.: МАДИ(ГТУ), 2003. - C.111- 23. Строганов Д.В. Разработка метода перераспределения информационных ресурсов в системе дистанционного обучения / В.Г.Мельник, В.Ю.Гнездилов, Д.В.Строганов, И.А.Горюшко // Информационные технологии в задачах управления и обучения: Сб.

науч. тр. МАДИ (ГТУ) – М.: МАДИ(ГТУ), 2003. - С.122-127.

24. Строганов Д.В. Формализованное описание связности модулей в интегрированной адаптивной среде обучения и тестирования «СОТА» / А.Б.Николаев, Д.В.Строганов, К.А.Баринов, П.С.Рожин // Телекоммуникационные технологии в промышленности и образовании: Сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ) – М.: МАДИ(ГТУ), 2003. - C.85-91.

25. Строганов Д.В. Разработка модели оценки и переоценки сложности учебных материалов / Терехин Д.А., Рогова О.Б., Баринов К.А. // Моделирование технологических процессов в промышленности и образовании. Сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ) – М.:

МАДИ(ГТУ), 2004. - C.29-35.

26. Строганов Д.В. Практика разработки системы обучения, тестирования, адаптации («СОТА») / К.А.Баринов, Д.В.Строганов, П.С.Рожин, А.В.Остроух // Информационные технологии в образовании: Сборник трудов. Часть III. – М.: Просвещение, 2004. – C.208-209.

27. Строганов Д.В. Средства автоматизации формирования образовательного контента в адаптивных системах открытого обучения / Ю.А.Кузнецов, Д.В.Строганов, Самир Бенгеддаш // Интегрированные технологии автоматизированного управления: Сб науч. тр. МАДИ (ГТУ) – М.: МАДИ(ГТУ), 2005. – С.178-183.

28. Строганов Д.В. Инструментальные среды разработки мультимедийных курсов / М.В. Измайлова, Д.В. Строганов // IT&TS международная научная конференция – Фетхие (Турция). 2007. – С.94-96.

29. Строганов Д.В. Формализованная модель учебного плана в задаче оптимизации индивидуальной образовательной траектории / А.Б.Николаев, Д.В.Строганов, В.Ю.Строганов // Международная научно-методическая конференция «Управление качеством инженерного образования и инновационные образовательные технологии». - М.: 2008. С.54-59.

30. Строганов Д.В. Традиции и развитие сотрудничества МГТУ им.

Н.Э. Баумана с Харбинским политехническим университетом / Д.В.Строганов, С.В.Коршунов // Международный форум «Современное образование в России и Китае от традиций к инновациям: перспективы сотрудничества». - КНР, Пекин., 2008. – C.87-92.

31. Строганов Д.В. Организация тестового контроля на базе гетерогенных тестов / Д.В.Строганов, В.Ю.Строганов // Международная конференция «Тенденции развития инженерного образования Китая и России в условиях глобализации». - КНР, Пекин., 2008. – C.340-345.

32. Строганов Д.В. Формализованная модель учебного плана в задаче оптимизации индивидуальной образовательной траектории в поддержку обеспечения академической мобильности / Д.В.Строганов, А.Б.Николаев, В.Ю.Строганов // Российско-китайская конференция «Развитие национальных систем инженерного образования России и Китая в современных условиях». М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. - C.18-25.

33. Строганов Д.В. Анализ эффективности организационных моделей и типов организационных структур / Р.В.Батов, Д.А.Васильев, А.А.Солнцев, Д.В.Строганов // Автоматизация управления в организационных системах: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ – М.: МАДИ, 2008. – С. 17 - 27.

34. Строганов Д.В. Формирование организационной структуры в Business Studio / М.И.Карташев, М.В.Приходько, В.Ю.Свободин, Д.В.Строганов // Автоматизация управления в организационных системах: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ – М.: МАДИ, 2008. – С. 58 - 68.

сети-процессы для описания бизнес-процессов и формирования организационной структуры / А.Б.Николаев, Л.В.Приходько, Д.В.Строганов, Г.Г.Ягудаев // Автоматизация управления в организационных системах: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ – М.: МАДИ, 2008. – С. 96 - 102.

36. Строганов Д.В. Технология синтеза организационных структур сложных систем управления / П.С.Якунин, М.В.Приходько, Д.В.Строганов, А.А.Котов // Модели и методы управления сложными техническими системами: сб. науч. тр. МАДИ – М.: МАДИ, 2010. – С. 56 - 61.

37. Строганов Д.В. Модели формирования ситуационных сетей управления / Г.Г.Ягудаев, Л.В.Иванова, Д.В.Строганов, Е.К.Павлова // Модели и методы управления сложными техническими системами: сб.

науч. тр. МАДИ – М.: МАДИ, 2010. – С. 74 - 79.

38. Строганов Д.В. Разработка динамической трансформационной модели поведения руководителя в условиях неопределенности / Г.Г.Ягудаев, Л.В.Иванова, Д.В.Строганов, А.Б.Николаев // Модели и методы управления сложными техническими системами: сб. науч. тр.

МАДИ – М.: МАДИ, 2010. – С. 79 - 86.

39. Строганов Д.В. Процессно-ориентированная концепция создания ситуационного центра / В.В.Борщ, Б.С.Горячкин, А.А.Котов, Н.К.Соколов, Д.В.Строганов // Автоматизация и управление:

стратегия, инвестиции, инновации. сб. науч. тр. МАДИ, - М.:

Техполиграфцентр, 2011. – С. 65 - 71.

40. Строганов Д.В. Мониторинг производственных процессов с использованием распределенной информационной системы / Б.С.Горячкин, Ю.А.Краснов, С.Н.Сатышев, Д.В.Строганов, А.С.Хадеев // Автоматизация и управление: стратегия, инвестиции, инновации. сб. науч. тр. МАДИ, - М.: Техполиграфцентр, 2011. – С. - 83.

41. Строганов Д.В. Сценарий системы поддержки принятия решений и концепция создания ситуационного центра / Б.С.Горячкин, Л.В.Приходько, Н.К.Соколов, Д.В.Строганов, Г.Г.Ягудаев // Автоматизация и управление: стратегия, инвестиции, инновации. сб.

науч. тр. МАДИ, - М.: Техполиграфцентр, 2011. – С. 71 - 75.

формировании и оценивании эффективности бизнес-процессов / В.Н.Брыль, Б.С.Горячкин, М.И.Карташев, Д.В.Строганов, П.С.Якунин // Автоматизация систем поддержки управленческой деятельности: сб.

науч. тр. МАДИ, МАДИ. М.: 2011. С. 21 - 28.

федерализации данных в системах поддержки управленческих решений / Р.В.Батов, А.А.Котов, Д.В.Строганов, А.С.Хадеев // Автоматизация систем поддержки управленческой деятельности: сб.

науч. тр. МАДИ – М.: МАДИ, 2011. – С. 48 - 54.

44. Строганов Д.В. Информационные объекты системы поддержки управленческих решений / Б.С.Горячкин, А.Ю.Кудрявцев, Д.В.Строганов, П.А.Тимофеев // Автоматизация систем поддержки управленческой деятельности: сб. науч. тр. МАДИ – М.: МАДИ, 2011. – С. 54 - 60.

45. Строганов Д.В. Относительное и абсолютное тестирование уровня знаний персонала предприятий / В.Н.Брыль, Б.С.Горячкин, Д.В.Строганов, Приходько Л.В., Ягудаев Г.Г. // Автоматизация систем управления персоналом: сб. науч. тр. МАДИ – М.: МАДИ, 2011. – С. 24-29.

46. Строганов Д.В. Взаимосвязь методов и моделей системы переподготовки персонала / А.Б.Николаев, Л.В.Приходько, Д.В.Строганов, Толкаев Е.Ю., Ягудаев Г.Г. // Автоматизация систем управления персоналом: сб. науч. тр. МАДИ – М.: МАДИ, 2011. – С. 45-52.

47. Строганов Д.В. Методика подготовки персона предприятий «Мосгортранс» с использованием индивидуальной образовательной траектории / Ю.А.Краснов, Л.В.Приходько, В.Р.Рогов, Д.В.Строганов, Г.Г.Ягудаев // Автоматизация систем управления персоналом: сб.

науч. тр. МАДИ – М.: МАДИ, 2011. – С. 52 - 57.

48. Строганов Д.В. Методы шкалирования при оценке уровня знаний персонала предприятий / Б.С.Горячкин, С.Н.Катырин, Д.В.Строганов, Л.В.Приходько, Г.Г.Ягудаев // Автоматизация систем управления персоналом: сб. науч. тр. МАДИ – М.: МАДИ, 2011. – С. 68-74.

49. Строганов Д.В. Выбор состава контролируемых характеристик моделирования технических систем / А.Ю.Кудрявцев, Д.В.Строганов, П.А.Товкач, П.С.Якунин // Имитационное моделирование систем управления. – М.: МАДИ. 2012. – С. 17-20.

моделирования на характеристики нестационарных имитационных процессов / Д.В.Строганов, А.Б.Николаев, М.И.Карташев, П.В.Замыцких // Имитационное моделирование систем управления. – М.: МАДИ. 2012. –С. 90-98.

Учебные пособия 51. Строганов Д.В. Прикладные задачи статистического анализа.

Комплексное использование компьютерных методов статистической обработки данных / Д.В.Строганов, А.В.Балдин, В.В.Криницин // М.:

МГТУ ГА. 1998. 52 с.

52. Строганов Д.В. Математическая статистика. Теоретические аспекты: Методические указания по использованию системы Statgraphics / Д.В. Строганов, А.В.Балдин, В.В.Криницин // М.:

МГТУ ГА. 1998. 46 с.

53. Строганов Д.В. Случайные процессы. Теоретические аспекты:

Методические указания по использованию системы Statgraphics / Д.В.Строганов, А.В.Балдин, В.В.Криницин // М.: МГТУ ГА. 1998. 58 с.

54. Строганов Д.В. Разработка учебных курсов в системе дистанционного обучения безработных граждан./ Д.В.Строганов, С.В.Алексахин, А.Б.Николаев // Учебно-методическое пособие. М.:

ВНПЦ профориентации Минтруда РФ. 2003. 64 с.

55. Строганов Д.В. Проектирование основных образовательных программ вуза при реализации уровневой подготовки кадров на основе федеральных государственных образовательных стандартов / В.А.Богословский, Е.В.Караваева, С.В.Коршунов, Д.В.Строганов и др..// Учебно-методическое пособие для слушателей курсов повышения квалификации по направлению «Проблемы организации уровневого образовательного процесса в высшей школе» М.: МГТУ им.Баумана 2010. 212с.

Патенты и свидетельства 56. Инструментальная среда методического наполнения учебных курсов: А.С. №2003611002 от 24.04.2003 / А.Б.Николаев, Д.В.Строганов, П.С. Рожин и др.

57. Инструментальная среда администрирования учебных планов:

А.С. №2003611004 от 24.04.2003 / А.Б.Николаев, Д.В.Строганов, П.С.Рожин и др.

58. Инструментальная среда разработки тестовых заданий:

А.С.№2003610976 от 22.04.2003 / А.Б.Николаев, Д.В.Строганов, П.С.Рожин и др.

59. Программная среда реализации алгоритмов адаптивного тестового контроля уровня знаний: А.С. №2003611001 от 24.04. / А.Б.Николаев, Д.В.Строганов, П.С.Рожин и др.

60. Стропальщик: Регистрационное св-во Депозитария электронных изданий ФГУП НТЦ «Информрегистр» / Д.В. Строганов и др. опубл.09.04.03. Бюлл.№2725-