Главная Коллекция "Otherreferats" Педагогика Моделирование и анализ системы управления информационными технологиями в образовательном комплексе

Моделирование и анализ системы управления информационными технологиями в образовательном комплексе

Классификация факторов, влияющих на управление в системе образования. Построение математической модели управления информационными технологиями. Информатизация административно-хозяйственной деятельности и учебного процесса. Дистанционное образование.

Рубрика Педагогика
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 11.03.2012
Размер файла 143,2 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

Развитие маркетинговых структур связано с разработкой, внедрением и использованием различных средств управления. Эти средства имеют форму информационных, компьютерных и коммуникационных технологий. С помощью таких технологий производится передача, сбор, обработка и оценка необходимой информации, что является обоснованием для принятия оптимальных управленческих решений.

С точки зрения информационного обеспечения маркетинговых систем важнейшим этапом является подготовка информации для принятия решения. Целенаправленная информация образует информационную систему, отражающую конкретность, уровень информации и характеризует степень удовлетворенности потребностей различных уровней системы управления.

Однако, маркетинговая концепция больше пригодна для «административного» управления информационными технологиями. Эта концепция не затрагивает сущность процессов, происходящих при переработке информации и направлена на реализацию информации с наибольшей эффективностью с точки зрения информационной службы. Стоит отметить, во-первых, объем реализуемой информации и ее полезность вовсе не обязательно дополняют друг друга, во-вторых, цели информационных служб могут не совпадать с целями вышестоящих систем.

Наконец, не ясно как определять стоимость информации. Если стоимость информационных услуг можно рассчитать достаточно точно, то ценность информации как продукта вряд ли поддается какой-либо оценке. Отсутствие количественной оценки ценности продаваемой (перерабатываемой) информации делает весьма затруднительным эффективное управление информационными технологиями. Например, любая информационная служба заинтересована в росте объема продаж информации. Следствием этого является непрерывное наращивание программных и технических средств. Но способствует ли рост объема продаж информации росту эффективности работы все системы (ВУЗа)? Интуитивно ясно, что рано или поздно наступит снижение эффективности использования вычислительной техники, снизится и эффективность использования информации. Но определить количественные критерии эффективности управления информационными технологиями в маркетинговом подходе практически невозможно.

Все это дает предпосылки рассматривать маркетинговую концепцию как направленную на эффективную реализацию информационных услуг, но при ранее выбранной структуре управления.

2.2.2 Венчурнное финансирование

Венчурные фирмы являются временными организационными структурами, создаваемыми для решения конкретных проблем. Данные организации характеризуются высокой активностью, которая объясняется прямой личной заинтересованностью работников фирмы и партнеров по венчурному бизнесу в успешной коммерческой реализации разработанных идей, технологий, изобретений с минимальными затратами.

Венчурные фирмы, небольшого, как правило, размера, заняты разработкой научных идей и превращением их в новые технологии и продукты. На современном этапе роль малого бизнеса в научных исследованиях и разработках существенно возросла.

Рисковые предприятия - своеобразная форма защиты талантов от потерь на стартовых участках инновационного процесса, когда новизна научной или технической идеи мешает ее восприятию административными руководителями фирмы. Преимущества венчурного бизнеса: гибкость, подвижность, способность мобильно переориентироваться, изменять направления поиска, быстро улавливать и апробировать новые идеи. Стремление к прибыли, давление рынка и конкуренции, конкретно поставленная задача, жесткие сроки вынуждают разработчиков действовать результативно и быстро, интенсифицируют исследовательский процесс.

Наиболее известным примером может служить корпорация IBM, которая в 1983 г. имела 15 «рисковых» проектов. По ним разрабатывалась и выпускалась на рынок такая продукция, как телекоммуникационное оборудование, новые виды дисплеев и персональные компьютеры, создание и выпуск которых -- наиболее успешный проект внутренних венчуров IBM. Через год после начала практической реализации этого проекта продукция была направлена на рынок, а еще через два года объем ее продаж составил 2,5 млрд. долл. К этому моменту внутренний венчур превратился в крупнейшее производственное подразделение корпорации.

Для успеха инновации как основы бизнеса нужны «всего» три составляющих:

конкурентноспособность самой инновации;

«знание» как её коммерциализовать (бизнес ноу-хау);

финансирование для осуществления продуманной рыночной стратегии.

Рассмотрим некоторые аспекты применения венчурных технологий в высшем образовании.

Прежде всего, отметим, что для реализации венчурного проекта необходимы несколько составляющих:

1. наличие персонала, способного выдвинуть и реализовать идею;

2. наличие финансовых средств.

При этом часто упускают из вида, что для успешной реализации венчурного проекта необходима еще одна составляющая:

3. готовность руководства вышестоящего подразделения к осуществлению венчурного проекта.

Представляется, что эта составляющая весьма актуальна для условий России.

Для реализации венчурных проектов российские ВУЗы, безусловно, обладают необходимыми человеческими ресурсами, поскольку в настоящее время здесь сосредоточено до 70% научных работников. Что касается готовности руковдства к реализации венчурных проектов, то при наличии внешнего источника финансирования руководители ВУЗов, как правило, поддерживают подбные проекты. Гораздо сложнее вопрос, если предполагается использовать внутренние источники финансирования: обычно свободные финансовые ресурсы ВУЗов весьма незначительны, поэтому на уровне Вуза в целом имеет смысл рассматривать только внешние источники финансирования.

Венчурные проекты, только под другими наименованиями (временные творческие коллективы, центры НТТМ при ВУЗах и др.), были достаточно широко распространены в ВУЗовской среде в период «перестройки». Источником финансирования выступала тогда промышленность. В настоящее время, когда промышленность только начинает восстанавливать свой финансовый потенциал, внешнее финансирование возможно только в ряде отраслевых ВУЗов (например, технических ВУЗах нефтегазового и энергетического профиля, характерный пример - МЭИ).

Однако, в последнее время возрождается сотрудничество гуманитарных ВУЗов с предприятиями в области реструктуризации и антикризисного управления.

Так или иначе, ВУЗы являются неплохим полигоном для реализации венчурных проектов.

Участие в реализации таких проектов дает ВУЗам не только получить дополнительные источники финасирования, но и позволяет соврешенствовать образовательный процесс вследствии:

· повышения квалификации научного персонала ВУЗа;

· участие в реализации проектов сткдентов (возрождение ранеее существовавшен НИРС);

· целевой подготовки выпускников ВУЗа;

· роста престижа и статуса ВУЗа.

Нами был рассмотрен аспект использования венчурных технологий в рамках всего ВУЗа в целом.

Но, как будет показано ниже, венчурные проекты могут оказаться эффективными и во внутриВУЗовской среде. Речь идет о реализации венчурных проектов внутри подразделений ВУЗа.

Рассмотрим перспективы и эффекивность таких проетков в области использования информационных технологий. Информационные технологии являются типичной областью венчурного финансирования. Это обусловлено как высокой скоростью развития материальной базы, так и революционными преобразованиями в этой области в целом

Помимо этого, информационные технологии характеризуются высоким уровнем неопределенности (на этапе зарождения практически невозможно предсказать дальнейшее развитие). Более того, можно сказать, что на сегодняшний день нельзя выделить ни одно из направлений развития как наиболее перспективное. Все оценки о перспективности, какого либо направления весьма субъективны (что, по мнению одного эксперта обладает значительным потенциалом, то, по мнению другого - бесперспективно и т.п.).

В этих условиях неизбежно встает вопрос о эффективности капиталовложений в информационные технологии. Если рассмотреть только технический аспект внедрения информационных технологий, например, использование сети Интернет в ВУЗе, одномоментное внедрение Интернет в рамках всего ВУЗа может оказаться излишне дорогостоящим (закупка дорогой техники в больших количествах) или низкими эксплуатационными параметрами (выбор не лучшего поставщика услуг Интернет). В этом случае целесообразно создание небольшого подразделения внутри ВУЗа, с предоставлением ему относительной самостоятельности и достаточного финансирования для апробации и выбора наилучшего решения. Нетрудно видеть, что такой подход является типичным примером венчурного финансирования.

Если рассматривать использование информационных технологий в сфере управления образованием в ВУЗе, то здесь использование венчурных технологий выглядит весьма актуальным. Внедрение и использование информационных технологий является довольно дорогостоящим процессом и любые ошибки или недоработки бдут финансово довольно ощутимы. Можно выделить следующие «рисковые» аспекты использования информационных технологий в управлении образованием:

1. внедрение информационных технологий на уровне отдельных кафедр и факультетов и оценка их эффективности;

2. отработка новых информационных технологий;

3. техническая реализация обеспечения информационных технологий.

Во всех этих случаях целесообразно создание небольших групп для реализации и апробации выдвигаемых проектов с высоким удельным финансовым и материальным обеспечением и внедрение в практику наиболее эффективного проекта в дальнейшем.

2.2.3 Концепция снижения энтропии

Теория информации как самостоятельная научная дисциплина была основана американским ученым К.Шенноном в конце 40-х годов 20-го века. Предложенная им теория основывалась на фундаментальном понятии количественной меры неопределенности - энтропии - и связанного с нею понятия - количества информации. Термин “информация” замечателен тем, что, существующему с давних пор бытовому понятию, К.Шенноном был придан математически точный смысл. Неопределенно-бытовой смысл этого термина уже научного. Это приводило и приводит ко многим недоразумениям и спекуляциям. Интересно и то, что К.Шеннон как создатель теории информации - по существу, раздела математики, был не чистым математиком, а инженером.

Базисным понятием всей теории информации является понятие энтропии. Энтропия - мера неопределенности некоторой ситуации.

Шеннон сформулировал энтропию как меру хаоса в противовес количеству информации как меры упорядоченности структур.

Результатом использования любой информационной технологии является снижение энтропии. В самом общем смысле работа информационной системы сводится к переработке большого количества исходной информации и получения на выходе некоторого нового информационного продукта, в котором при меньшем физическом объеме информации сохранена вся ценность входной информации.

Для любой системы ценность имеет то, что определяет ее дальнейшую судьбу - существование, поведение, развитие. Этот критерий можно применить и к информации: например, если закодировать расположение элементов системы и отделить ту часть, которая определяет перспективу системы, то ее можно назвать “полезной информацией” и оценивать полезность степенью влияния на перспективу. Такой подход вытекает из единства энтропии и информации и не требует сторонней оценки и участия в ней надсистемы. Таким образом, информация выражает свойства организации. Особенно ценна та информация, которая образовавшись в результате случайного взаимодействия или привнесенная извне, способна к самосохранению и самопрограммированию, т.е. увеличению влияния на перспективу системы.

Таким образом, внутреннее свойство информационной системы - снижение энтропии входной информации - определяет эффективность информационных технологий как таковых, без учета характера перерабатываемой информации.

Как наглядный пример можно привести информационную системы для анализа статистических данных: на вход системы подается большое количество разрозненной информации, но в результате преобразований с использованием информационных технологий получается информационный результат во много раз меньшего физического объема.

Важным преимуществом энтропийного подхода является возможность количественной оценки эффективности использования информационных технологий. А возможность количественной оценки качества информационных технологий является необходимой предпосылкой для оптимального управления ими.

Остается решить вопрос о том, что является количественной оценкой эффективности использования информационных технологий.

Основной задачей ВУЗа является повышение качества предоставления образовательных услуг и их содержания. Критерием качество обучения в ВУЗе в общем случае является оценка успеваемости студентов. Разумеется, на оценку успеваемости влияет множество факторов, часто весьма субъективного порядка, но это не является предметом данной работы.

Можно высказать предположение, что чем выше уровень знаний студентов (=средний балл), тем с большей эффективностью ВУЗ оказывает образовательные услуги. Используя энтропийный подход, можно интерпретировать это предположение как снижение энтропии знаний студентов при росте среднего балла.

Таким образом, мы получаем количественный критерий оценки эффективности использования информационных технологий, что является необходимым условием эффективного управления информационными технологиями в ВУЗе.

Согласно теории управления, оценку эффективности использования информационных технологий следует назвать параметром оптимизации.

Параметр оптимизации должен соответствовать следующим требованиям:

· параметр должен измеряться при любом изменении (комбинации) состояний управляемой системы;

· параметр должен быть статистически эффективным, то есть измеряться с наибольшей точностью;

· параметр должен быть информационным, то есть всесторонне характеризовать состояние системы;

· параметр должен иметь физический смысл, то есть должна быть возможность достижения полезных результатов при соответствующих условиях процесса;

· параметр должен быть однозначным, то есть должно минимизироваться или максимизироваться только одно свойство (параметр).

Можно убедится, что средний балл удовлетворяет всем вышеперечисленным условиям.

Имея количественный критерий оптимальности управления, остается построить модель, где реализуется данный критерий оптимальности. При этом необходимо учитывать, что выбранный критерий оптимальности влияет множество иных факторов, что должно быть отражено в модели управления информационными технологиями.

2.3 Тенденции информатизации управленческих структур

Информатизация управления - устойчивый процесс, объективно существующий и, несмотря на все сложности, развивающийся на протяжении многих последних лет. Есть люди, принимающие те или иные управленческие решения, есть информационно-коммуникационная инфраструктура системы управления, есть множество объектов, которые нуждаются в управлении. Все это пронизано движением информационных потоков.

Сложившаяся система госуправления и имеющиеся нормативно-правовые акты регламентируют эти потоки, уменьшая хаотичность функционирования управленческих структур. При этом, иерархичность государственного управления дополняется девиационностью управления частнопредпринимательского. Демонополизируются производства и источники информации. Наличие государственных и республиканских границ, властных и ведомственных барьеров - естественным образом ограничивают распространение информации.

Несмотря на определенную хаотичность и неустойчивость, процессы информатизации управленческих структур, в том числе образовательных, идут своим чередом. Формируется законодательная база. На инженерном уровне идет освоение новых информационных технологий, внедрение международных стандартов, постепенное втягивание отечественных производителей информационных средств в жесткую рыночную конкуренцию. Появляются несомненные успехи в формировании отечественного программно-технического базиса информационных технологий. Формируются новые приемы и методы использования информационных технологий в управлении. В той или иной степени развивается программно-технический базис информатизации. Несомненным успехом является развитие Internet в России. Если раньше отмечалось, что экспоненциально растет число подключений к Internet, то в 1996 году был отмечен экспоненциальный рост числа провайдеров Internet в России. В стране интенсивно формируется базисный программно-технический и коммуникационный фундамент инфраструктуры нашего общества.

Однако пока можно констатировать, что накопленный российский технологический потенциал в области создания информационных технологий используется недостаточно.

В части программного обеспечения разработка больших чисто российских программных комплексов практически прекращена, под напором появившихся на нашем рынке импортных программных продуктов. Импортные операционные системы, системы управления базами данных, сетевые и коммуникационные программные среды, электронные таблицы и текстовые редакторы, операционные системы - покрыли первоочередные потребности пользователей информационных систем.

Сейчас импортные базовые программные средства обеспечивают основные потребности пользователей информационных систем. Возможности этих средств, естественно, фетишизируются. Поэтому, на разработку прикладных программных средств при внедрении информационных технологий денег выделяется несравнимо меньше, чем на закупку базовых.

Такая расстановка приоритетов в закупке и разработке программных и технических средств определяется следующими причинами: умалением отечественного опыта создания сложных информационных систем; недооценкой имеющихся в России фундаментальных теоретических наработок; естественным начальным незнанием зарубежных методов проектирования; фетишизацией зарубежных базовых программно-технических сред; живучестью затратной экономической психологии руководителей; отсутствием соответствующей нормативно-правовой базы.

На рынке чисто информационных продуктов (массивов информации, баз данных) для отечественного производителя сейчас достаточно благоприятная обстановка. Это определяется, прежде всего, проблемной привязанностью процессов создания и распространения информации на территории России, естественными трудностями преодоления иностранцами языкового барьера.

В области проектирования больших информационных систем в традиционном российском понимании последнее время имеется явный "провал". Это относится и к области образования. Вместе с тем, в настоящее время проходит процесс создания единой информационной образовательной среды на основе сетевых технологий.

Принципиально новым для системы образования не только в России, но и всего мира, является процесс создания распределенной информационной среды управленцев, педагогов и учащихся.

В России формируется новая информационная инфраструктура, что требует кардинальной реформы методов и средств управления объектами хозяйствования. Модернизации, адаптации к современным рыночным условиям подвергаются практически все традиционно принятые типы управленческих структур. Важную роль в этом играют процессы внедрения информационных коммуникаций, средств распределенной обработки данных и прочих факторов, составляющих феномен процесса информатизации.

В нашей стране успешно создаются федеральные и региональные образовательные сети, которые успешно интегрируются в формируемую мировую информационную среду.

Однако до сих пор сохраняется неопределенность целей управления, хаотичность происходящих в организационных системах информационно-управленческих процессов.

Можно обосновать качественное влияние общесистемных условий использования и обработки информации на уровень устойчивости управления функционированием такого рода систем.

В частности, из общей теории подобных систем вытекает, что чрезмерное наведение порядка в управлении такой системой приводит к ее хаотической деградации, нарушению условий устойчивости, потере управления. К таким же последствиям приводит стремление к достижению информационной замкнутости организационной системы. В чрезмерно замкнутой и упорядоченной системе как бы "накапливается неустойчивость", приводящая к неравновесным катаклизмам. Негативное влияние на устойчивость управления организационной системой оказывает рост скорости "наведения в системе порядка".

Для обеспечения устойчивого функционирования требуется принципиальная информационная и аналитическая открытость системы, повышающая уровень интеллектуальности и совершенствования поведения системы. С другой стороны, повышение информационной открытости системы снижает уровень понимания целей управления, и, следовательно, понижается целенаправленность ее функционирования.

Достижение устойчивости управления предполагает наличие цели управления. Процесс информатизации управления (образованием, в частности) протекает хаотично. Исследования показывают, что это достаточно противоречивый тезис. В организационной системе экспликация цели принципиально недостижима, а решение отдельных задач информатизации характеризуется повышенной чувствительностью результата решения к небольшим изменениям исходных данных.

Общесистемные исследования показывают, что для априорного обеспечения сходимости информационно поддерживаемых процессов к нечетко заданным целям, их информационная инфраструктура должна строиться с учетом специальных требований к форме организации управления процессами представления и обработки информации. Эти требования определяют условия взаимосвязи отдельных элементов информации, компактности представления информационных массивов, порядка установления соответствия между методами и средствами обработки данных, соотношения наиболее целесообразных размеров затрат на информационные и методические разработки.

Попробуем представить анонсированные выше условия и требования, обеспечивающие устойчивость и целенаправленность процессов управления российской информатизацией, в виде наращиваемого ряда принципов устойчивой информатизации.

Рассмотрим актуальность принципов устойчивой информатизации на примере разработки информационных технологий для органов управления различного уровня.

В большинстве проектов, концепций и предложений по вопросам внедрения информационных технологий и систем основное внимание уделяется конструкторско-техническим и организационным принципам проектирования. Они касаются таких практических вопросов, как: совместимость программно-технической среды, соблюдение международных стандартов, выбор информационных источников, регламентация информационного обмена и обработки данных, развитие широкого спектра направлений научно-практических работ и пр.

В любой информационной технологии существенными являются два момента: программно-технический базис и методы его использования.

Нужно органическое понимание, что методы использования базовой программно-технической среды намного сложнее и дороже этой среды.

Что говорит опыт последних лет работы государственных органов по использованию информационных технологий? Это, прежде всего, стихийный и достаточно неустойчивый характер информационного развития с преобладающим интересом к базовой программно-технической среде. Имеется актуальная потребность в общесистемных качественных принципах, обязывающих в управленческих структурах поддерживать:

· уверенность руководителей в оптимальности выбора приоритетов в разработке информационных технологий;

· наиболее эффективное использование информационных технологий;

· доверие руководителей к гарантиям последующего гармоничного совершенствования информационных технологий.

В связи с вышеизложенным, разработка принципов, обеспечивающих устойчивое развитие процессов информатизации и внедрения информационных технологий во все сферы управленческой деятельности, представляется достаточно актуальной задачей. В этой связи вслед за предлагается следующая модификация принципов устойчивой информатизации управления образованием:

Принцип информационной и аналитической открытости.

Организационная система должна быть максимально открыта для получения информации из всего спектра имеющихся внешних источников и для наращивания возможностей (методов и средств) ее аналитической обработки.

Позитивную роль на устойчивость оказывают величины объема и скорости получения информации. Их желательно максимизировать, так как они "компенсируют" возможную неустойчивость, исходящую из внутренней информационной неопределенности.

Введение предварительной структуризации поступающей информации должно проводиться под непосредственным содержательным контролем лиц, принимающих решения.

Принцип прогнозирования.

В организационной системе должны быть заложены информационно-аналитические механизмы прогнозирования внешней по отношению к ней ситуации, а также - ее собственного поведения.

Прогнозирование лежит в основе упреждающих управляющих воздействий на процесс информатизации. Прогнозированию подлежит исполнимость принципов.

При недостаточности внешних источников информации прогнозирование должно опираться на групповые экспертные процедуры.

Принцип умеренной жесткости управления.

В организационной системе должна быть предусмотрена уровневая информационно-управляющая структура. Она строится по правилу: снижение требований к точности обработки информации по мере повышения уровня управления (и наоборот). На верхних уровнях приоритет имеют экспертные методы обработки информации.

Введение излишней структурной жесткости управления может привести к потере ее устойчивости, кризису развития. На каждом уровне необходимо предусмотреть девиационные процессы (отклонения от общего плана управления).

Негативно влияет на устойчивость управления величина скорости упорядочения управленческой структуры. Чем ниже скорость упорядочения, тем выше устойчивость.

Принцип сохранения работоспособности.

При разрыве, ослаблении или изменении отдельных связей между уровнями управляющей структуры организационная система должна продолжать функционировать, возможно - с некоторой потерей эффективности.

Необходимо введение дублирующих управляющих связей, однако это не должно приводить к чрезмерной структурной жесткости управления.

Принцип обособленности (отделимости) функций управления.

Каждая функция или задача управления потенциально отделяется от других функций, обладает некоторой независимостью от других функций.

Число функций может быть неограниченным. Общая проблемная область, объединяющая эти функции, должна быть определена (желательно - с использованием исключений).

Принцип ограниченного покрытия.

Возможности средств и методов информатизации должны "покрывать" все функции управления некоторым ограниченным числом информационно-технологических компонентов (подсистем).

Компоненты организационной системы взаимодействуют между собой, причем сложность взаимодействия постоянно возрастает.

Каждая функция управления реализуется некоторым определенным заранее (желательно единственным) набором компонентов организационной системы.

При уровневом упорядочении подсистем распределение числа компонентов по уровням должно подчиняться ранговой закономерности.

Принцип дополнительности.

Определяются сочетания компонентов организационной системы с требованиями функций управления, которые принципиально не должны дополнительно реализовываться информационными средствами в ближайшей перспективе.

Формулируются не подлежащие реализации на основе информационных технологий функции управления.

Эти принципы вытекают из фундаментальных закономерностей устойчивого управления интеллектуально-информационными системами, а также опыта создания информационных систем в области управления образованием. Сформулированные принципы позволяют качественно оценивать уровень устойчивости реализации тех или иных решений в области управления развитием процессов информатизации управленческих структур. Эти принципы позволяют снизить возможность ошибок в расстановке приоритетных задач в процессах информатизации, качественно определить влияние на устойчивость и целенаправленность управления таких ее характеристик, как уровень информационной и аналитической открытости, жесткость управления, компактность представления компонентов создаваемых информационных систем.

Глава 3. Теоретические основы организации управления информационными технологиями

3.1 Принципы построения информационных систем в области управления образованием

Бурное течение процессов информатизации последнего времени и внедрение информационных технологий во все сферы управленческой деятельности в России во многом обязано появлению рыночных стимулов хозяйствования и открытию доступа к результатам работ в этой проблемной области за рубежом. Современные коммуникационные средства и информационные технологии нахлынули на наш рынок, нарушая традиционные стереотипы отечественного системно-информационного мышления.

Существенным фактором прогресса информатизационных процессов является наметившийся как у нас в стране, так и за рубежом кризис громоздких управленческих структур. Сейчас у мегамонополий мало шансов победить на современном рынке. Модернизации, адаптации к современным рыночным условиям подвергаются практически все традиционно принятые типы управленческих структур. Важную роль в этом играют процессы внедрения информационных коммуникаций, средств распределенной обработки данных, методов реинжениринга и прочих факторов, составляющих феномен процесса информатизации.

Информатизация управленческих структур различного уровня идет в России уже не один десяток лет. Однако именно в последнее время процесс российской информатизации накрыла волна экономического прагматизма, который подпитывается недостатком нормативно-регламентирующих правил рыночной экономики и естественным стартовым невежеством разработчиков в решении вопросов использования современных информационных технологий.

Отечественному опыту не всегда удается что-либо противопоставить напору этой волны. Фундаментальные научные исследования в России в области информатизации ведется явно недостаточно, поэтому в процессах российской информатизации управленческих структур сейчас слишком много хаотичного, неустойчивого.

В этих условиях интересно и важно выделить в процессах информатизации управленческих структур, а также в наиболее близкой автору области образования общие естественные закономерности и тенденции, которые, необходимо учитывать при решении социально-политических, экономических и инженерных аспектов информатизации управления.

Интерес к использованию информационно-управляющих моделей в образовании не случаен. Он является отражением повышенного внимания к вопросам образования, проявляемого во всех странах. Практика показывает, что разработка новых средств и методов обучения оказывает весьма незначительное влияние на ход реального процесса обучения, если их внедрение не обеспечивается соответствующими перестройками в области организации и управления образованием. Эта сложная проблема не может быть эффективно решена управленцами, если их работа будет основываться лишь на прошлом опыте, интуиции и здравом смысле руководителей. Будучи необходимыми сами по себе, эти факторы должны быть дополнены точной, полной и своевременной информацией об управляемой ими образовательной структуре.

Однако и этого уже мало. Люди, принимающие решения, должны иметь возможность:

- пользоваться различными, в том числе и чисто математическими, методами принятия решений;

- моделирования последствий своих решений;

- доступа в режиме реального времени к банкам (российским и зарубежным) педагогической информации по интересующей их тематике;

- обсуждения принимаемых решений с коллегами и экспертами.

Все это заставляет отказываться от уже существующих локальных моделей управления (не только образованием) и переходить к новым моделям управления, учитывающим возможности распределения работы, информации, динамического формирования и трансформации экспертных групп на основе сетевых технологий, прежде всего INTERNET (см. рис. 2

Рис.2 Изменение моделей управления образованием

Единство процесса управления начинается со сбора информации и кончается принятием определенного решения. В реальных системах управления эти функции раздроблены и распределены между значительным числом порой слабо связанных между собой работников, что затрудняет восприятие управления как целостного процесса, без чего невозможно спроектировать успешно функционирующую управляющую систему.

Существенную помощь в понимании структуры процесса управления в столь сложной области, как образование, может оказать систематическое использование системного анализа, в частности теории принятия решений. Их успешное использование при создании и внедрении управляющих систем позволяет построить стройную систему проведения подобных разработок.

В частности, следует отметить необходимость осуществления специальной подготовки руководителей к работе в условиях новой информационно-педагогической среды.

Элементы теории моделей и теории систем

Системой называют любой объект, который следует рассматривать с учетом его внутренней структуры.

Системы подразделяются на материальные (физические, технические, биологические, геологические и т.д.), абстрактные (научные теории, математические модели, уравнения и системы уравнений и т.д.) и смешанные системы, включающие как материальные, так и нематериальные элементы.

Примерами смешанных систем являются автоматизированные системы управления (АСУ), в которые включаются как материальные элементы (компьютеры, бумажные и магнитные носители информации, люди), так и нематериальные элементы (математические модели, программы, знания и опыт специалистов, зафиксированные в структуре АСУ и в содержании документации).

Подобные объекты встречаются во всех областях человеческой деятельности. Их принято называть сложными системами.

Отличительными чертами сложной системы являются наличие у нее сложной внутренней структуры и специфических свойств, которые не наблюдаются у обычных систем с относительно простой внутренней организацией. При этом оказывается, что организациям различных сложных систем (экономических, производственных, военных, образовательных, биологических, физических, научных и т.д.) присущи некоторые общие закономерности, не зависящие от их конкретного содержания и назначения.

Теорией систем (теорией сложных систем, общей теорией систем) называют науку, которая изучает общие свойства сложных систем, методы их исследования, создания и управления ими. Важнейшей составной частью теории систем является системный подход - совокупность методологических принципов, выработанных на основе обобщения опыта работы со сложными системами. Теория систем до сих пор еще не приобрела завершенности и с течением времени включает в себя (или в ней выделяются в относительно самостоятельные разделы) все новые аспекты исследования систем. В качестве своей существенной и важнейшей в прикладном отношении части она включает раздел, называемый системным анализом.

Системный анализ - это научная дисциплина, в которой изучаются проблемы принятия обоснованных решений относительно сложных систем. Под решением здесь понимается некоторый формализованный или неформализованный выбор одного из возможных вариантов достижения цели. Системный анализ, в частности, дает методики принятия решений, позволяющие целенаправленно отыскивать приемлемые решения, отбрасывая те из них, которые заведомо уступают другим.

Цель применения системного анализа к конкретной проблеме состоит в том, чтобы, применяя системный подход и, если это возможно, строгие математические методы, повысить обоснованность принимаемого решения в условиях анализа большого количества информации о системе и множества потенциально возможных решений.

Так, например, при проектировании сложного объекта обычно имеет место многовариантность возможных проектных решений и среди этих возможных вариантов необходимо отыскать один, наиболее выгодный с точки зрения экономики, экологии, надежности, мощности или с какой-либо другой точки зрения, а чаще всего сразу с нескольких точек зрения, часто противоречащих друг другу.

Аналогичная ситуация при принятии решения возникает практически во всех областях человеческой деятельности.

Для всех этих случаев принятия решения характерными чертами ситуации являются:

- сложность системы, относительно которой требуется принять решение;

- наличие множества потенциально возможных решений;

- осуществление выбора на основе некоторого набора критериев приемлемости решения;

- невозможность обоснованного выбора решения без качественного или количественного анализа различных решений из множества потенциально допустимых.

В настоящее время системный анализ применяется в биологии, медицине, экологии, военном деле, управлении и во многих других областях.

Системный анализ включает ряд разделов, относящихся к некоторым общим вопросам и методам, не получившим количественной трактовки (таким, как целеопределение, выделение действий и приемы работы с ними, сочетание формализованных и неформализованных процедур, действия лица, принимающего решения, системные вопросы информатики), и раздел исследования операций, в котором рассматриваются только количественные методы принятия решений. Исторически первоначально сформировалась именно это второе, количественное направление системного анализа.

Соотношение между введенными выше понятиями изображено на рис. 2.

Рис. 2. Структура теории систем

Практически любой объект с некоторой точки зрения может рассматриваться как система.

Важно отдавать себе отчет в том, полезен ли такой взгляд или разумней считать данный объект элементом. Совокупность элементов с одной точки зрения может быть вполне самостоятельной системой с очень сложной структурой, а с другой - лишь одной из подсистем некоторой системы более высокого порядка, или даже выступать как элемент. Например, школа - система с точки зрения управления школой (необходимо учитывать ее структуру, цели, кадровый состав и т.д.) и бесструктурный объект с точки зрения управления системой образования в целом.

Одним из наиболее распространенных методов исследования систем является моделирование. Более того, моделирование - один из основных способов познания. Обобщенно моделирование можно определить как метод познания, в котором изучение некоторых характеристик одного объекта - оригинала заменяется изучением соответствующих характеристик другого объекта - модели (от лат. modulus - мера, способ).

Иными словами, модель - это материальный или идеальный (т. е. мысленно представляемый) объект, которым может быть замещен объект - оригинал при изучении некоторых его характеристик.

Обычно модели создаются для следующих основных целей:

- для изучения объекта (его структуры, механизма функционирования, внешних связей и законов развития);

- для прогнозирования реакции объекта на различные внешние воздействия;

- для оптимизации объекта (оптимизации его структуры при создании этого объекта или оптимизации управления им, если этот объект уже существует).

Виды моделей могут классифицироваться следующим образом:

Рис. 3. Классификация видов моделирования

Основными рабочими понятиями в рамках анализируемой нами информационной модели управления образованием являются:

- информация;

- переработка информации;

- информационная модель.

Информация - это, по существу, система знаков и символов.

Под переработкой информации понимаются различного рода преобразования этих знаков по заданным правилам ("манипулирование символами", как говорят некоторые авторы).

Информационная модель (или "пространство проблем", в отличие от среды задачи) - сведения о задаче, представленные или накапливаемые (в виде кодового описания) в памяти решающей системы.

3.2 Построение математической модели управления информационными технологиями в образовании

Существуют три основных проблемы, которые необходимо решить перед созданием математической модели сложной системы:

· прежде всего должна быть определена цель создания модели, так как модель отображает оригинал не во всей его полноте (это невозможно, так как модель конечна, а любой объект неисчерпаем), а лишь те аспекты оригинала, которые связаны с достижением поставленной цели; цель, безусловно, сама представляет собой модель того состояния объекта управления;

· должен быть выбран тип модели, исходя из двух взаимосвязанных требований: во-первых, модель должна адекватно отображать актуальное состояние оригинала, и, во-вторых, она должна обеспечивать формирование алгоритма преобразования объекта управления из актуального состояния в целевое;

· модель должна быть проста в реализации, т.е. требовать для своей реализации минимальных вычислительных и других видов ресурсов, так как в противном случае эта модель будет представлять лишь чисто абстрактный интерес.

Отметим, что в качестве варианта решения этих проблем, имеющего ряд достоинств, в данном исследовании предложена адаптивная информационная модель, обеспечивающая динамическую перестройку решающих правил в соответствии с содержанием обучающей информации и новой (дополнительной) или изменившейся целью.

Модель должна обеспечивать выявление наиболее существенного в объекте с точки зрения достижения цели управления.

Целью создания модели управления информационными технологиями является прежде всего повышение успеваемости студентов, поскольку критерий «повышение эффективности управления» не может быть определен количественно или его формулировка носит субъективный характер.

В настоящее время представляется затруднительным дать сколь-нибудь приемлемое описание функционирование системы управления информационными технологиями в образовании. В этом случае целесообразно использовать самый общий подход, а именно, модель «черного» ящика.

Математическая модель описывает зависимость между исходными данными и искомыми величинами.

На теоретико-множественном уровне абстрагирования такую модель можно представить в виде схемы (рис __):

· множество входных данных (переменные) X,Y;
X - совокупность варьируемых переменных; Y - независимые переменные (константы);

· математический оператор L, определяющий операции над этими данными; под которым понимается полная система математических операций, описывающих численные или логические соотношения между множествами входных и выходных данных (переменные);

· множество выходных данных (переменных) G(X,Y); представляет собой совокупность критериальных функций, включающую целевую функцию.

Рис. 3

Математическая модель является математическим аналогом проектируемого объекта. Степень адекватности ее объекту определяется постановкой и корректностью решений задачи проектирования.

Множество варьируемых параметров (переменных) X образует пространство варьируемых параметров Rx (пространство поиска), которое является метрическим с размерностью n, равной числу варьируемых параметров.

Множество независимых переменных Y образуют метрическое пространство входных данных Ry. В том случае, когда каждый компонент пространства Ry задается диапазоном возможных значений, множество независимых переменных отображается некоторым ограниченным подпространством пространства Ry.

Множество независимых переменных Y определяет среду функционирования объекта, т.е. внешние условия, в которых будет работать проектируемый объект.

Все многообразие факторов, которые воздействуют на изучаемый процесс, можно разделить на две группы: главные (определяющие уровень изучаемого процесса) и второстепенные. Последние часто имеют случайный характер, определяя специфические и индивидуальные особенности каждого объекта исследования.

Взаимодействие главных и второстепенных факторов и определяет колеблемость исследуемого процесса. Случайные отклонения неизбежно сопутствуют любому закономерному явлению.

Для достоверного отображения объективно существующих процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных зависимостей. Под причинной зависимостью понимается такая связь между процессами, когда изменение одного из них является следствием изменения другого.

Как правило, если о внутренней структуре моделируемого объекта недостаточно априорной информации, используют статистические методы построения моделей.

В этом случае математическая модель представляет собой уравнение регрессии, то есть геометрическое место точек математических ожиданий условных распределений целевой функции. Простейшим примером такой модели является уравнение парной корреляции, где на целевую функцию воздействует один фактор. На практике в реальном производстве на целевую функцию воздействуют много факторов и искомое уравнение регрессии становится многомерным

Предлагается использовать метод факторного анализа.

Методами факторного анализа можно подтвердить существующую гипотезу или сформулировать новую гипотезу на основе большого числа наблюдений. Факторный анализ надо рассматривать как статистический метод вне зависимости от области его приложения. В факторном анализе мы исходим из того, что несколько измеряемых параметров сильно коррелируют между собой. В этом случае эти характеристики процессов взаимно определяют друг друга. В связи с накоплением большого статистического материала при изучении сложных явлений, например при анализе управления в образовании, при прогнозировании по многим параметрам, становится очень трудным, а зачастую и невозможным решить проблему на основе одних логических рассуждений. Факторный анализ позволяет: упорядочить данные, описать взаимосвязи, получить дополнительный материал для проверки интуитивных соображений руководителя или исследователя.

Для описания взаимосвязи целесообразно использовать метод множественной регрессии

y=f(x1,x2,....xn) (1)

Задача определения связи у от x1 - xn состоит в том, чтобы подобрать такую плоскость, например плоскость Р , которая наилучшим образом вписалась бы в данное корреляционное пространство:

y =a+b1x1 +..+bnxn (2)

При этом под словами «наилучшим образом» понимается удовлетворение требованию наименьших квадратов.

Критическим моментом в рассматриваемой модели является выбор входных и выходных параметров.

Однако, поскольку мы рассматриваем систему управления образованием, то, как было обосновано выше (п.2.2.2), выходным параметром может быть критерий успеваемости студентов (средний балл).

Входными параметрами могут быть самые разные величины. Но, поскольку мы исследуем эффективность использования информационных технологий в управлении образованием, в качестве входных параметров можно взять число учебных часов использования ИТ, число часов использования ИТ при самостоятельной подготовке студентов, коэффициент использования вычислительной техники и другие величины, связанные с использованием ИТ в учебном процессе. Анализ целесообразно проводить по нескольким дисциплинам, изучаемым в ВУЗе. Это позволит получить более объективную картину использования ИТ и позволяет исключить субъективные факторы педагогического процесса.

В качестве анализируемых предметов были выбраны:

· иностранный язык

· статистика

· организация и финансирования инвестиций.

Таблица

Иностранный язык

Статистика

Организация и финансирование инвестиций

Сред бал

Ис. сети (учеб часы)

К

Ис. сети (сам. Раб.)

Сред бал

Ис. сети (учеб часы)

К

Ис. сети (сам. Раб.)

Сред бал

Ис. сети (учеб часы)

К

Ис. сети (сам. Раб.)

1998/1999уч.год

4,3

30

0,2

10

4,7

4

0,2

2

4,4

4

0,3

1

1999/2000уч.год

4,1

34

0,5

40

4,3

11

0,5

15

4.1

10

0,5

10

2000/2001 уч.год

4,1

54

1

100

3.8

30

0,7

60

4,3

10

0,6

75

Коэффициент использования ИТ определялся как:

Количество учебных часов с использованием ИТ

К= ------------------------------------------------------------------

Общее количество практических занятий

Для оценки правильности выбора входной статистической информации использовался коэффициент множественной корреляции R, определяемый по формуле:

R ={b1[x1/y]ryx1+...+bn[xn/y]ryxn } 1/2 (3)

Для выбранных входных и выходных параметров коэффициент множественной корреляции составил R=0,8845, что является неплохим подтверждением корректности выбора входных и выходных параметров модели.

Используя метод наименьших квадратов, можно определить коэффициенты в уравнении (2).

Y=X*K (4)

где

Y- вектор-столбец выходных параметров (средний балл);

Х- матрица входных параметров, размерностью 3х9;

К- вектор-столбец коэффициентов уравнения (2),

Кт=[a;b1 ; b3]

Решая эту систему, получим:

(XTX)-1*XT*Y=K, (3)

где Т - символ транспонирования.

Решая (3), получим:

К=[4,12;0,0125;0,003;0,000563]

Теперь можно записать уравнение (1) полностью:

Y=4,12 + 0,0105*X1 + 0,0003*X2 + 0,000563*X3

Проанализировав коэффициенты уравнения (2) по критерию Стьюдента, получаем, что гипотеза о значимости коэффициентов уравнения (2) не отвергается с вероятностью 0,950.

Рис.4.ивность использования информационных технологий в ВУЗе

3.3 Анализ эффективности информационных технологий

Оценить влияние различных факторов на средний балл студентов позволяет диаграмма на рис.4

Прежде всего можно сделать вывод, что наибольшее влияние на эффективность использования информационных технологий оказывает наибольшее влияние число учебных часов с использованием ИТ (сумма коэффициентов 1 и 3 составляет 0,011063).

Однако, наибольший вклад в повышение среднего балла вносит использование ИТ в учебном процессе, в то время как число часов для самостоятельной работы имеет гораздо меньшую значимость. Из этого можно сделать следующие выводы:

- необходимо коренное улучшение учебных программ, используемых для самостоятельной работы; это позволит при одном и том же составе технических ресурсов существенно повысить влияние ИТ на успеваемость студентов;

- коэффициент использования ИТ в учебном процессе имеет небольшое влияние на успеваемость студентов; следовательно, простым наращиванием учебных часов с использованием ИТ не приведет к росту успеваемости;

Отсюда следуют практические рекомендации для повышения эффективности использования ИТ в учебном процессе:

- количество установленного оборудования не окажет существенного влияния на успеваемость студентов;

Страница:


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены