Альтернативная гипотеза:
В этом случае для проверки нулевой гипотезы строится правосторонняя критическая область. Проверка гипотезы осуществляется с помощью F-критерия Фишера-Снедекора при заданном уровне значимости .
Наблюдаемое значение F-критерия Фишера-Снедекора определяется как отношение большей исправленной дисперсии к меньшей:
где
.
Критическое значение F-критерия
находится по таблице распределения
Фишера-Снедекора в зависимости от
заданного уровня значимости
и числа степеней свободы
и
(
-число
степеней свободы большей исправленной
дисперсии ):
.
Если
,
то нулевая гипотеза принимается, и
генеральные дисперсии равны между
собой.
Если
,
то нулевая гипотеза отвергается.
Альтернативная гипотеза:
В этом случае для проверки нулевой гипотезы строиться двусторонняя критическая область. Проверка гипотезы осуществляется с помощью F-критерия Фишера-Снедекора при заданном уровне значимости .
Наблюдаемое значение F-критерия Фишера-Снедекора определяется как отношение большей исправленной дисперсии к меньшей:
где .
Критическое значение F-критерия
находится по таблице Фишера-Снедекора
в зависимости от заданного уровня
значимости
и числа степеней свободы
и
(
-число
степеней свободы большей исправленной
дисперсии ):
.
Если , то нулевая гипотеза принимается, и генеральные дисперсии равны между собой.
Если , то нулевая гипотеза отвергается.
Воронежский государственный технический университет
А.А. Пак
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗЫ О РАВЕНСТВЕ ВЫБОРОЧНОЙ СРЕДНЕЙ И ГЕНЕРАЛЬНОЙ СРЕДНЕЙ НОРМАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТЕЙ
Пусть из генеральной совокупности Х,
которая подчиняется нормальному закону
распределения, извлечена выборка объема
n. Дисперсия данной
генеральной совокупности
является известной. На основании
выборочных данных была вычислена
выборочная средняя
.
Задача состоит в проверке гипотезы о
равенстве генеральной средней
выборочной средней при заданном уровне
значимости
.
Рассмотрим задачу:
.
1. Альтернативная ей гипотеза:
.
Наблюдаемо значение U-критерия рассчитывается формуле:
.
[1]
Критическое значение U-критерия определяется по таблице Лапласа в зависимости от уровня значимости на основе равенства:
Если
,
то основная гипотеза принимается.
Если
,то
основная гипотеза отвёргается.
Альтернативная ей гипотеза:
.
Наблюдаемое значение U-критерия рассчитывается по формуле [1].
Критическое значение U -критерия определяется по таблице Лапласа в зависимости от уровня значимости на основе равенства:
.
Если
,
то нулевая гипотеза принимается.
Если
,
то нулевая гипотеза отвергается.
Альтернативная ей гипотеза:
.
Наблюдаемое значение U -критерия рассчитывается по формуле [1].
В этом случае находят критическую точку
,
как в предыдущем случае, а затем полагают
границу левосторонней критической
области:
.
Если
,
то нулевая гипотеза принимается.
Если
,
то нулевая гипотеза отвергается.
Если дисперсия генеральной совокупности неизвестна, то в качестве критерия проверки нулевой гипотезы о равенстве генеральной и выборочной средних используют Т-критерий Стьюдента.
Снова рассмотрим три случая.
Альтернативная ей гипотеза:
.
Наблюдаемое значёние Т-критерия:
. [2]
Критическое значение Т-критерия
находят по таблице распределения
Стьюдента в зависимости от уровня
значимости
(помещенного в верхней строке таблицы)
и числа степеней свободы k=n
- 1:
.
Если , то нулевая гипотеза принимается.
Если , то нулевая гипотеза отвергается.
Альтернативная гипотеза:
.
Наблюдаемое значение Т-критерия рассчитывается по формуле [2].
Критическое значение Т-критерия находят по таблице распределения Стьюдента в зависимости от уровня значимости (помещенного в нижней строке таблицы) и числа степеней свободы k=n - 1: .
Если , то нулевая гипотеза принимается.
Если
,
то нулевая гипотеза отвергается.
З. Альтернативная гипотеза:
.
Наблюдаемое значение Т-критерия рассчитывается формуле [2].
В этом случае сначала находят правостороннюю
критическую точку
и полагают границу левосторонней
критической области
.
Если , то нулевая гипотеза принимается.
Если , то нулевая гипотеза отвергается.
Воронежский государственный технический университет
УДК 681.3
Скугорова Я.В., Федорков Е.Д.
ОРГАНИЗАЦИЯ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИСТЕМЫ ЗАЧЕТНЫХ ЕДИНИЦ
К зачетным единицам («кредитам»), которые настойчиво предлагается ввести в схему обучения отечественной системы образования, можно относиться по-разному, и это отношение уже звучит в различных межвузовских аудиториях: на совещаниях, заседаниях рабочих групп, просто в беседах. Наиболее распространенное суждение таково: раз уж нельзя без этого обойтись, то во всех учебных документах, ориентированных на Европу, достаточно пересчитать трудозатраты из часов в «кредиты».
Сам по себе пересчет трудоемкости из одной системы единиц в другую – это несложная техническая задача. И она не заслуживала бы столь пристального внимания, если бы не была составной частью процесса своего рода унификации различных образовательных систем. Конечная цель прозрачна: дать возможность людям получать образование там, где это им по тем или иным причинам более удобно. И, может быть, проходить образовательную программу не в одном вузе, а по частям – в разных. Возможно это в том случае, если в разных вузах не только программы и учебные планы, но и схемы обучения будут похожи. Пока такой глобальной схожести в мире нет нигде
России оставаться в стороне не стоит. Но это не значит, что нужно лишь копировать чужой опыт. Модификация действующих отечественных схем обучения, разработка и опробование новых, активное участие российских профессионалов – все это может быть весьма востребовано в работе международного академического сообщества и повлиять на процесс становления «образовательного шенгена».
План проведения эксперимента содержит теоретическую и практическую части. Первая включает обоснование, сравнительный анализ действующих зарубежных схем, выбор схемы, разработку графика и методики перехода на новую систему. В практической части следующие составляющие: выбор соотношений и осуществление пересчета трудоемкости в «кредиты», формирование учебных планов, создание нормативного документа, регламентирующего порядок работы и действия вовлеченных лиц, а также, собственно, процедура перехода на новую схему организации учебного процесса.
Понятно, что теоретическое исследование имеет своей целью создание основных документов, регламентирующих процедуру реализации новой учебной схемы и, естественным образом, находит в них отражение. Таких основных документов два: учебный план и положение об организации учебного процесса.
Видно, что основными позициями при переходе на новую ступень образования становятся:
1) схема обучения узнаваема в странах, традиционно использующих систему «кредитов», и может способствовать академической мобильности,
2) при этом отступления от действующей «линейной» схемы вводятся постепенно, без «революций» и нарушений целостности и качества обучения,
3) факультеты и кафедры получают большую академическую свободу, но несут и большую ответственность,
4) студенты получают возможность активно участвовать в формировании своей образовательной траектории и влиять на качество образовательного процесса,
5) новая схема обучения (в совокупности с действующей системой оптимизации) еще более стимулирует экономическую эффективность учебного процесса,
6) наконец, представленный документ «технологичен», в нем прописаны конкретные действия всех субъектов, вовлеченных в процедуру организации учебного процесса по новой схеме.
Воронежский государственный технический университет
УДК 681.3
В.А. Рыжков, Е.Д. Федорков
ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ
ВЫБОРА ТЕРАПИИ ПРИ РЕВМАТИЧЕСКИХ
ПОРОКАХ СЕРДЦА
В качестве инструмента для реализации информационного обеспечения подсистемы была выбрана система управления базами данных (СУБД) Borland InterBase. Borland InterBase является высокопроизводительной кросс-платформенной встраиваемой реляционной базой данных, сочетающей простую инсталляцию, автоматическое восстановление после сбоев, чрезвычайно низке системные требования и минимальную потребность в сопровождении, что очень важно для надежного функционирования распределенных высокопроизводительных приложений. Среди возможностей базы данных InterBase - запатентованные обработчики оповещений о событиях, хранимые процедуры, триггеры, определяемые пользователем функции (UDF) и фильтры для работы с объектами BLOB.
Одной из основных особенностей InterBase (в отличие от MSSQL), пожалуй, можно считать версионную архитектуру (Multi-Generational), которая обеспечивает уникальные возможности при многопользовательской работе. Помимо этого, версионная архитектура, позволяет отказаться (в отличие от ORACLE) от использования протокола транзакций для востановления базы данных после сбоев, поэтому InterBase обладает очень высокой надежностью и устойчивостью. В InterBase удалось добиться таких показателей высокой доступности данных, которые превосходят характеристики других баз данных при выполнении параллельных длительных транзакций в информационных системах.
Мощность, простота использования, поддержка платформ Windows, Linux и Solaris - наряду с поддержкой сред разработки Borland Delphi, Kylix и других - выводят InterBase в фавориты среди разработчиков и делают ее наиболее приемлемым ценовым решением.
Все хранящиеся в системе таблицы подразделяются на несколько типов.
Таблицы для хранения паспортных данных о пациенте (уникальный идентификатор пациента (поле IDp), фамилия, имя, отчество, дата рождения, пол).
Таблицы для хранения показателей вариабельности сердечного ритма, эхокардиографии, показателей качества жизни пациента по опросникам. Связываются с первым типом таблиц с помощью поля PatID. Кроме абсолютных значений показателей здесь хранится установленный диагноз.
Таблицы с нормативными показателями здоровых лиц. Используются для оценки динамики абсолютных значений показателей и при получении относительных отклонений параметров, необходимых для расчета интегральных индексов, характеризующих качество жизни пациента.
Таблицы, хранящие данные о видах клинических воздействий (хирургическая коррекция, медикаментозная терапия, комбинированное лечение).
Таблицы для хранения коэффициентов математических моделей, используемых для идентификации состояния пациента, что обеспечивает возможность корректировки используемых аналитических зависимостей, при накоплении новой статистической информации.
Распознавание системой существующих и вновь созданных таблиц осуществляется с помощью «корневой» таблицы, в которой в закодированном виде хранятся данные об остальных, используемых системой таблицах.
В разработанной системе реализована возможность выполнения запросов к базе данных. Для формирования необходимых выборок используется структурированный язык запросов SQL (Structured Query Language). Полученные в результате запроса данные можно сохранить как таблицу, относящуюся к одному из вышеописанных типов. После чего для отобранных данных возможна реализация всех функций, доступных для таблицы данного типа.
Воронежский государственный технический университет
УДК 681.3
О.В. Собенина, Д.А. Дремов, А.Н. Чекменев
ПРОЕКТИРОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ПОДСИСТЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ
УЧЕБНОЙ НАГРУЗКИ ВУЗА
Постоянное совершенствование и развитие науки и техники предопределяет новые требования к содержанию высшего образования. Специалист каждого нового выпуска того или иного учебного заведения всегда должен иметь более высокий уровень подготовки, чем специалист предыдущего выпуска. Качество подготовки специалиста во многом определяется программой его обучения. Подготовка специалистов, отвечающих современным запросам, влечет за собой непрерывное совершенствование и изменение учебных планов, и, как следствие, изменение учебной нагрузки. Чтобы обеспечить качественное обучение специалиста, необходимо пользоваться гибкой системой для быстрой адаптации учебного процесса к меняющимся требованиям по отношению к специалисту.
Целью данной работы является разработка автоматизированной подсистемы определения учебной нагрузки вуза. В процессе формирования учебной нагрузки выполняется рутинную работу, которую можно систематизировать, разбить на элементарные действия и автоматизировать. Создание данной подсистемы позволит исключить рутинные действия из работы, что в значительной степени может повысить эффективность работы. Также, снизится время на поиск и выбор данных благодаря ведению СУБД, что уменьшит трудоемкость данных работ, ускорит процесс разработки, увеличит достоверность и надёжность.
Помимо вышесказанного, разрабатываемая подсистема позволяет вести автоматизированную разработку, хранение и редактирование учебных планов (совместно с подсистемой автоматизированного формирования учебных планов), нагрузки кафедры, данных о контингенте обучаемых. Поэтому внедрение подобных интегрированных подсистем позволит повысить эффективность работы учебно-методического управления в целом.
В целом автоматизированная подсистема формирования учебной нагрузки кафедры должна иметь своей основе модульный принцип построения, являющийся ключевым для всех открытых систем, должна решать определенный круг задач, связанных с подготовкой организации учебного процесса в ВУЗе. Подсистема должна иметь возможность интегрируемости со смежными программными средствами офисного и прикладного назначения.
Предлагается использовать централизованную базу данных, управляемую сервером баз данных Microsoft SQL Server. Также необходимо осуществлять контроля прав пользователей для доступа к информации, например: в зависимости от подразделения пользователь может получить доступ только к части информации (например, информация, относящаяся только к одной кафедре), а также может получить право на модификацию данных в базе.
При разработке базы данных автоматизированной подсистемы формирования учебных планов была применена методика разработки моделей БД с использованием ERD (Entity-Relationship Diagrams), т.е. диаграмм "объект – отношение".
Предлагается следующая структура автоматизированной подсистемы: модуль авторизации пользователей; модуль расчета учебной нагрузки; модуль экспорта сводных таблиц учебной нагрузки; модули справочников (справочник норма времени, справочник кафедр, справочник факультетов, справочник учебных дисциплин).
Результатом проведённой работы является разработанная автоматизированная подсистема формирования учебной нагрузки ВУЗа, использующий средства визуального вывода сводных таблиц учебной нагрузки Microsoft Excel и отвечающая всем требованиям, предъявляемым на сегодняшний день к программному обеспечению.
Воронежский государственный технический университет
УДК 681.3
Федорков Е.Д., Канин Д.М.
АКТУАЛЬНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ DATA MINING В СФЕРЕ ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
С каждым годом вопрос применения технологии Data Mining (интеллектуального анализа данных) в сфере образования и науки становится все более актуальным. Этот тезис подтверждается рядом факторов, имеющих место в России: накоплением ВУЗами больших объемов информации, ужесточением конкурентной борьбы.
Успешное развитие и процветание ВУЗа напрямую зависит от его способности адекватно и оперативно реагировать на изменения внешней среды, а также уметь прогнозировать результаты тех или иных воздействий. Научные исследования требуют тщательного анализа данных, что зачастую затрудняет работу ученых и задерживают сроки внедрения результатов исследований. В настоящее время становится актуальным разработка программного обеспечения (ПО), ориентированного на поддержку принятия решений при научных исследованиях.
Анализ данных (АД) как процесс изучения статистических данных (поиска закономерностей статистических, закономерностей в среднем) с помощью математических методов, не предполагающих вероятностной модели изучаемого явления. Противостоит вероятностно-статистическому подходу к обработке данных, опирающемуся на их вероятностную интерпретацию (как случайной выборки из генеральной совокупности) и использование вероятностных моделей для построения и выбора наилучших методов обработки. Получаемые с помощью вероятностно-статистического подхода выводы опираются на строго доказанные математические положения. В частности, этот подход обеспечивает корректный перенос результатов с выборки на генеральную совокупность (оценивание статистическое и проверка статистических гипотез). В методах АД подобные возможности не заложены. Эти методы не удовлетворяют строгим математическим требованиям. Выбор наилучшего метода здесь почти всегда опирается на неформализуемые эвристические соображения.
АД – процедуры поиска статистических закономерностей (свертки информации), не сводящиеся к применению формальных алгоритмов. В основе лежит комплексное использование математико-статистических методов с опорой на несколько методологических принципов. Первый принцип вариация предпосылок, лежащих в основе выбираемых методов (любой метод опирается на определенную модель изучаемого явления, т.е. определенную систему предпосылок и постулатов): изменение таких предпосылок, рассмотрение последствий этого изменения, сравнение использования разных предпосылок и т.д. Актуальность реализации этого принципа объясняется тем, что для большинства методов проверка состоятельности заложенных в них моделей в социологических задачах является весьма проблематичной.
Существует мнение, что поскольку методы АД с точки зрения строгой математики не являются достаточно обоснованными, то имеет смысл использовать их лишь на предварительном этапе анализа для уточнении представлений исследователя об изучаемом явлении, корректировки понятийного аппарата, формулировки гипотез и т.д. Однако методы АД могут служить и средством получения фундаментального знания, выявления неизвестных ранее закономерностей, если перейти на новый уровень понимания самого математического формализма: считать, что адекватным решаемой задаче является не отдельный метод, а совокупность методов, применяемых в соответствии с определенными методологическими принципами.
Воронежский государственный технический университет
УДК 681.3
Федорков Е.Д., Канин Д.М.
МОДУЛЬ КОНТРОЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ СТУДЕНТАМИ
РАБОЧИХ УЧЕБНЫХ ПЛАНОВ
Информатизация – это важнейшее направление модернизации системы образования. Под информатизацией образования понимается комплексный, многоплановый, ресурсоемкий процесс, в котором участвуют все субъекты образовательного процесса. Это и внедрение комплекса программ управлением образованием; это и создание единого информационного образовательного пространства школы, вуза, города, района, страны; это и использование информационных технологий в образовательных дисциплинах; это и разработка интегрированных занятий; это и проектная деятельность; это и активное использование Интернет в образовании и т.д.
В системе управления образовательным процессом, возрастание объемов информации, усложнение ее обработки требует обязательного применения средств вычислительной техники. Автоматизация контроля выполнения студентами рабочих учебных планов является одной из задач информатизации управления образованием.
Центральным документом, определяющим содержание общепрофессиональной и профессиональной (специальной) подготовки специалиста, является учебный план. В нем реализуются основные принципы отбора предметов, их систематизация, регламентируется объем учебных дисциплин, нагрузка студента по периодам обучения, виды контроля знаний. На структуру и содержание учебного плана влияют ГОС по соответствующим направлениям и специальностям, Закон РФ "О высшем и послевузовском профессиональном образовании", инструктивные материалы Минобразования России, требования предприятий и организаций - непосредственных потребителей выпускаемых специалистов.
В настоящее времях в вузах осуществляется подготовка бакалавров, магистров, специалистов по очной, очно-заочной и заочной формам обучения. Это привело к тому, что процедура контроля качества разработки учебных планов для специальностей и направлений традиционным способом стала слишком трудоемкой и длительной.
В такой ситуации единственно приемлемым решением является построение хранилища данных. Применение современных сетевых технологий и единого хранилища данных позволит реализовать простой механизм интеграции информации в единый информационный ресурс вуза и обеспечить возможность совместного использования информации с учетом механизма разделения доступа (в целях защиты данных) многими пользователями: администрацией вуза, преподавателями, студентами разных форм обучения, абитуриентами. При этом достигается высокий уровень целостности и создаются условия для создания комплексной автоматизированной системы управления учебным процессом университета, включающей:
1.Разработку и модернизацию учебных планов по специальностям/направлениям и рабочих учебных планов на планируемый учебный год.
2. Расчет штатов профессорско-преподавательского состава университета и каждой кафедры.
3. Распределение учебной нагрузки преподавателей кафедр.
4. Формирование расписания занятий учебных групп по университету.
5. Учет промежуточной (рейтинг) и итоговой успеваемости студентов.
6.Формирование приложения к диплому.
Это позволит избежать дублирования действий и документов, существенно ускорит принятие оперативных и адекватных решений, позволит реализовать цели, способствующие повышению качества обучения, снижению затрат на организацию и управление учебным процессом, созданию региональных и межвузовских информационных систем для интенсивного обмена информационными ресурсами.
Учебные планы составляются ежегодно, и вузам предоставляется возможность корректировать в определенных пределах объемы изучаемых дисциплин, содержание и структуру образования, т.е. вузам предоставляется достаточная свобода для улучшения качества подготовки специалистов.
В стандартах учебных планов дается перечень дисциплин федерального компонента, но часы распределены только на 53% дисциплин. Для распределения выделенного в государственном стандарте общего количества часов на остальные 47% дисциплин могут быть привлечены эксперты: опытные преподаватели вуза, члены УМО, специалисты, имеющие большой стаж работы в данной области.
Воронежский государственный технический университет
УДК 681.3
Федорков Е.Д., Канин Д.М.
КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ
Электронные образовательные ресурсы (ЭОР), как и любой учебный материал, должен оцениваться совокупностью качеств. При этом важно разделить критерии оценки на традиционные и инновационные.
К традиционным относятся:
соответствие программе обучения (школьной, вузовской и др.);
научная обоснованность представляемого материала (соответствие современным знаниям по предмету);
соответствие единой методике («от простого к сложному», соблюдение последовательности представления материалов и т.д.);
отсутствие фактографических ошибок, аморальных, неэтичных компонентов и т.п.;
оптимальность технологических качеств учебного продукта (например, качество полиграфии), соответствие СанПИНам и пр. и пр.
При оценке ЭОР традиционные критерии, безусловно, должны использоваться, экспертиза по этим критериям хорошо отработана (пример - учебники), поэтому разумно вынести эти оценки за рамки, и сосредоточится на инновационных качествах ЭОР и соответствующих критериях оценки.
К основным инновационным качествам ЭОР относятся:
1. Обеспечение всех компонентов образовательного процесса:
получение информации;
практические занятия;
аттестация (контроль учебных достижений).
2. Интерактивность, которая обеспечивает резкое расширение сектора самостоятельной учебной работы за счет использования активно-деятельностных форм обучения.
Чтобы убедиться в этом, достаточно сравнить два типа домашних заданий: получить из книги описание путешествия, эксперимента, музыкального произведения или самому совершить виртуальное путешествие, провести эксперимент, послушать музыку с возможностью воздействовать на изучаемые объекты и процессы, получать ответные реакции, углубляться в заинтересовавшее, попробовать сделать по-своему и т.д.
3. Возможность удаленного (дистанционного), полноценного обучения.
Акцент на полноценность не случаен. Речь идет не о поиске и получении текстовой информации из удаленного источника. В конце концов, книги выписывали и в XVIII веке. Хотя шли они по России не минуты, а месяцы, на образовательных результатах это не сказывалось.
Полноценность в данном случае подразумевает реализацию «дома» (в Интернет-кафе, в библиотеке, у приятеля в гостях, в итоге – вне учебной аудитории) таких видов учебной деятельности, которые раньше можно было выполнить только в школе или университете: изучение нового материала на предметной основе, лабораторный эксперимент, текущий контроль знаний с оценкой и выводами, а также многое другое, вплоть до коллективный учебной работы удаленных пользователей.
Хороший электронный образовательный ресурс обладает указанными выше инновационными качествами благодаря использованию новых педагогических инструментов, перечень которых включает:
интерактив;
мультимедиа (аудиовизуальное преставление фрагмента реального или воображаемого мира);
моделинг (имитационное моделирование с аудиовизуальным отражением изменений сущности, вида, качеств объекта);
коммуникативность (обеспечивается телекоммуникациями);
производительность (в данном случае – производительность труда пользователя).
Понятно, что оценить качество ЭОР можно по степени использования новых инструментов, однако на деле это не так просто – слишком трудно определиться в пятимерном пространстве.
Требуется максимально формализовать процедуру, резко уменьшить размерность задачи. Для этого можно воспользоваться зависимостью всех других инструментов от первого. Дело в том, что интерактив является стержневым, всегда (но в разной степени) присутствующим инструментом. Все другие новые педагогические инструменты используются только вместе с первым, создавая ему среду применения.
Тогда можно ввести одномерную шкалу измерения инновационных качеств ЭОР по уровню интерактивности.
Воронежский государственный технический университет
УДК 681.3
Федорков Е.Д., Канин Д.М.
ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДСИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РАЗРАБОТКИ И УЧЕТА МЕТОДИЧЕСКИХ УКАЗАНИЙ
В настоящее время контроль за комплектованием УМК осложнен процедурой организации работ по данному виду деятельности. Поскольку данный документ является основным для обеспечения учебного процесса, позволяющим выполнять различные виды нагрузок и обеспечивать высокое качество проведения занятий. Ответственность за комплектацию УМК возложена на профессорско–преподавательский состав. Контроль осуществляет заведующий кафедрой. В данный момент периодичность проверок УМК невысока, поскольку на это тратится большое количество времени.
Информационная система автоматизированного учета методических указаний предназначенна для использования в структурных подразделениях ВУЗов, в которых ведется учет и разработка методических указаний: кафедрам, библиотеке, редакционно-издательскому отделу. Данное ПС позволяет более эффективно использовать потенциал профессорско-преподавательского и учебно-вспомогательного состава кафедр, сократить сроки и трудоёмкость работ, снизить риски, связанные с принятием решений по вопросам автоматизации разработки УМК, улучшить качество и надежность таких решений.
В разработанном программном средстве ввод данных о методических указаниях (МУ) осуществляется постепенно с помощью диалога с ЭВМ посредством программы. В процессе ввода осуществляется визуальный контроль и корректировка информации.
Ниже приведены еще некоторые функции подсистемы:
1. Возможность доступа к хранящимся в таблицах БД данным;
2. Хранение данных в универсальном виде;
3. Редактирование данных, хранящихся в БД;
4. Ввод исходных данных в интерактивном режиме;
5. Проверка и корректировка исходных значений;
6. Расчет необходимых параметров для назначения режимов.
Сбор данных производится посредством организации БД с хранящейся в ней информации о составляющих УМК документах. В результате проектирования информационного обеспечения были определены следующие таблицы БД:
1. справочник направлений
2. справочник специальностей
3. справочник форм обучений
4. справочник дисциплин
5. классификатор дисциплин
6. учебный план
7. информация о составителях МУ
8. Обеспеченность
Корректировка данных производится при их сохранении. Все введенные данные проверяются на соответствие типам данных БД.
На выходе подсистема выдает список хранящихся в БД МУ на основе соответствия входных данных критериям выбора. Выходные данные представляются в виде текстовой и графической информации.
Вводимые данные соответствую стандартам на ввидение электронной документации.
Воронежский государственный технический университет
УДК 681.3
Федорков Е.Д., Канин Д.М.
ФОРМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ С ЭЛЕКТРОННЫМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ РЕСУРСОМ
Активное взаимодействие пользователя с электронным образовательным ресурсом (ЭОР) является главным преимуществом, стратегической задачей информатизации образования. Уровень интерактивности, другими словами – уровень активности пользователя при работе с электронным образовательным ресурсом служит одним из важнейших показателей качества ЭОР.
С технической точки зрения ЭОР – это совокупность программ и данных, с точки зрения потребителя – это контент, т.е. совокупность содержательных элементов, представляющих объекты, процессы, абстракции, которые являются предметом изучения.
По существу контент - то, что мы видим и слышим. Соответственно, контент подразделяется на визуальный и звуковой ряды. Текст, строго говоря, нужно относить к визуальному ряду, но возможности описания и некоторые особенности хранения и воспроизведения символьной информации выделяют ее в отдельный компонент.
Далее мы будем рассматривать взаимодействие пользователя непосредственно с элементами контента и анализировать преимущественно интерактивного контента. Под интерактивным понимается электронный контент, в котором возможны операции с его элементами: манипуляции с объектами, вмешательство в процессы.
Рассмотрим детально формы взаимодействия пользователя с ЭОР, структурированные по четырем уровням в порядке повышения образовательной эффективности за счет увеличения уровня интерактивности, и, соответственно, более полноценного выражения активно–деятельностных форм обучения.
1) Условно-пассивные формы
Характеризируются отсутствием взаимодействия пользователя с контентом, при этом контент имеет неизменный вид в процессе использования.
К условно-пассивным формам взаимодействия относятся:
1. Чтение текста;
2. Просмотр деловой графики;
3. Прослушивание звука;
4. Просмотр изображений;
5. Восприятие аудиовизуальной композиции.
При этом аудиовизуальная композиция может иметь варианты, различающиеся по эффективности:
созерцательный (наблюдение рисунка в целом, видеоролика в исходном виде);
акцентированный (с выделением деталей визуального ряда или фрагментов звукоряда при цифровой обработке исходных материалов).
2) Активные формы
Характеризуются простым взаимодействием пользователя с контентом на уровне элементарных операций с его составляющими (элементами).
К активным формам относятся:
а) Навигация по элементам контента (операции в гипертексте, переходы по визуальным объектам);
б) Копирование элементов контента в буфер (чаще всего – для создания собственных оригинальных композиций);
в) Множественный выбор из элементов контента (символьных строк или изображений);
г) Масштабирование изображения для детального изучения;
д) Изменение пространственной ориентации объектов (чаще всего – поворот объемных тел вокруг осей);
е) Изменение азимута и угла зрения («поворот и наезд камеры» в виртуальных панорамах);