Тезисы работ молодых исследователей (стр. 5 )

Автоматизированная информационная система «Аспирант»

В связи с введением Федерального закона Российской Федерации от 01.01.01 г. N 18-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации по вопросам деятельности федеральных университетов», и приказу министра образования и науки Самарской области «Об информационно-методическом сопровождении процедуры государственной аккредитации» №17-од от 04.02.09 перед высшими учебными заведениями стала необходимость в более строгой организации подготовки студентов и аспирантов. Перед нами была поставлена задача разработать автоматизированную информационную систему (АИС) мониторинга успеваемости и работы аспирантов совместно с их научными руководителями.

В современных учреждениях АИС не является чем-то исключительным, но, к сожалению, во многих учебных заведениях они не употребляются, хотя и могут повысить эффективность работы alma mater. АИС – совокупность программно-аппаратных средств, предназначенных для автоматизации деятельности, связанной с хранением, передачей и обработкой информации. АИС являются, с одной стороны, разновидностью информационных систем (ИС), с другой – автоматизированных систем (АС). Кроме того с помощью подобных систем можно проводить моделирование запрограммированных процессов, что позволяет делать анализ следующих действий в рамках требуемого результата.

На текущий момент для АИС «Аспирант» разработаны и функционируют:

1.  Рабочий интерфейс администратора

2.  База данных

3.  Алгоритмы сохранения, извлечения и изменения информации.

Система разработана на языке программирования C# в среде Visual Studio 2008 с использованием технологий. NET, Framework 3.5. АИС будет доступна через Интернет, поэтому она имеет вид web-сайта.

Так же ведется создание алгоритмов обработки информации об успеваемости аспирантов, мониторинга их работы над кандидатскими диссертациями, преподавательской деятельности. В другом аспекте мы работаем над математической моделью оценки работы со стороны научных руководителей.

В следующем семестре мы планируем запустить тестовую модель системы со всей необходимой информацией для полноценной работы системы, математической модели и её отладки на примере аспирантуры. Так же будут учтены возможности получения информации о дальнейших действиях для аспирантов и научных руководителей, построения графиков работы соответствующих отделений и т. д.

УДК 004.055 + 004.054

Разработка АИАС управления компетентностным развитием студентов - интефейсы и поддержка анализа и принятия решений

В настоящее время российская система высшего образования переходит на государственные стандарты нового поколения. Они предполагают не только освоение студентом учебного плана, но и формирование целого комплекса личностных характеристик у студентов, таких как: качества лидера, работа в коллективе, умение принимать решения, оправданный риск, и т. д. Эти качества вырабатываются в процессе внеаудиторной деятельности, которая таким образом, становится важной частью обучения, как и учебная деятельность. Работа направлена на совершенствование влияния ВУЗа на компетенции студента, посредством выявления его предрасположенности к ним и их сформированности. Практическая значимость работы заключается в создании эффективного элемента, позволяющего каждому ВУЗу корректировать содержание обучения с учетом особенностей студента, повышая тем самым потенциал подготавливаемых специалистов. Авторами реализована модель, которая позволяет учитывать результаты тестирования студентов по ряду компетенций и по их предрасположенности к различным видам внеаудиторной деятельности.

Для программной реализации проекта была выбрана интегрированная среда разработки приложений Visual Studio 2008. Выбран один из распространенных, мощных и современных языков программирования - язык C# (C-Sharp). Разработанный программный комплекс взаимодействует с базами данных MS Access, при помощи технологии . Комплекс имеет дружественный интерфейс к неподготовленному пользователю. Программный код самодокументирован и имеет XML-комментарии. Для описания структуризации кода представлена диаграмма классов.

На основе разработанной программы строятся элементы обучения на нашем факультете. Применяя тесты экспертных оценок, выявляется сформированности компетенций у каждого студента.

С помощью оптимизационной программы строятся планы развития у студентов наиболее слабых компетенций, повышение общего уровня 0компетенций на группу, общий уровень компетенций на каждого студента.

С точки зрения анализа трудовой деятельности пользователя, разработанный интерфейс программы понятен и легко воспринимается. Не требуется времени на обучение пользователя работе в данном продукте.

Разработанный дизайн позволяет:

·  уменьшить время навигации и выбора команд. За счет понятности интерфейса и привычного для студентов дизайна.

·  повысить общую продуктивность пользователя. За счет того, что пользователь тратит меньше времени на выполнение операций, в данном случае тестирования.

УДК 004.021+371.214.27

Генетические алгоритмы составление учебного расписания

Ятманкин А

Новое приоритетное направление исследований получило общее название генетических алгоритмов (ГА). ГА – это мощная стратегия выхода из локальных оптимумов. Она заключается в параллельной обработке множества альтернативных решений с концентрацией поиска на наиболее перспективных из них, причем периодически в каждой итерации можно вносить стохастические изменения в менее перспективные решения. Генетические алгоритмы (ГА) представляют собой поисковые алгоритмы, хотя это не просто случайный поиск, а, если можно так выразиться, поиск с накоплением. Центральная тема – поиск баланса между эффективностью и качеством для выживания в различных условиях. ГА так же работают в основном не с параметрами, а с закодированным множеством параметров. В процессе поиска ГА использует некоторую кодировку множества параметров вместо самих параметров, и поэтому эффективно применяется для решения задач дискретной оптимизации, определенных как на числовых множествах, так и на конечных множествах произвольной природы.

Крайне важной на сегодняшний день представляется автоматизация процессов управления деятельностью учебного заведения, в том числе и создание информационных систем управления. Наличие узкого спектра математических моделей и методов поиска информации значительно затрудняет создание информационных систем управления. Проблема формирования расписания учебных занятий актуальна для многих учебных заведений, поскольку требует значительных затрат времени и материальных ресурсов. Мы рассмотрим постановку задачи математического моделирования расписания занятий, основанной на методе - генетическом алгоритме.

Задача состоит в составлении оптимального (т. е. удовлетворяющего определенным требованиям учителей) расписания на каждый рабочий день недели для каждого класса и заданного списка учителей.

РАБОТЫ СТУДЕНТОВ 3 КУРСА

УДК 004.942+004.415.25+37.032

Разработка АИАС управления компетентностями развития студентов

В настоящее время российская система высшего образования переходит на государственные стандарты нового поколения. Данное введение обусловлено рядом факторов:

·  Экономическая неопределенность, вызывающая необходимость непрерывного повышения уровня образования, квалификации.

·  Децентрализация процесса принятия решений, требующая от специалистов способности работать самостоятельно, анализировать сложные ситуации, принимать решения.

·  Распространение информационных технологий.

·  Глобализация экономики.

К данному моменту, приоритетный показатель качества подготовки выпускника, на рынке труда, готовность быстро, без особых затрат, адаптироваться к рабочему месту и соответствовать профессиональным требованиям специальности.

Основа нового стандарта – компетентностный подход. Компетенция рассматривается как социально-дидактическая структура личности, основанная на ценностной ориентации, знаниях, опыте, приобретенном как в процессе обучения, так и вне него. В ней также выражена внутренняя мотивация готовность личности применять и получать новые знания.

В результате данной работы был получен программный продукт, с помощью которого можно получать временные рекомендации по распределению времени с целью достижения максимальной компетентности обучаемых на конец периода обучения.. Расчет осуществляется на основе влияний различных деятельностей на компетенции. Также был введен учет важности компетенций, склонностей студентов, и их начальный уровень образования. Для контроля обучения, в расчет включены индивидуальные временные ограничения по деятельностям.

Расчет осуществляется для конкретно заданного промежуток времени. Достоверность полученных результатов увеличивается с уменьшением данного промежутка. Существующие ограничения на использования каких-либо учебных ресурсов, приводит к неравномерному распределения оптимального времени среди студентов и как следствие различным итоговым знаниям и умениям. Было введено предположение, что человек может стать наиболее компетентным только в тех областях, к которым он предрасположен. Так как данное предположение включено в расчет, то наибольшее временное распределение оказывается именно на данных видах деятельности. Следствием этого является более высокая компетентность конкретного студента. Традиционная форма образования не направлена на подобный результат

В набор компетенций могут быть включены и такие качества как: лидерство, умение работать в коллективе, способность принимать решения, использование знаний... Эти качества вырабатываются в процессе внеаудиторной деятельности, которая таким образом, становится важной частью обучения, как и учебная деятельность.

УДК 001.38 + 004.432.2

Тестирующая система по информатике

Моя программа представляет собой тестирующую систему по информатике. Подобные системы уже существуют и активно используются для оценки знаний студентов. Передо мной поставлена задача усовершенствования одной из таких программ. Работать предстоит на языке программирования Delphi. В мои планы входит следующее: сделать возможным изменение количества загружаемых вопросов; сами вопросы будут храниться в формате JPEG в базе данных Microsoft Office Access; пользователь должен будет вводить свой осознанный ответ вручную, а не выбирать его из нескольких вариантов, что, на мой взгляд, поможет преподавателю более объективно оценить знания тестируемого студента. По прохождении теста, программа подсчитает количество правильных и неправильных ответов, подсчитает результат по определенному алгоритму и сохранит результаты в базу данных. Алгоритм подсчета результатов тестирования будет осуществляться по методу весовых коэффициентов. Его суть заключается в объединении многих критериев в один с помощью так называемых весовых коэффициентов важности критериев, т. е. степень сложности всех вопросов будет оценена заранее, и при правильном ответе на каждый вопрос, тестируемый будет получать соответствующее количество баллов. Я решила установить 3 уровня сложности.

Также в программе должна присутствовать защита данных. В этом семестре я решила использовать довольно простую, но в то же время вполне эффективную защиту: при запуске программы выводится сообщение с запросом пароля, который знает только преподаватель. Это поможет обеспечить корректное прохождение теста, ведь преподаватель сам будет указывать нужные параметры для программы. В дальнейшем я собираюсь сделать защиту более совершенной, а именно, чтобы выводилось сообщение с запросом на логин и пароль, причем не только при запуске программы, но и при открытии базы данных Microsoft Office Access. Если это будет осуществлено, преподаватель будет спокоен насчет подлинности данных в базе, ведь пользователь, не знающий логина и пароля, не сможет ни просмотреть, ни, самое главное, изменить данные. Чтобы предоставить больше удобств преподавателю и вместе с тем повысить эффективность защиты, изменять пароль можно будет используя Microsoft Office Access, а не как раньше – через код самой программы. Для этого достаточно будет лишь знать старый пароль. В случае ввода неверного пароля, программа выдаст сообщение об ошибке, а не закроется, как это было раньше.

Когда я успешно закончу выполнение своей работы, программа будет использоваться моим научным руководителем для тестирования студентов по информатике. В случае надежной работы и качественных результатов, программа может получить широкое применение для тестирования студентов и по другим дисциплинам.

УДК 004.912+ 550.8.053

Информационная система интерпретации каротажных кривых

Целью работы является разработка информационной системы для автоматизации интерпретации каротажных кривых и построения 3D моделей месторождений.

Каротаж - это комплекс геофизических наблюдений в скважинах. Бурение скважин при съемочных, поисковых и разведочных работах осуществляется для изучения и опробования геологических тел. Это можно делать с помощью отбора керна (колонки горных пород; англ. core) и других видов проб. Но бурение со сплошным отбором керна - очень дорогостоящее. Оно применяется относительно редко. Чаще керн отбирают выборочно, а сплошное изучение проводят различными геофизическими методами. Это кавернометрия (замер диаметра скважины, определяющий прочность пород), электрокаротаж (определение электрического сопротивления горных пород, обусловленного как свойствами самих пород, так и их водо-, нефте - и газонасыщенностью, минерализацией растворов и т. д.), радиоактивный каротаж и др. При каждой остановке бурения (как предусмотренной технологией - для отбора керна, замены бурового наконечника, обсадки, так и аварийной), в скважину опускается зонд - особый снаряд с датчиками для замера различных физических свойств и преобразования их в электрические сигналы. Сигналы по кабелю поступают на каротажную станцию, усиливаются, преобразуются в электронную форму. Геофизические исследования скважин — комплекс методов, используемых для контроля в одномерной плоскости скважины различных параметров, таких как изменение диаметра скважины, её искривления, заводнённости, содержания солей в воде и многого другого. Исследования ведутся при помощи геофизического оборудования нефтегазового комплекса.

Сейчас программный продукт находится на стадии разработки и пока что имеет возможности разбора каротажных LAS файлов, а также визуализации каротажных кривых. Источником информации для построения геологической модели залежи и определения подсчетных параметров при подсчете запасов или создания трехмерной постоянно-действующей гидродинамической модели служат результаты геолого-геофизических исследований, проводимых в процессе поисково-оценочных, разведочных работ и эксплуатации оцениваемого объекта.

Таким образом, качественная и адекватная интерпретация всех наличных результатов геофизических методов исследования залог создания достоверной модели месторождения и принятия удачных и успешных решений по максимально-выгодному извлечению запасов нефти и газа. Трехмерные модели могут быть использованы при подсчете запасов месторождений или его участков, при выполнении геолого-экономической оценки, в задачах календарного планирования, определения экономически целесообразных контуров отработки.

В дальнейшем планируется работа над анализом реальных данных, интерпретацией каротажей, а также реализация 3D моделей месторождений.

УДК 004.045

Дезинтеграция и реинтеграция табличной информации

Абсолютное большинство людей, имеющих доступ к интернету, используют различные поисковые системы. По запросу эти системы выдают пользователю информацию, но не всегда релевантную. И причина скорее не в том, что искомой информации нет. Большинство поисковых систем не умеют правильно работать с целым пластом знаний – табличной информацией.

При поиске это выражается в том, что релевантность табличной информации по оценке поисковой системы будет низка, даже если в действительности это именно та информация, которая необходима пользователю. И даже если человеку удастся добраться до требуемой таблицы, дальнейший анализ придется производить вручную. Это долго и утомительно, поэтому ценность такой информации очень мала. Данная проблема особенно актуальна в век цифровых технологий, когда знания на вес золота.

В исследовательской работе «Дезинтеграция и реинтеграция табличной информации» был сделан первый шаг на пути решения этой проблемы. Программа, созданная в ходе исследования, состоит из двух самостоятельных модулей. Первый модуль обрабатывает документы Microsoft Word, выделяя из них таблицы. После он разбивает таблицы на лексемы и сохраняет полученную информацию в базу данных SQL вместе с метаданными об обрабатываемом файле и источнике, из которого файл был получен. Второй модуль позволяет производить поиск информации, накопленной в базе данных. Поиск производится так, как и в любой поисковой системе: пользователь вводит запрос, а система выдает наиболее релевантные результаты. В работе были использованы технологии. NET Framework 3.5, SQL Server 2008 и FTS (Full-Text-Search) - интегрированный полнотекстовый полнотекстовый поиск. Благодаря возможностям SQL Server и FTS, поиск осуществляется быстро, а результаты запроса максимально релевантны.

Основной недостаток системы в том, что для ввода информации в базу данных, необходимо участие человека, контролирующего процесс. При совершенствовании алгоритма дезинтеграции возможен перевод программы в полностью автоматический режим. В таком случае возможно создание полноценной поисковой системы и веб-сервиса, базирующегося на этой системе. Планируемая система будет использовать интернет для извлечения и обработки (дезинтеграции и реинтеграции) табличной информации. И несмотря на то, что такая система в чем то схожа с уже существующими поисковиками, у неё есть одно неоспоримое преимущество. Система работает с нетронутым пластом информации. А это значит, что весь слой информации, который сейчас фактически не используется, будет преобразован в знания.

УДК 006.83

Обзор типов визуализации многомерных данных. Реализация метода многомерного шкалирования

Назначение работы

Обзор типов визуализации многомерных данных позволяет увидеть наиболее эффективные методы и пути решения той или иной проблемы, а так же получить наглядное представление динамики уже существующих многомерных данных.

Цель работы

Визуализация данных — задача, с которой сталкивается в своей работе любой исследователь. К задаче визуализации данных сводится проблема представления в наглядной форме данных эксперимента или результатов теоретического исследования. Традиционные инструменты в этой области — графики и диаграммы — плохо справляются с задачей визуализации, когда возникает необходимость изобразить более трех взаимосвязанных величин.

Суть метода многомерного шкалирования

Многомерное шкалирование (МНШ) можно рассматривать как альтернативу факторному анализу. Целью последнего, вообще говоря, является поиск и интерпретация "латентных (т. е. непосредственно не наблюдаемых) переменных", дающих возможность пользователю объяснить сходства между объектами, заданными точками в исходном пространстве признаков. Для определенности и краткости, далее, как правило, будем говорить лишь о сходствах объектов, имея ввиду, что на практике это могут быть различия, расстояния или степени связи между ними. В факторном анализе сходства между объектами (например, переменными) выражаются с помощью матрицы (таблицы) коэффициентов корреляций. В методе МНШ дополнительно к корреляционным матрицам, в качестве исходных данных можно использовать произвольный тип матрицы сходства объектов. Таким образом, на входе всех алгоритмов МНШ используется матрица, элемент которой на пересечении ее i-й строки и j-го столбца, содержит сведения о попарном сходстве анализируемых объектов (объекта [i] и объекта [j]). На выходе алгоритма МНШ получаются числовые значения координат, которые приписываются каждому объекту в некоторой новой системе координат (во "вспомогательных шкалах", связанных с латентными переменными, откуда и название МНШ), причем размерность нового пространства признаков существенно меньше размерности исходного (за это собственно и идет борьба).

План действий

·  Реализовать в Excel метод с помощью поиска решений.

·  Определение погрешностей в математическом аппарате.

·  Реализовать (начать реализацию) программы.

УДК 004.021

Визуализация процесса нахождения корней нелинейных уравнений комбинированным методом

Существует несколько методов решения нелинейных уравнений. В данной работе рассмотрены такие, как метод деления отрезка пополам, метод простой итерации, метод Ньютона (касательных), метод хорд, комбинированный метод. Комбинированный метод (метод хорд и касательных) является одним из оптимальных методов решения нелинейных уравнений. По-этому, возникла задача, целью которой является написание программы, визуализирующую процесс нахождения корней нелинейных уравнений комбинированным методом.

Наиболее простым методом, позволяющим найти корень нелинейного уравнения, является метод половинного деления. Сходимости мала, но к достоинствам метода относятся простота и безусловная сходимость итерационного процесса. Метод Ньютона (Касательных) имеет квадратичную скорость сходимости. Он является одним из оптимальных методов, так же как и комбинированный метод. приближения корня уравнения по методу хорд и по методу касательных подходят к значению этого корня с противоположных сторон. Поэтому для быстроты нахождения корня удобно применять оба метода одновременно. Т. к. один метод даёт значение корня с недостатком, а другой – с избытком, то достаточно легко получить заданную степень точности корня.

Решение нелинейных уравнений комбинированным методом возможно только при выполнении следующих условий:

1) ,

2) и сохраняют знак на отрезке ,

Приближения корней находятся:

а) по методу касательных: ,

б) по методу хорд: .

При схождении к корню с разных сторон скорость схождения получается максимальной.

В процессе написания программы были реализованы два способа графического представления данного метода (пошаговый и стандартный).

Программа написана в интегрированной среде программирования Delphi 8.0 на языке Pascal. По средствам парсера формул функция преобразовывается в код, затем уравнение решается методом хорд и касательных. После достижения заданной точности выполняется построение графика пошагово и полностью. Парсер был реализован созданием специального класса.

УДК 004.032.26

Нейронные сети

В текущей работе производится поиск оптимальной структуры и алгоритма обучения нейронной сети используемой в анализе рынка ценных бумаг. Реализуется программный модуль, представляющий конечное решение задачи. В ходе мне была предоставлена программа научного руководителя для дальнейшего расширения её функциональности, в плане поиска оптимальной структуры и обучения в зависимости от обрабатываемого массива данных. Работа нейронной сети это всегда тонкий баланс между быстродействием и точностью. Поскольку такие программы, как правило, очень ресурсоемки, то вопрос об оптимизации их работы как никогда актуален. Тем более необходимость в вычислительных мощностях прямо пропорциональна объему решаемой задачи. Если знать заранее какая структура должна быть у сети и какие параметры задать для обучения чтобы получить желаемое качество предсказания, то можно избежать бесполезных затрат времени и ресурсов компьютера. В зависимости от количества обрабатываемых данных сеть будет принимать такую структуру и использовать такой алгоритм обучения, которые с минимальными затратами позволили бы провести анализ с максимальной точностью. В качестве тестового массива данных была выбрана таблица, отображающая колебания курса акций в течение нескольких дней, состоящая из восьмисот записей.

Для наглядности примера было использовано только двадцать пять. В программу на обработку посылаются данные за три дня, а данные за четвертый день служат для выявления, на сколько же качественно наша сеть может проводить предсказание. Для того чтобы результат был очевиден мой модуль сначала запускает сеть без использования обучения, на графиках зависимости качества предсказания и ошибки от количества нейронов в сети, видно что качество предсказания такой сети составляет 50% процентов, а показание ошибки увеличивается, это связано с тем что веса нейронов распределены случайно и неупорядочены. Затем происходит сброс, и программа начинает увеличивать количество нейронов с последующим их обучением. На графике отобразится, сколько необходимо нейронов в слое для данной задачи, чтобы качество прогнозирования было 100% а среднеквадратичная ошибка равнялась нулю.

Таким образом, можно автоматически конфигурировать сеть в зависимости от входных данных и затрачивать вычислительных мощностей и времени ровно столько, сколько необходимо. Сама разработка очень перспективная и в будущем может стать полноценной системой создающей новых миллионеров.

УДК 004.942

Визуальный интерфейс системы контроля земной поверхности

Характерным свойством объектов технических систем является их многоцелевая особенность. Она определяется многообра­зием выполняемых системой задач, условий ее функционирова­ния, совокупностью элементов, составляющих систему, наличием нескольких показателей эффективности. Это порождает ряд спе­цифических черт многоцелевых систем.

Во-первых, непростым оказывается вопрос оценки эффектив­ности таких систем: если обычно бывает ясно, как оценить эффективность системы при выполнении ею отдельной задачи, то достаточно сложно решить, по каким правилам из этих «единич­ных» значений получить целостную оценку эффективности системы, выполняющей заданный диапазон задач.

Во-вторых, нуждается в уточнении само понятие оптималь­ности. Если при оценке по единственному показателю эффективности за оптимальное принимается то решение, которое соответ­ствует наилучшему значению этого показателя, то при несколь­ких показателях эффективности возникают несравнимые варианты решений, которые по одним показателям лучше, а по другим хуже. Как выбирать наилучшее их сочетание — проб­лема, возникающая в связи с многоцелевым характером системы.

В-третьих, как правило, объем перерабатываемой в системе информации значительно больше информационных возможно­стей отдельных ее элементов, значит, для обоснованной оценки ситуации и реализации оптимального управления система дол­жна использовать совокупность элементов. Это ставит вопрос о ее рациональной структуре, определении функций каждого элемента и пр.

Наконец, оптимизация многоцелевых систем существенно осложняется их многоцентровостью, то есть наличием ряда авто­номных элементов, что существенно увеличивает размерность задачи.

Методы зондирования могут быть пассивные, то есть использовать естественное отраженное или вторичное тепловое излучение объектов на поверхности Земли, обусловленное солнечной активностью, и активные — использующие вынужденное излучение объектов, инициированное искусственным источником направленного действия.

Задачей на семестр служило освоить математическую модель данной системы и попытаться построить динамическую модель визуализации процесса зондирования. В ходе выполнения работы выяснено, что весь процесс зондирования напрямую зависит от целого ряда параметров, составивших основу для построения математической модели системы. В планах разработка масштабной реальной модели, позволяющей как можно более точно и полно визуализировать процесс зондирования.

УДК 007.3+005+311.42

Мониторинг внеучебной деятельности с непрерывным формированием портфолио выпускника(на базе статьи -)

В настоящее время большую роль в судьбе человека имеет его активность, положительные качества и конечно же образование а особенно высшее. Образование активно влияет на экономический и социальный прогресс. Современные инфокоммуникационные системы внедряются в различные сферы образования. Существует множество примеров: федеральный портал «Российское образование» (http://www. *****), портал информационной поддержки «Единый Государственный Экзамен» (http://ege. *****), Федеральный центр тестирования (http://**), портал Информационно-коммуникационные технологии в образовании (http://www. ict. *****) и т. д. Миру требуются специалисты нового поколения с незачерствевшим мышлением и новыми идеями. Одним из направлений применения инфокоммуникационных систем является мониторинг развития студентов в вузе, но как показывает анализ это направление остается практически незатронутым существующими информационными системами. Потому тема мониторинга внеучебной активности студентов является актуальной. Благодаря ней можно не только отслеживать процесс развития молодых умов но и направлять их дальнейшую судьбу по наиболее благоприятному руслу помогая раскрыть скрытые в них таланты и обеспечить им хорошее место в этой временами не легкой жизни.

Целью работы является разработка и модернизация методического, информационного и программного обеспечения для эффективного сбора, представления и анализа информации о внеучебной деятельности студентов.

Объектом исследования является мониторинг внеучебной деятельности студентов.

Предметом исследования являются основанные на мониторинге методы и алгоритмы, обеспечивающие представление информации о внеучебной деятельности студентов, а также анализ статистических закономерностей во внеучебной деятельности студентов.

В настоящее время мониторинг деятельности традиционно представлен в виде мониторинга учебной деятельности. Лишь в отдельных научных статьях ставится проблема мониторинга внеучебной деятельности студентов, однако, без практических шагов по ее решению. Не маловажно посмотреть эти два направления в сравнении друг с другом на одних и тех же студентах.

Получив в свое распоряжение труд моих предшественников и научных руководителей я поставил перед собой следующие цели и достиг их, так я :

1)  Расширил программные возможности системы (путем внедрения в систему учебного рейтинга)

2)  Получил данные для дальнейшего сравнения учебного и внеучебного интересов студентов.

3)  Разработал страницу портфолио, способную помочь выпускникам ФИСТ при поступлении на работу.

4)  Разработал более совершенный критерий отбора достижений (отбираются только действительно важные и высоко оцененные достижения человека)

УДК 004.942+37.032+004.415.25

Тестирование и статистическая обработка результатов тестирования креативности студентов по тесту Гилфорда

Целью работы является разработка информационной системы и исследование с помощью нее взаимосвязи креативности с рядом характеристик учебной и внеучебной деятельности студентов. Произведено изучения современного состояния проблемы компьютерного тестирования психологических характеристик личности и выяснено, что особенно слабым местом является диагностика креативности, ввиду сложности её оценки без непосредственного привлечения человека-психолога. Для измерения креативности был реализован и модернизирован тест Дж. Гилфорда. Также была разработана и модернизирована программа администрирования к данному тесту, для возможности пополнять новыми данными развивающуюся базу с материалами теста.

Суть теста заключается в том, что испытуемый должен за определённый промежуток времени (3 минуты), для определённого слова (в запрограммированном тесте слова выдаются случайным образом из списка заранее заготовленных слов) перечислить как можно больше различных определений (определениями называются слова, которые характеризуют заданное слово, например определениями для слова «Книга» могут быть такие: «красивая», «прочтённая», «старая», «синяя», «бумажная» и т. д.). После того как тестируемый завершит прохождение теста, ему выдаётся результат, это его балл, характеризующий его креативность.

Также было произведено сопоставление результатов тестирования с различными точками зрения психологов на взаимосвязь изучаемых компонентов. Некоторые мнения психологов имели кардинальные различия. Так, одни утверждали, что креативность напрямую зависит от интеллекта, другие, что это два абсолютно разных параметры, или, что креативность и интеллект связаны между собой лишь до какой-то планки интеллекта.

В результате исследования оказалось, что распределение результатов пользователей при прохождении теста с разными базовыми словами – не поддаются закону нормального распределения. Однако собрав результаты воедино – мы получаем гистограмму, на которой нечетко прослеживается закон нормального распределения. Исключив «мешающий» столбец гистограммы мы получим закон распределения в чистом виде. Наличие этого результата, выбивающегося из общего ряда, может говорить о том, что на гистограмме могут присутствовать несколько социальных групп.

УДК 001.893+ 001.891.7

Автоматизированная система многопараметрического анализа и графического мониторинга научного развития студентов ФИСТ

Мне были поставлены задачи:

1)Запрограммировать тест оценки квалификации научных работ;

2)Внедрить программы на портал Астра;

3)Проанализировать реальную структуру научной деятельностей студентов – ФИСТ СГАСУ.

Для написания программы были выбраны такие технические средства, как: 2.0, SQL Server 2005, C# 3.0. Эти средства были выбраны на основании современных предпочтений и для удобства внедрения в портал Астра.

Чтобы начать работать в моей программе нужно: запустить любой имеющийся интернет браузер (Internet Explorer, Opera и т. п.) и ввести ссылку: www. *****/future/, после чего выбрать “Узнай творческий уровень своей работы ”. В результате перед вами появится стартовая страница программы. На этой странице Вам нужно выбрать направление научной работы, которую вы хотите оценить и нажать кнопку “Далее”. После этого перед вами появится выбор вашего социального статуса: учащиеся 6-8 классов, учащиеся 9-11 классов, студенты, магистранты, аспиранты и специалисты и нажать кнопку “Далее”, для начала прохождения теста, или нажать кнопку “Назад” чтобы вернутся к шагу выбора направления научной работы. На следующей странице перед Вами появится оценка творческого уровня (тест квалификации). В этом тесте нужно выбрать ответы на 15 пунктов (критериев), по которым рассчитываются 9 функций и суммарная функция (результат), а также заполнить: город/населённый пункт, фамилию и имя и нажать кнопку “Результаты” или кнопку “Вернутся на стартовую страницу”. Нажав на кнопку “Результаты” перед вами откроется страница на которой будет видно: результаты прохождения теста, средний результат (среди Вашего и ранее проходивших), максимальный результат (среди Вашего и ранее проходивших), расшифровка функций и критериев. После просмотра результатов можно нажать кнопку “перейти к сайту” – Вы вернётесь на портал или закрыть браузер.