В статье обосновываются потребность в создании программных систем, а также необходимость в специалистах программной инженерии - разработчиков системы контроля за социальными и экономическими показателями деятельности образовательного учреждения.
Ключевые слова: программная инженерия, эффективность деятельности вузов, пороговые значения, мониторинг
Для решения задач мониторинга за деятельностью образовательных учреждений, необходимы различные математические модели, позволяющие оценить уровень риска и социально - экономическую эффективность образовательной услуги по каждому направлению (профилю) образовательной деятельности. Обязательность мониторинга эффективности деятельности образовательных организаций высшего образования была нормативно закреплена в Федеральном законе от 29 декабря 2012 года № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации», в распоряжении Правительства Российской Федерации от 30 декабря 2012 г. № 2620-р «Изменения в отраслях социальной сферы, направленные на повышение эффективности образования и науки» и в постановлении Правительства Российской Федерации от 5 августа 2013 г. № 662 «Об осуществлении мониторинга системы образования». Контроль со стороны государственных органов за деятельностью образовательных учреждений в течение всего периода оказания образовательной услуги (начиная с периода работы приемной комиссии и заканчивая процедурами контроля за трудоустройством выпускников), необходимость разработки конкурентной стратегии деятельности образовательного учреждения, а также обеспечение образовательного процесса необходимыми ресурсами (кадровыми, материальными и т.д.), требует создания программных систем, настолько больших и сложных, что для этого требуется участие слаженных команд разработчиков различных специальностей и квалификаций. Для целей создания такой системы, необходимы специалисты программной инженерии, которые, на основании данных, полученных из различных источников (например, расчет среднего уровня заработной платы ППС, соотношение средней заработной платы ППС и средней заработной платы по региону, оценка кадровой обеспеченности образовательного процесса, на основе анализа соотношения между количеством преподавателей и студентов и другие), смогут разработать систему контроля за социальными и экономическими показателями деятельности образовательного учреждения.
Практика показывает, что аналогичные системы разрабатываются и применяются долгие годы, развиваясь от версии к версии, претерпевая на своем «жизненном пути» множество изменений: улучшение существующих функций, добавление новых и удаление устаревших возможностей для работы в новой среде, устранение дефектов и ошибок.
Данные системы позволяют оптимизировать не только учебный процесс, но, и оценить необходимость и эффективность расходов на содержание отдельных департаментов и служб образовательного учреждения. Для примера можно привести один узкий аспект: комплектование фонда библиотеки. Как и в других сферах человеческой деятельности, управление библиотекой осуществляется в условиях действия двух факторов: 1. ограниченности ресурсов; 2. неопределенности последствий принимаемых решений. Проблемы ресурсной составляющей характерны для многих образовательных учреждений, это: дефицит финансовых средств на пополнение фондов библиотеки, недостаточная численность персонала, малые площади, отсутствие специализированных программных продуктов, а также ограниченный каталог доступных для приобретения изданий.
Второй момент заключается в слабой прогнозируемости изменений внешней среды библиотеки, то есть тех факторов, на которые библиотека влиять не может. Например, отсутствует уверенность: в количестве абитуриентов, зачисленных на первый курс; в неизменности числа студентов, следовательно, числа читателей; в том, что учебный процесс образовательного учреждения не подвергнется изменениям, в силу которых какая - то часть фонда окажется невостребованной, другая, напротив, недостаточной; что вместо используемого библиотекой издания не появится другое, которому отдаст предпочтение кафедра, и пр. С высокой степенью неопределенности происходит комплектование фонда научной литературы. Аналогичные проблемы возникают с необходимостью оборудования учебных аудиторий и лабораторий, приобретением компьютерной техники, программного обеспечения и др.
Для решения указанных проблем, требуется система, которая позволит планировать, оценивать и прогнозировать все этапы жизненного цикла образовательной услуги. В экономической области большинство задач планирования многовариантно и отыскание наиболее эффективного решения путем прямого перебора всех возможных вариантов требует затрат соответствующих ресурсов. Поэтому возникает необходимость использования экономико-математических методов, позволяющих находить оптимальные или рациональные решения наиболее коротким и наименее трудоемким путем. Определение задачи линейного программирования заключается в нахождении максимума или минимума целевой линейной функции от нескольких переменных при заданных дополнительно ограничениях для этих переменных.
В общем виде математическая модель ЗЛП имеет вид
(1)
при ограничениях
Необходимо найти наиболее лучший выбор значений переменных 
, при которых целевая функция принимает оптимальное решение (максимальное или минимальное).
Например, при рассмотрении первого этапа жизненного цикла образовательной услуги: набор абитуриентов (Приемная комиссия), формируется задача о выборе соответствующего варианта набора абитуриентов по профилям в системе высшего профессионального образования. Можно предложить условный пример прогнозирования выбора наиболее эффективного варианта организации набора для кафедры «Кафедра информатики и программного обеспечения вычислительных систем (ИПОВС)», направление 231000 «Программная инженерия» (бакалавриат и магистратура). Рассматривались следующие профили, которые могут быть сформированы в условиях данной кафедры: Бакалавриат: 231000 «Программная инженерия», профиль: «Разработка программно-информационных систем» (4 года) – Р1; Магистратура: 231000 «Программная инженерия», программа: «Разработка программно-информационных систем» (2 года) – Р2; Бакалавриат: 231000 «Программная инженерия», профиль: «Программные технологии распределенной обработки информации» (4 года) – Р3; Магистратура: 231000 «Программная инженерия», программа: «Программное обеспечение автоматизированных систем и вычислительных комплексов» (2 года) – Р4; Магистратура: 231000 «Программная инженерия» профиль: «Программное обеспечение телекоммуникационных систем» совместно с кафедрой «Телекоммуникационные системы» (2 года) – Р5.
Необходимо определить количество абитуриентов по каждому профилю, на подготовку которых требуются ресурсы (материальные, финансовые, учебные) следующих видов: R1, R2, R3.
Количество ресурсов, необходимых на подготовку одного обучающегося по соответствующему профилю, приводится в табл. 1.
Таблица 1
Количество ресурсов, необходимых на подготовку одного студента (магистранта) по соответствующему профилю
|
Ресурс |
Профиль 1 |
Профиль 2 |
Профиль 3 |
Профиль 4 |
Профиль 5 |
Ограничения |
|
|
Р1 |
Р2 |
Р3 |
Р4 |
Р5 |
|||
|
R1 |
0,2 |
0,15 |
0,25 |
0,22 |
0,18 |
<= |
S1 |
|
R2 |
0,3 |
0,2 |
0,15 |
0,18 |
0,17 |
<= |
S2 |
|
R3 |
0,15 |
0,25 |
0,18 |
0,2 |
0,22 |
>= |
S3 |
На подготовку обучающегося по профилю Р1 требуется 0,25 относительных единиц, по профилю Р2 – 0,15 относительных единиц, по профилю P3 – 0,17 относительных единиц, по профилю P4 – 0,23 относительных единиц, по профилю P5 – 0,2 относительных единиц.
Определить, в каком количестве осуществлять набор абитуриентов каждого профиля по критерию минимизации затрат на подготовку специалиста при данных ограничениях на ресурсы.
Математическая модель. Пусть: x1 – количество абитуриентов, поступающих на обучение по направлению Бакалавриат: 231000 «Программная инженерия», профиль: «Разработка программно-информационных систем» (4 года); x2 – количество абитуриентов, поступающих на обучение в магистратуру: 231000 «Программная инженерия», программа: «Разработка программно-информационных систем» (2 года); x3 – количество абитуриентов, поступающих на обучение по направлению Бакалавриат: 231000 «Программная инженерия», профиль: «Программные технологии распределенной обработки информации» (4 года); x4 – количество абитуриентов, поступающих на обучение в магистратуру: 231000 «Программная инженерия», программа: «Программное обеспечение автоматизированных систем и вычислительных комплексов» (2 года); x5 – количество абитуриентов, поступающих на обучение в Магистратуру: 231000 «Программная инженерия» программа: «Программное обеспечение телекоммуникационных систем» совместно с кафедрой «Телекоммуникационные системы» (2 года) .
Тогда целевая функция будет иметь вид
(2)
при ограничениях
Существуют различные методы решения задач линейного программирования. В табличном процессоре Microsoft Excel для этой цели предназначен инструмент Поиск решения, в котором используется итерационный способ подбора параметров целевой функции. Применение этого инструмента позволяет получить результат с высокой точностью.
Независимо от того, какой критерий выбирается при оптимизации, «наилучшему» варианту управляющего решения всегда соответствует минимальное или максимальное значение выбранного показателя качества функционирования системы.
Такой подход, являясь одним из способов учета совокупности противоречивых целевых установок, означает сведение задачи векторной оптимизации к скалярной.
Обычно в таких случаях используется результирующая скалярная функция
, (3)
где Крез – скалярная величина, называемая результирующим (обобщенным) показателем качества; fрез(k1, k2, ..., km) – некоторая вполне определенная функция показателей качества k1, k2, ..., km, называемая результирующей целевой функцией, вид которой выбирается исходя из назначения системы. Например, иногда оказывается целесообразным полагать, что
(4)
где li – весовые коэффициенты, удовлетворяющие условиям
.
Найти Крезпри некоторой фиксированной комбинации (
) весовых коэффициентов.
Для обоснования решений, которые имеют устойчивый набор факторов влияния на исследуемую функцию, но меняющуюся (вероятную) степень изменения факторов используют аппарат корреляционно-регресионного анализа.
Все эти методы увязываются в методике обоснования решений через исследование операций. Социально-экономическая система является многоцелевой системой. В ряде случаев решается несколько взаимосвязанных, а порой взаимопротиворечащих друг другу целей. В этих случаях могут применяться методы многокритериальной оптимизации. Однако практически эти ситуации решаются путём проведения серии расчётов, каждый из которых ориентирован на достижение определённого критерия. Выбор наилучшего из них в данных условиях проводится руководителем.
Удельный вес решений, обоснованных методами оптимизации, позволяет судить о том, в какой мере управление данным объектом или определённая подсистема ориентированы на достижение оптимальности управления.
В условиях, при которых качество подготовки выпускников, будет определяться с учетом единого реестра выпускников вузов, позволит не только контролировать возможность использования недействительных дипломов, но и определять «успешность» выпускника. Рейтинги «успешности» выпускников за рубежом существуют давно — например, Financial Times ежегодно публикует глобальный рейтинг учебных заведений в сфере бизнеса и экономики Global MBA Ranking. При этом учитывается процент трудоустраиваемости (в течение трех месяцев после выпуска), средняя зарплата за год и за три года, повышение в должности и процентный рост зарплаты в течение года. Рейтинг также учитывает процентное соотношение соискателей, которые были трудоустроены с помощью учебного заведения или трудоустроились самостоятельно.
В этой связи, существует настоятельная необходимость для российских образовательных учреждений, построения информационной системы, которая, в настоящий момент, должна систематизировать и анализировать не только процедуры прогнозирования количества абитуриентов, «прослеживать», осуществляя «сквозной контроль» за процессом обучения каждого студента (магистранта), с учетом трудоустройства и степенью «успешности» каждого выпускника. В настоящий момент необходима систематизация персональных сведений о всех выпускниках (паспортные данные, ИНН, сведения системы обязательного пенсионного страхования), которые позволят с достаточной точностью установить, чем занимаются бывшие студенты. В программный продукт также необходимо включить «блок» для проведения мониторинга «особых» категорий выпускников (бывшие учащиеся, трудоустроенные на предприятия оборонно-промышленного комплекса, завершившие обучение по целевому приему, особо нуждающиеся в социальной защите (из числа детей-сирот и оставшихся без попечения, лица с ограниченными возможностями).
Таким образом, принимая во внимание расширение критериев мониторинга и индивидуализацию подхода, к вузам в зависимости от их отраслевой и территориальной принадлежности, введение компонента, учитывающего социально-экономические условия деятельности вуза, а также, что территориально - дифференцированный подход позволит оценить способность к развитию вузов, находящихся в различных стартовых социально-экономических условиях, объективно сопоставить качество университетского менеджмента и эффективность использования бюджетных средств, на примере одного проекта: «Мониторинг социально-экономической эффективности деятельности вуза», можно сделать вывод, о необходимости подготовки студентов по направлению: «Программная инженерия», что позволит обеспечить подготовку остро востребованных высококвалифицированных кадров.
Литература:
1. Федеральный закон от 29 декабря 2012 года № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации».
2. Васильчук О.И. Средства компенсации угроз и аудита безопасности корпоративных информационных систем// Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия: Экономика. 2013. № 4 (30). С. 127-131.
3. Гагарина Л.Г. Алгоритмы и структуры данных// учебное пособие для студентов, обучающихся по специальностям: 080801 "Прикладная информатика в экономике", 230105 "Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем" / Л. Г. Гагарина, В. Д. Колдаев. Москва, 2009.
4. Гагарина Л.Г., Дорогов В.Г., Захаркина В.Н. Методика оценки эффективности деятельности центров коллективного пользования// Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России. 2012. № 1. С. 81-85.
5. Гагарина Л.Г., Колдаев В.Д. Использование информационных технологий при моделировании индивидуальных образовательных траекторий ВУЗа // Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России. 2010. № 4. С. 99-103.
6. Колдаев В.Д. Моделирование индивидуального образовательного маршрута студента в учебном процессе ВУЗа// Сибирский педагогический журнал. 2012. № 3. С. 68-72.
7. Чаплыгин Ю.А., Королев М.А. Учебные центры в системе элитного технического образования// Машиностроение и инженерное образование. 2005. № 1. С. 47-52.
8. Шлегель О.А., Васильчук О.И., Лукоянова А.С. Моделирование процесса формирования набора информационных услуг предприятия сервиса // Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия: Экономика. 2012. № 5. С. 89-93.
9. Шлегель О.А., Васильчук О.И., Лукоянова А.С. Эффективность, организация услуг образовательного учреждения // Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия: Экономика. 2012. № 26. С. 94-97.
