WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 

На правах рукописи

АКИМОВ Алексей Александрович

ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ КАФЕДРОЙ ВУЗА

Специальность 05.13.10 Управление в социальных
и экономических системах

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

ПЕНЗА 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет».

Научный руководитель – 

доктор технических наук, профессор

Бершадский Александр Моисеевич

Официальные оппоненты:

Ведущая организация

Сахаров Юрий Серафимович,

доктор технических наук, профессор,

ГБОУ ВПО «Международный университет природы, общества и человека ”Дубна”» (Московская область), заведующий кафедрой

«Персональная электроника»;

Фионова Людмила Римовна,

доктор технических наук, профессор,

ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет», декан факультета
вычислительной техники

ФГАОУ ВПО «Национальный исследовательский технологи­ческий университет “Московский институт стали и сплавов”» (г. Москва).

       

Защита диссертации состоится 25 декабря  2012 г., в 14 часов, на заседании диссертационного совета  Д 212.186.04 в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет».

Автореферат разослан «___» _______ 20__ г.

Ученый секретарь

диссертационного совета К Косников Юрий Николаевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. На сегодняшний день остро стоит вопрос автоматизации деятельности. Сфера образования – не исключение.  В связи с этим во многих вузах России внедряются или уже внедрены различные информационные системы управления и  документооборота. Зачастую подобные системы построены на базе технологий крупнейших зарубежных корпораций, таких как SAP, IBM, Microsoft, Oracle. Использование подобной технологической платформы позволяет значительно уменьшить время разработки информационных систем, но повышает их стоимость. Не у всех вузов есть материальные ресурсы для закупки подобных систем, поэтому часто встречается так называемая «островная» автоматизация, при которой автоматизируются лишь отдельные аспекты деятельности вуза. Кроме этого, существующие системы направлены на автоматизацию деятельности всего вуза. Кафедра представляется в виде отдельного модуля, который невозможно использовать без установки всей системы в целом. Функции, представляемые такими системами, избыточны, и, как следствие, их использование для нужд кафедры является неудобным. К тому же существующие системы требуют значительных затрат в плане  материально-технического обеспечения. В связи с этим задача разработки и внедрения информационных систем управления и мониторинга дея­тельности кафедры (ИСМ) видится весьма актуальной. 

Анализ существующих методов мониторинга деятельности кафедры выявил недостаточную оперативность, невозможность обнаружения скрытых закономерностей в данных, а также их высокую трудоемкость. В связи с этим необходима разработка методов и средств мониторинга на базе новых информационных технологий.

Анализ современных информационных технологий показал, что эффективную информационную поддержку процесса принятия управленческих ре­шений, возникающих в процессе мониторинга, способны обеспечить автоматизированные системы, основанные на интеграции технологий хранилищ дан­ных (ХД), многомерных баз данных (МБД), оперативного (ОАД, OLAP) и интеллектуального анализа данных (Data Mining, ИАД).

Научные исследования и результаты, изложенные в диссертации, основаны на работах как российских: А. А. Барсегяна, А. М. Бершадского,
С. Н. Воробьева, Т. А. Гавриловой, А. С. Клещева, Д. А. Новикова, О. И. Ларичева,  Б. Г. Литвака, В. И. Максимова, А. Б. Петровского, В. Б. Силова,
Н. С. Рузановой, Э. А. Трахтенгерца,  К. И. Шахгельдян и др., – так и зарубежных ученых: R. Axelrod,  I. F. Codd, W. H. Inmon, U. Fayyad, T. R. Gruber,
С. Haring, G. Piatetsky-Shapiro,  F. С. Roberts, G. Saimon, U. Wang и др.

Диссертационная работа направлена на решение научной задачи, заключающейся в создании проблемно-ориентированной системы мониторинга и поддержки принятия решений на основании анализа информации. Разработанная информационная система позволяет осуществлять  процесс мониторинга деятельности кафедры на основе сбора и анализа статисти­ческих данных, выявлять отклонения от стандартного процесса (аномалии), анализировать причины отклонений, представлять лицу, принимаю­щему решение (ЛПР), рекомендации по исправлению неблагоприятных отклонений (ситуаций).

Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является создание проблемно-ориентированной системы мониторинга и поддержки принятия решений по управлению кафедрой вуза для улучшения эффективности деятельности кафедры. Для достижения цели необходимо решить следующие основные задачи:

  1. Провести анализ предметной области, методов и средств поддержки принятия решений, методов мониторинга деятельности кафедры.
  2. Разработать методику проектирования информационной системы поддержки принятия решений (СППР) и мониторинга деятельности кафедры.
  3. Разработать онтологическую модель информационной системы мониторинга деятельности кафедры.
  4. Разработать методы, позволяющие осуществлять мониторинг, прогнозирование и управление деятельностью кафедры, в системе, включающей технологии ХД, МБД, ОАД и ИАД, в условиях изменения критериев оценки деятельности.
  5. Разработать компоненты информационно-аналитической системы для мониторинга, прогнозирования, сбора данных и представления результатов анализа деятельности кафедры.

Объектом исследования диссертационной работы являются процессы управления деятельностью кафедры высшего учебного заведения.

Предметом исследования являются компоненты специального математического и алгоритмического обеспечения СППР, структура информационно-аналитической системы мониторинга, алгоритмы и методы мониторинга деятельности кафедры.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, оперативной аналитической обработки данных (OLAP), мониторинга, теории принятия решений, теории управления, интеллектуального анализа данных, математического анализа, теории графов, объектно-ориентированного проектирования, теории баз данных, теории передачи данных, онтологического проектирования, когнитивного моделирования, спецификации FURPS+, методологий SADT и UML, а также методы веб-программирования.

Научная новизна:

  1. Предложена проблемно-ориентированная система поддержки принятия решений, мониторинга и прогнозирования деятельности кафедры, которая в отличие от существующих позволяет проводить интеллектуальный анализ данных и обеспечивает доступ к системе с помощью различных мобильных средств связи (МСС).
  2. Разработаны методы, позволяющие осуществлять мониторинг, прогнозирование и управление деятельностью кафедры, в системе, включающей технологии ХД, МБД, ОАД и ИАД, в условиях изменения критериев оценки деятельности.
  3. Впервые предложена онтологическая модель информационной системы мониторинга деятельности кафедры, которая позволяет описать все множество объектов предметной области в их системном единстве.
  4. Предложена методика проектирования информационной системы поддержки принятия решений и мониторинга деятельности кафедры, позволяющая в отличие от известных разрабатывать информационную систему под­держки принятия решений на основе интеграции онтологического и когнитивного подходов, а также технологий ХД, МБД, ОАД и ИАД.

Практическая значимость. Диссертационные исследования выполнены в рамках приоритетного направления «Информационно-теле­ком­муника­ционные системы», способствуют развитию критических технологий: информационных и управляющих систем, обработки, хранения, передачи и защиты информации.

Предлагаемый новый подход к мониторингу деятельности кафедры  на основе интеграции технологий ХД, ОАД и ИАД позволяет эффективно аккумулировать информацию из различных источников, включая другие информационные системы; выполнять анализ больших групп показателей в их системном единстве; повысить оперативность анализа; обнаруживать скрытые закономерности в данных; более выразительно представлять результаты анализа; снизить трудоемкость процесса мониторинга. Все это способствует принятию более обоснованных управленческих решений.

Разработано программное и информационное обеспечение информационно-аналитической системы мониторинга деятельности кафедры, имею­щей в своем составе подсистемы ввода и валидации данных, обработки и хранения данных, формирования отчетности, мониторинга и администрирования.

Практическая ценность разработанной информационной системы подтверждается ее внедрением в Пензенском государственном университете, Пензенском филиале Российского государственного университета инновационных технологий и предпринимательства и  получением свидетельства
о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012614636 от
24 мая 2012 г.

Предложены методики мониторинга деятельности кафедры и проектирования ИСМ.

Достоверность и обоснованность результатов подтверждается результатами моделирования, экспериментальной проверкой и тестированием проблемно-ориентированной системы поддержки принятия решений, мониторинга и прогнозирования, внедрением и опытной эксплуатацией разработанной системы.

Соответствие паспорту специальности. Работа выполнена в соответствии с паспортом специальности ВАК РФ 05.13.10 – Управление в социальных и экономических системах, пункты 4, 9, 10.

На защиту выносятся:

  1. Методы, позволяющие осуществлять мониторинг, прогнозирование и управление деятельностью кафедры, в системе, включающей технологии ХД, МБД, ОАД и ИАД, в условиях изменения критериев оценки деятельности.
  2. Онтологическая модель информационной системы мониторинга деятельности кафедры, которая позволяет описать все множество объектов предметной области в их системном единстве.
  3. Проблемно-ориентированная система поддержки принятия решений, мониторинга и прогнозирования деятельности кафедры, которая в от­личие от существующих позволяет проводить интеллектуальный анализ дан­ных и обеспечивает доступ к системе с помощью МСС.
  4. Методика проектирования информационной системы поддержки принятия решений и мониторинга деятельности кафедры, позволяющая
    в отличие от известных разрабатывать информационную систему поддержки принятия решений на основе интеграции онтологического, когнитивного подходов, а также технологий ХД, МБД, ОАД и ИАД.

Внедрение результатов работы. Диссертационные исследования проводились на кафедре «Системы автоматизированного проектирования» Пензенского государственного университета.

Результаты исследования внедрены в опытную эксплуатацию в Пензенском государственном университете, Пензенском филиале Российского государственного университета инновационных технологий и предпринимательства.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 28 научных конференциях и семинарах, в том числе: XIV, XV и XVI  Международных научно-мето­ди­­ческих конференциях «Университетское образование» (Пенза, 2010–2012);  VIII, IX и X Международных  научно-методических  конференциях «Инновации в науке, образовании и бизнесе» (Пенза, 2010–2012);  XV, XVI Международном симпозиуме «Надежность и качество» (Пенза, 2010–2011);
IV и V Международных научно-практических конференциях «Информационная среда вуза XXI века» (Петрозаводск, 2010–2011); XVIII Всероссийской научно-методической конференции «Телематика-2011» (Санкт-Петер­бург, 2011); XXXVIII Международной конференции «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе» (IT+S&E'11) (Украина, Ялта–Гурзуф, 2011); V Всероссийской молодежной научной кон­ференции «Мавлютовские чтения» (Уфа, 2011); XVIII Международной научно-технической конференции «Информационная среда вуза» (Иваново, 2011); XIV Международной научно-практической конференции «Интеллектуальный потенциал вузов – на развитие дальневосточного региона России и стран АТР» (Владивосток, 2012).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 35  работ, в том числе 3 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

В статьях, выполненных в соавторстве, лично соискателю принадлежат: в [1] – описание архитектуры системы; в [2] – описание процесса разработки ХД; в [4] – описание методики применения интеллектуального анализа данных в СППР; в [5, 11] – описание информационных технологий, применимых для мониторинга деятельности кафедры; в [6] – описание информационной системы мониторинга деятельности кафедры; в [10] – описание методов аналитической и интеллектуальной обработки и извлечения данных в информационных системах управления.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 177 страницах, списка литературы из
129 наименований, трех приложений, содержит 28 рисунков, 36 фор­мул и
6 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснован выбор направления научного исследования, показана актуальность работы, сформулированы цель и задачи исследования, рассмотрены объект, предмет и методы исследований, отражены научная новизна и практическая значимость результатов, приведены сведения о внедрении и использовании результатов.

В первой главе приводится постановка проблемы и решаемых научно-практических задач, связанных с разработкой информационной системы, методов и средств мониторинга деятельности кафедры.

В главе представлено описание методов и средств мониторинга и прогно­зирования деятельности кафедры, а также сравнение автоматизированных информационных систем для автоматизации, управления и мониторинга деятельности как кафедры, так и вуза в целом. Сформулированы, обоснованы  и сгруппированы критерии, необходимые при срав­нительном анализе ИСМ, выборе ИСМ, а также для анализа разработчиками направлений их совершенствования. Определены границы их применимости. Проведен сравнитель­ный ана­лиз основных характеристик систем, выявлены их достоинства и недостатки.

Основными недостатками существующих систем являются:

– полное или частичное отсутствие использования методов  ИАД, что делает невозможным выявление скрытых закономерностей в мас­сиве дан­ных о процессе деятельности кафедры;

– чрезмерная сложность существующих систем и отсутствие методов, специфичных для мониторинга деятельности кафедры;

– отсутствие аналитических методов обработки данных, необхо­ди­мых для статистического анализа информации о деятельности ка­федры;

– высокая цена покупки и сопровождения существующих систем;

– отсутствие поддержки прогнозирования дальнейшего развития си­туации на основе анализа существующих данных;

– отсутствие возможности расширения функциональности сто­рон­ними разработчиками с помощью создания и добавления к  сущест­вующей ин­фор­мационной системе отдельных функциональных модулей, назы­вае­мых под­ключаемыми модулями.

В ходе исследований для решения перечисленных проблем, возникающих в процессе мониторинга деятельности кафедры, было предложено новое программное решение  для оперативного мониторинга и информационной поддержки принятия решений ЛПР в системе управления деятельностью кафедры вуза. В качестве технологической основы системы предлагается использование и интеграция технологий ХД, МБД, ОАД и ИАД.

Во второй главе рассматриваются вопросы, связанные с методами, моделями и алгоритмами мониторинга деятельности кафедры. Дано обоснование применения методов онтологического и когнитивного моделирования для целей мониторинга деятельности кафедры. Определен состав пространства знаний процесса мониторинга деятельности кафедры, которое включает онтологическую модель знаний в области исследования, а также когнитивную модель, представленную в виде множества вложенных когнитивных карт.  Описана многокритериальная модель принятия управлен­ческих решений.

Анализ данной задачи, выполненный на основе рассмотренных в первой главе методов и средств мониторинга, а также работ ведущих российских и зарубежных ученых, позволил выявить следующие закономерности, присущие объекту исследования и предметной области:

1. Деятельность кафедры вуза описывается множеством понятий (кон­цептов) и причинно-следственных связей между ними.

2. Под концептом будем понимать значимую для решения задачи мо­ниторинга характеристику предметной области. Концепты могут выра­жать как качественные, так и количественные величины, такие как количество научных публикаций, привлеченных средств на научно-иссле­довательские проекты и т.д.

3. Между концептами существуют причинно-следственные связи, ко­то­рые могут быть отрицательными или положительными. При поло­жи­тель­ной связи между концептами увеличение значения концепта-причины приводит к увеличению значения концепта-следствия или уменьшению зна­чения при отрицательной. 

4. Причинно-следственные связи различаются по силе. Сила связи может быть постоянной или переменной во времени. Чем она больше, тем бо­лее сильное влияние на концепт-следствие оказывает изменение  кон­цепта-при­чины.

Для описания предметной области с учетом выявленных закономерностей функционирования в диссертационной работе предлагается использовать методологии онтологического и когнитивного моделирования.

В основе онтологического подхода лежат описание системы в терминах концептов, отношений между ними и преобразование концептов, которое выполняется в процессе решения некоторой задачи. Применение онтологического подхода подразумевает глубокий анализ предметной области. Основным преимуществом онтологического моделирования является целостный подход к анализу предметной области.

В рамках диссертационного исследования на основании работ ведущих российских и зарубежных ученых была разработана онтологическая модель информационной системы мониторинга деятельности кафедры.
В общем виде разработанная онтологическая модель представляет собой

(1)

где  – множество концептов предметной области,  ;   –
множество концептов области инфраструктуры, ; – множество концептов области управления,

Базовым классом в разработанной модели является Thing. Экземпляров данного концепта не существует в рамках системы, так как для него не определен ни один  атрибут, кроме уникального идентификатора. Все онтологии наследуются от Thing, т.е. фактически являются его экземплярами. Все экземпляры Thing отличаются друг от друга по имени, в рамках системы имя  является уникальным. Всего было выделено 259 концептов, составляющих глубину иерархии 8. Множество S содержит 237 концептов,
I – 15, M–7.  Подробное описание выделенных концептов представлено в тексте приложений диссертации.

Под когнитивным моделированием понимается построение когнитивных моделей, или когнитивных карт, представляющих собой ориентирован­ные графы, в которых вершины соответствуют концептам, а дуги –
связям между факторами (положительным или отрицательным), в зависимости от характера причинно-следственного взаимодействия.

Анализ традиционных когнитивных карт, а также существующих подходов к определению возможных сценариев решений на их основе показывает ограниченность использования таких моделей с целью расширения возможностей когнитивного моделирования при многоцелевом задании критериев; в ряде работ используют нечеткие когнитивные карты. В них каждая дуга определяет не только направление и характер, но и степень влияния (вес) связываемых концептов. В зависимости от подхода вместо знаков дуг между концептами используют отношения, значения которых лежат на отрезке [– 1, 1], либо нечеткие или лингвистические переменные.

Методика построения когнитивных карт для процесса мониторинга деятельности кафедры состоит из следующих этапов:

  1. Выявление из множества концептов предметной области наиболее существенных в плане оценки деятельности кафедры вуза и их группировка на основании экспертного опроса.

Эксперты ранжируют концепты по степени важности их влияния, затем проверяется согласованность мнений экспертов (рассчитывается коэффициент конкордации), после этого применяется правило Фишберна для расчета весов влияния.

Для моделирования предметной области на основе нечетких когнитивных карт в диссертационной работе используется нечеткая матричная регулярная алгебра, задаваемая четверкой

Mn (R) = < FM, v, o, *>, (2)

где FM – множество нечетких матриц; v – операция нахождения максимума; о – макситриангулярная композиция; * – унарный оператор замыкания.

  1. Установление характера причинно-следственных связей между концептами, расстановка весов и знаков этих связей.

Консонанс влияния концепта на концепт :

  (3)

где , – положительно-отрицательная пара элементов транзитивно замкнутой матрицы V; S – соответствующая S-норма.

Диссонанс влияния концепта на концепт :

  = 1 - (4)

Взаимный консонанс влияния концептов на концепт :

                (5)

Взаимный диссонанс влияния концептов на концепт :

        (6)

Воздействие (влияние) концепта на концепт :

для (7)

  1. Выявление концептов, оказывающих наибольшее негативное воздействие на характер деятельности кафедры.

Взаимное отрицательное влияние концептов и :

  (8)

  1. Определение концептов, оказывающих наибольшее положительное воздействие на характер деятельности кафедры.

  Взаимное положительное влияние концептов и :

(9)

Для анализа путей, которые привели к той или иной зависимости между концептами, необходимо найти максимально положительный (отрицательный) путь на нечетком ориентированном графе карты или максимальный консонанс (диссонанс) между двумя понятиями:

(10)

где →:  (I, ) = Pl, I = 1 … m; T – t-норма.

  1. Нахождение возможных способов минимизации негативного воздействия концептов на оценку деятельности кафедры.

Для анализа предметной области, представленной нечеткими когнитивными картами, используются следующие матрицы: – соответственно ког­ни­тивные матрицы взаимного консонанса, диссонанса, положительного и отрицательного влияния. Выбирая соответствующий тип матрицы и задавая множество α-уровня, можно получить бинарную матрицу и, следовательно, выделить классы связанных концептов, характеризуемых задаваемым уровнем относительно соответствующего свойства (взаимного консонанса, диссонанса, положительного и отрицательного влияния).

С помощью данной методики была разработана когнитивная модель деятельности кафедры, представленная в виде множества вложенных когнитивных карт.  В ходе когнитивного моделирования на основе выделения из 
259 определенных на этапе онтологического моделирования концептов было выявлено 188 наиболее существенных. Эти концепты в рамках построения когнитивных карт была распределены по 11 когнитивным картам:  оценка деятельности кафедры, учебно-методическая работа, профориентационная работа, повышение квалификации преподавателей, организационно-методическая работа, подготовка научно-педагогических кадров, список рейтинговой оценки, квалификация профессорско-преподавательского состава (ППС), научная работа, инновационная деятельность, поощрения.

Для обеспечения прогностических возможностей системы используется сценарный анализ,  позволяющий задать сценарий развития ситуации  и получить расчетную картину на основе заданного сценария. В отличие от методов, базирующихся на учете сложившихся тенденций и ориентированных на решение задачи определения количественных значений прогно­зируемых параметров, сценар­ный подход исходит из принципа установления сценариев, ха­рактеризующих направленность траектории развития на опреде­ленных этапах. Количественные значения прогнозируемых пока­зателей устанавливаются применительно к каждому отдельному сценарию в соответствии с заложенной в него логикой развития на данном этапе.
Тем самым сценарный метод представляет соче­тание неформального логико-эвристического подхода при уста­новлении вероятных сценариев раз­вития ситуации и формализованных процедур количественного определе­ния прогнозируемых параметров в рамках каждого из рассматри­ваемых сценариев.

Для генерации сценариев был использован метод симуляций Монте-Карло, который состоит в генерировании сценариев в соответствии со специфической функцией распределения. В работе было использовано многомерное стандартное нормальное N-распределение (0,In) с нулевым математическим ожиданием и единичной ковариационной матрицей In. Процессы деятельности кафедры моделировались путем многократных повторений их случайных реализаций.

В диссертационной работе была использована методика моделирования сценариев, отвечающих следующим требованиям:

– учет влияния всех выявленных переменных на результаты проекта;

– возможность учета взаимосвязей между внутренними факторами;

– возможность объединить возможные сценарии в несколько групп
в зависимости от значения результирующего показателя;

– моделирование сценариев исключительно на основе доступных количественных данных;

– возможность моделировать сценарии в зависимости от предлагаемых управленческих решений.

За основу данной методики разработки сценариев, влияющей на выбор определенного управляющего решения, взят подход, предложенный Бриантом и Лемпертом, основанный на принятии разумных решений.
В общем случае он дает возможность получить сценарии, показывающие слабые места предлагаемой политики по управлению кафедрой.

Подробно процесс разработки сценариев деятельности кафедры вуза описан во второй главе диссертации.

В третьей главе рассматриваются архитектура информационно-ана­ли­тической системы мониторинга деятельности кафедры, функциональные и не­функциональные требования к системе. Для описания требований к разрабатываемой системе использовалась спецификация FURPS+.

Исходя из сформированных функциональных требований, ИСМ подразделяется на пять подсистем.

Подсистема ввода и валидации данных состоит из модулей валидации данных, представления данных пользователю и модуля интерфейса пользователя (GUI) для МСС. Подсистема предоставляет пользовательский интерфейс для редактирования данных, в частности, устранять дублирование объектов, имеющих разные названия, а также проводить автоматическую валидацию данных.

Подсистема обработки и хранения данных состоит из модулей экспорта, импорта данных, загрузки и очистки данных, изменения данных, формирования структуры реляционной БД и МБД. Подсистема предназначена для занесения данных из различных источников в единую реляционную базу данных, а также задания структуры баз данных, используемых системой. Данные можно импортировать как из уже существующих БД, так и заносить из различных внешних источников информации, например, различных систем документооборота, а также экспортировать в информационные системы сторонних разработчиков.

Подсистема формирования отчетности состоит из модулей формирования регламентированной и нерегламентированной отчетности (справок и выписок различного рода). Подсистема позволяет формировать отчетную документацию в различных форматах, например, формате документов Microsoft Word (.docx, .doc), Microsoft Excel(.xlsx, .xls), текстовом виде (форматы .csv и .txt).

Подсистема мониторинга  состоит из модулей прогнозирования, поддержки принятия управленческих решений и модуля работы с МБД. Подсистема позволяет осуществлять следующие основные действия: получать из МБД необходимые срезы данных; настраивать переменные, используемые при построении моделей ИАД; настраивать параметры создаваемых моделей ИАД; отображать результаты ИАД; генерировать на их основе рекомендации ЛПР.

Подсистема администрирования состоит из модулей управления доступом, администрирования системы и менеджера плагинов. Подсистема включает средства, предназначенные для управления доступом к ИСМ, ролями пользователей, различными внутренними настройками, а также изменения состояния плагинов.  Обосновывается выбор программных средств разработки системы. В их качестве используются СУБД Microsoft SQL Server, язык программирования С# и фреймворк ASP .NET MVC.

Методика проектирования информационной системы поддержки принятия решений и мониторинга деятельности кафедры включает следующие этапы:

1. Системный анализ предметной области.

2. Формирование требований к разрабатываемой системе на основе спецификации FURPS+.

3. Онтологический анализ предметной области.

4. Разработка онтологической модели предметной области.

5. Определение причинно-следственных связей между онтологиями.

6. Выявление силы причинно-следственных связей.

7. Формирование модели представления знаний.

8. Создание хранилища знаний и данных.

9. Построение моделей многомерного и интеллектуального анализа.

10. Создание алгоритмов поддержки принятия решений.

11. Синтез разработанных моделей и алгоритмов.

12. Проектирование информационной системы мониторинга.

13. Программная реализация информационной системы.

14. Обеспечение доступа пользователей к системе, включая поль­зо­вателей МСС.

15. Сбор данных и организация их хранения в МБД.

16. Многомерный и интеллектуальный анализ собранных данных.

17. Генерация рекомендации ЛПР.

Для реализации методики поддержки принятия решений была предложена, реализована и введена в опытную эксплуатацию архитектура СППР для решения задач по мониторингу и управлению  деятельностью кафедры вуза (рис. 1).

Специфика разработанной системы заключается в том, что она ориентирована, прежде всего, на анализ информации о процессе деятельности кафедры.

Рис. 1. Архитектура СППР мониторинга деятельности кафедры

В четвертой главе приведено описание программной реализации раз­работанной системы, а также методические и практические аспекты применения ИСМ.

Приведены результаты анализа показателей деятельности кафедры с использованием методов ИАД. В частности, исследованы на практике такие методы ИАД, как кластеризация, деревья решений, ассоциативные правила, байесовский алгоритм, нейронные сети и др. Показано, каким образом ИСМ можно использовать для выявления проблемных факторов деятельности кафедры.

Система рассчитана на эксплуатацию в сетях с поддержкой протокола HTTP/HTTPS. На стороне клиента необходимо наличие веб-браузера, поддерживающего JavaScript. Это требование позволяет обеспечить доступ к системе с любого современного компьютера, вне зависимости от установленной на нем операционной системы. Серверная часть системы рассчитана на работу под управлением веб-сервера Internet Information Server (IIS). В качестве сервера баз данных используется Microsoft SQL Server 2008
с поддержкой Analysis Services.  К аппаратной части системы предъявляются требования в зависимости от максимально возможной планируемой загрузки.

На основании экспертного опроса заведующих кафедрами вузов были выявлены трудозатраты на составление отчетной документации. Среднее время формирования стандартного отчета составило 3 ч. С применением системы время составления отчетов сокращается в среднем на 32,8 %. Сравнение затрат времени на составление отчетной документации различного вида до внедрения ИСМ и после ее внедрения представлено на рис. 2.

Рис. 2.  Сравнение затрат времени
на составление отчетной документации

В заключении приведено обобщение и систематизация результатов диссертационного исследования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

  1. Проведенный анализ предметной области и существующих методов и средств поддержки принятия решений выявил недостатки существующих систем: недостаточную оперативность, невозможность обнаружения скры­­тых за­кономерностей в данных, а также их высокую трудоемкость.
  2. Предложена проблемно-ориентированная система поддержки принятия решений, мониторинга и прогнозирования деятельности кафедры, которая в отличие от существующих позволяет проводить интеллектуальный ана­лиз данных и обеспечивает доступ к системе с помощью различных МСС.
  3. Разработаны методы, позволяющие осуществлять мониторинг, прогнозирование и управление деятельностью кафедры, в системе, включающей технологии ХД, МБД, ОАД и ИАД, в условиях изменения критериев оценки деятельности.
  4. Впервые предложена онтологическая модель информационной системы мониторинга деятельности кафедры, которая позволяет описать все множество объектов предметной области в их системном единстве.
  5. Предложена методика проектирования информационной системы поддержки принятия решений и мониторинга деятельности кафедры, позволяющая в отличие от известных  разрабатывать информационную систему поддержки принятия решений на основе интеграции онтологического, когнитивного подходов, а также технологий ХД, МБД, ОАД и ИАД.
  6. Архитектурные и программные решения СППР введены в опытную эксплуатацию для мониторинга и управления деятельностью кафедры вуза.

               

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО МАТЕРИАЛАМ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК

1. Акимов, А. А. Информационная система мониторинга деятельности ка­федры / А. М. Бершадский, И. П. Бурукина, А. А.  Акимов // Информатизация образования и науки. –  2011. –  № 3 (11). – С. 12–23.

2. Акимов, А. А. Разработка хранилищ данных и интеллектуальные методы мониторинга учебной деятельности кафедры / А. М. Бершадский,
И. П. Бурукина, А. А. Акимов // Открытое образование. – 2011. – № 2 (86). –
Ч. 2. – С. 231–234.

3. Акимов, А. А. Система мониторинга деятельности кафедры и формирования отчетной документации / А. А. Акимов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2012. –
№ 2 (22). – С. 17–22.

Основные публикации в других изданиях

4. Акимов, А. А. Системы поддержки принятия решений на базе беспроводных сенсорных сетей с использованием  интеллектуального анализа данных / А. А. Акимов, В. Е. Богатырев, А. Г. Финогеев // Надежность и качество : тр. XV Междунар. симп. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2010. – Т. 1. –
С. 225–229.

5. Акимов, А. А.  Информационная среда мониторинга деятельности кафедры / А. М. Бершадский, И. П. Бурукина, А. А. Акимов // Информационная среда вуза XXI века : материалы IV Междунар. науч.-практ. конф. –
Петрозаводск : Изд-во ПетрГУ, 2010. – С. 47–50.

6. Акимов, А. А. Мониторинг деятельности кафедры / А. М. Бершадский, И. П. Бурукина, А. А. Акимов // Аналитические и численные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем : сб. ст. V Междунар. науч.-техн. конф. – Пенза : ПДЗ, 2010. – С. 289–291.

7. Акимов, А. А. Информационно-аналитическая система мониторинга деятельности кафедры и ее основные функции / А. А. Акимов // Новые образовательные технологии в образовании : материалы VII Междунар. науч.-практ. конф. – Екатеринбург : Изд-во РГППУ, 2011. – Ч. 2. – С. 125–129.

8. Акимов, А. А. Архитектура информационно-аналитической среды мониторинга деятельности кафедры  / А. А. Акимов //  Университетское образование : сб. ст.  XV Междунар. науч.-метод. конф. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2011. –  С. 99–101.

9. Акимов, А. А. Проектирование информационной системы мониторинга на базе технологий OLAP и  Data Mining / А. А. Акимов // Надежность и качество : тр. XVI Междунар. симп. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2011. –
Т. 1. – С. 235–239.

10. Акимов, А. А.  Методы и средства аналитической и интеллектуальной обработки и извлечения данных в информационных системах управления образовательных систем с поддержкой беспроводного мобильного доступа / А. М. Бершадский, И. П. Бурукина, А. А. Акимов  // Телематика-2011 : тр. XVIII Всерос. науч.-метод. конф. – СПб. : Изд-во ИТМО, 2011. – Т. 1. – C. 142–143.

11. Акимов, А. А. Использование технологий беспроводной передачи дан­ных для обеспечения мобильного удаленного доступа к информационно-аналитической системе мониторинга деятельности кафедры / А. А. Акимов, А. М. Бершадский, И. П. Бурукина // Информационная среда вуза XXI века : материалы V Междунар. науч.-практ. конф. – Петрозаводск, 2011. – С. 32–35.

12. Акимов, А. А. Информационно-аналитическая система мониторинга образовательной и научной деятельности кафедры / А. А. Акимов //
Мавлютовские чтения : сб. тр. V Всерос. молод. науч. конф. – Уфа :
Изд-во УГАТУ, 2011. – Т. 3. – С. 128–130.

13. Акимов, А. А. Применение интеллектуального анализа данных для мониторинга деятельности кафедры / А. А. Акимов // Информационная среда вуза : материалы XVIII Междунар. науч.-техн. конф. – Иваново : Изд-во ИГАСУ, 2011. – С. 53–56.

14. Акимов, А. А. Интеллектуальная система мониторинга деятельности кафедры / А. А. Акимов // Дистанционное обучение – образовательная среда XXI века : материалы VII Междунар. науч.-метод. конф. – Минск : Изд-во БГУИР, 2011. – С. 60–63.

15. Akimov, A. A. Automation of activity of the department / А. А. Аkimov //
Modern technology – 2012 : proceedings VIII International conference. – Prague : Publishing House «Education and Science» s.r.o., 2012. – P. 26. – pp. 9–11.

16. Акимов, А. А. Информатизация управления кафедрой вуза / А. А. Аки­­мов // Информатизация как целевая ориентация и стратегический ресурс образования : сб. науч. тр. участ. Междунар. науч.-практ. конф. – Архангельск : КИРА, 2012. – С. 122–124.

17. Акимов, А. А. Применение технологии интеллектуальной обработки данных в информационных системах управления / А. А. Акимов // Моделирование и анализ информационных систем : тр. Междунар. конф. –
Ярославль :  Изд-во ЯрГУ, 2012. – С. 10–13.

18. Акимов, А. А. Применение онтологического подхода при разработке информационно-аналитической системы мониторинга деятельности кафедры / А. А. Акимов // Инновационные информационные технологии : материалы I Междунар. науч.-практ. конф. – М. : Изд-во МИЭМ, 2012. – С. 30–32.

19. Akimov, A. A. The development of intelligent information system for monitoring the activities of the department of university / А. А. Аkimov //
Information Technologies in Education, Science and Technique: proceedings International Scientific-Practical Сonference. – Cherkassy, 2012. – P. 2 – pp. 5–6.

Свидетельства о государственной регистрации

20. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012614636. Информационно-аналитическая система мониторинга деятельности кафедры / Акимов А. А. – Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности 24 мая 2012 г.

Научное издание

АКИМОВ Алексей Александрович

ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ
СИСТЕМА ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССОВ
УПРАВЛЕНИЯ КАФЕДРОЙ ВУЗА

Специальность 05.13.10 – Управление в социальных
и экономических системах

Редактор О. Ю. Ещина

Технический редактор С. В. Денисова

Компьютерная верстка С. В. Денисовой

Распоряжение  № 34/2012 от 14.11.2012.

Подписано в печать 19.11.2012.

Формат 60×841/16. Усл. печ. л. 1,16.

Тираж 100. Заказ № 887.

Издательство ПГУ.

440026, Пенза, Красная, 40.

Тел./факс: (8412) 56-47-33; e-mail:iic@pnzgu.ru




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.