WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

УПРАВЛЕНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОЦЕССОМ ПО ВЕКТОРУ ЗНАНИЙ (НА ПРИМЕРЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПОДГОТОВКИ «АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ»)

Автореферат докторской диссертации

 

На правах рукописи

 

 

 

  • Прошин Дмитрий Иванович

 

 

УПРАВЛЕНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОЦЕССОМ

ПО ВЕКТОРУ ЗНАНИЙ

(НА ПРИМЕРЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПОДГОТОВКИ

«Автоматизация технологических

процессов и производств»)

 

Специальность 05.13.10 – управление в социальных и экономических системах

 

 

Автореферат

диссертации на соискание учёной степени

доктора технических наук

 

 

 

 

П Е Н З А – 2012


Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Пензенская государственная технологическая академия» на кафедре «Автоматизация и управление».

Научный консультант

доктор технических наук, профессор

Минаев Владимир Александрович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор

Литвак Борис Григорьевич;

доктор технических наук, профессор

Членов Анатолий Николаевич;

доктор технических наук, профессор

Большаков Александр Афанасьевич

Ведущая организация -

Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С.П. Королёва (Национальный исследовательский аэрокосмический университет), г. Самара

Защита состоится «15» июня 2012 г. в «11» часов на заседании диссертационного совета Д 212.132.10 при Федеральном государственном автономном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС» по адресу: 119049, г. Москва, ул. Крымский Вал, корпус “K” «МИСиС», аудитория K-214

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

Автореферат разослан «  10    »    апреля          2012 г.

 


Ученый секретарь диссертационного совета

кандидат технических наук, доцент

 

Моргунов И.Б.


Общая характеристика работы

Актуальность темы.Совершенствование профессионального образования в России на современном этапе развития общества обусловлено его реформированием, направленным на приведение к международным стандартам, его гуманизацию, на формирование нового типа работника, для которого доминирующими являются потребности в творчестве, самообразовании и саморазвитии, подготовку квалифицированных профессионалов, владеющих навыками, умениями, знаниями, достаточными для удовлетворения потребностей различных отраслей народного хозяйства.

Значительное развитие теория и практика управления образовательным процессом получила в работах В. И. Байденко, Ю. Г. Татура, И. А. Зимней,

Н. А. Селезневой, С.Н. Васильева, А. М. Новикова, Д. А. Новикова, А. И. Субетто, И. Б. Фёдорова, Ю. С. Васильева, В. Н. Козлова, В. В. Шукшунова, Б.Г. Литвака, Ю. П. Адлера, А. С. Масленникова, В. М. Полонского, Л.Н. Елисова, Ю. В. Фролова, М. М. Поташника, М. Т. Минина, Г. Б. Скок, М. Б. Челышковой, А. И. Чучалина, В. 3. Ямпольского, О. Г. Берестневой, Д. А. Махотипо, В. Д. Шадрикова, А. А. Добрякова, В. И. Федянина, Е. П. Вяловой, А. А. Дульзона, Ю. К. Черновой, В. В. Щипанова и многих других. В работах этих авторов профессиональное образование представлено как единство становления личностных осо-бенностей и профессиональных навыков, умений, знаний.

Центральный вопрос, определяющий решение всех задач теории и практики управления образовательным процессом, – это вопрос разрешения противоречий между многомерностью подготовки специалистов по множеству разрозненных предметов и требованиями к уровню знаний специалиста по заданному направлению. Разрешение указанных противоречий в образовательном процессе лежит на пути поиска новых подходов к процессу управления обучением, решения на базе принципов системного анализа порожденной этими противоречиями проблемы развития и совершенствования, обеспечения целостности и системности профессиональной подготовки специалистов в высшей школе, разработки единой целостной системы управления образовательным процессом, совершенствования существующих и разработки более эффективных методов и программно-технических средств обучения.

Решаемая научная проблема – создание научных основ теории управления образовательным процессом по вектору знаний, обеспечивающих непрерывность и целостность процесса накопления, совершенствования и повышения уровня и качества знаний по единому интегрированному вектору знаний на всех стратах обучения.

Цель работы – обобщение и разработка теории, создание научных основ построения комплексной системы управления образовательным процессом по интегрированному вектору знаний, обеспечивающих повышение эффективности и качества обучения, исследование и оценка возможностей разработанной теории при подготовке специалистов по направлению “Автоматизация технологических процессов и производств”.

Поставленная цель определила круг решаемых в работе задач, основными из которых являются следующие.

  • Системный анализ и обобщение теории и практики управления образовательным процессом в высших учебных заведениях.
  • Разработка концепции, научных основ и методологии управления образовательным процессом по вектору знаний.
  • Создание единой математической модели обучения по специальности и отдельным дисциплинам.
  • Разработка стратифицированной системы управления образовательным процессом по интегрированному вектору знаний и формирование баз знаний на каждом уровне подготовки специалистов в высших учебных заведениях.
  • Формирование компонент вектора знаний специальности, стратифицированных по уровню детализации образовательного процесса.
  • Разработка структуры системы управления подготовкой специалистов в высших учебных заведениях.
  • Создание единого интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий (ИКСАЛ).
  • Разработка методического, математического и программно-технического обеспечения интегрированной системы управления образовательным процессом в высших учебных заведениях.
  • Разработка практических рекомендаций и внедрение в практику обучения разработанных методов управления образовательным процессом по вектору знаний.

Объект исследований – система управления образованием.

Предмет исследований – теория и практика анализа и синтеза систем управления образовательным процессом по вектору знаний.

Методы исследования – принципы системного анализа и прямой причинно-следственной взаимосвязи, теория управления, теория профессионального образования, предложенные концепции.

Научная новизна диссертационной работы состоит в том, что создана теория и интегрированная система управления образовательным процессом по вектору знаний, обеспечивающая повышение эффективности и качества управления и объединяющая следующие положения.

  • Предложена концепция, состоящая в представлении механизма обучения в виде непрерывного процесса накопления, совершенствования и повышения уровня и качества знаний по единому интегрированному вектору знаний, связывающему математико-методологическую, информационно-программно-алгоритмическую, технико-технологическую, организационно-экономическую и культурно-воспитательную компоненты, и обеспечивающая единство управления образовательным процессом по вектору знаний, на основе которой разработаны:
  • методика формирования управляемых координат образовательного процесса – вектора знаний, основанная на анализе видов деятельности выпускников специальности, структур предприятий – потребителей специалистов, типовых проектов по рассматриваемой специальности и выявлении предметных составляющих, востребованных на каждом рабочем месте, для каждого вида работ, выполняемых в рамках проекта;
  • математическая модель образовательного процесса, описывающая познавательную деятельность в пространстве вектора знаний с учётом механизма забывания;
  • система стратификации образовательного процесса по степени детализации и уровню овладения знаниями, отражающая логику познавательного процесса от детализации через обобщение к специализации с выделением уровней подготовки: “детализация”, “от детализации к обобщению”, “обобщение”, “от обобщения к специализации”, “специализация”, обеспечивающая формирование основных уровней управления системой образования по вектору знаний;
  • стратифицированная система компонент вектора знаний, структурированная по вектору знаний и распределённая по предметам и компетенциям, которая объединяет все предметы специальности и весь образовательный процесс в единую целостную систему;
  • система оценивания уровня профессиональной подготовки по вектору знаний, объединяющая распределение уровней подготовки в каждой компоненте вектора знаний по периодам оценивания и обеспечивающая целостную оценку уровня знаний на всех этапах обучения по единому вектору знаний.
  • Предложена концепция управления и организации процесса обучения как процесса взаимодействия двух интеллектуальных систем: обучающегося и преподавателя, результат взаимодействия которых – двусторонний процесс управления познавательной деятельностью обучающегося, направленный на повышение уровня самоорганизации и самообучения обучающегося при непрерывном снижении степени явного участия преподавателя в управлении его познавательной деятельностью, обеспечивающая повышение творческого потенциала и активности, самостоятельности и конкурентоспособности выпускника, на основе которой разработаны:
  • система управляющих воздействий обучающегося, объединяющая управление мотивацией, критериями оценки знаний, целями и задачами, методологией познавательной деятельности, предметно-содержательной компонентой знаний;
  • многослойная структура системы управления образовательным процессом, основанная на интеллектуальном взаимодействии преподавателя и обучающегося;
  • совокупность математических моделей, описывающих механизм обучения системой дифференциальных уравнений с использованием интеллектуальных операторов в соответствии с векторами управляющих воздействий и управляемых координат, позволяющая повысить эффективность проведения исследований механизма управления образовательным процессом с использованием инновационных технологий обучения;
  • диаграммы управления образовательным процессом, отражающие структурирование управления образовательным процессом по вектору управляющих воздействий;
  • классификация методов управления образовательным процессом по компонентам вектора управляющих воздействий, обеспечивающая структурирование процесса познавательной деятельности обучающегося по механизму взаимодействия и степени участия в процессе управления профессиональной подготовкой преподавателя и обучающегося и позволяющая представить процесс обучения как непрерывную последовательность совершенствования методологии познавательной деятельности обучающегося.
  • Предложена концепция управления научными и учебными исследованиями, состоящая в интеграции управления всеми видами учебных занятий, тренажа и научной деятельности по всем научным направлениям и дисциплинам специальностей учебного заведения в единый универсальный интегрированный комплекс сетевых автоматизированных лабораторий, который сочетает в себе методы и методики автоматизированного исследования в виртуально-физической среде физических многофункциональных объектов, обеспечивающая практическую направленность, системность, целостность и всесторонность обучения, развитие исследовательского и творческого мышления обучаемых при увеличении загрузки используемых площадей, сокращении затрат и повышении экономической эффективности. На базе предложенной концепции созданы:
  • интегрированный комплекс компьютерно-имитационного моделирования, включающий совокупность методов, алгоритмов, методик и комплексов программ, обеспечивающих проведение исследований систем управления в виртуально-физической среде, и являющийся одной из основных компонент интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий;
  • программная платформа, комплекс программ, методик и алгоритмов, обеспечивающий проведение математического и физического моделирования технических объектов и систем управления в условиях интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий;
  • система многофункциональных объектов, моделирующих технологические процессы и промышленные объекты специальности;
  • система обработки информации и метод структурной и параметрической идентификации математических моделей по видам преобразования координат, состоящий в формировании функционально полных наборов пакетов моделей по заданным видам функциональных преобразований определённого и результативного признаков и в организации для каждого пакета множества линейно зависимых моделей, наиболее полно отражающих физические закономерности исследуемого объекта.
  • Разработана методология системной организации и управления научными и учебными исследованиями, объединяющая анализ объектов исследования как элементов систем и системы элементов как преобразователей энергии, количества вещества, количества движения и информации, как объектов управления, обеспечивающая целостность проведения научных и учебных исследований по всем дисциплинам специальности, структурированным по вектору знаний.
  • Совокупность предложенных концепций, принципов, методов, моделей и методик образует целостную систему управления образовательным процессом, ориентированную не на подготовку специалиста, имеющего знания по множеству разрозненных дисциплин, а на подготовку профессионала, владеющего специальностью, способного решать все задачи, связанные со всеми видами деятельности по выбранной специальности, адаптированного к производственной деятельности.

Практическая значимость работы

  • Создана интегрированная система управления образовательным процессом по направлению подготовки «Автоматизация технологических процессов и производств», обеспечивающая управление по вектору знаний.
  • Разработан интегрированный комплекс сетевых автоматизированных лабораторий, обеспечивающий единство управления научными и учебными исследованиями по всем дисциплинам специальности по вектору знаний.
  • Разработано методическое обеспечение проведения научных и учебных исследований в интегрированном комплексе сетевых автоматизированных лабораторий.
  • Разработана система обработки информации и идентификации математических моделей объектов исследования.
  • Разработан комплекс программ, алгоритмов и методик, решающий задачи математического и физического моделирования непрерывных и дискретных систем управления в пространстве состояний и формирования массивов данных натурного эксперимента, обеспечивающий проведение математического и физического моделирования объектов исследования в условиях интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий.
  • Разработано программное и техническое обеспечение интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий.
  • Разработаны практические рекомендации по синтезу систем управления образовательным процессом по вектору знаний.
  • Практическое использование полученных научных результатов при проведении комплексных исследований и апробации системы управления образовательным процессом по вектору знаний на примере направления подготовки «Автоматизация технологических процессов и производств» подтверждает адекватность разработанных методов и свидетельствует о высокой результативности разработанной системы, состоящей в обеспечении практической направленности, системности, целостности и всесторонности обучения при увеличении загрузки используемых площадей, сокращении затрат и повышении экономической эффективности.

Внедрение результатов работы

Основные научные и практические результаты, установленные и обобщённые в диссертационной работе, внедрены в виде системы управления образовательным процессом по вектору знаний и интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий при обучении студентов по направлению «Автоматизация технологических процессов и производств» в Пензенской

государственной технологической академии, а также при разработке типовой учебно-исследовательской лаборатории “Промышленная автоматизация” в ОАО НПФ «КРУГ».

Комплекс программ, алгоритмов и методик построения математических моделей, разработанных в диссертации, внедрен в ОАО НПФ «КРУГ» при создании автоматизированной системы “Cитуационный центр энергоэффективности и энергосбережения” в г. Саранске.

Результаты теоретических и экспериментальных исследований внедрены в процессы разработки АСУТП различного назначения в ОАО НПФ «КРУГ», а также при выполнении НИР по АВЦП № 2.1.2/5688 и 2.1.2/11488, ФЦП ГК № 14.740.11.1066 и в ГРАНТ ФГУ № 14390.

Получено два свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Достоверность результатов работы. Достоверность полученных результатов подтверждается экспериментальными исследованиями, внедрением на промышленных предприятиях и в учебный процесс, апробацией на всероссийских и международных научных конференциях.

Основные положения, выносимые на защиту

        • Разработана теория управления образовательным процессом по вектору знаний, объединяющая совокупность предложенных концепций, принципов, методов, моделей и методик и обеспечивающая синтез образовательных систем, ориентированных не на подготовку специалиста, имеющего знания по множеству разрозненных дисциплин, а на подготовку профессионала, способного решать все задачи по выбранной специальности, адаптированного к производственной деятельности.
        • Предложенная концепция управления образовательным процессом по вектору знаний, состоящая в представлении механизма обучения в виде непрерывного процесса накопления, совершенствования и повышения уровня и качества знаний по единому интегрированному вектору знаний, и разработанные на её основе методы, модели, система оценивания и методики обеспечивают единство управления образовательным процессом.
        • Предложенная концепция управления и организации процесса обучения как процесса взаимодействия двух интеллектуальных систем: обучающегося и преподавателя, состоящего в повышении уровня самоорганизации и самообучения обучающегося при непрерывном снижении степени явного участия преподавателя в управлении его познавательной деятельностью, обеспечивает повышение творческого потенциала и активности, самостоятельности и конкурентоспособности выпускника.
        • Разработанная система управляющих воздействий обучающегося, многослойная структура системы и диаграммы управления образовательным процессом, совокупность математических моделей и классификация методов управления образовательным процессом по компонентам вектора управляющих воздействий позволяют организовать процесс обучения как непрерывную последовательность совершенствования методологии познавательной деятельности обучающегося и повысить эффективность управления образовательным процессом с использованием инновационных технологий обучения.
        • Предложенная концепция интегрированных комплексов сетевых автоматизированных лабораторий, состоящая в интеграции управления всеми видами учебных занятий, тренажа и научной деятельности по всем научным направлениям и дисциплинам специальностей учебного заведения, обеспечивает практическую направленность, системность, целостность и всесторонность обучения, развитие исследовательского и творческого мышления обучаемых.
        • Совокупность методов, алгоритмов, методик и комплексов программ, программная платформа, система многофункциональных объектов, система обработки информации и метод структурной и параметрической идентификации математических моделей по видам преобразования координат являются основными компонентами интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий, обеспечивающими проведение исследований систем управления в виртуально-физической среде при увеличении загрузки используемых площадей, сокращении затрат и повышении экономической эффективности.
        • Разработанная методология системной организации и управления научными и учебными исследованиями, заключающаяся в анализе объектов исследования как элементов систем и системы элементов, как преобразователей энергии, количества вещества, количества движения и информации, как объектов управления, обеспечивает целостность проведения научных и учебных исследований по всем дисциплинам специальности, структурированным по вектору знаний.
        • Создана система управления образовательным процессом по единому интегрированному вектору знаний с организацией процесса обучения в виде непрерывной последовательности совершенствования методологии познавательной деятельности, состоящая в интеграции управления всеми видами учебных занятий, тренажа и научной деятельности по всем научным направлениям и дисциплинам специальности. Разработанная образовательная система обеспечивает единство методологии, практическую направленность, системность, целостность и всесторонность обучения.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы представлялись и докладывались на Международной научной конференции «Методы и средства управления технологическими процессами» (Саранск, 1997, 1999), межрегиональной научно-методической конференции «Новые компьютерные технологии обучения в региональной инфраструктуре» (Пенза, 1998, 1999), Международной научной конференции «Математические методы в экономике, социологии, технике» (Пенза, 1998, 1999), межрегиональной научно-практической конференции «Экономико-статистические и матема-тические методы в управлении рыночной экономикой» (Пенза, 1999), межрегиональной юбилейной научно-практической конференции «Перспективные проекты и технологии в энергетике» (Волжск, 2005), Всероссийской научно-практической конференции «Опыт и проблемы экологического образования и воспитания» (Пенза, 1999), Международной научно-практической конференции «Инновационная экономика и промышленная политика региона (Экопром – 2009)» (С.-Петербург, 2009), Международной научно-технической конференции «Современные наукоёмкие инновационные технологии» (Самара, 2009), ХХIII Международной научно-технической конференции «Кибернетика и высокие технологии XXI века» (Воронеж, 2010), II Международной заочной научно-методической конференции «Современные образовательные технологии» (Пермь, 2010), II Всероссийской научной конференции с международным участием «Научное творчество XXI века» (Красноярск, 2010), XI Международной научно-технической конференции «Проблемы управления, обработки и передачи информации «АТМ-2011»» (Саратов, 2011), на 12, 14, 15 и 24 Международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях – ММТТ-24» (В. Новгород, 1999, Смоленск, 2001, Тамбов, 2002, Пенза – Саратов – Киев, 2011).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 104 работы, включая 20 статей в журналах, рекомендованных ВАК.

Объём и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 6 глав, основных выводов, списка использованных источников и приложения. Содержит 430 страниц машинописного текста, в том числе 108 рисунков, 24 таблицы и 2 листинга. Библиография включает 503 наименования.

Основное содержание работы

Во введении отражена актуальность рассматриваемой проблемы, дан анализ противоречий, сформулированы научная проблема и цель, представлены задачи, научная новизна и практическая ценность исследований, основные положения, выносимые на защиту.

В первом разделе проведены выбор и обоснование принципов управления образовательными системами, дан анализ существующих методов управления в системах образования, ГОС высшего профессионального образования, предметно-ориентированного и компетентностного подходов. В результате анализа образовательных систем установлено, что основные противоречия современных систем образования обусловлены принятыми предметно-ориентированным и компетентностным подходами. Совокупность предметов и компетенций образует множество взаимозависимых компонент, которые не отвечают требованиям оценки знаний обучающихся по специальности и не могут быть приняты в качестве управляемых координат образовательного процесса специальности.

Для построения системы управления обучением на базе предлагаемых подходов выделим вектор управляемых координат, удовлетворяющий требованиям: функциональной полноты при минимальном наборе компонент; однозначности и функциональной независимости компонент; неизменности на всех ступенях обучения; соответствия структуре требований и оценок на предприятиях. Предлагается ввести в качестве управляемых координат вектор знаний, удовлетворяющий сформулированным выше требованиям, и определить его через компоненты, обеспечивающие оценку уровня знаний по специальности в целом (рисунок 1). Из анализа областей и видов, обобщённых задач профессиональной деятельности специалистов следует, что с точки зрения решения профессиональных задач основополагающими являются не знания по отдельным дисциплинам, а система знаний, достаточная для реализации всей совокупности требований к специалисту, совокупность знаний, умений, навыков по основным компонентам подготовки, достаточная для решения задач при выполнении научно-исследовательской, проектно-конструкторской, производственно-технологической, организационно-управленческой, эксплуатационной профессиональной деятельности.

Рисунок 1 – Методика выбора вектора знаний специальности

Обобщение требований к профессиональной подготовке выпускника, структуры компонент, разрабатываемых специалистами на примере направления подготовки “Автоматизация технологических процессов и производств”, позволяет выделить в качестве базовых следующие компоненты: математическо-методологический (); информационно-программно-алгоритмический (); технико-технологический (); организационно-экономический (); организационно-культурно-воспитательный ().

Установлено, что уровень подготовки дипломированного специалиста на всех ступенях профессиональной подготовки по большинству специальностей может быть определён не оценками по отдельным дисциплинам, а единой векторной оценкой . Для большинства специальностей размерность вектора знаний ограничена значениями  или .

Основной результат раздела – разработанная методика выбора вектора управляемых координат – вектора знаний специальности. В результате анализа видов деятельности и структуры предприятий (рисунок 1) на примере направления подготовки «Автоматизация технологических процессов и производств» проведён выбор вектора управляемых координат.

Второй раздел направлен на разработку принципов и концепций управления образовательным процессом. Разрабатываемая методология и теория управления образовательным процессом основывается на взаимосвязанной совокупности трёх предлагаемых концептуальных подходов: концепции управления образовательным процессом по интегрированному вектору знаний; концепции представления механизма управления познавательной деятельностью как двухстороннего процесса взаимодействия преподавателя и обучающегося – многослойных интеллектуальных систем; концепции интегрированных комплексов сетевых автоматизированных лабораторий с использованием виртуально-физической среды.

В соответствии с первой концепцией управление образовательным процессом предлагается строить на оценивании знаний и управлении обучающимися по вектору знаний, объединяющему структурированную совокупность знаний по специальности.

Математическая модель (ММ) обучающегося как объекта управления – нелинейной нестационарной системы с r входными воздействиями

и k выходными величинами

может быть представлена n переменными состояния

и системой дифференциальных уравнений в векторной форме

,

где  и   –  нелинейные вектор-функции, переменная отражает зависимость коэффициентов функций  и от времени.

Примем характер познавательного процесса апериодическим, тогда модель обучающегося по каждой компоненте вектора знаний можно представить в форме простых множителей пространства состояний (ПС)

;

.

С достаточной для практики точностью порядок модели обучающегося можно ограничить первым. Тогда координаты состояния в модели познавательной деятельности обучающегося при принятом базисе независимы и она упрощается

.

В общем случае размерность вектора знаний может быть произвольной. Вместе с тем для большинства специальностей она не превышает пяти или шести. Математическая модель обучающегося в пятимерном пространстве состояний вектора знаний принимает вид

;

.                                                  (1)

Поскольку процесс обучения распределён по времени и по характеру обучения на отдельные этапы (лекции, лабораторные, практические и другие виды занятий), представим его в ПС вектора знаний в виде дискретной математической модели ()

;         (2)

.

Коэффициенты  в ММ (1), (2) позволяют учесть интенсивность восприятия информации по каждой компоненте вектора знаний в каждом предмете,  – интенсивность забывания информации по каждой компоненте в каждом предмете, матрица – определяет механизм и скорость усвоения знаний, – матрица наблюдения (свёртка компонент вектора знаний в единую оценку ).

Предлагается структурировать всю совокупность дисциплин специальности в соответствии с вектором знаний по двум признакам: по компонентам вектора знаний и по уровню подготовки и степени детализации, обобщения, специализации (рисунок 2).

Выделенные компоненты являются составными частями каждой дисциплины специальности. Поэтому, с одной стороны, все дисциплины на каждом этапе обучения распределены по компонентам вектора знаний , с другой стороны, каждая дисциплина также структурируется по вектору знаний. Отнесение дисциплины к тому или иному компоненту вектора знаний определяется в первую очередь определяющей направленностью, целями и задачами дисциплины в общей структуре управления образовательным процессом.

Рисунок 2 – Структурирование познавательной деятельности обучающегося

Обучающийся как преобразователь информации – сложная интеллектуальная система, отличающаяся наличием: избирательной способности к информации; активного взаимодействия с окружающей средой, инициирующей это взаимодействие; способности преобразовывать информацию в высший продукт высшего продукта материи – мозга – в совокупность процедурных (алгоритмических), предметных (фактуальных), концептуальных (на уровне понятий) знаний.

С точки зрения управления процессом обучения выделим и распределим по уровням в управляющей части функции самоуправления обучающимся : мотивацией ; критериями оценки знаний ; целями и задачами ; методологией познавательной деятельности ; предметно-содержательной компонентой (ПСК) знаний и представим обучающегося как многоуровневую (многослойную) систему управления (рисунок 3).

Нижний уровень управления – управление предметно-содержательной составляющей знаний включает замкнутый контур самообучения и самоконтроля уровня знаний в соответствии с множеством состояний  прогнозируемых результатов познавательной деятельности  обучающимся по предметно-содержательной составляющей знания .

Переменные на приведенной диаграмме (рисунок 3) представлены векторами состояния , выхода , управления  и воздействия окружающей среды .

Рисунок 3 – Диаграмма многослойной системы управления обучающимся

Операторы преобразования переменных обозначены:  –  интеллектуальный оператор управления;  – оператор, отражающий динамические процессы управления познавательной деятельностью;  – оператор, отражающий взаимосвязь обучающегося с окружающей средой. Двойные стрелки использованы для обозначения выходов операторов.

Математическая модель пятислойной структуры обучающегося по каждой компоненте вектора знаний с учётом его динамических особенностей описывается следующей системой выражений:

                                              (3)

а её обобщённая диаграмма принимает вид, показанный на рисунке 3.

Совокупность интеллектуальных операторов управления в модели (3) образует единую управляющую часть в структуре интеллектуального управления обучающимся (рисунок 3). Все управляющие воздействия нижнего уровня наблюдаемы с более высоких уровней управления. Так, на нулевом уровне доступна информация об управляющем воздействии предметно-содержательной компонентой . В принятии решения по управлению на первом уровне используется информация об управляющих воздействиях первого  и нулевого уровней , второго – информация о векторах , , .

В третьем слое управления используется информация об управляющих воздействиях предыдущих слоёв управления – , , , . Управляющее воздействие в четвёртом слое интеллектуального управления формируется на основе информации об управляющих воздействиях – , , , , . Следовательно, управляющая часть обучающегося как многослойная интеллектуальная система представляет собой целостную многослойно распределённую интеллектуально управляемую систему, а совокупность управляющих воздействий различных слоёв образует единый внутренний вектор управляющих воздействий:

 

Воздействия со стороны окружающей среды определяются векторами

,

объединяющими компоненту, инициированную самим обучающимся,

и внешнее управление

.

Таким образом, многослойная модель (3) профессиональной подготовки обучающегося образует вложенную структуру с подчинением каждого низшего уровня управления высшему. При этом на каждом уровне многослойной системы возможно управление с использованием внешнего управляющего воздействия .

Подобный вектор входных воздействий формируется по каждой компоненте вектора знаний. Причём часть управляющих воздействий, таких как “методология” и “мотивация” должны быть едины для всех компонент, в то время как “Предметно-содержательная”, “Критерии оценки знаний” и “Подцели и подзадачи компонент” – имеют индивидуальное содержание.

Предложенная многослойная структура образовательной системы позволяет выделить и провести исследования множества возможных методов управления обучением. В соответствии с принятой концепцией представления процесса обучения как взаимосвязанной системы двух интеллектуальных объектов: обучающегося и преподавателя, между которыми распределены функции по управлению познавательной деятельностью, введём три крайних уровня организации управления образовательной деятельностью в каждом слое образовательной структуры:

  • 0 – обучаемый не участвует в процессе управления познавательной деятельностью, управление обучением полностью выполняет преподаватель;
  • 1 – в управлении познавательной деятельностью участвуют и преподаватель и обучающийся;
  • 2 – управление обучением реализуется только обучающимся без вмешательства в управление преподавателя.
  • Степень участия в процессе управления познавательной деятельностью преподавателя и обучающегося зададим относительным коэффициентом, изменяющимся в диапазоне от 0 до 1.

В соответствии с предлагаемой классификацией с учётом выделенных крайних уровней управления и организации управления познавательной деятельностью можно выделить 243 модели процесса обучения. Наиболее простая и одновременно наименее эффективная модель управления обучением М[00000] – управление обучением по всем уровням управления полностью сконцентрировано у преподавателя, обучаемый полностью управляется и контролируется преподавателем. Наиболее действенная ММ познавательной деятельности в соответствии с принятой классификацией М[22222]. Для этой модели управление познавательной деятельностью на всех уровнях сконцентрировано у обучающегося. В соответствии с предлагаемой концепцией механизм управления образовательным процессом представлен как процесс непрерывного перехода от модели обучения М[00000] к модели М[22222]. Такой переход возможен множеством различных способов. Причём для каждого конкретного обучающегося существует своя оптимальная последовательность такого перехода, что обусловливает необходимость индивидуальной подготовки каждого обучающегося.

В соответствии с третьей предлагаемой концепцией лабораторная и научно-исследовательская база вуза строится как единая интегрированная автоматизированная система методологического, информационного, математического, организационного и технического обеспечения, в том числе сетевого комплекса расширенных объектов исследования (КРОИ) и имитаторов, объединенного в единый сетевой программно-технический комплекс, сочетающий в себе универсальность исследований, уникальность объекта исследования, вариативность, комплексность исследования как на физических объектах, так и на имитаторах и математических моделях.

Таким образом, результат второго раздела – предложенные концепции и разработанные на их основе математическая модель образовательного процесса, система стратификации образовательного процесса по степени детализации и уровню овладения знаниями, система управляющих воздействий обучающегося, многослойная структура системы и диаграммы управления образовательным процессом, совокупность ММ и классификация методов управления образовательным процессом по компонентам вектора управляющих воздействий.

В третьем разделе создаётся система методов, образующих математико-методологическую компоненту вектора управляемых координат образовательного процесса. За основу образовательного процесса по вектору знаний, в совокупности с предложенными концепциями предлагается принять системный, энергетический и информационно-алгоритмический причинно-следственный подходы, комплексное изучение объекта исследований (ОИ), сочетающее экспериментальные и теоретические исследования, моделирование, технологические и конструктивные проработки, схемотехнические решения с выявлением главных, определяющих функций ОИ и его составных частей в достижении цели (рисунок 4).

Каждый моделируемый объект и его основные составные части, определяющие системные свойства ОИ в виде единого целого, предлагается рассматривать как: функциональные элементы, формирующие системные свойства ОИ; элементы систем; системы взаимосвязанных элементов; преобразователи энергии; объекты управления.

Рисунок 4 – Методология системной организации образовательного процесса

Как уже отмечалось, основное требование, определяющее методологию специальностей по направлению “Автоматизация технологических процессов и производств”, состоит в обеспечении проектирования автоматизированных систем управления, стержневым для которого является последовательность процедур “Модель – анализ – синтез”. За основу для рассматриваемого направления примем структурирование моделей по классам. В качестве узловых как при обучении на всех ступенях образовательным процессом по вектору знаний для всех дисциплин специальности, так и при проведении исследований в диссертации введём математические модели “Вход – выход” и “Вход – состояние – выход”, систематизированные на базе принятых в теории управления принципов (рисунок 5).

Методологическая основа рассматриваемых специальностей – фундаментальные принципы управления, алгоритмы функционирования, законы управления. Ядро технологических процессов большинства специальностей – основные физические законы механики, гидростатики, гидродинамики, теплотехники, электромагнетизма и др. Ключевым элементом любой автоматизированной системы управления является объект управления – система (социальная, экономическая, биологическая, техническая (агрегат, механизм, установка)), в котором протекает процесс, подлежащий управлению. Поэтому основополагающим для анализа и синтеза динамических систем (ДС) как элементов единой системы проектирования автоматизированных систем управления является единая методология построения математических моделей объектов управления и других элементов систем управления, изучаемых во всех дисциплинах специальности на базе трёх принятых подходов.

Рисунок 5 – Тематическая структура математико-методологической компоненты

вектора знаний

Множество различных систем управления и применяемых для их исследования методов анализа и синтеза обуславливает необходимость использования для математического описания ДС множества различных видов и форм этих моделей. Отсутствие систематизации ММ и противоречия, используемых в настоящее время в образовательном процессе и в практике исследования и проектирования систем управления моделей “Вход – выход” и “Вход – состояние – выход” нарушают целостность методологии обучения, затрудняют взаимные преобразования моделей, анализ, синтез и проектирование систем управления. Поэтому одна из задач, поставленная в данном разделе, – проблема обеспечения целостности математико-методологической компоненты вектора знаний специальности, решается посредством систематизации и объединения в единую систему математических причинно-следственных моделей “Вход – выход” и “Вход – состояние – выход”.

Разработана систематизация математических моделей систем в виде дифференциальных уравнений и передаточных функций, образующих целостные симметричные системы и обеспечивающих повышение эффективности моделирования и исследования систем управления. Построены новые методы математического моделирования систем управления в пространстве состояний и проведена их систематизация. Для моделирования сложных систем в данной работе предлагаются комбинированные методы моделирования в ПС.

Разработанные методы формирования математических моделей в ПС образуют целостную систему, объединяющую методы формирования уравнений состояния и выхода ММ нормальной, канонической и комбинированных форм, а также в форме простых множителей ПС. В соответствии с введёнными методами как для прямой, так и для обратной причинно-следственной связи предлагаемые алгоритмы включают построение двух групп моделей вложенной структуры: с обратными связями по переменным состояния и с суммированием на входе; с местными обратными связями по выходу.

В первой группе на вход системы поступает взвешенная сумма переменных состояния. Во второй группе – каждая переменная состояния формируется с учётом последней координаты состояния системы для ММ с прямой причинно-следственной связью и по первой координате состояния для моделей с обратной причинно-следственной связью. Для первой группы ММ нормальной формы (НФ) пространства состояний с прямой и обратной причинно-следственной связью матрицы системы  формируются соответственно в виде:

; . (4)

Для второй группы соответственно в моделях с прямой и обратной причинно-следственной связью задаются так:

;   .                      (5)

Матрицы управления  и наблюдения  для первой группы моделей первой модификации (4):

;     ;                       (6)

формируются с использованием коэффициентов :

,

а для (5) посредством коэффициентов  ():

 .           (7)

Формирование матриц управления и наблюдения второй модификации наоборот, обеспечивается для первой группы применением коэффициентов :

;     ; ,                    (8)

а для второй группы

           (9)

– коэффициентов .

Здесь коэффициенты  и  – параметры и порядок собственного оператора системы и оператора входного воздействия, соответственно.

Порядок следования коэффициентов в матрицах управления и наблюдения (6) – (9) для ММ с прямой и обратной причинно-следственной связью взаимно противоположен. Модели с прямой и обратной причинно-следственной связью образуют функционально-полную систему из восьми попарно двойственных (сопряжённых) моделей.

Для ММ с обратной причинно-следственной связью

;

соответствующая система с прямой причинно-следственной связью

;

является сопряжённой

;

.

Следовательно, матрицы в этих моделях задаются формулами:

.

С учётом установленных свойств моделей предлагается в качестве базовых принять модели первой НФ1 и второй НФ2 модификации, а за основу алгоритма формирования оставшихся шести математических моделей принять процедуры реверсирования (р) порядка следования переменных состояния и нахождения сопряжённых (с) систем (рисунок 6).

Рисунок 6 – Алгоритм формирования системы математических моделей

нормальной формы пространства состояний

На основе разработанных методов построены ММ и структурные схемы непрерывных и дискретных систем в ПС. Предложен метод анализа топологии и структуры моделируемых динамических объектов, основанный на выявленных свойствах математических моделей ПС с прямой причинно-следственной связью. Проведена стратификация математико-методологической компоненты по уровням детализации, обобщения и специализации.

Формирование на основе предложенных методов математического моделирования моделей в форме простых множителей ПС также приводит к системе ММ из восьми модификаций. Алгоритм формирования системы ММ в форме простых множителей пространства состояний на основе базовых моделей аналогичен алгоритму построения ММ нормальной формы ПС.

Методы математического моделирования в комбинированных формах пространства состояний объединяют методы моделирования на основе модификаций как отдельных форм ПС, так и сочетания нормальной (Н) и канонической (К) форм, формы простых множителей (М).

В качестве примера математической модели комбинированной формы пространства состояний приведём модель объекта, состоящего из нескольких частей, представленных ММ нормальной формы второй модификации, формы простых множителей и нормальной формы первой модификации:

.

Разработанное и систематизированное семейство методов математического описания удовлетворяет базовым принципам теории управления и системного анализа и составляет единую методологическую основу для исследования динамических систем (социальных, экономических, биологических, технических) с использованием математических моделей в форме пространства состояний с прямой причинно-следственной связью.

Наиболее важный результат третьего раздела – единая методология научных и учебных исследований, основанная на предложенных концепциях, системном, энергетическом и информационно-алгоритмическом причинно-следственном подходах, которая объединяет проведение комплексных исследований в виртуальной и физической среде на основе анализа разнородных объектов исследования как элементов систем и системы элементов как преобразователей энергии, количества вещества, количества движения, информации как объектов управления, обеспечивающая целостность управления на всех уровнях образовательного процесса по всем дисциплинам специальности. Разработана стратифицированная система образовательного процесса по математико-методологической компоненте вектора знаний, включающая уровни детализации, от детализации к обобщению, обобщение, от обобщения к специализации, специализация, обеспечивающая единство механизма управления профессиональной подготовкой на всех уровнях и этапах учебного процесса. Проведено структурирование математико-методологической компоненты вектора знаний по дисциплинам и компетенциям.

Четвёртый раздел посвящён разработке и структурированию содержательной составляющей информационно-программно-алгоритмической, технико-технологической, организационно-экономической и культурно-воспитательной компонент вектора знаний. В результате анализа задач профессиональной деятельности и компетенций обобщены конечные цели обучения по информационно-программно-алгоритмической компоненте для специалистов по направлению “Автоматизация технологических процессов и производств” в терминах предметной области. Выделены три основных составляющих программно-алгоритмической компоненты вектора знаний: информационная, программно-алгоритмическая, интерфейсно-прикладная, по которым проведена стратификация знаний по уровню обобщения и детализации. Каждому уровню сопоставлено его “содержательное” назначение (рисунок 7).

Рисунок 7 – Деление по стратам и составляющим информационно-программно-алгоритмической компоненты вектора знаний

Обучающийся во время обучения несколько раз переходит от рассмотрения отдельных элементов системы к рассмотрению их как системы элементов, реализуя тем самым системный подход к обучению. Так, после изучения деталей технологий на уровне “Детализация” осуществляется переход к изучению самих технологий на уровне “От детализации к обобщению”, затем и эти технологии на уровне “обобщение” рассматриваются только как части систем. На уровне “От обобщения к специализации” рассмотренные ранее технологии облекаются в форму стандартов, принятых для специальности, а затем на уровне “Специализация” происходит процесс рассмотрения этих стандартов во взаимосвязи для реализации конечных систем.

Основа технико-технологической компоненты – система знаний технических средств автоматизации, достаточная для проведения всех перечисленных в ГОС видов деятельности и овладения компетенциями специальности. Содержание этой компоненты определяется направлением подготовки и объединяет на базе разработанных концепций и единой методологии системной организации научных и учебных исследований весь комплекс дисциплин (рисунок 8) на всех этапах образовательного процесса и проектирования в единую целостную систему.

Рисунок 8 – Стратифицированная структура дисциплин технико-технологической компоненты

В диссертации проведена систематизация и выделены основные технологические объекты и технологические процессы для специальности “Автоматизация технологических процессов и производств” в области “Энергетика”. Их исследование включает моделирование гидродинамических, тепловых, механических, электрических и электромеханических процессов на базе системного, энергетического и информационно-алгоритмического причинно-следственного подходов. В диссертации рассматривается наполнение каждой страты конкретными знаниями для специальности “Автоматизация технологических процессов и производств” и показывается взаимосвязь между ними.

В существующих программах по техническим специальностям дисциплины экономического профиля представлены на заключительных этапах обучения. Вместе с тем, в соответствии с разработанными концепциями управления образовательным процессом важным является формирование и развитие целостного знания обучающихся в целом по всему вектору знаний. Учитывая, что предметы в создаваемой системе имеют второстепенное вспомогательное значение, а основой для обучения являются компоненты вектора знаний, по которым структурируются все предметы специальности, в рамках организационно-экономической компоненты предлагается ввести ряд дополнительных “опорных” тем в дисциплины на всех стратах обучения (рисунок 9).

Рисунок 9 – Стратифицированная структура дисциплин

организационно-экономической компоненты

Аналогично приведённым выше компонентам в диссертации рассматривается культурно-воспитательная компонента вектора знаний. Проводится стратификация основных понятий по уровню обобщения и детализации. Описывается рекомендуемая структура дисциплин. Рассматривается наполнение каждой страты конкретными знаниями для направления подготовки “Автоматизация технологических процессов и производств” и показывается взаимосвязь между ними.

Основной итог четвёртого раздела состоит в том, что разработана стратифицированная по степени детализации и уровню овладения знаниями система методов, алгоритмов, методик, программных комплексов информационно-программно-алгоритмической, технико-технологической, организационно-экономической и культурно-воспитательной компонент вектора знаний, отражающая логику управления познавательным процессом.

В пятом разделе решаются задачи разработки интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий как составной части единой системы управления образовательным процессом по вектору знаний. Архитектура ИКСАЛ показана на рисунке 10.

Рисунок 10 – Архитектура ИКСАЛ

По результатам анализа предметной области направления подготовки «Автоматизация технологических процессов и производств» (Энергетика) разработана единая система многофункциональных объектов (МФО) (интегрированный электромеханический комплекс (ИЭМК), «Синхронный генератор – распределённая сеть» (СГРС), интегрированный комплекс технологических процессов (ИКТП), контроллеры, автоматизированные системы управления (АСУ) технологическими процессами (АСУТП), производством (АСУП)), обеспечивающая проведение научных и учебных исследований во всех дисциплинах специальности.

Структура программной платформы ИКСАЛ представлена на рисунке 11. Наряду с открытыми интерфейсами и технологиями взаимодействия в ИКСАЛ реализуются глубоко интегрированные закрытые протоколы обмена SCADA-серверов и СРВК. Наличие этих протоколов определяет основу построения распределённых (DCS) систем и обеспечивает единую интегрированную среду для разработки распределённых SCADA проектов.

SCADA система в ИКСАЛ это – многофункциональная открытая среда для построения систем научных и учебных исследований, мониторинга, контроля и управления; среда для создания технологических программ и алгоритмов моделирования и управления для различных уровней системы (контроллер, SCADA-сервер, станция оператора); инструмент для создания многопользовательских локальных и распределённых HMI интерфейсов различных научно-исследовательских работ; средство обработки и анализа экспериментальных данных с источников МФО и с эмуляторов; реальная АСУ научных и учебных исследований, а также моделирования, работающая в лабораторных условиях; основа для моделирования и исследования различных структур систем управления и архитектур АСУ ТП от распределённой до локальной; средство протоколирования и разграничения доступа к МФО; среда для создания гибкой системы отчётности; фундамент для построения подсистем ИКСАЛ верхнего MES-уровня.

Рисунок 11 – Структура программной платформы ИКСАЛ

Каждый проект, разработанный в SCADA для ИКСАЛ, должен определять атомарность доступа к различным операциям МФО и контролировать очерёдность их исполнения. Все функции визуализации и обработки информации доступны из internet и intranet сетей, что позволяет осуществить поддержку концепции дистанционного проведения научных исследований и обучения.

Следующий уровень платформы для построения ИКСАЛ представлен программными продуктами класса PIMS. Основное назначение этих продуктов – это сбор, очистка и консолидация данных из различных источников (SCADA систем, OPC, XML, реляционных баз данных) в высокоуровневые СУБД. Одна из основных проблем, решаемых на этом уровне, – это преобразование быстроменяющейся информации от технологических источников, хранящейся в специализированных базах данных реального времени в “медленный” реляционный формат, доступный приложениям уровня MES и ERP. Типовая архитектура приложений данного уровня представлена на рисунке 12.

Описание: Архитектура сервера сбора данных

Рисунок 12 – Архитектура PIMS в ИКСАЛ

Данные с различных источников через специализированные компоненты связи поступают последовательно вначале на вычислительные модули MDM подсистемы, где проходят предварительную очистку и восстановление (валидацию и достоверизацию), а затем поступают на компоненты обработки – агрегирования данных, превращаясь из текущих значений параметров в усреднённые показатели различных временных срезов. Далее эти значения сохраняются в универсальном открытом формате в высокоуровневых СУБД с возможностью их забора обычными SQL-запросами.

Для обеспечения проведения экспериментальных исследований и предварительной обработки результатов натурного эксперимента разработана система алгоритмов и методик комплексного исследования технических объектов в виртуально-физической среде, включающая в себя методики параллельного исследования единственного объекта со смещением моментов получения информации для каждого исследователя; последовательного исследования одного и того же объекта; комплексного проведения исследований с использованием физических и математических моделей; комплексного проведения исследований нескольких объектов с использованием физических и математических моделей; комплексного проведения исследований с использованием накопленных и синтезированных экспериментальных данных, а также трендов, снятых с реальных промышленных установок. Комплекс программ объединяет процедуры и обеспечивает решение задач как математического, так и физического моделирования технических объектов на базе многофункциональных объектов исследования. Основная экранная форма моделирования МФО «Синхронный генератор – распределённая электрическая сеть» показана на рисунке 13.

Рисунок 13 –  Основная экранная форма многофункционального объекта исследования «Синхронный генератор – распределённая электрическая сеть»

Основу предложенного подхода структурно-параметрического синтеза ММ составляют три принципа: систематизация ММ (базисных функций) по видам преобразования координат; многоуровневый синтез и выбор пакетов функциональных зависимостей; получение состоятельных, несмещённых и эффективных оценок ММ в преобразованных координатах.

Построение ММ нелинейных моделей на основе экспериментально-статистической информации включает этап выбора модели, т.е. определение её структуры. В работе решается задача создания системы автоматизированного выбора структуры нелинейной модели, что определяет необходимость автоматического подбора нужной функциональной зависимости по совокупности экспериментальных данных.

Предложенный метод структурно-параметрического синтеза моделей по видам преобразования координат состоит в формировании функционально-полных наборов пакетов ММ по заданным видам функциональных преобразований y(x) и j(y) определённого x и результативного y признаков

и в организации для каждого пакета множества линейно-зависимых ММ

,

наиболее полно отражающих физические закономерности ОИ.

С целью расширения набора функций и возможностей учёта различных нелинейностей в моделях предлагается проводить синтез ММ с многократным использованием одних и тех же видов преобразования координат:

.

Здесь n и m – количество уровней преобразований результативного и определённого признаков.

Проведены экспериментальные исследования электропривода постоянного тока, асинхронного привода и системы «Синхронный генератор – распределённая электрическая сеть» (рисунок 14).

 

Рисунок 14 –  Результаты экспериментальных исследований синхронного генератора

    •  
    • Погрешность математического моделирования систем управления на основе разработанных методов в динамических режимах не превышает 10 %, в статических режимах ограничивается 2–5 %, что подтверждает высокую точность моделирования физических объектов.
    • Основной результат пятого раздела – разработанный интегрированный комплекс сетевых автоматизированных лабораторий, обеспечивающий единство и целостность управления образовательным процессом по вектору знаний на базе единых многофункциональных объектов управления.
    • В шестом разделе описывается разработанная методология синтеза интегрированных систем управления образовательным процессом по вектору знаний. Она состоит из методики выбора компонент вектора знаний, методики распределения знаний в рамках каждой компоненты по стратам и методики оценивания.
    1. Предлагаемая в диссертационной работе методика оценивания в условиях предметного подхода включает в себя 5 этапов (рисунок 15):
    2. Распределение уровней подготовки в каждой компоненте вектора знаний по периодам оценивания.
    3. Выделение компонент вектора знаний в структуре каждой дисциплины и определение их весовых коэффициентов.
    4. Оценивание компонент вектора знаний в каждой дисциплине.
    5. Получение совместной (интегрированной) оценки для компонент вектора знаний по результатам оценивания всех дисциплин страты.
    6. Вычисление статистических показателей оценки.

    Рисунок 15 – Оценивание в системе управления образованием по вектору знаний

    1.  
    2. В диссертации приводится пример реализации этой методики для специальности “Автоматизация технологических процессов и производств”.
    3. Последовательность оценивания определяется следующими выражениями:

    ;

    ;

    ,

    1. где количество часов в каждом семестре , заложенных по учебному плану на реализацию каждой компоненты вектора знаний.

    Учитывая количество часов , заложенное в учебном плане на освоение дисциплин  в каждом семестре , распределяем веса для дисциплин внутри -й компоненты вектора исходя из этого соотношения (сумма весов всех дисциплин по каждой компоненте должна быть равна 1).

    Для основных дисциплин:     

    для не основных дисциплин:.

    1. Получение обобщённой интегрированной оценки основано на вычислении средней взвешенной оценки по компоненте  в дисциплине  с оценкой

    .

    Учитывая максимальные уровни подготовки  на каждом периоде оценивания , а также максимальный балл заданной системы оценивания  найдём “абсолютную” оценку значения - й компоненты вектора знаний:

    .

    Полученные оценки однозначно определяют текущее состояние (соответствие) объекта обучения относительно выходных требований (требований к специалисту) и отражают динамику развития будущего специалиста.

    Дисперсия показывает единогласие в оценке одного и того же компонента вектора знаний разными экспертами (преподавателями):

    .

    Значения дисперсии выше 0,5 и большой доверительный интервал

    свидетельствуют о низком качестве оценки. Здесь  – критерий Стьюдента,  – заданный уровень значимости,  – число степеней свободы (в нашем случае кол-во оценок по -й компоненте).

    Общую среднюю успеваемость обучаемого в текущем периоде обучения можно оценить, усреднив оценку по всем пяти компонентам вектора знаний:

    .

    Приведены результаты оценивания по предлагаемой методике в группах по специальности «Автоматизация технологических процессов и производств» ПГТА. Результаты внедрения разработанной системы управления в учебном процессе указанной специальности с 2004 г. по настоящее время показывают на её высокую эффективность. Так, уже на первом курсе студенты групп 10А имели лучшие успехи в успеваемости по сравнению с группами других специальностей факультета при не самых высоких оценках на вступительных экзаменах. Ежегодно с 2006 г. студенты специальности получают президентские и правительственные стипендии. Активно участвуют в конкурсах научных работ. Значительно возросло количество публикаций студенческих работ.

    Наиболее значимый результат шестого раздела – методология синтеза интегрированных систем управления профессиональной подготовкой по вектору знаний и система оценивания уровня профессиональной подготовки по вектору знаний, объединяющая распределение уровней подготовки в каждой компоненте вектора знаний по периодам оценивания и обеспечивающая целостную оценку уровня знаний на всех этапах обучения по единому вектору знаний.

    1. Даны практические рекомендации по применению разработанных методов, математических моделей, алгоритмов, методик и комплекса программ.

    В приложении приведены акты внедрения результатов работы.

    Основные результаты и выводы

    Общий итог работы состоит в создании теории управления образовательным процессом по вектору знаний, объединяющей совокупность предложенных концепций, принципов, методов, моделей и методик, обеспечивающей повышение эффективности профессиональной подготовки.

    При решении поставленных задач получены следующие результаты.

    1. Предложена концепция управления образовательным процессом по вектору знаний, состоящая в представлении механизма обучения в виде непрерывного процесса накопления, совершенствования и повышения уровня и качества знаний по единому интегрированному вектору знаний, и на её основе разработаны методы, модели, система оценивания и методики, обеспечивающие единство управления образовательным процессом.
    2. Предложена концепция управления и организации процесса обучения как процесса взаимодействия двух интеллектуальных систем: обучающегося и преподавателя, состоящего в повышении уровня самоорганизации и самообучения обучающегося при непрерывном снижении степени явного участия преподавателя в управлении его познавательной деятельностью, обеспечивающая повышение творческого потенциала и активности, самостоятельности и конкурентоспособности выпускника.
    3. Разработана система управляющих воздействий обучающегося, многослойная структура системы и диаграммы управления образовательным процессом, совокупность математических моделей и классификация методов управления образовательным процессом по компонентам вектора управляющих воздействий, позволяющие организовать процесс обучения как непрерывную последовательность совершенствования методологии познавательной деятельности обучающегося и повысить эффективность управления образовательным процессом с использованием инновационных технологий обучения.
    4. Предложена концепция интегрированных комплексов сетевых автоматизированных лабораторий, состоящая в интеграции управления всеми видами учебных занятий, тренажа и научной деятельности по всем научным направлениям и дисциплинам специальностей учебного заведения, обеспечивающая практическую направленность, системность, целостность и всесторонность обучения, развитие исследовательского и творческого мышления обучаемых.
    5. Разработан интегрированный комплекс сетевых автоматизированных лабораторий, объединяющий совокупность методов, алгоритмов, методик и комплексов программ, программную платформу, систему многофункциональных объектов, систему обработки информации и метод структурно-параметрической идентификации математических моделей по видам преобразования координат. Разработанный комплекс обеспечивает единство и целостность управления образовательным процессом по вектору знаний на базе единых многофункциональных объектов управления при увеличении загрузки используемых площадей, сокращении затрат и повышении экономической эффективности.
    6. Разработана методология системной организации и управления научными и учебными исследованиями, заключающая в анализе объектов исследования как элементов систем и системы элементов, как преобразователей энергии, количества вещества, количества движения и информации, как объектов управления, обеспечивающая целость проведения научных и учебных исследований по всем дисциплинам специальности, структурированным по вектору знаний.
    7. Создана система управления образовательным процессом по единому интегрированному вектору знаний с организацией процесса обучения в виде непрерывной последовательности совершенствования методологии познавательной деятельности, состоящая в интеграции управления всеми видами учебных занятий, тренажа и научной деятельности по всем научным направлениям и дисциплинам специальности. Разработанная образовательная система обеспечивает единство методологии, практическую направленность, системность, целостность и всесторонность обучения.
    8. Интегрированная система управления образовательным процессом по вектору знаний, разработанные методы, алгоритмы и комплексы программ  внедрены в учебном процессе и на промышленных предприятиях. Математическое моделирование, экспериментальные исследования, промышленная апробация и эксплуатация созданных методов, методик и программных средств подтверждают высокую эффективность разработанной системы

      моделирования.

    9.  

    Основные публикации по теме диссертации

    Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

    1. Прошин, Д.И. Структура предприятия как определяющая компонента профессиональной подготовки в вузе по вектору знаний (статья) // Alma mater (Вестник высшей школы). – 2011. – № 7. – С. 58 – 61.
    2. Прошин, Д.И. Структура типового проекта как определяющая компонента профессиональной подготовки в вузе по вектору знаний (статья) // Вестник Воронежского го-сударственного технического университета. – 2011. – Т. 7. № 2. – С. 113 – 117.
    3. Прошин, Д.И. Подготовка высококвалифицированных кадров для предприятий машиностроения по вектору знаний (статья) // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2011. – Т. 13. № 1 – 3. – С. 727 – 731.
    4. Прошин, Д.И. Принципы системной организации профессиональной подготовки в вузе (статья) /Д.И. Прошин, Р.Д. Прошина // Педагогическое образование и наука. – 2009. – №10. – С. 76 – 79.
    5. Прошин, Д.И. Образовательная система как объект управления познавательной деятельностью (статья) // Научно-технический вестник Поволжья. – 2011. – № 2.– С. 144 – 153.
    6. Прошин, Д.И. Концепция представления механизма познавательной деятельности как двустороннего процесса взаимодействия многослойных интеллектуальных систем (статья) // Научно-технический вестник Поволжья. – 2011.–№ 2. – С. 169 – 179.
    7. Прошин, Д.И. Программно-алгоритмическая компонента вектора знаний (статья) // В мире научных открытий. – 2012. – № 2 – 2.– С. 125 – 134.
    8. Прошин, Д.И. Концепция построения интегрированных комплексов сетевых автоматизированных лабораторий (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2009. – Т. 11. № 5 – 2. – С. 527 – 530.
    9. Прошин, Д.И. Программная платформа для построения интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий (ИКСАЛ) (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2009. – Т. 11. № 5 – 2. – С. 531 – 536.
    10. Прошин, Д.И. Интегрированный комплекс научных исследований и проектирования морской техники и технологий (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Вестник Астраханского государственного технического университета. – 2010. – № 1. – С. 20 – 29. – Морская техника и технология.
    11. Прошин, Д.И. Методология оценивания по вектору знаний (статья) /Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Н.Н. Прошина // В мире научных открытий. – 2012. – № 2 – 2. – С. 160 – 170.
    12. Прошин, Д.И. SCADA «КРУГ-2000». Версия 3.0 (статья) / Д.И. Прошин, Л.В. Гурьянов Л.В. // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2006. – №10. – С.30 – 33
    13. Прошин, Д.И. SCADA "КРУГ-2000" версии 3.0: интеграция в единое информационное пространство предприятия (статья) / Д.И. Прошин, Л.В. Гурьянов // Автоматизация в промышленности. – 2007. – № 4. – С. 58 – 60.
    14. Прошин, Д.И. SCADA "Информационно-измерительная система технического учёта электроэнергии на основе SCADA/HMI DataRate (статья) / Д.И. Прошин, Л.В. Гурьянов // Автоматизация в промышленности. – 2008. – № 8. – С. 10 – 11.
    15. Прошин, Д.И. Структурно-параметрический синтез математических моделей объектов исследования по экспериментальным данным (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Вестник Астраханского государственного технического университета. – 2009. – № 1. – С. 110 – 115. – Морская техника и технология.
    16. Прошин, Д.И. ЭнергоКруг® – новая программная платформа систем учета и диспетчеризации энергоресурсов (статья) / Д.И. Прошин, Л.В. Гурьянов // Автоматизация в промышленности. – 2011. – № 4. – С. 43 – 50
    17. Прошин, Д.И. Информационно-измерительная система технического учета электроэнергии на основе SCADA/HMI DATARATE 2.0 (статья) / Д.И. Прошин, Л.В. Гурьянов // Автоматизация в промышленности. – 2008. – № 8. – С. 52 – 53.
    18. Прошин, Д.И. Система консолидации технологических данных компании (статья) / Д.И. Прошин, Л.В. Гурьянов, А.И. Прошин // Автоматизация в промышленности. – 2008. – № 9. – С. 62 – 64.
    19. Прошин, Д.И. Моделирование судовой валогенераторной установки с униполярными вставками, передающими вращающий момент посредством магнитной связи (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Вестник Астраханского государственного технического университета. – 2009. – № 2. – С. 166 – 173. – Морская техника и технология.
    20. Прошин, Д.И. Автоматизированная система технического учета электроэнергии пивоваренного завода (статья) / Д.И. Прошин, Л.В. Гурьянов, А.Б. Ключников и др. // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2010. – № 1. – С. 3 – 6.

    Монографии

    1. Прошин, Д.И. Управление образовательным процессом по вектору знаний: монография. – Пенза : ПГТА, 2012. – 454 с.
    2. Прошин, Д.И. Методология построения интегрированной системы профессиональной подготовки: коллективная монография. – Красноярск : Научно-инновационный центр, 2011. Книга 2. – С. 235 – 260.
    3. Прошин, Д.И. Автоматизированная обработка информации в системах управления технологическими процессами: монография / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина. – Пенза : ПГТА, 2011. – 330 с.
    4. Прошин, Д.И. Математическое моделирование и обработка информации в исследованиях на ЭВМ / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Н.Н. Мишина и др.; Под ред. И.А. Прошина. – Пенза : ПТИ, 2000. – 422 с.
    5. Прошин, Д.И. Структурно-параметрический синтез математических моделей в задачах обработки экспериментально-статистической информации / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Н.Н. Прошина. – Пенза : ПГТА, 2007. – 177 с.

    Публикации в других изданиях:

    1. Прошин, Д.И. Интегрированный электромеханический комплекс (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // В мире научных открытий. – 2010. – № 4 – 8. – С. 27 – 30.
    2. Прошин, Д.И. Интеграция промышленных подсистем в рамках комплекса сетевых автоматизированных лабораторий (статья) // В мире научных открытий. – 2010. – № 4 – 8. – С. 25 – 27.
    3. Прошин, Д.И. Классификация моделей профессиональной подготовки (статья) // В мире научных открытий. – 2010. – № 6 – 2.– С. 165 – 168.
    4. Прошин, Д.И. Вектор знаний в профессиональной подготовке (статья) // В мире научных открытий. – 2010. – № 4 – 8. – С. 9 – 11.
    5. Прошин, Д.И. Систематизация методов управления профессиональной подготовкой (тезисы) // Проблемы управления, обработки и передачи информации «АТМ-2011» : сб. трудов II Международ. науч. конф. Секция 5. – Саратов : Научная книга, 2011. – С. 235 – 239.
    6. Прошин, Д.И. Вектор знаний профессиональной подготовки в вузе (тезисы) // Современные образовательные технологии : Материалы II Международной заочной научно-методической конференции. Т. 1. – Пермь: ОТ и ДО, 2010. – С. 298 – 302.
    7. Прошин, Д.И. Математическая модель обучающегося как объекта управления (тезисы) // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ-24 : сб. трудов XXIV Междунар. науч. конф. Т. 9. Секции 9, 13. – Пенза : Пенз. гос. технол. академия, 2011. – С. 154 – 156.
    8. Прошин, Д.И. Модели профессиональной подготовки и их классификация (тезисы) // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ-24 : сб. трудов XXIV Междунар. науч. конф. Т. 9. Секции 9, 13. – Пенза : Пенз. гос. технол. академия, 2011. – С. 156 – 157.
    9. Прошин, Д.И. Стратификация математико-методологической компоненты вектора знаний по степени детализации и уровня овладения знаниями (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – 2009. – №3. – С. 131 – 135.
    10. Прошин, Д.И. Концепция построения интегрированных обучающих систем по вектору знаний (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Кибернетика и высокие технологии XXI века (С&Е-2010) : сб. статей XI Междунар. научно-технической конференции. Секция 2.6. – Воронеж : Воронежский гос. университет, 2010 – С. 877 – 889.
    11. Прошин, Д.И. Программное обеспечение интегрированного комплекса научных исследований (статья) // Кибернетика и высокие технологии XXI века (С&Е-2010) : сб. статей XI Междунар. научно-технической конференции. Секция 2.6. – Воронеж : Воронежский гос. университет, 2010 – С. 889 – 898.
    12. Прошин, Д.И. Методологические принципы системной организации научных исследований (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – 2009. – №5.– С. 172 – 175.
    13. Прошин, Д.И. Методология системной организации научных исследований и профессиональной подготовки в вузе (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – 2009. – №9. – С. 101 – 103.
    14. Прошин, Д.И. Интегрированная система комплексных сетевых автоматизированных лабораторий (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин // Академия профессионального образования. – 2006. – №2. – С.23 – 29
    15. Прошин, Д.И. Методология системной организации лабораторных занятий в условиях интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – 2009. – №11. – С. 86 – 89.
    16. Прошин, Д.И. Интегрированный комплекс сетевых автоматизированных лабораторий (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – 2009. – №3.– С. 127 – 130.
    17. Прошин, Д.И. Принципы организации самостоятельной работы студентов в ВУЗе (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина и др. // Модернизация системы управления качеством образовательного процесса в высшей школе – 2006 : Сборник научных материалов. – Пенза, 2006. – С. 73 – 78.
    18. Прошин, Д.И. Электромеханические преобразователи энергии в моделях систем управления (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – 2009. – №11. – С. 90 – 94.
    19. Прошин, Д.И. Методология проведения лабораторных в условиях интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина и др. // Модернизация системы управления качеством образовательного процесса в высшей школе – 2006 : Сборник научных материалов. – Пенза, 2006. – С. 99 – 107.
    20. Прошин, Д.И. Структура учебно-методического комплекса «Управление» (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина и др. // Модернизация системы управления качеством образовательного процесса в высшей школе – 2006 : Сборник научных материалов. – Пенза, 2006. – С. 111 – 115
    21. Прошин, Д.И. Интегрированный обучающий программно-технический комплекс по курсу «Теория автоматического управления» (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин // Модернизация системы управления качеством образовательного процесса в высшей школе – 2006 : Сборник научных материалов. – Пенза, 2006. – С. 116 – 119.
    22. Прошин, Д.И. Интегрированный комплекс сетевых автоматизированных лабораторий (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин // Модернизация системы управления качеством образовательного процесса в высшей школе – 2006 : Сборник научных материалов. – Пенза, 2006. – С. 156 – 160.
    23. Прошин, Д.И. Многофункциональный объект «синхронный генератор – распределенная электрическая сеть» в системе профессиональной подготовки в вузе (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – 2009. – №7. – С. 99 – 101.
    24. Прошин, Д.И. SCADA «КРУГ-2000» версии 3.0 – новые возможности управления производством в едином информационном пространстве (статья) / Д.И. Прошин, Л.В. Гурьянов // Control Engineering. Россия. – 2006. – №7. – С.26 – 29.
    25. Прошин, Д.И. Интегрированная система исследования технологических процессов тепловых электрических станций (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин // Модернизация системы управления качеством образовательного процесса в высшей школе – 2006 : Сборник научных материалов. – Пенза, 2006. – С. 254 – 256.
    26. Прошин, Д.И. Профессиональная подготовка на базе интегрированных комплексов сетевых автоматизированных лабораторий (тезисы) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Современные образовательные технологии : Материалы II Международной заочной научно-методической конференции. Т. 1. – Пермь : ОТ и ДО, 2010. – С. 306 – 310.
    27. Прошин, Д.И. Интегрированный комплекс научных исследований и профессиональной подготовки в вузе (тезисы) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Инновационная экономика и промышленная политика региона (ЭКОПРОМ-2009) : Труды VII Международной научно-практической конференции. Т. 2. – СПб : Изд-во Политехн. ун-та, 2009.– С. 445 – 451.
    28. Прошин, Д.И. Построение математических моделей объектов исследования в условиях интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – 2009. – №5. – С. 167 – 171.
    29. Прошин, Д.И. Математическое описание систем управления в канонической форме пространственных состояний (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – 2009. – №4. – С. 139 – 140.
    30. Прошин, Д.И. Математическое описание систем управления в нормальной форме пространственных состояний (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – 2009. – №4. – С. 141 – 143.
    31. Прошин, Д.И. Систематизация математических моделей систем управления в виде передаточных функций (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – 2009. – №7. – С. 102 – 104.
    32. Прошин, Д.И. Распределённые системы на основе оборудования НПФ КонтрАвт : методическое пособие. – Нижний Новгород : НПФ “КонтрАвт”, 2007. – 25 с.
    33. Прошин, Д.И. DataRate: удалённое взаимодействие и клиент-серверная архитектура : методическое пособие. – Нижний Новгород : НПФ “КонтрАвт”, 2008. – 25 с.
    34. Прошин, Д.И. К вопросу выбора математических моделей при обработке экспериментальных данных (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.С. Мещеряков // Информатика – Машиностроение. – 1997. – №1. – С. 43.
    35. Прошин, Д.И. Методика выбора вида математической модели при обработке экспериментально-статистической информации (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин. – Пенза, 1997. – 20с. – Рукопись представлена Пенз. госуд. техн. ун-том. Деп. в ВИНИТИ № 3284-В97.
    36. Прошин, Д.И. Методика обработки экспериментально - статистической информации (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин. – Пенза, 1997. – 29с. – Рукопись представлена Пенз. госуд. техн. ун-том. Деп. в ВИНИТИ № 3287-В97.
    37. Прошин, Д.И. О математическом описании непосредственных преобразователей параметров электрической энергии (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин. – Пенза, 1997. – 7 с. – Рукопись представлена Пенз. госуд. техн. ун-том. Деп. в ВИНИТИ № 3280-В97.
    38. Прошин, Д.И. Математическая модель системы “непосредственный преобразователь энергии - асинхронный двигатель” (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин. – Пенза, 1997. – 12с. – Рукопись представлена Пенз. госуд. техн. ун-том. – Деп. в ВИНИТИ № 3283-В97.
    39. Прошин, Д.И. К вопросу выбора математических моделей при обработке экспериментальных данных (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин // Точность автоматизированных производств (ТАП-97) : Сборник статей. – Пенза, 1997. – С 67 – 68.
    40. Прошин, Д.И. Система специальных базисных функций в обработке экспериментальных зависимостей (статья) // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 1998. – С. 112 – 114.
    41. Прошин, Д.И. Теория автоматического управления в исследованиях и расчетах на ЭВМ (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин и др. // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 1998. – С. 150 – 151.
    42. Прошин, Д.И. Автоматизированная система обработки информации в курсах специальности «Автоматизация технологических процессов и производств» (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин и др. // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 1998. – С. 105 – 106.
    43. Прошин, Д.И. Метод определения параметров статистических моделей (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин и др. // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 1998. – С. 116 – 119.
    44. Прошин, Д.И. Методика выбора математической модели при аппроксимации результатов моделирования и эксперимента (тезисы доклада) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин и др. // Актуальные проблемы анализа и обеспечения надёжности и качества приборов, устройств и систем : Сборник материалов международной научно-технической конференции. – Пенза, 1998. – С. 188.
    45. Прошин, Д.И. Методика обработки результатов моделирования и эксперимента (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин и др. // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 1998. – С. 60 – 61.
    46. Прошин, Д.И. Методическое и математическое обеспечение обработки результатов моделирования и эксперимента (тезисы доклада) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин и др. // Новые компьютерные технологии обучения в региональной инфраструктуре : Сборник докладов Первой межрегиональной научно-методической конференции. – Пенза, 1998. – С. 44 – 45.
    47. Прошин, Д.И. Многоуровневая система выбора вида математической модели (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин и др. // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 1998. – С. 111 – 112.
    48. Прошин, Д.И. Математические модели для прогнозирования и обработки экспериментальных данных (тезисы доклада) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин и др. // Логико-математические методы в технике, экономике и социологии : Материалы конференции. – Пенза, 1998. – С. 82 – 83.
    49. Прошин, Д.И. Методика обработки результатов моделирования и эксперимента (статья) / Д.И. Прошин, И.И. Артемов, И.А. Прошин и др. // Точность технологических и транспортных систем (ТТ и ТС-98) : Сборник статей Четвертой Международной научно-технической конференции, ч. 1. – Пенза, 1998. – С 68 – 70.
    50. Прошин, Д.И. Система обработки экспериментально-статистической информации (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Н.Н. Мишина // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 1998. – С. 180 – 181.
    51. Прошин, Д.И. Метод определения наиболее вероятных статистических оценок параметров математических моделей в преобразованных координатах (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин и др. // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 1998. – С. 128 – 130.
    52. Прошин, Д.И. Систематизация математических моделей по видам преобразований координат (статья) // Логико-математические методы в технике, экономике и социологии : Материалы 3-й международной научно-технической конференции. – Пенза, 1999. – С. 12 – 14.
    53. Прошин, Д.И. Концептуальный подход к построению стохастических математических моделей (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, В.В. Усманов // Математические методы в технике и технологиях : Сборник трудов 12-й международной научной конференции. – В. Новгород, 1999. – С. 163 – 167.
    54. Прошин, Д.И. Управление электромашинным агрегатом с двигательными униполярными вставками (статья) / И.А. Прошин, А.И. Прошин, Д.И. Прошин и др. // Математические методы в технике и технологиях : Сборник трудов 14-й международной научной конференции. – Смоленск, 2001. – Т.6. – С. 247 – 249.
    55. Прошин, Д.И. Математическое описание управляемых вентильно-электромеханических систем (статья) / И.А. Прошин, Д.И. Прошин, А.И. Прошин и др. // Математические методы в технике и технологиях : Сборник трудов 15-й международной научной конференции. – Тамбов, 2002. – Т.6. – С. 142–145.
    56. Прошин, Д.И. Система автоматизированной обработки информации (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, В.В. Усманов и др. // Методы и средства управления технологическими процессами : Сборник трудов третьей международной научной конференции. – Саранск, 1999. – С. 259 – 261.
    57. Прошин, Д.И. Автоматизированная система обработки статистической информации STATIST – 98 (статья) / Д.И. Прошин, Н.Н. Мишина // Экономико-статистические и математические методы в управлении рыночной экономикой : Сборник трудов межрегиональной научно-практической конференции. – Пенза, 1999. – С. 68.
    58. Прошин, Д.И. Систематизация математических моделей по видам преобразования координат (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 1999. – С. 62 – 65.
    59. Прошин, Д.И. Концепция и принципы построения стохастических математических моделей (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 1999. – С. 81 – 84.
    60. Прошин, Д.И. Расчет параметров настроек автоматических регуляторов в системе Mathcad (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин и др. // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 1999. – С. 36 – 43.
    61. Прошин, Д.И. Получение состоятельных, несмещенных и эффективных оценок параметров математических моделей в преобразованных координатах (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, В.В. Усманов // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 1999. – С. 98 – 101.
    62. Прошин, Д.И. Идентификация математических моделей технологических объектов управления по кривым разгона (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 1999. – С. 103 – 107.
    63. Прошин, Д.И. Компьютерная система автоматизированной обработки информации (тезисы доклада) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин и др. // Новые информационные технологии обучения в региональной инфраструктуре : Тезисы докладов 11 межрегиональной научно-методической конференции. – Пенза, 1999. – С. 37 – 38.
    64. Прошин, Д.И. Направления методической работы по специальности “Автоматизация технологических процессов и производств” (тезисы доклада) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин и др. // Новые информационные технологии обучения в региональной инфраструктуре : Тезисы докладов 11 межрегиональной научно-методической конференции. – Пенза, 1999. – С. 44 – 45.
    65. Прошин, Д.И. Определение параметров математических моделей технологических объектов управления по кривым разгона (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник статей по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 2000. – С. 140 – 145.
    66. Прошин, Д.И. Автоматизированная система контроля исполнения (статья) / Д.И. Прошин, Е.А. Кутузов // Проблемы технического управления в энергетике : Сборник статей по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 2003. – С. 242 – 244.
    67. Прошин, Д.И. Повышение эффективности выбора средств реализации алгоритмов обработки информации (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, М.В. Кикот // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 2005. – С. 173 – 176.
    68. Прошин, Д.И. Интегрированная система комплексных сетевых автоматизированных лабораторий (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, В.В. Усманов // Информационные технологии и системы в науке, образовании, промышленности : Сборник статей первой всероссийской научно-технической конференции. – Пенза, 2005. – С. 6 – 10.
    69. Прошин, Д.И. Разработка интегрированной системы комплексных сетевых автоматизированных лабораторий (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Э.Е. Ильин и др. // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 2005. – С. 183 – 184.
    70. Прошин, Д.И. Разработка автоматизированного программно-технического комплекса по курсу «Интегрированные системы проектирования и управления» (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, П.А. Бояров и др. // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 2005. – С. 184 – 185.
    71. Прошин, Д.И. Разработка интегрированной системы исследования технологических процессов тепловых электрических станций (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.Н. Наземнов и др. // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 2005. – С. 186 – 187.
    72. Прошин, Д.И. Разработка интегрированного обучающего программно-технического комплекса по курсу «Теория автоматического управления» (статья) / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, О.В. Давыдова и др. // Проблемы технического управления в региональной энергетике : Сборник трудов по материалам научно-технической конференции. – Пенза, 2005. – С. 187 – 188.
    73. Прошин, Д.И. Временные и частотные характеристики типовых динамических звеньев и систем автоматического регулирования : учебное пособие / Д.И. Прошин, В.В. Усманов, И.А. Прошин и др. – Пенза : ПТИ, 1998. – 104 с.
    74. Прошин, Д.И. Математическое моделирование технологических объектов управления : учебное пособие / Д.И. Прошин, И.А. Прошин, А.И. Прошин и др. – Пенза : ПТИ, 1999. – 124 с.
    75. Прошин, Д.И. Программирование и основы алгоритмизации : учебное пособие. – Пенза : ПГТА, 2004. – 160 с.
    76. Прошин, Д.И. Алгоритмизация и программирование в задачах аппроксимации и одномерной оптимизации : учебное пособие. – Пенза : ПГТА, 2006. – 130 с.
    77. Прошин, Д.И. Основы инженерного творчества : учебное пособие / И.А. Прошин, Д.И. Прошин, Р.Д. Прошина. – Пенза : ПГТА, 2011. – 243 с.

    Программы для ЭВМ

    1. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Сетевая автоматизированная лаборатория. Специальное программное обеспечение. Исследование СГРС / А.В. Васильков, А.Н. Бормотов, Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина. – № 2012610083; Заявка № 2011617304 от 30 сентября 2011 г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 10 января 2012 г.
    2. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Сетевая автоматизированная лаборатория. Специальное программное обеспечение. Управляющая программа СГРС / А.В. Васильков, А.Н. Бормотов, Д.И. Прошин, И.А. Прошин, Р.Д. Прошина. – № 2011619036; Заявка № 2011617211 от 28 сентября 2011 г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 18 января 2012 г.

     

     



© 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.