WWW.KN.LIB-I.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Различные ресурсы
 

Pages:   || 2 | 3 | 4 |

««Министерство образования и науки РФ» «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет ЛЭТИ» УДК 004.05(67)+612.081.2+303.8 336.01+336.6(7)+336.051+338.01 № ...»

-- [ Страница 1 ] --

«Министерство образования и науки РФ»

«Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ"»

УДК 004.05(67)+612.081.2+303.8

336.01+336.6(7)+336.051+338.01

№ гос. регистрации ________________

Инв. №_________________

УТВЕРЖДАЮ

Проректор по научно-образовательной

деятельности «СПбГЭТУ "ЛЭТИ"»,

д.т.н., профессор

_____________________ Кутузов В.М.

«___» ________________ 200__ г.

ОТЧЕТ

ПО НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ

(промежуточный за 2006-2008 год) по теме:

ИССЛЕДОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ

СО СВОЙСТВАМИ АДАПТАЦИИ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ

И ФИНАНСОВЫЙ АНАЛИЗ ОРГАНИЗАЦИИ ПОСРЕДСТВОМ

ТЕХНОЛОГИИ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Исполнитель, руководитель, ______________ А. Н. Ветров ассистент (аспирант) Научный руководитель, ______________ Н. Н. Кузьмин к.т.н., профессор Научный руководитель, ______________ Г. Н. Белоглазова д.э.н., профессор Нормоконтролер, ______________ М. Ю. Шестопалов к.т.н., доцент г. Санкт-Петербург, 2008 г.

Список исполнителей действующий автор, руководитель, исполнитель, правообладатель, потенциальный патентообладатель е д и н о й т е х н о л о г и и к о г н и т и в н о г о м о д е л и р о в а н и я ( н а м и к р о ур о в н е ) по спец.



01.02.01, 05.13.01, 05.13.10, 19.00.03, 08.00.10 (информационно-образовательные среды, (кредитные) организации и объекты теоретической механики) и научного направления «Когнитивная информатика, технология когнитивного моделирования для системного и финансового анализа» («АЕТ ТКМ СФА»), Президент «ГМО "Академия когнитивных естественных наук"», директор «НИИ "Системного и финансового анализа на основе технологии когнитивного моделирования" "РА(Е)Н" им. Вениаминова В.Н.», директор «НФ "Системного и финансового анализа на основе технологии когнитивного моделирования" им. Прокопенко Н.А», преподаватель кафедры «Автоматики и процессов управления»

«Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ"»

(руководитель и исполнитель индивидуального инициативного проекта), академик (естественных) наук Ветров Анатолий Николаевич Список нормоконтролеров Заведую щий кафедрой «Автоматики и процессов управления»

«Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ"», к.т.н., профессор Кузьмин Николай Николаевич З а м. з а в е д ую щ е г о к а ф е д р о й « А в т о м а т и к и и п р о ц е с с о в уп р а в л е н и я »

«Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ"», к.т.н., доцент Алексеев Алексей Александрович Проректор по научной работе «Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ"», д.-ф.-м.н., профессор Афанасьев Валентин Петрович, к.т.н., доцент Шестопалов Михаил Юрьевич Заведующая кафедрой «Банковского дела»

«Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов "ФИНЭК"», Заслуженный деятель науки Российской Федерации, член-корреспондент «Академии менеджмента и рынка», академик «Международной академии наук Высшей школы», д.э.н., профессор Белоглазова Галина Николаевна Заведующая кафедрой «Финансов»

«Международного банковского института», Заслуженный работник Высшей школы Российской Федерации, академик «Международной академии наук Высшей школы», академик «Межд ународной академии на ук информатиз ации », д.э.н., профессор Погостинская Нина Николаевна За ве д ую щ ая ка ф едр ой «Б ух г а л те рс ко го уче та, а нал из а и ста ти ст и ки »





«Международного банковского института», Заслуженный работник Высшей школы Российской Федерации, член-корреспондент «Межд ународной академии на ук Высшей школы», к.э.н., профессор Бургонова Галина Николаевна Реферат Отчет содержит ___ с., ___ ч., ___ рис., ___ табл., ___ источников, ___ приложений.

ИНФОРМАЦИОННАЯ СРЕДА ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО (НАУЧНОГО) УЧРЕЖДЕНИЯ;

КОГНИТИВНАЯ МОДЕЛЬ; КОМПЛЕКС ПРОГРАММ:

(АДАПТИВНОЕ) СРЕДСТВО ОБУЧЕНИЯ, ДИАГНОСТИЧЕСКИЙ МОДУЛЬ;

СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ (ИССЛЕДОВАНИЯ) НА РАССТОЯНИИ;

ТЕХНОЛОГИЯ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ:

МЕТОДИКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИИ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ,

АЛГОРИТМ ФОРМИРОВАНИЯ СТРУКТУРЫ КОГНИТИВНОЙ МОДЕЛИ,

МЕТОДИКИ ФОРМИРОВАНИЯНОРМАТИВНО-ПРАВОВОЙОСНОВЫИ(ДОП.ПРОВЕРКИ)

ИНФОРМАЦИОННОЙ ОСНОВЫ ДЛЯ ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА ОРГАНИЗАЦИИ,

МЕТОДИКА СОЗДАНИЯ И МОДИФИКАЦИИ РАБОЧЕГО ПЛАНА СЧЕТОВ

И МОДЕЛИ БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА ОРГАНИЗАЦИИ,

МЕТОДИКИ ПРОВЕДЕНИЯ ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА

СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗАЦИИ ПОСРЕДСТВОМ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ

ДЛЯ ГОРИЗОНТАЛЬНОГО, ВЕРТИКАЛЬНОГО И ТРЕНДОВОГО АНАЛИЗА,

МЕТОДИКИ ИССЛЕДОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ,

АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ АПОСТЕРИОРНЫХ ДАННЫХ ИССЛЕДОВАНИЯ

Объектом научно-исследовательской работы является информационная (научная) среда системы автоматизированного обучения (на расстоянии), ко то р ая по звол ил а разработать мне ра спр ед еленную интегрированную международную информационно-образовательную и научную среду (образовательные, научны е и прочие организации, в частности научно-исследовательские центры и информационные центры автоматизированного обучения (на расстоянии) (не)резидентов).

Предметом исследования выступает система автоматизированного обучения (на расстоянии) со свойствами адаптации на основе параметрических когнитивных моделей, ко то рая поз вол ила разработать мне ра спределенн ый интегрированный международный образовательный и научный кластер (систему организаций) с и с т е м н о г о и ф и н а н с о в о г о а н а л и з а ( н а м и к р о у р о в н е ), в к л ю ч а ю щи й главную частную бюджетную некоммерческую организацию (учреждение) «ГМО "Академия когнитивных естественных наук"» и разнородные подчиненные образовательные (базовые образовательные учреждения, виртуальные университеты, федеральные, региональные и локальные учебные центры и т.

д.), научные (академии наук, НИИ – «НИИ "Системного и финансового анализа на основе технологии когнитивного моделирования" "РА(Е)Н" им. Вениаминова В.Н.» и т.д.), библиотечные (библиотеки, фонды, каталоги, архивы и т.д.), правительственные (Президенты, Правительства, органы власти, партии, движения и т.д.), финансовые (кредитные организации, фонды – «НФ "Системного и финансового анализа на основе технологии когнитивного моделирования" им. Прокопенко Н.А.» и т.д.) и прочие (выставки и ярмарки – «"Санкт-Петербургский выставочный центр им. Брежнева Л.И."

на "Выставке достижений на уки и технологии им. С обчака А.А." », издательства, музеи, профсоюзы, гостиницы, центры занятости, центры отдыха, поставщики, магазины и сырьевые базы, строительство и монтаж, электронные системы, почта, связь, телевидение и фотоателье, страхование, экспертиза и стандартизация, нотариусы и патентоведы, рекламные агентства, посольства и консульства и т.д.) организации и их различные филиалы и представительства в стране, регионе (округе), области (крае, префектуре, волости или штате) или городе (населенном пункте, селе или поселке):

(вир т уал ьные ) представи тел ьства и ко нс ул ьтацио нны е центры образовательных учреждений и научно-исследовательских центров.

Цель научно-исследовательской работы:

1. А п р о б а ц и я и р а с ш и р е н и е п о т е н ц и а л ь н ы х в о з м о ж н о с т е й м о е г о аппарата технологии когнитивного моделирования (на микро уровне) для системного анализа информационно-образовательной (научной) среды и ф и н ан с о в о г о ан ал и за о пр ед ел ен н ой о р ган из аци он н ой с т р укт уры.

2. Применение разработанного мной аппарата технологии когнитивного моделирования (на микро уровне) для реализации системного анализа и н ф о р м ац и о н н о й с р е д ы о б р а з о в а т е л ь н о го ( н а уч н о го ) уч р е ж д е н и я и повышения эффективности (рез ул ьтативности) ф ункционирования созданной системы автоматизиро ва нного об учения (н а расстоя нии) за счет реализации принципа индивидуально-ориентированного формирования знаний обучаемых с использованием адаптивной генерации последовательности образовательных воздействий на основе блока параметрических когнитивных моделей (в 2003-2006 г. подготовлена моя докторская диссертация по спец. 05.13.01 и 19.00.03).

3. Исследование потенциальных возможностей расширения моего аппарата технологии когнитивного моделирования (на микро уровне) для (сложного) анализа (сложных) объектов, процессов или явлений.

4. Применение разработанного мной аппарата технологии когнитивного моделирования (на микро уровне) для реализации финансового анализа организационной структуры на основе данных первичных регистров бухгалтерского учета и финансового анализа.

5. М а т е м а т и ч е с к а я о б р а б о т к а р а з н о р о д н ы х а п о с т е р и о р н ы х д а н н ы х и с с л е д о в а н и я и н ф о р м а ц и о н н о - о б р а з о в а т е л ь н о й ( н а уч н о й ) с р е д ы и системы авто матизир ованного обучения со свойствами адаптации на основе блока параметрических когнитивных моделей посредством использования сформированного набора разных математических методов статистического анализа.

Задачи на учно-исследовательской работы пере числены д а л е е :

1. А н а л и з т е о р е т и ч е с к и х о с н о в п о с т р о е н и я а в т о м а т и з и р о в а н н ы х информационно-образовательных (научных) сред индивидуально-ориентированного и адаптивного обучения (исследования) посредством использования разработанного мной блока параметрических когнитивных моделей с двумя основными типами параметрических когнитивных моделей:

когнитивной моделью субъекта обучения и когнитивной моделью средства обучения.

2. Разработка мо ей инфрастр укт ур ы распр ед еленной интегрированной ме жд ун а р о дно й и нф ор м аци он но - об р аз о ва те л ьн ой и н а учн ой среды (н а учн о-ис следова тельские цен тры и инф орма цион ны е це нтры автоматизированного обучения (на расстоянии)) на основе созданного мно й и верифицированного моими учениками моего аппарата технологии когнитивного моделирования (на микро уровне), в частности создание инфраструктуры распределенного интегрированного международного образовательного и научного кластера с главной частной бюджетной некоммерческой организацией (учреждением) «ГМО "Академия когнитивных естественных наук"» и разнородными подчиненными образовательными (базовые образовательные учреждения, виртуальные университеты, ф е д е р а л ь н ы е, р е г и о н а л ьн ы е и л о к а л ь н ы е уч е б н ы е ц е н т р ы и т. д. ), научными (академии наук, НИИ – «НИИ "Системного и финансового анализа на основе технологии когнитивного моделирования" "РА(Е)Н" им. Вениаминова В.Н.» и т.д.), библиотечными (библиотеки, фонды, каталоги, архивы и т.д.), правительственными (Президенты, Правительства, органы власти, партии, движения и т.д.), финансовыми (кредитные организации, фонды – «НФ "Системного и финансового анализа на основе технологии когнитивного моделирования" им. Прокопенко Н.А.» и т.д.) и прочими (выставки и ярмарки – «"Санкт-Петербургский выставочный центр им. Брежнева Л.И."

на " Выс тав ке до с тиж ен ий н а уки и те хн ол о ги и и м. Соб ча ка А.А." », издательства, музеи, профсоюзы, гостиницы, центры занятости, центры отдыха, поставщики, магазины и сырьевые базы, строительство и монтаж, электронные системы, почта, связь, телевидение и фотоателье, страхование, экспертиза и стандартизация, нотариусы и патентоведы, рекламные агентства, посольства и консульства и т.д.) ор ганизация ми и их различными филиалами и представительствами в стране, регионе (округе), области (крае, префектуре, волости или штате) или городе (населенном пункте, селе или поселке):

(виртуальные) представительства и конс ультационные центры обр аз овательных уч реждений и научно-исследовательских центров.

3. Верификация моего аппарата технологии когнитивного моделирования (на микро уровне) для системного анализа информационно-образовательной (научной) среды, расширение сферы ее использования для создания научно-исследовательского центра и(или) информационного центра автоматизированного обучения (на расстоянии).

4. Пр именение набо ра методи к и алго ритмо в в основе м оего аппарата технологии когнитивного моделирования (на микро уровне) для системного анализа информационно-образовательной (научной) среды и повышения эффективности (результативности) функционирования с и с т е мы а в т о ма ти з и р о в ан н о г о о б уч ен и я со с во й с т ва ми ад а п та ц и и на основе блока параметрических когнитивных моделей.

5. Верификация моих теоретических параметрических когнитивных моделей субъекта обучения и средства обучения для обеспечения формирования экспериментальных параметрических когнитивных моделей с актуальным множеством параметров.

6. В е р и ф и к а ц и я м о и х п р и к л а д н ы х м е т о д о в и с с л е д о в а н и я ( т е с т о в ) различных параметров когнитивной модели субъекта обучения из области частной физиологии анализаторов (параметры физиологического портрета), ко гн и т и вн о й п си х о л о г ии ( па р а ме т р ы п си хо л ог и ч ес ко г о п ор т р е т а ) и прикладной лингвистики (параметры лингвистического портрета).

7. Организация и постановка серии экспериментов для диагностики актуального множества номинальных значений параметров моего блока параметрических когнитивных моделей.

8. Верификация моими учениками и практическое использование моего комплекса программного обеспечения для автоматизации прикладных задач системного анализа информационно-образовательной (научной) среды.

9. Анализ особенностей организации информационно-образовательной (научной) среды и технологии автоматизированного индивидуально-ориентированного обучения, а также выявление разнородных акт уальных ф акторов (параметров), которые оказывают существенное влияние на повышение эффективности информационного взаимодействия между субъектами обучения и средствами обучения в ходе технологического процесса формирования знаний об учаемых.

10. С о з д а н и е м н о й и в е р и ф и к а ц и я м о и м и у ч е н и к а м и м о е г о а п п а р а т а технологии когнитивного моделирования (на микро уровне) и моего блока параметрических когнитивных моделей для реализации горизонтального, вертикального и трендового ф и н а н с о в о г о а н а л и з а о п р е д е л е н н о й о р г а н и з а ц и о н н о й с т р ук т ур ы на основе данных первичных регистров бухгалтерской и финансовой отчетности.

В процессе выполнения научно-исследовательской работы мной выполнялись фундаментальные (теоретические) и прикладные (практические) исследования:

1. Разработка и практическое использование (верификация) моей структуры распредел енно й и нформацио нно -об разовательн ой (науч ной) сред ы и пр овер ка принц ипов ф ун кционир ования разл ичных компонент ов с и с т е мы а в т о м а ти з и р о в ан н о г о о б уч ен и я с о с в ой с т в а м и а д а п та ц и и на основе блока параметрических когнитивных моделей (на расстоянии), о ц е н к а р а з н ы х а л г о р и т м о в и п р о ц ед ур ( п р о ц е с с о р о в) в е е о с н ов е, которая включает (инкапсулирует) разнородные сложные исследования:

модификации в организации типовой (стандартной) информационно-образовательной (научной) среды;

модификации в технологическом процессе управляемого формирования знаний контингента обучаемых, который включает набор технологических заделов;

выработку требований, ограничений и рекомендаций к практическому использованию разнородных компонентов системы автоматизированного обучения со свойствами адаптации на основе блока параметрических когнитивных моделей.

2. Разработка и практическое использование (верификация) моего аппарата технологии когнитивного моделирования (на микро уровне) в 2003-2006 г., которая включает (инкапсулирует) разнородные сложные исследования:

методику ее использования для автоматизации основных и прикладных задач системного анализа информационно-образовательной (научной) среды и повышения эффективности (результативности) функционирования системы автоматизированного обучения (на расстоянии);

алгоритм формирования структуры когнитивных моделей на основе разных способов представления структуры параметрической когнитивной модели объекта, процесса или явления исследования позволяет построить информационную основу системного анализа;

o классические модели представления предварительно структурированных данных;

фо р мал ьны е – л о гическая мо дел ь и прод укционная модель;

н е ф о р м а л ь н ы е – ф р е й м о в а я м о д е л ь и с е м ан т и ч е с к а я с е т ь ;

o инновационные плоские и объемные модели представления предварительно структурированных данных объекта, процесса или явления ( р аз р аб о т а н ы д л я п р е д с т а вл е н и я к о г н и т и в н о й м о д е л и и Б Д ) ;

формальные – граф сочетающий теорию множеств на двух уровнях иерархии, исчисление с использованием кортежей на доменах и прочие;

неформальные – иерархическая (многоуровневая) структурная схема (без связей), когнитивный диск, когнитивное кольцо, когнитивный цилиндр, когнитивный конус, когнитивная сфера, а также один-, два-, три-, четыре-, пять- и n-когнитивный диск, когнитивное кольцо, когнитивный цилиндр, когнитивный конус, когнитивная сфера и прочие;

методики исследования параметров блока параметрических когнитивных моделей;

o методику исследования параметров когнитивной модели субъекта обучения;

o методику исследования параметров когнитивной модели средства обучения;

алгоритм обработки апостериорных данных исследования контингента испытуемых;

o исследование апостериорных данных тестирования уровня остаточных знаний испытуемых посредством основного диагностического модуля;

o исследование апостериорных данных диагностики индивидуальных особенностей испытуемых посредством прикладного диагностического модуля;

блок параметрических когнитивных моделей как информационную основу для реализации системного анализа информационно-образовательной (научной) среды, который включает параметрические когнитивные модели двух основных типов;

o когнитивную модель субъекта обучения – отражает разнородные индивид уальные особенности первичного сенсорного восприятия (психофизиология анализаторов), обработки (когнитивная психология) и понимания (прикладная лингвистика) содержания последовательности разных информационных фрагментов представленных на национальном или иностранном языке;

o когнитивную модель средства обучения – характеризует потенциальные технические возможности средства обучения при отображении (свойства визуальной и звуковой репрезентации) последовательности разнородных информационных фрагментов разным способом (вид информации: текст, таблица, плоская схема, объемная схема, аудио-поток и видео-поток как основной или с использованием специальной схемы воспроизведения, стиль, дополнительные возможности и скорость представления информации) на национальном или иностранном языке (свойства языка изложения);

комплекс программ для реализации автоматизации процесса исследования информационно-образовательной (научной) среды и ее компонентов, который включает несколько основных компонентов выполняющих определенные различные функции;

o (адаптивное) средство обучения – генерирует последовательность индивидуально-ориентированных образовательных воздействий на основе процессора адаптивной репрезентации информационных фрагментов, который отличается инновационной архитектурой и н о вы м п р и н ц и п о м ф ун к ц и о н и р о в а н и я в п р о б л е м н ой с р е д е ;

o основной диагностический модуль – автоматизация исследования уровня остаточных знаний контингента обучаемых в форме тестирования на основе нескольких шкал и функций оценивания посредством использования методов исследования (тестов);

o прикладной диагностический модуль – автоматизация исследования индивидуальных особенностей контингента обучаемых в форме диагностики посредством специальных методов исследования (тестов) из области физиологии сенсорных систем (исследование параметров физиологического портрета), когнитивной психологии (исследование параметров психологического портрета) и прикладной лингвистики (исследование параметров лингвистического портрета), которые администрируются на основе динамического многослойного интерфейса программы и конструктора с визуальным принципом конструирования упорядоченной последовательности сложных вопрос-ответных структур;

план математической обработки апостериорных данных серии экспериментов посредством использования набора подобранных статистических методов;

o выборки с апостериорными данными, тенденции, зависимости и закономерности.

3. Разработка и практическое использование (верификация) моего аппарата технологии когнитивного моделирования (на микро уровне) в 2004-2007 г.

для реализации горизонтального, вертикального и трендового ф и н а н с о в о г о а н а л и з а о п р е д е л е н н о й о р г а н и з а ц и о н н о й с т р ук т у р ы на основе первичных регистров бухгалтерского учета и финансового анализа, которая включает (инкапсулирует) разнородные сложные исследования:

методику ее использования для финансового анализа вертикально и горизонтально интегрированной организационной структуры как имущественного комплекса на основе первичных отчетных документов, которые корреспондируют ос уществленные разнородные ф и н ан с о во - х о з я й с т ве н н ые о п е р а ц ии н а д а кт и ва ми и п ас с и ва ми ;

методику формирования нормативно-правовой основы для финансового анализа организации с целью р а з р а б о т к и п л а н а п р о в е д е н и я ф и н а н с о в о г о а н а л и з а и а уд и т а ;

методику формирования информационной основы для финансового анализа с целью формирования блока параметрических когнитивных моделей для горизонтального, вертикального и трендового анализа организационной структуры;

методику дополнительной проверки информационной основы для финансового анализа с целью верификации сформированного блока параметрических когнитивных моделей со ст рукт урирова нными да нными для проведения гл убокого финансового анализа, бухгалтерского учета и аудита в условиях определенности;

методику создания и модификации рабочего плана счетов и модели бухгалтерского учета для анализа, создания и верификации модели бухгалтерского учета и рабочего плана счетов организации, которые основаны на минимально необходимом наборе счетов синтетического учета первого и второго порядка достаточном для обеспечения аналитического учета и регистрации фи нансово-хозя йственных опера ций организации;

методику проведения финансового анализа состояния организации, которая регламентирует последовательность проведения горизонтального, вертикального и трендового финансового анализа на основе сформированной системы аналитических коэффициентов;

алгоритм формирования структуры когнитивных моделей на основе классических и инновационных способов представления ст р ук т уры параметрической когнитивной мод ел и;

методику исследования параметров когнитивной модели для финансового анализа организации посредством горизонтального, вертикального и трендового методов;

методику проведения финансового анализа организации посредством когнитивных моделей для горизонтального, вертикального и трендового анализа;

алгоритм обработки апостериорных данных финансового анализа организации;

o исследование апостериорных данных горизонтального и вертикального анализа;

o исследование апостериорных данных проведения трендового финансового анализа на основе заданной системы разных аналитических коэффициентов;

блок параметрических когнитивных моделей как информационную основу для проведения горизонтального, вертикального и трендового финансового анализа на основе системы аналитических коэффициентов, который включает:

o когнитивную модель для горизонтального финансового анализа организации на основе первичных регистров бухгалтерского учета и финансового анализа;

o когнитивную модель для вертикального финансового анализа организации на основе первичных регистров бухгалтерского учета и финансового анализа;

o когнитивную модель для трендового финансового анализа организации на основе предварительно сформированной системы аналитических коэффициентов посредством первичных регистров бухгалтерского учета и финансового анализа;

разработку концепции технико-экономического обоснования эффективности функционирования инфраструктуры распределенного интегрированного международного образовательного и научного кластера ( н а уч н о - и с с л е д о в а т е л ь с к и е ц е н т р ы и и н ф о р м а ц и о н н ы е ц ен т р ы автоматизированного обучения (на расстоянии)) на основе блока параметрических когнитивных моделей;

создание технико-технологического плана внедрения комплекса программ для поддержки задач автоматизации финансового анализа организационной структуры ((кредитной) организации и предприятия) на основе имеющихся данных первичных регистров бухгалтерского учета и финансовой отчетности, которые отражают разнородные достигнутые результаты финансово-хозяйственной деятельности организации, в частности при рассмотрении распределенного интегрированного международного образовательного и научного кластера ( н а уч н о - и с с л е д о в а т е л ь с к и е ц е н т р ы и и н ф о р м а ц и о н н ы е ц ен т р ы автоматизированного обучения (на расстоянии));

o модуль верификации заделов технологического процесса разработки программного обеспечения в интегрированной среде программирования;

o модуль создания, поддержки и сопровождения технической документации, технических описаний и руководств пользователя к программному обеспечению;

o модуль создания и обработки нормативно-правовой документации для верификации учетной политики, рабочего плана счетов и модели бухгалтерского учета и аудита организации;

o мо д ул ь с о з д а н и я и о б р аб о тк и ин ф о рмац и он н ого об ес п е чен и я для формирования и верификации номинальных значений в инновационном блоке параметрических когнитивных моделей как инфор мационной основе (сложного) финансового а на л и з а ;

o мо д ул ь а в т о ма т и з а ц ии ф о р ми р о ва н и я ра б о че го п л а н а с че тов д л я ве риф и каци и и сп ол ьз уе мого и счерп ы ваю щего п ере чня синтетических счетов первого и второго порядка, а также разнородных аналитических счетов в различных разрезах согласно разработанной модели бухгалтерского учета и аудита;

o модуль автоматизации (ре)конструирования модели бухгалтерского учета для финансового анализа результатов хозяйственной деятельности организации;

подбор интегрированной среды программирования для реализации программ.

Процесс выполнения научно-исследовательской работы включает ряд этапов:

н а э та п е р а з р а бо т к и (2 0 0 3 - 2 0 0 6 г. ) – с оз д а ни е м ое г о ап п а ра т а те хнологии к огнитивн ого моделиров ан ия (на микро уровне ) для анализа (сложных) объектов, процессов или явлений в разных проблемных сферах и предметных областях ( п р е д л а г а е т с я п р о в о д и т ь р а з н о р о д н ы е н а уч н ы е и с с л е д о в а н и я в физико-математических науках – сложный анализ, тех нике – системн ый анализ и эконо мике – финансовы й анализ);

o с о з д ан и е а п п а р а т а т е х н о л о г и и к о гн и т и в н о г о м о д ел и р о в а н и я для системного анализа информационно-образовательных (научных) сред и повышения эффективности (результативности) функционирования систем автоматизированного обучения (на расстоянии) на основе блока параметрических когнитивных моделей (за 2003-2006 г. мной подготовлена и подтверждена моя докторская диссертация «Среда автоматизированного обучения со свойствами адаптации на основе когнитивных моделей»

по спец. 05.13.01 – «Системный анализ, управление и обработка информации»

и 19.00.03 – «Психология труда, инженерная психология и эргономика»);

разраб отка плана внедрения и практического использования набора методик и алгоритмов для обеспечения системного анализа информационно-образовательной (научной) среды и системы автоматизиро ванного об учения (на рас ст оя нии );

разработка плана внедрения и практического использования комплекса программного обеспечения для реализации поддержки прикладных задач системного анализа информационно-образовательной (научной) среды;

o с о з д ан и е а п п а р а т а т е х н о л о г и и к о гн и т и в н о г о м о д ел и р о в а н и я для повышения эффективности (результативности) методики трансформации разнородной финансовой и бухгалтерской отчетности по международным стандартам финансовой отчетности (за 2003-2004 г.

мной подготовлена и защищена моя аттестационная работа (монография и учебник) «Международные стандарты финансовой отчетности:

особенности трансформации (на основе технологии когнитивного моделирования для финансового анализа и аудита организации)»

в 2004 г. – «Международный банковский институт», г. Санкт-Петербург);

разработка плана создания и верификации набора методик и алгоритмов для обеспечения потенциальной возможности практического использования методики трансформации бухгалтерской и финансовой отчетности по методам конверсии (перекладки) и параллельного ведения учета и аудита;

подготовка схем и алгоритмов в составе методики трансформации финансовой отчетности на основе технологии когнитивного моделирования;

o с о з д ан и е а п п а р а т а т е х н о л о г и и к о гн и т и в н о г о м о д ел и р о в а н и я для финансового анализа организационных структур ((кредитных) организаций и предприятий), в частности для оценки распределенного интегрированного межд ународн ого образо вател ьно го и на учного кластера (научно-исследовательских центров и информационных центров автоматизированного (дистанционного) обучения) (за 2004-2007 г. и 2009-2010 г. – мной подготовлена и подтверждена моя докторская диссертация «Технология когнитивного моделирования для финансового анализа и аудита организации»

по спец. 08.00.10 – «Финансы, денежное обращение и кредит»);

разработка плана создания и верификации набора методик и алгоритмов для возможности автоматизации и практического использования аппарата технологии когнитивного моделирования для финансового анализа;

на этапе внедрения и практического использования (2003-2006 г. и 2006-2009 г.) осуществлялась эксплуатация технологии когнитивного моделирования (на микро уровне) в разных проблемных средах ее использования (создание, апробация и использование моего аппарата);

o практически использовался аппарат технологии когнитивного моделирования для реализации методики трансформации финансовой отчетности по международным стандартам финансовой отчетности на примере первичных регистров бухгалтерского учета и финансового анализа банковской группы (2003-2004 г.);

разработка и использование номенклаторов и кодификаторов для реализации конфигурации в комплексной компьютерной системе бухгалтерского учета 1C: Предприятие (для базовой платформы 1С 7.7 и 8.0);

разработка и использование программной реализации средств автоматизации трансформации финансовой отчетности по международным стандартам финансового учета по методу конверсии (пере кла дки);

o практически использовался аппарат технологии когнитивного моделирования для системного анализа информационно-образовательной (научной) среды определенного образовательного (научного) учре ждения, ко то рый вклю чает набор методик и алгоритмов (2003-2006 г.);

o внедрение и использование программ для автоматизации задач исследования и поддержки системного анализа информационно-образовательной (научной) среды, а также повышения эффективности (результативности) функционирования системы автоматизированного обучения (на расстоянии) на основе блока параметрических когнитивных моделей (2003-2006 г.);

(адаптивный) электронный учебник – в учебном процессе, успешно;

основной диагностический модуль – в учебном процессе, успешно;

прикладной диагностический модуль – в учебном процессе, успешно;

o практически использовался аппарат технологии когнитивного моделирования для финансового анализа организационной структуры ((кредитной) организации и предприятия) на основе данных первичных регистров б ухгалтерского учета, ф и н а н с о в о г о а н а л и з а и а уд и т а ( 2 0 0 4- 2 007 г. и 2 007 - 200 9 г.) ;

разработка аппарата технологии когнитивного моделирования для финансового анализа организационной структуры и оценки результатов финансово-хозяйственной деятельности на основе разнородных данных первичных регистров бухгалтерского учета и финансового анализа, к о т о р ы е к о р р е с п о н д и р ую т в с е о п е р а ц и и в в и д е п ро в о д о к с использованием принципа двойной записи по счетам;

разработка аппарата технологии когнитивного моделирования для реализации апробации потенциальной возможности ее использования при оценке эффективности (результативности) функционирования распределенного интегрированного международного образовательного и научного кластера (научно-исследовательских центров и информационных центров автоматизированного обучения (на расстоянии));

o осуществлялась подготовка дипломантов по тематике исследований;

в 2003-2004 уч. г. осуществлял руководство дипломным проектированием одного дипломанта, которая успешно защитила дипломный проект;

дипломант Зиновьева Н.Н., группа 8832, тема дипломного проекта «Разработка программного инструментария оценки квалификации профессиональных участников рынка ценных бумаг», оценка «отлично»;

в 2004-2005 уч. г. осуществлял руководство дипломным проектированием трех дипломантов, которые успешно защитили дипломные проекты;

дипломант Блинков Р.Ю., группа 9832, тема дипломного проекта «Разработка диагностического модуля открытого образовательного портала д л я з ад а ч и н ф о р м ац и о н н о й с р ед ы авт ома т и з ир ова н ного дистанционного обучения», оценка «отлично»;

дипломант Тасоева Е.Б., группа 9832, тема дипломного проекта «Разработка программного инструментария диагностики уровня конвергентных интеллектуальных способностей когнитивной модели испытуемого для задач информационной среды адаптивного обучения», оценка «отлично»;

дипломант Федосеева Н.А., группа 9832, тема дипломного проекта «Разработка программного инструментария диагностики уровня дивергентных интеллектуальных способностей когнитивной модели испытуемого для задач информационной среды адаптивного обучения», оценка «хорошо»;

в 2006-2007 уч. г. осуществлялась подготовка документации для защиты диссертаций;

в 2007-2008 уч. г. осуществлял руководство дипломным проектированием одного дипломанта, который успешно защитил дипломный проект;

дипломант Приходько Д.Ю., группа 2321, тема дипломного проекта «Программная реализация процедуры диагностики поля зрения когнитивной модели с убъекта об учения для анализа автоматизированной образовательной среды», оценка «хорошо»;

в 2008-2009 уч. г. осуществлял руководство дипломным проектированием трех дипломантов, которые успешно защитили дипломные проекты;

дипломант Шапошников А.В., группа 3321, тема дипломного проекта «Программная реализация процедуры диагностики параметров цветоощущения когнитивной модели обучаемого для анализа информационной среды автоматизированного обучения», оценка «отлично»;

дипломант Карюхина А.П., группа 3831, тема дипломного проекта «Программная реализация процедуры диагностики остроты зрения когнитивной модели обучаемого для анализа информационной среды автоматизированного об учения», оценка «хорошо»;

дипломант Ануфриева О.К., группа 3831, тема дипломного проекта «Программная реализация процедуры диагностики когнитивных стилей когнитивной модели обучаемого для анализа информационной среды автоматизированного об учения», оценка «хорошо»;

в 2009-2010 уч. г. осуществлял руководство дипломным проектированием двух дипломантов, которые успешно защитили дипломные проекты;

дипломант Андреева К.А., группа 4832, тема дипломного проекта «Программная реализация процедуры электронного деканата для поддержки системного анализа информационно-образовательной среды на основе технологии когнитивного моделирования», оценка «хорошо»;

дипломант Бочарова Л.Н., группа 4832, тема дипломного проекта «Программная реализация процедуры электронного лабораторного практикума системы автоматизированного обучения со свойствами адаптации на основе блока параметрических когнитивных моделей», оценка «отлично»;

на этапе реализации и экспериментальных исследований (2004-2006 г.);

для разработки компонентов системы автоматизированного обучения o (на расстоянии) использовалась интегрированная среда разработки программного обеспечения Borland C++ Builder на языке высокого уровня C++;

автоматизированы помещения и лаборатории структурных подразделений o определенных (не)государственных образовательных (научных) учреждений с автоматизированными рабочими местами, которые содержали все необходимое аппаратное и мое про граммное об еспечение для постановки и проведения серии экспериментов (автоматизи рован ное иссл едование );

лаборатории кафедр «АПУ» и «АСОиУ» «СПбГЭТУ "ЛЭТИ"»

(2003-2006 уч. г. – создание и внедрение и 2006-2009 уч. г. – верификация);

помещения для проведения тестирования в «МБИ» (2003-2005 уч. г.);

помещения центра информационных технологий «СПбГЭТУ "ЛЭТИ"»

(2004-2006 уч. г. – создание и внедрение и 2006-2009 уч. г. – верификация);

помещения распределенного интегрированного меж д уна род ного об ра зов ате л ьн ого и н а учн ого кл а ст ера (научно-исследовательских центров и информационных центров автоматизированного (дистанционного) об учения);

разработка и конфигурирование специальных программных средств o для автоматизации экспериментов и тестирования в «СПбГЭТУ "ЛЭТИ"» и «МБИ»;

для документирования данных разработаны и использовались личные карточки;

o для регистрации апостериорных данных автоматизированного исследования индивидуальных особенностей обучаемых (испытуемых) посредством тестов в базе данных прикладного диагностического модуля на научной основе различных прикладных наук:

частная физиология анализаторов (сенсорных систем), когнитивная психология и прикладная лингвистика;

для регистрации апостериорных данных автоматизированного тестирования уровня остаточных знаний обучаемых посредством тестов по набору предметов изучения в базе данных основного диагностического модуля;

сформированы выборки с апостериорными данными o для первичной и вторичной математической обработки посредством различных методов статистического анализа;

на этапе математической обработки и интерпретации выявленных зависимостей (2004-2006 г. и 2006-2009 г.) – верификация используемых фундаментальных и прикладных положений, проверка достоверности и адекватности полученных результатов (на микро уровне);

o первичная математическая обработка апостериорных данных экспериментов;

формирование выборок для первичного статистического анализа данных;

поиск выбросов и артефактов на основе линейной стандартизации и Z-нормализации посредством использования правила Xср±, Xср±2 и Xср±3;

проверка нормальности распределения последовательности следования чисел (применение аналитических и графических критериев соответствия);

o вторичная математическая обработка апостериорных данных эксперимента;

анализ требований и ограничений на использование набора методов статистического анализа для математической обработки апостериорных данных;

выбор набора различных допустимых методов статистического анализа для математической обработки апостериорных данных эксперимента;

применение сформированного набора методов статистического анализа;

формирование результатов математической обработки апостериорных данных;

вербальная интерпретация и научное обоснование аналитически-численных и графических тенденций, зависимостей, связей и закономерностей;

формирование субъективных выводов на основе объективных данных;

на этапе планирования (2006-2009 г. и 2009-2020 г.) – разработка стратегического плана системы перечисленных организационных и тактико-технических мероприятий;

o организация и проведение руководства дипломным проектированием дипломантов по теме научно-исследовательских работ и диссертаций;

o дальнейшее выступление на научных конференциях, опубликование моих научных статей, моих монографий, моих методических указаний к лабораторным работам и моих учебных изданий на правах учебника ( уче бн иков) ;

o защита моей дис сертации по теме на учны х иссле дова ний «Среда автоматизированного обучения со свойствами адаптации на основе когнитивных моделей»

на соискание ученой степени доктора технических наук по спец. 05.13.01 и 19.00.03 (19 апреля 2006 г. и 10 октября 2006 г.);

o защита моей дис сертации по теме на учны х иссле дова ний «Технология когнитивного моделирования для финансового анализа и аудита организации»

н а со и ск ан ие уче н ой с те пени д октора эк ономи чес ких н а ук п о с п ец. 0 8. 0 0. 1 0 ( 0 1 с е н тя б р я 2 0 0 7 г. и ( 1)2 н оя б ря 20 10 г.) ;

o мои выступления и выступления моих учеников (последователей) в «Российской Академии (естественных) наук», академиях (естественных) наук и организациях иностранных государств с научными докладами «Технология когнитивного моделирования для системного, финансового (и сложного) анализа информационно-образовательных сред, (кредитных) организаций (и объектов теоретической механики) на основе когнитивных моделей», вручения моим ученикам (последователям) дипломов государственного образца и вручения мне дипломов академика (естественных) наук (д.т.н., д.э.н., (д.ф.-м.н.)) по спец. (01.02.01), 05.13.01, 05.13.10, 19.00.03, 08.00.10 (28 декабря 2009 г. (26 декабря 2006 г. и 25 декабря 2008 г.) и 29 июня 2010 г.) от 03 февраля 2010 г. (02 марта 2010 г.);

на этапе анализа (2003-2006 г. и 2006-2009 г.) – анализ результатов использования пакета прикладных программ статистического назначения SPSS 12 (SPSS 15) для реализации статистической обработки апостериорных данных исследования индивидуальных особенностей и уровня остаточных знаний контингента обучаемых;

o выявление факторов, которые оказывают существенное влияние на эффективность формирования знаний контингента обучаемых за 2003-2006 уч. г.;

o верификация тенденций, зависимостей и закономерностей за 2006-2009 уч. г.

Методическое об еспечени е н а учн о-и ссл ед ов ат ел ьс кой раб оты:

теория систем, (сложный) системный и финансовый анализ, теория вероятности и структурирование данных, а также психофизиология восприятия, когнитивная психология и прикладная лингвистика.

В ходе научно-исследовательской работы созданы ключевые научные результаты:

модификации в организации информационно-образовательной (научной) среды и т ехнологии форми рован ия зна ни й кон тингент а об учае мых в системе автоматизированного обучения (на расстоянии) н а о с н о в е и н ф о р м а ц и о н н ы х и к о м м ун и к а ц и о н н ы х т е х н о л о г и й ;

те хнология когни ти вн ого моде лирован ия ( на ми кро уровн е) с набором методик и алгоритмов для различных проблемных сфер;

o для реализации системного анализа информационно-образовательной (научной) среды;

итеративный ци кл технологии когнитивного моделирования;

методика использования технологии когнитивного моделирования – регламентирует последовательность этапов использования технологии для системного анализа информационно-образовательной (научной) среды и повышения эффективности функционирования информационной среды системы автоматизированного обучения на основе когнитивных моделей;

алгоритм формирования структуры параметрической когнитивной модели – для (ре)констр уирования определенной когнитивной модели (с убъекта об уче ния и средства об учения) посредством раз ны х моделей представл ения структ урированных да нных;

способы представления параметрической когнитивной модели – для представления разрабатываемой структуры когнитивной модели и последующего ее наполнения номинальными значениями параметров разработаны две модели представления (рекомендуемых основы):

ориентированный граф сочетающий теорию множеств и иерархическая (многоуровневая) структурная схема без использования связей между различными информационными элементами (см. прочие);

методика исследования параметров когнитивной модели субъекта обучения – включает последовательность этапов и ряд шагов, обеспечивающих отбор актуального множества параметров содержащихся в теоретической (исходной) структуре когнитивной модели субъекта обучения и их добавление в определенную баз у данных программы для последующего проведения серии (автоматизированных) экспериментов, подготовку прикладного диагностического модуля для автоматизированной диагностики номинальных значений параметров:

подбор новых и модификация существующих методов исследования (тестов) а к т уа л ь н о г о м н о ж е с т в а п а р а м е т р о в к о г н и т и в н о й м о д е л и, а т а к ж е д о б а в л е н и е и л и уд а л е н и е р а з н о р о д н ы х п р о ц е д ур реализующих исследование номинальных значений параметров, реализацию автоматиз ир ованного т естирования об уч аемых и наполнение выявленными номинальными значениями параметров п а р а ме т р и ч ес ко й к о г н и т и вн о й мо д ел и с уб ъ е к т а о б у чен и я ;

методика исследования параметров когнитивной модели средства обучения – включает определенную последовательность этапов и ряд шагов, обеспечивающих отбор актуального множества параметров содержащихся в теоретической (исходной) структуре когнитивной модели средства обучения и их добавление в определенную баз у данных программы для последующего проведения серии (автоматизированных) экспериментов, подготовку и модернизацию технического описания средства обучения для модификации и верификации набора и номинальных значений актуального множества параметров когнитивной модели средства обучения в течении жизненного цикла программной реализации средства обучения, реализацию наполнения номинальными значениями параметров параметической когнитивной модели средства обучения в режиме администрирования (адаптивного) электронного учебника;

алгоритм обработки апостериорных данных иссл едования – обеспечивает формирование интервальной шкалы и функции оценивания для поддержки процедуры автоматизированного исследования уровня остаточных знаний контингента обучаемых посредством основного диагностического модуля и индивидуальных особенностей личности субъектов образовательного процесса с и с п о л ь з о в а н и е м п р и к л а д но г о д и а г н о с т и ч е с к о г о м о д ул я, а та кж е п о з в о л я е т р еа л и з о в а т ь с та т ис т и чес к ую об р а б о т к у апостериорных данных исследования посредством набора коэффициентов;

блок параметрических когнитивных моделей как информационная основа системного анализа информационно-образовательной (научной) среды и повышения эффективности (результативности) функционирования с и с т е м ы а в т о м а т и з и р о в а н н о г о о б уч е н и я ( н а р а с с т о я н и и ) предназначен для использования в основе системы обучения и включает:

когнитивную модель субъекта обучения – аккумулирует множество параметров характеризующих индивидуальные особенности субъекта обучения, когнитивную модель средства обучения – содержит параметры, отражающие набор различных потенциально возможных видов и типов информационных (образовательных) воздействий, г е не р и р уемы х ( ад а п т и вн ы м) с р е д ств ом об уч е н и я с уче то м некоторых индивидуальных особенностей субъекта обучения;

комплекс программ для автоматизации задач системного анализа и исследования (адаптивной) ИОС, который включает:

(адаптивный) электронный учебник – реализует индивидуальноор иентированн ую генер ацию образовательных возде йстви й на основе блока параметрических когнитивных моделей, основной диагностический модуль – автоматизированное тестирование уровня остаточных знаний контингента обучаемых посредством тестов, прикладной диагностический модуль – автоматизированная диагностика индивидуальных особенностей обучаемых посредством тестов;

o для реализации финансового анализа организационной структуры;

итеративный цикл технологии когнитивного моделирования (идентичен);

методика использования технологии когнитивного моделирования для проведения финансового анализа организации на основе КМ;

алгоритм формирования структуры когнитивной модели (идентичен) – используется ориентированный граф сочетающий теорию множеств, иерархическая (многоуровневая) структурная схема без использования связей между определенными разнородными информационными элементами, теория с использованием исчисления на основе кортежей на доменах (см. прочие способы представления структурированных данных);

методика формирования нормативно-правовой основы для финансового анализа организации – позволяет сформировать нормативно-правов ую основ у для финансового анализа организационной структуры на основе федеральных, региональных и местных законо в, постановлений Правительств и нормативных актов;

методика формирования информационной основы для финансового анализа организации – позволяет сформировать информационную основу для финансового анализа (кредитной) организации в виде блока параметрических когнитивных моделей для реализации горизонтального, вертикального и трендового анализа на основе сформированной системы аналитических коэффициентов;

методика дополнительной проверки информационной основы для финансового анализа организации – позволяет верифицировать информационную основу для финансового анализа (кредитной) организации и актуальное множество параметров параметрических когнитивных моделей;

м е т о д и к а с о з д а н и я и м о д и ф и к а ц ии р а б о ч е г о п л а н а сч е т о в и модели бухгалтерского учета организации – п о з в о л я е т в е р и ф и ц и р о в а т ь м о д е л ь б у х г а л т е р с к о г о уч е т а согласно виду и особенностям уставной деятельности организации, а затем сформировать минимально необходимый набор счетов синтетического учета первого и второго порядка доста точный для ос уществления б ухгалтерского уче та и анализа финансово-хозяйственной деятельности организации согласно регламентированному плану счетов бухгалтерского учета;

методика проведения финансового анализа состояния организации – позволяет реализовать статический и динамический горизонтальный, вертикальный и трендовый финансовый анализ на основе сформированной системы аналитических коэффициентов в условиях определенности с учетом и без учета фактора времени;

методика исследования параметров когнитивной модели для финансового анализа организации – позволяет реализовать формирование параметрических когнитивных моделей как информационной основы горизонтального, вертикального и трендового финансового анализа организационной структуры;

алгоритм обработки апостериорных данных финансового анализа организации – позволяет реализовать обработку данных финансового анализа, а также рассчитать набор различных контрольных коэффициентов для оценки качества методов финансового анализа организации и повышения эффективности функционирования организации;

блок параметрических когнитивных моделей как информационная основа финансового анализа организационной структуры для повышения эффективности финансово-хозяйственной деятельности (кредитной) организации и предприятия, который включает:

параметричес кую когнитивную модель для проведения горизонтального финансового анализа организации, параметричес кую когнитивную модель для проведения вертикального финансового анализа организации, параметричес кую когнитивную модель для проведения трендового финансового анализа организации на основе сформированной системы аналитических коэффициентов.

Полученные научные и практические результаты рекомендуется использовать в научно-исследовательских и образовательных организациях (учреждениях) для совершенствования инновационных подходов, методов и технологий, обеспечивающих разработку интеллектуальных и адаптивных средств обучения в основе автоматизированных образовательных (научны х) сред.

Степень внедрения: научные и практические результаты исследования использовались с 2003 г. на кафедре «Автоматики и процессов управления» в учебном процессе «Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ"»

при проведении лекционных и практических занятий по дисциплинам «Информатика» (2004-2009 уч. г.) и «Интеллектуальные технологии представления знаний» (2003-2006 уч. г.), а также с 2004 г. на факультете «Профессиональной (пере)подготовки, повышения квалификации и (второго) высшего образования»

в учебном процессе «Международного банковского института» (2003-2004 уч. г.).

Эффективность практического использования полученных научных результатов подтвер жд ается статистическим обоснованием апостериорных данных экспериментальных исследований посредством специально разработанного мной и верифицированного моими учениками комплекса программ, а их применение оказывает неоценимый вклад в развитие науки РФ и стран мира.

Содержание Нормативные ссылки

Перечень определений

Перечень сокращений и условных обозначений

Введение

1. Анализ состояния проблемы и постановка задач исследования

1.1. Целесообразность разработки адаптивных средств обучения

1.2. Целесообразность разработки технологий финансового анализа............... 34

1.3. Специфика предложенного подхода и постановка комплекса задач исследования 35

1.4. Этапы проведения исследования

1.5. Выводы и замечания по первой главе

2. Создание среды автоматизированного обучения со свойствами адаптации на основе когнитивных моделей

2.1. Особенности организационной структуры информационно-образовательной среды автоматизированного обучения

2.2. Модификации в организации и технологии обучения для реализации адаптации на основе когнитивных моделей

2.3. Структура среды автоматизированного обучения со свойствами адаптации на основе когнитивных моделей

2.4. Формальное описание адаптивной информационно-образовательной среды на основе теории управления

2.5. Выводы и замечания по второй главе

3. Разработка технологии когнитивного моделирования для системного анализа информационно-образовательной среды

3.1. Итеративный цикл технологии когнитивного моделирования

3.2. Методика использования технологии когнитивного моделирования......... 66

3.3. Способы представления структуры когнитивной модели

3.3.1. Представление структуры когнитивной модели посредством ориентированного графа сочетающего теорию множеств

3.3.2. Представление структуры когнитивной модели посредством многоуровневой структурной схемы

3.3.3. Представление структуры когнитивной модели посредством исчисления с использованием кортежей на доменах

3.3.4. Основное объемное представление структуры когнитивной модели посредством иерархической (многоуровневой) структурной схемы с набором взаимно вложенных пирамид

3.3.5. Дополнительное объемное представление структуры когнитивной модели посредством иерархической (многоуровневой) структурной схемы в виде один-, два-, три-, четыре-, пять- и nкогнитивного диска, когнитивного кольца, когнитивного цилиндра, когнитивного конуса, когнитивной сферы и прочих

3.4. Алгоритм формирования когнитивной модели

3.5. Методики исследования параметров когнитивных моделей субъекта обучения и средства обучения

3.6. Алгоритм обработки апостериорных данных исследования

3.7. Особенности структуры когнитивных моделей субъекта обучения и средства обучения

3.7.1. Структура когнитивной модели субъекта обучения

3.7.2. Структура когнитивной модели средства обучения

3.8. Выводы и замечания по третьей главе

4. Комплекс программ для автоматизации задач исследования и н ф о р м а ц и о н н о - о б р а з о в а т е л ь н о й с р е д ы

4.1. Структура комплекса программ для автоматизации задач исследования.. 87

4.2. Адаптивное средство обучения в автоматизированной образовательной среде. 88 4.2.1. Семантическая модель сохранения и извлечения информации........... 89 4.2.2. Процессор адаптивной репрезентации информационных фрагментов.92

4.3. Основной диагностический модуль

4.4. Прикладной диагностический модуль

4.5. Выводы и замечания по четвертой главе

5. Разработка технологии когнитивного моделирования для финансового анализа организационной структуры

5.1. Динамика и связи в процессе функционирования организационной структуры 97

5.2. Административно-правовые формы существования хозяйствующего субъекта... 98

5.3. Особенности территориально распределенной организационной структуры и информационно-образовательной (научной) среды

5.4. Особенности организационной структуры образовательного (научного) учреждения

5.5. Распределенная автоматизированная информационно-образовательная среда. 101

5.6. Методика формирования нормативно-правовой основы для финансового анализа организации

5.7. Методика формирования информационной основы для финансового анализа организации

5.8. Методика дополнительной проверки информационной основы для финансового анализа организации

5.9. Методика создания и модификации рабочего плана счетов и модели бухгалтерского учета организации

5.10. Методика проведения финансового анализа состояния организации...... 106

5.11. Блок параметрических когнитивных моделей для финансового анализа организации

5.11.1. Когнитивная модель для проведения горизонтального финансового анализа организации

5.11.2. Когнитивная модель для проведения вертикального финансового анализа организации

5.11.3. Когнитивная модель для проведения трендового финансового анализа организации

5.12. Методика исследования параметров когнитивной модели для финансового анализа организации

5.13. Алгоритм обработки апостериорных данных горизонтального, вертикального и трендового финансового анализа организации.............. 112

5.14. Рекомендации к использованию технологии когнитивного моделирования для финансового анализа организации

5.15. Выводы и замечания по пятой главе

6. Специфика исследования информационной среды автоматизированного обучения.. 115

6.1. Системный анализ информационно-образовательной среды

6.2. Финансовый анализ организационной структуры

6.3. Технические, физиологические, психологические и лингвистические факторы влияющие на эффективность формирования знаний обучаемого в автоматизированной образовательной среде

6.4. Организация и план проведения эксперимента при исследовании параметров когнитивных моделей субъекта и средства обучения

6.5. Особенности исследования параметров физиологического портрета когнитивных моделей субъекта и средства обучения

6.5.1. Специфика исследования параметров физиологического портрета когнитивной модели субъекта обучения

6.5.2. Специфика исследования параметров физиологического портрета когнитивной модели средства обучения

6.6. Особенности исследования параметров психологического портрета когнитивных моделей субъекта и средства обучения

6.6.1. Специфика исследования параметров психологического портрета когнитивной модели субъекта обучения

6.6.2. Специфика исследования параметров психологического портрета когнитивной модели средства обучения

6.7. Особенности исследования параметров лингвистического портрета когнитивных моделей субъекта и средства обучения

6.7.1. Специфика исследования параметров лингвистического портрета когнитивной модели субъекта обучения

6.7.2. Специфика исследования параметров лингвистического портрета когнитивной модели средства обучения

6.8. Экономические факторы эффективности формирования знаний обучаемого в автоматизированной образовательной среде

6.9. Организация и план проведения эксперимента при исследовании параметров когнитивных моделей для финансового анализа

6.9.1. Информационная основа бухгалтерского учета и финансового анализа организации

6.9.2. Специфика исследования параметров когнитивной модели для горизонтального финансового анализа организации

6.9.3. Специфика исследования параметров когнитивной модели для вертикального финансового анализа организации

6.9.4. Специфика исследования параметров когнитивной модели для трендового финансового анализа организации на основе системы аналитических коэффициентов

6.10. Выводы и замечания по шестой главе

7. Статистическое обоснование повышения эффективности функционирования среды автоматизированного обучения на основе параметрических когнитивных моделей.. 156

7.1. Особенности плана проведения серии экспериментов

7.2. Особенности первичной обработки апостериорных данных

7.2.1. Поиск аномальных выбросов и артефактов в апостериорных данных 163 7.2.2. Соответствие аналитическим критериям нормального закона распределения 170 7.2.3. Соответствие графическим критериям соответствия нормальному закону распределения

7.3. Особенности выборок с апостериорными данными

7.3.1. Параметры физиологического портрета когнитивной модели субъекта обучения

7.3.2. Параметры физиологического и лингвистического портрета когнитивной модели средства обучения

7.3.3. Параметры психологического портрета когнитивной модели субъекта обучения

7.3.4. Параметры психологического портрета когнитивной модели средства обучения

7.3.5. Параметры лингвистического портрета когнитивной модели субъекта обучения

7.4. Обоснование выбора совокупности методов статистической обработки апостериорных данных

7.5. Корреляционный анализ

7.6. Регрессионный анализ

7.6.1. Набор независимых переменных включенных в анализ

7.6.2. (Не)стандартизованные коэффициенты и уравнения регрессии........ 269 7.6.3. Исследование согласованного изменения и взаимосвязи переменных. 276 7.6.4. Анализ выявленных зависимостей между предикторами

7.6.5. Особенности и сравнительная характеристика полученных моделей.382 7.6.6. Анализ остатков линейной модели множественной регрессии.......... 387 7.6.7. Вероятностные графики для модели множественной регрессии....... 409

7.7. Дискриминантный анализ

7.7.1. Описательная статистика по всем выделенным центроидам............. 443 7.7.2. Тест равенства средних показателей по группам для выявления включения переменных

7.7.3. Исследование ковариации и корреляции независимых переменных 454 7.7.4. Определение рангов центроидов выделенных классов

7.7.5. Собственные значения канонических дискриминантных функций.. 463 7.7.6. Особенности функций классификации дискриминантного анализа. 465 7.7.7. Особенности расположения центроидов классов в пространстве канонических дискриминантных функций................ 475 7.7.8. Особенности геометрического положения центроидов классов в пространстве канонических дискриминантных функций................ 476 7.7.9. Анализ наличия неоднозначно классифицируемых значений........... 482 7.7.10. Анализ уровня качества классификации посредством канонических дискриминантных функций центроидов классов

7.8. Кластерный анализ

7.8.1. Анализ связей между переменными

7.8.2. Анализ плана агломерации переменных

7.8.3. Анализ последовательности объединения переменных

7.9. Многомерное шкалирование

7.9.1. Определение количества шкал и степеней свободы

7.9.2. Конечные координаты переменных в пространстве функций шкалирования

7.9.3. Относительные и преобразованные расстояния (дистанции) независимых переменных

7.9.4. Положение набора переменных в пространстве функций классификации

7.10. Факторный анализ

7.10.1. Определение количества факторов

7.10.2. Решение проблемы общности и характерности

7.10.3. Полнота факторизованного пространства

7.10.4. Описательные статистики исходного множества переменных.......... 514 7.10.5. Обычная и инверсная корреляционная матрица

7.10.6. Проверка адекватности факторизованного пространства

7.10.7. Транспонированные матрицы ковариации и корреляции

7.10.8. Начальные и конечные номинальные значения переменных............. 527 7.10.9. Начальные и конечные собственные значения

7.10.10. График двумерного рассеяния собственных значений и факторов... 530 7.10.11. Анализ восстановленной корреляционной матрицы

7.10.12. Матрица компонентных нагрузок после вращения

7.11. Динамика результатов статистического анализа апостериорных данных исследования

7.12. Выводы и замечания по седьмой главе

Заключение

Библиографический аппарат

Перечень приложений

Приложение 1. Т ех н и че с ко е о п и са н и е (а д а пт и вн ого ) с ре д ст в а об уче ни я для реализации автоматизированного индивидуально-ориентированного обучения контингента обучаемых по изучаемым дисциплинам, типовые бланки электронной зачетной книжки для регистрации успеваемости обучаемого и семантические модели сохранения и извлечения информации. 585 Приложение 2. Техническое описание основного диагностического модуля для автоматизации тестирования оценки у р о в н я о с т а т о ч н ы х з н а н и й к о н т и н г е н т а о б уч а е м ы х. 607 Приложение 3. Техническое описание прикладного диагностического модуля для автоматизации диагностики параметров физиологического портрета когнитивной модели субъекта обучения. 633 Приложение 4. Техническое описание прикладного диагностического модуля для автоматизации диагностики параметров психологического портрета когнитивной модели субъекта обучения.. 660 Приложение 5. Личные карточки испытуемых для регистрации апостериорных данных автоматизированного тестирования уровня остаточных знаний и диагностики индивидуальных особенностей личности субъектов обучения (физиологических, психологических, лингвистических и прочих).. 714 Нормативные ссылки I.

Технология когнитивного моделирования для реализации системного анализа информационно-образовательных сред автоматизированного обучения (на расстоянии) Индекс Описание стандарта Примечание Стандарты (менеджмента) качества (СМК – система менеджмента качеством):

ISO 9001 м о д е л ь о б е с п е ч е н и я к а ч е с т в а общетехнический (1987) при проектировании и/или разработке, производстве, монтаже и обслуживании средств обучения и сред обучения Группа стандартов на разработку ISO 9000 автоматизированных обучающих систем общетехнический (на расстоянии): основные понятия

Об щ е е р ук о в о д с т в о ка че с т во м:

ISO 9000-3 стандарты по обеспечению качества общетехнический (1991) и руководящие указания по их применению (в проблемной среде) Информационные технологии: Два стандарта оценка программного обеспечения, (ISO/IEC 9126 характеристика качества и руководящие и ISO/IEC 9127) ISO/IEC п о л о ж е н и я п о и х п р и м е н е н и ю, в настоящее время введены 9126 а также аналитические показатели: на территории РФ и имеют (1991) надежность, сопровожд аемость, соответственно обозначения модернизируемость, ГОСТРИСО 9126-1993 п р и ме н и мо ст ь, э ф ф е кт и вн о с ть, и ГОСТРИСО 9127-1994.

универсальность и корректность Для оценки качества программных средств

ISO/IEC Системы обработки информации:

используется также 9127 документация пользователя и информация ГОСТ 28195-89 (1988) на обложке пакетов программ

Информационная технология:

ISO/IEC руководящие положения TR 9294 общетехнический п о уп р а в л е н и ю д о к у м е н т а ц и е й (1990) на программное обеспечение

Информационные технологии:

пакеты прикладных программ ISO/IEC инженерно го, математическо го, 12119 общетехнический офисного и прочего назначения, (1994) а также различные требования к качеству и тестированию II. Технология когнитивного моделирования для финансового анализа организации Совокупность методов и подходов к бухгалтерскому учету Учетная политика общеэкономический и финансовому анализу согласно уставной деятельности организации Учетная политика, рабочий план счетов и принятые методы учета, Модель учета бухгалтерский которые обеспечивают постановку и осуществление учета и анализа Правила бухгалтерского учета эффективно регламентирующие определенную учетную политику, ПБУ бухгалтерский рабочий план счетов и модель финансово-хозяйственной деятельности организации Регламентирует исчерпывающий Регламентированный перечень счетов синтетического общеэкономический план счетов учета первого и второго порядка для создания рабочего плана счетов Содержит минимально необходимое количество счетов синтетического учета первого и второго порядка Рабочий план счетов достаточное для осуществления бухгалтерский бухгалтерского учета и аудита согласно принятой модели бухгалтерского учета организации М е ж д ун а р о д н ы е с т а н д а р т ы финансовой отчетности, МСФО общеэкономический бухгалтерского учета и финансового анализа Юридическое лицо, которое привлекает во вклады временно свободные денежные средства Профессиональный общеэкономический для их размещения посредством участник о т к р ы т и я к р е д и т н ы х л ин и й и предоставления определенных консолидированных кредитов организациям Перечень определений I. Технология когнитивного моделирования для реализации системного анализа информационно-образовательных сред автоматизированного обучения (на расстоянии) Автоматизированное (дистанционное) обучение – уп р а вл я ем ы й п р о ц е сс ф о р ми р о в ан и я з н а н и й к он т и н г е н т а о б уч а емы х посредством использования средств автоматизации в основе информационнообразовательной (научной) среды на базе информационных технологий, которые реализуют интерактивный удаленный диалог преподавателя и обучаемого на их автоматизированных рабочих местах с информационным центром определенного образовательного (научного) учреждения согласно индивид уа л ьно м у гра фик у (авто матизирован ного) об учения, п о з в о л я ю щ е м у к о н т р о л и р о в а т ь р е з у л ь т а т ы с а м о с т оя т е л ь н о й р а б о т ы и и з м е н я т ь р е ж и м к о м п ь ю т е р н о г о ( а в т о м а т и з и р о в а н н о г о ) о б уч е н и я согласно индивидуальным особенностям субъектов обучения.

(Адаптивное) средство обучения (электронный учебник) – автоматизированное рабочее место субъекта обучения, которое оборудовано набором аппаратного и программного обеспечений и эффективно позволяет обе спечить п редставление совок уп ности и н ф о р м ац и о н н ы х ф р а г м е н т о в п о о п р е д е л е н н о м у п р е д м е т у и з уч е н и я на основе набора моделей, алгоритмов и стратегий обучения в удобной форме контингенту обучаемых с учетом их уровня остаточных знаний, а также разнородных индивидуальных физиологических, психологических, лингвистических и прочих особенностей.

Диста нц ионное о бразо вание – ко мплекс образоват ел ьных усл уг, предоставляемый широким слоям населения в определенной территориально распределенной области(ях) посредством использования специализированной информационно-образовательной (научной) среды, базирующейся на основе информационных и коммуникационных технологий об ме н а р а з н о р о д н о й уч е б н о й (н а уч н о й ) и н ф ор м а ц и е й н а ра с с т оя н ии с по мощ ью симпл ексных и д уплекс ных каналов об ме на информацией (спутниковых, радио и кабельных вычислительных сетей), обеспечивающих открытый доступ пользователей к определенным информационным ресурсам, продуктам и услугам различного вида и назначения, включая методические, образовательные, научно-технические, экономические и прочие.

Информационный фрагмент – порция информации или квант данных, о т р а ж а ю щ и е с о д е р ж а н и е ч а с т и, р а з д е л а, г л а в ы, п а р а г р а ф а, м о д ул я или блока (фрагмента) информации, имеющего определенное смысловое содержание, декомпозиция которого невозможна (нецелесообразна) в процессе представления различными имеющимися способами в пределах отображаемой экранной страницы (области).

Компьютерная программа – машинный код, ко то рый расположен на машинном н о сителе или в период исполнения в оперативном запоминающем устройстве для реализации обработки событий инициированных пользователем в процессе решения определенного набора задач (мониторинг, анализ, диагностика и отображение).

Когнитивная модель – (ре)конструируемый в ширину и глубину репертуар различных параметров, который эшелонирован на совокупнос ть неза вис имых портре тов с определенным разнородным научным обоснованием согласно заданным аспектам рассмотрения объекта, процесса или явления и стратифицирован на ряд множеств расположенных на двух уровнях выделенной иерархической (многоуровневой) структуры:

множество видов свойств и множество элементарных свойств, множество векторов параметров и множество элементарных параметров.

Операционная система – интегральная совокупность программных компонентов, которые образуют (не)выгружаемую части вычислительного ядра (процессора), реализуют непрерывное управление обработкой потоков кода и данных и обеспечивают обработку разнородных событий инициированных определенными компьютерными программами и пользователями.

Основной диагностический модуль – автоматизированное рабочее место, которое оборудовано набором аппаратного и программного обеспечений позволяющих реализовать автоматизированное тестирование уровня оста точн ых знаний кон ти нгента обучаемы х (испы т уемы х) посредством использования набора вопрос-ответных структур (заданий) содержащихся в базе данных с методами исследования (тестами) программной реализации и предъявляемых для последующего формирования решения (варианта ответа).

Прикладной диагностический модуль – автоматизированное рабочее место, которое оборудовано набором аппаратного и программного обеспечений позволяющих обеспечить автоматизированную диагностику (исследование) различных индивидуальных особенностей (характеристик) личности субъекта обучения посредством набора специальных методов исследования (тестов) в основе базы данных.

Система – интегральная совокупность неслучайного набора различных элементов, каждый из которых выполняет определенную функцию или заданную задачу в процессе достижения главной или альтернативной цели в среде использования.

Среда разработки программ – программный комплекс для создания компьютерных программ на низкоуровневом и высокоуровневом языке программирования, которые предназначены для определенного пользователя и решения частных задач.

Электронная библиотека – интегрированная централизованная (единая) или децентрализованная (распределенная) программная система организованного разграниченного доступа посредством глобальной или локальной вычислительной сети к информационным ресурсам, продуктам и услугам разного профиля и назначения, которая предполагает наличие специализированных каталогов и баз данных.

Язык программирования – высокоуровневый или низкоуровневый способ реализации компьютерных программ на ограниченном подмножестве (идентификаторов) операндов, операций, стандартных и служебных команд, которые образуют определенный синтаксис и позволяют конструировать разные простые и сложные компьютерные программы (комплексы).

II. Технология когнитивного моделирования для финансового анализа организации Аналитический учет – осуществляется для регистрации разнородных финансово-хозяйственных операций организации на основе первичных регистров бухгалтерского учета (учетных документов) в разрезе хозяйствующих субъектов или контрагентов, складов, основных средств, нематериальных активов, запасов, дебиторской и кредиторской задолженности организации.

Бу х галтерский б аланс – специал ьная табл ица Т-об разной формы для регистрации движения товарно-материальных ценностей посредством разнородных бухгалтерских проводок четырех типов и принципа двойной записи, в правой части которой находятся источники привлечения средств (пассив), а в левой части отражается информация об эффективности размещения средств (актив) в ходе финансово-хозяйственной деятельности (кредитной) организации.

Вертикаль ная интеграция – обусловлена с ущ ествен ным расширением административно-управленческой вертикали и увеличением общего количества уровней управления в основе о пред ел енной (креди тно й) о рганизации ил и на п ре д п р ия ти и.

Горизонтальная интеграция – обусловлена существенной диверсификацией как расширением направлений и видов дея тельности определенного хозяйствующего субъекта на заданном сегменте (секторе) рынка в экономической системе государства.

Интегрированность – плотность распределения совокупности независимых взаи мосвя занных эл ем ентов (подр азд ел ений и отделов ), которые образ уют сформированную организационную стр уктур у на основе принципов взаимного соподчинения, включения и делегирования.

План счетов – документ, который содержит исчерпывающий перечень счетов синтетического учета первого и второго порядка предназначенный для разработки рабочего плана счетов с целью использования определенными хозяйствующими субъектами экономической системы государства, которые характеризуются разным родом и видом деятельности.

Синтетический учет – осуществляется для обеспечения формирования разнородных проводок четырех основных типов, которые отражают движение средств по активным и пассивным синтетическим счетам первого и второго порядка в журнале операций (картотеке).

Трендовый анализ – предполагает расчет и сопоставление номинальных значений системы аналитических коэффициентов, которые характеризуют разнородные основные показатели финансово-хозяйственной деятельности (кредитной) организации:

ликвидность (платежеспособность), деловую активность (рыночную активность), инвестиционную привлекательность, эффективность управления пассивами и активами и динамику изменения основного и дополнительного (резервного) капитала (норму прибыли и рентабельности всех видов уста вной д ея тел ьнос ти).

Чистый дисконтированный доход – номинальное значение результата разности между фиксированными разновременными притоками и оттоками денежных средств разного номинала, ко то рые дисконтиро ваны из б уд уще го к настоя щему моменту времени и компа ундированы из прошлого к настоящем у момен ту вре мени.

Перечень сокращений и условных обозначений АОС – автоматизированная обучающая система (средство или среда) АДО – автоматизированное (дистанционное) обучение АРМ – автоматизированное рабочее место БД(З) – база данных (знаний) БПКМ – блок параметрических когнитивных моделей ГА(Э)К – государственная аттестационная (экзаменационная) комиссия ДЗ – дополнительное задание ДМ – диагностический модуль ДО – дистанционное образование (обучение на расстоянии) ИиКТ – информационные и коммуникационные технологии ИОЛСО – и н д и в и д уа л ьн ы е о с о б ен н о с т и ( сп о с об н о с ти ) л и чн ос ти субъектов обучения (администратора, эксперта, преподавателя, автора, тьютора, обучаемого, абитуриента, гостя или прочего) ИО(Н)С – информационно-образовательная (научная) среда ИЦ – информационный центр КК – компьютеризированный курс КМ – когнитивная модель КР – курсовая работа ЛВС – локальная вычислительная сеть МАДОП – модель адаптивной обучающей программы МДО – модель дистанционного обучения МТЗ – модель требуемых знаний ОИ(В) – обучающая информация (воздействие) О(Н)Уч – образовательное (научное) учреждение РК – рубежный (промежуточный) контроль РСБУ – российские стандарты бухгалтерского учета СР – самостоятельная работа ТКМ – технология когнитивного моделирования ТСМ – теоретико-справочный модуль УМК(П) – учебно-методический комплекс (пособие) УМО – учебно-методический отдел УОЗО – уровень остаточных знаний обучаемых ЭЗК – электронная зачетная книжка ЭУ – электронный учебник BDE – B o r l a n d d a t a b a s e e n g i n e ( м е х а н и з м д о с т уп а к д а н н ы м ) IEEE – Institute of electrical and electronics engineers leaning technology task force (институт инженеров по электротехнике и радиоэлектронике и комиссия в области образовательных технологий) IPX/SPX – Intranetwork packet exchange / Sequence packet exchange ( п р о т о к о л д л я м еж с е т е в о г о о б м е н а п а к е т а м и д а н н ы х ) ISO – International standards organization (международная организация по стандартизации) IAS/GAAP – International accounting standards (международные стандарты (МСФО) бухгалтерского учета и финансовой отчетности) ERP – Enterprise resource planning (система бухгалтерского учета и планирования на одно- и многономенклатурном предприятии – SAP R3, 1С, Аналитика, Бит, Парус, R-Style, Lada-Soft, Microsoft и прочие) ODBC – Open database connectivity (открытый доступ к базе данных) ТСP/IP – Transmission control protocol / Internet protocol (протокол передачи данных для сетей интранет/Интернет) WWW – World Wide Web (всемирная паутина или сеть Интернет) Введение Информатизация учреждений системы образования выступает сложной научной проблемой инициирующей рассмотрение широкого круга научных областей и создание инновационных подходов, методов, технологий и алгоритмов при реализации и внедрении разнородных средств автоматизации для обеспечения потенциальной возможности системного анализа ИО(Н)С и существенного повышения эффективности функционирования систем автоматизированного обучения (АОС) (на расстоянии).

Выделяют большое количество узловых научных аспектов (IEEE/ISO) и приоритетных направлений информатизации О(Н)Уч, которые обуславливают появление широкого спектра прикладных вопросов из разных предметных областей (проблемных сред и сфер):

социально-экономический, региональный, организационный, внедренческий, технический, программный, педагогический, эргономический, юридический и прочие.

Каждый из научных аспектов и направлений инициирует появление множества традиционных подходов к проблеме исследования ИОС:

организационное, техническое и методическое обеспечение (Круподеров Р.И., Тихонов А.Н., Колин К.К. и прочие), проблематика внедрения и использования ИиКТ в системе образования (Довгялло А.М., Кинелев В.Г., Иванников А.Д. и прочие), развитие системы образования на фоне кризиса национальных факторов (Вербицкая Л.И., Кашицин В.П., Садовничий В.А. и прочие), математические модели и методы анализа ИОС (Хакен Г., Айзерман М.А., Бесекерский В.А. и прочие), теории интеллектуальных систем и языков представления знаний (Гуревич Ю.Б., Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. и прочие) и моделирование и алгоритмизация технологического процесса автоматизированного обучения (на расстоянии) (Беспалько В.П., Ивахненко А.Г., Кларин М.В. и прочие).

При реализации автоматизированных средств обучения (АОС) нового поколения в основе инновационных ИОС классические технологии и модели в их основе утрачивают свою существенную актуальность:

линейная модель (Скиннер Б.Ф.), линейная модель с обратной связью (Пресси С.Л.), разветвленная модель (Краудер Н.), появляются разветвленная многоуровневая и адаптивная модели (Бесекерский В.А., Гуревич Ю.Б., Поспелов Г.А. и прочие), которые позволяют обеспечить максимальную адаптацию процесса формирования знаний к индивидуальным особенностям контингента обучаемых и учитывают не только УОЗО, но и ИОЛСО (физиологические, психологические и лингвистические особенности).

Внедрение инновационных технологий индивидуально-ориентированного обучения в ИОС актуализирует необходимость рассмотрения ряда новых подходов к исследованию систем автоматизированного обучения (АОС) (на расстоянии):

психофизиология восприятия (Кроль В.М., Бару А.В., Измайлов Ч.А. и прочие), когнитивная психология (Хаймен А., Дружинин В.Н., Холодная М.А. и прочие) и когнитивная лингвистика (Гик М.Л., Потапова Р.К., Найссер У. и прочие).

Современный уровень развития ИиКТ обуславливает использование в основе ИОС технологий индивидуального, личностно-ориентированного и адаптивного обучения, которые ранее практически не использовались ввиду сложности их внедрения:

системы автоматизации управления процессом обучения (формирования знаний);

системы автоматизации планирования технологического процесса обучения;

средства обучения (ЭУ) и программы с функцией лабораторного практикума;

ДМ, диагностические комплексы и среды и контрольно-измерительные программы;

электронные библиотеки для предоставления открытого доступа к ресурсам;

электронные систематические каталоги для поиска информационных ресурсов;

э л е к т р о н н ы е к а т а л о г и п о п р е д м е т а м и з уч е н и я ( д и с ц и п л и н а м ) д л я р а с ш и р е н н о г о п о и с к а п о а в т о р у и и с т о ч н и к у л и т е р а т ур ы ;

интегр иров анные среды р аз ра бо т ки методи чес кого об еспечения ;

интегрированные среды разработки (адаптивных) средств обучения;

интегрированные среды реконстр укции инфологических схем БД;

системы автоматизации перевода на национальный и иностранные языки;

системы автоматизации кадрового учета организационной структуры;

системы автоматизации аналитически-численных расчетов;

системы автоматизации реального и имитационного моделирования;

системы автоматизации проектирования и конструирования;

системы автоматизации статистического анализа апостериорных данных;

системы автоматизации систематизации и хранения разнородных данных;

системы автоматизации поиска и каталогизации разнородных данных;

системы автоматизации регистрации и передачи учебной информации;

системы автоматизации оценки (тестирования) и регистрации УОЗО;

системы АДО или системы автоматизированного обучения (АОС) (на расстоянии);

системы мониторинга (адаптивной) образовательной траектории (МДО и МАДОП);

системы стратегического планирования инновационного развития;

сис темы оперативно-тактического планирования развития;

системы экономического анализа рентабельности и безубыточности;

системы автоматизации лабораторных исследований и моделирования.

Разработка современных инновационных автоматизированных, интеллектуальных и адаптивных средств (МАДОП) и сред обучения (ИО(Н)С) п о з в о л я е т с ущ е с т в е н н о п о в ы с и т ь п о р о г о в о е н о м и н а л ь н о е з н а ч е н и е требуемого уровня качества (пере)подготовки различных специалистов посредством (автоматизации) учета разнородных ИОЛСО (диагностика), а также апробировать разработанные инновационные технологии, модели, методы и алгоритмы (адаптивного) обучения (на расстоянии) (IEEE/ISO).

Повышение уровня интеграции экономической системы государства обусловлено появлением профессиональных участников финансового рынка, которые обеспечивают эффективность (результативность) привлечения временно свободных денежных средств и их размещение, а негативный перехо д от высокоорганизо ванного инстит уционального посредничества к пря мом у об усл авливает финансовую дез интеграцию экономической системы определенного постиндустриального государства, что недопустимо в процессе развития развивающихся и развитых стран мира.

Современное состояние в экономической системе государства обуславливает комплексный подход к финансовому анализу результатов финансово-хозяйственной деятельности определенной интегрированной организационной структуры, что инициирует рассмотрение широкого спектра фундаментальных и прикладных вопросов:

экономическая теория (Павлова И.П., Чернова Г.В., Бойко И.П. и прочие), управленческий учет, финансовый менеджмент и экономическая кибернетика (Колесов Д.Н., Каверина О.Д., Утевский А.С. и прочие), финансовые институты, рынки и денежное обращение (Кидуэлл Д.С., Погостинская Н.Н., Сутырин С.Ф. и прочие), финансовые инструменты на финансовых рынках (Лялин В.А., Воробьев П.В., Петухова Р.А. и прочие) и банковский менеджмент (Лебедев Б.М., Лебедева Т.В., Кольварский Г.В. и прочие).

Выделяют с ущес твенн о сложн ую схем у ден ежного обращения между разнородными домашними хозяйствами (населением), коммерческими организациями, государством и государственными предприятиями на правах оперативного управления и хозяйственного ведения, что подчеркивает необходимость внедрения инновационных подходов, технологий, методов и алгоритмов (IEEE/ISO), а также инновационных средств автоматизации нового поколения:

теоретические основы и управление финансами, денежным обращением и кредитованием (Горбушина С.Г., Ковалев В.В., Кащеева Е.А. и прочие), страхование и сострахование (Войтоловский Н.В., Фомичева Н.М., Федорова Т.А. и прочие), налоги и налогообложение (Вылкова Е.С., Романовский М.В., Иванова Н.Г. и прочие), финансовый анализ и аудит организаций в условиях (не)определенности (Бочаров В.В., Воронцовский А.В., Тихомиров Н.П. и прочие), банковское дело (Белоглазова Г.Н., Белозеров С.А., Тихомирова Т.В. и прочие), бухгалтерский учет, анализ и аудит (Бургонова Г.Н., Леонтьева Ж.Г., Соколов Я.В. и прочие) и математическое моделирование в экономике (Буре В.М., Волков А.К, Косоруков О.А. и прочие).

ТКМ потенциально применима для эффективного обеспечения ор ганизации и реал из ации «сло жно г о » с тати ческого и динамичес кого финансового анализа организационных структур в условиях (не)определенности посредством использования сформированного набора алгоритмов и процедур.

1. Анализ состояния проблемы и постановка задач исследования Современное состояние на рынке образовательных услуг позволяет говорить о необходимости внедрения разнородных технологий и моделей индивидуально-ориентированного обучения (на расстоянии) для реализации адаптивных средств (МАДОП) и сред об учения в ИОС.

Информационная среда автоматизированного обучения (АОС) и организация образовательного (научного) процесса в ней инициируют поиск и формирование разных видов обеспечения:

организационное – совокупность разных подразделений и отделов, которые реализуют выполнение ограниченного подмножества функций и задач;

технологическое – процесс традиционного и автоматизированного обучения рассматривается как сложный управляемый технологический процесс, который включает набор различных технологических заделов и этапов;

на учное – системати ческие каталоги, БД и бан ки данных, которые содержат систематизированные научно-технические данные и информацию по различным предметным областям и с ф ер ам дея т ел ьнос т и ( креди тной) организации и предприя тия ;

техническое – вид применяемых современных разнородных аппаратных, программных и алгоритмических средств автоматизации в основе системы автоматизированного обучения (АОС) (на расстоянии);

аппаратное – набор средств автоматизации в основе информационных систем, которые реализуют выполнение операций сопутствующих деятельности научно-исследовательского центра и(или) ИЦ автоматизированного об учения (на расстоянии) О(Н)Уч;

программное – совокупность современных программных компонентов и средств системного и прикладного назначения, которые реализуют выполнение ограниченного подмножества функций и задач определенного пользователя и компонентов ИОС;

методическое – инструкции и информационные ресурсы, продукты и услуги различным субъектам обучения определенной ИО(Н)С, а также руководства (технические описания) разнородным пользователям;

кадровое – высоко квалифицированный и компетентный персонал, эксперты, консультанты, сотрудники и специалисты в определенной предметной области;

эко но мическое – денежные ср ед ства (финансовые инструменты), которые обеспечивают выполнение определенной уставной деятельности О(Н)У ч или ИЦ а вто матизиро ванно го об учения (на расстоя нии), предоставляющего комплекс образовательных услуг на определенной территории;

юридическое – нормативно-правовой базис, образованный законами, постановлениями Правительства и актами на федеральном, региональном и местном уровнях политической системы определенного государства или стран мира, которые позволяют регулировать уставную деятельность определенного О(Н)Уч.

1.1. Целесообразность разработки адаптивных средств обучения Традиционные технологии для реализации системного анализа не учитывают специфические особенности сложных объектов, процессов или явлений, а также не позволяют комплексно оценить динамику их функционирования для формирования определенного субъективного вывода (решения или умозаключения) на основе объективных фундаментальных и прикладных научных знаний.

Комплексный подход к системному анализу (сложных) объектов, процессов или явлений обуславливает потенциальную необходимость учета широкого спектра разнородных факторов, которые инициируют появление широкого спектра разнородных вопросов и проблем.

Современное состояние ИиКТ, в частности инновационных средств автоматизации в различных сферах (не)производственной деятельности современного общества а к т у а л и з и р уе т н е о б х о д и м о с т ь с о з д а н и я, в н е д р е н и я и и с п о л ь з о в а н и я инновационных информационных ресурсов, продуктов и услуг для расширения потенциальных возможностей научно-технической деятельности и исследования разнородных сложных объектов, процессов или явлений.

Система автоматизированного обучения (АОС) (на расстоянии) включает ряд различных (автоматизированных) основных компонентов, которые выполняют определенный набор разнородных функций и инициируют существенную необходимость (комплексного) внедрения инновационных подходов, методов и алгоритмов (IEEE/ISO):

(адаптивно е) с ред ство об учения (Э У), о сно вной ДМ, прикладной Д М, электронная библиотека, информационно-поисковая система, консультационная система и система мониторинга состояния обучаемого.

Появляется большое количество языков, средств и сред программирования д л я п о т ен ц и ал ьн ой в о з мо ж н о с ти р е а л и з ац и и ИО С н ового п о кол е н и я, а также инновацио нных систем автоматизированного об учения (АОС) и их разнородных основных компонентов (средств автоматизации).

Разработка и внедрение технологий индивидуально-ориентированного и а д а п т и в н о г о о б у ч е н и я ( н а р а с с т о я н и и ) и н и ц и и р уе т уч е т И О Л С О :

физиологических, психологических, лингвистических и прочих.

Це л е со о б р а з н о ст ь п р о ве д е н и я и с сл ед о ва ни й И ОС д ля ра з раб отк и и совершенствования архитектуры интеллектуальных средств обучения в а д а п ти в ны х о б ра з о ва те л ь н ых ср ед а х ак т уал из и р уе т н ео б ход и мос т ь использования современных достижений в области разнородных ИиКТ, психофизиологии восприятия, когнитивной психологии и прикладной лингвистики.

Математическая обработка апостериорных данных актуализирует необходимость создания, внедрения и использования новых методов статистического анализа, которые обладают повышенной чувствительностью к исходным и текущим данным, что позволяет точно выявлять аномалии в выборках с апостериорными данными, но возникает существенная сложность при соблюдении требований к исходным данным.

1.2. Целесообразность разработки технологий финансового анализа Современная ситуация в экономической системе определенного государства и на локальных, региональных и мировых финансовых рынках обуславливает потенциальную необходимость разработки инновационных алгоритмов, процедур, методов и технологий для обеспечения возможности исследования сложных объектов, процессов или явлений, которые сочетаются со статическими и динамическими методами финансового анализа в условиях (не)определенности (РСБУ и IAS/GAAP).

Возникает необходимость исследования потенциальной возможности использования разработанной технической ТКМ для реализации горизонтального, вертикального и трендового финансового анализа н а о с н о ве с ф о р м и р о в а н н о й с и с т е мы а н а л и т и ч е с к и х к о э ф ф и ц и ен т о в, что инициирует разработку и модернизацию набора прикладных методов и алгоритмов, которые обеспечивают возможность повышения эффективности выявления:

нормативно-правовой базы финансового анализа организационных структур;

систематизации нормативно-правовой основы финансового анализа и аудита;

информационной основы финансового анализа организационной структуры;

особенностей и недостатков информационной основы системного анализа;

специфики уставной деятельности организации (род и вид деятельности предприятия);

модели постановки и реализации бухгалтерского учета и финансового анализа (ERP);

тео рети ческо го ( р егламен тиро ванно го) и рабочег о пл ана счетов;

возможности создания БПКМ как информационной основы системного анализа;

возможности проведения горизонтального, вертикального и трендового анализа на основе сформированной системы аналитических коэффициентов;

во з мо ж но ст и и з ме р ен и я но ми н ал ьн ы х з н аче н ий коэ ф ф и ц и ен т ов разнородных параметрических КМ для организации и реализации горизонтального, вертикального и трендового финансового анализа определенной организационной структуры ((кредитной) организации или предприятия);

применение инновационного БПКМ как информационной основы для финансового анализа определенной (кредитной) организации, в частности при исследовании функционирования распределенного интегрированного международного образовательного и научного кластера (разнородных научно-исследовательских центров и ИЦ автоматизированного обучения (на расстоянии));

подбор набора различных методов для математической обработки апостериорных данных финансового анализа и аудита определенной организации;

выявление тенд енций, зависимо стей и закономерностей ( с в я з е й ), которые отражают динамику номинальных значений параметрических КМ.

1.3. С п е ц и ф и к а п р е д л о ж е н н о г о п о д х о д а и постановка комплекса задач исследования Предложенный подход предполагает использование ТКМ для реализации исследования (сложных) объектов, процессов или явлений в среде (на микро уровне):

системный анализ ИОС и повышение эффективности функционирования системы автоматизированного обучения (АОС) на основе ТКМ предполагает выполнение линейной последовательности разнородных мероприятий;

o вне сени е ор г ани з аци о нных и т ех но логи чес ких мо ди фи каций в основу новой или имеющейся структуры распределенной ИОС и принципы (алгоритмы) функционирования основных ее компонентов системы автоматизированного обучения (АОС) (на расстоянии);

o верификацию разработанной ТКМ (на микро уровне), которая включает методику ее использования, алгоритм формирования КМ на основе двух моделей (способов) представления (ориентированный граф сочетающий теорию множеств, иерархическая (многоуровневая) структурная схема (без связей), в частности когнитивный диск, когнитивное кольцо, когнитивный цилиндр, когнитивный конус, когнитивная сфера, а также один-, два-, три-, четыре-, пять- и n-когнитивный диск, когнитивное кольцо, когнитивный цилиндр, когнитивный конус, когнитивная сфера и прочие), м е т о д и к у и с с л е д о в а н и я п а р а м е т р о в К М с уб ъ е к т а о б уч е н и я, м е т о д и к у и с с л е д о в а н и я п а р а м е т р о в К М с р е д с т в а о б уч е н и я, алгоритм обработки апостериорных данных (результатов) исследования;

o верификацию разработанного комплекса программного обеспечения для автоматизации задач системного анализа (автоматизированной) ИОС, который включает различные инновационные программные компоненты:

(адаптивное) средство обучения (ЭУ), основной ДМ и прикладной ДМ;

финансовый анализ организационной структуры на основе данных первичных регистров бухгалтерской и финансовой отчетности посредством использования разработанной современной ТКМ предусматривает создание разных методов и алгоритмов (РСБУ и IAS/GAAP);

o методику формирования нормативно-правовой основы для финансового анализа;

o методику формирования информационной основы (обеспечения) для финансового анализа организации на основе БПКМ (КМ для горизо нтального финансового анал иза организ ации, КМ для вертикального финансового анализа организации и КМ для трендового финансового анализа организации на основе разработанной системы аналитических коэффициентов);

o алгоритм формирования структуры параметрической КМ на осно ве раз р аб о танны х с по со б ов (мод елей ) пр ед ст авлен ия предварительно структурированных данных (рекомендуются классические существующие и инновационные разработанные модели представления предварительно структурированных данных);

o методику проведения горизонтального финансового анализа организации;

o методику проведения вертикального финансового анализа организации;

o методику проведения трендового финансового анализа организации на основе сформированной системы аналитических коэффициентов с ши роки ми пот ен циал ьными возможностями интерпретации;

o методику обработки апостериорных данных финансового анализа организации.

Ввиду комплексности рассматриваемой научной проблемы разработка велась в рамках ряда этапов (технологических заделов), предусматривающих практическое использование полученных результатов.

1.4. Этапы проведения исследования В ходе проведения научно-исследовательской и методической работы можно выделить ря д существенных этапов (технол огических задел ов), каждый из которых характеризуется определенными фундаментальными и прикладными, теоретическими и практическими научными результатами, к о т о р ы е п о л уч е н ы, в е р и ф и ц и р о в а н ы, п р и м е н я ю т с я и п р е д с т а в л е н ы в основе моих диссертаций, двух моих личных монографий и моего первого отчета по индивидуальной инициативной НИР за 2003-2006 г., а также испол ьзов ал ись ко н тинген т ом об учаемых в учеб ном п роцессе различных образовательных и научных организаций ( уч ре жде ний).

Анализ современного этапа развития ИиКТ для применения в системе образования позволил выявить наиболее существенные противоречия:

новые ИТ предоставляют широкие возможности для организации процесса обучения, но уровень их применения в современных ВУЗах недостаточно велик;

имеющиеся технологии мониторинга состояния субъекта обучения не позволяют точно и достоверно измерять оценку УОЗО, а затем эффективно и комплексно учитывать разнородные ИОЛСО;

средства автоматизации позволяют реализовать текущую, промежуточную и итоговую аттестацию с минимальными транзакционными и временными издержками, а также внедрять и практически использовать не только грубую шкалу на основе количества правильных ответов, но также точную шкал у на основе с уммы набранных баллов за каждый правильный вариант ответа на вопрос (задание);

существующие технологии создания автоматизированных средств обучения (АОС) и УМК практически не учитывают индивидуальные особенности обработки информации обучаемым как субъектом процесса (адаптивного) обучения;

совершенствование организации и технологии процесса АДО (на расстоянии) обуславливает потенциальную необходимость анализа эффективности (результативности) функционирования ИОС с учетом разных ИОЛСО (МДО), а также интегрального порогового номинального значения оценки УОЗО;

классическая теория управления позволяет формализовать полученный контур адаптации в системе автоматизированного обучения (АОС) на основе БПКМ, что позволяет повысить качество системного анализа ИОС системы АДО (МДО);

требования к современным (адаптивным) (интеллектуальным) ИОС инициируют реализацию накопления и оперативной обработки данных, к о т о р ы е х а р а к т е р и з ую т и н д и в и д уа л ь н ую д и н а м и к у и з м е н е н и я показателей качества формирования знаний контингента обучаемых;

появляется возможность проведения математической обработки апостериорных данных серии экспериментов посредством набора статистических методов в основе пакетов прикладных программ статистического назначения (MS Excel, Statistica, SPSS, Mathematica, Matlab (Simulink) и прочие).

Анализ современного этапа развития инновационных ИиКТ для применения в экономической системе государства с целью финансового анализа (РСБУ и IAS/GAAP) хозяйствующих субъектов позволил выявить наиболее существенные противоречия:

глобализация экономической системы постиндустриального государства об уславливает транснационализацию (интернационализацию) на основе донорно-реципиентных отношений с целью получения доступа к различным (не)материальным ресурсам на международном уровне;

г л о б а л ь н а я э к о н о м и ч е с к а я и н т е г р а ц и я и н и ц и и р уе т п о я в л е н и е существенной диверсификации деятельности (кредитных) организаций, а также вертикальную и горизонтальную интеграцию хозяйствующих субъектов, которые занимаются единичным, серийным и массовым производством однономенклатурной и многономенклатурной (сложной) продукции из одной или нескольких ассортиментных групп предприятия (организации);

появляется существенный дефицит подходов, методов и технологий для реализации автоматизации финансового анализа результатов финансово-хозяйственной деятельности современных (кредитных) организаций или предприятий;

информационные продукты позволяют получить разграниченный доступ к информационным ресурсам и оказывать на их основе информационные услуги;

возникает необходимость внедрения и практического использования ТКМ для горизонтального, вертикального и трендового финансового анализа посредством сформированной системы аналитических коэффициентов, что открывает потенциальную возможность повышения эффективности разработки разнородных инновационных методов и алгоритмов в ее основе;

нормативно-правовая основа государственного регулирования деятельности хозяйствующих субъектов на финансовых рынках является существенно сложной, поскольку наблюдается динамика свода федеральных, региональных и местных законов, что обуславливает потенциальную необходимость создания методов анализа и накопления распределенных информационных БД и банков данных;

ТКМ позволяет эффективно сформировать нормативно-правовую базу и информационную основу горизонтального, вертикального и трендового финансового анализа на базе аналитических коэффициентов и сформировать КМ;

информационная основа финансового анализа организации формируется на основе первичных регистров бухгалтерского учета, финансового анализа и аудита, что позволяет эффективно использовать разработанный инновационный БПКМ;

появляется необходимость и предпосылки для разработки современного программного обеспечения с целью автоматизации различных задач финансового анализа и бухгалтерского учета (кредитной) организации (ERP);

обуславливается возможность математической обработки апостериорных данных посредством использования средств автоматизации и методов теории вероятности.

На первом этапе (2003 – 2004 год) с 01 мая 2003 г. поступил в очную аспирантуру, согласно указанию со стороны руководства кафедры «Автоматики и процессов управления»

с 0 1 с е н т я б р я 2 0 0 3 г. п р и с т уп и л к п р е п о д а в а т е л ь с к о й д е я т е л ь н о с т и и разрабатывал методическое обеспечение дисциплины «Информатика», с 01 февраля 2004 г. до 31 августа 2006 г. проводил практические занятия и принимал зачеты в двух группах обучаемых дневного потока по дисциплине «Интеллектуальные технологии представления знаний» в качестве преподавателя;

осуществлял анализ источников литературы и патентные исследования с целью поиска возможных аналогов разрабатываемых объектов, процессов или явлений, а т а к ж е в ы я вл я л с у щ е с т в ую щ и е р а з н о р о д н ы е а к т уа л ь н ы е п р о б л е м ы, возникающие при создании, использовании, сопровождении и обслуживании разных компонентов (адаптивных) ИОС систем АДО (МДО).

Согласно принципу открытого обучения учебный процесс современного О(Н)Уч основывается на использовании широких возможностей от кр ыт ой И ОС д л я фо р ми ро вания кот о ро й треб ует ся а кт ивная ра бота специалистов разного профиля по подготовке и сопровождению э л е кт р о н н ы х о б р а з о в ат е л ьн ы х ( н а учн ых ) и н ф орм ац и он н ы х ре с урс ов, но сейчас недостаточно проработаны современные ИиКТ создания таких учебно-методических элементов нового поколения, учитывающих ИОЛСО (УОЗО).

Проведенный анализ теоретических основ построения современных автоматизированных ИОС (адаптивного) обучения с моделью субъекта обучения позволил выделить ряд эффективных организационных моделей и технологий вз аимодействия раз нородных с убъектов об учения и сред ств об учения, а также мероприятий при организации индивидуально-ориентированного формирования знаний обучаемых как управляемого технологического процесса:

моделей адаптивной репрезентации ОИ(В) (МАДОП) и алгоритмов обучения при реализации мониторинга (тестирования) успеваемости и оценки УОЗО.

П о л у ч е н н ы е м н о й н а уч н ы е р е з ул ь т а т ы о б н а р о д о в а л и с ь в ф о р м е выступлений и публикаций материалов на международных конференциях, которые проводились «Санкт-Петербургским государственным электроте хничес ким универси тето м "ЛЭ Т И" » («СПб Г ЭТУ "Л ЭТИ" »), «Международным банковским институтом» («МБИ»), «Межд ународной академией на ук Высшей школы» («МАН ВШ»), «Межрегиональным образовательным консорциумом России» и прочими:

1. I X а я м е ж д у н а р о д н а я н а у ч н о - м е т о д и ч е с к а я к о н ф е р е н ц и я «Современные технологии обучения 2003», проходящая в «Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете "ЛЭТИ"»,

Российская Фед ер ация, г. Санкт-Петерб ург, 23 апреля 2003 года:

моя публикация и мой научный доклад в секции «Технологии обучения»

на тем у «Применение систем искусственного инте лле кта в проблемном обучении на примере программнод и а г но ст и р ую щ е г о мо д ул я э кс пе р т н ой об учаю щей с и ст е мы ».

2. I I а я м е ж д у н а р о д н а я н а у ч н о - п р а к т и ч е с к а я к о н ф е р е н ц и я «Актуальные проблемы экономики и новые технологии преподавания», проходящая в «Международном банковском институте»,

Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, 12-13 марта 2003 года:

моя публикация и мой научный доклад в секции «Образовательная политика и новые технологии преподавания»

на тему «Влияние развития информационных и коммуникационных технологий на общество и образование»;

моя публикация и мой научный доклад в секции «Образовательная политика и новые технологии преподавания»

на тему «Концепция разработки интеллектуальных обучающих систем на основе технологии быстрого прототипирования»;

моя публикация и мой научный доклад в секции «Образовательная политика и новые технологии преподавания»

на тему «Действующий демонстрационный прототип экспертной системы обучения к а к п е д а г о г и ч ес к о е п р о г р а м м н о - д и а г н о с т и ч е с к о е ср ед с т во».

3. I I I ь я м е ж д у н а р о д н а я н а у ч н о - п р а к т и ч е с к а я к о н ф е р е н ц и я «Актуальные проблемы экономики и новые технологии преподавания», проходящая в «Межд ународном банковском институте»,

Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, 11-13 марта 2004 года:

моя публикация и мой научный доклад в секции «Образовательная политика и новые технологии преподавания»

на тему «Когнитивная модель пользователя как средство коммуникативного взаимодействия с системной дистанционного обучения»;

моя публикация и мой научный доклад в секции «Образовательная политика и новые технологии преподавания»

на тему «Основы технологии построения параметрических когнитивных моделей для задач среды дистанционного обучения».

моя публикация и мой научный доклад в секции «Математические методы и информационные технологии в экономике»

на тему «Особенности обеспечения информационной безопасности н а ур о в н е пр иложений в ср ед е WWW с использованием PHP»;

моя публикация и мой научный доклад в секции «Гуманитарные и социальные знания и их роль в экономике и образовании»

на тему «Особенности профессиональной деятельности личности в условиях глобализации информационной среды».

4. I I а я м е ж д у н а р о д н а я н а у ч н о - м е т о д и ч е с к а я к о н ф е р е н ц и я «Управление качеством в современном ВУЗе», проходящая в «Международном банковском институте»,

Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, 17-18 июня 2004 года:

моя публикация и мой научный доклад в секции «Управление качеством в ВУЗе»

на тему «Применение экспертных обучающих систем для автоматизации контроля уровня знаний по предметным областям»;

моя публикация и мой научный доклад в секции «Управление качеством в ВУЗе»

на тему «Особенности применения экспертных обучающих систем для автоматизированной оценки квалификации профессиональных участников рынка ценных бумаг».

Мной защищена с отличием моя аттестационная работа (монография и учебник) «Международные стандарты финансовой отчетности: особенности трансформации»

на о сн ове и т ер ат и вн ог о ц икл а р аз ра бо танн о й ТК М (н а ми кро ур овне) по спец. 08.00.10 – «Финансы, денежное обращение и кредит» (24 июня 2004 г.).

Мной проводилась разработка ТКМ (на микро уровне) – создан итеративный цикл ТКМ, осуществлялась реализация разнородных инновационных компонентов ИОС системы АДО со свойствами адаптации на основе параметрических КМ:

основной ДМ, который практически использовался на практических занятиях по дисциплине «Искусственный интеллект в задачах управления» (дневной поток), по дисциплине «Информатика» (дневной поток) [получены положительные результаты].

Мной разрабатывалось мое методическое обеспечение по дисциплине «Информатика»:

мной самостоятельно разработан теоретический курс лекций по дисциплине «Информатика» (01 сентября 2004 г.);

мной начали создаваться мои методические указания к лабораторным работам «Операционная система MS Windows 98/Me/2000» по дисциплине «Информатика»;

мной начали создаваться мои методические указания к лабораторным работам «Пакет прикладных программ MS Office 2000:

Текстовый редактор Word» по дисциплине «Информатика»;

мной начали создаваться мои методические указания к лабораторным работам «Пакет прикладных программ MS Office 2000:

Система электронных таблиц Excel» по дисциплине «Информатика».

Ос ущ е с тв л я л р ук о во д с т во д и п л о мн ым п рое кт ир ова н и ем н а т е м у:

«Разработка программного инструментария для оценки квалификации профессиональных участников рынка ценных бумаг»

(Зиновьева Н.Н., гр уппа 8832, оценка ГАК «отлично»).

Разработан стратегический план научно-исследовательской работы на 10 лет:

разработка и защита моей диссертации «Разработка модели взаимодействия пользователя с информационными и коммуникационными технологиями в среде дистанционного образования, оценка эффективности ее функционирования»

на соискание ученой степени кандидата (доктора) технических наук по спец. 05.13.01 – «Системный анализ, управление и обработка информации» (2003-2005 уч. г.);

п р о ф е с си о н а л ьн ая ( пе р е )п о д го то вка, п овы ше ни е к вал и ф и ка ц и и и (второе) высшее образование с целью написания и защиты моей аттестационной работы (монография и учебник) «Международные стандарты финансовой отчетности: особенности трансформации»

на основе (итеративного цикла) разработанной ТКМ в о б л а ст и си ст е мно го и ф инан со во го а н ал и з а (2003 -20 04 уч. г.);

формирование научного задела для написания и защиты моей диссертации «Финансовый анализ информационного центра автоматизированного обучения на основе блока параметрических когнитивных моделей»

на соискание ученой степени кандидата и доктора экономических наук по спец. 08.00.10 – «Финансы, денежное обращение и кредит» (2004-2007 уч. г.);

защита моей диссертации «Среда автоматизированного обучения со свойствами адаптации на основе блока параметрических когнитивных моделей»

на соискание ученой степени доктора технических наук по спец. 05.13.01 – «Системный анализ, управление и обработка информации»

и 19.00.03 – «Психология труда, инженерная психология и эргономика» (2003-2006 г.);

защита моей диссертации (монография) «Технология когнитивного моделирования для финансового анализа и аудита организации»

на соискание ученой степени доктора экономических наук по спец. 08.00.10 – «Финансы, денежное обращение и кредит» (2004-2007 г. и 2007-2010 г.).

На втором этапе (2004 – 2005 год) с 01 сентября 2004 г. до 31 августа 2005 г.

приступил к чтению теоретического курса лекций в шести группах обучаемых дневного потока и проведению практических занятий в трех группах обучаемых дневного потока по дисциплине «Информатика» в качестве преподавателя, мной ос уществлялась разработка стр укт уры ИОС системы АДО (МДО) со сво йст вами ада птации на о сн ове БПКМ (н а расс тоя нии) (М АДОП):

и с сл е д о в ал и с ь о со б ен н о с т и ф ун кц и о н и р о в ан и я раз но род н ы х ка н а л ов информационного взаимодействия субъектов обучения и средств обучения;

специфика организации, основные технологические этапы (заделы) обучения как управляемого технологического процесса формирования знаний обучаемых и принципы функционирования компонентов ИОС системы АДО.

Полученные научно-технические теоретические и практические результаты обнародовались в форме выступлений и публикаций материалов на ряде международных конференций, которые проводились Министерством образования и науки РФ, «МАН ВШ», «Межрегиональным образовательным консорциумом России» и прочими:

5. I V а я м е ж д у н а р о д н а я н а у ч н о - п р а к т и ч е с к а я к о н ф е р е н ц и я «Актуальные проблемы экономики и новые технологии преподавания», проходящая в «Международном банковском институте»,

Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, 15-16 марта 2005 года:

моя публикация и мой научный доклад в секции «Инновационные технологии образования»

на тему «Особенности структуры информационной среды адаптивных систем ДО»;

моя публикация и мой научный доклад в секции «Инновационные технологии образования»

на тему «Структура когнитивной модели для поддержки информационной среды адаптивного обучения»;

моя публикация и мой научный доклад в секции «Инновационные технологии образования»

на тему «Исследование конвергентных и дивергентных интеллектуальных способностей когнитивной модели испытуемого для задач информационной среды адаптивного обучения».

6. I I I ь я м е ж д у н а р о д н а я н а у ч н о - м е т о д и ч е с к а я к о н ф е р е н ц и я «Управление качеством в современном ВУЗе», проходящая в «Международном банковском институте»,

Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, 21-22 июня 2005 года:

моя публикация и мой научный доклад в секции « М о н и т о р и н г и п о д д е р ж к а с и с т е м ы уп р а в л е н и я к а ч е с т в о м »

н а т е м у « П р и м е н е н и е и н т е л л е к т уа л ь н ы х о б уч а ю щ и х с и с т е м (для автоматизированной оценки уровня остаточных знаний по предметам изучения и диагностики конвергентных и дивергентных интеллектуальных способностей когнитивной модели субъекта информационной среды адаптивного автоматизированного обучения)».

Мной проводилась разработка методик и алгоритмов в основе ТКМ (на микро уровне), пол учены с т р ук т ур ы К М с уб ъ е кта о б уче ни я и К М с ред ства об уче ни я, реализованы различные модификации в организации ИОС (МДО), т е х н о л о г и и и п р ин ц и п ы ф ун к ц и о н и р о в а н и я р а з л и ч н ы х к о м п о н ен т о в в основе системы АДО со свойствами адаптации на основе БПКМ (МАДОП).

Разработано мое методическое пособие по дисциплине «Информатика» для студентов.

Мной создавалась структура (адаптивного) средства обучения (ЭУ), реализованы инновационные основной ДМ и прикладной ДМ, которые впоследствии использовались на практических занятиях по дисциплинам «Информатика» (дневной и вечерний поток) и «Интеллектуальные технологии представления знаний» (дневной поток).

Полностью самостоятельно создано мое методическое обеспечение по дисциплине «Информатика» (см.

www.vetrovan.(spb.)ru):

разрабо тан теоретический курс лекций (для ст удентов первого курса), изданы три моих методических указания к лабораторным работам.

Осуществлял руководство дипломным проектированием на следующие темы:

«Разработка диагностического модуля открытого образовательного портала для задач информационной среды автоматизированного дистанционного обучения»

(Блинков Р.Ю., гр уппа 9832, оценка ГАК «отлично»);

«Разработка программного инструментария диагностики уровня конвергентных интеллектуальных способностей когнитивной модели испытуемого для задач информационной среды адаптивного обучения»

(Тасоева Е.Б., группа 9832, оценка ГАК «отлично»);

«Разработка программного инструментария диагностики уровня дивергентных интеллектуальных способностей когнитивной модели испытуемого для задач информационной среды адаптивного обучения»

(Федосеева Н.А., гр уппа 9832, оценка ГАК «хорошо»).

По просьбе проректора по научной работе «Международного банковского института»

д.т.н., проф. Изранцева В.В. мной подготовлены и опубликованы (07 июня 2004 г.) два моих раздела (я выиграл конкурс в 2004 г.) в коллективной монографии «Факторы успеха в образовательной деятельности современного ВУЗа»

под ред. члена-корр. «Международной академии наук ВШ» И.Н. Захарова:

«Тенденции развития информационной среды дистанционного образования»;

«Когнитивная модель для адаптивных систем дистанционного обучения».

Мной начата комплексная моя научно-теоретическая работа п о н а п и са н ию и ти р а ж и р о в ан и ю мо и х л и ч н ых н а уч н ы х м он о г р а ф и й с некоторыми вопросами теории информации и научными результатами:

«Основы когнитивной информатики: аппаратное, программное и алгоритмическое обеспечение» (с решением практических задач) (12 мая 1997 г.) – моя научно-публицистическая работа с некоторыми моими научными результатами, которые легли в основу моей диссертации по физико-матем. наукам (спец. 01.02.01);

«Особенности развития теории информации и информационных технологий на пороге XXI века» (03 июня 2004 г.) – моя научно-публицистическая работа с некоторыми моими научными результатами, которые легли в основу моей диссертации по философии (спец. 09.00.08);

«Технология когнитивного моделирования для финансового анализа и аудита организации» (24 июня 2004 г.) – моя научно-публицистическая работа с некоторыми моими научными результатами, которые легли в основу моей диссертации по экономике (спец. 08.00.10);

«С реда автоматиз ированного об уче ния со свойств ам и ад аптации на основе когнитивных моделей» (07 июня 2005 г. и 01 ноября 2005 г.) – моя научно-публицистическая работа с некоторыми моими научными результатами, которые легли в основу моей диссертации по технике (спец. 05.13.01 и 19.00.03).

На третьем этапе (2005 – 2006 год) с 01 сентября 2005 года приступил к чтению теоретического курса лекций в шести группах обучаемых дневного потока и двух группах обучаемых вечернего потока и проведению практических занятий в трех группах обучаемых дневного потока и двух группах обучаемых вечернего потока по дисциплине «Информатика» в качестве преподавателя, мной усовершенствовались принципы функционирования компонентов ИОС (МДО) системы АДО со свойствами адаптации на основе БПКМ (на расстоянии) (МАДОП), дорабатыва ли сь К М с убъе кта об учен ия и К М с редства обуче ни я, а также разнородные методики и алгоритмы расположенные в основе созданной и представленной ТКМ (на микро уровне).

Мной осуществлялась разработка архитектуры и программной реализация п р о ц е сс о р а ад а п т и вн о й р еп р е з е н тац и и и н ф орм ац и онн ы х ф рагм ен т ов в основе автоматизированного (адаптивного) средства об учения (АОС) для обеспечения индивидуально-ориентированной генерации последовательности ОИ(В).

П о л уч е н н ы е м н о й н а уч н ы е р е з ул ь т а т ы о б н а р о д о в а л и с ь в ф о р м е выступлений и публикаций материалов на следующих региональных и международных конференциях, которые проводились Министерством образования и науки РФ, «МАН ВШ», «Межрегиональным образовательным консорциумом России» и прочими:

7. 4 - я в с е р о с с и й с к а я н а у ч н а я к о н ф е р е н ц и я «Управление и информационные технологии 2006», проходящая в «Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете "ЛЭТИ"» и ЦНИИ «Электроприбор»,

Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, 10-12 октября 2006 года:

моя публикация и мой научный доклад в секции «Ин формационные технол огии упр авления и моделирования »

на тему «Адаптивная информационная среда автоматизированного обучения на основе когнитивных моделей»;

моя публикация и мой научный доклад в секции «И нф ор мац ио нны е те хн ол о гии уп р ав лен ия и мод ел и рова ния »

на тему «Когнитивное моделирование для анализа информационно-образовательной среды».

8. Международная конференция «Проблемы кибернетики и информатики 2006», п р о х о д я щ а я в « Н а ц и о н а л ь н о й а к а д е м и и н а ук А з е р б а й д ж а н а »,

Азербайджан, г. Баку, 24-26 октября 2006 года:

моя публикация и мой научный доклад в секции «Проблемы управления и системный анализ»

на тему «Информационная среда автоматизированного обучения со свойствами адаптации на основе когнитивных моделей».

Изданы три моих методических указания к лабораторным работам (30 декабря 2005 г.), подго товлено мое мето дическое пособие для студентов первого курса по дисциплине «Информатика» (01 сентября 2005 г.):

Ветров А.Н. Операционная система MS Windows 98/Me/2000:

метод. указ. к лаб. раб. / О.Ю. Бела ш, А.Н. Ве тров, Е.Е. Котова;

под ред. проф. Н.Н. Кузьмина. – СПб.: Изд-во «СПбГЭТУ "ЛЭТИ"», 2005. – 72 с.;

Ветров А.Н. Пакет прикладных программ MS Office 97/2000:

Текстовый редактор Word: метод. указ. к лаб. раб. / О.Ю. Белаш, А.Н. Ветров, Е.Е. Котова;

под ред. проф. Н.Н. Кузьмина. – СПб.: Изд-во «СПбГЭТУ "ЛЭТИ"», 2005. – 60 с.;

Ветров А.Н. Пакет прикладных программ MS Office 97/2000:

Система электронных таблиц Excel: метод. указ. к лаб. раб. / О.Ю. Белаш, А.Н. Ветров, Е.Е. Котова;

под ред. проф. Н.Н. Кузьмина. – СПб.: Изд-во «СПбГЭТУ "ЛЭТИ"», 2005. – 64 с.

Опубликованы три мои научные статьи в зарубежных и российских научных журналах:

Ветров А.Н. Подход к синтезу информационно-образовательной среды адаптивного дистанционного обучения с использованием методов и технологий когнитивного моделирования / А.Н. Ветров // «Вестник Украинского отделения «Международной академии наук ВШ»», 2005. – 22 с.

(подана в июне 2005 года, находится в печати);

Ветров А.Н. Подход к синтезу информационно-образовательной среды адаптивного (дистанционного) обучения с использованием методов и технологий когнитивного моделирования / А.Н. Ветров // «Известия «СПбГЭТУ "ЛЭТИ"»», 2005. – 12 с.

(подана в декабре 2005 года, находится в печати);

Ветров А.Н. Информационная среда автоматизированного обучения на основе когнитивных моделей / А.Н. Ветров, Е.Е. Котова, Н.Н. Кузьмин // «Вестник Московского отделения «Международной академии наук ВШ»», 2006. – 10 с.;



Pages:   || 2 | 3 | 4 |
Похожие работы:

«МЕЖГОСУДАРСТВЕННЫЙ СОВЕТ ПО СТАНДАРТИЗАЦИИ, МЕТРОЛОГИИ И СЕРТИФИКАЦИИ (МГС) INTERSTATE COUNCIL FOR STANDARDIZATION, METROLOGY AND CERTIFICATION (ISC) ГОСТ МЕЖГОСУДАРСТВЕННЫЙ 33758— СТАНДАР...»

«ВСЕУКРАЇНСЬКА ГРОМАДСЬКА ALL-UKRAINIAN PUBLIC ОРГАНІЗАЦІЯ АСОЦІАЦІЯ ORGANIZATION FOUNDRY ЛИВАРНИКІВ УКРАЇНИ ASSOCIATION OF UKRAINE бул. Академіка Вернадського, 34/1, 34/1 Vernadsky ave., Kiev – 142, м. Київ-142, МСП...»

«Economics and management of a national economy 177 УДК: 332.1:338.45:621 Publishing House ANALITIKA RODIS ( analitikarodis@yandex.ru ) http://publishing-vak.ru/ Машиностроительный кластер как инструмент развития экономики региона в усло...»

«Проект ПРОГРАММА РАЗВИТИЯ Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева на 2016-2020 годы 1. ОСНОВНЫЕ РЕГЛАМЕНТИРУЮЩИЕ ДОКУМЕНТЫ Программа развития НГТУ им. Р....»

«Строительство уникальных зданий и сооружений. ISSN 2304-6295. 6 (45). 2016. 68-88 journal homepage: www.unistroy.spb.ru Проектирование и анализ энергоэффективности дома, удовлетворяющего принципам стандарта "Passivhaus" Д.О. Советников1*, Д.О. Семашкина 2 1-2 Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого,...»

«1. Цель и задачи освоения учебной дисциплины Цель дисциплины: формирование фундаментальных и профессиональных знаний о физиологических процессах и функциях организма млекопитающих животных и птиц, о качественном своеобразии организма продуктивных сельскохозяйственных, домашних, лабораторных и экзотических животных, необходи...»

«Государственный комитет СССР по делам строительства (Госстрой СССР) Инструкция по проектированию сн JL X и строительству 517 -80 противолавинных защитных со о р у ж ен и и Зак&сн l:u й 3Л.С1. -is9 0 1 о/, of. у Л П З.Т *4 Ш ОТ Щ IX. S O ОСТ ч 91 е. Ч_ _ _ _ _ У 1. V • ? :r*r;v-;\^...»

«МИНИСТЕРСТВО СТРОИТЕЛЬСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ НЕФТЯНОЙ И ГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ ВСЕСОЮЗНЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ПО СТРОИТЕЛЬСТВУ МАГИСТРАЛЬНЫХ ТРУБОПРОВОДОВ СТРОИТЕЛЬСТВО МАГИСТРАЛЬНЫХ И П...»

«АДМИНИСТРАЦИЯ ФУРМАНОВСКОГО МУНИЦИПАЛЬНОГО РАЙОНА ПОСТАНОВЛЕНИЕ от с^Д iP-fc&P/s № г.Фурманов Об утверждении Порядка организации питания обучающихся муниципальных общеобразовательных организаций Фурмановского муниципального района В соответствии с...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ ПЕРМСКОГО КРАЯ КРАЕВОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "КРАСНОКАМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ТЕХНИКУМ" РАССМОТРЕНО И СОГЛАСОВАНО ОУ "Краснокамский на заседании Педагогического совета (Диктор ехникум" политехни А.И. Жигирей " 22...»

«ЛИПЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ СПУТНИК 2017 АБИТУРИЕНТА История Липецкого государственного технического университета началась 1 ноября 1956 года с Приказа Министра высшего образования СССР об открытии вечернего факультета Тульского механического и...»

«Заседания Московской областной комиссии по индексации цен и ценообразованию в строительстве, образованной Правительством Московской области (Постановление от 23.07.2013 г. №538/29). г. Москва от 19 февраля 2014 г. №...»

«SMG-4, SMG-2 Руководство по эксплуатации, версия 2.2 (05.04.2016) Цифровой шлюз Версия ПО: V.3.1.3.1111. 4/S Build: Apr 1 2016 12:52:16 Версия SIP-адаптера V.3.1.1.53 Версия документа Дата выпуска Содержание изменений Версия 2.2 05.04.2016...»

«Управление по физической культуре и спорту администрации города МАУДО "СДЮШОР по игровым видам спорта имени А.М. Беляева" проводимого в рамках муниципальной программы "Комплексные меры по пропаганде здорового образа жизни (профилактика наркомании, токсикомании) в городе Нижневартовске на 2015-2020 годы" Подготовила инстр...»

«Инструкция по монтажу и техническому обслуживанию Плоская вентиляционная установка "Комфорт" CFL-WRG Wolf GmbH, а/я 1380, 84048 Майнбург, тел.: 08751/74-0, факс 08751/741600, Интернет: www.wolf-heiztechnik.de Арт. № 3063007_0411 Германия (D) Содержание Содержание 1. Общие указания / Указания по технике безопасности 2....»

«Сборник статей Иерусалимский православный семинар. Выпуск 4 Текст предоставлен издательством http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=11080440 Иерусалимский православный семинар. Выпуск 4: Индрик; Москва; 2013 ISBN 978-5-91674-261-9 Аннотация "Что мы знаем об истории и стро...»

«ЧАСТНАЯ МОДЕЛЬ УГРОЗ БЕЗОПАСНОСТИ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ В ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ МБОУ "СРЕДНЯЯ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ШКОЛА №45" Обозначения и сокращения АРМ – автоматизированное рабочее место ВИ – видовая информация ВТСС – вспомогательные технические средства и...»

«Вопросы для вступительного экзамена в аспирантуру по специальности 05.13.01 "Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы)"РАЗДЕЛ 1.МОДЕЛЬНЫЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ 1.1. Преобразование Ла...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина" Академия электротехнических наук Российской Федерации МАТЕРИАЛЫ Международной научно-технической конферен...»

«Министерство образования Российской Федерации Дальневосточный государственный технический университет им. В.В. Куйбышева НАСОСЫ И ТЯГОДУТЬЕВЫЕ МАШИНЫ ТЕПЛОВЫХ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ Учебное пособие Владивосток 2002 BOOKS.PROEKTANT.ORG БИБЛИОТЕКА ЭЛЕКТРОННЫХ КОПИ...»

«ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ВЫСШЕЙ ВЛАСТИ В ВОЕННОЙ СФЕРЕ ДИКТАТОРАМИ РАННЕЙ РИМСКОЙ РЕСПУБЛИКИ В. В. ДЕМЕНТЬЕВА Ярославский государственный университет им П. Г. Демидова vv_dementieva@mail.ru Vera Dementieva (P. G. Demidov Yaroslavl’ State University, Russia) EXECUTION OF THE HIGHEST POWER IN MILITARY SPHERE BY THE DICTA...»

«ЗБІРНИК СТАТЕЙ, 2013, ВИПУСК 17, ТОМ 1 Key words: metabolic syndrome, paranoid schizophrenia, clinical-psychopathological features Отримано до редакції 04.03.13 УДК 616.89-02-058-083/-085 ФОРМЫ И МЕХАНИЗМЫ ТОЛЕРАНТНОГО ОТНОШЕНИЯ ОБЩЕСТВА...»

«Арианна Хаффингтон Революция сна: Как менять свою жизнь ночь за ночью Текст предоставлен правообладателем http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=23893528 Революция сна: Как менять свою жизнь ночь за ночью / Арианна Хаффингтон: Альпина Паблишер; Москва; 2017 ISBN 978-5-9614-4750-7 Аннотац...»

«I. Пояснительная записка 1.1 Данная рабочая учебная программа по русской литературе для 5 класса составлена в соответствии со следующими нормативно-правовыми документами:1. Федеральный закон от 29.12.2012г...»








 
2017 www.kn.lib-i.ru - «Бесплатная электронная библиотека - различные ресурсы»

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.