Алгоритмическое обеспечение автоматизированной системы управления на основе доверительной оценки профессиональных компетенций специалиста
Диссертация
Внутрифирменная, переподготовка включает в себя СОПД, которые в зависимости от исходного уровня подготовки являются индивидуальными для каждого специалиста. В связи с этим для определения СОПД необходимо оценить исходные уровни ПКС, что в свою очередь предполагает временные и стоимостные затраты на внутрифирменную переподготовку. Анализ работ Аванесова B.C., Бодалева А. А., Столина В. В., Шмелева… Читать ещё >
Содержание
- 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПОДГОТОВКОЙ СПЕЦИАЛИСТА
- 1. 1. Анализ структуры автоматизированных систем, управления подготовкой специалиста
- 1. 2. Анализ исходной информации о профессиональных компетенциях специалиста дляпринятия решения по их формированию
- 1. 3. ' Обоснование модели доверительной оценки1 профессиональных компетенций специалиста дяят1ринятиярешения по их формированию
- 1. 4. Анализ алгоритмов управления* подготовкой специалиста для формирования у’него профессиональных компетенций
- 1. 5. Математическаятюстановка задачи исследования
- ВЫВОДЬШО РАЗДЕЛУ
- 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗРАБОТКИ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ДОВЕРИТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ^ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ СПЕЦИАЛИСТА
- 2. 1. ' Математическое обеспечение модели определения содержания- и объёма профильных дисциплин на основе доверительной оценки профессиональных компетенций специалиста
- 2. 2. Построение структурной схемы автоматизированной системы управления на основе доверительной оценки профессиональных компетенций специалиста
- 2. 3. Комплекс алгоритмов принятия решения по формированию профессиональных компетенций специалиста
- 2. 4. Аппаратная реализация устройства управления- формированием профессиональных компетенций специалиста
- 2. 5. Обоснование методики принятия решения по формированию профессиональных компетенций специалиста на основе их доверительной оценки
- ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ
- 3. ЭКСПЕРИМЕНТ ПО ОПРЕДЕЛЕНИЮ СОДЕРЖАНИЯ И ОБЪЁМА ПРОФИЛЬНЫХ ДИСЦИПЛИН НА ОСНОВЕ ДОВЕРИТЕ ЛЬНОЙЮЦЕНКИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ СПЕЦИАЛИСТА
- З.Г Планирование и проведение эксперимента доверительного оценивания профессиональных компетенций специалиста
- 3. 2. Согласование результатов оценки специалиста при различном составе его профессиональных компетенций
- 3. 3. Экспериментальное определение содержания и объёма профильных дисциплин на основе оценки профессиональных компетенций"
- 3. 4. ' Рекомендации по реализации структуры автоматизированной системы управления, внутрифирменной переподготовкой специалиста на основе доверительной оценки профессиональных компетенций
- ВЫВОДЬШО РАЗДЕЛУ
Список литературы
- Аванесов B.C. Научные проблемы тестового контроля? знаний / Монография. М.: Исследовательский центр проблем качества^ подготовки специалистов, 1994 —135 с.
- Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин J1. Д. Прикладная- статистика. Классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
- Айвазян С. А., Енюков № С., Мешалкин J1. Д. Прикладная статистика. Статистическое оценивание зависимостей. — М.: Финансы и статистика, 1985.-484 с.
- Берестнева О.Г. Системные исследования и информационные технологии оценки компетентности студентов // Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. — Томск: ГОУ ВПО «Томский политехнический университет», 2007. — 42 с.
- Беспалько В.П. Основы теории педагогических систем. Воронеж: Изд-во Воронеж, ун-та, 1977. 303 с.
- Брандт 3. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров М: ACT, Мир, 2003. — 688 с.
- Брановский Ю. С. Введение в педагогическую информатику: Учебное пособие. Ставрополь: СГПУ, 1995. — 206с.
- Буравлев А.И., Переверзев В. Ю. Выбор оптимальной длины педагогического теста и оценки надежности его результатов // Дистанционное образование. 1999. № 2. С. 89−91.
- Ваграменко Я.А., Роберт И. В., Львовский В. Л. Концепция использования новых информационных технологий в организационно-методическом обеспечении учебного заведения М., 1992.
- Вязигин А. Оценка персонала высшего и среднего звена. —М: Вершина, 2006. — 256 с.
- Горбань А. Н. Обучение нейронных сетей. М.: ПараГраф, 1990. — 159с.
- ГОСТ 19.701−90 Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Условные обозначения и правила выполнения. — М. Издательство стандартов, 1991.-26 е., ил.
- ГОСТ 20 911–89 Техническая диагностика Термины и определения — М. Издательство стандартов, 2001.
- Данилюк С. Г., Мыльников А. В., Зубко И. Н. Разработка локальной вычислительной сети информационного обеспечения учебного процесса факультета // Ученые записки. Выпуск 10. Mi: ИИО РАО,* 2003. — С. 184 198.
- Данилюк С.Г. Обоснование подхода к принятию решений при управлении качеством образовательного процесса Сборник «Ученые записки ИИО РАО» М.: ИИО РАО, 2008. — С. 152 — 155.
- Джарратано Д., Райли Г. Экспертные системы. Принципы разработки и программирование. Вильяме, 2007. — 1152 с.
- Добровольская Н.Ю. Индивидуализация обучения посредством применения технологий нейронных сетей // Информатика и образование, 2009. № 4. С. 107−108.
- Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. — М.: Статистика, 1973. — 392 с.
- Дюк В. А. Конструирование психодиагностических тестов: традиционные математические модели и алгоритмы. Компьютерная психодиагностика. С-Пб., 1994. -215 с.
- Елисеева И. И, Рукавишников В. О. Группировка, корреляция, распознавание образов (Статистические методы классификации и измерения связи).— М.: Статистика, 1977. 144 с.
- Енюков И. С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: Пакет ППСА. — М.: Финансы и. статистика, 1986. — 232 с.
- Козлова Н.В., Берестнева О. Г. Профессиональные компетенции: экс-пертно-статистический анализ // Вестник Томского государственного университета, 2007. № 295. С. 166−173.
- Колесников А. В., Кириков И. А. Методология и технология решения сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуальных систем. М.: ИПИ РАН, 2007. — 387 с.
- Колин К.К. Эволюция!информатики // Информационные технологии. № 1.2005. С. 2−16.
- Концепция модернизации российского образования на период до 2010 г. // Модернизация российского образования. Документы и материалы. М: Издательство. ВШЭ- 2002. — с.263−282.
- Кравец А.Г., Обухов А. С. «Автоматизированная^ система проверки профессиональных знаний специалистов на^ предприятии». Вестник компьютерныхинформационных технологий^ № 3.2007 — С. 31−35.
- Крехов Е. В. Методика прогнозирования профессиональных компетенций специалиста на основе нейросетевых моделей // XIs Всероссийская НТК, Нейроинформатика-2009 Сб. научных трудов, ч.Г. — М.: МИФИ, 2009, URL: http://www.niisi.ru/iont/ni/ni2009.htm.
- Крехов Е. В. Методика статистико-математического обоснования затрат на профессиональное обучение специалистов. Сборник «Ученые записки ИИО РАО» М.: ИИО РАО, 2009 — с. 114 — 119.
- Крехов Е. В. Модель доверительной оценки' профессиональных компетенций специалиста / Крехов И. В. // сборник статей «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем», часть 4, Серпухов. 2010 — с. 131 136.
- Крехов* Е. В1 Нейросетевой классификатор профессиональной компетентности специалиста // X Всероссийская НТК, Нейроинформатика-2008 Сб. научных трудов, ч.1. Mi: Изд-во МИФИ, 2008. -с. 53−61.
- Крехов Е. В. Применение нейросетевых моделей профессиональных компетенций специалиста в автоматизированной обучающею системе — М: Информатика в образовании и науке, 2009 — с. 132 — 144.
- Крехов Е. В. Результаты применения нейросетевых моделей"предиктора профессиональной квалификации специалиста в автоматизированной обучающей системе. Сборник «Ученые записки ИИО РАО» М.: ИИО РАО, 2008.-С.219−225.
- Крехов* Е. В., Крехов И. В. Оптимизация счётчиков. М.: Измерительная техника, № 1, 2004. — с. 59 — 61.
- Крехов Е. В., Крехов И. В. Устройство синхронизации импульсов. -Ml: Патент № 2 238 610, Бюл.№ 29, 2004'.
- Крехов, Е. В. Нейросетевая модель автоматизированной обучающейiсистемы / Крехов: И. В. // сборник статей «Проблемы обеспечения эффективности' и1 устойчивости функционирования сложных технических систем», часть 2, Серпухов. 2009. с. 112 — 119.
- Крехов Е. В., Нурматова Е. В. Анализ алгоритмов обучения’нейронных сетей? при прогнозировании технического состояния' магистральных насосных агрегатов. — М.: Информационные технологии, № 1Г, 2006. с. 36−43
- Крехов Е. В., Нурматова Е. В. Нейросетевые агенты в аппаратно-программной системе контроля, роторного оборудования // IX международной конференции «Интеллектуальные системы и компьютерные науки» Том 2'Трудов конференции, М.: МГУ, 2006. — с. 160 — 163.
- Крехов Е. В., Хабибулин И. В. Нейросетевая модель профессиональных компетенций специалиста для обоснования затрат на обучение — Серпухов: Известия Института инженерной физики, Т. 2, № 16, 2010 с. 33−38.
- Крехов Е.В. Методика программно-модульного эмулирования нейронных сетей // НТК «Программное и информационное обеспечение систем различного назначения, на базе персональных ЭВМ», Сб. научных трудов М.: МГУПИ, 2006 — 4с.
- Крехов И. В., Крехов Е. В. Оптимизация регистров'. М.: Измерительнаятехника, № 4', 2004. — с. 54 — 57.
- Литягин А. HR-ТЕХНОЛОГИИ: Типовое положение об аттестации (ALPAS). -М: HRC, ООО «Целевое Управление», 2004. -352 с.
- Луценко Е. В., Коржаков В. Е. Прогнозирование уровня предметной обученности студентов путем СК-анализа данных об их социальном статусе // Вестник Адыгейского государственного университета: сетевое электронное научное издание, № 7, 2007. — с. 53−61.
- Марк А. Хьюзлид, Дэйв Ульрих, Брайан И. Беккер Измерение результативности работы HR-департамента. Люди, стратегия и производительность М.: «Вильяме», 2007. — С. 304.
- Марченков С.С. Популярные лекции по математике // Рекурсивные функции. М: физматлит, 2007 — 64 с.
- Минаев Ю.Н., Филимонова О. Ю., Бенамеур Л. Методы и алгоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе. — М.: Горячая линия-Телеком. 2003. — С. 205
- Миркес Е. М. Логически прозрачные нейронные сети и производство явных знаний из данных, В кн.: Нейроинформатика / А. Н. Горбань, В. Л. Дунин-Барковский, А. Н. Кир дин и др. — Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. — 296 с.
- Никитина Н. Ш. Методика отбора персонала, на вакансию на основе нечетких показателей / Н. Ш. Никитина, Е. В. Бурмистрова // Университетское управление: практика и, анализ, 2004. № 3 (31). — С. 98−103.
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И. Д. Рудницкого. М.: Финансы и статистика, 2004. — 344 с.
- Павлов А.А., Новиков Н. Н. Устройство для прогнозирования состояния технических объектов / Авторское свидетельство № 1 104 533
- Павлов*А.А., Крехов Е. В. Нейросетевая модель профессиональной компетентности специалиста. Сборник «Ученые записки ИИО РАО» М.: ИИО РАО, 2007. — С. 161 — 165.
- Переверзев В. Ю. Технология разработки? тестовых заданий: Справочное руководство. -М: Е-Медиа- 2005. 256 с.
- Протасов В. Ф., Протасова’А. В. Анализ деятельности предприятия (фирмы). Производство, экономика, финансы, инвестиции, маркетинг, оценка персонала. -М.: Финансы и статистика, 2005. 528 с.
- Растригин Л.А., Эренштейн М. Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинатне, 1988. — 160 с.
- Роберт И.В. Автоматизация информационно- методического обеспечения образовательного процесса и организационного управления" учебным заведением. Сборник «Ученые записки ИИО РАО» М.: ИИО РАО, 2007.-С. 210−234.
- Роберт И.В. Современные информационные технологии в образовании: дидактические проблемы- перспективы использования. — М.: «Школа-Пресс», 1994.-205с.
- Ряковский С.М. Планирование затрат на обучение: пошаговая технология // Справочник по управлению персоналом 2005. — № 2. — С. 22−24.
- Свиридов А.П. Основы статистической теории" обучения? и контроля знаний: Метод, пособие. — М.: Высшая школа, 1981. — 262 с.
- Соловов А. В: Проектирование компьютерных систем учебного назначения / Учебное пособие. Самара: СГАУ, 1995. — 138 с.
- Терехов С. А. Технологические аспекты обучения нейросетевых машин // «Нейроинформатика — 2006», Лекции по нейроинформатике. М.: МИФИ, 2006.-С. 13−73.
- Телина И. С. Система взаимодействия предприятий и вузов // Материалы III междунар. науч.-методической конф. «Системы управления' качеством высшего образования». Воронеж, 2003. С. 313−314.
- Тихомиров Ю. А. Теория, компетенции. М.: ЮРИНФОРМЦЕНТР, 2005.-355 с.
- Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. Методология дес-пкритивная статистика, изучение связей между номинальными’признаками. М.: Научный мир, 2000. — 352 с.
- Уидетт С. и Холлифорд С. Руководство по компетенциям. Изд-во «Н1РРО», 2004. — С.5.
- Уоссерман Ф.. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика: Пер. с англ. М.: Мир, 1992. — 240 с.
- Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. -300 с.
- Хайкин, С. Нейронные сети: Полный курс 2-е изд. — М.: «Вильяме», 2006.-1104 с.
- Холдинг Д., Голдстейн И., Эбертс Р. и др. Человеческий фактор. В 6-ти тт. Т. 3. Моделирование деятельности, профессиональное обучение и отбор операторов М.: Мир, 1991. — 302.
- Хуторской А.В. Соотношение деятельности и содержания образования // Школьные технологии. — 2007. № 3. — С. 10—17.
- Царегородцев В. Г. Перспективы распараллеливания программ ней-росетевого анализа и обработки данных // Материалы III Всеросс. конф. «Математика, информатика, управление 2004», Иркутск, 2004.