DEVELOPMENT OF THE SYSTEM OF THE PARAMETERS FOR A MODEL OF EDUCATIONAL PROCESS AT MARINE EDUCATIONAL INSTITUTION
Authors:
1.
Admiral Makarov State University of Maritime and Inland Shipping
Type:
Article
Pages:
from 105
to 115
Status:
Published
Received:
05.01.2016
Accepted:
25.01.2016
Published:
25.01.2016
Subject area:
VAC 05.12.2013 Системы, сети и устройства телекоммуникаций
VAC 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
VAC 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
VAC 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах
VAC 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
VAC 05.13.19 Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
UDK 004.054
GRNTI 20.01 Общие вопросы информатики
GRNTI 28.01 Общие вопросы кибернетики
GRNTI 49.01 Общие вопросы связи
GRNTI 50.01 Общие вопросы автоматики и вычислительной техники
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
VAC 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
VAC 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
VAC 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах
VAC 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
VAC 05.13.19 Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
UDK 004.054
GRNTI 20.01 Общие вопросы информатики
GRNTI 28.01 Общие вопросы кибернетики
GRNTI 49.01 Общие вопросы связи
GRNTI 50.01 Общие вопросы автоматики и вычислительной техники
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
Language:
Russian
Keywords:
modeling, information system, education, quality, organization of educational process
Abstract (English):
New complexes of the parameters to define efficiency and quality of educational institution activity (indicators of potential and indicators of productivity), introduced into the model of educational process are offered. The distinctive feature of the work is the fact that the specialized indicators for development of the model of educational process at the marine educational institution are taken into account. Modeling, carried out with consideration of the introduced indicators, will help define the directions, to which the educational institution has to pay special attention. As a method of adoption the administrative decisions it is offered to use the analysis of hierarchies by T. Saaty. Based on the method, the mathematical model is considered and the description of the general positions of the automated information system to support modeling of the educational process aimed at increase in efficiency and quality of training of sea employees is given.
New complexes of the parameters to define efficiency and quality of educational institution activity (indicators of potential and indicators of productivity), introduced into the model of educational process are offered. The distinctive feature of the work is the fact that the specialized indicators for development of the model of educational process at the marine educational institution are taken into account. Modeling, carried out with consideration of the introduced indicators, will help define the directions, to which the educational institution has to pay special attention. As a method of adoption the administrative decisions it is offered to use the analysis of hierarchies by T. Saaty. Based on the method, the mathematical model is considered and the description of the general positions of the automated information system to support modeling of the educational process aimed at increase in efficiency and quality of training of sea employees is given.
Keywords:
modeling, information system, education, quality, organization of educational process
modeling, information system, education, quality, organization of educational process
Подготовка кадров - это девять десятых создания большого флота. Адмирал Н. Г. Кузнецов Введение Высокий уровень подготовки кадров в России признан международным морским сообществом [1]. В поддержании и повышении квалификации специалистов отрасли большую роль играют учебно-тренажерные центры, использующие наиболее передовые образовательные и информационные технологии. Несмотря на это, проблема развития и повышения качества образования в этой сфере является актуальной [2-6]. Необходимость повышения надежности человека как элемента комплексной системы управления обусловливает повышенные требования к профессиональным качествам моряков и эффективности процедуры отбора кандидатов для работы на судах [7]. С учетом мнения судовладельцев о перспективах развития морского образования и обучения, в свете сегодняшнего динамичного развития и глобализации морской отрасли в целом, на фоне глобального недостатка обученного персонала, пиратских угроз и экономических вызовов, успешное развитие требует внедрения новых компьютерных технологий [8]. Кроме того, требования к процессу подготовки моряков включают в себя активное внедрение в образовательный процесс различного рода инноваций и их использование [9]. Официальные информационно-аналитические материалы, полученные при проведении мониторингов эффективности образовательных организаций высшего образования, позволяют ознакомиться с результатами деятельности учебных заведений. Однако для принятия конкретных решений, учитывая проблемы ранжирования вузов в целом, следует придерживаться научной обоснованности используемых показателей [10]. Одним из возможных методов совершенствования современной системы подготовки новых высококвалифицированных специалистов в области морских специальностей является внедрение в нее информационных технологий [11-14]. С целью прогнозирования результатов логичным видится предварительное моделирование организации образовательного процесса. В этом случае эксперимент следует рассматривать как метод, обладающий преимуществами при определении причинно-следственных связей между показателями, из которых складываются потенциал и результативность работы учебного заведения [15]. Очевидно, что для сопровождения процесса моделирования, а также удобства учета, анализа и хранения рассчитываемых показателей потенциала и результативности требуется создание информационной системы, позволяющей накапливать и обрабатывать статистические данные. На этой основе возможно формирование различных рейтингов, которые позволят оценить положение учебного заведения среди подобных. Принимая во внимание тот факт, что информационная система будет обрабатывать статистические данные, необходимо учесть размах вариации результата. Определение показателей, необходимых для построения модели образовательного процесса морского учебного заведения Математическое моделирование реального процесса следует рассматривать с позиции системного анализа, методология которого включает выявление всех системообразующих связей, отношений и факторов [16]. Применительно к образовательному процессу моделирование способно выполнять разнообразные функции (описательную, управленческую, исследовательскую, интерпретационную, прогностическую), которые позволят оптимизировать систему образования. В рамках поставленной задачи логичным видится построение математической модели обеспечения образовательного процесса функционального типа. Будем считать, что текущее состояние образовательного процесса определяется набором некоторых показателей. Основополагающим является положение о том, что состояние образовательного процесса может быть определено конечным набором чисел. Согласно принципу Парето, для повышения эффективности какой-либо деятельности и оптимизации её результатов, правильно выбрав минимум самых важных действий, можно быстро получить значительную часть планируемого полного результата (при этом дальнейшие улучшения неэффективны и могут оказаться неоправданными). Кроме того, в большинстве случаев основная доля потерь качества возникает из-за относительно небольшого числа причин. При составлении рейтингов высших учебных заведений оценивают в основном следующие укрупненные группы интегральных факторов: - условия для получения качественного образования; - уровень востребованности выпускников работодателями; - уровень научно-исследовательской активности. Среди математических моделей контроля качества образовательного процесса выделяют несколько базовых. Это: - балльная модель; - нормативно-классификационная модель; - эталонная модель. Балльная модель является наиболее простой математической моделью, но она не позволяет оценить степень реализации потенциала. Эталонная модель в большей степени подойдет для синтеза адаптирующихся систем автоматического управления сложными многоконтурными техническими объектами. Наилучшим образом для решения поставленной задачи подходит нормативно-классификационная модель, предполагающая, что все показатели, которые определяют качество деятельности образовательного учреждения, делятся на две группы: показатели потенциала (характеризующие состояние и потенциальные возможности выполнения различных видов деятельности) и показатели результативности, включающие в себя также показатели процесса (характеризующие результаты функционирования данного объекта). Проведя параллель между группами интегральных факторов, которые учитываются при составлении рейтингов учебных заведений, и группами показателей нормативно-классификационной математической модели контроля качества образовательного процесса, определим, что условия для получения качественного образования являются показателем потенциала, а уровень востребованности выпускников и уровень научно-исследовательской активности - показателями результативности. Рассмотрим примерный спектр показателей для построения модели образовательного процесса высшего учебного заведения, готовящего специалистов для морского и речного флота, добавив к нему ряд специальных профильных показателей. Комплекс показателей потенциала высшего учебного заведения, в котором осуществляется образовательный процесс: - v1, показатель оценки соотношения количества докторов наук, профессоров и студентов; - v2, показатель оценки степени академической мобильности; - v3, показатель оценки степени участия высшего учебного заведения в научных исследованиях; - v4, показатель оценки соотношения объема финансирования научных исследований и численности научно-педагогических кадров; - v5, показатель оценки соотношения количества научных специальностей высшего учебного заведения и его профессионально-образовательных программ; - v6, показатель оценки информационного обеспечения учебно-научного процесса высшего учебного заведения; - v7, показатель оценки материальной базы высшего учебного заведения; - v8, показатель оценки социально-бытовой базы высшего учебного заведения; - v9, показатель оценки количества абитуриентов. Значение комплекса потенциала показателей с учетом отклонения вычисляется по формуле , где n - количество показателей комплекса потенциала; pi - коэффициент вероятности 0 ≤ pi ≤ 1, который определяется по формуле , где fri - число неудач; repri - общее число повторений. Комплекс показателей результативности высшего учебного заведения по подготовке квалифицированных кадров: - r1, показатель оценки степени участия высшего учебного заведения в совместной подготовке специалистов; - r2, показатель оценки степени международного признания высшего учебного заведения в образовательно-профессиональной деятельности; - r3, показатель оценки эффективности подготовки научно-педагогических кадров; - r4, показатель оценки результативности научной деятельности высшего учебного заведения; - r5, показатель оценки доходов высшего учебного заведения от подготовки специалистов и бакалавров; - r6, показатель оценки полных расходов высшего учебного заведения; - r7, показатель оценки качества подготовки выпускников; - r8, показатель оценки степени востребованности выпускников; - r9, показатель оценки результативности работы с абитуриентами; - r10, показатель оценки качества подготовки студентов; - r11, показатель оценки соотношения количества обязательных и элективных дисциплин учебного плана; - r12, показатель оценки эффективности учебно-методической деятельности профессорско-преподавательского состава высшего учебного заведения. Значение комплекса показателей результативности вычисляется по формуле , где n - количество показателей комплекса результативности; βi - коэффициент использования показателя. Применительно к высшему учебному заведению, готовящему кадры для морского и речного флота, следует добавить комплекс специальных показателей: - m1, показатель оценки количества командиров кораблей и флотоводцев, получивших образование в высшем учебном заведении; - m2, показатель оценки оснащения тренажерных комплексов: , где yтек - текущий год; yн.эксп - год ввода в эксплуатацию; k - количество тренажерных комплексов, которыми располагает учебное заведение; - m3, показатель оценки количества программ переподготовки и повышения квалификации; - m4, показатель оценки качества программ переподготовки и повышения квалификации; - m5, показатель оценки качества автоматизированных обучающих и контролирующих систем с пакетами прикладных программ: , где yтек - текущий год; yн.эксп - год ввода в эксплуатацию; k - количество автоматизированных обучающих (контролирующих) систем, которыми располагает учебное заведение; - m6, показатель оценки уровня освоения иностранного языка (английского) курсантами (студентами): , где si общ - общее количество студентов и курсантов профильных направлений подготовки, завершивших освоение иностранного языка (английского) в учебном учреждении; si усп - количество студентов и курсантов, получивших итоговую оценку «отлично»; - m7, показатель оценки осуществления переподготовки, подготовки и повышения квалификации морских специалистов: , где pi общ - общее количество специалистов, прошедших переподготовку (повышение квалификации); pi усп - количество специалистов, успешно завершивших переподготовку (повышение квалификации); k - количество реализуемых программ; - m8, показатель оценки осуществления подготовки специалистов для работы на специализированных судах (целевая подготовка); предполагается учитывать количество программ, по которым ведется подготовка; - m9, показатель оценки осуществления плавательной практики курсантов: осуществляется или нет; - m10, показатель оценки осуществления переподготовки специалистов судоходных компаний: осуществляется или нет; - m11, показатель оценки осуществления плавательной стажировки преподавателей: осуществляется или нет; - m12, показатель оценки осуществления целевых научных исследований и инновационных разработок: осуществляются или нет; m12 = kц.н.и + kи.р, где kц.н.и - количество целевых научных исследований; kи.р - количество инновационных разработок. В качестве значения показателя оценки количества командиров кораблей и флотоводцев, получивших образование в высшем учебном заведении m1, и показателя оценки количества программ переподготовки и повышения квалификации m3 берем их фактическое количество. Показатель оценки программ переподготовки и повышения квалификации m4 характеризуется степенью новизны и эффективности. Значение комплекса специальных показателей вычисляется по формуле , где n - количество показателей комплекса специальных показателей; βi - коэффициент использования показателя; γi - коэффициент значимости показателя, который определяет важность высокого результата соответствующего показателя в конкретном исследовании: , где - число использованных единиц. Моделирование и реализация информационной системы как средства прогнозирования и повышения качества подготовки кадров для морского и речного флота Задача о соотносимости друг с другом различных критериев в общем случае очень сложна. Типичным подходом является сведéние многокритериальной задачи к однокритериальной за счет определения интегрального показателя качества, включающего в себя в том или ином виде исходные критерии. Проблема возможной несравнимости получаемых многокритериальных оценок может быть устранена, в частности, введением нескольких уровней «свертки» информации на основе метода сводных показателей [17]. Однако, в соответствии с моделью ранжирования объектов системы высшего образования, для определения общего показателя оценки качества работы образовательного учреждения S предлагается ввести интегральный показатель качества, основанный на объективной значимости каждого фактора: , i = 1, ..., m, где m - количество объектов; n - количество признаков (комплексов показателей); Hj - значимость j-го признака (комплекса показателей) для i-го объекта. В качестве меры значимости фактора предлагается использовать значение энтропии признака как объективную меру неопределенности значений признака: , j = 1, ..., n, где Kj - количество качественных уровней j-го признака (комплекса показателей); pjt - вероятность (частота) встречаемости качественной оценки kjt = t в распределении j-го признака. В этом случае большую значимость будут иметь признаки с большей степенью «разброса» значений в анализируемой выборке. Следует отметить, что в случае рассмотрения нескольких учебных заведений морского профиля (или несколько срезов данных одного и того же профиля) можно столкнуться также с проблемой несравнимости данных - особенно при построении рейтингов, когда необходимо, чтобы критерии изменялись приблизительно в одном диапазоне, что не всегда имеется на практике. В таком случае необходима нормализация значений. Перейти от конкретных значений показателей к значению, которое можно использовать для сравнения как просто показателей, так и комплексов показателей в целом, позволит приведение полученных данных к единой шкале. Предлагается метод, суть которого заключается в нахождении вспомогательного коэффициента. Для приведения показателей к виду, позволяющему осуществлять сравнительный анализ, следует провести нормирование - найти значение коэффициента koeff, которое определяется отношением суммы значений к верхней границе требуемого диапазона: , где n - количество показателей комплекса специальных показателей; y - верхняя граница требуемого диапазона. На полученный коэффициент следует умножить каждое из исходных значений показателей. В результате они примут значения, при которых можно проводить сравнительный анализ. Размах вариации при исследовании совокупности показателей определим по формуле . В таком случае общий показатель качества работы образовательного заведения можно вычислить с отклонением: . Рассмотрим алгоритм работы информационной системы, предлагаемой для автоматизации процесса моделирования образовательного процесса в несколько этапов: подготовительный этап; ввод значений показателей потенциала; ввод значений показателей результативности; ввод значений специальных показателей; этап моделирования; анализ результатов (рис.). Алгоритм работы информационной системы 1. На подготовительном этапе в систему вносят общие данные об учреждении, предварительно выявленное подмножество показателей, по которым будет вестись учет (возможен выбор набора показателей из заранее заготовленного списка). 2. Оператор вносит известные значения, после чего система рассчитывает значения показателей в соответствии с заданными формулами. 3. Для каждого из показателей определяется значение - эталон. 4. С учетом эталонного значения рассчитываются коэффициенты соответствия значений показателей. 5. Проводится анализ, в ходе которого выделяются показатели с наименьшими и наибольшими коэффициентами соответствия. 6. Система осуществляет моделирование, в результате которого предлагает вариант перераспределения ресурсов (с показателей, имеющих наибольшие коэффициенты, к показателям, имеющим наименьшие коэффициенты). На этапе моделирования доступными становятся возможность изменения любых показателей, формирование и сравнительный анализ результатов. Кроме того, предусмотрена возможность построения рейтингов образовательных учреждений. Для принятия оптимального решения в системе используется метод анализа иерархий Т. Саати, который предназначен для многокритериального принятия решений. Метод базируется на трех принципах: декомпозиция (выявление подмножества показателей и комплексов показателей), измерение предпочтений (определение эталонных значений и значимости показателей) и синтез приоритетов (перераспределение ресурсов). Следует отметить, что официальные ресурсы позволяют только ознакомиться с результатами деятельности образовательного учреждения. Для этого используется ряд показателей, рассчитываемых на основании данных, предоставляемых учебными заведениями самостоятельно. С учетом этого очевидным преимуществом предлагаемого нами решения становится наличие «обратной связи» - проводится моделирование, в результате которого выявляются те направления, которым высшее учебное заведение должно уделить особое внимание. Немаловажным является тот факт, что в разработке не только учитываются результаты прошедшего образовательного процесса, но и осуществляется прогнозирование результатов в будущем. Воспользовавшись в качестве примера данными, опубликованными на официальном ресурсе [18], содержащем информационно-аналитические материалы по образовательным организациям высшего образования, проведем проверку работоспособности предлагаемого алгоритма. В табл. 1 и 2 представлены результаты исследования позиций двух морских учебных заведений по основным показателям мониторинга (жирным шрифтом выделены значения показателей, находящиеся ниже границы пороговых значений): - Е.1, образовательная деятельность; - Е.2, научно-исследовательская деятельность; - Е.3, международная деятельность; - Е.4, финансово-экономическая деятельность; - Е.5, заработная плата профессорско-преподавательского состава; - Е.6, трудоустройство; - Е.7, дополнительный показатель. - К1, коэффициент соответствия, найденный на основании исходных данных; - K2, коэффициент, полученный в процессе моделирования на этапе перераспределения ресурсов, в соответствии с которым рассчитаны значения показателей. Таблица 1 Результаты работы алгоритма на основе значений официальных показателей деятельности морских учебных заведений в 2014-2015 гг. (пример 1) Показатель Официальные данные на 2014 г. Моделирование Официальные данные на 2015 г. Значение Пороговое значение К1 К2 Значение Значение Пороговое значение Е.1 63,71 66,38 0,959777 1,165342 77,35538 60,7 66,38 Е.2 135,08 122,41 1,103505 1,070153 130,9974 146,32 122,41 Е.3 6,32 4,92 1,284553 1,14097 5,61357 6,4 4,92 Е.4 1907,58 1839,87 1,036802 1,070153 1968,943 2431,46 1839,87 Е.5 18 13,13 1,370906 1,165342 15,30094 136,97 125 Е.6 98,829 99,088 0,997386 1,14097 113,0564 75 75 Е.7 5,33 4,52 1,179204 1,179204 5,33 4,54 4,52 Таблица 2 Результаты работы алгоритма на основе значений официальных показателей деятельности морских учебных заведений в 2014-2015 гг. (пример 2) Показатель Официальные данные на 2014 г. Моделирование Официальные данные на 2015 г. Значение Пороговое значение К1 К2 Значение Значение Пороговое значение Е.1 55,94 66,38 0,842724 5,82378 386,5825 53,06 66,38 Е.2 1322,62 122,41 10,80484 5,82378 712,8889 1661,39 122,41 Е.3 8,01 4,92 1,628049 1,474423 7,254159 6,19 4,92 Е.4 3076,8 1839,87 1,672292 1,334128 2454,621 3352,76 1839,87 Е.5 21,18 13,13 1,6131 1,6131 21,18 106,22 125 Е.6 98,688 99,088 0,995963 1,334128 132,196 - 75 Е.7 5,97 4,52 1,320796 1,474423 6,66439 6,98 4,52 Следует отметить, что оптимизация осуществляется за счет показателей, имеющих наибольшие значения, которые уменьшаются. Однако эти показатели все равно остаются в приоритете и, как видно из табл. 1 и 2, решение, предлагаемое в процессе моделирования, позволяет повысить значения показателей, которые расположены ниже границ пороговых значений. Выводы Таким образом, главной особенностью предлагаемого решения является то, что в отличие от исследований [19-23], посвященных моделированию образовательного процесса в целом, нами определен ряд показателей образовательного процесса морского учебного заведения. В качестве основных показателей оценки выделим: - количество командиров кораблей и флотоводцев, получивших образование в высшем учебном заведении; - оснащение тренажерных комплексов; - качество программ переподготовки и повышения квалификации; - качество автоматизированных обучающих и контролирующих систем с пакетами прикладных программ; - уровень освоения иностранного языка курсантами; - переподготовка, подготовка и повышение квалификации морских специалистов; - подготовка специалистов для работы на специализированных судах (целевая подготовка); - переподготовка специалистов судоходных компаний; - целевые научные исследования и инновационные разработки. Интегральный показатель качества образовательного учреждения определен на основании объективной значимости каждого фактора. Предложен метод приведения различных значений показателей к одной (заданной) шкале. Для автоматизации процесса моделирования образовательного процесса предложено создание информационной системы, позволяющей накапливать и обрабатывать статистические данные. Таким образом, представлено комплексное решение для определения верного направления работы в целях повышения качества образовательного процесса подготовки кадров для морского учебного заведения. Это решение позволяет комбинировать, подбирать и, как следствие, форсировать значения показателей образовательного учреждения, а предложенный вариант математического описания модели позволяет прогнозировать возможные результаты изменений, вносимых в учебный или организационный процесс.
1. Krastyn' S. Aktual'nye voprosy podgotovki kadrov v morskoy otrasli / S. Krastyn' // Morskoy flot. 2007. Vyp. 1. S. 73-76.
2. Kuz'min A. A. Novyy vektor professional'nogo transportnogo obrazovaniya / A. A. Kuz'min // Zhurnal universiteta vodnyh kommunikaciy. 2011. Vyp. 1. S. 55-65.
3. Stepanov A. L. Kadrovoe obespechenie ustoychivogo razvitiya morskoy transportnoy infrastruktury / A. L. Stepanov, E. V. Noskova // Vestn. Gos. un-ta morskogo i rechnogo flota im. adm. S. O. Makarova. 2015. Vyp. 4 (32). S. 83-88.
4. Pavlovskiy I. V. Politika nacional'nyh interesov Rossii: vektor razvitiya sovremennoy Rossii / I. V. Pavlovskiy. M.: Promizdat, 2008. 446 s.
5. Lebedev G. V. Perspektivy razvitiya Arkticheskoy morskoy transportnoy sistemy / G. V. Lebedev, G. E. Rumyancev // Vestn. Gos. un-ta morskogo i rechnogo flota im. adm. S. O. Makarova. 2014. Vyp. 3 (25). S. 179-189.
6. Antonova O. D. Arkticheskiy shel'f - oblast' geopoliticheskih i ekonomicheskih interesov Rossii / O. D. Antonova, G. V. Lebedev, G. E. Rumyancev // Vestn. Gos. un-ta morskogo i rechnogo flota im. adm. S. O. Makarova. 2014. Vyp. 4 (26). S. 202-214.
7. Pankov I. I. Primenenie metodov psihologicheskoy diagnostiki dlya opredeleniya tekuschego sostoyaniya professional'no vazhnyh kachestv moryakov / I. I. Pankov, A. P. Smyaglikova, V. N. Okunev // Vestn. Gos. un-ta morskogo i rechnogo flota im. adm. S. O. Makarova. 2015. Vyp. 4 (32). S. 235-237.
8. Nadezhnikov A. Perspektivy razvitiya morskogo obrazovaniya i obucheniya: mnenie sudovladel'cev / A. Nadezhnikov, N. Romanov // Vestn. Gos. un-ta morskogo i rechnogo flota im. adm. S. O. Makarova. 2015. Vyp. 4 (32). S. 229-234.
9. Mezhdunarodnaya konvenciya o podgotovke i diplomirovanii moryakov i nesenii vahty 1978 goda (PDMNV-78) s popravkami (konsolidirovannyy tekst) / International Convention on Standards of training, Certification and Watchkeepingfor Seafarers, 1978 (STCW 1978), as amended (consolidated text). SPb.: ZAO «CNIIMF», 2010.
10. Belocerkovskiy A. V. K voprosu o reytingah i rangah / A. V. Belocerkovskiy // Vysshee obrazovanie v Rossii. 2014. Vyp. 1. S. 3-10.
11. Andryushechkin Yu. N. K voprosu ispol'zovaniya sovremennyh informacionnyh tehnologiy dlya obespecheniya bezopasnosti sudohodstva na vnutrennih vodnyh putyah / Yu. N. Andryushechkin, Yu.V. Karetnikov, A. P. Yasnov // Vestn. Gos. un-ta morskogo i rechnogo flota im. adm. S. O. Makarova. 2015. Vyp. 2 (30). S. 208-213.
12. Baryshnikova N. Yu. Organizaciya raspredelennoy sistemy podgotovki i provedeniya elektronnogo testirovaniya dlya ocenki sootvetstviya professional'nyh kompetenciy rabotnikov morskih special'nostey / N. Yu. Baryshnikova, N. V. Krupenina, L. N. Tyndykar' // Vestn. Gos. un-ta morskogo i rechnogo flota im. adm. S. O. Makarova. 2015. Vyp. 3 (31). S. 216-222.
13. Baryshnikova N. Yu. Raspredelennaya testovaya sistema ocenki sootvetstviya professional'nyh kompetenciy rabotnikov morskih special'nostey / N. Yu. Baryshnikova, L. N. Tyndykar'; otv. red. S. V. Mul'ganov // IT: vchera, segodnya, zavtra: materialy III nauch.-issled. konf. stud. i aspirantov fak-ta inform. tehnologiy (Sankt-Peterburg, 19 dekabrya 2014 g.). SPb.: Izd-vo GUMRF im. adm. S. O. Makarova, 2015. 168 s.
14. Taranuha S. N. Distancionnye obrazovatel'nye tehnologii v sisteme kachestva podgotovki chlenov ekipazhey sudov / S. N. Taranuha // Vestn. Gos. un-ta morskogo i rechnogo flota im. adm. S. O. Makarova. 2015. Vyp. 4 (32). S. 216-222.
15. Devyatko I. F. Eksperiment kak metod izucheniya effektivnosti praktik i novovvedeniy v vysshem obrazovanii / I. F. Devyatko, N. G. Maloshonok // Vysshee obrazovanie v Rossii. 2013. Vyp. 10. S. 141-151.
16. Babich V. N. Sistemnyy podhod v predstavlenii universiteta kak obrazovatel'noy sistemy / V. N. Babich, A. G. Kremlev // Al'manah sovremennoy nauki i obrazovaniya. 2011. Vyp. 12 (55). S. 87-91.
17. Vasenov Yu. B. Ocenka deyatel'nosti sub'ektov uchebnogo processa / Yu. B. Vasenov, M. V. Mihaylov, N. V. Hovanov // Materialy konferencii KS i UMO vuzov v oblasti innovacionnyh mezhdisciplinarnyh obrazovatel'nyh programm (Sankt-Peterburg, 14-15 aprelya 2005 g.). SPb., 2005. Inform. byul. № 6. S. 42-51.
18. Informacionno-analiticheskie materialy po rezul'tatam provedeniya monitoringa effektivnosti obrazovatel'nyh organizaciy vysshego obrazovaniya // URL: http://indicators.miccedu.ru/monitoring (data obrascheniya: 22.10.2015).
19. Erunov V. P. Modelirovanie i ocenka effektivnosti funkcionirovaniya obrazovatel'nogo processa v vuze / V. P. Erunov, O. S. Bravicheva // Vestn. Orenburg. gos. un-ta. 2005. № 10. S. 191-197.
20. Vinevskaya A. V. Organizaciya usloviya modelirovaniya mobil'noy obrazovatel'noy sredy vuza / A. V. Vinevskaya // Koncept. 2013. № 05. S. 1-6.
21. Petrova M. V. Issledovanie vozmozhnostey metodov intellektual'nogo analiza dannyh pri modelirovanii obrazovatel'nogo processa v vuze / M. V. Petrova, D. A. Anufrieva // Vestn. Chuvash. un-ta. 2013. № 3. S. 280-285.
22. Hubalovsky S. System approach, modeling, simulation as educational technologies in algorithm development and programming / S. Hubalovsky // Procedia. Social and behavioral sciences. 2014. № 191. P. 2226-2230. doihttps://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.04.267.
23. Dečman M. Modeling the acceptance of e-learning in mandatory environments of higher education: The influence of previous education and gender / M. Dečman // Computers in human behavior. 2015. No. 49. P. 272-281. doihttps://doi.org/10.1016/j.chb.2015.03.022.
