Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Модели и методы принятия решений задачи формирования учебного плана специальности в условиях неопределенности

Диссертация: Модели и методы принятия решений задачи формирования учебного плана специальности в условиях неопределенности
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Основная идея диссертации. Решение задачи формирования учебного плана осуществляется путем декомпозиции задачи на подзадачи и формирования иерархической структуры информационно несложных и информационно сложных задач принятия решений. Формальными признаками разделения задач по информационной сложности являются мощности множеств альтернатив и ограничений. Если мощности этих множеств < 10… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Описание проблемы и обзор методов принятия решений
    • 1. 1. Содержательное описание задачи формирования учебного плана специальности
      • 1. 1. 1. Основные термины проблемной области
      • 1. 1. 2. Методические рекомендации к составлению учебных планов
      • 1. 1. 3. Описание проблемы
    • 1. 2. Обзор существующих подходов к формированию учебного плана специальности
      • 1. 2. 1. Формирование учебного плана специальности на основе дерева целей подготовки
      • 1. 2. 2. Организация модульного обучения и формирование учебного плана на основе связей между модулями
      • 1. 2. 3. Анализ исследований, посвященных методикам формирования учебного плана специальности
    • 1. 3. Обзор моделей и методов принятия решений
      • 1. 3. 1. Обзор методов генерации альтернатив
        • 1. 3. 1. 1. Подход формирования альтернатив с помощью экспертного опроса
        • 1. 3. 1. 2. Подходы к генерации альтернатив на основе применения эвристик
      • 1. 3. 2. Обзор методов принятия решений в условиях неопределенности
    • 1. 4. Модели принятия решений для задачи формирования учебного плана специальности
      • 1. 4. 1. Двухкомпонентная модель принятия решений
      • 1. 4. 2. Обобщенная функционально структурная модель СППР
    • 1. 5. Выводы по первому разделу
  • 2. Модели и методы принятия решений задачи формирования учебного плана специальности
    • 2. 1. Подход к формализации метода «Анкетирование»
      • 2. 1. 1. Основные аспекты составления анкеты
      • 2. 1. 2. Формальное представление вопросно-ответных отношений
    • 2. 2. Интерактивный метод экспертного опроса с применением метода анкетирования
    • 2. 3. Метод генерации альтернатив-распределений с применением стратегии направленного перебора
    • 2. 4. Экспертная оценка и ранжирование альтернатив на основе метода анкетирования
    • 2. 5. Методы нечеткого логического вывода
      • 2. 5. 1. Методы введения в нечеткость
        • 2. 5. 1. 1. Формирование универсального множества лингвистической переменной подсистемы нечеткого вывода решения
        • 2. 5. 1. 2. Формирование терм-множества
      • 2. 5. 2. Формирование базы правил
    • 2. 6. Выводы по разделу
  • 3. Методы и алгоритмы решения задачи «Формирование учебного плана специальности»
    • 3. 1. Системный анализ проблемной среды
      • 3. 1. 1. Функциональная модель
      • 3. 1. 2. Определение свойств объектов проблемной среды
        • 3. 1. 2. 1. Определение множества факторов
        • 3. 1. 2. 2. Определение множества требований учебного плана
      • 3. 1. 3. Модель системы формирования учебного плана специальности
    • 3. 2. Методы и алгоритмы формирования списка дисциплин национально-регионального компонента учебного плана специальности
      • 3. 2. 1. Генерация альтернатив
      • 3. 2. 2. Оценка альтернатив
        • 3. 2. 2. 1. Алгоритм ранжирования элементов множества К
        • 3. 2. 2. 2. Алгоритм определения степени соответствия дисциплин-претендентов критериям отбора
        • 3. 2. 2. 3. Алгоритм выбора дисциплин в НРК
    • 3. 3. Методы, алгоритмы и процедуры формирования графа межпредметных связей
      • 3. 3. 1. Формирование межпредметных связей и построение графа межпредметных связей
      • 3. 3. 2. Методы оптимизации графа межпредметных связей
        • 3. 3. 2. 1. Процедура выявления и удаления контуров
        • 3. 3. 2. 2. Метод определения несущественных связей
      • 3. 3. 3. Процедура формирования уровней графа межпредметных связей
      • 3. 3. 4. Процедура определения признака переноса дисциплин с одного уровня графа межпредметных связей на другой
    • 3. 4. Процедуры подсистемы распределения дисциплин по семестрам
      • 3. 4. 1. Процедура контроля дисциплин на соответствие ограничению по количеству дисциплин
      • 3. 4. 2. Процедура разделения дисциплины на части для изучения ее в нескольких семестрах
      • 3. 4. 3. Процедура перераспределения объема часов
    • 3. 5. Подсистема нечеткого вывода
      • 3. 5. 1. База правил
        • 3. 5. 1. 1. Входные и выходные лингвистические переменные базы правил
        • 3. 5. 1. 2. Элементы кортежей лингвистических переменных
        • 3. 5. 1. 3. База продукционных правил
      • 3. 5. 2. Нечеткий вывод
    • 3. 6. Выводы по разделу
  • 4. Описание вычислительных экспериментов на программах прототипах
    • 4. 1. Описание программы прототипа формирования национально-регионального компонента учебного плана
      • 4. 1. 1. Перечень основных модулей программы
      • 4. 1. 2. Описание вычислительных экспериментов
      • 4. 1. 3. Результаты вычислительных экспериментов
    • 4. 2. Описание программы прототипа формирования графа межпредметных связей
      • 4. 2. 1. Перечень основных файлов, модулей, процедур и функций программы
      • 4. 2. 2. Структура взаимодействия модулей
      • 4. 2. 3. Анализ результатов вычислительных экспериментов
    • 4. 3. Описание программы прототипа распределения дисциплин учебного плана по семестрам
      • 4. 3. 1. Перечень основных модулей программы
      • 4. 3. 2. Вычислительные эксперименты

Модели и методы принятия решений задачи формирования учебного плана специальности в условиях неопределенности (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

диссертационного исследования. Переход России на новые рыночные отношения и ее вступление в Болонскую конвенцию [81] повлекли за собой серьезные изменения в деятельности высшей школы. Это, в свою очередь, активизировало усилия по развитию эффективных систем обеспечения качества, увеличению совместимости и сопоставимости образования, созданию более прозрачных структур высшего образования на уровне вузов, национальном и общеевропейском уровнях.

Правительство России подчеркивает необходимость развития общих критериев и методологий по обеспечению качества [76]. В соответствии с принципом институциональной автономии основная ответственность за обеспечение качества лежит на каждом из вузов.

Реализация систем качества невозможна без информатизации сферы образования. Одной из ближайших стратегических целей научно-технической и финансовой политики Министерство образования и науки РФ в области информатизации является создание единой образовательной информационной среды, объединяющей министерство, образовательные учреждения, органы управления образованием и федеральные органы. Одним из ключевых компонентов среды должна стать вертикаль «Министерство образования — вузы», опирающаяся на отраслевую интегрированную автоматизированную информационную систему (ИАИС), развернутую в вузах и министерстве и взаимодействующую через среду общего доступа [39]. Согласно [39] интегрированные автоматизированные информационные системы сферы образования включают в себя следующие компоненты: ядфо ИАИС Министерства образования Российской ФедерацииИАИС территориальных органов управления образованиемИАИС учебного заведения, в который обязательно входит подсистема планирования учебного процесса вуза.

На современном этапе развития информационных технологий существуют готовые информационные системы управления, которые могут быть интегрированы с разработанными СОИ. Однако сфере образования свойственны специфические задачи планирования, для которых нет готовых программных средств. В первую очередь к ним относятся задачи планирования учебного процесса. Для их решения к настоящему времени разработаны визуальные среды, играющие роль вспомогательного инструментария, которые невозможно отнести к средствам поддержки принятия решений. Такое состояние в области управления учебным процессом связано с тем, что задачам данной сферы свойственны сложная структурированность предметной области и трудность в её формализации. Кроме того, недостаточно развита методология разработки проблемно-ориентированных систем поддержки принятия решений в сфере образования, для создания которой необходимо разработать соответствующие методы и алгоритмы.

Почти все задачи, решаемые в каждом виде деятельности учебного заведения, относятся к задачам принятия решений. Одной из наиболее важных задач принятия решений в вузе является планирование учебного процесса, в результате которого формируется перечень документов, составляющих основную образовательную программу (ООП). Основным документом ООП является учебный план специальности/направления, определяющий структуру учебного процесса по специальности, перечень и объемы учебных дисциплин, последовательность их изучения.

На практике составление учебного плана зачастую производится под влиянием ситуативных предпочтений и инерции мышления, без полного анализа на основе здравого смысла. Автоматизация данной задачи позволит составлять учебный план на основе анализа обрабатываемой информации под разными углами зрения, с учетом сложных взаимосвязей, существующих между объектами проблемной области. Это позволит формировать основной документ, регламентирующий учебный процесс на высоком качественном уровне. Кроме того, автоматизация позволит повысить эффективность формирования учебного плана, в частности, повысить скорость адаптации к изменяющимся внешним и внутренним условиям и оперативность принятия решений.

Народно-хозяйственная (техническая) проблема. Таким образом, в области планирования учебного процесса вуза существует проблема повышения уровня автоматизации процесса формирования учебного плана специальности, решение которой позволит снизить трудоемкость, повысить оперативность формирования учебного плана и улучшить его качественные показатели.

Научная проблема. Использование существующих моделей и методов для решения задачи формирования учебного плана не приводит к желаемым результатам. Успех в ее решении может быть достигнут путем разработки новых моделей, методов и алгоритмов, основанных на представлении и обработке сложноструктурированных знаний, отображающих смысловые аспекты проблемной области. Это влечет за собой необходимость научного осмысления и комплексного анализа теоретических и практических вопросов, связанных с разработкой моделей решения исследуемой задачи, методов и алгоритмов, позволяющих повысить уровень ее автоматизации.

Исследованием проблем разработки и применения методов и моделей при создании автоматизированных систем поддержки учебного процесса в вузах начали активно заниматься в 60−70-е годы. В МИСиС с 1969 г. проводилась работа по научно обоснованному составлению учебных планов специальности. Первыми в этой области были работы А. В. Никитина [60], Б. В. Анисимова, А. Я. Савельева [6, 37], В. И. Карпова [34], Б. П. Черкасова [88], JI.H. Сумарокова, А. Г. Романенко, Э. В. Мухина [79, 80], А. А. Овчинникова, B.C. Пучинского [62], В. З. Ямпольского [93], Э. И. Германа [19], В. Р. Окорокова [85], С. В. Аличина [3], В. А. Романца [72, 73], С. И. Архангельского [7, 8], О. П. Кваши [35] и др. В настоящее время работы по автоматизированной под держке учебного процесса вуза ведутся в рамках создания интегрированных автоматизированных информационных систем учебных заведений во многих вузах России [21,27,28,53,54,59,78,83,93].

Объект исследования — процедура формирования учебного плана специальности/направления технического вуза.

Предмет исследования — модели, методы, алгоритмы и процедуры принятия решений задачи формирования учебного плана специальности/направления технического вуза.

Цель исследования — разработка моделей и методов решения задачи формирования учебного плана специальности/направления технического вуза, позволяющих повысить уровень автоматизации процесса формирования учебного плана специальности/направления технического вуза.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели на основе изучения проблемной области в работе поставлены и решены следующие задачи исследования:

— анализ проблемной области, определение класса задачи принятия решений, факторов и параметров, влияющих на формирование учебного плана специальности/направления технического вуза;

— анализ существующих методов принятия решений на предмет выбора наиболее подходящих для задачи формирования учебного плана технического вуза;

— разработка моделей принятия решений для задачи формирования учебного плана специальности/направления технического вуза;

— разработка методов и алгоритмов принятия решений для задачи формирования учебного плана специальности/направления технического вуза;

— апробация разработанных методов и алгоритмов.

Основная идея диссертации. Решение задачи формирования учебного плана осуществляется путем декомпозиции задачи на подзадачи и формирования иерархической структуры информационно несложных и информационно сложных задач принятия решений. Формальными признаками разделения задач по информационной сложности являются мощности множеств альтернатив и ограничений. Если мощности этих множеств < 10, то задача принятия решения является информационно несложной задачей, иначе — информационно сложной. Разделение задач по информационной сложности обусловлено необходимостью применения для их решения различных моделей принятия решений. Модель решения информационно несложных задач включает методы принятия решений с использованием экспертной информации, в числе которых предлагается применение метода формализованного анкетирования как инструмента принятия решений.

В задаче формирования учебного плана специальности информационно сложными являются задачи распределения элементов одного составного объекта по элементам другого составного объекта. Для решения этих задач предлагается модель принятия решений, основанная на нечетком логическом выводе. Она обладает рядом преимуществ. Во-первых, в ней используется логическая схема принятия решений Беллмана-Заде, основанная на утверждении о симметрии целей и ограничений, которая устраняет различия между ними и позволяет сформировать решение, представляя и цели, и ограничения как расплывчатые множества в пространстве альтернатив. Во-вторых, вывод решения осуществляется по управляющим правилам, с помощью которых можно реализовать различные стратегии формирования решения.

Информационная сложность проблемной области исследуемой задачи обусловливает необходимость проведения системного анализа для выявления факторов и параметров, влияющих на формирование учебного плана, построения структуры системы и определения входных и выходных лингвистических переменных в системе нечеткого логического вывода.

Методы исследования. Методологической и теоретической основой исследования послужили методы теории принятия решений, нечеткой логики, искусственного интеллекта. Достоверность выводов работы определяется использованием теоретических и методологических положений ведущих специалистов в вышеназванных областях (Заде JI-, Беллмана Р., Ларичева О. И., Мечитова А. И., Трахтенгерца Э. А., Борисова А. Н., Волковой В. Н., Ямпольского В. З., Уемова А. И. и др.), корректным использованием математического аппарата, программной реализацией и практической проверкой предложенных моделей и методов.

Наиболее существенные результаты диссертационной работы состоят в разработке моделей, методов и алгоритмов принятия решений задачи формирования учебного плана специальности технического вуза в условиях неполноты и неточности исходных данных, расплывчатости ограничений и целей, учитывающих изменения внешних и внутренних условий и предпочтения лица, принимающего решение. Основные из них следующие:

1. Предложен подход к формализации метода анкетирования, который позволяет использовать его как инструмент принятия решений, на основе которого разработаны методы экспертного опроса и оценки альтернатив, применяющиеся в модели принятия решений информационно несложных задач.

2. Разработан метод автоматической генерации альтернатив для задач распределения элементов одного составного объекта по элементам другого составного объекта.

3. Модель нечеткого логического вывода применена для построения системы нечеткого вывода решения. Для этого адаптированы методы введения в нечеткость.

4. Выполнен системный анализ проблемной области, выявлены факторы и параметры системы автоматизированного формирования учебного плана, построена функциональная модель системы, разработаны алгоритмы формирования НРК циклов учебного плана, графа межпредметных связей и распределения дисциплин по семестрам. Предложенное решение апробировано на программах-прототипах. Полученные результаты подтвердили достоверность разработанных моделей, методов, алгоритмов и процедур.

5. Разработаны методы и алгоритмы формирования графа межпредметных связей, основанные на построении межпредметных связей по отношению «наследование знаний» и приведения их к иерархической структуре. Для оптимизации графа межпредметных связей разработан метод определения существенных, менее существенных и несущественных связей.

Научная новизна работы состоит в том, что:

1. Разработана двухкомпонентная модель принятия решений и соответствующая ей обобщенная функционально-структурная модель системы поддержки принятия решений, отличающаяся от существующих тем, что в состав ее компонентов входят методы принятия решений для задач со слабоформализованной, сложноструктурированной проблемной областью, обладающих большой зависимостью от внешних факторов и предпочтений лица, принимающего решение.

2. Разработан подход к формализации метода «Анкетирование», заключающийся в формальном представлении вопросно-ответных отношений анкеты, который позволяет автоматизировать данный метод, и применять его в качестве инструмента принятия решений для информационно несложных задач на этапах генерации и оценки альтернатив.

Значение для теории состоит в том, что разработаны модели принятия решений для информационно несложных и информационно сложных задач принятия решений. Формализация метода «Анкетирование» расширяет область применения метода и позволяет применять его не только как метод извлечения знаний, но и разрабатывать на его основе методы генерации и оценки альтернатив, применяющихся в модели принятия решений информационно несложных задач. В ходе проведения исследований разработан подход к решению задач принятия решений, в котором решением является распределение элементов одного составного объекта по элементам другого составного объекта, удовлетворяющего множеству ограничений. Предложенный подход заключается в построении распределения на основе анализа признаков распределяемых элементов и может стать одним из методов системного анализа, позволяющим определять показатели разрабатываемой системы. Для решения задач распределения были адаптированы и применены методы нечеткого логического вывода, которые до настоящего времени использовались при построении нечетких регуляторов, применяющихся в области технического управления.

Значение для практики. За счет применения системы автоматизированного формирования учебного плана, реализованной на разработанных моделях, методах и алгоритмах, снижается трудоемкость, повышаются оперативность разработки и качество учебного плана.

Достоверность результатов исследования подтверждается корректным использованием математических методов системного анализа, проведением вычислительных экспериментов на программах-прототипах и сравнением полученных учебных планов с реальными учебными планами, в частности, специальности 351 500 -«Математическое обеспечение и администрирование информационных систем».

Использование результатов диссертации. Разработанные в работе модели, методы и алгоритмы принятия решений для задачи формирования учебного плана специальности/направления технического вуза являются результатом исследований, проводимых автором в рамках выполнения единого заказ-наряда Министерства Образования РФ «Теоретические и прикладные вопросы разработки интегрированных интеллектуальных информационных систем для сферы образования», НГР 01.200.205 060, код НИР 1.01.01 Д в 2001 году и по тематическому плану ВСГТУ (единый заказ-наряд МО РФ) «Теоретические и прикладные вопросы разработки интегрированных интеллектуальных информационных систем», НГР 01.200.205 060, код НИР 1.01.01Д в 2003;2004 годах.

Рекомендации по использованию результатов диссертации. Основные результаты, полученные в ходе выполнения исследований, могут быть использованы в высших и средних учебных заведениях для автоматизированного формирования учебного плана специальности.

Апробация результатов диссертации. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на всероссийской конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (2000 — 2004 гт), межкафедральном семинаре «Концепции и методологии создания современных информационных систем» (г. Красноярск, СибГТУ, 22.09.2004 г.). Ряд положений диссертации был использован при подготовке учебных курсов «Нечеткая логика», «Методы и алгоритмы принятия решений», «Системный анализ» и нашел применение в учебном процессе ВСГТУ.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 8 печатных работ общим объемом более 21 п.л., из которых 6 статей, 1 монография, 1 свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем диссертации

Работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованных источников и четырех приложений.

3.6 Выводы по разделу.

В третьем разделе представлено решение задачи «Формирование учебного плана специальности». Проведен системный анализ предметной области задачи. В результате анализов были определены свойства объектов проблемной среды и выявлена структура задач формирования учебного плана специальности. Рассмотрены алгоритмы, разработанные для решения задачи формирования национально-регионального компонента, формирования графа межпредметных связей дисциплин и распределения дисциплин по семестрам.

Формирование национально-регионального компонента состоит из двух задач принятия решений. Первая «Формирование списка дисциплин национально-регионального компонента» решалась на основе модели принятия решений информационно несложных задач. Вторая задача «Распределение объема часов, выделенного ГОС ВПО, НРК цикла» — на основе модели принятия решений информационно сложных задач.

В ходе решения задачи формирования графа межпредметных связей был исследован характер межпредметных связей дисциплин учебного плана. В результате было дано новое определение существенных, менее существенных и несущественных связей и разработаны алгоритмы оптимизации графа межпредметных связей.

Задача распределения дисциплин учебного плана по семестрам решалась по модели информационно сложных задач. В результате анализа ограничений, накладываемых на учебный план специальности, множество ограничений было разбито на три подмножества: ограничения на учебный план семестра, ограничения на учебный план в целом и ограничения на возможное перераспределение часов между дисциплинами и циклами дисциплин. Для решения информационно сложных задач построена подсистема нечеткого вывода решения.

4 Описание вычислительных экспериментов на программах прототипах.

Программная реализация методов и алгоритмов формирования учебного плана осуществлялась на языке программирования BDelphi. Среда разработки приложений BDelphi позволяет сосредоточить максимум усилий на выполнение задач для достижения поставленной цели, не отвлекая особого внимания на разработку пользовательского интерфейса, так как рутинную работу по интерфейсу данная среда берет на себя [57].

Программы имеют модульный характер. Для обеспечения их работы задействовано множество стандартных модулей BDelphi, обеспечивающих работу визуальных компонентов, и модулей, написанных вручную, каждый из которых выполняет определенную подзадачу, а все они вместе обеспечивают решение задачи формирования учебного плана.

4.1 Описание программы прототипа формирования национально-регионального компонента учебного плана.

4.1.1 Перечень основных модулей программы Таблица 4.1 — Основные функции модулей приложения.

Наименование модуля Функция.

About Содержит краткую информацию о программе и его разработчике.

DM Обеспечивает работу формы «Модуль данных». Эта форма предназначена для хранения используемых в программе невизуальных компонент, которые являются доступными для любого другого модуля;

Childwin Модуль-меню, обеспечивающий переход к этапам формирования национально-регионального компонента (НРК) учебного плана.

FMenu2 Модуль-меню, обеспечивающий переход между подзадачами этапа формирования списка дисциплин НРК.

FExpert Модуль, который позволяет выбрать эксперта, который будет участвовать в экспертизе и выбрать метод экспертизы.

FNewExpert Модуль, позволяющий зарегистрировать эксперта, который будет участвовать в экспертизе.

FExpert 1 Модуль, реализующий первый метод экспертных оценок;

FExpert2 Модуль, реализующий второй метод экспертных оценок;

FPrefExperts Модуль, позволяющий оценить экспертов, участвующих в экспертизе по второму методу;

FWorklnfo Обеспечивает обработку данных экспертных оценок по первому и второму методу, а также выводит результаты обработки данных.

FVolHour Модуль, выполняющий распределение объема часов НРК цикла и осуществляющий вывод результатов распределения.

Пользовательский интерфейс данного приложения достаточно прост и удобен.

Диалог с пользователем ведется с помощью диалоговых окон и носит неназойливый характер. Все диалоговые окна имеют стандартную окраску (оттенки серого), не приводя тем самым к раздражению глаз. В процессе работы приложения могут генерироваться сообщения двух видов:

1. Запрос на подтверждение.

2. Уведомление о дальнейших действиях.

Сообщения первого вида генерируются в случае необходимости уточнения пользователем дальнейших действий программы. Например, сообщение-запрос о сохранении данных экспертизы. Сообщения второго типа генерируются на этапе формирования списка дисциплин НРК цикла: после выполнения очередной подзадачи система уведомляет пользователя о том, что он должен делать дальше. Например, это может быть уведомление о том, чтобы пользователь дал свои оценки для экспертизы «Отношение дисциплины к критерию».

Для хранения экспертных оценок и для реализации блоков подсистемы нечеткого вывода решения использована СУБД MS Access.

Для реализации приложения были сформированы две схемы данных, соответствующих этапу формирования списка дисциплин НРК цикла и этапу распределения объема часов НРК цикла между дисциплинами. На рисунке 4.1 приведена схема данных первого этапа, а в таблице 4.2 приведено описание сущностей схемы данных этапа.

Рисунок 4.1 — Схема данных задачи формирования списка дисциплин НРК цикла.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Л.Я. Социология: искусство задавать вопросы. 2-е изд, перераб. и доп. -М, 1998.-360 с.
  2. А.Н. Формирование гибкого содержания образования и обучения в средних специальных учебных заведениях: Автореф. дис. канд.тех.наук. М., 1997.
  3. С.В. О научных основах составления учебных планов технических вузов. -М.: НИИВШ, 1973.
  4. А.Е., Семухин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Изд-во Тюменского гос. университета, 2000. — 352 с.
  5. Н.Г., Леонтьев С. В., Новиков Д. А. Процедуры нечеткого комплексного оценивания: Тр. междунар. науч-практ конф. «Современные сложные системы управления 12−14 марта». Липецк: Изд-во ЛГТУ, 2002. — С. 7−8.
  6. .В., Савельев А. Я. и др. Применение ЭЦВМ для автоматизации процесса составления учебных планов и расписаний//Использование ЭВМ в организации и планировании учебного процесса. М.: Высшая школа, 1972. — С. 121−142.
  7. С.И. Лекции по научной организации учебного процесса в высшей школе. М., Высшая школа, 1976.
  8. С.И., Михеев В. И., Перельцвайг Ю. М. Вопросы изменения, анализа и оценки результатов в практике педагогических исследований. М.: Знание, 1975. — 42 с.
  9. А.Р., Левин М. Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. М.: Наука, 1990. — 160 с.
  10. Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. Сб. переводов под ред. Шахнова И. Ф. М.: Мир, 1976.- С. 172−215.
  11. И.Бешелев С. Д., Гурвич Ф. Г. Математико-статистические методы экспертных оценок, М.: 1980. 262 с.
  12. С.Л., Лубенец Ю. В. Задачи принятия решений. Метод, указания к самостоятельной работе. Липецк: Изд-во ЛГПИ, 1996. — 26 с.
  13. А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. — 256с.
  14. А.Н., Вилюмс Э. Р., Сукур Л. Я. Диалоговые системы ПР на базе мини-ЭВМ: Информационное, математическое и программное обеспечение. Рига: Зинатне, 1986. -195 с.
  15. Г. А. Применение методов сетевого планирования в учебном процессе. М.: Высшая школа, 1969.
  16. В.Н., Денисов А. А. Основы теории систем и системного анализа: Учебник для студентов вузов. 2-е изд., перераб. и доп. — СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999. -512 с.
  17. Т.А., Червинская К. Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.:Радио и связь, 1992.- 62 с.
  18. О.В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. — М.:ДизайнПРО, 1995. 255 с.
  19. Э.И. Разработка моделей и алгоритмов многоцелевой оптимизации учебного плана. Дис. канд.тех.наук., Томск, 1975. 194 с.
  20. М.Б. Введение в теорию нечетких множеств и интервальную математику. Ч 1. Применение лингвистической переменной в системах принятия решений. — Пермь, 1998.
  21. .А., Терра А. Д., Якунина Е. Н. Методология проектирования системы оперативного управления кадровым составом вуза // Труды XI Всерос. науч.-метод.конф. «Телематика 2004», т.2. — СПб, 2004. — С. 526−527.
  22. Г. Я. Стратегические аспекты управления НИ ОКР: Монография. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. 244с.
  23. П. Оценка персонала. Математический инструментарий// http://www.uran.donetsk.ua/~masters/2002/fVti/polyakov/lib4.html.
  24. Л.А., Смирнова И. М. Размытые множества. Теория и приложения (обзор)// Автоматика и телемеханика. № 5. — 1973. — С.66−85.
  25. Г. А., Рудакова Г. М., Горбаченко И. М. Вероятностная оценка оптимальной структуры интерактивного курса: Материалы Всерос. науч-тех конф. ТИПВСИТ. -Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2000 С. 205−209.
  26. Г. А., Рудакова Г. М., Горбаченко И. М. Вероятностная модель процесса интерактивного обучения// Открытое образование. № 2. — 2001.
  27. В.М. Межпредметные связи как основа имитационного моделирования процесса обучения. Автореф. дис. канд.пед.наук. Алма-Ата, 1978.
  28. Г. Метод парных сравнений. М.: Статистика, 1978. — 144с.
  29. JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М: Мир, 1976. — 165с.
  30. JI.A. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе// Классификация и кластер. М: Мир, 1980. — С.208−247.
  31. А., Байатт У.Дж. Нечеткие множества, нечеткая алгебра, нечеткая статистика// Труды американского общества инженеров-радиоэлектроников. Т. 66. -1978. N12. — С.37−61.
  32. В.И. Составление учебных планов вузов с помощью ЭЦВМ//Применение ЭЦВМ для автоматизации обучения и управления учебными заведениями. Киев, 1972.-С. 121−130.
  33. О.П. Некоторые вопросы моделирования учебного процесса. Автореф. дис. канд.экон.наук. М., 1971.
  34. Н.Н. Групповые экспертные оценки. Москва, 1975.
  35. Д.Ю. Разработка методов и средств для решения слабоформализованных задач в системах управления (научный руководитель докт. техн. наук, проф. А .Я. Савельев).
  36. Л.Г., Максимов А. В. Нейрокомпьютеры: Учеб. пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. -320 с.
  37. Концепция создания интегрированной автоматизированной информационной системы Минобразования России. М., 2000.
  38. А. Введение в теорию нечетких множеств. М: Радио и связь, 1982. — 432с.
  39. В.В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. — 2-е изд., стереотип. -М.: Горячая линия-Телеком, 2002. 382 с.
  40. Ю.Н. Определение содержания учебных планов вуза с применением ЭВМ// НИИВШ.- 1981.
  41. Кузин Е. С. Информационно сложные задачи и технология их решения// Новости искусственного интеллекта. № 1. — 2003. — С.24−29.
  42. Кун Т. Структура научных революций. М.: Прогресс, 1977.
  43. О.И., Мечитов А. И. и др. Выявление экспертных решений. М.: Наука, 1989. — 140 с.
  44. B.C. Содержание образования. Сущность, структура, перспективы. М.: Высшая школа, 1991. — 224 с.
  45. А. Нечеткое моделирование в среде Matlab и Fuzzy TECH. СПб: БХВ-Петербург, 2003. — 715 с.
  46. Материалы научно-методической конференции: Тез. докл. / Ковров: КГТА, 1999. 88 с.
  47. Методические рекомендации по разработке и утверждению учебных планов основных образовательных программ высшего профессионального образования СпбГУ. Приложение к приказу от 01.12.2000 № 1207.
  48. Г. Магическое число семь плюс минус два. Инженерная психология. М.: Прогресс, 1964. 22
  49. Н.Н. Предисловие к книге С.А. Орловского. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981.
  50. Л.В., Дамбаева С. В. Методы и алгоритмы принятия решений в управлении учебным процессом в условиях неопределенности: Монография. Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. — 164 с.:ил.
  51. Л.В., Евдокимова И. С. Аппарат описания формальных моделей лингвистического транслятора. Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий: Материалы всерос. конф. Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. — С.96−98.
  52. Л.В., Хаптахаева Н. Б., Дамбаева С. В. Компонент «Успеваемость учащихся» ИАИС ОУ // Методологические проблемы контроля качества учебного процесса при переходе к инновационному образованию: материалы науч-метод конф. № 8 — Улан-Удэ, 2001.
  53. А.В. Вопросы оптимального составления учебных планов и программ: Дис. канд.тех.наук., М., 1969. 179 с.
  54. М.А., Юнцевич О. Ф. Методы и алгоритмы построения рейтингов // Информационные технологии. № 12. — 2003. — С.7−22.
  55. А.А., Пучинский B.C., Петров Г. Ф. Сетевые методы планирования и организации учебного процесса. М., 1972. — 157 с.
  56. А.И. Менеджмент. — М., Знание, 1999. — 79с.
  57. С.П. Алгебраическая модель автоматизированной обучающей системы с переменной структурой. Рига.: Изд-во РПИ, 1996.
  58. С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. -М.: Наука, 1981.-194 с.
  59. С. Нейронные сети для обработки информации: Пер. с польского И. Д. Рудинского. М.:Финансы и статистика, 2002. — 344 с.
  60. Ф.И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ: Учеб. пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1989. — 367 с.
  61. Применение методов сетевого планирования и управления организации учебного процесса. М., Информац. центр MB и ССО, СССР, 1968.
  62. Применение системного анализа на разных уровнях управления в высшей школе/ Под общ. ред. В.Н. Волковой- М.: НИИВШ, 1977. 65 с.
  63. Разработка региональных компонентов образовательных стандартов: Материалы регион, науч-метод конф. Уфа: Изд-во УГАТУ, 1997- 83 с.
  64. В.А. и др. Методика научно-обоснованного составления учебного плана. -М.: НИИВШ, 1976.
  65. В.А. и др. Методические указания по совершенствованию методики научно обоснованного составления учебного плана специальности. М.: МИСиС, 1981.
  66. Д., Пилиньский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия Телеком, 2004. — 452с.
  67. Д. Искусственный интеллект. Подход на основе эвристического программирования М Мир 1973 г. 320с.
  68. Создание общеевропейского пространства высшего образования. Коммюнике Конференции министров, ответственных за высшее образование в Берлине, 19 сентября 2003 г. http://www.shislilov.info/education/ bolognia/index.phtml?id=289.
  69. А.Ю. Знаниеориентированные модели и методы в системах управления принятия решений. Национальный аэрокосмический университет им. Н. Е. Жуковского «ХАИ». http://sumschool.sumdu.edu.ua/is-02/rus/lectures/ sokolo v/sokolov.htm
  70. М.С. Исследование и разработка моделей и процессов принятия решений по определению требований к специалистам и формированию учебных планов: Дис.канд. тех. наук. М., 1999. — 137 с.
  71. Л.Н., Мухин Э. В., Романенко А. Г. В целях оптимизации обучения// Вестник высшей школы. № 2 — 1968.
  72. Л.Н., Мухин Э. В., Романенко А. Г. В целях равномерной загрузки студентов//Вестник высшей школы. № 9. — 1968.
  73. Текст Болонской декларации, http://iic.dgtu.donetsk.ua/russian/ovs/ bologna.html.
  74. Э.А. Компьютерная поддержка решений: Научно-практическое издание. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». М.: Синтег, 1998. — 376 с.
  75. O.K. Автоматизация процесса составления учебных планов вузов: Дис.канд. тех. наук. М., 1999. — 140 с.
  76. А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978.-272с.
  77. Учебно-организационная работа в ВУЗе, п/р Окорокова В.P. JL, 1977.
  78. Федеральный закон «Об утверждении федеральной программы развития образования» от 10 апреля 2000 г. № 51-ФЗ.
  79. Хоанг Чинь Минь. Исследование и разработка моделей составления оптимального учебного плана: Дис.канд. экон. наук. — Л., 1990. 150с.
  80. .П. Совершенствование учебных планов и программ на базе сетевого планирования. М.: Высшая школа, 1975.
  81. И.А. Разработка подсистемы принятия решений для информационно-управляющей системы промышленного предприятия на основе комбинаторного метода бинарных отношений: Дис.канд. тех. наук. Липецк, 2000. — 149 с.
  82. А.С. Нечеткое управление роботами в экстремальных условиях. Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий: Материалы всерос. конф. Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. С.9−14.
  83. Ющенко А, С. Ситуационное управление роботами в неопределенной ситуации на основе нечеткой логики. Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий: Материалы всерос. конф. Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2000.-С. 164−165.
  84. В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. М.: Наука, 1987.
  85. В.З., Тузовский А. Ф. Системы управления знаниями в образовании: Материалы науч-практ конф. «Современные средства и системы автоматизации -гарантия высокой эффективности производства» (14−15 ноября 2002 г.). Томск, 2002. — С. 295−298.
  86. Bellman R., Kalaba К., Zadeh L.A. Abstraction and pattern classification. J.Math. Anal, and Appl.- V.13. Nol. — Jan, 1966.
  87. Gorzalczany M.B. Interval-Valued Decisional Rule in Signal Transmission Problems //Arhiwum automatyki i telemechaniki. T.XXX. — N2. — 1985. — P. l59−168.
  88. Zadeh L.A. Fuzzy sets. Contr. Vol.8. — 1965. — P. 338−353.
  89. Mamdani E. H. Advances in the Linguistic Synthesis of Fuzzy Controller // Int. J. Man-Machine Studies. -1976.-Vol. 8.-P.669−678.
  90. Zadeh L. The role of fuzzy logic in the management of uncertainty in expert systems // Fuzzy Sets a. Systems. -1983. Vol. 11. — N 3. — P. 199−227.
  91. Zimmermann H.J., Zysno P. Quantifying vagueness in decision models // European Journal of Operational Reseach. N22. — 1985. — P. 148−158.
  92. Концепция устойчивого развития
  93. Региональная экономика и региональная политика
  94. Логика и теория аргументации
  95. Основы права на интеллектуальную собственность15 Алгебра и геометрия16 Математический анализ17 Дискретная математика
  96. Программирование на языке высокого уровня28 Организация ЭВМ и систем29 Операционные системы
  97. Сети ЭВМ и телекоммуникации 31- Военная подготовка32 — Социология управления33 Философия науки34 — Дополнительные главы дискретной математики35 Теория сложности36 Нечеткая логика37 Методы оптимизации38 Компьютерная графика
  98. Электроника и электротехника
  99. Метрология, стандартизация и сертификация41 Основы теории управления42 Базы данных
  100. Методы и средства защиты информации
  101. Интерактивные графические системы
  102. Программное обеспечение ЛВС и ТКС
  103. Компьютерное моделирование47 Средства ООП
  104. Структуры и алгоритмы обработки данных
  105. Функциональное и логическое программирование
  106. Объектно-ориентированное программирование
  107. Теория языков программирования52 — Теория вычислительных процессов
  108. Архитектура вычислительных систем54 Технология разработки ПО
  109. Человеко-машинное взаимодействие56 Нейрокомпьютерные системы
  110. Естественно-языковые системы
  111. Методы и алгоритмы принятия решений
  112. Системы цифровой обработки сигналов
  113. Системы искусственного интеллекта
  114. Системное программирование
  115. Распределенная обработка данных
  116. Системы электронного документооб орота64 Проектирование ОС
  117. Администрирование корпоративных сетей66 WEB-технологии
  118. Системы мультимедиа и гипермедиа
  119. Граф межпредметных связей дисциплин учебного плана направления 656 300 «Технология лесозаготовительных и деревообрабатывающих производств» по специальности 260 200 «Технология деревообработки»
  120. Социокультурные проблемы устойчивого развития
  121. Региональная экономика и региональная политика13. История культуры Бурятии
  122. Психология творческой деятельности
  123. Основные направления совершенствования грамотного письма и говорения16. Математика17. Информатика18. Физика19. Химия20. Экология21. Теоретическая механика22. Органическая химия
  124. Полимерные материалы в деревообработке
  125. Научные исследования в деревообработке25. Химия древесины
  126. Начертательная геометрия. Инженерная графика27. Начертательная геометрия28. Инженерная графика29. Механика
  127. Детали машин и основы конструирования31. Теория механизмов и машин32. Сопротивление материалов33. Гидравлика34. Теплотехника
  128. Материаловедение. Технология конструкционных материалов
  129. Электротехника и электроника
  130. Метрология, стандартизация, сертификация
  131. Безопасность жизнедеятельности
  132. Древесиноведение. Лесное товароведение
  133. Автоматика и автоматизация производственных процессов41. Экономика производства42. Менеджмент и маркетинг43. Лесное хозяйство Бурятии
  134. Энергоснабжение деревообрабатывающих предприятий
  135. Вентиляция и кондиционирование деревообрабатывающих цехов46. Машинная графика
  136. Оптимизация процессов сушки в деревообработке
  137. Технология лесопил-деревообрабатыващего производства
  138. Гидротермическая обработка и консервирование древесины
  139. Технология клееных материалов и древесных плит
  140. Технология изделий из древесины
  141. Технология и оборудование защитно-декоративных покрытий53. Оборудование отрасли
  142. Основы автоматизированного проектирования изделий и технологических процессов
  143. Защитная обработка древесины
  144. Основы конструирования изделий их древесины
  145. Оборудование специальных производств
  146. Технология столярно-строительных изделий
  147. Проектирование деревообрабатывающего производства
  148. Организация и управление деревообрабатывающими производствами
  149. Технология композиционных материалов
  150. Проектирование деревянных зданий и сооружений
  151. Строительство деревянных зданий и сооружений
  152. Технология композиционных материалов для строительства деревянных зданий и сооружений
  153. Варианты учебного плана специальности 351 500 -«Математическое обеспечение и администрирование информационных систем»
  154. Первый вариант учебного плана.
  155. Исходные данные, заданные системе распределения дисциплин по семестрам:
  156. Общее количество часов теоретического обучения: 8262 ч.
  157. Количество недель по семестрам: 1-й семестр 17- 2-й семестр — 19- 3-й семестр -19- 4-й семестр — 19- 5-й семестр — 17- 6-й семестр — 19- 7-й семестр — 16- 8-й семестр — 16- 9-й семестр -10.
  158. Средняя аудиторная нагрузка студентов: 25 ч/н4. Процентная доля СРС: 50%.
  159. Интенсивность изучения дисциплин циклов: ЕН 3 ч/н- ОПД — 4 ч/н- СД — 4 ч/н.
  160. Наименование дисциплины Объем работы студента (в часах) Цикл Компонент Распределе семестрам i ние по курсам и 'часов в неделю)
  161. Аудиторных СРС 1 к фС 2 курс 3 к: г’РС 4 к} фс 5 к1 2 3 4 5 6 7 8 917 19 17 19 17 19 16 16 10
  162. Программирование 174 182 ОПД Федеральный 4 4 2
  163. Математический анализ 123 144 ЕН Федеральный 3 4
  164. Информатика 51 45 ЕН Федеральный 3
  165. Алгебра и теория чисел 68 63 ЕН Федеральный 4
  166. Физика 216 205 ЕН Федеральный 6 6
  167. Отечественная история 51 45 ГСЭ Федеральный 3
  168. Физическая культура 402 12 ГСЭ Федеральный 4 4 4 4 2 2
  169. Иностранный язык 174 172 ГСЭ Федеральный 3 4 3
  170. История Бурятии 17 29 ГСЭ НРК 1
  171. Дискретная математика 123 149 ЕН Федеральный 4 3
  172. Геометрия и топология 51 90 ЕН Федеральный 3
  173. Экология 38 38 ЕН Федеральный 2
  174. Культурология 38 35 ГСЭ Федеральный 2
  175. САОД 85 76 ОПД Федеральный 5
  176. Уравнения вероятностей и мат. Статистика 34 66 ЕН Федеральный 2
  177. Дифференциальные уравнения 51 50 ЕН Федеральный 3
  178. Теория вычислительных процессов и структур 125 111 дс Федеральный 4 3
  179. Операционные системы и оболочки 76 70 ОПД Федеральный 4
  180. БД и СУБД 76 70 ОПД Федеральный 4
  181. Математическая логика 76 70 ЕН Федеральный 4
  182. Функциональный анализ 57 51 ЕН Федеральный 3
  183. Методы и алгоритмы защиты информации 38 39 ДС Федеральный 2
  184. Web-технологии 51 69 дс Федеральный 3
  185. ООП 57 50 ДС Федеральный 3
  186. Деловой иностранный 38 48 ГСЭ НРК 2
  187. Философия 38 98 ГСЭ Федеральный 2
  188. Компьютерная графика 68 60 опд Федеральный 4
  189. Операционная система Unix 68 88 опд НРК 4
  190. Нечеткая логика 51 80 ЕН НРК 3
  191. Вычислительная математика 51 75 ЕН Федеральный 3
  192. Уравнения математической физики 51 48 ЕН Федеральный 3
  193. Теория случайных процессов 51 85 ЕН НРК 3
  194. Системный анализ 51 80 ЕН НРК 3
  195. Параллельное программирование 51 51 ДС Федеральный 3
  196. Технология разработки ПО 68 83 сд Федеральный 4
  197. ABC и КС 76 54 опд Федеральный 4
  198. Теория алгоритмов 57 69 ЕН НРК 3
  199. Рекурсивно-логическое программирование 52 54 сд Федеральный 3
  200. СРВ 36 57 сд Федеральный 2
  201. Политология 36 40 ГСЭ Федеральный 2
  202. Экономика 57 39 ГСЭ Федеральный 3
  203. Компьютерное моделирование 64 117 опд Федеральный 4
  204. Информационные технологии разработки ПО 96 110 сд Федеральный 6
  205. СИИ 64 56 сд Федеральный 4
  206. Функциональное программирование 48 48 сд Федеральный 3
  207. Распределенные вычисления 64 54 ДС Федеральный 4
  208. Проблемы устойчивого развития 32 54 ГСЭ НРК 2
  209. Правоведение 32 39 ГСЭ Федеральный 2
  210. Социология управления 32 49 ГСЭ НРК 2
  211. БЖД 32 28 опд Федеральный 251. иге 80 77 опд НРК 5
  212. Администрирование ИС 32 23 ДС Федеральный 2
  213. ИКС 64 56 ДС Федеральный 4
  214. МАПР 96 95 ДС Федеральный 6
  215. СЦОС 32 46 ДС Федеральный 2
  216. ЕЯ-системы 64 56 ДС Федеральный 4
  217. Региональная экономика 32 44 ГСЭ НРК 2
  218. Аналитические технологии 40 54 ДС Федеральный 4
  219. Метрология и качество ПО 30 33 ДС Федеральный 3
  220. Системы мультимедиа 26 29 ДС Федеральный 3
  221. ЭПОРПО 20 23 ДС Федеральный 262. Итого часов: 4132 4131
  222. Процент аудиторных часов: 50%1. Процент часов СРС: 50%
  223. Средняя аудиторная нагрузка:1.й семестр 27 час- 6-й семестр — 17 часов-2.й семестр 29 часа- 7-й семестр — 27 часов-3.й семестр 21 час- 8-й семестр — 27 часов-4.й семестр 30 часов- 9-й семестр — 12 часов.5.й семестр 32 часа-
  224. В среднем: 24, 6 часов в неделю.
  225. Второй вариант учебного плана
  226. Исходные данные, заданные системе распределения дисциплин по семестрам:
  227. Общее количество часов теоретического обучения: 8262 ч.
  228. Количество недель по семестрам: 1-й семестр 17- 2-й семестр — 19- 3-й семестр — 19- 4-й семестр — 19- 5-й семестр — 17- 6-й семестр — 19- 7-й семестр — 16- 8-й семестр — 16- 9-й семестр — 10.
  229. Средняя аудиторная нагрузка студентов: 25 ч/н4. Процентная доля СРС: 45%.
  230. Интенсивность изучения дисциплин циклов: ЕН 4 ч/н- ОПД — 4 ч/н- СД — 4 ч/н.
  231. Наименование дисциплины Объем работы студента (в часах) Цикл Компонент Распределе семестрам i ние по курсам и 'часов в неделю)
  232. Аудиторных СРС 1 курс 2 курс 3 курс 4 курс 5 к1 2 3 4 5 6 7 8 917 19 17 19 17 19 16 16 10
  233. Программирование 178 176 ОПД Федеральный 4 4 2
  234. Математический анализ 144 122 ЕН Федеральный 4 4
  235. Информатика 68 28 ЕН Федеральный 4
  236. Алгебра и теория чисел 68 63 ЕН Федеральный 4
  237. Физика 216 205 ЕН Федеральный 6 6
  238. Отечественная история 51 45 ГСЭ Федеральный 3
  239. Физическая культура 360 54 ГСЭ Федеральный 4 4 4 4 2 2
  240. Иностранный язык 178 168 ГСЭ Федеральный 3 4 3
  241. История Бурятии 34 29 ГСЭ НРК 2
  242. Дискретная математика 127 145 ЕН Федеральный 4 3
  243. Геометрия и топология 76 65 ЕН Федеральный 4
  244. Экология 38 39 ЕН Федеральный 2
  245. Культурология 38 35 ГСЭ Федеральный 2
  246. САОД 85 76 опд Федеральный 5
  247. Уравнения вероятностей и мат. Статистика 51 45 ЕН Федеральный 3
  248. Дифференциальные уравнения 51 45 ЕН Федеральный 3
  249. Теория вычислительных процессов и структур 125 111 ДС Федеральный 4 3
  250. Операционные системы и оболочки 76 70 опд Федеральный 4
  251. БД и СУБД 76 70 опд Федеральный 4
  252. Математическая логика 76 70 ЕН Федеральный 4
  253. Функциональный анализ 76 32 ЕН Федеральный 4
  254. Методы и алгоритмы защиты информации 38 39 ДС Федеральный 2
  255. Web-технологии 57 63 ДС Федеральный 3
  256. ООП 57 52 ДС Федеральный 3
  257. Деловой иностранный 38 48 ГСЭ НРК 2
  258. Философия 38 98 ГСЭ Федеральный 2
  259. Компьютерная графика 68 60 ОПД Федеральный 4
  260. Операционная система Unix 68 88 опд НРК 4
  261. Нечеткая логика 68 75 ЕН НРК 4
  262. Вычислительная математика 68 58 ЕН Федеральный 4
  263. Уравнения математической физики 68 48 ЕН Федеральный 4
  264. Теория случайных процессов 68 68 ЕН НРК 4
  265. Системный анализ 68 63 ЕН НРК 4
  266. Параллельное программирование 51 51 сд Федеральный 3
  267. Технология разработки ПО 68 83 сд Федеральный 4
  268. ABC и КС 76 54 ОПД Федеральный 4
  269. Теория алгоритмов 76 50 ЕН НРК 4
  270. Рекурсивно-логическое программирование 57 54 сд Федеральный 3
  271. СРВ 38 55 сд Федеральный 2
  272. Политология 38 39 ГСЭ Федеральный 2
  273. Экономика 57 39 ГСЭ Федеральный 3
  274. Компьютерное моделирование 58 66 ОПД Федеральный 4
  275. Информационные технологии разработки ПО 100 106 СД Федеральный 4 2
  276. СИИ 64 59 сд Федеральный 4
  277. Функциональное программирование 48 48 СД Федеральный 3
  278. Распределенные вычисления 64 56 СД Федеральный 4
  279. Проблемы устойчивого развития 32 54 ГСЭ НРК 2
  280. Правоведение 32 39 ГСЭ Федеральный 2
  281. Социология управления 32 49 ГСЭ НРК 2
  282. БЖД 32 28 ОПД Федеральный 251. иге 80 76 ОПД НРК 5
  283. Администрирование ИС 32 30 ДС Федеральный 2
  284. ИКС 64 56 ДС Федеральный 4
  285. МАПР 64 127 ДС Федеральный 4
  286. СЦОС 32 46 ДС Федеральный 2
  287. ЕЯ-системы 32 44 ГСЭ НРК 2
  288. Региональная экономика 60 60 ДС Федеральный 6
  289. Аналитические технологии 40 54 ДС Федеральный 4
  290. Метрология и качество ПО 30 31 ДС Федеральный 3
  291. Системы мультимедиа 30 29 ДС Федеральный 3
  292. ЭПОРПО 20 23 ДС Федеральный 21. Итого часов: 4303 3959
  293. Процент аудиторных часов: 52% Процент часов на СРС: 48%
  294. Средняя аудиторная нагрузка:1.й семестр 28 часа- 6-й семестр — 18 часов-2.й семестр 30 часа- 7-й семестр — 25 часов-3.й семестр 23 часа- 8-й семестр — 23 часов-4.й семестр 33 часа- 9-й семестр — 18 часов.5.й семестр 37 часов-
  295. В среднем: 26,1 часов в неделю.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!