Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Алгоритмы и методики анализа информации в системе управления качеством образования

Диссертация: Алгоритмы и методики анализа информации в системе управления качеством образования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Одной из наиболее актуальных тем в рамках высшего профессионального образования является вступление России в Болонский процесс. Среди 6 основных задач, указанных в Болонской декларации отдельно следует выделить «обеспечение необходимого качества высшего образования». В России до недавнего времени проблема качества образования решалась в пределах требований государственной идеологии: качество… Читать ещё >

Содержание

  • i. ВВЕДЕНИЕ
  • 1. АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ, МЕТОДОВ, МОДЕЛЕЙ, АЛГОРИТМОВ И СИСТЕМ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ ВУЗОМ
    • 1. 1. Анализ информационных процессов и структур упр авления
    • 1. 2. Методы мониторинга и оценки качества образования
    • 1. 3. Модели и алгоритмы анализа данных мониторинга образовательного процесса
    • 1. 4. Методы принятия решений
    • 1. 5. Анализ современных методологий и технологий проектирования информационных систем
  • Выводы
  • 2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ
    • 2. 1. Общие положения концепции мониторинга качества образовательных услуг
    • 2. 2. Оценка деятельности преподавателя
      • 2. 2. 1. Разработка функциональной модели деятельности преподавателя
      • 2. 2. 2. Разработка методики и алгоритма оценки деятельности преподавателей с использованием репрезентативной теории измерений
    • 2. 3. Оценка знаний студентов с помощью тестирования
      • 2. 3. 1. Разработка функциональной модели процесса обучения студентов
      • 2. 3. 2. Методика анализа адекватности механизма оценивания результатов педагогического теста
    • 2. 4. Оценка удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг
      • 2. 4. 1. Разработка функциональной модели процесса мониторинга удовлетворенности качеством образовательных услуг
      • 2. 4. 2. Разработка методики и алгоритма оценки удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг с использованием репрезентативной теории измерений
  • Выводы
  • 3. МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
    • 3. 1. Разработка алгоритма нахождения теоретико-множественного разбиения объектов мониторинга на группы с использованием методов нечеткой кластеризации
    • 3. 2. Математическая модель анализа уровня подготовки студентов по результатам их учебных достижений
    • 3. 3. Математическая модель анализа удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг
    • 3. 4. Математическая модель процесса принятия решений по управлению качеством образования
  • Выводы
  • 4. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАНИЯ
    • 4. 1. Разработка концепции информационного обеспечения менеджмента качества
    • 4. 2. Разработка информационного обеспечения мониторинга деятельности преподавателей
    • 4. 3. Разработка информационного обеспечения мониторинга удовлетворенности качеством образовательных услуг
    • 4. 4. Разработка информационного обеспечения процесса тестирования студентов
    • 4. 5. Разработка информационного обеспечения процесса принятия решений
  • I. Выводы
  • ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Алгоритмы и методики анализа информации в системе управления качеством образования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Одной из наиболее актуальных тем в рамках высшего профессионального образования является вступление России в Болонский процесс. Среди 6 основных задач, указанных в Болонской декларации отдельно следует выделить «обеспечение необходимого качества высшего образования». В России до недавнего времени проблема качества образования решалась в пределах требований государственной идеологии: качество работы учебного заведения оценивалось в соответствии с тем, как оно исполняло существовавшие учебные программы и планы, использовало технические средства и т. д. В ходе реформы отечественной системы образования в последнем десятилетии отчетливо проявилась тенденция децентрализации функций управления (в том числе и управления качеством), которые с федерального уровня переходят к региональным, муниципальным органам, а учебное заведение несет самостоятельную ответственность за качество своего «продукта» [45]. При этом оно определяет свои возможности ответить на социокультурный, экономический и кадровый запрос, а его престиж непосредственно зависит от того, насколько и как долго будет конкурентоспособным подготовленный им специалист. Пути решения этой проблемы в каждом вузе выбираются свои, с учетом сложившихся традиций, возможностей и региональных особенностей.

В настоящее время практически во всех российских вузах ведется разработка своей системы оценки качества образования. Методологической основой разработок в данной сфере являются исследования Архангельского С. И., Аванесова B.C., Володина Б. В., Корозы В. И., Новакова И. А., Подлеснова В. Н., Тягуновой Т. Н., Попова Ю. В., Савельева Б. А., Звонникова В. И, Челышковой М. Б., Берестневой О. Г., Марухиной О. В., Субетто А. И., Селезневой Н. А. и многих других. Среди зарубежных исследователей необходимо отметить работы Ишикава К., Robert С., Terner A., Morecroft J.,

Balm G., Haworth J. и др. Однако, несмотря на заметные успехи в управлении качеством образования, существует ряд проблем, решение которых позволит существенно повысить качество образования. Главными среди них являются недостаточная проработка методик и алгоритмов анализа данных мониторинга образовательного процесса, а также отсутствие информационных систем, обеспечивающих комплексный подход к управлению качеством образования. В настоящее время широкое распространение получили три способа оценки качества образования: у тестирование, как способ объективного оценивания знаний студентоврейтинговая оценка деятельности преподавателей, как способ выявления их компетентности, знаний и опыта и мониторинг удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг, основанный на проведении в их среде анкетирования. Для обработки полученных данных необходимы методики и алгоритмы, позволяющие выявить скрытые закономерности в данных и получить выводы, адекватные реальности. Для автоматизации t работы системы управления качеством образования необходима информационная система, которая сочетала бы в себе все три способа оценки качества образования, а также поддерживала процесс принятия решений по управлению качеством образовательных услуг, предоставляемых вузом.

Целью диссертационной работы является теоретическое обоснование и исследование моделей, алгоритмов реализации методов анализа качества предоставляемых услуг и информационной поддержки принятия управленческих решений в сфере высшего профессионального образования. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решены следующие задачи исследования:

— анализ методов, моделей и алгоритмов, применяемых при оценке показателей деятельности и принятии управленческих решений в сфере высшего профессионального образованияU

— разработка функциональных и информационных моделей деятельности преподавателей, студентов и оценки удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг, предоставляемых вузом;

— разработка и исследование моделей, алгоритмов анализа данных мониторинга удовлетворенности качеством образовательных услуг, деятельности преподавателей и студентов, подразделений вуза;

— теоретическое обоснование алгоритмов реализации и исследование эффективности метода вербального анализа при принятии управленческих решений по результатам мониторинга качества образовательных услуг;

— разработка информационного, математического и методического обеспечения системы мониторинга и управления качеством образования в вузе.

Методы исследования основаны на использовании положений теории информационных процессов и систем, статистического, оперативного и интеллектуального анализа данных, принятия решений и теоретических основ проектирования информационных систем.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложена методика оценки деятельности преподавателей с использованием положений репрезентативной теории измерений.

2. Предложен алгоритм решения задачи кластерного анализа данных мониторинга деятельности преподавателей, отличающийся использованием нечеткой логики, позволяющей учесть размытость границ, формируемых кластеров с целью обнаружения закономерностей в данных.

3. На основе положений теории скрытых марковских моделей, конструирования и параметризации тестов по методологии IRT разработана математическая модель анализа уровня подготовки студентов. Отличительной особенностью модели является учет взаимосвязи между наблюдаемыми результатами учебных достижений, латентными свойствами самих учащихся и характеристиками тестовых заданий.

4. Предложены методика и алгоритм оценки удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг, предоставляемых вузом, отличающиеся использованием репрезентативной теории измерений и метода вербального анализа решений.

5. Разработаны методика и алгоритм принятия решения по управлению качеством образовательных услуг, предоставляемых вузом, отличающийся использованием метода вербального анализа решений и формулировкой решающего правила на качественном уровне.

6. Разработаны концептуальные, функциональные и информационные модели деятельности подразделений вуза по обеспечению качества образования, отличающиеся применением международных стандартов системного структурного анализа IDEF0 и IDEF1X.

Практическая ценность полученных результатов. На основе исследований, выполненных в рамках настоящей работы, разработана методика анализа удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг, предоставляемых вузомметодика анализа уровня подготовки студентов по результатам тестированияметодика анализа деятельности преподавателей по показателям научной, учебной, учебно-методической деятельностиреализована база данных системы менеджмента качества для проведения мониторинга. Результаты использованы в системе менеджмента качества Пензенского государственного университета.

На защиту выносятся следующие результаты:

1. Методика и алгоритм оценки удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг, разработанные с использованием основных положений репрезентативной теории измерений, что позволяет получить выводы инвариантные к допустимым преобразованиям шкалы.

2. Алгоритм реализации метода вербального анализа решений для оценки качества образовательных услуг, позволяющий в 5−10 раз сократить число вопросов к руководителю с целью выявления его предпочтений.

3. Концептуальные, функциональные и информационные модели процессов деятельности подразделений вуза по обеспечению качества образования, отличающиеся применением международных стандартов системного структурного анализа IDEF0 и IDEF1X и позволяющие регламентировать требования к информационной системе менеджмента качества образования.

Апробация результатов. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

— Международная научно-методическая конференция «Университетское образование» (г.Пенза, 2006 г.);

— Международная научно-техническая' конференция «Новые информационные технологии и системы» (г. Пенза, 2006 г.);

— Международная научно-методическая конференция «Университетское образование» (г.Пенза, 2007 г.);

— Международная научно-техническая конференция молодых специалистов, аспирантов и студентов «Математическое и компьютерное моделирование естественнонаучных и социальных проблем» (г. Пенза, 2007 г.)

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 11 печатных работ, в том числе 10 статей и 1 тезис доклада.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (112 наименований) и 6 приложений. Объем работы: 136 страниц основного текста, включающего 26 рисунков и 3 таблицы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Выполнен сравнительный анализ методов, моделей и алгоритмов, применяемых при оценке показателей деятельности и принятии управленческих решений в сфере высшего профессионального образования, выявлены их достоинства и недостатки. Анализ позволил выбрать методы, модели и алгоритмы, которые в наибольшей степени соответствуют цели исследования.

2. Разработаны концептуальные, функциональные и информационные модели деятельности преподавателей, студентов и оценки удовлетворенности потребителей качеством образовательных услуг, предоставляемых вузом. Модели отличаются использованием международных стандартов системного структурного анализа IDEF0 и IDEF1X, что позволяет регламентировать фазы анализа требований к системе менеджмента качества и проектирования спецификаций.

3. Предложен алгоритм нахождения теоретико-множественного разбиения исходного множества преподавателей на подмножества, отличающийся использованием методов нечеткой кластеризации, которые позволяют учесть размытость границ, формируемых подмножеств.

4. Разработана математическая модель анализа уровня подготовки студентов, учитывающая наличие взаимосвязи между наблюдаемыми результатами учебных достижений, латентными свойствами самих учащихся и характеристиками тестовых заданий, что позволяет на основе априорного предположения о степени подготовленности испытуемого подобрать ему задания, соответствующие его уровню, провести адаптивное тестирование и определить уровень учебных достижений испытуемого по 100 — балльной шкале.

5. Для ранжирования групп потребителей по степени удовлетворенности качеством образовательных услуг разработаны методика и алгоритм, отличающиеся использованием метода вербального анализа решений, который позволяет выполнить ранжирование многокритериальных альтернатив и учесть возможности человека по переработке информации, на всех этапах используются вербальные переменные, метод не требует специальной подготовки от руководителя.

6. Для принятия решения по управлению качеством образования разработаны методика и алгоритм, отличающиеся использованием метода вербального анализа решений, позволяющего выполнить классификацию многокритериальных альтернатив с учетом предпочтений руководителя. Диалог с руководителем ведется на содержательном языке оценок критериев, давая содержательную формулировку решающего правила.

7. На основе предложенных концептуальных моделей разработаны информационные системы для проведения мониторинга качества образовательных услуг, предоставляемых вузом.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Gerald J. Balm. Evaluer et Ameliorer Ses Performance. Le Benchmarking. Afnor, 1994.
  2. Huang X.D., Ariki Y., Jack M.A. Hidden Markov Models for Speech Recognition. Edinburg University Press, 1990,275p.
  3. Jenifer Grant Haworth, Clifton F. Conrad. Emblems of Quality in Higher Education. Developing and Sustaining High-Quality Programs. Allan and Bacon, USA, 1997.
  4. John D.W. Morecroft, John D. Sterman. Modeling for Learning Organisations. Productivity Press, Portland, Oregon, 1994.
  5. Kabashkin, I., Michnev, В., Utehin, G. Using TQM and ISO 9000 Principles in Assuring Education Service Quality. Journal of Air Transportation World Wide, 1998, vol. 3, N 2, P. 70−77.
  6. Lootsma F.A. Scale sensitivity in the multiplicative AHP and SMART // J. Multi-Criteria Decision Analysis. 1993.V.2.
  7. Manning C.D., Scutze H. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, 1999, 680p.
  8. Parsaye K. A Characterization of Data Mining Technologies and Processes // The Journal of Data Warehousing. -1998.-№ 1.
  9. Rabiner L., Juang B.-H. Fundamentals of Speech Recognition. Prentice Hall, 1995, 507p.
  10. Robert C. Camp Benchmarking: The Search for Industry Best Practices that Lead to Superior Performance. ASQC Quality Press, 1989.
  11. Saaty T.L. Measuring the fuzziness of sets // Journal of Cybernenetics. 1974.-Vol.4.-P.53−61.
  12. Saaty T.L. The analytic hierarchy process what is it and how it is used // Mathematical Modelling. — 1987. — Vol. 9, N 3−5. — P. 161−176.
  13. Simon H.A. The New Science of Management Decision. N.Y. Harper and Row Publishers, 1960.
  14. Xei X.L., Beni G.A. Validity Measure for Fuzzy Clustering // IEEE Trans, on Pattern Anal, and Machine Intell. 3 (8). -1991. P. 841 — 846.
  15. A. Terner, I. DeToro. Total Quality Management. Three Steps to Continuous Improvement. Addition-Wesley Publishing Company, Inc. 1992.
  16. B.C. Композиция тестовых заданий. M.: АДЕПТ, 1998. -250 с.
  17. B.C. Математические модели педагогического измерения. -М.: Б.и., 1994.- 26 с.
  18. B.C., Володин Б. В. Методические вопросы оценки знаний студентов высшей школы. М.: НИИ ВШ, 1978. — Вып. 19.-48 с.
  19. Е.Ф., Вавилов А. А., Емельянов С. В. Технология системного моделирования М.: Машиностроение- Берлин: Техник, 1988. -520 с.
  20. О.Г., Марухина О. В. Компьютерная система принятия решений по результатам экспертного оценивания в задачах оценки качества обюразования // Educational Technology & Society. 2002. — № 5.
  21. В.П., Татур Ю. Г. Системно-методическое обеспечение учебно-воспитательного процесса подготовки специалистов. М.: «Высшая школа», 1989. — 125 с.
  22. В.И., Прошкина Е. Н. Задача нечеткой кластеризации данных мониторинга деятельности преподавателей // Известия вузов. Поволжский регион. Технические науки. 2007. — № 1. — С.61−65.
  23. В.И., Аникин И. В., Аджели М. А. Мягкие вычисления (soft computing) и их приложения. Казань, 2000. — 230 с.
  24. В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. Пособие для втузов. М.: «Высшая школа», 1977. — 320 с.
  25. ГОСТ Р ИСО 9001 2001 Системы менеджмента качества. Требования.
  26. ГОСТ Р ИСО 9004 2001 Системы менеджмента качества. Рекомендации по улучшению деятельности.
  27. Гранкин Ю. Ю. Тестовые технологии в системе оценки знаний // Материалы 5-й научно-методической конференции «Инновационные методы и средства оценки качества образования» Москва, 2007. — С. 23−43.
  28. Г. В. Мониторинг в контексте информатизации образования // Стандарты и мониторинг в образовании. 2001. — № 4. — С.25.
  29. И.Ф. Методы социологического исследования: Учеб. пособие / И. Ф. Девятко М.: «Университет», 2002. — 250 с.
  30. Г. Метод парных сравнений. М.: Статистика, 1978. 144с.
  31. Н.Ф., Звонников В. И., Челышкова М. Б. Педагогические измерения в системе образования // Педагогика 2006. — № 2. — С. 14−22.
  32. JI. Нечеткая логика / Копия перевода ГПНТБ. N 190 786. -М., 12.9.89. — Юс. — Пер. ст. Zadeh L. из журнала: Computer. — 1988. — Vol.21, N4.-P.83−93.
  33. В.И. Измерения и качество образования: монография / В. И. Звонников. М.: Логос, 2006. 312с.
  34. . Студенты о преподавателе // Высшее образование в России. 1999. — № 6. — С. 44−47.
  35. К. Японские методы управления качеством: Сокр. пер. с англ. М.: Экономика, 1988. 150 с.
  36. А.А., Сапожников П. Н., Пьянков С. В. Расчет рейтинга преподавателя на основе рейтинга обучаемых // Нетрадиционные формы и методы обучения и контроля качества знаний: Межвуз. сб. науч. тр. / Мордовский университет. Саранск, 1994. — С. 205−209.
  37. Калянов Г. Н. CASE-технологии. Консалтинг при автоматизации бизнес-процессов. М.: Горячая линия — Телеком, 2000. — 230 с.
  38. Р. Функции полезности многомерных альтернатив // Вопросы анализа и процедуры принятия решений: Сб. статей / Пер. с англ.- Под ред. И. Ф. Шахнова. М., 1976. — С. 59−79.
  39. Дж. Наука о системах: новое измерение науки. Системные исследования // Методологические проблемы. Ежегодник, 1983, — М.: Наука, 1983 -С.61−84.
  40. Концепция модернизации российского образования на период до 2010 года.-М.: 2002.-28 с.
  41. А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.-432 с.
  42. В. Рейтинговая система диагностики учебного процесса в вузе // Высшее образование в России. 1996. — № 2. — С.100−102.
  43. В.И. Организация рейтингового контроля при определении уровня знаний студентов по учебной дисциплине. / Тюменский госуниверситет. Тюмень, 2002. — 42 с.
  44. В.Б., Овчинников С. В. Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Наука, 1974. -С. 384−388.
  45. Г. П. Достоверность оценивания знаний при компьютерном тестировании // Программные продукты и системы, 2006. -№ 2.-С. 40−42.
  46. О.И. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 2006.181с.
  47. О.И. Объективные модели и субъективные решения. -М.: Наука, 1987.-250 с.
  48. О.И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. М.: Физматлит, 1996. — 340 с.
  49. А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. — 540 с.
  50. В.А. Тестовые технологии как одно из средств оценки качества образования при создании систем контроля качества // Материалы 5-й научно-методической конференции «Инновационные методы и средства оценки качества образования» Москва, 2007. — 230с.
  51. П.П., Прошкина Е. Н. Адекватность механизма оценивания результатов тестирования остаточных знаний // Новые информационные технологии и системы: Труды VII Междунар. научно-технич. конф. 4.2 Пенза, ПТУ, 2006. — С.245−247.
  52. П.П., Прошкина Е. Н. Методика принятия решений по управлению качеством образования // Территория науки. 2007. — № 4(5). -С.523 — 529.
  53. Маклаков С.В. BPWin и ERWin. CASE средства разработки информационных систем.-М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1992.-350 с.
  54. С.В. Моделирование бизнес-процессов с BPWin. М.: ДИАЛОГ — МИФИ, 2002. — 430 с.
  55. С.В. Создание информационных систем с ALLFusion Modeling Suite. М.: ДИАЛОГ — МИФИ, 2003. — 450 с.
  56. О.В., Берестнева О. Г. Системный подход к оценке качества образования // Стандарты и качество 2002.- № 4. — С.35−36
  57. И.Д. Кластерный анализ. М.: «Финансы и статистика», 1988.- 176 с.
  58. Л.Д. Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977. — С. 215−219.
  59. П.П., Прошкина Е. Н. Система мониторинга качества обучения // X Международная научно-методическая конференция «Университетское образование» Пенза 2006: Сб. статей X Международ, научно-метод. конф. — Пенза, 2006. — С.279−282.
  60. В.А., Прошкина Е. Н. Анализ методов оценки качества образования // X Международная научно-методическая конференция «Университетское образование» Пенза 2006: Сб. статей X Международ, научно-метод. конф. — Пенза, 2006. — С. 122−124.
  61. Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: Пер. с нем. М.: Мир, 1990. — 208 с.
  62. Ю.М., Хлебников В. А. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов. М.: Прометей, 2000. — 169 с.
  63. Н.Ш. Рейтинговая оценка деятельности факультетов как элемент системы мониторинга качества образования в университете // Университетское управление 2003. — № 4 — С. 62−70.
  64. И.А., Попов Ю. В., Подлеснов В. Н., Андросюк Е. Р., Кучеров В. Г., Садовников В. И. Рейтинг в вузе: научно-методические основы и практика: Учеб. Пособие / ВолгГТУ. Волгоград, 1999. — 102 с.
  65. В.Н., Кадамцева Г. Г. Стратегическое управление качества образования: Учеб. пособие/ Иван. гос. энерг. ун-т. Иваново, 2002. 88 с.
  66. В.Н., Кадамцева Г. Г. Управление качеством: Метод, пособие/ Иван. гос. энерг. ун-т, Иваново. 2000. 165 с.
  67. А.И. Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Наука, 1974. — С. 388−393.
  68. В., Пантилеев В. Критерии оценки труда преподавателя / Ухтинский индустриальный институт // Вестник высшей школы. 1991.-№ 2.-С. 13−14.
  69. Ф.И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ: Учеб. пособие для вузов. М.: Высш.шк., 1989. — 367 с.
  70. В.Н. Информационные системы. СПб.: Питер, 2002.654с.
  71. Под редакцией Румянцевой З. П., Саломатина Н. А. «Менеджмент организации"// Учебное пособие. М., 1995. — 342 с.
  72. В.А. Маркетинговые исследования: Методы и технологии. Днепропетровск: Арт-Пресс, 1997. — 327 с.
  73. Д.И. Способ оценки знаний в дистанционном обучении на основе нечетких отношений // Дистанционное образование 2000 — № 6. -С.34−41.
  74. В. В. Сложный анализ данных большого объема: новые перспективы компьютеризации //СУБД. 1996. — № 4. — С. 71−83.
  75. Е.Н. Мониторинг качества образования // Вычислительные системы и технологии обработки информации: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Информационно-издательский центр ПТУ, 2006. — Вып. 5 (30).-С. 100−104.
  76. Е.Н. Математическая модель оценки знаний студентов // XI Международная научно-методическая конференция «Университетское образование» Пенза 2007: Сб. статей XI Международ, научно-метод. конф. — Пенза, 2007. — С.280−282.
  77. Е.Н. Утилиты администрирования SQL Server: Тез. докл. научно-технич. конф. молодых специалистов «Системы обработки информации и управления». ОАО НПП «Рубин», 2006. — С.50−51.
  78. Е.Н., Афонин А. Ю. Администрирование и анализ данных средствами SQL Server // Новые информационные технологии и системы: Труды VII Междунар. научно-технич. конф. 4.1 Пенза, ПТУ, 2006. — С.207−210.
  79. Е.Н. Математическая модель оценки знаний студентов // Компьютерное моделирование естественнонаучных и социальных проблем: Сб. статей I Международ, научно-технич. конф. молодых специалистов, аспирантов и студентов Пенза, 2007. — С.89−91.
  80. И. А. Теория измерений. М.: Мир, 1976. — 320 с.
  81. Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1993.-315 с.
  82. Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация ^ систем / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. — 224 с.
  83. .А., Масленников А. С. Оценка уровня обученности студентов в целях аттестации образовательного учреждения профессионального образования: Учебное пособие. Йошкар-Ола: Центр государственной аккредитации, 2004. 84 с.
  84. Н.А. Автоматизация проектирования систем управлениякачеством высшего образования / Дисс. на соиск. учен. степ, д.т.н. -Воронеж, 2002. 36 с.
  85. Г. Б., Горелов Б. Б. Основное и вспомогательное: Как оценить труд преподавателя. //Вестник высшей школы. 1988. — № 6. — С. 38−43.
  86. Э.А. «Основы теории организации» // ЮНИТИ, 1998.320 с.
  87. А.В. Проектирование компьютерных систем учебного назначения: учебное пособие. Самара: СГАУ, 1995.-239 с.
  88. В., Курдюмов Г., Кулагин А. В поисках критериев эффективности преподавательского труда // Высшее образование в России. -1997.-№ 1.-С. 72−76.
  89. А.П. Алгоритмическая теория измерения. М.: Знание, 1979.-64 с.
  90. С.С. Экспериментальная психология. Т.1. М.: ИЛ, 1960. С.5−78.
  91. СТУ 151.1.50.ХХ-2005 Рейтинговая оценка деятельности, преподавателей университета. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2005.
  92. А.И. Основания социального менеджмента качества образования. Научный доклад. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. — 73 с.
  93. А.И. Основы системологии образования: Монография в 2-х 4.II. Изд. 2-е переработанное и дополненное. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. -251с.
  94. А.И. Введение в квалиметрию высшей школы. В 4-х кн. -М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1991.-88 с- 122 с- 171 с- 163 с.
  95. А.И. Квалиметрия. СПб.: Астерион, 2002. — 288 с.
  96. ЮЗ.Толстова Ю. Н. Социологические исследования. 1978. — N 3. — С. 178−184.
  97. Томас Конноли, Каролин Бегг Базы данных: Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. — 340 с.
  98. Ю.Н., Литвак Б. Г., Орлов А. И., Сатаров Г. А., Шмерлинг Д. С. Анализ нечисловой информации.- М.: Научный Совет АН СССР по комплексной проблеме «Кибернетика», 1981. 80 с.
  99. Д.Э., Семенов Ю. Д., Чижик К.Н. CASE технологии: Практикум. — М.: Горячая линия — Телеком, 2003. — 160 с.
  100. В.К. О качестве образования // Система управления качеством университетского образования: проблемы создания и эффективность функционирования. Учеб.-метод.конф.: Тез. докл. СПб.: СПбГИЭУ, 2001. С. 64−67.
  101. Н.В. Математические основы теории шкал измерения качества. Л.: Изд-во ЛГУ, 1982. — 185 с.
  102. М.Б. Применение математических моделей для разработки педагогических тестов. — Учебное пособие. — М.: Исследовательский центр, 1995. 48 с.
  103. Ш. Штовба С. Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. М.: Высшая школа, 1997. — 450 с.
  104. В.А. Социологическое исследование: методология, программы, методы. Самара, 1995. — 350с.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!