Выводы. 
Оценка эффективности процесса обучения при наличии сложных открытых задач с помощью экспертных методов

Разработана методика оценки эффективности обучения при наличии СОЗ с использованием экспертных и статистических методов. Для оценки эффективности обучения рассчитывается интегральный показатель эффективности для каждого этапа обучения. Данный показатель информирует преподавателя, есть ли в заданном этапе обучения проблемы.

Методика была апробирована при проведении обучения в УГАТУ. Интегральный показатель эффективности обучения был определен на основе собранной статистики по решению СОЗ: выполнению курсового проекта по дисциплине «Высокоуровневое программирование».

эффективность оценка учебный показатель.

Литература

• 1. Ажмухамедов И. М. Моделирование на основе экспертных суждений процесса оценки информационной безопасности // Вестник АГТУ.Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2009. № 2. С.101−109.
• 2. Финагин В. Г. Определение качества деятельности образовательного учреждения по охране здоровья методом экспертных оценок // Качество инновации образование. 2008. № 11.С.31−36.
• 3. Методика многоуровневой агрегированной оценки и прогнозирования финансового состояния предприятия / А. А. Ахрамейко, Б. А. Железко, А. Н. Морозевич // Аудит и финансовый анализ. 2003. № 1. URL: auditfin.com/fin/2003/1/fin_2003₀₁_rus₀₂_04_Ahromeyko/fin_2003₀₁_rus₀₂_04_Ahromeyko.asp.
• 4. Zemlickienл V., Podvezko V., Ustinoviиius L. Evaluation of the commercial potential of high technologies // Economics and Management. 2014. № 4. рp. 54−71. DOI: 10.12 846/j.em.2014.04.04.
• 5. Гибадуллин И. А. Методика оценки производственных комплексов электроэнергетики // Инженерный вестник Дона. 2014. № 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2335.
• 6. Сибикина И. В. Процедура оценки компетентности студентов вуза, обучающихся по направлению «Информационная безопасность» // Вестник АГТУ. Сер: Управление, вычислительная техника и информатика, 2011. № 1. С. 200−205.
• 7. Латыпова В. А. Сложные открытые задачи в смешанном и дистанционном автоматизированном обучении // Инженерный вестник Дона. 2015. № 3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3211.
• 8. Латыпова В. А. Управление процессом обучения на основе процессного подхода при автоматизированной проверке сложных открытых задач // Интернет-журнал «Науковедение». 2015. Том 7. № 6. naukovedenie.ru/PDF/147TVN615.pdf, англ. DOI: 10.15 862/147TVN615.
• 9. Асланов М. А., Кузнецов В. В., Макаров Ю. Н., Мальчесвский А. А., Шатраков А. Ю. Системный анализ и принятие решений в деятельности учреждений реального сектора экономики, связи, транспорта /, Под ред. В. В. Кузнецова. М.: Экономика, 2010. 408 с.
• 10. Егорова Н. Е., Торжевский А. П. Многокритериальная оптимизация в принятии плановых решений на уровне предприятия // Модели и методы решения задач взаимодействия экономических систем. Новосибирск: Наука, 1982. С. 114−126.
• 11. Евланов Л. Г., Кутузов В. А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1978. 133с.
• 12. Литвак Б. Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184с.
• 13. Kendall M.G. Rank correlation methods. London: Charles Griffin, 1955. 202p.
• 14. Экенроде Р. Т. Взвешенные многомерные критерии // Статистическое измерение качественных характеристик. М.: Статистика, 1972. С. 139−154.
• 15. Федорец О. В. Коллективная экспертиза научных журналов: методика агрегирования экспертных оценок и построения рейтинга // Управление большими системами: сборник трудов. 2009. № 27. С.12−35.
• 16. Латыпова В. А. Методика и инструментальное средство автоматизированной проверки работ со сложным результатом на основе использования банка ошибок // Наука и бизнес: пути развития. 2015. № 7 (49). С.41−47.