научно методический...

Информатизация образования и науки №1/2009 1

Научно-методический журнал «Информатизация образования и

науки» №1/2009

Учредитель:

ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» Министерства образования и науки

Российской Федерации

Главный редактор: Тихонов

Александр Николаевич

Зам. главного редактора: Куракин

Дмитрий Владимирович

Ответственный редактор: Мурашева Ольга Викторовна

Технический редактор:

Кузнецова Оксана Олеговна

Художественный редактор: Лежнев Игорь Геннадьевич

Корректор:

Деркачева Елена Николаевна

Адрес редакции: 117419, Москва,

ул. Орджоникидзе, д.3/4

Тираж журнала «Информатизация образования

и науки» 500 экз.

Адрес редакции: 117419, Москва,

ул. Орджоникидзе, д.3/4 E-mail: [email protected]

Издательство ООО «ЭГРИ»

Адрес:

119049, Москва, ул. Донская, д.4, стр.1

СОДЕРЖАНИЕ

ОБЩИЕ ВОПРОСЫ (ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПОЛИТИКА В ОБЛАСТИ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ) Реализация основных направлений информатизации образования и приоритеты развития (2009-2010 гг.) ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Тематическая категоризация интернет-ресурсов для фильтрации нежелательного контента Свечников С.В. Построение информационной подсистемы сопрово-ждения и просмотра данных интегрального каталога федерального интернет-портала по научной и инно-вационной деятельности Булгаков М.В., Ефремов С.В., Ковальский М.С. ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ Сравнительный анализ характеристик российских и международных научно-образовательных сетей Ижванов Ю.Л., Гугель Ю.В. Сеть RUNNet переходит на технологию DWDM Куракин Д.В. Моделирование структуры мультисервисных сетей кабельного телевидения образовательного назначе-ния Данилюк С. Г., Агарев В.А. Телекоммуникационные космические технологии персональной связи Цветков В.Я. СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ Современные направления технологии обеспечения безопасности информационных систем Зегжда П.Д. АВТОМАТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ И ПРОИЗВОДСТВАМИ Нечеткое алгоритмическое обеспечение автоматизи-рованной системы мониторинга внутрифирменной подготовки специалистов Данилюк С.Г., Силантьев М.И. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ Обработка информации образовательного процесса и поддержка принятия решений, направленных на по-вышение компетенции обучающихся Домрачев В.Г., Комаров Е.Г., Полещук О.М. Технологическое обеспечение распределенного обу-чения – основные направления развития в области разработки Старых В.А., Башмаков А.И.

3 13 19 28 33 41 45 55 62 68 74

Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»


Состав редакционного совета Журнала «Информатизация

образования и науки» Тихонов А.Н., директор ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика». Болотов В.А., вице-президент Россий-ской академии образования. Васильев В.Н., ректор Санкт-Петербургского государственного ин-ститута точной механики и оптики (технический университет). Воронин А.В., ректор Петрозаводского государственного университета. Гридина Е.Г., заместитель директора ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика». Домрачев В.Г., заведующий кафедрой МГУЛ. Зегжда П.Д., заведующий кафедрой Санкт-Петербургского государственно-го политехнического университета. Иванников А.Д., первый заместитель директора ФГУ ГНИИ ИТТ «Информи-ка». Ижванов Ю.Л., первый заместитель директора по научной работе ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика». Каперко А.Ф., заведующий кафедрой МГИЭМ. Козлов О.А., заместитель директора по учебно-методической работе Института информатизации образования Государ-ственной академии наук «Российская академия образования». Кондаков А.М., генеральный директор издательства «Просвещение». Кулагин В.П., заместитель директора ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика». Куракин Д.В., заместитель директора ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика». Роберт И.В., директор Института ин-форматизации образования Государст-венной академии наук «Российская ака-демия образования». Русаков А.И., ректор Ярославского государственного университета. Сактоев В.Е., ректор Восточно-Сибирского государственного техноло-гического университета. Соболева Е.Н., исполнительный дирек-тор НФПК.

Организация открытого форума по обсуждению ка-чества учебников Виноградов А.И., Горянский И.С., Сенькина Е.А., Смоляков А.П. УПРАВЛЕНИЕ В СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ Методика использования информационных техноло-гий для построения модели готовности выпускника технического вуза к операторской деятельности Козлов О.А., Мартынов А.А. Создание систем обучения для предоставления обра-зовательных услуг на основе дистанционных техно-логий Кривошеев А.О., Фомин С.С. Подходы к созданию системы управления качеством образования школы (на примере Гимназии № 1531 «Лингвистическая» города Москвы) Киракозов Ю.В., Пономарева Т.Ф., Потяева Т.А., Шатров А.Ф.

81 92 97 106


Общие вопросы (государственная политика в области информатизации образования и науки)


РЕАЛИЗАЦИЯ ОСНОВНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ И ПРИОРИТЕТЫ РАЗВИТИЯ

(2009-2010 гг.)

Введение Ключевые задачи информатизации связаны с такими направлениями развития об-

разования как создание и использование систем обеспечения качества, повышение эф-фективности управления, совершенствование содержания и технологий образования. В настоящее время общепризнано, что информатизация является своеобразным катализа-тором системных изменений не только в образовании, но и в других отраслях экономи-ки нашей страны.

Следует отметить, что в последние годы в России складываются благоприятные условия для дальнейшего развития информационного образовательного пространства. Растет потребность населения в продукции и услугах в области ИКТ, повышается его информационная грамотность, быстрыми темпами развивается инфраструктура для внедрения новых информационных технологий. Это приводит к более широкому ис-пользованию интернет-ресурсов как в процессе образования, так и в повседневной жизни людей.

Расширение диапазона интернет-услуг и аудитории их пользователей ставит но-вые задачи, которые необходимо решать в ходе развития процессов информатизации. Анализу данных задач, а также обсуждению приоритетов дальнейшего развития ин-форматизации образования посвящена данная работа.

1. Анализ основных направлений развития информатизации образования По данным общероссийского мониторинга, выполненного в рамках мероприятий

приоритетного национального проекта «Образование», наибольшую общественную поддержку получили инновации школ в области информатизации и развития информа-ционно-коммуникационных технологий, что является важным фактором становления и развития экономики знаний. В рамках ПНПО (на 20.05.2008) обеспечено доступом к сети Интернет 52063 ОУ (осталось неподключенными около 420 ОУ). По спутниковой технологии подключено 7294 ОУ. Общий объем трафика потребленного подключен-ными ОУ Российской Федерации (на 14.05.08) составил 475.4 Терабайт, что составляет средний удельный объем потребляемого трафика одним ОУ порядка 0.5 Гбайт/мес (это соответствует 12500 страниц текста или около 100 файлов электронно-образовательных ресурсов из хранилища Федерального центра информационно-образовательных ресур-сов).

В рамках работ по данному направлению на конец октября 2008 года по отчетным материалам ОАО "РТКомм.РУ" доступ к сети Интернет на скорости не ниже, чем 128 Кбит/с, предоставлено 98,9% ОУ, подключенных в рамках ПНПО в 2006-2007 гг. За-фиксировано 590 случаев, связанных с проблемами в предоставлении услуг в ОУ (из них 61% - при использовании спутникового оборудования).

В результате реализации мероприятий ПНПО в 2006–2007 годах в общем образо-вании:

• достигнуто соотношение/число школьников на 1 компьютер/ - (с 48 до 20); • выросла доля школьных учителей, хорошо владеющих навыками работы с

компьютерными программами (с 31 до 41%); • обеспечено существенное обновление (до 80%) базы вычислительной тех-

ники в ОУ – участниках ПНПО. Характеризуя ПНПО в части поддержки вузов, внедряющих инновационные об-

разовательные программы, следует отметить, что его участниками являются 57 госу-дарственных вузов, представляющих все федеральные округа Российской Федерации (от 3 в ЮФО до 26 ЦФО) и различные профильные направления: инженерные, естест-венно-научные, экономические, управленческие, медицинские, аграрные, педагогиче-




ские, а также 2 федеральных университета в Сибирском и Южном федеральных окру-гах.

Анализ тематики проектов, выполняемых вузами, показывает, что почти все уни-верситеты заявили программы, в которых информационно-коммуникационные техно-логии занимают значительное место, в том числе, по следующим направлениям:

• новые технологии обучения с использованием ИКТ; • дистанционные формы обучения; • научные исследования (как область и как инструмент исследований); • доступ к информационным ресурсам (в т.ч. электронные библиотеки); • управление инновационной образовательной программой; • управление вузом. К системным результатам ПНПО в области ИКТ следует отнести создание базы

для проведения высокопроизводительных вычислений за счет закупки и установки су-перкомпьютеров.

В рамках ПНПО развивается направление, связанное с внедрением современных образовательных технологий и программных средств в ОУ. В рамках данного направ-ления в 2008 году реализуются следующие мероприятия:

1. Обеспечение образовательных учреждений базовым лицензионным пакетом программного обеспечения.

Основными задачами в 2008 году являются обеспечение ОУ экземплярами эта-лонного комплекта программных продуктов, входящих в пакеты специализированных коммерческих программных продуктов, вместе с сопроводительными материалами и предоставление пользователям необходимой информационно-справочной и методиче-ской поддержки.

Во все субъекты Российской Федерации доставлено 55 530 комплектов стандарт-ного (базового) пакета программного обеспечения (СБППО), что составляет 100% от запланированного количества. На официальном портале проекта зарегистрировалось 57% образовательных учреждений, в которые поставлено СБППО. Уполномоченным органам исполнительной власти субъектов Российской Федерации направлены письма о необходимости ускорения процесса регистрации и получения ключей активации для программного обеспечения.

2. Обеспечение дополнительным пакетом лицензионных программных продуктов образовательных учреждений, внедряющих инновационные образовательные програм-мы.

В течение 2008 года 5849 ОУ должны быть обеспечены экземплярами эталонного комплекта программных продуктов, входящих в пакеты специализированных коммер-ческих программных продуктов, вместе с сопроводительными материалами. Кроме то-го, пользователям должна быть предоставлена необходимая информационно-справочная и методическая поддержка. Поставка комплектов специализированных коммерческих программных продуктов к настоящему времени полностью завершена.

Проводится обучение в очной и дистанционной формах (сайт www.school24x7.ru) работе с поставляемым в рамках проекта ПО педагогов общеобразовательных учреж-дений, методистов и преподавателей учреждений дополнительного образования по следующим программным продуктам: «Перволого», «Живая Математика», «Живая Фи-зика», «Живая География: цифровые исторические карты».

3. Апробация использования в общеобразовательных учреждениях свободного программного обеспечения. Основными задачами в 2008 году являются разработка ме-тодических и справочных материалов по пакету свободного программного обеспечения (ПСПО), апробация ПСПО и разработанных материалов в образовательных учрежде-ниях пилотных субъектов (Республика Татарстан, Пермский край, Томская область), разработка учебных курсов по ПСПО для различных категорий пользователей, созда-ние информационного ресурса в сети Интернет, установка ПСПО в образовательных




учреждениях пилотных субъектов с охватом не менее 50% городских и 20% сельских учреждений, предоставление пользователям необходимой технической поддержки.

В настоящее время завершена установка и апробация пакета свободного про-граммного обеспечения во всех отобранных общеобразовательных учреждениях (Рес-публика Татарстан – 623, Пермский край – 350, Тюменская область – 134). По состоя-нию на 15 октября 2008 г. кроме первоначально запланированных 1084 учреждений ПСПО дополнительно установлено еще в 23 школах.

Однако следует отметить, что ясная картина об эффективности развития отме-ченных проектов, выраженная в количественных и качественных характеристиках, в доступных источниках отсутствует. В таком масштабе указанные проекты не затронули учреждения профессионального и дополнительного образования.

В рамках Федеральной целевой программы развития образования на 2006-2010 годы (ФЦПРО) рассматриваются задачи, связанные с завершением разработки пакета электронных образовательных ресурсов (ЭОР), охватывающего все разделы основных образовательных программ, предоставлением доступа к ним в Интернете, и предостав-лением возможности учителям пользоваться на своих уроках самыми современными разработками в области информационных технологий. Ресурсы сети Интернет в на-стоящее время широко используются учителями для поиска информации, погружения в языковую среду, создания мультимедийных презентаций, тестирования, подготовки к Единому государственному экзамену, отработки общеучебных навыков. Наблюдается стабильное и постепенное увеличение объема трафика, потребляемого образователь-ными учреждениями, уже определились наиболее востребованные образовательные сайты и порталы Федеральной системы информационно-образовательных ресурсов (ФСИОР). Ежедневно с сайтов и порталов этой системы скачивается более 100 тысяч web-документов.

Развивается Единая коллекция цифровых образовательных ресурсов (ЦОР), в настоящее время насчитывающая более 75 тысяч ЦОР, в экспертизе которых активно принимают участие победители конкурса лучших учителей. Введен в промышленную эксплуатацию Федеральный центр информационно-образовательных ресурсов (ФЦИ-ОР) - не имеющий аналогов аппаратно-программный комплекс федерального уровня, предназначенный для хранения информационных ресурсов и обеспечения сервисами ОУ различного уровня. В настоящее время созданы и размещены во ФЦИОР для от-крытого доступа 10000 модулей электронно-образовательных ресурсов нового поколе-ния (ЭОР НП), обеспечивающих реализацию образовательных программ общего сред-него образования. В среднем порталы Федерального центра информационно-образовательных ресурсов и Единой коллекции цифровых образовательных ресурсов ежедневно посещают более 14 тысяч пользователей.

В 2008-2010 годах предусмотрена разработка: • 7460 вариативных ЭОР для основного общего и среднего (полного) общего

образования; • 10000 модулей ЭОР НП по 34 наиболее востребованным профессиям НПО

и 9 специальностям СПО. Существенное продвижение в последнее время получил проект, связанный с раз-

витием вузовского сегмента национальной компьютерной сети для науки и высшей школы. Национальные научно-образовательные и научно-исследовательские компью-терные сети являются важнейшим элементом инфраструктуры информационной под-держки современной научной и инновационной деятельности во всех без исключения развитых в технологическом отношении странах. Научно-исследовательские информа-ционно-вычислительные сети предоставляют возможность ученым различных стран реализовывать проекты в области GRID технологий, технологий доступа к хранилищам результатов научных экспериментов, доступа пользователей к ресурсам суперЭВМ, уникальным экспериментальным научным установкам и т.п. Особенно возрастает роль




научно-исследовательских информационно-вычислительных сетей в области «прорыв-ных» технологий (нанотехнологии, перспективная энергетика, биотехнологии, инфор-мационные технологии и т.п.).

В России пользователями национальной компьютерной сети науки и высшей школы являются более 500 вузов и научных организации в 56 субъектах Российской Федерации. Основу ее инфраструктуры составляют опорные узлы в городах Москве, Санкт - Петербурге, Самаре, Новосибирске, Хабаровске, Владивостоке, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде, Ростове-на-Дону, магистральные цифровые каналы между ними, а также каналы, связывающие национальную сетевую научно-образовательную инфра-структуру с международным научно-образовательным пространством. В качестве базо-вых точек размещения опорных узлов сети выступают крупные академические и уни-верситетские центры, более всего нуждающиеся в обеспечении качественной связности друг с другом, европейскими научно-образовательными сетями, научно-образовательными сетями США и сетями других развитых стран. К указанной опорной инфраструктуре подключены специализированные и региональные научно-образовательные сети, а также сети отдельных научных и образовательных учрежде-ний.

Международная связность национальной научно-образовательной сети обеспечи-вается в настоящее время каналом 10 Гб/с Москва–Стокгольм (ФГУ ГНИИ ИТТ “Ин-формика» Минобрнауки России).

В 2008 году Рособразованием реализуется более 50 проектов, направленных в первую очередь на развитие образовательного интернет-пространства России. В ре-зультате реализации данных проектов в национальном масштабе сформированы необ-ходимые условия для внедрения современных образовательных информационных тех-нологий в процесс обучения.

В 2008-2010 годах в рамках мероприятий по формированию аналитической и про-гнозной инфраструктур наноиндустрии, а также по формированию кадровой информа-ционно-аналитической системы ФЦП «Развитие инфраструктуры наноиндустрии в Российской Федерации на 2008-2010 годы» запланированы следующие проекты:

Мониторинговые исследования: - мониторинг научно-исследовательских центров, лабораторий и предприятий,

входящих в состав ННС, с целью определения степени их обеспеченности специали-стами разных уровней образования и потребности в специалистах начального, среднего и высшего профессионального образования, а также в специалистах высшей квалифи-кации;

- мониторинг информационно-образовательных и научно-популярных ресурсов в области наноиндустрии, созданных, разрабатываемых и планируемых к реализации в России и за рубежом.

Формирование кадровой системы наноиндустрии: - подготовка типовых учебных планов для заданного набора специальностей, ос-

нованных на междисциплинарном подходе и обеспечивающих приобретение навыков работы на современном нанотехнологическом оборудовании;

- создание в составе информационной структуры наноиндустрии системы обу-чения, повышения квалификации и профессиональной переподготовки ИКТ – специа-листов сферы нанотехнологий.

Создание электронных образовательных ресурсов: - создание мультимедийных ресурсов в области нанотехнологий и наноматериа-

лов, обеспечивающих потребности всех уровней образования; - создание образовательного портала «Нанотехнологии и наноматериалы». Обеспечение необходимым оборудованием: - закупка, разработка и создание лабораторного оборудования для изучения

свойств наноматериалов и реализации базовых нанотехнологических процессов, позво-




ляющего эффективно обучать будущих специалистов навыкам работы в области нано-систем и наноматериалов в учебных лабораториях;

- организация удаленного доступа к уникальному научному оборудованию для уч-реждений высшего профессионального образования, ведущих подготовку специалистов в области нанотехнологий.

Анализ указанных выше материалов позволил более точно сформулировать роль информационных технологий на современном этапе развития общества. На текущий момент использование информационных технологий способствует:

- интенсивному обновлению технологий обучения, способных готовить людей к жизни в быстро меняющихся условиях, давать им возможность обучаться на протяже-нии всей жизни;

- расширению масштабов межкультурного взаимодействия, обуславливающих особую важность коммуникативной и информационной компетентности личности;

- интенсивному использованию информационных технологий в целях сокращения сферы неквалифицированного и малоквалифицированного труда;

- повышению роли информационных технологий в процессах управления с уче-том развития инновационного профессионального образования.

2. Основные проблемы и пути решения Несмотря на существенные успехи развития ИКТ в сфере образования в этой об-

ласти есть еще и немало барьеров. Уровень компьютерной грамотности По-прежнему остается низким уровень компьютерной грамотности работников

бюджетной сферы. Быстрое развитие электронных образовательных ресурсов, инфор-мационных технологий, их массовое внедрение во все области деятельности человека требуют системной сбалансированной политики в области ИКТ-подготовки. Необхо-димы качественно новые информационно-педагогические технологии, повышающие компьютерную грамотность и ИКТ-компетентность обучающихся в системе непрерыв-ного образования с учетом конкретизации требований профессиональных стандартов для всех уровней образования (возможно при непосредственном участии РСПП и от-раслевых ведомств).

Особое внимание здесь необходимо уделить подготовке кадров в области ИКТ непосредственно для сферы образования. Развитие ИКТ требует постоянного совер-шенствования и развития полученных педагогами знаний, умений и навыков, причем уже не только в форме повышения квалификации, но и посредством постоянного об-щения, обмена опытом.

Информатизация образования выдвигает сегодня на передний план и задачи ме-тодического сопровождения образовательного процесса, которое осуществляется ме-тодическими службами в составе образовательных учреждений, межшкольными мето-дическими объединениями и методическими центрами. Специфика настоящего периода информатизации образования состоит в том, что лишь небольшая часть участников об-разовательного процесса на должном уровне владеют ИКТ-комптентностью. Наиболее эффективным (по затратам и срокам реализации) путем перехода к общей информати-зации образовательного процесса является выстраивание в системе образования про-дуктивных иерархий (учитель – школьное методическое объединение – методический центр и др.), а также привлечение к работе всех методических ресурсов.

Особую роль при подготовке кадров в области информационных технологий мо-гут занять социальные сети и социальные сообщества, функционирующие в Интерне-те. При этом необходимо отметить, что количество сетевых сообществ, объединяющих представителей педагогической общественности, еще недостаточно велико для того, чтобы можно было считать эту практику устойчивой. С этой целью должны быть раз-работаны научно обоснованные предложения, включающие организационную структу-ру, процедуры и регламенты построения и развития социальных педагогических сетей,




предложены механизмы внедрения сетевого общения в практику работы массовой школы.

Информационное неравенство Остается серьезной проблемой «информационное неравенство» в возможностях

для учащихся, которые проживают в крупных городах и в мелких населенных пунктах (сельские районы). Положение усугубляется еще и тем обстоятельством, что характер электронно-образовательных ресурсов нового поколения, размещенных в хранилищах ФСИОР, предполагает возможность их активного использования во внеурочное время, в любых формах самостоятельной работы. Для учащихся, проживающих в зонах огра-ниченного доступа к Интернет, такая форма свободного использования учебного мате-риала в электронном виде в основной массе – недоступна. Ключевую роль в преодоле-нии данного цифрового разрыва должны сыграть региональные программы информа-тизации, поддерживающие проекты, направленные на повышении емкости телекомму-никационных каналов образовательных сетей.

Существует неравенство и в стоимости предоставления телекоммуникационных услуг для учебных заведений различных регионов России.

Цифровое неравенство является в настоящее время существенной проблемой и для национальной компьютерной сети науки и высшей школы России. Оно обусловле-но крайне низкой пропускной способностью цифровых каналов на основных магист-ральных направлениях внутри страны. Так, только пропускная способность канала Мо-сква–Санкт-Петербург, имеющего скорость 10 Гб/с, может рассматриваться как соот-ветствующий современным требованиям параметр.

Предполагается, что решение данных вопросов должно стать частью государст-венной политики в сфере образования, направленной на гармоничное развитие нацио-нальной компьютерной научно-образовательной сети.

Информационное неравенство проявляется и в доступе к ЭОР детей с ограничен-ными возможностями. При всех равных условиях данные дети для получения доступа к имеющимся ресурсам должны иметь дополнительные средства. Для преодоления дан-ного барьера необходимо развивать не только специализированные информационные ресурсы для детей-инвалидов и детей с ограниченными физическими возможностями, но также и технологии доставки и использования подобного информационного контен-та. При создании данных ЭОР необходимо учитывать международный опыт, междуна-родные стандарты в этой области.

Цифровой образовательный контент Недостаточно интенсивно развивается направление, связанное с разработкой

цифрового образовательного контента. Особенно это касается профессионального об-разования по наиболее востребованным на рынке труда профессиям НПО, СПО и важ-нейшей составляющей образовательного пространства – дополнительного образования детей. В настоящее время в Российской Федерации функционируют 17,6 тысяч учреж-дений дополнительного образования детей (95% являются муниципальными), в кото-рых занято 10,9 млн. детей от 5 до 18 лет, что составляет 49,1% от общего количества. В этом случае с учетом тенденций развития информационных технологий, телекомму-никаций, сетевого взаимодействия все большую значимость приобретают опыт и воз-можности педагогов образовательных учреждений регионов.

Особую роль при стимулировании педагогов-инноваторов, педагогов-разработчиков должны сыграть региональные программы информатизации.

Отдельное внимание при разработке цифровых образовательных ресурсов необ-ходимо уделять стандартизации. Данное важное направление практически не имеет системного развития в отечественной системе образования. Как следствие, практически отсутствуют доступные инструментальные программные средства для создания и ис-пользования цифрового образовательного контента, инструментальные средства для создания образовательного контента для детей с ограниченными физическими воз-




можностями. Требования основных положений Болонского процесса, в части обеспе-чения прозрачности и открытости систем образования, могут быть выполнены только на основе информационных технологий и электронно-образовательных ресурсов со-вместного использования. Это может быть достигнуто только на основе использования открытых гармонизированных стандартов и спецификаций.

Региональные сегменты образовательного информационного пространства Отсутствуют проработанные взвешенные подходы к формированию и развитию

региональных сегментов образовательного информационного пространства. Отсутст-вует общая стратегия развития, интегрированная с задачами функционирования цен-трализованных хранилищ информационных образовательных ресурсов федерального уровня. Здесь необходима разработка и реализация системных решений, направленных на комплексное развитие сегментов информационного пространства, включающих соз-дание региональных хостинг-центров для размещения информационных систем и ре-сурсов; внедрение систем информационного взаимодействия педагогического сообще-ства, учеников и родителей; развитие телекоммуникаций; создание и размещение (зер-калирование, кеширование) цифрового образовательного контента; внедрение и интен-сивное использование распределенных информационных сред, поддерживающих дис-танционные формы обучения на различных уровнях; интенсивная подготовка соответ-ствующих кадров; внедрение региональных информационных систем управления обра-зованием.

Многоплатформенность Отсутствует концепция развития и использования в учебном процессе лицензи-

онного и свободного программного обеспечения (ПО), соотнесенного с требованиями образовательных стандартов, к обеспечению учебного процесса. Как следствие, отсут-ствует общая стратегия подготовки педагогических работников образовательных учре-ждений в области использования данного ПО в профессиональной деятельности. Ре-зультаты, полученные в этой области в рамках приоритетного национального проекта «Образование» и других целевых программ, пока не ощутимы, в части их практическо-го использования в педагогической практике. Реализуются проекты по внедрению ПО. Однако в них отсутствует важнейшая составляющая, связанная с разработкой комплек-са мероприятий по подготовке кадров и их методической поддержке, по распростране-нию ПО в ОУ. Разработка и реализация согласованных работ по созданию и внедрению свободно распространяемых программных продуктов позволит в ближайшее время не только обеспечить все ОУ свободным ПО, но и создать соответствующую систему обу-чения кадров и их методической поддержки, что даст гарантированную возможность ведения образовательного процесса на многоплатформенной основе.

Нормативно-правовая база Имеющаяся нормативно-правовая база не способствует эффективному внедре-

нию и дальнейшему развитию информационных образовательных ресурсов, созданных в рамках проектов государственных программ.

Кроме этого, имеющаяся законодательная база не позволяет на практике эффек-тивно использовать наработки, полученные при реализации экспериментальных проек-тов, направленных на использование преимуществ интернет-обучения.

Отсутствие нормативно-правовой базы сдерживает формирование отраслевой системы требований, характеризующих профессиональную ИКТ-компетентность, а также системы сертификации, включающей дистанционную аттестацию ИКТ-квалификации.

Здесь необходимо разработать с соответствующим обоснованием свод предложе-ний по совершенствованию существующей нормативной и законодательной базы, сти-мулирующей процедуры внедрения новейших информационных технологий в образо-вательный процесс, и использованию цифровых образовательных ресурсов в открытом доступе.




Распределенное обучение Недостаточно интенсивно развиваются современные дистанционные образова-

тельные технологии, особенно с использованием Интернет. В деятельности ОУ по-прежнему доминируют устаревшие формы дистанционного обучения. Реализация под-хода «распределенного обучения» в качестве системообразующей технологической платформы на федеральном уровне, применяемой для всех уровней и ступеней образо-вания - в рамках аудиторных занятий, для активных форм самообразования, при интен-сивном использовании в дистанционных формах обучения, при условии обеспечения новых дидактических возможностей, - позволит достичь качественно новых показа-телей в эффективности обучения. Ключевым компонентом технологий распределенно-го обучения является сетевое взаимодействие всех участников образовательного про-цесса в виртуальных учебных средах, реализуемых на базе WWW-технологий. Данное направление развивается слабо. Необходимо обеспечить информационную ориентацию образования в целом, включая изменение как методов, так и организационных форм учебного процесса.

Безопасность использования Интернет в образовательных учреждениях С ростом масштабов использования Интернет в ОУ важной проблемой становится

возможность несанкционированного доступа и хищения конфиденциальной информа-ции и сведений, содержащих персональные данные. Возрастает опасность использова-ния школьных компьютеров для распространения компьютерных вирусов, рассылки спама. Все чаще имеют место многочисленные атаки на Web-сервера образовательных учреждений и хранилища федеральных образовательных ресурсов.

В связи с этим особое внимание нужно обратить на создание и внедрение ком-плексной системы обеспечения информационной безопасности, развитие средств обес-печения безопасности и защиты от несанкционированного доступа к конфиденциаль-ной информации и сведениям, содержащим персональные данные, защиты федераль-ных и региональных информационных образовательных ресурсов, эффективное ис-пользование в образовательных учреждениях средств антивирусной защиты. Важным элементом системы интернет-доступа ОУ должно быть развитие и повышение эффек-тивности системы ограничения доступа компьютеров ОУ к интернет-ресурсам, несо-вместимым с задачами образования и воспитания детей.

Управление и мониторинг Отсутствуют методы и средства, позволяющие системно поддерживать разви-

вающиеся процессы реструктуризации государственного образовательного сектора с целью достижения нового качества образовательных услуг и значительного укрепления авторитета российского образования в мире. При достаточно большом числе имеющих-ся информационных ресурсов (информационные системы, базы данных различного уровня и назначения) отсутствуют средства, позволяющие комплексно учитывать ре-зультаты реструктуризации, моделировать и анализировать данные процессы. Особое значение приобретает взаимодействие информационных отраслевых систем различного уровня и назначения (электронный документооборот, распределенные базы данных, интегрированные автоматизированные системы).

Важную роль при принятии и реализации отраслевых решений играют монито-ринговые исследования различных процессов развития образовательного сектора, раз-работка и использование инструментальных средств, расширяющих аналитические возможности системы мониторинга за счет возможностей современных информацион-ных технологий, проведение комплексных экспертиз управленческих и образователь-ных инициатив.

Внедрение результатов Используемые в настоящее время механизмы внедрения полученных результатов

для всех уровней и ступеней образования – не эффективны. Необходимо придать каче-ственно новый статус федеральным порталам, интернет-площадкам в предоставлении




возможностей для широкого вовлечения научно-педагогической общественности в процессы практического взаимодействия по интенсивному распространению лучших результатов, их апробации, внедрению, использованию и развитию. Аналогичного внимания требуют и отрицательные результаты.

Необходимо создать и поддерживать систему внедрения в субъектах Российской Федерации результатов федеральных образовательных программ и проектов, связан-ных с использованием новейших информационных технологий в учебном процессе. При этом важное значение приобретают экспертная оценка, систематизация и обобще-ние социально востребованных результатов федеральных образовательных программ и проектов, создание соответствующей информационной системы сопровождения и под-держки внедрения результатов проектов.

3. Основные цели на 2009-2010 гг. Создание информационной среды, удовлетворяющей потребности общества в

получении широкого спектра образовательных услуг, а также формирование механиз-мов и необходимых условий для внедрения достижений информационных технологий в повседневную образовательную практику.

Состав мероприятий, соответствующий отмеченным тенденциям развития ин-форматизации образования на современном этапе, базируется на следующих приори-тетах:

• системное внедрение в ОУ всех уровней разработанных к настоящему времени ЭОР, а также апробированных учебных и методических материалов, размещенных во ФСИОР;

• совершенствование содержания и сервисов ФСИОР для всех уровней и ступеней образования (развитие электронных образовательных ресурсов, электронных каталогов, библиотек, коллекций, сервисов федеральных образовательных порталов);

• внедрение современных информационно-образовательных технологий и про-граммных средств, поддерживающих преимущества интернета в обучении (сетевые школы - интенсивное дистанционное взаимодействие педагогов «сильной» школы с педагогами, а в случае необходимости, и с учащимися школы, испытывающей трудно-сти; распределенное обучение; виртуальные среды);

• совершенствование инфраструктуры информатизации образования (развитие опорной сетевой инфраструктуры и сетевых сервисов, систем и средств доступа к обра-зовательным информационным ресурсам, их хранения и доставки, повышение эффек-тивности использования сетевой компоненты, развитие систем зеркалирования и обме-на трафиком, обеспечение безопасности использования сетевой инфраструктуры, лик-видация информационного (цифрового) неравенства);

• подготовка педагогических кадров к работе в условиях ИКТ-насыщенной среды с учетом перспективной тенденции массового использования свободного программного обеспечения;

• создание и развитие социальных педагогических сетей и социальных сообществ с целью обеспечения взаимодействия социальных групп общества в интересах развития образования и наиболее полного удовлетворения их запросов и требований;

• совершенствование нормативно-правовой базы, регламентирующей: - работу общеобразовательной школы в ИКТ-насыщенной среде; - формирование и распространение в сети Интернет информационных образова-

тельных ресурсов; - широкое внедрение результатов, полученных при экспериментальном использо-

вании интернета в обучении школьников; - формирование квалификационной и аттестационной базы профессиональной

ИКТ-компетентности работников системы образования, включая создание системы требований, характеризующих профессиональную ИКТ-компетентность, а также сис-




темы сертификации, включающей дистанционную аттестацию ИКТ-квалификации, и др.;

• развитие методов и средств системного сопровождения процессов реструктури-зации государственного образовательного сектора, включая мониторинговые исследо-вания.

Редакционный совет журнала


Информационные технологии


ТЕМАТИЧЕСКАЯ КАТЕГОРИЗАЦИЯ ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ ДЛЯ ФИЛЬТРАЦИИ НЕЖЕЛАТЕЛЬНОГО КОНТЕНТА

Свечников Сергей Владимирович, научный сотрудник ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», [email protected]

Аннотация В статье предложен подход для

создания алгоритмических, программ-ных и архитектурных решений для ана-лиза и категоризации интернет-ресурсов. Представлено решение задач индексации и автоматической категори-зации сайтов за счет выделения терми-нов и присвоения им весовых коэффи-циентов, что позволяет достаточно бы-стро и эффективно определить тематику интернет-ресурса.

Введение В настоящее время в России суще-

ствует необходимость в применении систем тематической категоризации, а вместе с ними и систем для управления доступом к интернет-ресурсам. Откры-тое информационное пространство со-держит большое количество сайтов раз-личного содержания, и наряду с полез-ной информацией интернет содержит ресурсы, объективно опасные для нрав-ственного здоровья общества, оказы-вающие негативное воздействие, в пер-вую очередь, на подрастающее поколе-ние. Российский сегмент сети – один из самых быстроразвивающихся, количе-ство пользователей интернета в России по различным данным достигает 25 миллионов человек, из них 2 миллиона детей [1]. Обеспечение учебных заведе-ний и публичных библиотек доступом к сети Интернет увеличивает количество учащихся, пользующихся различными сервисами и информационными источ-никами, предоставляемыми глобальной сетью. Такой бесконтрольный доступ к сети Интернет может привести к серь-езным угрозам для детей и учащихся. Также интернет нередко используется в личных целях работниками умственного труда, имеющими доступ к глобальной сети, что снижает эффективность их ра-боты и снижает производительность корпоративной сети [2]. При этом мето-ды прямого регулирования (цензуры)

неэффективны, встречают протест поль-зователей и юридически несостоятель-ны, поскольку противоречат естествен-ным правам граждан на свободу выска-зываний и волеизъявления.

В связи с этим решение упомяну-той проблемы надо искать не в цензуре, а в предоставлении инструмента для защиты от нежелательного контента, который пользователи могут использо-вать по своей воле и по своему усмот-рению [3]. Таким инструментом являет-ся разрабатываемая система тематиче-ской категоризации интернет-ресурсов.

Реализация системы тематической категоризации интернет-ресурсов пред-полагает решение следующих задач:

• индексация интернет-ресурсов (приведение интернет-ресурсов к еди-ному формату);

• автоматическая категоризация интернет-ресурсов, обучение системы и отнесение текстовой информации к за-ранее определенной категории;

• оценка качества категоризации с использованием метрик из информаци-онного поиска.

Представленные подзадачи связа-ны, в первую очередь, с анализом тек-стовой информации веб-страницы, т.е. с ее содержанием (контентом).

Пусть дано множество интернет-ресурсов D, разделенное на два непере-секающихся подмножества Tr и Ts, на-зываемых обучающей и тестовой вы-боркой. На основании обучающей вы-борки строится классификатор катего-рий, а на тестовой выборке проверяется качество категоризации. Пусть также дано соответствие между интернет-ресурсами и некоторой категорией c в виде }1,0{D: →Φ , устанавливающее для каждого интернет-ресурса значение 1, в случае принадлежности интернет-ресурса категории, и 0 – в противном случае [3, 4, 5, 6].

Необходимо построить, используя




только информацию из обучающей вы-борки Tr, функцию }1,0{D: →′Φ , ап-проксимирующую Ф, чтобы число оши-бок E на тестовой выборке Ts было наи-меньшим.

minEsT

→∑ ′−= ΦΦ (1)

Пусть T – множество терминов, каким-либо образом выделенное из ин-тернет-ресурсов категории c. Тогда ин-тернет-ресурс можно представить в ви-де терминологического вектора:

TjTj1j )w,...w(d = (2)

где ijw - вес термина it в интернет-

ресурсе jd .

Описания каждой из категорий представим в виде векторов той же раз-мерности, что и векторы интернет-ресурсов:

TT1 )c,...,c(c = (3)

где ic - вес термина it в описании кате-гории c .

При таком подходе существуют два ограничения:

• нет дополнительной информации о категориях, к которым прикрепляются интернет-ресурсы;

• нет никакой внешней информа-ции об интернет-ресурсе, кроме той ин-формации, которая содержится в нем.

Каждый интернет-ресурс – это вектор, где номера терминов (слов) – его координаты, а веса терминов – зна-чения координат, размерность вектора – это количество терминов, встречаю-щихся в интернет-ресурсе. Так как учи-тываются все термины, векторы полу-чаются большого размера, что затруд-няет процесс индексации, поэтому не-обходимо уменьшить размерность век-тора. Для уменьшения размерности век-тора в качестве терминов используем не слова, а устойчивые словосочетания, не учитываем редкие слова, которые не не-сут полезной информации, не рассмат-риваем часто встречающиеся слова.

Процесс индексации представим следующим образом:

• очистка страницы; • выделение терминов;

• исключение терминов, не несу-щих смысловой нагрузки;

• замена общих и специфичных терминов;

• присваивание терминам весовых коэффициентов.

Сначала проводится очистка стра-ницы интернет-ресурса, т.е. удаляется навигационная часть, теги html, скрип-ты, стоп-слова – частотные слова языка, не несущие смысловой нагрузки (пред-логи, союзы, частицы, местоимения, не-которые глаголы), за счет этого умень-шается объем поисковой базы и повы-шается производительность поиска [7, 8, 9]. После этого в тексте с помощью функции анализа контента интернет-ресурса выделяются термины – логиче-ские выражения, состоящие из слов и словосочетаний, связанные операторами AND, OR, NOT. Для исключения тер-минов, не несущих смысловой нагрузки, используется пометка «исключение», которая показывает, что термин не от-носится к теме. Оставшиеся термины могут также обладать недостатками: существуют термины, которые слишком специфичны или, наоборот, значение которых слишком общо, поэтому их не-обходимо заменить более подходящи-ми. Это увеличивает полноту индекси-рования. Для замены специфичных тер-минов используется тезаурус RCO, ко-торый представляет собой словарь об-щей лексики с семантическими отноше-ниями между словами [10]. Использова-ние тезауруса повышает качество ана-лиза текста и полноту поиска информа-ции, позволяя расширять запрос сино-нимичными, более общими и более ча-стными понятиями. Общие термины за-меняются сочетаниями терминов или несколькими связанными терминами, имеющими более определенное значе-ние. После того как были определены термины, необходимо провести лемма-тизацию – приведение терминов к нор-мальной форме (мужской род, единст-венное число). Тем самым уменьшается словарь терминов, и повышается ско-рость работы индексации.

Заключительным этапом является




присвоение терминам весовых коэффи-циентов. Исходное представление ин-тернет-ресурса выглядит следующим образом: интернет-ресурс = коллекция слов (терминов) T. Каждый термин

Tti ∈ имеет определенный вес ijw по

отношению к интернет-ресурсу Dd j ∈ ,

т.е. встречаемость этого слова на стра-нице интернет-ресурса. Порядок слов учитывать не будем. На основании этих признаков каждому слову сопоставляет-ся его вес.

Таким образом, каждый ресурс можно представить в виде вектора весов его терминов }w,...,w{d jTj1j = . Веса

документов нормируем так, чтобы 0wij ≥ и 1wij ≤ , где )T,0(i ∈ и

)D,0(j ∈ .

Для вычисления веса термина на странице интернет-ресурса используем классический частотный метод вычис-ления степени соответствия интернет-ресурса, так как этот метод относитель-но прост и имеет несложный алгоритм, что принципиально при обработке больших объемов документов.

Вычисляем вес термина следую-щим образом:

jijij df

1tfw ⋅= (4)

где ijtf (частота термина) - это отноше-

ние числа терминов it в интернет-ресурсе jd к общему количеству тер-

минов в этом интернет-ресурсе, таким образом, оценивается важность термина

it в пределах одного интернет-ресурса:

i

ijij T

Ttf = (5)

где D...,,1i,T...,,1j == ,

ijT - число терминов it в интернет-

ресурсе jd ,

iT - общее число терминов в интернет-ресурсе jd .

jdf (частота интернет-ресурса) – это от-

ношение количества интернет-ресурсов категории, в которых встретился термин

it , к общему количеству интернет-

ресурсов категории:

D

Ddf

j

j = (6)

где T...,,1j = ,

jD - число интернет-ресурсов, в кото-

рых встретился термин it ,

D - общее количество интернет-ресурсов категории.

Таким образом, чем чаще термин встречается на странице интернет-ресурса, но реже встречается во всех интернет-ресурсах, тем выше будет его вес в данном интернет-ресурсе.

Наиболее трудоемкой частью реа-лизации системы является разработка процесса, отвечающего за автоматиче-скую категоризацию интернет-ресурсов, обучение системы на уже категоризиро-ванных интернет-ресурсах и определе-ние соответствия категории.

Алгоритм автоматической катего-ризации интернет-ресурсов заключается в следующем:

• вычисляется мера близости стра-ницы интернет-ресурса и категории – степень соответствия ресурса катего-рии;

• для каждой страницы выбирается категория, наиболее близкая к ресурсу;

• в случае, если значение степени соответствия ресурса превышает неко-торое пороговое значение категории, ресурс добавляется в категорию;

• в случае, если значение степени соответствия ресурса не превысило по-рогового значения категории, ресурс не добавляется в категорию, и решение о принадлежности его к категории опре-деляет эксперт.

Степень соответствия (CSV) меж-ду категорией c и интернет-ресурсом jd

определяем как скалярное произведение между их векторными представления-ми:

∑=⋅=i

ijijj dcdc)d,c(CSV (7)

Будем принимать решение о при-надлежности интернет-ресурса к кате-гории, если степень соответствия дос-




тигнет заданного порога τ . Таким обра-зом, получаем:

⎩⎨⎧

<≥

=′ττ

Φ)d,c(CSV,0

)d,c(CSV,1)d,c(

j

jj . (8)

После того как вычислены степень соответствия между категорией и ин-тернет-ресурсом, а также пороговое значение категории, необходимо про-вести обучение. Цель обучения - на-стройка весовых коэффициентов и по-рогового значения таким образом, что-бы процедура категоризации относила положительные примеры к категории, а отрицательные примеры - не относила, т.е. чтобы суммы весовых коэффициен-тов всех положительных примеров были равны либо превышали пороговое зна-чение, а суммы для отрицательных примеров были ниже порога.

Для оценки качества категориза-ции интернет-ресурсов применяем мет-рики из информационного поиска, такие как полнота, точность, F-мера [11].

Пусть rD – множество интернет-ресурсов, категоризированных экспер-тами, а aD – множество интернет-ресурсов, категоризированных автома-тически.

Полнота категоризации интернет-

ресурсов по категории вычисляется как отношение количества правильно кате-горизированных интернет-ресурсов сис-темой к общему числу интернет-ресурсов, относящихся к этой катего-рии:

r

ra

D

DDr

I= . (9)

Точность категоризации интернет-ресурсов по категории вычисляется как отношение количества правильно кате-горизированных интернет-ресурсов сис-темой к общему числу интернет-ресурсов, автоматически категоризиро-ванных системой:

a

ra

D

DDp

I= . (10)

Для идеального алгоритма полно-та и точность должны быть равны 100%.

F-мера, т.е. сводная оценка каче-ства категоризации, определяется как гармонически среднее полноты и точно-сти:

pr

pr2F

+⋅⋅= . (11)

Алгоритм осуществления сбора и обработки данных интернет-ресурсов выглядит следующим образом (рис. 1).

Рис. 1. Сбор и обработка данных интернет-ресурсов

Блок поиска информации в интер-нете получает от блока тематической категоризации поисковые профили и преобразует их в поисковые выражения для внешних поисковиков. Внешний

поисковик передает результаты поиска обратно, далее выделяются доменные адреса информационных ресурсов и пе-редаются блоку тематической категори-зации.




Блок тематической категоризации запрашивает контент информационных ресурсов, адреса которых были добав-лены в базу, но еще не были категори-рованы, или те, для которых пришло время повторной категоризации.

Блок сканирования интернета по-лучает от систем контентной фильтра-ции списки доменных адресов для кате-горизации и передает обратно списки категорированных ресурсов.

Блок сканирования интернета по полученным адресам скачивает контент информационных ресурсов интернета и возвращает этот контент для проведе-ния категоризации.

Для решения задач обработки ин-формации интернет-ресурсов исполь-зуются следующие два алгоритма:

1. Поступление и обработка ново-го ресурса.

2. Актуализация существующих интернет-ресурсов.

Первый алгоритм работает по сле-дующему сценарию: находится новый

ресурс, проверяется, есть ли он в ката-логе, после чего проводятся обход сайта (загрузка некоторого количества стра-ниц), анализ этих страниц и присвоение категории сайту; если этого количества страниц недостаточно для присвоения категории, проводится расширенный обход сайта (загружается большее ко-личество страниц).

Актуализация существующих ин-тернет-ресурсов проходит следующим образом: проводится новый обход сай-та; проверяется, изменилась ли страни-ца с момента последнего обхода (если изменилась, то проводится классифика-ция загруженных страниц, если их дос-таточно, проводится классификация сайта); одновременно с этим уточняется принадлежность категориям.

Основная структура разрабаты-ваемой системы тематической категори-зации интернет-ресурсов и взаимодей-ствие ее подсистем выглядят следую-щим образом (рис. 2).

Рис. 2. Структура системы и взаимодействие ее подсистем

Подсистема «Поиск новых сайтов» предназначена для поиска новых интер-нет-ресурсов. Результатом ее деятель-ности является набор новых адресов сайтов, пополняющих базу тематиче-ской категоризации. На этом этапе ин-формация о ресурсе является базовой, т.е. не содержит данных о категориях, к которым отнесен ресурс.

Далее вся информация о новых ре-сурсах поступает в подсистему «Веде-

ние информационных ресурсов», где в результате классификации сайты полу-чают соответствие категориям.

После этого в работу включается подсистема «Обход сайтов», в рамках которой осуществляются обход сайта и получение набора страниц для анализа тематики.

Следующей является подсистема каталогизации сайтов, которая анализи-рует тексты страниц, составляет их




профиль и на основании этого решает вопрос об отнесении сайта к той или иной тематической категории.

Процессом, контролирующим ка-чество классификации, управляет под-система «Контроль и настройка проце-дуры классификации».

Дополнительно ведется специали-зированный журнал отслеживания из-менений о сайтах и категориях, который используется подсистемой «Обмен с локальными системами контентной фильтрации (СКФ)» для обновления данных в базах СКФ и получения от них новых неизвестных адресов для анализа.

Подсистема «Ведение пользовате-лей и управление правами доступа» по-зволяет использовать систему в много-

пользовательском режиме с разграниче-нием прав доступа между пользовате-лями и контролем действий, выполняе-мых пользователем.

Подсистема «Отчеты и статисти-ка» собирает информацию от всех мо-дулей и предоставляет ее для анализа.

Основное средство, в котором происходит осмысление терминов про-филя, – это окно анализа интернет-ресурса. Анализ доступен как при рабо-те с обучающим множеством, так и при работе с подборками.

При модификации строки термина можно посмотреть на рекомендуемый вес и прочие характеристики термина (рис. 3).

Рис. 3. Окно статистики термина

Помимо подсчета суммы весовых коэффициентов для каждого интернет-ресурса создается аннотация, содержа-щая фрагменты текста с наиболее зна-чимыми терминами профиля. В окне

анализа можно посмотреть статистику, где показано как будут меняться пока-затели качества категоризации при из-менении порога (рис. 4).

Рис. 4. Окно показателей качества категоризации

Заключение В статье предложены средства те-

матической категоризации интернет-ресурсов, которые позволяют:

• составлять тематический каталог интернет-ресурсов за счет поиска веб-сайтов и поступления их от локальных систем контентной фильтрации при по-сещении пользователями веб-страниц;

• обеспечивать высокую точность категоризации интернет-ресурсов за счет составления тематических профи-лей при описании категорий;

• проводить актуализацию сущест-вующих интернет-ресурсов, т.е. заново осуществлять обход сайта, проверять изменения страниц, уточнять принад-лежность сайта категориям;




• осуществлять обмен данными с локальными системами контентной

фильтрации для защиты от нежелатель-ного контента.

Литература 1. Фонд «Общественное мнение», http://www.fom.ru/. 2. Абсалямов А. Борьба с киберслэкингом. Windows 2000 Magazine. - 2000. - №3. 3. Плешко В.В., Ермаков А.Е., Голенков В.П. RCO на РОМИП 2004 // Российский семинар по

оценке методов информационного поиска (РОМИП 2004) – Пущино. 2004. — С. 43-61 4. Плешко В.В., Ермаков А.Е., Митюхин В.А. RCO на РОМИП 2003: отчет об участии в семи-

наре по оценке методов информационного поиска // Труды первого российского семинара по оценке ме-тодов информационного поиска; под ред. И.С. Некрестьянова. – Санкт-Петербург: НИИ химии; СпбГУ, 2003. – С. 42-51.

5. Поляков И.Е. Опыт создания системы фильтрации агрессивного web-контента // Труды XII всероссийской научно-методической конференции «Телематика 2005», 6-9 июня 2005 г. Издательство СПбИТМО.

6. Sebastiani F. Machine Learning in Automated Text Categorization, http://nmis.isti.cnr.it/sebastiani/. 7. Некрестьянов И.С., Павлова Е.Ю. Обнаружение структурного подобия HTML-документов //

Труды четвертой всероссийской конференции RCDL'2002, 38-54, Дубна, Россия, 2002. 8. Ziv Bar-Yossef, Sridhar Rajagopalan. Template Detection via Data Mining and its Applications // In

Proceedings of WWW2002, May 7-11, 2002, Honolulu, Hawaii, USA. 9. Gupta S., Kaiser G., Grimm P., Chiang M., Starren J. Automating Content Extraction of HTML

Documents // World Wide Web Journal, January 2005. 10. Russian Context Optimizer. Технологии анализа и поиска текстовой информации,

http://www.rco.ru/. 11. Поляков П.Ю., Плешко В.В. RCO на РОМИП 2006 // Труды четвертого российского семинара

по оценке методов информационного поиска. Санкт-Петербург: НИИ химии. СпбГУ, 2003. – С. 72-79.

ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДСИСТЕМЫ СОПРОВОЖДЕНИЯ И ПРОСМОТРА ДАННЫХ ИНТЕГРАЛЬНОГО

КАТАЛОГА ФЕДЕРАЛЬНОГО ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛА ПО НАУЧНОЙ И ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Булгаков Михаил Вячеславович, заместитель директора ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», [email protected]

Ефремов Сергей Викторович, программист 1 категории, [email protected]

Ковальский Михаил Сергеевич, старший научный сотрудник, [email protected]

Аннотация В настоящей статье приведено

описание информационной подсистемы сопровождения и просмотра данных ин-тегрального каталога (ИК) интернет-портала, которая представляет собой функционально полный комплекс баз данных (БД) и обслуживающих про-граммных средств, обеспечивающий хранение и сопровождение метаописа-ний информационных материалов про-извольной структуры, а также удален-ный доступ к ним заинтересованных пользователей.

1. Общие сведения о федераль-ном портале по научной и инноваци-онной деятельности

ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» занимается разработкой и сопровожде-нием интернет-портала www.sci-innov.ru, обеспечивающего информаци-онную поддержку научно-инновационной деятельности в соответ-ствии с перечнем приоритетных на-правлений развития науки, технологий и техники, утвержденных Президентом Российской Федерации 21 мая 2006 го-да.

Особенностью портала является представление широкого спектра раз-личных информационных объектов, имеющих различные наборы полей ме-таданных и рубрикаторов.




2. Интегральный каталог пор-тала

Основополагающим сервисом портала, обеспечивающим представле-ние информационных объектов, являет-ся «Интегральный каталог» (ИК). При разработке программных средств со-провождения Интегрального каталога были предложены уникальные решения для ряда следующих специфических за-дач:

• реализация универсального ме-ханизма определения и хранения мета-данных информационных объектов, их структур и взаимосвязей;

• реализация единообразного ме-ханизма поиска и отбора метаданных информационных объектов и их пред-ставления в виде информационных кар-точек;

• реализация универсального ме-ханизма организации импорта и экспор-та метаданных информационных объек-тов, с использованием XML формата.

В основу реализации каталога (БД и программные средства подсистемы ИК) положена организация и сопровож-дение следующих базовых структур:

• рубрикатор типов объектов ката-лога (предназначен для базовой класси-фикации информационных объектов, размещаемых в каталоге);

• атрибуты описания информаци-онных объектов (простые атрибуты и атрибуты-рубрикаторы);

• информационные объекты, пред-ставленные значениями атрибутов опи-сания.

Основными элементами, связую-щими базовые структуры, выступают конфигурации информационных объек-тов, которые позволяют определить со-став атрибутов в полном (отображаемом в карточке) или импортируемом описа-нии объекта соответствующего типа, а также настроить подсистему на формат XML файлов с метаописаними объектов импортируемых.

В составе пользовательского веб-интерфейса ИК предусмотрены воз-можности атрибутно-контекстного по-иска и отбора информационных объек-

тов каталога по заданному набору усло-вий фильтрации для значений атрибу-тов, а также функция отображения ин-формационных карточек метаописаний.

В составе административного веб-интерфейса ИК предусмотрены воз-можности выполнения следующих функций администрирования:

• обновление и редактирование перечня типов объектов;

• обновление состава и редактиро-вание характеристик простых атрибу-тов;

• обновление состава и редактиро-вание рубрик атрибутов-рубрикаторов;

• обновление состава и редактиро-вание описаний конфигураций для всех типов информационных объектов (в описание конфигурации входит состав атрибутов описания объекта, а также описание XML формата их представле-ния);

• обновление состава и редактиро-вание метаописаний информационных объектов (значения атрибутов, связан-ные объекты и материалы);

• обновление состава и редактиро-вание характеристик связей информа-ционных объектов с другими объектами каталога;

• обновление состава и редактиро-вание характеристик внешних источни-ков метаданных;

• импорт метаданных, представ-ленных в XML формате, из внешних источников (файл, HTTP);

• экспорт метаданных информаци-онных объектов в файл XML формата или SQL запрос.

Типы информационных объек-тов, метаданные и рубрикаторы

Каждый информационный объект в ИК при создании соотносится с типом объекта - одной и единственной рубри-кой базового рубрикатора типов, кото-рая далее характеризует основное со-держание объекта в каталоге, а именно состав атрибутов его метаописания.

Состав базового рубрикатора ти-пов (состав типов информационных объектов, размещаемых в Интегральном каталоге) полностью определяется те-




матикой интернет-портала. Как уже упоминалось, в подсисте-

ме предусмотрено существование двух видов атрибутов описания информаци-онных объектов - простые атрибуты и атрибуты-рубрикаторы.

Простые атрибуты в составе ме-таописаний предназначены для пред-ставления произвольных простых ха-рактеристик (значений). Простые атри-буты могут быть определены как атри-буты, имеющие единичное или множе-ственное значение. Среди простых ат-рибутов выделены несколько «базовых» атрибутов, в обязательном порядке включаемых в состав метаописаний ма-териалов любого типа (название, анно-тация, дата последнего исправления, идентификатор редактора, внесшего по-следнее исправление в данные метаопи-сания).

Атрибуты-рубрикаторы предна-значены для дополнительной рубрика-ции (классификации) информационных объектов в каталоге значениями из фик-сированного перечня рубрик, представ-ляющих перечень допустимых значений данного атрибута. Атрибут-рубрикатор в метаописании может быть представ-лен одним или несколькими значениями соответствующего рубрикатора. Рубри-катор атрибута-рубрикатора может иметь как линейную, так и иерархиче-скую структуру, он формируется зара-нее и используется для рубрикации ин-формационных объектов определенных типов.

Как полный список простых атри-бутов, так и список атрибутов-рубрикаторов типа могут быть измене-ны путем добавления новых, переиме-нования и удаления имеющихся. Для атрибутов-рубрикаторов могут быть, кроме того, изменены как состав руб-рик, так и их значения.

Привязка простых атрибутов и ат-рибутов-рубрикаторов к типу объекта производится через конфигурации (конфигурации выделены в отдельную сущность подсистемы). Перечень атри-бутов описания информационных объ-ектов конкретного типа может быть в

любой момент изменен путем добавле-ния новых объектов, переименования и удаления имеющихся в процессе редак-тирования соответствующей конфигу-рации.

Конфигурации бывают двух ви-дов:

− Конфигурация типа информа-ционного объекта - определяет перечень атрибутов (с характеристикой обяза-тельности его наличия в метаописании), составляющих метаописание информа-ционного объекта указанного типа, а также описания тегов оформления дан-ных объекта этого типа в XML формате. Конфигурация типа объекта определяет состав атрибутов, представляемых в карточке объекта на странице пользова-тельского Web интерфейса. Для каждо-го типа объекта может быть определена только одна конфигурация типа (на-стройки XML в конфигурации типа от-вечают за формат XML файла при экс-порте данных);

− Конфигурация импорта - опре-деляет перечень атрибутов, составляю-щих метаописание информационного объекта, импортируемого из внешнего источника, а также описание тегов оформления импортируемых данных в XML формате. При этом импортируе-мые метаописания могут содержать взаимосвязанные данные более чем од-ного типа из тех, что предусмотрены в каталоге. В соответствии с этим форми-руется и сборный перечень атрибутов в конфигурации.

Ввод и редактирование данных Чтобы более четко представить

себе схему работы подсистемы рас-смотрим более подробно процедуру за-несения новых материалов, возмож-ность выполнения которой предостав-ляется на странице раздела «Материалы каталога» в рамках административного интерфейса, разработанного для под-системы.

Раздел содержит две вкладки: «Материалы каталога» и «Добавить ма-териал».

Шаг 1. Выход на форму первона-чального ввода.




Для добавления нового материала следует выйти на вторую вкладку. На экране появится форма для выбора типа вводимого материала.

После выбора типа материала на этой форме и нажатия на кнопку «Доба-вить» на экран выводится форма для ввода данных (значений атрибутов) в новом описании материала выбранного типа.

Шаг 2. Заполнение полей формы ввода.

Данная форма содержит поле «Статус материала» (1-я строка формы), за которым следует набор полей для ввода значений атрибутов информаци-онного объекта. Перечень и состав по-лей формы определяется конфигураци-ей, соответствующей типу вводимого объекта.

Все поля за исключением даты ма-

териала и даты актуальности являются текстовыми. В текстовые поля допуска-ется ввод текста, включающего HTML тэги. Обязательные для заполнения поля на форме ввода помечаются символом «*» после наименования поля (наимено-вания атрибута).

В случае, если не введено какое-то значение обязательного поля (атрибута) или же неверно ведена дата, то в момент сохранения система выдает сообщение об ошибке и предлагает отредактиро-вать введенные данные. Сохранения введенных данных при наличии ошибок не происходит.

Следом за набором полей, пред-ставляющих простые атрибуты, следу-ют поля, представляющие атрибуты-рубрикаторы, используемые для рубри-кации объектов данного типа (рис. 1).

Рис. 1. Поля атрибутов-рубрикаторов на форме ввода

Любой информационный объект

может быть прорубрицирован, как по одному, так и по нескольким значениям рубрикатора.

Если рубрикатор имеет иерархи-ческую (древовидную) структуру, до-пускается идентификация объекта кор-

невым значением ветки. Шаг 3. Присоединение дополни-

тельных файлов. За полями рубрикаторов на форме

ввода следуют два блока: «Изображение материала» и «Присоединенные мате-риалы» (рис. 2).




Рис. 2. Поля присоединения иллюстративных и дополнительных материалов Изображение материала К любому объекту можно присое-

динить файл с иллюстративным изо-бражением (рисунком). При загрузке выбирается один файл. Требование к файлу: размер не более 3 мегабайт, формат jpg. Далее система обрабатывает переданное изображение и формирует две его копии: большую и маленькую. Большое изображение отображается на странице с полным описанием объекта, маленькое - на страницах со списками.

Присоединенные материалы К любому объекту каталога до-

пускается присоединение дополнитель-ных файлов, содержащих текстовую или иллюстративную информацию, до-полняющую основное описание.

Разрешается присоединять файлы, удовлетворяющие следующим требова-ниям:

− допустимые форматы – ('rar', 'zip', 'doc', 'rtf', 'pdf', 'txt', 'gif', 'jpg', 'jpeg');

− размер присоединенного файла не должен превышать 3 мегабайт.

Количество присоединенных фай-лов не ограничено. Однако единовре-менно допускается загрузка не более 2-х файлов.

При присоединении каждого фай-ла требуется заполнить два поля:

− Наименование группы материа-ла. Все сопровождающие материалы автоматически группируются и выво-дятся несколькими сгруппированными списками. Каждый список имеет наиме-нование, соответствующее наименова-

нию группы. − Сопровождающее описание.

Также в списке выводится краткое тек-стовое описание, сопутствующее сопро-вождающему материалу.

Отдельного внимания заслуживает процедура добавления связанного объ-екта. Т.к. все объекты в системе могут иметь привязки друг к другу, то процесс ввода привязанного объекта обладает рядом отличий.

Чтобы связать добавляемый или редактируемый объект с уже сущест-вующим, следует выполнить следую-щие действия:

Шаг 1. Выход на форму ввода, ре-дактирования.

Открыть форму редактирования существующего объекта. Данная форма в нижней части содержит кнопку «До-бавить связанный материал».

Шаг 2. Добавление связанного ма-териала.

Процедура ввода связанного объ-екта аналогична процедуре ввода ново-го объекта. Существует лишь одно ог-раничение. Список типов для связанно-го объекта ограничен. Его ограничения обусловлены наличием соответствую-щих типов связей.

Кроме того, при заполненном зна-чении в поле «Название» на форме вво-да связанного объекта и после его со-хранения (кнопка «Сохранить» на фор-ме ввода) осуществляется выход на спи-сок похожих наименований объектов данного типа, уже имеющихся в катало-




ге, для выбора нужного. В случае, если среди имеющихся объектов похожих (по названию) не нашлось, происходит сохранение введенных значений теку-щего описания в новом объекте, кото-рый далее связывается с первичным ре-дактируемым объектом.

Шаг 3. Редактирование связи. После добавления в форме редак-

тирования материала появляется новый блок «Связанные элементы».

Данный блок содержит таблицу, которая включает следующие колонки:

− Наименование. Содержит ссылку в виде наименования связанного объекта. Ссылка ведет на форму редак-тирования информации о связанном объекте.

− Тип связи. Отображает тип связи. Какой объект (по типу) является главным, какой подчиненным. Соответ-ствует одному из элементов списка ти-пов связей.

− Описание. Содержит коммен-тарии к связи. В случае, если введена информация, комментирующая связь двух объектов каталога, она отобража-

ется в данном поле. − Связь. Ссылка на форму ре-

дактирование информации о самой свя-зи.

Форма редактирования информа-ции о связи (рис. 3) содержит следую-щие поля:

− Характер связи. Информация, отображающая смысловую часть связи двух объектов. Первоначально заполня-ется автоматически при введении свя-занного материала. Информация берет-ся из списка типов связей.

− Заголовок к описанию связи. Заголовок, определяющий характер до-полнительной информации.

− Описание связи. Дополнитель-ная информация, комментирующая связь двух конкретных объектов.

− Тип связи. Определяет непо-средственный элемент из списка типов связей. При первичном вводе определя-ется автоматически, исходя из типа ро-дительского и привязанного объектов.

Рис. 3. Форма редактирования информации о связи

На рисунке 4 приведен пример страницы пользовательского интерфей-са, иллюстрирующий особенности оформления результирующей информа-ции в информационной карточке объек-та каталога, имеющего установленные связи с объектами другого типа. По

ссылкам, приведенным в таблице уста-новленных связей, можно выйти на ин-формационные карточки связанных объектов для ознакомления с подроб-ными данными соответствующего опи-сания.




Рис. 4. Информационная карточка объекта каталога, имеющего связи с другими

объектами Организация импорта и экспор-

та данных Импорт описаний информацион-

ных объектов производится из XML файлов. При этом XML может содер-жать описания объектов двух и более типов в одном блоке описания. Система автоматически будет разбирать атрибу-ты XML по типам импортируемых объ-ектов в соответствии с конфигурацией. При этом один блок описания в XML будет разделен на несколько взаимосвя-занных объектов в каталоге.

Система содержит функции по ра-боте с поставщиками. Каждому постав-щику может быть определен перечень источников информации и соответст-вующие конфигурации. Если поставщик предоставляет XML файлы в опреде-ленном формате, то в конфигурациях создается новая конфигурация с на-стройками, соответствующими кон-кретному варианту XML файла. Далее в настройках поставщика прописывается путь до данного файла и определяется конфигурация.

Таким образом, один поставщик может предоставлять различные мате-риалы в различных конфигурациях.

При инициализации импорта на экран выводится форма, включающая в себя:

− Поле «Присваивать загружен-ным метаописаниям статус». Выбран-

ное значение задает статус, присваивае-мый загружаемым объектам в подсис-теме интегрального каталога.

− Поле «Использовать режим принудительного обновления». Выбран-ное значение задает режим обновления объектов в случае, если для загружае-мого объекта в каталоге будет найден уже размещенный объект того же типа и имеющий то же значение базового ат-рибута «Название». Варианты режима, предоставляемые для выбора, обеспечи-вают следующие алгоритмы обработки загружаемых данных:

o Режим по умолчанию (пустая строка в списке) – дублированные объ-екты (имеющие характеристику «базо-вый» в соответствующей конфигура-ции) не загружаются. Протокол с пе-речнем обнаруженных дублей сохраня-ется в Логе (журнале) с названием «Дубли»;

o Режим «Добавление новых материалов» - дублированные объекты загружаются в каталог в качестве но-вых;

o Режим «Обновление найден-ных» - значения атрибутов дублирован-ных (в данном режиме имеющих то же значение id) объектов из импортируе-мых метаописаний переносятся в обна-руженные для них дубли, уже разме-щенные в каталоге.

Следует отметить особенность




системы. В режиме импорта «Обновле-ние найденных» в тегах импортируемого XML описания в обязательном порядке должны присутствовать теги <id> зна-чение </id>. Где «значение» – это зна-чение базового id объекта в каталоге. При отсутствии данного тега описание объекта не обрабатывается.

Данный режим используется при обновлении объектов. В этом случае объекты сначала экспортируются (опи-сание экспорта приведено ниже), затем передаются поставщику и, уже модифи-цированные, но имеющие те же id, воз-вращаются для импорта.

Протоколы результатов загрузки объектов помещаются в Логи (журналы) импорта, доступ к которым обеспечива-ется в рамках административного ин-терфейса.

В отличие от импорта экспорт объектов производится строго по кон-фигурации типа информационного объ-екта (без учета связанных объектов).

При инициализации экспорта объ-ектов на экран выводится форма, со-держащая два поля: тип материалов и поставщик материалов.

− В поле «Тип материалов» зада-ется тип объектов, предназначенных на экспорт. В подсистеме предусмотрена возможность экспорта объектов только одного указанного типа, поэтому значе-ние конкретного типа в данном поле должно быть указано обязательно.

− В поле «Поставщик материа-лов» можно указать первоначального поставщика объектов выбранного типа в каталог, либо выбрать вариант «Все». Следует иметь в виду, что в предложен-ном для выбора списке даны все по-ставщики всех объектов каталога, и при выборе поставщика, не имеющего от-ношения к объектам указанного типа, в созданном файле экспортируемых объ-ектов метаданные могут отсутствовать.

Экспортируемые объекты оформ-ляются либо в файле XML формата, ли-бо в текстовом файле в виде набора операторов языка SQL по созданию и заполнению реляционной таблицы. Имя создаваемого файла экспортируемых

данных формируется стандартным об-разом, включает дату и время создания файла, и имеет следующий вид:

− export-2008-07-16_14-02.xml – для текстового файла XML формата;

− sql-export-2008-07-16_14-02.sqlt – для текстового файла, содержащего набор SQL операторов.

Организация атрибутно-контекстного поиска информацион-ных карточек

Для обеспечения удобства доступа к информационным объектам в рамках подсистемы хранения и сопровождения данных со сложной структурой была разработана особая система поиска. Ос-новой поисковой системы является тип информационного объекта. Именно от него отталкиваются все поисковые формы каталога.

Тип объекта определяет набор ат-рибутов, соответствующих данному ти-пу. После выбора типа подсистема ав-томатически определяет перечень атри-бутов и составляет поисковую форму. Далее пользователь может вводить не-обходимые значения простых атрибутов и выбирать рубрику атрибута-рубрикатора. При этом, если необходи-мо искать объект по нескольким вари-антам значений простого атрибута, то в соответствующее поле поисковой фор-мы можно вводить их через запятую. Для названия и описания объекта пре-дусмотрена функция поиска с учетом словоформ. Все параметры поиска со-храняются и не меняются до тех пор, пока пользователь не сменил тип иско-мых объектов. Наличие типов объектов и конфигураций типов позволяет опера-тивно создавать поисковые формы и производить поиск различной сложно-сти.

Реализация каталога Портал и интегральный каталог

были реализованы с использованием следующих программных средств:

− операционная система SUSE Linux Enterprise Server 9;

− веб-сервер Apache; − система исполнения скриптов

PHP;




− система управления базами данных MySQL.

Для реализации базового функ-ционала web портала была использована система управления динамическим сай-том iPHPortal. Данная система является разработкой ФГУ ГНИИ ИТТ «Инфор-мика» и позиционируется как свободно распространяемое в рамках лицензии GNU программное обеспечение. Систе-ма допускает подключение дополни-тельных модулей, какими и являются модули обслуживания интегрального каталога информационных объектов.

Подсистема «Интегральный ката-лог» реализовывалась как набор моду-лей к iPHPortal и включает в себя сле-дующие модули:

− Рубрикатор типов ресурсов Ка-талога.

В основу каталога заложена гиб-кость объектов хранящихся в системе. Однако любой объект можно и необхо-димо классифицировать, объединяя в группы схожие или одинаковые объек-ты. Список подобных групп материалов определяет рубрикатор типов. На теку-щем этапе в типы выделены следующие группы: организации, документы, тех-нологические предложения и т.д. Дан-ный список расширяется средствами разработанной подсистемы.

− Рубрикаторы ресурсов катало-га.

Для любой группы информацион-ных объектов каталога, объединенных под одной рубрикой типа объекта, мож-но использовать отдельный рубрикатор (атрибут-рубрикатор) и в дальнейшем рубрицировать все объекты группы по рубрикам данного рубрикатора. Таких рубрикаторов для объектов конкретного типа может быть несколько. Данный модуль позволяет вводить новые рубри-каторы, модифицировать и удалять ста-рые.

− Атрибуты материалов катало-га.

Аналогично рубрикаторам каждая группа материалов может иметь набор атрибутов, изменяемый в процессе экс-плуатации.

- Конфигурации каталога. Функцию соотнесения объектов

выбранного типа со списком простых атрибутов и атрибутов-рубрикаторов выполняет конфигурация каталога. Конфигурация типа определяет каким набором простых атрибутов и атрибу-тов-рубрикаторов должен обладать объ-ект того или иного типа. Кроме того, наличие в конфигурации описания XML формата представления импортируемых данных обеспечивает корректное вы-полнение операций импорта из внешних источников описаний, оформленных в соответствии с описанием XML в кон-фигурации.

− Ресурс каталога. Модуль обеспечивает непосредст-

венную обработку отдельного инфор-мационного объекта, связанного с кон-фигурацией, которая в свою очередь обеспечивает соответствие объекта уни-кальному составу атрибутов описания.

− Ресурсы каталога. Модуль, являющийся дополнени-

ем к модулю ресурса каталога и ориен-тированный на работу со списками объ-ектов. Обеспечивает поиск и фильтра-цию ресурсов каталога.

− Типы связей материалов ката-лога.

Объекты каталога могут быть свя-занными между собой. При этом каждая связь является направленной и обладает набором определенных свойств. Дан-ный модуль обеспечивает возможность настройки данных свойств.

− Поставщики/Импорт XML. Для обеспечения процесса импорта ин-формационных объектов, представлен-ных в XML формате, необходим мо-дуль, обеспечивающий возможность настройки соответствия поставляемых XML описаний определенным конфигу-рациям каталога. Также необходимо иметь возможность настройки обраще-ния к ресурсам, находящимся вне сер-вера. Данные функции реализует мо-дуль импорта. Т.к. все ресурсы (XML описания) поставляются разными внеш-ними поставщиками, то система оттал-кивается от понятия Поставщик.


Телекоммуникации


- Экспорт материалов. Модуль экспорта объектов катало-

га в XML формате. Экспорт так же, как и импорт, соответствует определенным конфигурациям и является настраивае-мым.

Заключение Возможность объединения в еди-

ном хранилище (базе данных) разно-родной информации в виде кратких оз-накомительных описаний со ссылками либо на соответствующие представле-ния в сети полнотекстовых материалов, либо на инструкции по их получению в электронном или другом виде, пред-ставляет вполне определенный интерес для разработчиков информационных сайтов или интернет-порталов.

Основная цель организации ин-формационных объектов в рамках инте-грального каталога – обеспечить удоб-

ный и быстрый доступ потенциальных пользователей к максимально широко-му спектру актуальных материалов по заявленной тематике интернет-портала, оформленных единообразно в виде кар-точек с метаданными. При этом выпол-нение административных функций со-провождения объектов каталога не за-висит от вида основного материала.

Наличие развитого сервиса, кото-рый реализован в подсистеме сопрово-ждения интегрального каталога, делает данное программное обеспечение чрез-вычайно полезным инструментом в слу-чае необходимости поддержания в акту-альном состоянии и предоставления пользователям интернет-портала боль-ших объемов информационных объек-тов, имеющих разнородные форматы и содержательные характеристики.

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК РОССИЙСКИХ И МЕЖДУНАРОДНЫХ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ

Ижванов Юрий Львович, первый заместитель директора по научной работе ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», [email protected]

Гугель Юрий Викторович, директор филиала ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» (г. Санкт-Петербург), [email protected]

Аннотация В статье приведен детальный ана-

лиз характеристик российских и между-народных компьютерных научно-образовательных сетей, и рассматрива-ются вопросы эффективного доступа отечественных университетов и науч-ных организаций к ресурсам междуна-родных научно-образовательных сетей.

*** Одним из ключевых условий, не-

обходимых для развития сферы образо-вания, ускоренного формирования на-учно-технической базы современной экономики, обеспечения конкуренто-способности сектора вузовских научных исследований является создание, разви-тие и поддержка соответствующей ин-фраструктуры информационного взаи-модействия ведущих университетов, региональных ресурсных центров сфе-

ры образования, а также вузовского и школьного сегментов единой информа-ционной среды сферы образования. Раз-витие инфраструктуры единого образо-вательного информационного простран-ства, включая развитие сетей образова-тельных коммуникаций, развитие сети распределенных информационно-образовательных ресурсов и сети ре-гиональных ресурсных центров являет-ся одним из системообразующих меро-приятий Федеральной целевой про-граммы развития образования на 2006-2010 годы. В то же время эффективное функционирование такой инфраструк-туры невозможно без ее технологиче-ской основы, роль которой во всех раз-витых в экономическом отношении странах играют национальные компью-терные научно-образовательные сети.

Сетевым международным научно-




образовательным сообществом вырабо-тано несколько критериев оценки эф-фективности функционирования опор-ной инфраструктуры и инфраструктуры доступа научно-образовательных сетей (http://www.terena.org). В данной статье эти критерии исследуются на примере сравнения показателей сети Федераль-ной университетской компьютерной се-ти России RUNNet (Russian University Network) и научно-образовательных се-тей стран Западной Европы.

1. Характеристическая (типо-вая) пропускная способность сегмен-тов опорной сети внутри страны

Данный показатель характеризует скорость и качество передачи информа-ции между узлами опорной националь-ной научно-образовательной сети. При недостаточной величине этого парамет-ра региональные научно-образовательные сети и сети отдельных научных и образовательных учрежде-ний оказываются фактически отрезан-ными друг от друга.

Пропускные способности каналов на опорных сегментах сети RUNNet ха-рактеризуются большой неоднородно-стью. Так, сегмент Москва — Санкт-Петербург в настоящее время имеет пропускную способность 10Гб/с, а сег-мент Хабаровск — Владивосток — 2 Мб/с. Эта ситуация совершенно не ха-рактерна для большинства развитых

стран, в которых сегменты опорных се-тей имеют, как правило, равные пропу-скные способности, или во всяком слу-чае пропускные способности одного по-рядка, достигающие 2,5-10Гб/с и более. Причинами этого являются в основном высокие цены на услуги аренды цифро-вых каналов связи основных магист-ральных телекоммуникационных опера-торов (ООО «Ростелеком» и ЗАО «Ком-пания ТрансТелеКом»), вызванные вы-сокими издержками на содержание во-локонно-оптической инфраструктуры в условиях большой географической про-тяженности страны, а также их практи-чески монопольным положением на рынке. Кроме того, до недавнего време-ни и сами указанные операторы не были в состоянии обеспечивать цифровые ка-налы внутри России на уровне 2,5-10Гб/с. В настоящее время ситуация на-чинает меняться в связи с реализацией технологии плотного спектрального мультиплексирования DWDM на маги-стральных каналах обоих магистраль-ных операторов, а также с появлением на рынке дальней цифровой новых иг-роков (ЗАО «Синтерра», «ГолденТеле-ком» и др.).

На рисунке 1 для сравнения при-ведены пропускные способности (в Мб/с) опорной инфраструктуры науч-но-образовательных сетей стран ЕС.

Рис. 1. Характеристические показатели пропускной способности опорной сети, страны ЕС




2. Количество опорных узлов се-ти

Этот параметр при более или ме-нее равномерном распределении опор-ных узлов внутри страны характеризует уровень географического охвата сети и возможности отдельных научных и об-разовательных учреждений «дотянуть-ся» до ближайшего опорного узла «по-следней милей». При этом важно, ко-нечно, чтобы опорные узлы располага-лись в регионах с развитой академиче-ской наукой и университетским секто-ром.

В России опорные узлы сети RUNNet находятся в 8 крупных универ-ситетских центрах: Москва, Санкт-Петербург, Самара, Новосибирск, Хаба-ровск, Екатеринбург, Нижний Новго-род, Ростов-на-Дону. Для сравнения: количество опорных узлов в Германии — 27, Франции — 39, Великобритании — 24 при существенно меньшем числе пользователей.

3. Топологическая связность се-ти

При топологии сети типа «звезда» весь трафик сети между отдельными ее двумя опорными узлами проходит через центральный узел, что приводит к его чрезмерной нагрузке и неэффективному использованию каналов. Кроме того, в

этой ситуации оставляет желать лучше-го надежность сети, поскольку обход-ные каналы между узлами в такой кон-фигурации отсутствуют, и в случае ава-рии на канале подключенный к нему узел теряет связность с остальной ча-стью сети полностью. Аналогичные не-достатки присущи и линейной опорной структуре. В связи с этим необходимо в планах развития сети иметь в виду по-строение дополнительных участков се-ти, связывающих между собой различ-ные ее точки. В качестве формального параметра, характеризующего тополо-гическую связность, можно принять от-ношение числа связей сети к числу ее взаимодействующих узлов.

Топология сети RUNNet является древовидной, с вершиной в г. Москва. Финансово-экономические соображения не позволяют строить дополнительные линии связи между узлами. Точнее, та-кая возможность реально существует только на северо-западном направле-нии, на котором действует ряд каналь-ных операторов, и где цены аренды ка-налов приближаются к европейским. В таблице 1 приведены сравнительные параметры топологической связности ряда европейских научно-образовательных сетей.

Таблица 1 Топологическая связность научно-образовательных сетей

Страна Сеть Количество узлов Кол-во свя-зей/

Кол-во узлов Россия RUNNet 10* 1 Бельгия BELNET 15 1,93 Германия DFN 27 1,93 Португалия FCCN 20 1,25 Финляндия FUNET 21 1,4 Италия GARR 39 1,28 Греция GRNET 12 1,17 Ирландия HEAnet 9 1,22 Испания RedIRIS 19 1,68 Франция RENATER 39 1,79 Люксембург RESTENA 12 1,08 Исландия RHnet 10 1,3 Швеция SUNET 23 1,3 Нидерланды SURFnet 138 1,08




Страна Сеть Количество узлов Кол-во свя-зей/

Кол-во узлов Швейцария SWITCH 30 1,16 Великобритания UKERNA 24 1,21 Дания UNI•C 15 2 Норвегия UNINETT 60 1,3 Чехия CESNET 22 2,18 Латвия LANET 21 1,2 Латвия LATNET 42 1,19 Литва LITNET 23 1,08 Венгрия NIIF/HUNGARNET 35 1,08 Польша PIONIER 22 1,14 Словакия SANET 22 1,05

* Примечание: С учетом узлов в Стокгольме и Амстердаме и каналов Москва — Санкт-Петербург — Стокгольм

4. Размер сети Этот параметр определяется как

сумма произведений расстояний между опорными узлами (км) на пропускную способность участков сети между опор-ными узлами (Мб/с). Он позволяет ин-тегрально оценить как географическую протяженность сети, так и уровень ее пропускной способности.

По величине этого параметра 6400 км*Гб/с RUNNet приближается ко мно-гим европейским сетям (Греция — 4700, Финляндия — 5500, Норвегия — 8300), что в основном обусловлено большими географическими размерами сети, а не ее высокими пропускными способно-стями внутри страны.

Следует отметить, что указанный параметр не является вполне объектив-ным показателем свойств сети, посколь-ку не позволяет учесть существенную неоднородность пропускных способно-стей сети на различных направлениях, что характерно, например, для России, а, кроме того, не учитывает количества пользователей сети. С учетом последне-го обстоятельства правильнее было бы использовать отношение указанного выше размера сети к числу организаций — пользователей. Для приведенных выше примеров это дает следующие по-казатели:

⎯ Россия — 12,75; ⎯ Греция — 22,49; ⎯ Финляндия — 68,75; ⎯ Норвегия — 224,32

5. Пропускная способность сег-ментов опорной сети, обеспечиваю-щей ее связность с мировым научно-образовательным пространством

Этот параметр характеризует уро-вень интеграции страны в международ-ное научно-образовательное пространст-во, возможность научных организаций страны участвовать в международных научных проектах, получать доступ к международным научным информаци-онным ресурсам и последним результа-там научных исследований, развития академической мобильности. В образо-вательном секторе этот параметр важен для реализации программ экспорта обра-зования с использованием дистанцион-ных технологий, сохранения уровня оте-чественного образования за счет эффек-тивного доступа к международным на-учно-образовательным ресурсам, коор-динации образовательных программ в рамках Болонского процесса и т.п.

Анализ научно-образовательных сетей стран Европы позволяет сделать вывод о неплохих показателях России по величине международной связности. На данный момент сеть RUNNet имеет два международных канала Москва — Санкт-Петербург — Стокгольм 10Гб/с и Москва — Франкфурт — 2,5Гб/с. Одна-ко, если существующую емкость можно признать адекватной имеющимся по-требностям научно-образовательного сообщества России, то в 2009-2010 го-дах с развитием ряда крупных европей-




ских проектов (запуск в эксплуатацию большого адронного коллайдера в Цер-не, реализации проекта EGEE и др.), полноценное участие российских вузов

в этих проектах может быть обеспечено только при реализации пропускной спо-собности международного канала на уровне 20Гб/с и выше.

Рис. 2. Пропускная способность международных каналов

6. Пропускные способности под-ключения к опорной сети научных и образовательных учреждений (пропу-скные способности «последних миль»)

Этот параметр характеризует спо-собность компьютерной сети отдельно-го научного и образовательного учреж-дения утилизировать потенциальные возможности опорной сети. Низкий уровень данного показателя даже в ус-ловиях существования развитой опор-ной инфраструктуры затруднит исполь-зование ресурсоемких видов сетевого сервиса, таких как IP-телефония, видео-конференцсвязь, доступ к ресурсам су-перЭВМ и GRID-сервисам и сведет все существующие возможности научного и образовательного учреждения к серви-сам электронной почты и просмотра статических Web-страниц.

В России существует большой разброс в пропускной способности под-ключения вузов к опорной сети. Для Москвы и Санкт-Петербурга, а также для уже упомянутых городов с развитой волоконно-оптической вузовской сетью (Новосибирск, Хабаровск, Екатерин-бург, Самара, Нижний Новгород, Рос-тов-на-Дону) типовым интерфейсом подключения к опорной сети является Fast Ethernet 100Мб/С. Остальные вузы,

как правило, довольствуются каналами E1 2Мб/с до опорных узлов. В Европе пропускная способность подключения вузов к опорной сети, как правило, 100Мб/с или 1Гб/с (рис. 3).

7. Количество входящего в сеть и исходящего из нее трафика

Этот параметр косвенно характе-ризует степень использования научны-ми и образовательными учреждениями предоставляемых сетью возможностей. Исходящий из сети трафик важен еще и с точки зрения оценки отдельного науч-ного или образовательного учреждения как источника научной и/или образова-тельной информации в сети и уровня ее востребованости.

Благодаря достаточно хорошему международному каналу сеть RUNNet находится в середине списка европей-ских научно-образовательных сетей по величине потребленного и произведен-ного трафика (рис. 4). Необходимо, правда, отметить, что в силу описанных выше особенностей опорной инфра-структуры сети основными потребите-лями (и производителями) трафика яв-ляются вузы и научные учреждения Москвы и Санкт-Петербурга, и, в мень-шей степени, вузы и научные организа-ции городов, в которых находятся опор-ные узлы сети.




Рис. 4. Внешний трафик сети, Т3 — во внешние сети, Т4 — в опорную сеть Выводы Основной проблемой, стоящей в

настоящее время перед научно-образовательными сетями России, явля-ется проблема преодоления цифрового разрыва между возможностями универ-ситетов и научных учреждений Москвы и Санкт-Петербурга по доступу к ресур-сам международных научно-образовательных сетей и возможностям

межсетевого взаимодействия и анало-гичными возможностями вузов и науч-ных организаций в других регионах России. Эта проблема может быть ре-шена за счет поэтапного перехода на опорной инфраструктуре RUNNet на технологию плотного спектрального мультиплексирования DWDM на базе собственного или арендованного у ка-нальных операторов «темного волокна».

СЕТЬ RUNNET ПЕРЕХОДИТ НА ТЕХНОЛОГИЮ DWDM Куракин Дмитрий Владимирович,

заместитель директора ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», [email protected]

Аннотация Статья посвящена вопросам каче-

ственного улучшения возможностей уч-реждений науки и образования по дос-тупу к информационным ресурсам за счет технологической модернизации опорной волоконно-оптической инфра-структуры национальной компьютерной сети науки и высшей школы и конкрет-но - на использовании технологии DWDM

*** Развитие и интеграция научно-

образовательных сетей происходит в настоящее время во всех странах мира. В качестве примера можно назвать на-учно-образовательные сети стран се-верной Европы NORDUnet, сеть GE-ANT, объединяющую научно-образовательные сети 34 европейских

стран, сети консорциума Internet2 США и другие. Данные сети предоставляют возможность ученым многих стран реа-лизовывать проекты в области GRID технологий, технологий доступа к сверхбольшим хранилищам данных на-учных экспериментов, доступа пользо-вателей к ресурсам суперЭВМ, уни-кальных экспериментальных научных установок и т.п. В ближайшее время ожидается старт европейской програм-мы развития сети GEANT, одной из ос-новных целей которых является уста-новление связности между научно-образовательными сетями всех стран-участниц на уровне 100 Гб/с и выше на базе оптических технологий нового по-коления. И в связи с этим чрезвычайно важно не пропустить этот очередной технологический рывок развитых стран




Запада. В России пользователями нацио-

нальной компьютерной сети науки и высшей школы RUNNet являются более 500 вузов и научных организации в 56 субъектах Российской Федерации. Ос-нову ее инфраструктуры составляют опорные узлы в следующих городах: Москве, Санкт-Петербурге, Самаре, Но-восибирске, Хабаровске, Екатеринбур-ге, Нижнем Новгороде, Ростов-на-Дону; магистральные цифровые каналы между ними, а также каналы, связывающие на-циональную сетевую научно-образовательную инфраструктуру с ме-ждународным научно-образовательным пространством. В качестве базовых то-чек размещения опорных узлов сети вы-ступают крупные академические и уни-верситетские центры, остро нуждаю-щиеся в обеспечении качественной связности друг с другом, европейскими научно-образовательными сетями и се-тями других развитых в научном и про-мышленном отношении стран. К ука-занной опорной инфраструктуре под-ключены специализированные научно-образовательные сети, региональные научно-образовательные сети и сети от-дельных научных и образовательных учреждений. Опорная инфраструктура обеспечивает для российских организа-ций возможность интеграции в между-народное научно-образовательное про-странство, реализацию международной кооперации в области науки и образо-вания. Основная международная связ-ность национальной научно-образовательной сети обеспечивается в настоящее время администрируемым ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» каналом 10Гб/с Москва – Санкт Петербург - Стокгольм с продолжением 2,5Гб/с Стокгольм – Амстердам. Главной про-блемой, стоящей в настоящее время пе-ред национальной компьютерной сетью науки и высшей школы России, являет-ся все еще недостаточно высокая про-пускная способность цифровых каналов на основных магистральных направле-ниях внутри России, а также не соответ-ствующая мировому уровню пропуск-

ная способность международных кана-лов сети. В связи с этим, важной зада-чей развития инфраструктуры инфо-коммуникационной поддержки научной и инновационной деятельности в России является задача обеспечения соответст-вующих современному уровню показа-телей пропускных способностей сети RUNNet на основных магистральных направлениях. Решать данную задачу предлагается за счет реализации техно-логии плотного спектрального мульти-плексирования DWDM (Dense Wave-length Division Multiplexing) и фотонной коммутации (Lambda-Switching).

В этой связи следует отметить, что существует определенная проблема, тормозящая развитие национальной компьютерной сети науки и высшей школы, - это ориентация на использова-ние в ней арендованных у канальных операторов цифровых каналов ограни-ченной емкости. До недавнего времени это было неизбежным следствием отно-сительно слабого развития в масштабах России волоконно-оптической инфра-структуры и монополизма отечествен-ных телекоммуникационных канальных операторов. Это обстоятельство не по-зволяло говорить об использовании в сети на межгородских опорных участ-ках оптических технологий плотного спектрального мультиплексирования DWDM, не говоря уже о технологии фотонной коммутации. В настоящее время такая возможность появилась благодаря тому, что часть операторов на направлении Москва – Санкт-Петербург – Финляндия в результате проведенной ими модернизации увеличили количест-во пар в волоконно-оптических кабелях, а также благодаря предварительным до-говоренностям об аренде волоконно-оптических пар взамен аренды цифро-вых каналов. Это сделало перспектив-ным и возможным реализацию в сети решений на базе технологий спектраль-ного плотного мультиплексирования. Проектируемые в рамках заключенного в июне 2008 года госконтракта между Роснаукой и ФГУ ГНИИ ИТТ «Инфор-мика» модульные программно-




аппаратные комплексы позволят после-довательно наращивать необходимые емкости опорной сети, не отставая при этом от процессов, происходящих в на-учно-образовательных сетях стран За-падной Европы и США. При этом даль-нейшее наращивание пропускной спо-собности до терабайтовых величин бу-дет сводиться к установке относительно недорогих дополнительных модулей, а не к дорогостоящей аренде цифровых каналов. Использование новых оптиче-ских технологий позволит реализовать гибкую систему конфигурирования се-ти, создавая под нужды отдельных про-ектов наложенные каналы точка-точка высокой пропускной способности или сети с конфигурируемой топологией.

В настоящее время осуществлена закупка и комплектование аппаратно-программных комплексов 2-х оконеч-ных узлов и 2-х узлов регенерации про-ектируемого международного DWDM канала национальной компьютерной сети для науки и высшей школы. Кроме этого, обеспечено функционирование существующего 10Гб/с канала Москва – Санкт-Петербург - Стокгольм – Ам-стердам в интересах более чем 500 уни-верситетов и исследовательских органи-заций России, участвующих в большом количестве международных проектов, в том числе в стартовавшем в сентябре 2008 года проекте запуска Большого ад-ронного коллайдера (ЦЕРН).

Технология плотного волнового мультиплексирования DWDM получает в настоящее время все большее приме-нение во многих странах мира. Эта тех-нология появилась относительно недав-но, однако оборудование передачи дан-ных, созданное на ее базе, уже широко используется в сетевой инфраструктуре многих стран мира. Наибольшее рас-пространение технология получила в США, где хорошо развит рынок воло-конно - оптических систем. Использует-ся она и на сетях связи других регионов мира - в Европе, Азии и Латинской Америке. Более того, DWDM рассмат-ривается уже не только как средство по-вышения пропускной способности оп-

тического волокна, а как наиболее на-дежная технология для опорной инфра-структуры мультисервисных и мобиль-ных сетей, обеспечивающая резкое по-вышение пропускной способности сети и реализующая широкий набор принци-пиально новых услуг связи. Возмож-ность DWDM интегрироваться с техно-логиями ATM, IP, ASDL и другими пер-спективными технологиями и протоко-лами передачи цифровой информации делает ее незаменимой в процессе кон-вергенции между различными видами и службами связи. В то же время DWDM-технология пригодна и для сетей буду-щего.

Суть технологии DWDM состоит в следующем. Данная технология переда-чи осуществляет уплотнение в одном оптическом волокне нескольких опти-ческих сигналов с различными длинами волн. Такая технология повышает про-пускную способность оптического во-локна, но требует специальных техни-ческих методов, исключающих пере-ходные влияния сигналов различных длин волн друг на друга. Благодаря то-му, что DWDM - это быстроразвиваю-щаяся технология, за короткий проме-жуток времени удалось повысить ем-кость волокна с 64 до 256 и более опти-ческих каналов (длин волн). Однако на практике для сетевого оператора важнее не количество оптических каналов, а общая пропускная способность воло-конно–оптической линии и масштаби-руемость этого показателя, то есть воз-можность наращивания пропускной способности ВОЛС по мере роста тре-бований рынка. В настоящее время про-пускная способность таких систем - до 100 Мбит/c с возможностью дальнейше-го наращивания ее до 40 Гбит/c.

Следует подчеркнуть, что по-скольку оптический сигнал испытывает ослабление, через регулярные интерва-лы на линии необходимо устанавливать усилители. Кроме того, некоторые раз-новидности DWDM–технологии требу-ют также регенерации сигнала, особен-но при передаче на сверхдальние рас-стояния, хотя самые современные сис-




темы передачи с DWDM могут обеспе-чить удовлетворительные характери-стики на расстоянии до нескольких ты-сяч миль без регенерации. Проблема усиления и регенерации сигнала не-сравнима по своему значению с теми возможностями, которые технология DWDM обеспечивает в отношении про-пуска трафика на гига - и терабитных скоростях. Действительно, возможность этой технологии мгновенно увеличивать пропускную способность (и не на не-сколько процентов, а в десятки и сотни раз) является наиболее существенным ее достоинством. В связи с этим многие национальные и международные опера-торы признают, что DWDM–технология - наиболее оптимальное решение для передачи мощных информационных по-токов на большие расстояния. Ожидает-ся, что благодаря переходу на техноло-гию DWDM в сфере образования и нау-ки будет возможно:

- обеспечить более чем 500 науч-ным организациям и университетам России высокоскоростной, соответст-вующий современному научно-техническому мировому уровню доступ к международным научно-образовательным ресурсам, ресурсам высокопроизводительных вычислений и GRID сетям, архивам, базам данных и on-line источникам научно-технической информации, уникальным научным ус-тановкам;

- более чем в 4 раза (с 10 до 40Гб/с) повысить существующие пара-метры пропускной способности между-народной связности российских научно-образовательных сетей с международ-ными сетями на этапе реализации про-екта для одного канала передачи дан-ных;

- снизить затраты на дальнейшее наращивание пропускной способности сети вплоть до терабайтовых величин;

- реализовать возможности орга-низации каналов точка-точка или нало-женных гибко реконфигурируемых по запросам пользователей сетевых струк-тур заданной высокой пропускной спо-собности для реализации отдельных

международных научных проектов; - тиражировать полученные ре-

зультаты на других опорных направле-ниях сети RUNNet внутри России.

При изучении возможностей тех-нологии DWDM следует помнить, что по существу она является продолжени-ем и развитием уже известных методов преобразования сигнала при его переда-че по ВОЛС. В частности, широкое рас-пространение в настоящее время полу-чило оборудование синхронной цифро-вой иерархии SDH, применяемое у нас в сети RUNNet. В системном плане тех-нология SDH является стандартом МСЭ. Эквивалентной технологией в США, которая стандартизована Амери-канским национальным институтом стандартизации (ANSI) является техно-логия SONET. И SDH и SONET разра-батывались для обеспечения широкого набора услуг связи и, прежде всего, ши-рокополосной ISDN. Технология SDH обеспечивает передачу цифрового тра-фика на фиксированных скоростях от 2 Мбит/c до 10 Гбит/c. Технология DWDM на сегодняшний день позволяет передавать широкополосный сигнал уже со скоростью от 2,5 до 160 Гбит/c. В дальнейшем верхний предел скорости передачи может быть существенно уве-личен. Таким образом, технология SDH и DWDM являются взаимодополняю-щими. В будущем оптическая сетевая инфраструктура, совместимая с IP–протоколом, должна обеспечивать под-ключение низкоскоростных периферий-ных каналов и трактов к высокоскоро-стным и сверхвысокоскоростным на-циональным и международным опор-ным сетям. В этом случае SDH - обору-дование будет играть решающую роль и останется наиболее эффективным для организации линий передачи с относи-тельно невысокой пропускной способ-ностью. Но наш выбор на перспективу– технология DWDM.

Как DWDM, так и SDH–технологии рассчитаны, прежде всего, на использование в телефонных сетях с коммутацией каналов. Однако, согласно мировым тенденциям, развитие теле-




коммуникаций будущего связано с IP–сетями, в связи с чем уже разрабатыва-ется IP–совместимые оптические мето-ды передачи сигналов. Поэтому, в пер-спективе, сети, базирующиеся полно-стью на SDH–технологии, постепенно потеряют свое значение. Совместное применение оборудования SDH и DWDM и широко распространенного на существующих сетях оборудования стандарта PDH обеспечит гибкий и без-болезненный переход к полностью IP–совместимым сетям. Такой сценарий развития удовлетворяет требованиям как к функциональности, так и к пропу-скной способности сетей.

Рассмотрим особенности и досто-инства технологии DWDM.

Практическое использование обо-рудования DWDM постоянно расширя-ется в связи с быстрым развитием сетей связи всех уровней. Прежде всего, оно применяется не для создания новых во-локонно–оптических сетей, а для мо-дернизации и расширения существую-щих сетей в целях существенного по-вышения их пропускной способности и доступности.

Одно из основных достоинств технологии DWDM - быстрая окупае-мость вложенных операторами в ее вне-дрение средств. Более того, операторам нет необходимости далее прокладывать новые линии, что также связано с до-полнительными расходами и проблема-ми.

Оборудование, необходимое для реализации DWDM, включает в себя оконечные оптические волновые пере-датчики, усилители, фильтры, аппара-туру управления сетью, а также ком-плексы гребенчатых планарных волно-водов, которые демультиплексируют сигнал на приемном конце линии пере-дачи. Конфигурация линии может иметь вид «точка–точка» либо кольцевой опорной структуры. Затраты на закупки всего вышеуказанного комплекса обо-рудования, в конечном итоге, оказыва-ются гораздо меньше тех, которые не-обходимы для развертывания новой се-ти.

В системе DWDM должны быть предусмотрены меры, снижающие до допустимого уровня переходные поме-хи с одного волнового канала на другой, особенно в тех случаях, когда по ним передается закрытая информация. Дру-гая проблема, требующая решения на конкретной сети, связана с тем фактом, что сообщение или некоторая порция данных, переданных пользователем в системе DWDM, должна претерпевать смену длины волны по несколько раз в день, и этот процесс должен эффектив-но управляться. Оператору необходимо также учитывать способности DWDM к самовозбуждению и предусмотреть для таких случаев альтернативный путь пропуска трафика (ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» является оператором сети RUNNet).

Система DWDM является одной из составных частей мультисервисных сетей. В чистом виде - это физический уровень сети, который работает незави-симо от типа передаваемой информации или от ее формата. Подобная гибкость в сочетании с огромной пропускной спо-собностью делает DWDM идеальной технологией для опорной инфраструк-туры сетей следующего поколения, ка-кими являются мультисервисные сети. Данное качество DWDM позволяет обеспечивать транспортировку трафика от самых различных сетей: стационар-ных, мобильных, постоянно усложняю-щихся служб и телекоммуникационных приложений с постоянно растущим числом пользователей и увеличиваю-щимися скоростями передачи информа-ции.

Для мультисервисных сетей нужна очень надежная технология, обладаю-щая высокой гибкостью и производи-тельностью, чему в полной мере отвеча-ет DWDM. Однако, чтобы DWDM мог-ла обеспечить потребности будущих сетей связи, все стороны, заинтересо-ванные в их развитии, должны рассмат-ривать проблему в более широком ас-пекте, включая взаимодействие с систе-мами мобильной связи третьего поколе-ния, а также с сетями следующего поко-




ления. DWDM–технология должна удовлетворять и поддерживать прогрес-сирующий процесс перехода от теле-фонной сети общего пользования к се-тям с пакетной коммутацией, в которых информация от абонента до абонента передается по IP–протоколу, а на транс-портном уровне используется АТМ–технология передачи, как обеспечи-вающая контроль качества обслужива-ния (QoS).

Как только системы мобильной связи 3–го поколения войдут в строй и станут доступны пользователям, они начнут широкую сетевую экспансию и потребуют высокой пропускной спо-собности цифровых трактов и широкой полосы каналов. В этих условиях техно-логия DWDM обеспечит этим системам эффективные решения их транспортных проблем. В частности, DWDM может использоваться для обеспечения высо-кой пропускной способности между ба-зовыми станциями и узлами коммута-ции (базовая станция+контроллер+ +коммутатор).

Перейдем к вопросам, где техно-логии DWDM уже используется. В США данная новейшая телекоммуника-ционная технология внедряется доста-точно быстро. Операторы из других ре-гионов мира также вкладывают значи-тельные средства в развитие DWDM–технологии. Например, бельгийская компания Belgacom объявила о планах создания инфраструктуры DWDM, ко-торая должна стать составной частью национальной опорной сети страны для обеспечения спроса на высокоскорост-ной трафик и широкополосные услуги. На первоначальном этапе строительства компанией Ericsson организуется 17 трактов между крупнейшими городами Бельгии, имеющими высокий телеком-муникационный трафик. Финская ком-пания Sonera также создает оптический «DWDM–хайвей» длиной 7500 км. О своих инвестициях в сеть DWDM объя-вили компании Korea Telecom и Thrunet, которые обеспечат связь между круп-ными территориально разнесенными городами Южной Кореи.

Сейчас в сфере сетевой инфра-структуры формируются две основные тенденции - это IP и оптические сети. Если достоинства полностью IP–cовместимых сред передачи (как наибо-лее простых в обслуживании) уже хо-рошо известны, то преимущества па-раллельной, полностью оптической ин-фраструктуры еще недостаточно хоро-шо изучены. Сегодняшние соедини-тельные сетевые структуры неизбежно требуют преобразований и переключе-ний между оптической и электронной частями сети. Если сейчас это проблема решается на уровне системы управления и обслуживания, то в полностью IP–совместимых сетях будущего появятся новые требования к физическому уров-ню (такие, как маршрутизация, IP–сигнализация и т.д.).

При рассмотрении сценария раз-вития широкополосных сетей можно отметить, что технология DWDM сыг-рает свою важную роль в постепенной миграции сетей к полностью IP–совместимости. Другим многообещаю-щим техническим новшеством в сетях будущего должна стать мультипрото-кольная лямбда-коммутация, которая является дальнейшим развитием техно-логии, известной под аббревиатурой MPLS (Multi protocol label switching). Лямбда-коммутация заменяет обычный заголовок в IP–формате на короткую метку, тем самым увеличивая скорость обработки информационных данных. Мультипротокольная лямбда-коммутация вносит элемент интеллек-туальности в сферу оптических теле-коммуникаций, в частности, передаю-щий транспондер теперь может выби-рать наиболее короткий и высокоскоро-стной путь между двумя маршрутизато-рами, что позволяет оптимизировать работу сети в целом.

Несмотря на то, что будущее за IP-совместимыми сетями, DWDM будет продолжать развиваться и совершенст-воваться как самостоятельная техноло-гия передачи в отношении увеличения количества длин волн, используемых при мультиплексировании. А поскольку




пропускная способность была и остает-ся важнейшей проблемой многих опера-торов связи, роль DWDM как техноло-гии, обеспечивающей поступательное развитие широкополосных мультисер-висных сетей, сохранится в течение длительного времени.

Рассмотрим кратко требования к аппаратно-программным комплексам опорных узлов.

Проектируемые ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» аппаратно-программные комплексы опорных узлов сети (АПК ОУ) должны в перспективе обеспечи-вать поддержку:

• организации DWDM канала на базе не менее 40 длин волн с пропуск-ной способностью 10 Gbps и 40 Gbps на каждой;

• перестраиваемости сети с авто-матическим переключением оптических каналов с помощью оптических муль-типлексоров ввода/вывода;

• активного автоматического об-наружения доступных сетевых ресурсов в режиме реального времени для мар-шрутизации и создания каналов «по требованию», реализуемых на основе рекомендаций ITU-T G.8080 (Архитек-тура) и ITU-T G.807 (Требования);

• обобщенной многопротокольной коммутации по меткам (Generalized Multi Protocol Label Switching – GMPLS), реализуемой на основе транс-портных технологий SDH (G.707) или OTH (G.709);

• интерфейсов с поддержкой ин-капсуляции G709 OTU, обеспечиваю-щих контроль производительности и использование упреждающей коррек-ции ошибок для передачи на большие расстояния;

• рекомендаций ITU-T G.709, G.872;

• дальности связи не менее 2000 км с использованием промежуточных оптических усилителей.

Должны обеспечивать реализацию интерфейсов:

• SONET/SDH, в том числе 40Gb/s (OC-768, STM-256), 10Gb/s (OC-192, STM-64), 2.5Gb/s (OC-48, STM-16),

622Mb/s (OC-12, STM-4) и 155Mb/s (OC-3, STM-1);

• 1 Gigabit Ethernet (GbE) и 10GbE (LAN/WAN);

• Optical Transport Network (OTN) интерфейс 2.7Gb/s (OTU1) и 10.709Gb/s (OTU2);

• Fibre Channel Storage Area Net-work (SAN) интерфейс;

Должны быть совместимыми с реализованными на опорной инфра-структуре национальной компьютерной сети науки и высшей школы техноло-гиями SDH.

Должны обеспечивать доступ пользователей к опорной инфраструк-туре сети по каналам с пропускными способностями 1Гб/с, 10Гб/с (Ethernet 1GE, 10GE).

На IP уровне должны обеспечи-вать передачу IPv4 и IPv6 трафика.

На SDH уровне должны обеспечи-вать реализацию технологий Ethernet over SDH и MPLS over SDH.

Система мониторинга и управле-ния опорной DWDM инфраструктурой должна охватывать SDH и IP уровни сетевой инфраструктуры.

Система мониторинга и управле-ния должна представлять собой единый программный комплекс (ПК СМУ), предназначенный для обеспечения ус-тойчивого функционирования сети.

Разрабатываемый ПК СМУ дол-жен обеспечивать мониторинг сети, в том числе:

• контроль состояния всех АПК ОУ и всех каналов сетевой инфраструк-туры;

• мониторинг объема трафика на всех каналах и портах АПК ОУ сети и анализ ее производительности;

• контроль качества передачи тра-фика.

Разрабатываемый ПК СМУ дол-жен оповещать оперативный и эксплуа-тационный персонал об обнаружении неполадок не позднее 5 минут, не более, с момента их возникновения.

Разрабатываемый ПК СМУ дол-жен обеспечивать управление сетью в части:




• управления конфигурацией; • управления производительно-

стью; • управления качеством; • ведения базы данных настроек

оборудования сети; • ведения баз данных пользовате-

лей и используемых сервисов; • учета используемых аппаратных

и программных средств. Разрабатываемый ПК СМУ дол-

жен обеспечивать формирование отче-тов о параметрах работы сети.

Перейдем к вопросу регенерации оптического сигнала.

Усиление оптических сигналов рассматривалось первоначально как со-путствующее явление, наблюдаемое при исследовании процессов в лазерных устройствах. Однако в настоящее время, в связи с развитием волоконно-оптической техники и технологии, оно стало самостоятельным направлением развития оптической техники.

В это время наметились несколько направлений в создании оптических усилителей:

• использование оптических све-товодов, легированных активными ред-коземельными ионами, для усиления оптического пучка;

• использование полупроводнико-вых усилителей, разрабатываемых на единой основе (физики твердого тела) с полупроводниковыми источниками из-лучения для формирования интеграль-ного твердотельного устройства;

• прямое использование оптиче-ского волокна, как усилительной среды;

• параметрическое усиление. Развитие технологии оптического

усиления на основе EDFA (усилители на волокне, легированном эрбием EDFA - Erbium-Doped Fiber Amplifier) сильно изменило методологию конструирова-ния волоконно-оптических систем свя-зи. Традиционные волоконно-оптические системы используют повто-рители-регенераторы, повышающие мощность сигнала. Когда длина между удаленными узлами начинает превосхо-дить по условиям затухания сигнала

максимальную допустимую длину про-лета между соседними узлами, в про-межуточных точках устанавливаются дополнительные регенераторы, которые принимают слабый сигнал, усиливают его в процессе оптоэлектронного преоб-разования, восстанавливают скваж-ность, фронты и временные характери-стики следования импульсов, и после преобразования в оптическую форму передают дальше правильный усилен-ный сигнал, в том же виде, в каком он был на выходе предыдущего регенера-тора.

Необходимость использования оп-тических усилителей в синхронных цифровых сетях у нас стала особенно очевидной при внедрении технологии SONET/SDН, где приходится часто ис-пользовать конвертеры (электрооптиче-ские и оптоэлектронные преобразовате-ли) и регенераторы (устройства, восста-навливающие исходную форму переда-ваемого сигнала после прохождения им расстояния порядка 40-60 км - расчет-ной (строительной) длины регенераци-онной секции). Она диктовалась высо-кими скоростями передачи -155 Мбит/с, 622 Мбит/с, 2,5 Гбит/с и выше.

Несмотря на то, что чисто оптиче-ские регенераторы, работающие по схе-ме: прием оптического сигнала - усиле-ние и регенерация оптического сигнала (с помощью оптических усилителя и регенератора) - передача оптического сигнала - дело будущего, можно суще-ственно уменьшить число регенераций путем использования оптического уси-лителя, позволяющего увеличить длину регенерационного участка, упростить схему передачи, если узловые мультип-лексоры расположены на расстояниях меньше этой длины.

ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» успешно выполнило 1-ый этап госкон-тракта по разработке системных про-ектных решений по обеспечению опти-мизации обмена информацией между отечественными и международными организациями науки и образования. Впереди большая работа по выполне-нию госконтракта в целом, а именно по




технологическому развитию нацио-нальной компьютерной сети науки и

высшей школы, где главным звеном бу-дет внедрение технологии DWDM.

Литература 1. Гугель Ю.В., Ижванов Ю.Л. Моделирование и проектирование опорной инфраструктуры со-

временных высокопроизводительных телекоммуникационных систем и сетей передачи данных нового поколения//Труды XIV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика», - СПетербург, 2007.

2. Куракин Д.В. Проблемы маршрутизации информационных потоков при проектировании гло-бальных сетей телекоммуникаций//Журнал «Электросвязь», изд. «Машиностроение», № 8, Москва, 1997.

3. René Buch, NORDUnet Strategy Input NDGF Strategy Workshop March 2008, http://www.ndgf.org/ndgfweb/ndgf_strategy_workshop_2008_attchmt/buch2.pdf.

4. Heino Radmer, Dark fiber networks in the Nordic countries, Customer Empowered Networks Work-shop, Prague, September 19-20 2007, http://www.ces.net/doc/seminars/cef2007.

МОДЕЛИРОВАНИЕ СТРУКТУРЫ МУЛЬТИСЕРВИСНЫХ СЕТЕЙ

КАБЕЛЬНОГО ТЕЛЕВИДЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ Данилюк Сергей Григорьевич,

заведующий лабораторией ИИО РАО, [email protected] Агарев Виталий Александрович,

научный сотрудник Института инженерной физики РФ, [email protected]

Аннотация Статья посвящена разработке

обобщенной модели оптимизации аппа-ратных и программных средств сети пе-редачи данных и формальному описа-нию структуры мультисервисных сетей кабельного телевидения образователь-ного назначения (МСКТВ ОН) с учетом реализуемости алгоритмов обработки и передачи данных, а также решения за-дачи выбора рациональной структуры МСКТВ ОН по ряду технических кри-териев в виде стратегии проектирова-ния.

*** В настоящее время трудно пере-

оценить роль современных информаци-онных и коммуникационных техноло-гий (ИКТ) в формировании образова-тельного пространства учебного про-цесса. Современные ИКТ вносят ре-шающий вклад в формирование образо-вательной среды, которая по своей структуре многомерна и многоаспектна. Одной из составляющей ИКТ образова-тельного назначения являются образо-вательные мультисервисные сети ка-бельного телевидения (МСКТВ ОН). Реализация образовательного потенциа-ла МСКТВ ОН во многом зависит от эффективности технических решений,

которые закладываются на этапе ее раз-работки, исходя из конкретных образо-вательных задач.

Ориентация мультипроцессорных систем на класс задач обработки и пере-дачи различного рода информации в МСКТВ ОН позволяет существенно по-высить эффективность использования и производительность аппаратных и про-граммных средств МСКТВ ОН и каче-ство решения задач в режиме реального времени или в темпе поступления. Вы-бор наиболее рациональной организа-ции МСКТВ ОН при оптимальном со-отношении между аппаратными и про-граммными средствами связан с вычис-лительными трудностями, поскольку необходимое согласование выбранной структуры МСКТВ ОН с реализуемыми ею алгоритмами обработки и передачи информации требуют решения сложных комбинаторных задач большой размер-ности. Поэтому в практике проектиро-вания МСКТВ ОН все более широко применяются абстрактные методы, по-зволяющие не только формализовать с единой точки зрения по своей физиче-ской природе структуры обработки и передачи информации, но и решать оп-тимизационные задачи большой раз-мерности.




Статья посвящена разработке обобщенной модели оптимизации аппа-ратных и программных средств сети пе-редачи данных, формальному описанию структуры МСКТВ ОН с учетом рацио-нальной реализуемости алгоритмов об-работки и передачи данных, а также решения задачи выбора рациональной структуры МСКТВ ОН по ряду техни-ческих критериев в виде стратегии про-ектирования. Предлагаемый подход в отличие от уже известных дает возмож-ность единого рассмотрения аппарат-ных и программных средств в проекти-руемой мультипроцессорной системе и получения взаимосвязанных оценок технических характеристик рассматри-ваемых систем. Кроме того, получаемые соотношения составляют единую базу данных для создания в дальнейшем на этой базе экспертных систем и решения задач рационального выбора структуры МСКТВ ОН.

В развитии специализированных средств (СВС) для МСКТВ ОН наблю-даются следующие тенденции:

- непрерывное увеличение объема, функциональной насыщенности и сложности задач, возлагаемых на СВС;

- неуклонное возрастание машин-ного интеллекта, что требует адекват-ных технико-экономических затрат, ус-ложнений аппаратных и программных средств, повышения уровня надежно-сти, живучести и адаптации;

- резкое увеличение количества СВС различных модификаций, что тре-бует выработки единых критериев оценки эффективности применения вы-числительных средств;

- качественное изменение эле-ментной базы и увеличение цены отказа вычислительных средств, что требует применения системного подхода к ана-лизу и синтезу СВС.

Перечисленные тенденции разви-тия МСКТВ ОН в совокупности с на-стоящими ее свойствами, перечень ос-новных из которых приведен ниже, по-зволяют отнести МСКТВ ОН к классу сложных систем. Основными свойства-ми МСКТВ ОН являются:

- системный характер решаемых задач, требующий совместной обработ-ки информации от различных источни-ков;

- сложная иерархическая архитек-турная организация, предусматриваю-щая сочетание централизованного управления с автономностью функцио-нальных элементов и подсистем;

- наличие различных уровней пе-реработки информации, самоорганиза-ции и адаптации;

- целенаправленность и управляе-мость системы, заключающаяся в нали-чии у всех ее элементов общей цели и общего назначения

В результате анализа свойств и черт специализированной вычислитель-ной системы актуальной стала проблема синтеза вычислительной системы на ба-зе современных микропроцессоров, способной корректно реализовывать за-данный класс алгоритмов в режиме ре-ального времени без потерь в условиях возникновения неисправностей.

В общем виде постановка задачи макросинтеза жизнеспособных специа-лизированных средств МСКТВ ОН сво-дится к определению оптимального со-става вычислительных средств, архи-тектурной организации средств инфор-мационного обмена между ними и обес-печению требуемого уровня надежно-сти, живучести и эксплуатационного совершенства.

На основании теоретико-множественного подхода вводятся сле-дующие обозначения:

1) множество технических харак-теристик, которое включает в себя чис-ло процессорных модулей, объем ко-мандной и оперативной памяти, разряд-ность операций и процессора, время выполнения команд, время обращения к памяти и т.п. М={M 1 , M 2 , …, M n ,…, M N } ;

2) множество требований, которое включает в себя: режимы обработки информации, временные ограничения на обработку и ее точность, достовер-ность решения задач обработки, надеж-ность и т.п.




G={G 1 , G 2 , …, G k , …, G K } ; 3) множество ограничений

E={E 1 , E 2 , …, E l , …, E L } , которое накладывается на основные технические характеристики и включает все допущения на функциональные за-висимости вида М i = f i (G , M , O ) и все ограничения на пределы измене-ния технических параметров;

4) критериальный показатель оценки уровня работоспособности СВС МСКТВ ОН F (M, G , Е ) .

В общем виде задача макросинтеза жизнеспособной СВС МСКТВ ОН мо-жет быть сформулирована следующим образом: для заданных векторов M , G и Е требуется отыскать такой вектор M * значений: M 1

*=F 1 (M,G,Е ) , M 2*=F 2 (M,G,Е ) ,…,

M l*=F l (M,G,Е ) ,…, M L

*=F L (M,G,Е ) , при которых величина критериального показателя F (M,G,Е ) принимает экс-тремальное значение. Иными словами, оптимальным образом спроектирован-ная система должна наилучшим обра-зом соответствовать предъявленным требованиям к уровню производитель-ности, точности, надежности, живуче-сти СВС МСКТВ ОН, а их совокупность будет оптимальной с точки зрения кри-териального показателя оценки уровня жизнеспособности СВС.

Тогда выбор оптимального состава аппаратных и программных средств об-работки информации сводится к реше-нию задачи:

Z=Z( G, M, E )⇒ex t (1) при условии F(M, E) ≤ G.

При введенных условиях функ-ционал вида (1) является сепарабель-ным. Это позволяет в простейшем слу-чае представить аргумент функции Z=Z( G, M,E) в линейной форме Z=Z( k 1 G + k 2 M+ k 3 E) , где k 1 , k 2 , k 3 – весовые коэффициенты.

Для обеспечения равномерного вклада частных показателей в общий критерий значения коэффициентов k i нормируются в области от 0 до 1.

Вычислительная структура функ-ционирует по алгоритмам мультисер-висной сети кабельного телевидения A ( j ) , Jj ,1= , каждый из которых пред-

ставляет собой кортеж алгоритмов от-браковки, сжатия, калибровки, автокон-троля и т.п.

В соответствии с общепринятым подходом [2] под алгоритмом понима-ется заданная последовательность пра-вил или команд для получения решения задачи за конечное число шагов. С уче-том возможной реализации общих пра-вил или команд посредством элемен-тарных операций можно представить алгоритм в виде конечного кортежа

операций O q , Qq ,1= :

A ( j ) =⟨O q j1, O q j2

,…, O q jr,…, O q jR

⟩,

длина которого равна: |A ( j ) | = R . Структура mМП-реализации СВС

мультисервисной сети кабельного теле-видения рассматривается на уровне уст-ройств. Поэтому на первом этапе опре-деляется элементная база. Решение та-кой задачи математически сводится к нахождению отображения

O q jr⇒{MKm}; Mm ,1= (2)

где под множеством команд МК = {MK1, MK2,…, MKm,…, MKM} конкрет-ного комплекта СБИС подразумевается внутренний язык ВС; m - минимальное количество команд, реализующее опе-рацию O q jr

.

Вопрос выбора элементной базы находится за пределами данной статьи. Будем исходить из того, что данный выбор определен. Пусть, например, в качестве исходных данных использует-ся система команд нейропроцессора Л1879ВМ1.

В зависимости от решения задачи (2) на втором этапе каждому j -му алго-ритму обработки ставится в соответст-вие программа обработки PR(j ) посред-ством биективного отображения

A ( j ) ⇔PR ( j ) ; Jj ,1= . (3)

При этом под программой обра-ботки информации PR следует пони-мать кортеж команд P R ( j ) =⟨MK q j1

, MK q j2,…, MK q jr

,…, MK q jR⟩ .




Характеристиками рассматривае-мой программы PR ( j ) являются:

1) длина программы, которая оп-ределяется как общее число команд R , входящих в программу;

2) время выполнения программы

∑=

=R

r

r

j

jjtT

1

,

где t jr – время выполнения j r -ой коман-

ды. Причем выражение (3) определяет однопроцессорный вариант mМП-реализации системы.

Введем понятие структуры S w ∈S , под которой понимается отношение па-раллельности выполнения подпрограмм RO l, RO k двумя различными процес-сорными модулями: RO l S w RO k; RO l,

RO k ∈ PR. Далее на третьем этапе оп-ределяется множество всевозможных

структур S w ∈ S, позволяющих неко-торой j -й программе обработки PR (3) поставить в соответствие множество подпрограмм RO i

S w ∈S : PR ⇒ {RO i }, Ii ,1= ; Ww ,1= . (4)

На четвертом этапе осуществляет-ся выбор оптимальной структуры СВС МСКТВ ОН по заданной стратегии про-ектирования, включающей в себя ми-нимум аппаратных и программных средств и удовлетворяющей требовани-ям производительности.

Для решения задачи (3) введем понятие равенства подпрограмм RO l и RO k мультисервисной сети кабельного телевидения RO l = RO k, под которым далее понимается равенство длин ука-занных подпрограмм ⎜RO l⎥ = ⎜RO k⎥ и совпадение их с точностью до команды MK i

( k ) = MK i( l ) , т.е.

⎜RO l⎥ = ⎜RO k⎥, Nkl ,1, = ;

MK i( k ) = MK i

( l ) , li RO,1= . (5)

Рассмотрим отношение структуры S w обработки информации, которое указывает на то, что любые две произ-вольно взятые подпрограммы RO l и RO k, удовлетворяющие (5), могут вы-полняться одновременно на разных процессорных модулях под управлени-

ем макрокоманд, принадлежащих ука-занным подпрограммам, т.е.

RO l, RO k ∈ PR ( j ) : RO l S w RO k. (6) Тогда справедливо утверждение о

том, что отношение структуры обработ-ки S w есть отношение эквивалентности. Всякая программа обработки RO l ин-формации, удовлетворяющая (5), вы-полняется параллельно самой себе, т.е. RO l S w RO l. Таким образом, справед-ливо условие рефлективности подпро-

грамм RO l ∈ PR ( j ) сети передачи дан-ных. Если подпрограмма обработки ин-формации RO l равна подпрограмме RO k и, следовательно, параллельна этой подпрограмме, тогда подпрограмма об-работки RO k равна подпрограмме обра-ботки RO l и, следовательно, одновре-менно во времени с ней может выпол-няться, т.е. RO l, RO k ∈ PR ( j ) :RO l S w RO k ⇔ ⇔RO k S w RO l . (7)

Другими словами, выполняется условие симметричности двух подпро-грамм обработки сети передачи данных.

Если подпрограмма обработки информации RO l равна подпрограмме обработки RO k, а подпрограмма RO k, в свою очередь, равна RO q, тогда подпро-грамма обработки RO l равна и, следова-тельно, параллельна подпрограмме об-работки RO q, т.е. RO l, RO k, RO q∈ P R ( j ) ∃ S w :RO l S RO k, RO k S w RO q⇔

⇔RO l S w RO q (8)

Таким образом, справедливо усло-вие транзитивности подпрограмм обра-ботки информации мультисервисной сети кабельного телевидения. Структу-ра S w ∈S обработки информации МСКТВ ОН есть отношение эквива-лентности, т.к. удовлетворяет условиям рефлексивности, симметричности и транзитивности.

Введенное отношение структур S w позволяет разбить всю программу обра-ботки PR ( j ) , определяемую согласно (3), на классы эквивалентности а l , т.е. на классы неравных между собой под-программ с числом классов эквивалент-ности L и порядком каждого класса ⎜а l⎥ . Каждый класс эквивалентности а l




имеет своего представителя в виде под-программы RO l, имеющей число ко-манд, равное порядку подпрограммы ⎜RO l⎥ .

Таким образом, структура S w об-работки информации в мультисервис-ной сети кабельного телевидения ставит в соответствие некоторой j -й программе обработки PR ( j ) совокупность незави-

симых и неравных подпрограмм RO l, число которых равно числу классов эк-вивалентности L , а кратность q нерав-ных подпрограмм (RO l) определяется порядком класса эквивалентности (а l ):

Jj ,1= PR ( j ) ⇒ {(RO l)q}, laq ,1= ;

Ll ,1= . (9)

Литература 1. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. – М.: Высш. шк., 1984. – 208 с. 2. Толковый словарь по вычислительным системам. Под ред. В. Иллингуорта и др.: Пер. с англ.

А.К. Белоцкого и др.; Под ред. Е.К. Масловского. М.: Машиностроение, 1991. – 560 с.

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ КОСМИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ ПЕРСОНАЛЬНОЙ СВЯЗИ

Цветков Виктор Яковлевич, профессор кафедры экономики и предпринимательства Московского государст-

венного университета геодезии и картографии, [email protected], [email protected] Аннотация В статье описаны телекоммуника-

ционные технологии персональной кос-мической связи, являющейся развитием мобильных технологий. Описаны воз-можности и особенности технологий. Рассмотрены основные поставщики данных телекоммуникационных услуг. Подчеркнута взаимосвязь технологий связи и технологий спутниковых нави-гационных систем.

*** Телекоммуникационные системы

и технологии развиваются с использо-ванием космических технологий. В ча-стности появились телекоммуникаци-онные космические технологии персо-нальной связи (ТКТПС), которые на момент их возникновения назвали тех-нологиями спутниковых систем персо-нальной связи (ССПС). Эти аббревиату-ры следует считать синонимами.

В настоящее время характерен рост числа абонентов мобильной назем-ной связи. Возможность построения та-ких сотовых систем существует не вез-де, и альтернативным вариантом, осо-бенно в труднодоступных и малонасе-ленных районах, является ТКТПС

Концепция построения ТКТПС за-ключается в использовании принципов

сотовой связи, но размещение ретранс-ляторов базовых станций осуществляет-ся в космическом пространстве на ис-кусственных спутниках Земли (ИСЗ). Связь осуществляется между земными станциями, которые могут быть как стационарными, так и подвижными.

При использовании данного под-хода зона обслуживания одной станции многократно увеличивается, и появля-ется возможность на базе искусствен-ных спутников Земли создать глобаль-ную сетевую систему связи, обслужи-вающей пользователя в любой точке планеты.

Идея космической ретрансляции возникла еще до запуска перового ИСЗ. В 1945 году в октябрьском номере жур-нала «Wireless World» в статье «Вне-земные ретрансляторы» («Extra-terrestrial Relays»), не так давно ушед-ший из жизни, английский, писатель Артур Кларк предложил идею создания системы спутников связи на геостацио-нарных орбитах, которые позволили бы организовать глобальную систему свя-зи.

Впоследствии Кларк говорил, что он не запатентовал это изобретение, от-части от того, что не верил в возмож-ность реализации подобной системы




при своей жизни, отчасти от того, что считал подобную идею общечеловече-ской.

Первые практические исследова-ния в области спутниковой связи были обусловлены ростом информационных потребностей в трансатлантической те-лефонной связи. Эти исследования на-чались во второй половине 50-х годов XX века. В рамках их развития 20 авгу-ста 1964 г. было подписано соглашение между 11-ю странами о создании меж-дународной организации спутниковой связи Intelsat (International Telecommunications Satellite organization).

В число этих стран СССР не вхо-дил. Развитие спутниковой связи в со-циалистических странах шло с отстава-нием. Соглашение между 9 странами социалистического блока о создании системы связи «Интерспутник» было подписано только в 1971 г.

Первой системой спутниковой связи стала система Intelsat, затем были созданы аналогичные региональные ор-ганизации (Eutelsat, Arabsat и другие). С течением времени доля передачи речи в общем объеме магистрального трафика снижалась, уступая место передаче дан-ных.

Ретрансляторы, которые приме-няют на спутниках парой оппозицион-ных [1] характеристик: пассивные и ак-тивные; регенеративные и не регенера-тивные.

Пассивные спутниковые ретранс-ляторы представляют собой простые отражатели сигнала. Все современные спутниковые ретрансляторы являются активными. Они оборудованы элек-тронной аппаратурой для приема, обра-ботки, усиления и ретрансляции сигнала

Нерегенеративные спутники при-нимают сигналы на одной частоте и пе-реносят их на другую частоту, усиливая сигналы при передаче. При этом может быть использовано несколько незави-симых частотных каналов. В таком в процессе передаче могут появляться ошибки, вызванные помехами, сопря-женными с каналом связи.

Для устранения этого недостатка применяют регенеративные спутники. В них производится демодуляция при-нятого сигнала, исправление ошибок и повторная модуляция. Благодаря этому сигналы обладают повышенной защи-щенностью и надежностью. Недостат-ком такого подхода является высокая сложность (соответственно более высо-кая цена), и увеличенная задержка пе-редачи сигнала.

Сочетание наземных и спутнико-вых систем персональной связи и их ин-теграция обеспечат возможность прие-ма и передачи речи, данных и факси-мильных сообщений в любом регионе Земли с приемлемым уровнем цен на предоставляемые услуги.

Орбиты, на которых находятся спутники связи, обычно бывают трех (рис.1) видов: экваториальные (1), на-клонные (2), полярные (3).

Рис. 1. Орбиты спутников связи Важным фактором ТКТПС являет-

ся возможность одновременного ис-пользования спутникового ретранслято-ра многими пользователями. Это стало возможным благодаря разработке и применению систем множественного доступа.

В настоящее время применяют следующие системы множественного доступа:

Множественный доступ с частот-ным разделением — каждый пользова-тель использует отдельный диапазон частот.

Множественный доступ с времен-ны�м разделением — каждому пользова-телю предоставляется определенный временной интервал (таймслот), в тече-ние которого он производит передачу и прием данных.




Множественный доступ с кодовым разделением — каждый пользователь использует свою кодовую последова-тельность. Кодировка пользователя на-кладываются на общую кодовую после-довательность таким образом, что пере-даваемые сигналы различных пользова-телей не мешают друг другу, хотя и пе-редаются на одних и тех же частотах.

Кроме того, многим пользовате-лям не требуется постоянный доступ к спутниковой связи. Этим пользователям канал связи (таймслот) выделяется по требованию с помощью технологии DAMA (Demand Assigned Multiple Access — множественный доступ с пре-доставлением каналов по требованию).

Существует сходство технологий ТКТПС и технологий спутниковых на-вигационных систем. Обе системы включают: космический сегмент (ис-кусственные спутники Земли на около-земных орбитах); наземный сегмент; аппаратуру потребителя [2]. Истори-чески их развитие начиналось парал-лельно.

В навигационных спутниковых системах доминирующей технологией является определение координат. Они создавались по типу автоматизирован-ных систем научных исследований как системы обработки и передачи данных. В этих системах присутствовали слу-жебные комплексы связи, но они не яв-лялись системами связи массового об-служивания и играли роль систем под-держки навигации.

Системы космической связи соз-давались как системы массового обслу-живания, но в начале их развития на них не возлагались функции измерения ко-ординат, хотя они нуждались в балли-стическом обеспечении и в решении за-дачи определения местоположения ретрансляторов.

В ходе развития систем космиче-ской связи выяснилось, что определение местоположения в этих системах необ-ходимо. Однако первоначально оно служило только для поддержки функ-ционирования связи. Впоследствии функции системы расширились. В ходе

практических работ выяснилось, что для решения задачи управления и связи с подвижными объектами необходимо более точное знание координат объек-тов.

Это обусловило необходимость интеграции двух телекоммуникацион-ных услуг: определение местоположе-ния и связь. Эта интеграция нашла при-менение в обслуживании транспортных перевозок, породив целое направление – телематику.

Следует сразу отметить, что в на-стоящее время термин «телематика» имеет более широкое значение. Он включает

- телекоммуникационное управле-ние удаленными объектами,

- телекоммуникационное управле-ние подвижными объектами/ Наиболее яркий пример - навигационные системы и устройства в автомобиле;

- телекоммуникационные услуги, которые связаны с использованием на транспортном уровне протокола TCP/IP;

- телекоммуникационные услуги, которые не относятся к классической телефонии и передаче данных.

Однако все эти возможности так-же обеспечивают системы космической связи. Основные достоинства спутнико-вых сетей связи - многофункциональ-ность, качество и скорость передачи данных, отсутствие географической привязки, быстрота развертывания и надежность.

Современная спутниковая связь обеспечивает передачу информации, включая данные, видео- и аудиотрафи-ка, а также вещание в реальном време-ни. Она обеспечивает возможность од-новременной доставки информации в различные точки приема с использова-нием общего спутникового канала

Системы космической связи пре-доставляют широкий спектр услуг, сре-ди которых следует отметить следую-щие:

Телефонизация удаленных пунк-тов.

Корпоративная и персональная мобильная и стационарная телефония.




Национальный роуминг. Международный роуминг, вклю-

чающий следующие сервисы: • Переадресация вызова; • Ожидание/удержание вызова; • Запрет вызова; • Определитель номера; • Антиопределитель номера. Сервис коротких сообщений

(SMS)). Голосовая почта (VMS). Определение местоположения. Трехсторонний разговор. Конференц-связь на 6 номеров. Ограничения по видам связи. Отдельный сотовый абонентский

номер AMPS. Перенаправление вызова. Спутниковый сегмент сети косми-

ческой связи может быть использован для передачи данных между нескольки-ми точками клиента – то есть для орга-низации виртуальной закрытой сети (Virtual Private Network - VPN). VPN по-зволяет объединить, например, несколь-ко офисов организации в единую сеть с использованием для связи между ними неподконтрольных каналов. Это выгла-дит как создание возможности работы для закрытой группы пользователей па-кетной передачи данных (ЗГ ППД) и обеспечение корпоративной связи с раз-делением служебного и частного тра-фика.

Космическая связь предоставляет не только возможности телефонии, но и мониторинг подвижных объектов, а также услуги телематики. К таковым относятся:

• Мобильный интернет • Асинхронная передача данных • Пакетная передача данных • Web-интерфейс • FTP сервис • Факс-мэйл (входящий) • Факс-мэйл (исходящий) • Прием-передача факсов с помо-

щью Факс-Адаптера Космическая связь предоставляет

такую услугу как хостинг - размещение

сайта пользователя или виртуального сервера на сервере системы связи.

Высокая скорость и надежность работы площадки хостинга гарантиру-ется профессиональным телекоммуни-кационным оборудованием и серверами ведущих производителей, которые ис-пользуются на узлах связи. Оборудова-ние обеспечивает организацию распре-деления трафика от информационных ресурсов как в российские, так и в меж-дународные сети на высоких скоростях.

Услуги хостинга предоставляются в "пакетах" - тарифных планах, каждый из которых включает определенный на-бор сервисов. Потребитель может вы-брать наиболее подходящий тарифный план, исходя из собственных задач.

В настоящее время существует четыре основных системы персональ-ной спутниковой связи. Инмарсат, Ири-диум, Турая, ГлобалСтар.

Система ГлобалСтар (Globalstar) Первоначально система Globalstar

была разработана консорциумом меж-дународных телекоммуникационных компаний в 1991 году.

Целевая задача разработки проек-та Globalstar была определена в начале 90-х годов компаниями Loral Space & Communications (Нью-Йорк) и Qualcomm Inc. (Сан-Диего, шт. Кали-форния). Цель проекта - предоставление услуг мобильной и стационарной теле-фонии, передачи данных в сетях Интер-нета, отправки и приема sms-сообщений и факсов, глобального роуминга в сетях Globalstar и GSM, позиционирования объекта с точностью до 300 метров.

Разработку проекта осуществляет компания Globalstar, Сан-Хосе, шт. Ка-лифорния. Для работ по проекту Globalstar действует международный консорциум, взаимодействующий с операторами более чем в 100 странах.

Стратегическими инвесторами и партнерами Globalstar являются более 12 компаний, в том числе Alcatel Espace (Франция), Finmecanica (Италия), DASA (Deutsche Aerospace AG/Daimler-Benz AG, Германия).




Идеология построения системы Globalstar состоит в использовании ме-тодов сотовой связи при выносе в кос-мическое пространство ретрансляторов базовых станций. При разработке этой системы в основном использовался опыт создания сотовых систем связи с кодовым разделением каналов (CDMA) фирмы Qualcomm. В настоящее время эта система, как и другие, оказывает широкий спектр телематических услуг.

В настоящее время орбитальный сегмент системы Globalstar представля-ет собой группировку из 56 ИСЗ. Спут-ники расположены в шести плоскостях на орбитах высотой 1414 километров. Система обеспечивает связью всю тер-риторию земного шара между 70 граду-сами северной и 70 градусами южной широты. Масса каждого космического аппарата – 450 кг, максимальная мощ-ность солнечных батарей – 1100 Вт. Планируемый срок активного сущест-вования – 7,5 лет. На спутниках уста-навливается трехосная система стабили-зации. Точность удержания аппарата на орбитальной позиции составляет не ху-же ± 1° вдоль орбиты и ± 1° в сторону от орбиты.

Пропускная способность космиче-ского аппарата, определяемая как мак-симальное число эквивалентных кана-лов по 2,4 кбит/с, в зоне, создаваемой 16-лучевой антенной, по оценке разра-ботчиков cистемы Globalstar составляет 2400 каналов.

Реальная пропускная способность ниже вследствие работы на более высо-кой скорости (4,8 кбит/с), а также воз-можности задействования одного кана-ла в смежном КА при ведении связи с одним наземным абонентом. Орбиталь-ное построение системы оптимизирова-но, в частности, для территории США; в РФ для Северного морского пути.

Космический сегмент системы Globalstar был развернут в начале 2000 года. После полного развертывания всех наземных принимающих станций, груп-пировка будет способна принимать сиг-налы с 80 процентов поверхности Зем-ли, за исключением полярных областей и нескольких районов Мирового океана.

На рис.2. приведено примерное распределение трасс и подспутниковых точек группировки «Глобалстар» на февраль 2000 г.

Рис. 2. Распределение трасс и подспутниковых точек группировки «Глобалстар»

на февраль 2000 г. В состав наземной сети управле-

ния Globalstar входят две основные под-системы – центр управления наземной сетью GOCC (Ground Operations Control

Center) и центр управления контроля орбитальной группировкой SOCC (Sat-ellite Operations Control Center). Обе подсистемы связаны между собой с по-




мощью сети Globalstar Data Network, к которой подключены наземные станции сопряжения.

Центр управления и контроля ор-битальной группировки SOCC совмест-но с командно-телеметрическими стан-циями (ТТ&С station) производит кон-троль орбит, обработку телеметриче-ской информации и формирование ко-манд. Кроме того, SOCC отслеживает текущее состояние КА и информирует центр управления сетью о доступных КА, их ресурсах и эфемеридах.

В задачи центра управления сетью GOCC входит планирование трафика, выделение и закрепление сетевых ре-сурсов, слежение за функционировани-ем системы. Центр SOCC не имеет соб-ственного радиотехнического оборудо-вания. По наземной линии связи он по-стоянно подключен к одной из СС. Эта станция сопряжения, в отличие от ос-тальных, должна быть доукомплектова-на аппаратурой для приема телеметрии с борта КА и передачи команд управле-ния. Центр управления SOCC размещен в Сан-Хосе, шт. Калифорния, резервный центр управления связью – в Эльдорадо (шт. Калифорния).

Каждая станция сопряжения на земной поверхности контролирует або-нентов на значительной окружающей территории. Например, зоны обслужи-вания российских станций простирают-ся далеко за пределы России.

В системе Globalstar выпускаются три основных типа абонентских терми-налов: портативные, мобильные и ста-ционарные.

Стационарные терминалы предна-значены для работы только в системе Globalstar. Портативные и мобильные могут функционировать в сотовой сети одного из стандартов GSM, CDMA, AMPS. Мощность мобильного абонент-ского терминала не превышает 2 Вт, портативного – 0,6 Вт.

Компании Qualcomm, Telit, Ericsson выпускают портативные и мо-бильные терминалы трех типов – трех-режимные (Globalstar/AMPS/ CDMA), двухрежимные (Globalstar/ GSM) и од-

норежимные (Globalstar). В состав тер-миналов входит устройство автоматиче-ской регулировки мощности передатчи-ка, которое позволяет снизить мощность передатчика до 2 мВт.

Регулировка уровня мощности осуществляется автономно в каждом CDMA-канале. Команда на изменение значения мощности передается со стан-ции сопряжения. Аппаратура СС изме-ряет уровень принимаемого сигнала от каждого терминала индивидуально, сравнивает его с пороговым и передает команду абоненту на увеличение или уменьшение мощности. Эта процедура позволяет выровнять сигналы на входе ретранслятора, снизить уровень взаим-ных помех и максимизировать пропуск-ную способность.

На территории России построены 3 станции сопряжения (в Москве, Ново-сибирске Хабаровске), которые обеспе-чивают охват 98% территории России с гарантированным качеством услуг юж-нее 70° с.ш.

Все станции российского сегмента объединены в единую наземную сеть, связанную с центром управления Globalstar. Национальным оператором в России является ЗАО «ГлобалТел», ко-торое основано ОАО «Ростелеком» и компанией Globalstar. Коммерческая деятельность на территории РФ по пре-доставлению услуг связи населению на-чалась в конце 2000 г., планируемый рынок Globalstar России – 7,5% мирово-го.

Общая стоимость проекта Globalstar составляет около 2,6 млрд долл., хотя реально эта сумма выше, так как в нее не включены затраты на строительство 150–210 станций сопря-жения. Предполагаемые эксплуатаци-онные расходы в год достигнут 227 млн долл. Ориентировочная стоимость ос-новных элементов системы Globalstar: КА – 14 млн долл., станция сопряжения – 6,5 млн долл., радиотелефонный тер-минал – 700–1000 долл., стационарный терминал – не более 2,5 тыс. долл. Та-риф за телефонный разговор планирует-ся около 1 долл. в минуту.




Некоторые спутники Сиситемы запускаются с помощью российских но-сителей. Например 21 октября 2007 с космодрома Байконур ракета-носитель «Союз-ФГ» с разгонным блоком «Фре-гат» вывела на орбиту четыре телеком-муникационных спутника Globalstar. Срок активного существования каждого спутника составляет семь лет.

Система Инмарсат Инмарсат является первой из сис-

тем персональной спутниковой связи и существует более 25 лет. Она создана в 1979г при содействии Международной организации морской спутниковой свя-зи Система создавалась для обеспечения безопасности мореплавания. С 01 янва-ря 2006 года началась коммерческая эксплуатация нового стандарта - Ин-

марсат-BGAN. В состав «Инмарсат», входят: -9 ИСЗ из которых 4 ИСЗ типа II (IIF1-IIF4), 5 типа III (IIIF1-IIIF4). В ка-честве рабочих используются 4 ИСЗ ти-па III.

В 2007 году система стала иметь глобальное покрытие, за исключением полярных областей планеты. Дейст-вующее на настоящее время располо-жение ИСЗ «Инмарсат», их зоны об-служивания и береговых станций пока-зано на рис. 3. Область обслуживания обеспечивает гарантированную про-странственную доступность не менее одного ИСЗ на широтах от 65° с.ш. до 65° ю.ш. В области зоны радиовидимо-сти ИСЗ Inmarsat III F-2 гарантируется пространственная доступность не менее двух ИСЗ Inmarsat.

Рис. 3. Схема зон спутниковой связи Inmarsat

Для работы в системе «Инмарсат» был разработан ряд абонентских терми-налов в стандартах: Inmarsat-phone mini-M, Inmarsat-A, Inmarsat-B, Inmarsat-C,

Inmarsat-D/D+, Inmarsat-M, Inmarsat-E, Inmarsat Aero-H, Inmarsat Aero-I, Inmarsat Aero-L. Различие между ними представлено в таблице 1.

Таблица 1 Стандарт А В С М Mini-M

Год начала экс-плуатации

1976 1992 1991 1993 1997

Скорость переда-чи, кбит/с

до 64 24 (речь) до 64 (данные)

0,6 до 8 4,8 (речь) 2,4 (данные)

Модуляция ЧМ QPSK BPSK QPSK BPSK, OQPSK

СЛ, дБ/К -4 -4 -23 -12...-10 н/д

ЭИИМ,дБВТ 36 33 14±2 27 11-17

Полоса,кГц 50 20 5 10 10




Стоимость терми-нала, долл.

25000 25000 5000 15000-25000

4000

Стоимость услуг, долл./мин

8-12 5,5 1 долл. за 1 Кбит

5,5 3

В частности абонентские термина-лы стандарта Inmarsat-C предназначены для автоматического сбора информации о местоположении судов и других транспортных средств. Обеспечивается передача электронных сообщений в сеть Интернет.

В типичную комплектацию стан-ции Стандарт-С входят: приемопере-датчик; малогабаритная всенаправлен-ная антенна; специальный компьютер, для управления станцией и отображения информации; блок питания; принтер (рис. 4).

Возможна установка приемника GPS (глобальной космической навига-ционной системы) для автоматической передачи сообщений о местоположении судна (географические координаты, скорость) в любую точку земного шара.

Когда средства Inmarsat-C исполь-зуются для обеспечения движения транспорта, диспетчер может получать координаты подвижного объекта по за-просу. Терминал автоматически пере-даст координаты объекта при получе-нии запроса.

Абонентское оборудование в этом стандарте обеспечивает голосовую связь и передачу данных по IP протоко-лу, со скоростью до 500 кбит/сек, при-чем одновременно с голосом. Вес около килограмма.

Стоимость оборудования от 2200 Евро (NERA WP 100). Стоимость услуг связи: Голос - около 1$, IP трафик - от 3$ до 7$ за МБ в зависимости от объема. В ближайшее время планируется начать производство автомобильных, морских и авиационных вариантов оборудова-ния.

Предназначен для абонентов, ко-торым необходим мобильный высоко-скоростной Интернет в местах, не имеющих инфраструктур связи и гото-вых платить около 5$ за МБ. Качество голосовой связи хуже, чем в системе ГлобалСтар - эхо. Система имеет 12-

тизначный абонентский номер, на кото-рый есть доступ только из коммерче-ских, мобильных сетей или через IP операторов. Стоимость минуты связи с абонентом Инмарсат - BGAN примерно 4-8$.

Система Иридиум Создание системы Иридиум

(Iridium) было инициировано пионером в области мобильной связи компанией Motorola, Inc. (США в 1989 году. В 1993 году большая часть компании Iridium, Inc. была выкуплена у Моторо-лы американскими и иностранными ин-весторами. Со стороны Российской Фе-дерации акционером выступил Государ-ственный космической научно-производственный центр (ГКНПЦ) имени М.В.Хруничева, инвестировав-ший в проект 82 млн. долл. В июле 1996 года компания Iridium, Inc. была преоб-разована в Iridium LLC. Коммерческая эксплуатация сети началась в 1998 году и стала первой в мире сетью мобильной спутниковой связи.

Система Иридиум - единственная, имеющая полностью глобальное покры-тие земного шара. Ее спутниковые те-лефоны работают в любой стране мира, во всех морях и океанах, в Заполярье и на полюсах. Для путешествий по всему миру альтернативы системе Иридиум нет.

В системе Иридиум все услуги связи предоставляются вне зависимости от местонахождения абонента и нали-чия телекоммуникационных сетей.

В систему первоначально были вложены очень большие капиталы, что отразилось на стоимости оборудования и трафика. Первые пользователи систе-мы Иридиум платили порядка 3000 дол США за спутниковый телефон и 3,5 до 7 дол за минуту телефонного разговора.

Относительно высокая стоимость оборудования и трафика, маркетинговая политика и действия конкурентов не создало необходимого притока клиен-




тов в систему. В конце 1999 года насчи-тывалось только 50 000 абонентов.

Перечисленные факторы и огром-ные накладные расходы на содержание сети (до 10 миллионов долларов ежеме-сячно) привели к тому, что в марте 2000 году компания Iridium LLC. объявила о своем банкротстве. Однако благодаря стараниям корпорации Boeing и военно-го ведомства США в декабре 2000 года система получила новые денежные средства и под новым именем Iridium Satellite LLC опять начала оказывать услуги мобильной спутниковой связи.

На текущий момент Iridium Satellite LLC предоставляет услуги го-лосовой связи, передачи данных, SMS, пейджинг. Тарифы на телефонные раз-говоры лежат в пределах USD 0.70 - 1.40 за минуту, а стоимость мобильных спутниковых телефонов Motorola Satellite 9505 составляет около USD 1800-2000.

В системе Иридиум функциони-руют 66 низкоорбитальных спутников, размещенных на 6-ти приполярных ор-битах.

Разработанный для этой сети ме-ханизм межспутниковых связей позво-ляет передавать сигнала с одного спут-ника на другой без ретрансляции этого сигнала на Землю.

Таким образом, теоретически сис-тема Иридиум может работать при на-личии лишь одной станции сопряжения, принимающей все абонентские звонки (всего работает 2 станции сопряжения). Вся полоса межспутниковой линии раз-делена на 8 частотных каналов. Пропу-скная способность в каждом направле-нии составляет 25 Мбит/с (рис. 4).

Спутники Иридиум находятся на высоте 780 км над поверхностью Земли, ниже всех остальных спутников, ис-

пользуемых другими известными сис-темами мобильной спутниковой связи.

Основные технические параметры космического сегмента Иридиум:

• количество спутников на орбите: 66 основных и 6 резервных

• количество орбитальных плоско-стей: 6 (11 спутников в каждой плоско-сти)

• высота обриты: 780 км • наклонение орбитальной плоско-

сти: 86,4 град. • период обращения спутника: 100

мин. 28 сек. • масса спутника: 689 кг. • количество лучей, формируемых

одним спутником: 48 • диаметр луча: около 50 км • срок службы спутника: 7-9 лет Диапазон частот, используемых

сетью Иридиум: • спутник Иридиум - спутниковый

телефон или спутниковый пейджер: 1616 - 1626,5 МГц

• межспутниковые связи: 23,18 - 23,38 ГГц

• наземная станция - спутники Иридиум: 29,1 - 29,3 ГГц

• спутники Иридиум - наземная станция: 19,4 - 19,6 ГГц

Передача данных осуществляется со скоростью 9,6 Кб/Сек С сайта www.iridium.com можно послать SMS на телефон Иридиум бесплатно. В на-стоящее время системе не грозят фи-нансовые проблемы, так как основным абонентом является Министерство Обо-роны США и ЦРУ. На сегодняшний день Иридиум может предложить толь-ко одну модель Motorola 9505A. Стои-мость за минуту связи из любого места на земном шаре, на любой телефон в мире 1,40$ исходящий, внутри системы 0,80$.




Рис. 4. Взаимодействие системы Иридиум с наземными абонентами

Как и другие спутниковые систе-мы Иридиум использует карты покры-тия. Карты покрытия делятся на 2 кате-гории: карты для телефонии и пейджин-га. Карты пейджинга содержат области доставки сообщений.

Полный спектр абонентского обо-рудования для связи в системе Иридиум включет двухмодовые телефоны, спе-циализированные авиационные и судо-вые терминалы, цифровые и буквенно-цифровые пейджеры.

Портативный телефон Иридиум напоминает обычный сотовый телефон, Его размеры, вес и время работы от ак-кумулятора близки к характеристикам обычных сотовых телефонов. При этом телефон Иридиум работает в двух ре-жимах - сотовом и спутниковом

Пейджер Иридиум обеспечивает глобальный роуминг при помощи не-большого поясного персонального при-емника сообщений

Недостатком системы является от-сутствие лицензированного оператора системы Иридиум на территории Рос-сии. Вследствие этого оплата услуг свя-зи системы Иридиум возможна только через зарубежного оператора.

До абонента системы Иридиум не-возможно дозвониться с обычной, не коммерческой телефонной линии и че-рез некоторых операторов сотовой свя-зи.

Минута связи с абонентом систе-мы Иридиум сравнительно дорога

Турайя Компания Турайя основана в ап-

реле 1997 в Объединенных Арабских Эмиратах. Она имеет 18 учредителей из

числа 18-ти известных телекоммуника-ционных операторов и инвестиционных фирм. На сегодняшний день Турайя имеет более 150 000 абонентов. Карта покрытия Турайя обеспечивает связь в 99 странах мира

Турайя - спутниковая система Объединенных Арабских Эмиратов, предоставляет услуги через два геоста-ционарных спутника (один резервный). Спутники находятся над территорией Сомали на высоте 36 000 км.

Опыт использования спутниковых телефонов Турая показал, что зона уве-ренной связи приблизительно от Юга Карелии на севере до центральных об-ластей Анголы на юге и от Азорских островов на западе до восточной грани-цы Монголии на востоке. Качество свя-зи существенно хуже, чем в ГлобалСтар - эхо.

Телефоны Турая наименьшие по сравнению со спутниковыми телефона-ми других систем. Система Турайя име-ет ряд особенностей. Например, опти-мизированная маршрутизация вызовов, позволяет снизить стоимость разговора.

Международный код системы Ту-райя: + 88216 XXXXXXXX. Точное оп-ределение страны и границ зоны дейст-вия сервис-провайдеров, доступ в сеть и стоимость разговора основана на изме-рении местоположении абонента, при помощи GPS,

Недостатки системы: - ограниченная зона покрытия. - затруднена оплата на территории

РФ; - все тарифные планы предусмат-

ривают абонентскую плату;


Системы защиты информации


- пополнение счета при помощи специальных карт, которые не всегда и не везде можно купить.

Система имеет специфический

абонентский номер, на который трудно дозвониться с обычной, не коммерче-ской телефонной линии и через некото-рых операторов сотовой связи.

Литература 1. Цветков В.Я. Использование оппозиционных переменных для анализа качества образователь-

ных услуг/Вопросы современного профессионального образования, научная международная конферен-ция, Маврикий, 21-28 февраля 2008г//Современные наукоемкие технологии, № 1, 2008 - С. 62-64

2. Савиных В.П., Цветков В.Я. Геоинформационные анализ данных дистанционного зондирова-ния. - М.: Картоцентр-Геодезиздат, 2001. – 224 с.

СОВРЕМЕННЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Зегжда Петр Дмитриевич, заведующий кафедрой ГОУ «Санкт-Петербургский государственный

политехнический университет» Аннотация В статье рассмотрены особенности

современного информационного проти-воборства в сети Internet, и сформули-рованы основные направления исследо-ваний в этой области.

1. Современные методы и сред-ства построения защищенных ин-формационных систем

Жизнь современного общества немыслима без повсеместного примене-ния информационных технологий. Ком-пьютеры обслуживают банковскую сис-тему, контролируют работу атомных реакторов, распределяют энергию, сле-дят за расписанием поездов, управляют самолетами и космическими кораблями. Сегодня компьютерные системы и теле-коммуникации во многом определяют надежность систем обороны и безопас-ности страны, стабильность банковской системы, обеспечивая хранение конфи-денциальной информации, ее обработ-ку, доставку и представление потреби-телям.

Однако именно высочайшая сте-пень автоматизации, к которой стремит-ся современное общество, ставит его в зависимость от уровня безопасности используемых информационных техно-логий, обеспечивающих благополучие и даже жизнь множества людей. Массовое применение компьютерных систем, по-зволившее решить задачу автоматиза-

ции процессов обработки постоянно на-растающих объемов информации, сде-лало эти процессы чрезвычайно уязви-мыми по отношению к агрессивным информационным воздействиям и по-ставило перед потребителями совре-менных технологий новую проблему - проблему информационной безопасно-сти. Цель данной статьи – проанализи-ровать существующее положение и по-пытаться наметить основные направле-ния исследований в области защиты се-тей и создания защищенных систем об-работки информации [1].

2. Существующее состояние проблемы безопасности и перспек-тивные направления исследований в области создания защищенных сис-тем обработки информации

Современный мир характеризует-ся высокими темпами научно-технического прогресса, глобальной ав-томатизацией и информатизацией чело-веческой деятельности, повсеместным использованием электронно-вычислительных машин, разнообразных организационно-технических и челове-ко-машинных систем, применяемых для всестороннего обеспечения существо-вания цивилизации.

Повсеместное внедрение в прак-тику человеческой деятельности авто-матизированных систем сопровождает-ся целым комплексом негативных по-




следствий, таких как компьютерные преступления, экономические и полити-ческие диверсии с применением инфор-мационно-вычислительных сетей, элек-тронные диверсии и т.п. Анализ приме-ров и последствия нарушений безопас-ности в различных автоматизированных системах, в том числе и критического назначения, позволяет сделать вывод о том, что на фоне стремительного разви-тия информационных технологий на-блюдается кризис обеспечения безопас-ности информации. Ставится вопрос об особой роли информационной безопас-ности в жизни человеческого общества. В связи с этим на настоящем этапе раз-вития науки происходит формирование нового научного направления – теории обеспечения безопасности информации и ее развитие.

Обеспечение безопасности ин-формационных технологий является за-дачей первостепенной важности как для государства в целом, так и для любого государственного или коммерческого ведомства или учреждения.

Компьютерные системы и теле-коммуникации предопределяют надеж-ность и мощность систем обороны и безопасности страны. Компьютеры обеспечивают хранение информации, ее обработку и предоставление потребите-лям, реализуя, таким образом, инфор-мационные технологии.

Аналитики обеспокоены возрос-шим количеством опаснейших средств информационного нападения, создавае-мых новыми поколениями хакеров.

В 1999 году вирус «Чернобыль» поразил около 300 тысяч компьютеров только в одной Южной Корее и нанес огромный ущерб, уничтожив все дан-ные на жестких дисках. Он превзошел вирус «Мелисса», наводнивший компь-ютерные сети всего мира. «Мелисса» отправляла по электронной почте свои собственные копии всем абонентам ад-ресной книги пользователей, пока не захлебнулись десятки тысяч сетевых линий.

Затем появилась новая страшная угроза - червь Explore - программа, про-

никающая посредством электронной почты и рассылающая свои копии (ви-русы, в отличие от нее, распространя-ются только с помощью человека). По некоторым подсчетам, в Северной Аме-рике Explore нанес ущерб на сотни мил-лионов долларов, уничтожив плоды многолетнего труда в десятках тысяч компьютеров.

По данным Федеральной комис-сии США по торговле (FTC), в 2001 го-ду произошло 86178 случаев мошенни-чества в сети Internet, связанных с кра-жей реквизитов платежных карт. Aberdeen Group подсчитала, что в 2002 году такие кражи нанесли ущерб в $8,75 млрд.

По сведениям МВД РФ, в 2003 го-ду было зафиксировано 11 тысяч пре-ступлений в сфере информационных технологий, 70 % которых связаны с несанкционированным доступом к дан-ным. Особенно тревожно выглядит ста-тистика нарушений целостности ин-формационной безопасности в финан-совой и телекоммуникационной отрас-лях. Число случаев незаконного полу-чения и разглашения сведений, состав-ляющих коммерческую и банковскую тайну, увеличилось в 2003 году втрое, а преступность в сфере телекоммуника-ций возросла на 39 %.

По данным Strategiy.com, в 2004 году в результате эпидемий компьютер-ных вирусов в мире было распростране-но 37,822,805 вирусов. Самыми попу-лярными по итогам 2004 года были на-званы черви семейства Bagle, MyDoom и Netsky. Подобные примеры могут быть продолжены.

Как отмечается в доктрине «Ин-формационная безопасность России», современные средства связи и обработ-ки информации создали принципиально новые условия существования челове-чества, что обусловило появление гран-диозного проекта объединения нацио-нальных информационных и телеком-муникационных систем в глобальную информационную инфраструктуру. Реа-лизация проекта позволит каждому че-ловеку на планете независимо от места




его нахождения общаться с другими людьми, получать доступ к информа-ции. Трудно переоценить последствия создания такой инфраструктуры для прогресса всего человечества. Очевид-но, что человечество вплотную подо-шло к началу эпохи образования миро-вого информационного сообщества.

Учитывая глобальный характер грядущих перемен, серьезные последст-вия «информационной интеграции» для экономики, всей жизни общества, каж-дое государство наряду с решением об-щих для всех задач старается защитить свои жизненно важные интересы в ин-формационной сфере.

Защищенность жизненно важных интересов личности, общества и госу-дарства от внутренних и внешних угроз и есть информационная безопасность.

Федеральными органами государ-ственной власти в условиях интенсив-ного развития информационной инфра-структуры российского общества и го-сударства предпринимаются меры по обеспечению информационной безопас-ности Российской Федерации.

Расширена нормативно-правовая база регулирования отношений в ин-формационной сфере, осуществляются мероприятия по защите государствен-ной тайны, прорабатываются вопросы противодействия информационному оружию, организуется борьба с компь-ютерной преступностью, осуществляет-ся подготовка кадров в области инфор-мационно-телекоммуникационных сис-тем в интересах органов государствен-ной власти с высоким уровнем обеспе-чения безопасности.

Основные направления исследова-ний в области построения современных защищенных систем:

− теория и методология обеспече-ния информационной безопасности и защиты информации;

− принципы и решения (техниче-ские, математические и др.) по созда-нию новых и совершенствованию суще-ствующих средств защиты информации и обеспечения информационной безо-пасности на основе защищенных опера-ционных систем;

− модели, методы и средства обес-печения информационной внутреннего аудита и мониторинга состояния объек-та, находящегося под воздействием уг-роз нарушения его информационной безопасности;

− методы, модели и средства выяв-ления, идентификации и классификации угроз нарушения информационной безопасности объектов различного вида и класса, включая распределенные, мо-бильные сети, сеть Internet;

− анализ рисков нарушения ин-формационной безопасности и уязвимо-сти процессов переработки информации в информационных системах любого вида и области применения;

− модели и методы управления информационной безопасностью;

− модели и методы оценки защи-щенности информации и информацион-ной безопасности объекта, эффективно-сти систем и комплексов обеспечения информационной безопасности.

Анализ состава и структуры про-дуктов обеспечения информационной безопасности с учетом современных тенденций приведен на рис. 1, состав-ленном как по источникам IDS 2005, так и на основании анализа потребностей потребителей.




Программные средства для обеспечения ИТ-безопасности

Решения для аутентификации, авторизации, администриро-

вания

Межсетевые экраны и

VPN

Управление безопаснос-тью контента

ПО для оценки уязвимостей и обнаружения и предотвращения

вторжений

Другое

Защищенные операционные

системы

Средство анализа настроек,

автоматизация администрирова

ния

Анализ выполнения политик

безопасности

Шлюз безопасности

Гибридные ОС,

Виртуальные машины

Антивирусы

Сканирование контента почты

Фильтрация

web-контента

Анализ безопасности входящего ПО

Шифрование

Приложения безопасности в беспроводных соединениях

Приложения, отвечающие за безопасность и

входящие в состав ОС

Приложения безопасности в

системах хранения данных

Приложения безопасности в web-

сервисах

Технология midleware

Адаптив-ные

техноло-гии

защиты

Рис. 1. Используемые и перспективные программные средства обеспечения

информационной безопасности 3. Общая модель нарушений

безопасности сети В современном мире потенциаль-

ная угроза информационной войны мо-жет быть реализована со стороны как

отдельных государств, так и негосудар-ственных структур. В первом прибли-жении можно провести разделение, описывающее мотивацию и возможно-сти нарушителей, в виде (табл. 1).

Таблица 1 Характеристика возможных противников в информационной войне

Нарушители Мотивация Активность Террористы Влияние на политику Случайные атаки на доступные элемен-

ты инфраструктуры Иностранные разведки. Тактические подразде-ления

Влияние на политику Государственные пе-ревороты

Многочисленные атаки на элементы на-циональной информационной инфра-структуры

Стратегические подраз-деления

Агрессия Государственные пе-ревороты

Скоординированные многоцелевые ата-ки на элементы национальной информа-ционной инфраструктуры

Нарушители-одиночки, хакеры

Самоутверждение Месть

Атаки отказа в обслуживании Несанкционированный доступ к инфор-мации

Группы хакеров Нажива Несанкционированный доступ к инфор-мации

Террористы Политические моти-вы Идеология Влияние на политику

Несанкционированное распространение информации

Для того, чтобы систематизиро-вать возможные атаки на компьютер-ную систему, ее предлагается модели-ровать G-графом с иерархической кон-струкцией с именованными вершинами функциональными дугами [2].

При этом объект представляется системой, состоящей из простых объек-тов О, не имеющих структуры и пред-

ставляемых в виде набора признаков П=<p1.......рn>. Простые объекты на ка-ждом уровне иерархии могут быть от-несены к одному из К классов. Напри-мер, для рассматриваемой области та-кими классами могут являться файлы, записи, запросы, поля базы данных и т.д., вплоть до сегментов памяти на твердом диске. Непосредственно анали-




зируемый объект представляется семан-тическим графом SG, который является структурой, содержащей вершины двух типов - объектные - In и предикатные (процедурные) - Y, что соответствует декларативному и процедурному спосо-бам представления знаний в виде SG=<I, Y, G>, где Y - структурные связи между вер-шинами.

Объектная вершина i задается тройкой множеств <L, K, P>, где L - тип данного объекта О; К - имя класса, к которому он принад-лежит; Р - совокупность признаков, опреде-ляющих состояние объекта.

Каждой объектной вершине i со-ответствует один вход из множества {P}, задающий свойства и размеры эле-мента и множества связей с предиката-ми вершинами у∈Y, определяющими структурные связи между простыми объектами.

Множество типов Y определяются с помощью набора характеристических функций gi1

(g), gi2(g), ... gim

(g), сопоставляющих типы связей g между объектами вершинами i1, i2, ... im.

Функция gim(g) принимает значение

1, если отношение, в общем случае, r-ое типа <g> выполняется для набора i1, i2, ... im вершин, относящихся к классам К1, ... КN, в противном случае g1

(g)=0. Если отношение g1

g выполняется для вершины i, в графе SG существует пре-дикатная вершина g и соединение c объ-ектными вершинами i=1. Множество связей образуют дуги р∈ Г.

Дуги помечены именами отноше-ний g и задаются функцией преобразо-вания как возможные действия (чтение, запись, уничтожение, назначение прав). Отношения определяются в зависимо-сти от типа объекта и уровня иерархии. Выполняемая операция может быть формализована в виде бинарного отно-шения между взаимодействующими объектами в виде , 1, ,i k k i kO R O k K+ ∈ . В общем случае операция может быть записана в виде цепочки отношений

, , , ,.... ,i k i k j k j kO R R O k K∈ . Цепочки

отношений строятся с использованием объектного подхода с использованием принципов наследования, инкапсуля-ции, полиморфизма. В зависимости от выбранного уровня иерархии такими операциями могут быть операции над файлами, выполнение запроса, форми-рование транзакций.

В системе должна быть определе-на политика безопасности, определяю-щая допустимые цепочки отношений и недопустимые. При этом ограничения могут устанавливаться как операцион-ной системой, так и политикой безопас-ности системы. В модели системы это отображается в виде ограничения на оп-ределенные функции дуг и контроля за состоянием.

Применительно к задаче компью-терной безопасности состояние системы определяется на каждом уровне иерар-хии набором множеств

>< ijLRulRO ,,, (1)

где O – множество допустимых объек-тов { }ikO ;

R – множество отношений, построенное по бинарному принципу { }ijR ;

Rul - правила контроля цепочки отно-шений в соответствии с политикой безопасности; множество правил осно-вывается на типах объектов и операций, а также на уровне иерархии представле-ния объектов и операций{ }ijRul .

ijL - функции передачи от объекта к

объекту, построенные на типе отноше-ний ijR и включают: запись, чтение,

изменение и т.д. Изменение состояния происходит

одним из следующих способов: 1) путем изменения множества

{ }ikO ;

2) путем реализации отношений ijR ;

3) путем построения цепочки R R× , что приводит к действиям над объектом O или изменению { }ikO .

Функции ijL , реализуемые на от-




ношениях ijR , могут быть системати-

зированы следующим образом: - функции, изменяющие объект

newL , что приводит к изменению }{ iO ;

- функции, не изменяющие (чте-ние, копирование), что сохраняет }{ iO ,

но может привести к нарушениям Rul ; - функции ijL включающие функ-

ции безопасности, такие как: идентифи-кация iO ; аутентификация ji ROO ;

фильтрация ji ROO по параметрам.

На основании предложенной мо-дели систематизируем возможные ме-ханизмы нарушения безопасности. На-рушение безопасности может происхо-дить по одному из следующих механиз-мов:

1) Изменение множества объектов O.

1.1. Создание нового объекта, не подчиняющегося ограничениям Rul для данного типа объектов. Данное утвер-ждение описывает вторжения, целью которых является внедрение в систему РПС.

1.2. Изменение параметров, свой-ственных существующему объекту. Данное утверждение описывает втор-жения, основанные на изменении пара-метров механизмов защиты, в том чис-ле.

1.3 Удаление объекта О. 2) Изменение множества отноше-

ний R. 2.1. Возникновение новых отно-

шений между объектами. Возникнове-

ние новых отношений может не проти-воречить (не контролироваться) ПБ, что является недостатком средств контроля.

2.2. Изменение существующих от-ношений между объектами или призна-ком уязвимости, т.е. Rul - не изменяет-ся.

2.3. Удаление существующих от-ношений между объектами Удаление существующих отношений может появ-ляться при временном отключении за-щиты.

3) Изменение множества ограни-чений Rul.

3.1. Добавление нового правила Rul

3.2. Изменение существующего правила Rul

3.3. Удаление существующего правила Rul

В рамках используемой модели эти признаки образуют полное множе-ство.

Предложенная систематизация возможных механизмов нарушений по-зволяет определить термины уязвимо-сти, атаки и вторжения. Кроме того, в рамках предложенных определений можно отделить атаки, связанных с на-рушением политики информационной безопасности, от атак, связанных с ис-пользованием уязвимостей.

Таким образом, для защиты от возможной активности нарушителей в рамках информационного противостоя-ния необходимо использовать функции защиты, описанные в табл. 2.

Таблица 2 Функции защиты, используемые для противодействия активности нарушителей

Активность нарушителя Функции защиты Атаки на доступные элементы инфраструкту-ры

Разграничение доступа Устранение уязвимостей Обнаружение вторжений Сокрытие критических информационных ре-сурсов Реакция на обнаруженные атаки

Атаки отказа в обслуживании Несанкционированный доступ к информации

Разграничение доступа Устранение уязвимостей Обнаружение вторжений

Несанкционированное распространение ин-формации

Разграничение доступа Контроль содержимого информации




4. Основные направления науч-ных исследований в области обеспе-чения безопасности информации в сети

Изложенное позволяет констати-ровать, что в настоящее время мир на-ходится в состоянии информационного

противоборства, и средой реализации этого противоборства является Internet.

Основные направления исследова-ний в области теории и практики ин-формационного противоборства, кото-рые, по мнению автора, являются акту-альными, приведены в табл. 3.

Таблица 3 Основные направления исследования в области сетевой безопасности

Анализ безопасности среды Internet как предпосылки нару-

шения

Исследования меха-низмов нарушения

сетевой безопасности

Разработка методов и средств защиты среды

Исследование и мо-делирование проти-воборства в сети

1. Анализ системного и прикладного про-граммного обеспече-ния: − уязвимости; − реализация поли-тики безопасности; − эксплойт 2. Анализ протоко-лов 3. Модели угроз и нарушений 4. Исследование се-тевого оборудования 5. Анализ средств и каналов управления 6. Анализ типовой архитектуры 7. Современные ти-повые технологии получения информа-ции

1. Систематизация и моделирование ме-ханизмов: − атак − вторжений − нарушений поли-тики безопасности − аномальных собы-тий 2. Руткиты и экс-плойты 3. Сетевые вирусы 4. Автономные мо-бильные агенты

1. Обнаружение и предотвращение атак, вторжений и т.д. 2. Обнаружение и за-щита от руткитов 3. Обнаружение и за-щита от сетевых ви-русов 4. Активное противо-борство разруши-тельным воздействи-ям: − межсетевые экра-ны, фильтры, шлюзы − технология hot not − защита протоколов − активные фильтры − анализ контент, e-mail, COPM

1. Разработка мо-делей активного противостояния в Сети (теория кон-фликта, игр, экс-пертные системы) 2. Создание авто-матизированных средств получения сигнатур и призна-ков атак 3. Создание средств адаптивной защиты 4. Анализ рисков возникновения на-рушений, их по-следствий и опре-деление фактиче-ской степени защи-ты 5. Стратегия и так-тика информацион-ной войны

Основные тенденции, которые следуют из таблицы, можно сформули-ровать в виде нескольких тезисов:

1) Средства нападения и защи-ты все в большей степени интеллектуа-лизируются, т.е. приобретают характер систем принятия решения.

2) Появляется идеология ак-тивной и даже адаптивной, дополни-тельной защиты, мощность которой может изменяться, оставаясь адекватной угрозам.

3) Все шире при оценке доста-точности и эффективности защиты ис-пользуются методы оценки риска как общий принцип определения мини-мальной достаточности.

4) Информационная безопас-ность приобретает черты фундамен-тальной научной отрасли, создавая свой методологический базис, математиче-ский аппарат, принципы технологии и ряд общих закономерностей.

Литература 1. Васильев Ю.С., Зегжда П.Д. Информационная безопасность. Теория и практика построения за-

щищенных информационных систем в диссертационных работах в Санкт-Петербургском государствен-ном политехническом университете. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2007, - 288 с.

2. Зегжда П.Д., Корт С.С. Модель хостовой системы обнаружения вторжений. Сб.материалов пя-той общероссийской научной конференции «Математика и безопасность информационных технологий» (МаБИТ-06), - М.: 2006 г. - С. 4.


Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами


НЕЧЕТКОЕ АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ВНУТРИФИРМЕННОЙ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ

Данилюк Сергей Григорьевич, заведующий лабораторией ИИО РАО, [email protected]

Силантьев Максим Игоревич, аспирант ИИО РАО, [email protected]

Аннотация В статье рассматривается алго-

ритмическая процедура идентификации вероятностно-лингвистической ситуа-ции и последующего выбора соответст-вующих решений. Данный алгоритми-ческий инструментарий необходим для осуществления мониторинга образова-тельного процесса подготовки специа-листов.

*** Основой метода мониторинга об-

разовательного процесса внутрифир-менной подготовки является алгорит-мическая процедура идентификации ве-роятностно-лингвистической ситуации (ВЛС) и вывода адекватных этой ситуа-ции решений. Причем здесь под проце-дурой понимается формализованный способ построения алгоритма управле-ния. Таким образом, процедура оценки ВЛС и вывода адекватных этой ситуа-ции решений – это конечный набор пра-вил, который может быть реализован алгоритмом.

Будем считать, что задача опреде-ления оптимальной совокупности фак-торов, оказывающих существенное влияние на процесс подготовки специа-

листов *м

Π , уже решена, и поэтому мо-

дель (см. [2]) трансформировалась в мо-дель

{ }POTEM ,,,, *м

*м

Π= , (1)

которая хранится в базе знаний инфор-мационно-аналитической системы оценки ВЛС и вывода адекватных этой ситуации решений наряду с производ-

ными от нее моделями *Λ , *Μ и *ℜ , которые получены из Λ, Μ и ℜ (см. [2]) исключением строк, соответствующих сочетаниям доступных для управления факторов, не вошедших в множество

*м

Π .

Пусть оптимальная совокупность сочетаний доступных для управления факторов представлена множеством

{ }Mmm ,1**м

==Π π . После реализа-

ции множества сочетаний доступных

для управления факторов *м

Π состоя-

ние процесса описывается формализо-ванными выражениями вида

{ } ,,...,,...,,...,~111111111 11 I

mIJ

mIJ

mI

mI

mJ

mJ

mmm yTpTpyTpTpv

II=

Mm ,1= , которые назовем текущими ВЛС. Суще-ственное значение на порядок оценки ситуации и выработки целесообразных управляющих решений имеет качество информации, представленной текущими ВЛС.

Алгоритм формирования реше-ния на основе анализа экспертной ин-формации, представленной хорошо определенными вероятностно-лингвистическими ситуациями

Если текущая ВЛС Mmvm ,1,~ =

хорошо определена, то для выработки последовательности управляющих ре-шений в виде совокупности доступных для управления факторов необходимо вычислить степень нечеткой эквива-лентности ее и каждого класса нечеткой

эквивалентности mmV Λ= ,1,~ λλ по

формулам:

( ) ( ) ( )( )iivYy

mm yyVvmm

i

V λμμμμ λ ,

~,~ ∧

∈= , (2)

( ) ( )( ) ( )( ) ( )( )( )ijyijyvTT

iViv TTCyyimim

iij

mm V λλ μμμμμμ μ ,, ∧∈

=, (3)

( )( ) ( )( )( ) ( )( ) ( )( )ijyVijyijyVijy TTTTCimiimi mm vv λλ μμ μμμμ μμ ⇔=,

, (4)

mΛ= ,1λ

и сравнить ее с incp . Если выполняется

неравенство




( ) incmm pVv ≥~,~μ , (5)

то делается вывод о принадлежности

текущей ВЛС mv~ классу λmV~

. Опреде-

лив все классы нечеткой эквивалентно-

сти λmV~

, к которым в mℜ принадлежат

текущие вероятностно-лингвистические ситуации mv~ , получим m–разрядный

вектор-столбец: т

21 ,...,, Mλλλ=Λ(

.

Сравнивая его с каждым из L столбцов

матрицы *Λ , принимаем решение о на-хождении процесса управления образо-вательной деятельностью в ситуации le ,

соответствующей l–му столбцу матрицы *Λ , идентичному вектор-столбцу

т

21 ,...,, Mλλλ=Λ(

. Процедура форма-

лизована алгоритмом (рис. 1).

Начало

FOR m:=1 TO M DO

FOR l:=1 TO Lm DO

lm:=l;

l:=l+1;

Вывод: l ;

Ввод: { } ;1,0;,1* −===Λ LlMmmlλ

{ } ;,1,~;,1,,1~

MmvMmVM mmmm ==Λ== λλ

1

т

21 ,...,, Mλλλ=Λ(

Конец

( ) ( )WHILE AND ANDl l L≥ ≤ −0 1

{ } ;,1,~

NOT ** Mmmlll ==ΛΛ=Λ λ

2

3

6

7

8

9

10

Вычислить: ( ) ( ) ( )( )iivYy

mm yyVvmm

i

V λμμμμ λ ,

~,~ ∧

∈=

( ) ( )( ) ( )( ) ( )( )( )ijyVijyTT

iViv TTCyyimi

iij

mm mv λλ μμμμμμ μ ,, ∧∈

=

( )( ) ( )( )( ) ( )( ) ( )( )ijyVijyijyVijy TTTTCimiimi mm vv λλ μμ μμμμ μμ ⇔=,

4

"0"

"1"

( ) ;~~

incmlm pV,v ≥μ5

Рис. 1. Алгоритм формирования решения на основе анализа экспертной информации,

представленной хорошо определенными вероятностно-лингвистическими ситуациями

Алгоритм формирования реше-ний на основе анализа экспертной информации, представленной плохо определенными вероятностно-лингвистическими ситуациями

Рассмотрим порядок определения ситуации, в которой находится процесс образовательной деятельности, если его текущее состояние описывается ВЛС в случае, когда хотя бы одна из M теку-

щих вероятностно-лингвистических си-туаций mv~ плохо определена. В этом

случае плохо определенная ВЛС mv~ не-

четко не равна ни одному классу нечет-

кой эквивалентности λmV~

, mΛ= ,1λ ,

m–го канонического фактор-множества

mℜ . Поэтому для того, чтобы задача

управления была решена, в начальной




стадии ее решения целесообразно игно-рировать плохо определенные признаки в плохо определенной текущей вероят-ностно-лингвистической ситуации mv~ и

производить оценку на основе анализа хорошо определенных в ней признаков. При этом, чем меньше число учитывае-мых признаков, тем больше число клас-

сов нечеткой эквивалентности λmV~

,

mΛ= ,1λ , m–го канонического фактор-

множества ℜm , нечетко равных теку-щей вероятностно-лингвистической си-туации mv~ . Это приводит к повышению

вероятности включения искомой ВЛС в число рассматриваемых.

Основываясь на приведенных вы-ше рассуждениях, предлагается сле-дующее определение степени нечеткого равенства плохо определенной текущей ВЛС mv~ и класса нечеткой эквивалент-

ности λmV~

, mΛ= ,1λ :

( ) ( ) ( )( )iivYy

mm yyVvmm

i

V λμμμμ λ ,

~,~ ∧

∈= , (6)

( ) ( )( ) ( )( ) ( )( )( )ijyijyvTT

iViv TTCyyimim

iij

mm V λλ μμμμμμ μ ,, ∧∈

=, (7)

( )( ) ( )( )( )( )( ) ( )( )

( )( ) ( )( )( ) ( )⎪

⎪

⎩

⎪⎪

⎨

⎧

−∈

−∉

⇔

=

,,1 если ,1

,,1 если

,

,

incincijyv

incincijyv

ijyijyv

ijyijyv

ppT

ppT

TT

TTC

im

im

imim

imim

V

V

μ

μ

μ

μ

μ

μ

μμ

μμλ

λ

μ

μ

(8)

mΛ= ,1λ .

При таком определении степени нечеткого равенства отношение теку-щей ВЛС mv~ и классов нечеткой экви-

валентности λmV~

, mΛ= ,1λ канониче-

ского фактор-множества mℜ является

отношением нечеткой толерантности. Поэтому, если невозможно доопреде-лить текущую вероятностно-лингвистическую ситуацию mv~ и пе-

рейти к оценке в хорошо определенных признаках (см. [2]), то предлагается на основе формул (6) ÷ (8) определить для каждой m–й текущей ВЛС mv~ ,

Mm ,1= , классы нечеткой эквивалент-

ности λmV~

канонических фактор-

множеств mℜ , Mm ,1= , нечетко ему

равные. Если при этом каждой текущей вероятностно-лингвистической ситуа-ции mv~ в m–м каноническом фактор-

множестве mℜ нечетко равны mK

классов нечеткой эквивалентности λmV~

,

то, упорядочив их согласно правилу { } ( ) ( )

tfmktf mmmmKkmmm VvVvVVV λλλλλ μμλλλ ~,~~

,~,,~~

,~

1 ≥=∈∀

( )( )tfVVtf mm <,

~~λλ f , (9)

где mKk ,1= – подпоследовательность

индексов последовательности индексов

mΛ= ,1λ ,

получаем M упорядоченных mK – раз-

рядных последовательностей классов нечеткой эквивалентности:

( ) MmVmk Kkm ,1,,

~1 == λλλλ . (10)

Выражение (10) означает, что со-четание доступных для управления внешних факторов mπ выделяет из

множества возможных состояний про-цесса образовательной деятельности те состояния, которые соответствуют классам нечеткой эквивалентности

mk KkmV λλλλ ,,~

1= . Причем, чем мень-

ше k, тем больше степень уверенности в том, что процесс образовательной дея-тельности находится в соответствую-щем состоянии.

Согласно вышеприведенным рас-суждениям и полученным результатам можно записать выражение

( )kk

m

mmm

K

k

M

mVVv λλμ ~~

,~

11∨==× , (11)

где M

m 1=× – обозначает операцию декар-

тового произведения M множеств. Согласно определению декартово-

го произведения для нечетких множеств [1] эквивалентным выражению (11) яв-ляется выражение

( )kk

m

mmm

K

k

M

mVVv λλμ ~~

,~

11∨==∧ . (12)

Преобразуем (12) на основе зако-нов нечеткой логики:




( ) ,~~

,~

11 kk

m

mmm

K

k

M

mVVv λλμ∨

==∧ =

= ( )( )⎪⎭

⎪⎬⎫

⎪⎩

⎪⎨⎧∧

=11

~~,~

1λλμ mmm

M

m

VVv ∨

∨ ( ) ( )⎪⎭

⎪⎬⎫

⎪⎩

⎪⎨⎧

⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎝

⎛∧ ∧∧

−

≠=≠=1122

~~,~~~

,~1

,1,1λλλλ μμ mmm

M

fmmfff

M

mff

VVvVVv∨

∨( )

( )( ) ( )( ) ( )⎪⎪⎭

⎪⎪⎬

⎫

⎪⎪⎩

⎪⎪⎨

⎧

∧∧ ∧∧−

≠=

−

≠≠=

112222

~~,~~~

,~~~,~

2

,,1

2

1

,;;1,

λλλλλλ μμμ mmm

M

tfmm

tttfff

MM

mtftftf

VVvVVvVVv

∨ ...

... ∨ ( )⎪⎭

⎪⎬⎫

⎪⎩

⎪⎨⎧∧

=mKmK mmm

M

m

VVv λλμ ~~,~

1

=

= ( )( ) ( )⎪⎭

⎪⎬⎫

⎪⎩

⎪⎨⎧

=1111

~,...,

~,

~~,~

211

min λλλλμ Mmmm

VVVVv ∨

∨ ( ) ( )( ) ( )⎪⎭

⎪⎬⎫

⎪⎩

⎪⎨⎧

⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎝

⎛

=11212

~,...,

~,

~~,~,

~,~

212

11 minmin λλλλλ μμ Mmm

M

m

VVVVvVv∨

∨( ) ( )( ) ( )

⎪⎭

⎪⎬

⎫

⎪⎩

⎪⎨

⎧

⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎝

⎛

≠=12112

~,...,

~,

~~,~,

~,~

212,1

22 minmin λλλλλ μμ Mmm

M

mm

VVVVvVv

∨

..................................................................... ∨ ( ) ( )( ) ( )

⎭⎬⎫

⎩⎨⎧

⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛ −

=21112

~,...,

~,

~~,~,

~,~

21

1

1minmin λλλλλ μμ Mmm

M

mMM VVVVvVv

∨

.....................................................................

∨ ( )( ) ( )⎪⎭

⎪⎬⎫

⎪⎩

⎪⎨⎧

=MKKKmK Mmm

M

m

VVVVv λλλλμ ~,...,

~,

~~,~

2111

1min

=

= ( )( )Mkkk

M

Mk

KKK

k

VVV λλλρ ~,...,

~,

~21

21

21

...

1∨

⋅⋅⋅

=

. (13)

Слагаемые дизъюнкции (13) зада-ют иерархию M-мерных вектор-столбцов, определяющих состояния процесса образовательной деятельно-сти. Так как не каждый вектор-столбец дизъюнкции (13) определяет состояние процесса образовательной деятельности

Eel ∈ (соответствует одному из столб-

цов матрицы *Λ ), то для определения состояния процесса образовательной деятельности, степень уверенности в наличии которого наибольшая, предла-гается следующее решающее правило:

( )klk

KKK

kll

M

Ee Λ≡Λ∧⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎝

⎛=∈

⋅⋅⋅

=

(*...

1max

21

ρρ . (14)

Согласно правилу (14) «наиболее возможным» считается то состояние,

соответствующее столбцу *lΛ матрицы

*Λ , которому окажется идентичным

вектор-столбец kΛ(

с наибольшей сте-

пенью уверенностью. Если первое, оп-ределенное таким способом состояние, по каким-либо дополнительным причи-нам не приемлемо, то, исключив его и вновь применив правило (14) к множе-ству оставшихся вектор-столбцов, мож-но определить следующее состояние.

Реализацией разработанных выше теоретических положений является ал-горитм, представленный на рис. 2.

Разработанные алгоритмы иден-тификации состояний процесса образо-вательной деятельности внутрифирмен-ной подготовки специалистов при нали-чии входной информации различного уровня качества «хорошей» и «плохой» позволяют формировать обоснованные решения. В первом случае результатом является указание на единственно воз-можное состояние процесса с достовер-ностью, заданной при формировании базы знаний информационно-аналитической системы мониторинга внутрифирменной подготовки специа-листов, во втором – упорядоченный в порядке убывания достоверности спи-сок состояний этого процесса и соответ-ствующих им значений степеней уве-ренности системы в том, что действи-тельное состояние образовательного процесса внутрифирменной подготовки специалистов соответствует указанным состояниям.




Начало

FOR m:=1 TO M DO

FOR λ:=1 TO Λm DO

f := 0;

t:=0;

REPEAT t:=t+1;

( ) ( ) ;~~~~UNTIL

tf mmmm V,vV,v λλ μμ >

( ) ;:;~~: 1 fmm trV,vtr

fλμ λ ==

FOR k := f DOWNTO t + 1 DO

а

Ввод: { } ;1,0;,1* −===Λ LlMmmlλ

{ } ;,1,~;,1,,1~

MmvMmVM mmmm ==Λ== λλ

"0" ( ) ;~~

incmlm pV,v ≥μ

( ) ( ) ;~~:

~~;1: λλ μμ mmmm V,vV,vfff

=+=

( ) ( ) ;:;~~:

~~1 kmkmmmm kk

V,vV,v λλμμ λλ ==−

( ) ;:;:~~

1trtrV,v mtmm t== λμ λ

1

2

3

4

6

7

8

9

10

11

12

13

14

Вычислить: ( ) ( ) ( )( )iivYy

mm yyVvmm

i

V λμμμμ λ ,

~,~ ∧

∈=

( ) ( )( ) ( )( ) ( )( )( )ijyVijyTT

iViv TTCyyimi

iij

mm mv λλ μμμμμμ μ ,, ∧∈

=

( )( ) ( )( )( )( )( ) ( )( )

( )( ) ( )( )( ) ( )⎪

⎪⎩

⎪⎪⎨

⎧

−∈

−∉

⇔

=

,,1 если ,1

,,1 если

,

,

incincijy

incincijy

ijyVijy

ijyVijy

ppT

ppT

TT

TTC

i

i

imi

imi

m

m

m

m

v

v

v

v

μ

μ

μ

μ

μ

μ

μμ

μμλ

λ

μ

μ

5

"1"

Рис. 2. Алгоритм формирования решений на основе анализа экспертной информации, представленной плохо определенными вероятностно-лингвистическими ситуациями

(начало) б

Выполнение мероприятий по подтвержде-нию гипотезы γl − наличия в диагностиру-емом объекте неисправности sl

l<L

l := −1;

REPEAT l:=l+1;

FOR u:=2 TO M+1 DO

Вычисление в соответствии с выраже-нием (3.57)

( )uwΛ~μ

Упорядочение w вектор-столбцов по возрас-танию значений эквивалентности в соответст-вии с правилом (3.58)

FOR w:=1 TO DO1−uMC

γl = TRUE;

"0"

15

в

FOR w:=1 TO DO1−uMC

"1"

;~

UNTIL *luw VV =

Вывод гипотезы γl и степени еевозможности: ( ) ( )uwl Λ= ~

: μγμ

в"1""0"

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

Рис. 2. Алгоритм формирования решений на основе анализа экспертной информации, представленной плохо определенными вероятностно-лингвистическими ситуациями

(продолжение)




а

б

"1"

l < L

l := −1;

;~

UNTIL *ll VV =

REPEAT l:=l+1;

Вычисление степени возможности

гипотезы γl − наличия в диагнос-

тируемом объекте неисправности sl

Выполнение мероприятий по под-

тверждению гипотезы γl − наличияв диагностируемом объекте неис-

правности sl

l < L

Конец

27

"0"

"1"

"0"б

в

28

29

30

31

32

33

Рис. 2. Алгоритм формирования решений на основе анализа экспертной

информации, представленной плохо определенными вероятностно-лингвистическими ситуациями (окончание)

Литература 1. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред.

Д.А.Поспелова . – М.: Наука, 1986. – 312 с. 2. Силантьев М.В. Процедура нечеткой классификации типовых состояний процесса управле-

ния образовательной деятельностью // Известия Института инженерной физики. – Серпухов: Межрегио-нальное научное и образовательное учреждение «Институт инженерной физики». – 2007. – № 2. – С. 22 – 25.


Системный анализ, управление и обработка информации


ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА И ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, НАПРАВЛЕННЫХ НА ПОВЫШЕНИЕ

КОМПЕТЕНЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ Домрачев Вилен Григорьевич,

профессор кафедры электроники и микропроцессорной техники Московского государственного университета леса, [email protected]

Комаров Евгений Геннадиевич, заведующий кафедрой электроники и микропроцессорной техники Московского

государственного университета леса, [email protected] Полещук Ольга Митрофановна,

профессор кафедры высшей математики Московского государственного университета леса, [email protected]

Аннотация В работе обсуждаются основные

проблемы, возникающие при обработке информации образовательного процес-са, связанной с оценкой компетентности обучающихся. Авторы рассматриваю возможные пути оперирования с нечет-ко определенными понятиями и предла-гают модели обработки информации образовательного процесса на основе теории нечетких множеств.

*** Одной из основных проблем со-

временного образования является по-вышение компетенции обучающихся, позволяющей им в кратчайшие сроки освоить задачи профессионального поля деятельности. Эта проблема является следствием процессов, происходящих в последние годы на рынке труда и, соот-ветственно, на рынке образовательных услуг. Рынок труда все больше заинте-ресован не просто в высококвалифици-рованных узкопрофильных специали-стах, а в грамотных творческих лично-стях, способных профессионально вы-полнять свои обязанности и при этом самостоятельно получать знания и на их основе создавать новые. Специалист с позиции требований сегодняшнего дня должен обладать широким кругозором, быть достаточно компетентным в со-пряженных с его основной профессией областях знаний, сочетать специальные знания, творческие способности и про-фессионально значимые личностные качества.

Существенной составляющей под-готовки квалифицированных специали-

стов является система индивидуального подхода к процессу обучения, которая в условиях возрастающего потока ин-формации должна опираться на совре-менные методы обработки этой инфор-мации. Сложность оценивания и про-гнозирования уровня компетентности специалиста вытекает из общей слож-ности количественного оценивания процессов обучения и управления. По-ступающая информация имеет разно-родный характер и содержит значения числовых и нечисловых характеристик, причем последних гораздо больше. При обработке этой информации возникают проблемы, связанные с тем, что нечи-словым характеристикам ставятся в со-ответствие баллы невзирая на то, что это ни в коей мере не числа, с которыми можно производить арифметические действия. Озвучить результат сложения «удовлетворительно» и «отлично» не-легко, поскольку непонятно, как скла-дывать слова, а озвучить результат сло-жения 3 и 5 легко. Так в чем же здесь проблема? Проблема в том, что «удов-летворительно» и «отлично» - лингвис-тические понятия, с которыми не очень понятно как работать, а 3 и 5 символь-ные обозначения этих понятий, с кото-рыми тоже не очень понятно как рабо-тать, если помнить, что это символы. А если забыть, то остаются просто числа, с которыми и оперируют как с числами, не обращая внимания на устойчивость конечных результатов, их корректность и смысл.

Авторы статьи обращали на это внимание в ряде своих предыдущих ра-




бот и достаточно подробно описывали эти проблемы с математической точки зрения, приводя параллельно наглядные примеры [1-7]. Учитывая нечеткость самого понятия «компетентность», ав-торы считают целесообразным подойти к обработке информации образователь-ного процесса с позиции теории нечет-ких множеств и нечеткой логики. По-добный подход позволяет избежать описанных выше проблем.

С этой позиции значениями лин-гвистических шкал являются нечеткие множества, а вербальные уровни и со-ответствующие им нечеткие множества называют лингвистическими (нечетки-ми) значениями характеристик. Опреде-ление этих значений обеспечивает воз-можность оперирования не со значе-ниями самих характеристик, несопоста-вимых между собой по сути и содержа-нию (оцененных в разных шкалах и имеющих разные размерности), а с без-размерными величинами – значениями функций принадлежности.

Пусть X - некоторое множество элементов x , и ( ) [ ]1,0:~ →XxAμ . Не-

четким множеством A~ называется множество пар вида

( )( ){ }Xxxx A ∈:, ~μ ; при этом значение

( )xA~μ называется степенью принад-

лежности x к A~ [8]. Нечетким числом

A~ называется нечеткое множество, имеющее функцию принадлежности

( ) [ ]1,0:~ →RxAμ . Одним из основных понятий тео-

рии нечетких множеств является поня-тие нечеткой переменной [8]. Нечеткой переменной называется тройка { }AUX ~,, ,

где X - название переменной; U - об-ласть ее определения (универсальное множество); A~ - нечеткое множество универсального множества, описываю-щее возможные значения нечеткой пе-ременной.

На основе понятия нечеткой пере-менной вводится понятие лингвистиче-ской переменной. Лингвистической пе-

ременной называется пятерка ( ){ }SVUXTX ,,,, ,

где X - название переменной; ( ) { }miXXT i ,1, == - терм-множество

переменной X , то есть множество тер-мов или названий лингвистических зна-чений переменной X (каждое из этих значений – нечеткая переменная со зна-чениями из универсального множества U ); V - синтаксическое правило, порож-дающее названия значений лингвисти-ческой переменной X ; S - семантическое правило, которое ставит в соответствие каждой нечеткой переменной с названием из ( )XT не-четкое подмножество универсального множества U .

Термы miXi ,1, = называют по-

нятиями, которые образуют лингвисти-ческую переменную.

В качестве примера лингвистиче-ской переменной можно привести лин-гвистическую переменную с названием «знания», изображенную на рис. 1.

Знания X

Неуд. Удовл. Отлично . . .

V

)( XT

U

μ

U

μ

U

μ

. . .

S

Рис. 1. Лингвистическая переменная

«знания» Семантическим пространством

называется лингвистическая переменная с фиксированным терм-множеством

( ){ }SUXTX ,,, . С позиции аппарата теории нечет-

ких множеств моделями экспертного оценивания признаков служат семанти-ческие пространства, имеющие широ-кий спектр практических применений. Проведенные теоретические исследова-ния свойств семантических про-странств, направленные на повышение адекватности моделей экспертного оце-




нивания признаков и их полезности для решения практических задач, позволили обоснованно сформулировать требова-ния к функциям принадлежности

( ) mlxl ,1, =μ их терм-множеств [9].

1. Для каждого понятия

mlX l ,1, = существует ≠lU)

Ø, где

{ }1)(: =∈= xUxU ll μ)

есть точка или

отрезок. 2. Пусть { }1)(: =∈= xUxU ll μ)

,

тогда ( ) mlxl ,1, =μ не убывает слева

от lU)

и не возрастает справа от lU)

.

3. ( ) mlxl ,1, =μ имеют не более

двух точек разрыва первого рода. 4. Для каждого Ux ∈

∑=

=m

ll x

1

1)(μ .

Семантические пространства, функции принадлежности которых удовлетворяют сформулированным тре-бованиям, получили название полных ортогональных семантических про-странств (ПОСП).

Мы будем использовать ПОСП при построении моделей обработки ин-формации и принятий решений, направ-ленных на повышение компетентности студентов.

Первой моделью, приведенной в статье, является модель рейтингового оценивания компетентности обучаю-щихся, которая используется для мони-торинга успешности их профессиональ-ной деятельности.

Рассмотрим совокупность N обу-чающихся, у которых оцениваются про-явления качественных характеристик

k,j,X j 1= , которыми являются пока-

затели успеваемости (знаниевая грамот-ность), показатели интеллекта и логич-ности мышления (функциональная гра-мотность), показатели творческого под-хода к обучению (креативная и корпо-ративная грамотности) и показатели со-циальной грамотности.

В совокупности все эти характери-стики оказывают существенное влияние на характеристику Y - успешность ос-

воения профессиональным полем дея-тельности. Характеристика Y оценива-ется в рамках шкалы: =1Y «предельно

неуспешно», =2Y «неуспешно»,

=3Y «средне успешно», =4Y «относи-

тельно успешно», =5Y «предельно ус-

пешно». Пусть jlj m,l,X 1= - уровни вер-

бальных шкал, применяемых для оце-нивания соответственно характеристик

k,j,X j 1= . Уровни расположены в

порядке возрастания интенсивности проявления этих характеристик. По-строим 1+k ПОСП с названиями

Y , k,j,X j 1= , терм-множествами со-

ответственно 51,i,Yi = , ljX ,

k,j,m,l j 11 == и функциями принад-

лежности ( ) 51,i,xi =μ ,

( ) k,j,m,l,x jlj 11 ==μ [9]. В качест-

ве универсальных множеств всех ПОСП выбирается [ ]1,0=U . Будем называть оценками обучающихся нечеткие числа

k,j,m,l,X~ jlj 11 == или их функции

принадлежности ( ) k,j,m,l,x jlj 11 ==μ . Обозначим

через njX~ и

( ) ( )njR

njL

nj

nj

nj a,a,a,ax 21≡μ ,

k,j,N,n 11 == , оценку n -го обу-

чающегося в рамках характеристики

jX , nj

nj a,a 21 - абсциссы вершин верх-

него основания трапеции, которая явля-

ется графиком функции ( )xnjμ ,

njR

njL a,a - длины соответственно левого

и правого крыльев трапеции. Нечеткое

число njX~ с функцией принадлежности

( )xnjμ равно одному из нечетких чисел

jlj m,l,X~ 1= , k,j 1= . Обозначим ве-

совые коэффициенты оцениваемых ха-




рактеристик через k,j,j 1=ω ,

11

=∑=

k

jjω .

Для определения k,j,j 1=ω

предлагается использовать шкалу Фиш-берна, согласно которой весовые коэф-фициенты характеристик, ранжирован-ных по мере убывания их значимости (в рамках определенного критерия), нахо-дятся по формуле

( )( ) k,j,kk

jkj 1

1

12 =+

+−=ω .

Обозначим через k,j,j 1=δ

функцию, которая принимает значение 1, если рост характеристики

k,j,X j 1= сопровождается ростом Y

и принимает значение -1, если рост ха-рактеристики k,j,X j 1= сопровожда-

ется уменьшением Y . Нечеткая рейтинговая оценка n -

го обучающегося, N,n 1= в рамках

характеристик k,j,X j 1= определяет-

ся в виде нечеткого числа nkk

jjj

kknk

jjj

n X~...X~A~ ⊗⊕⊕⊗=

∑∑== 1

1

1

11

δω

δω

δω

δω

с функцией принадлежности

N,n,

a

,

a

,

a

,

a

)x(

j

k

jj

njR

k

jjj

j

k

jj

njLj

k

jj

j

k

jj

nj

k

jjj

j

k

jj

njj

k

jj

n 1

1

1

1

1

1

21

1

11 =

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

≡

∑

∑

∑

∑

∑

∑

∑

∑

=

=

=

=

=

=

=

=

δω

δω

δω

δω

δω

δω

δω

δωμ

.

Определим доверительный интер-вал для четкой рейтинговой оценки ny ,

характеризующей проявления характе-

ристик k,j,X j 1= у n -го обучающе-

гося, N,n 1= . При уровне доверия

( ) 10 <<≥ ααμ ,ynn рейтинговая

оценка лежит в интервале

( ) ( )j

k

jj

njRj

k

jj

j

k

jj

nj

k

jjj

n

j

k

jj

njLj

k

jj

j

k

jj

njj

k

jj aa

y

aa

δω

δωα

δω

δω

δω

δωα

δω

δω

∑

∑

∑

∑

∑

∑

∑

∑

=

=

=

=

=

=

=

= −+≤≤−−

1

1

1

21

1

1

1

11 11

.

Дефаззифицируем нечеткое число

,,1,~

NnAn = по методу центра тяжести:

( )

( )∫

∫=

1

0

1

0

dxx

dxxx

A

n

n

n

μ

μ

Число NnAn ,1, = называется то-

чечной рейтинговой оценкой проявле-ния качественных характери-

стик kjX j ,1, = у n -го обучающегося

Nn ,1= . Для распознавания успешности

будущей профессиональной деятельно-сти обучающихся необходимо иденти-фицировать нечеткое число с функцией

принадлежности ( ) Nnxn ,1, =μ с од-

ним из термов ПОСП с названием Y (с одним из нечетких чисел 51,i,Y~i = с

функциями принадлежности ( ) 51,i,xi =μ ). Для этого вычислим

идентификационные показатели:

( ) ( )( )

( ) ( )( )N,n,,i,

dxx,xmax

dxx,xmin

ni

ni

in 151

1

0

1

0 ===

∫

∫

μμ

μμβ

.

Если i

in

pn max ββ = , то успеш-

ность будущей профессиональной дея-тельности n -го обучающегося опреде-ляется p -ым уровнем шкалы

=1Y «предельно неуспешно», =2Y «не-

успешно», =3Y «средне успешно»,

=4Y «относительно успешно»,

=5Y «предельно успешно», 51,p = .

Обозначим соответственно через 21nn A,A рейтинговые оценки n -го обу-

чающегося за периоды 1 и 2. В зависи-

мости от соотношений между 21nn A,A

делаются следующие выводы: если 21nn AA > , то успешность будущей про-

фессиональной деятельности n -го обу-

чающегося ухудшилось; если 21nn AA < ,

то успешность будущей профессио-нальной деятельности n -го обучающе-

гося улучшилось; если 21nn AA = , то ус-




пешность будущей профессиональной деятельности n -го обучающегося оста-лась без изменений.

Второй моделью, представленной в настоящей статье, является нечеткая регрессионная модель прогнозирования успешности профессиональной дея-тельности обучающихся.

Разработанный в [10] метод фор-мализации нечисловой информации по-зволяет представлять эту информацию в виде совокупности нечетких множеств и корректно применять к ней аппарат не-четкого регрессионного анализа.

Пусть ( ) 0,,,,~

,~...

~

~121

1

≥−≡⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜

⎝

⎛

= i

L

ii

R

i

L

ii

i

n

yyyyyyY

Y

Y

Y,

ni ,1= - выходные T -числа - оценки (формализованные по методу [10]) про-фессиональной деятельности группы выпускников ву-за,

( ) nijxxxxxxX

X

X

X jiL

jijiR

jiL

jijiij

nj

j

j ,1,3,1,0,,,,~,~...

~

~121

1

==≥−≡⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜

⎝

⎛

=

- входные T -числа – соответственно показатели успеваемости, психофизио-логические и характерологические осо-бенности, формализованные по методу [10].

Будем считать, что для оценива-ния профессиональной деятельности выпускников использовалась шкала – «неудовлетворительно», «удовлетвори-тельно», «хорошо», «отлично». Элемен-там этой шкалы в соответствие постав-лены нечеткие T -числа с функциями принадлежности 5~4~3~2~ ,,, μμμμ .

Функция принадлежности T -числа A~имеет вид:

( )

⎪⎪⎪

⎩

⎪⎪⎪

⎨

⎧

+>−<≤≤

>≤−<−−

>≤−<−−

=

RL

RRR

LLL

A

aaxилиaax

axa

aa

ax

a

ax

aa

xa

a

xa

x

21

21

22

11

~

,0

,1

0,10,1

0,10,1

μ

и символически записывается в виде ( )RL aaaaA ,,,~

21≡ .

Зависимость между входными и выходными данными находится в виде:

,~~~~~~~

~~~~~~~~~~~...~~~

0392817

326315214233

211

aXaXaXa

XXaXXaXXaXaXaY

++++++++++=

где ( ) 9,0,,,~ =≡ kbbba kR

kL

kk - неиз-

вестные коэффициенты регрессионной модели – треугольные числа. Треуголь-ное число имеет функцию принадлеж-ности T -числа при 21 aa = .

Для наблюдаемых выходных дан-ных iY~ определяются взвешенные от-

резки niyyyy i

R

ii

L

i ,1,61

,61

21 =⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡ +−

Взвешенным отрезком T -числа

( )RL aaaaA ,,~

,21≡ является отрезок

[ ]21, AA , где

( )( ) LL aadaaA6

112 1

1

011 −=−−= ∫ ααα ,

( )( ) RR aadaaA61

12 2

1

022 +=−+= ∫ ααα .

Через ( ) ( )⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ k

RkL

kXa

kR

kL

kXa

bbbbbb ijk

ijk

,,,,, 2~~

1~~ θθ

обозначен взвешенный отрезок произ-ведения чисел ka~ и

i

jX~ nijk ,1,3,1,9,7, === , через

( ) ( )⎥⎦⎤

⎢⎣

⎡ kR

kL

k

Xa

kR

kL

k

Xabbbbbb

ijk

ijk

,,,,, 2~~

1~~ 22 θθ взве-

шенный отрезок произведения чисел ka~

и 2~ i

jX nijk ,1,3,1,3,1, === , а через

( ) ( )⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ k

RkL

kXXa

kR

kL

kXXa

bbbbbb ij

ipk

ij

ipk

,,,,, 2~~~

1~~~ θθ взве-

шенный отрезок произведения чисел ka~

и ij

ip XX ~~ nijpjpjpk ,1,,,3,2,2,1,6,4, =<≠=== .

Рассмотрен функционал

( ) ( )∑=

=n

iii

kR

kL

k YYfbbbF1

2 ~,ˆ,, , который

характеризует меру близости между ис-ходными и модельными выходными данными:

( ) ( ) ( )∑= ⎥

⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛ −−+⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛ +−=n

i

iR

ikR

kL

k

Y

iL

ikR

kL

k

Y

kR

kL

k yybbbyybbbbbbFii

1

2

22ˆ

2

11ˆ

6

1,,

6

1,,,, θθ

Оптимизационная задача ставится сле-дующим образом:




( ) ( ).9,0,0,0

min,~

,ˆ,,1

2

=≥≥

→=∑=

kbb

YYfbbbF

kR

kL

n

iii

kR

kL

k

Так как ( )kR

kL

k

Ybbb

i,,1

ˆθ и

( )kR

kL

k

Ybbb

i,,2

ˆθ являются кусочно-

линейными функциями в области

,0,0 ≥≥ kR

kL bb 9,0=k , то F является

кусочно-дифференцируемой функцией, и решения оптимизационной задачи на-ходятся с помощью известных методов [2].

Прогноз успешности профессио-нальной деятельности s -го обучающе-гося определяется в виде нечеткого чис-ла с универсальным множеством [ ]1;0 и

функцией принадлежности ( )xsμ . Что-

бы представить прогноз в привычном виде, то есть в виде одной из оценок «неудовлетворительно», «удовлетвори-тельно», «хорошо», «отлично», необхо-димо вычислить возможности равенства нечеткого числа с функцией принад-лежности ( )xsμ с каждым из нечетких

чисел с функциями принадлежности со-ответственно 5~4~3~2~ ,,, μμμμ :

( ) ( ) ( )( ) 5,2,,minmax ~~ === ixxPos isx

is μμμμ .

В качестве прогноза берется та оценка, которой соответствует макси-мальная возможность равенства этой оценки нечеткому числу с функцией принадлежности ( )xsμ .

Выводы Основная проблема при обработке

информации образовательного процес-са, связанной с оценкой компетентности

обучающихся, состоит в том, что она определяется разнородными характери-стиками, для которых не всегда кор-ректны арифметические операции и, со-ответственно, традиционные рейтинго-вые и прогнозные модели.

В статье предлагается новый под-ход к определению многокритериаль-ных рейтинговых оценок компетентно-сти обучающихся, который позволяет оперировать не со значениями самих характеристик, несопоставимых между собой по сути и содержанию (оценен-ных в разных шкалах и имеющих раз-ные размерности), а с безразмерными абстрактными величинами – значения-ми их функций принадлежности. На ос-нове этого подхода в статье определены не только точечные рейтинговые оцен-ки, но и интервальные рейтинговые оценки с заданным уровнем доверия. При этом не используются методы тео-рии вероятностей, что снимает обсуж-дение корректности их тотального при-менения при учете неопределенности разных типов.

В статье на основе нечеткого рег-рессионного анализа разработана мо-дель для прогноза успешности будущей профессиональной деятельности обу-чающихся. Эта модель позволяет опе-рировать с лингвистическими значе-ниями характеристик и получать устой-чивые конечные результаты.

Обе модели используются для поддержки принятия решений, направ-ленных на повышение компетенции обучающихся.

Литература 1. Полещук О.М. Методы представления экспертной информации в виде совокупности терм-

множеств полных ортогональных семантических пространств // Вестник Московского государственного университета леса – Лесной вестник. - 2002. - № 5 (25). - С. 198 - 216.

2. Домрачев В.Г., Полещук О.М. О построении регрессионной модели при нечетких исходных данных // Автоматика и телемеханика. - 2003. № 11. – C. 74 – 83.

3. Полещук О.М. О применении аппарата теории нечетких множеств в задачах обработки инфор-мации образовательного процесса // Вестник Московского государственного университета леса – Лесной вестник. - 2003. - № 3 (28). – С. 164 – 169.

4. Домрачев В.Г., Полещук О.М., Ретинская И.В. Определение оптимального множества значений лингвистических шкал для экспертного оценивания качества программных средств // Телематика – 2003. Труды Всероссийской научно-методической конференции. - С-Пб., 2003. - Т.1. - С. 255 - 257.

5. Домрачев В.Г., Комаров Е.Г., Полещук О.М., Поярков Н.Г. Применение методов нечеткого кла-стерного анализа для улучшения качества проверки экзаменационных работ // КБД –Инфо – 2005. Ма-териалы научно-практической конференции. – Сочи, 2005. – С. 224–226.




6. Домрачев В.Г., Комаров Е.Г., Полещук О.М., Поярков Н.Г. Формирование предметных комис-сий по приему экзаменов на основе нечеткого кластерного анализа// Телематика – 2005. Труды Всерос-сийской научно-методической конференции. - С-Пб., 2005. – Т. 1. - С. 277-279.

7. Комаров Е.Г., Полещук О.М., Поярков Н.Г. Определение рейтинговых оценок абитуриентов при нечеткой исходной информации // КБД –Инфо – 2005. Материалы научно-практической конференции. – Сочи, 2005. – С. 221–224.

8. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приблизитель-ных решений. М., Мир, 1976. - 165 с.

9. Полещук О.М., Комаров Е.Г. Методы и модели обработки нечеткой экспертной информации. – М.: Энергоатомиздат, 2007. – 288 с.: ил.

10. Полещук О.М. Методы представления экспертной информации в виде совокупности терм-множеств полных ортогональных семантических пространств // Вестник Московского государственного университета леса – Лесной вестник. - 2002. - № 5 (25). - С. 198-216.

ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННОГО ОБУЧЕНИЯ – ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ В ОБЛАСТИ РАЗРАБОТКИ

Старых Владимир Александрович, заместитель директора ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», [email protected]

Башмаков Александр Игоревич, старший научный сотрудник ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», [email protected]

Аннотация Рассматриваются основные на-

правления необходимых отечественных разработок в области создания техноло-гий обеспечения учебного процесса для распределенного обучения. Для техно-логий приводятся краткие содержа-тельные характеристики в части опре-деления результатов и их практической значимости.

*** В настоящее время специалистами

в области информационных технологий провозглашены шесть тезисов, опреде-ляющих парадигму обучения нового типа, которое будет присуще обществу, построенному на знаниях. Коротко суть тезисов.

Тезис 1. Стирание граней между работой и учебой. Общество, построен-ное на знаниях, базируется на умствен-ном труде.

Тезис 2. Смена парадигмы образо-вания, от «образования на всю жизнь» к «образованию в течение жизни».

Тезис 3. Смена сложившегося мнения, «учиться – это ходить в школу, университет».

Тезис 4. Тенденция повышения трудоемкости подготовки качественных востребованных специалистов при клас-

сической схеме обучения. Тезис 5. Важность фактора «кол-

лективного сознания» как формы сете-вого взаимодействия при обучении.

Тезис 6. Новая информационная среда в состоянии изменить систему об-разования.

Главным отличием новой модели обучения от прежней является фокуси-рование на необходимости получения образования в течение жизни. Реализа-ция всех вышеперечисленных тезисов невозможна без повсеместного исполь-зования информационных технологий распределенного обучения, примени-мых для всех уровней и ступеней обра-зования.

Понятие «распределенное обуче-ние» охватывает комплекс технологий обеспечения учебного процесса, осно-ванных на использовании современных информационно-коммуникационных средств и электронных информацион-ных ресурсов. Применение такого под-хода в качестве системообразующей технологической платформы на феде-ральном уровне, применяемой для всех уровней и ступеней образования - в рамках аудиторных занятий, для актив-ных форм самообразования, при интен-сивном использовании в дистанцион-




ных формах обучения, при условии обеспечения новых дидактических воз-можностей, - позволит получить новое качество обучения. Ключевым компо-нентом технологий распределенного обучения является сетевое взаимодейст-вие всех участников образовательного процесса в открытых учебных средах, реализуемых на базе веб-технологий.

Актуальность определения ос-новных направлений в области разра-ботки информационных технологий, как системообразующей технологической платформы федерального уровня, обу-словливают следующие основные фак-торы:

• Необходимость определения со-гласованной государственной техниче-ской политики в области образователь-ных информационных технологий, на-правленной на обеспечение открытости и совместимости информационно-образовательных сред, переносимости и возможности многократного и много-пользовательского использования ин-формационных ресурсов, а также под-держку постоянного развития единого информационного пространства для сферы образования России, основу ко-торого составляет федеральная система информационно-образовательных ре-сурсов.

• Тенденция глобализации рынка образовательных услуг и связанная с ней необходимость обеспечения техно-логической интеграции отечественных информационно-образовательных сред и информационных ресурсов в мировое образовательное информационное про-странство.

• Необходимость повышения каче-ства и эффективности учебного процес-са, достигаемых за счет повсеместного использования технологий распреде-ленного обучения.

• Новые дидактические, методиче-ские и организационные возможности, обеспечиваемые технологиями распре-деленного обучения.

• Существенный качественный эффект, возникающий благодаря пере-носимости и интероперабельности ин-

формационных ресурсов и систем (зна-чительное снижение затрат, возможно-сти предметной и отраслевой интегра-ции, поддержка разнообразных форм сетевого взаимодействия, создание ус-ловий для мониторинга и контроля ка-чества образовательных процессов на всех уровнях управления образовани-ем).

• Необходимость стимулирования рынка образовательных информацион-ных технологий и ресурсов как систем-ный компонент государственной поли-тики в сфере образования, направлен-ной на обеспечение открытости и со-вместимости.

Ниже приведены для обсуждения основные направления необходимых отечественных разработок в области создания таких технологий с краткими содержательными характеристиками.

Направление 1. Технологии и ин-струментальные средства разработ-ки электронных учебно-методических информационных ресурсов, подготов-ки их к распространению и использо-ванию в учебном процессе

1.1. Разработка Репозитория XML-моделей учебного материала. Разработ-ка XML-моделей учебного материала, требований и рекомендаций по спосо-бам представления электронного кон-тента для распределенного обучения.

Основные ожидаемые результа-ты:

• Федеральный Репозиторий XML-моделей учебного материала;

• модели учебного материала, опи-санные в виде XML-схем и позволяю-щие выполнять структурно-логическую разметку контента, отражающую его учебно-методическое назначение;

• система требований и рекомен-даций по способам представления элек-тронного контента, направленным на обеспечение его высокого качества (реализацию дидактических функций на базе мультимедийных и интерактивных средств), переносимости, многократно-го использования и эффективного рас-пространения в информационно-образовательных средах, основанных на




веб-технологиях. 1.2. Унификация способов пред-

ставления тестовых материалов и разра-ботка инструментария для их создания.


• спецификация моделей и XML-форматов тестовых заданий и их набо-ров (на основе спецификации QTI меж-дународного консорциума IMS);

• XML-шаблоны для представле-ния тестовых заданий разных типов;

• тиражируемый, свободно рас-пространяемый инструментарий для создания тестовых материалов.

1.3. Унификация способов компо-новки электронного контента для рас-пространения в информационно-образовательных средах и моделей, описывающих схемы его применения в учебном процессе, и разработка на их основе инструментария для формирова-ния дистрибутивных пакетов информа-ционных ресурсов.

1.4. Разработка методов и средств формирования модульных электронных информационных ресурсов учебного назначения.


• спецификация методов отбора, декомпозиции и агрегации контента для формирования модульных электронных информационных ресурсов, ориентиро-ванных на конкретные образовательные потребности и условия применения;

• инструментарий (в виде тира-жируемого, свободно распространяемо-го редактора и веб-сервиса) для форми-рования модульных электронных ин-формационных ресурсов учебного на-значения из образовательных объектов (электронных учебно-методических мо-дулей).

Направление 2. Технологии сис-тематизации и поиска информацион-ных ресурсов в информационно-образовательных средах

2.1. Разработка моделей, форматов и средств формирования метаданных для информационных ресурсов сферы образования России.


• спецификация информационной модели метаданных информационных ресурсов для сферы образования Рос-сии, совместимой с системой метадан-ных LOM (стандарт IEEE 1484.12.1);

• спецификация XML-формата ме-таданных информационных ресурсов для сферы образования России;

• инструментарий (в виде тиражи-руемого, свободно распространяемого редактора и веб-сервиса) для формиро-вания метаданных, реализующий разра-ботанный формат и поддерживающий возможности определения прикладных профилей.

2.2. Унификация способов пред-ставления нормативных лексикографи-ческих ресурсов и разработка средств их формирования и публикации.


• спецификация модели и XML-формата нормативного лексикографи-ческого ресурса (словаря, классифика-тора, тезауруса), основанная на специ-фикации VDEX международного про-фессионального консорциума IMS;

• тиражируемый, свободно рас-пространяемый инструментарий для формирования нормативных лексико-графических ресурсов;

• веб-сервис публикации норма-тивных лексикографических ресурсов (ведения реестра словарей и классифи-каторов, предназначенных для система-тизации информационных ресурсов).

2.3. Разработка согласованного набора классификаторов и словарей для систематизации информационных ре-сурсов в российских информационно-образовательных средах.


• набор классификаторов и слова-рей, представляющих упорядоченные множества ключевых характеристик информационных ресурсов сферы обра-зования России и обеспечивающих эф-фективные возможности для их систе-матизации и поиска;




• спецификации разработанных классификаторов и словарей в стан-дартном XML-формате для норматив-ных лексикографических ресурсов, опубликованные в Интернет;

• методические рекомендации по использованию разработанных класси-фикаторов и словарей.

2.4. Разработка типовой системы управления каталогом информационных ресурсов.


• тиражируемый, свободно рас-пространяемый серверный программ-ный инструментарий, реализующий функции управления каталогом инфор-мационных ресурсов;

• эксплуатационная документация по программным средствам.

2.5. Разработка технологий и средств распределенного поиска ин-формационных ресурсов, обмена мета-данными и списками информационных ресурсов в информационно-образовательных средах.


• спецификация схем взаимодей-ствия поисковых агентов, каталогов и хранилищ информационных ресурсов при выполнении распределенного поис-ка ресурсов по метаданным;

• спецификация модели и XML-формата списка информационных ре-сурсов (на основе спецификации Re-source List Interoperability международ-ного консорциума IMS);

• спецификация схем взаимодей-ствия образовательных информацион-ных систем при обмене метаданными и списками информационных ресурсов;

• типовая реализация средств рас-пределенного поиска, обмена метадан-ными и списками информационных ре-сурсов (на примере каталогов Феде-рального центра информационно-образовательных ресурсов и сопряжен-ных с ним с информационных систем);

• реализация компонента техноло-гической платформы «Распределенное учебное объединение».

2.6. Создание Отраслевой системы государственного учета, регистрации и мониторинга информационных ресур-сов сферы образования России.


• нормативно-техническое, норма-тивно-правовое и организационно-методическое обеспечение создания и функционирования Отраслевой систе-мы;

• программный комплекс, поддер-живающий функционирование Отрас-левой системы, реализующий сервисы регистрации, каталогизации, системати-зации и поиска информационных ресур-сов, а также анализа обеспеченности ими потребностей сферы образования России;

• веб-сервисы формирования и разрешения глобальных уникальных идентификаторов электронных инфор-мационных ресурсов.

Направление 3. Технологии хра-нения электронных информационных ресурсов и организации доступа к ним

3.1. Унификация взаимодействия сервисов управления учебным процес-сом с хранилищем электронных инфор-мационных ресурсов.


• спецификация интерфейса, рег-ламентирующего взаимодействие сер-висов управления учебным процессом с хранилищем электронных информаци-онных ресурсов (на основе специфика-ции Digital Repositories международного профессионального консорциума IMS);


3.2. Разработка моделей, методов и средств управления правами на элек-тронные учебно-методические инфор-мационные ресурсы.


• спецификация способов описа-ния прав на электронные информацион-ные ресурсы учебно-методического на-значения и условий их применения, а




также рекомендации по использованию соответствующих моделей в технологи-ях распределенного обучения;

• спецификация типовых процес-сов управления правами на электронные информационные ресурсы в информа-ционно-образовательных средах;

• реализация типовых сервисов управления правами для систем распре-деленного обучения.

3.3. Разработка типовой системы управления хранилищем электронных информационных ресурсов.


• тиражируемый, свободно рас-пространяемый серверный программ-ный инструментарий, реализующий функции управления хранилищем элек-тронных информационных ресурсов учебного назначения (образовательных объектов);

Направление 4. Технологии фор-мирования и учета персональных дан-ных и моделирования компетенции

4.1. Разработка способов описания компетенции, средств формирования моделей компетенции и методов их ис-пользования в информационно-образовательных средах.


• спецификация информационной модели и XML-формата многократно используемого определения единицы компетенции (на основе стандарта IEEE 1484.20.1 и спецификации Reusable Definition of Competency or Educational Objective международного консорциума IMS);

• общедоступный веб-сервис для формирования многократно используе-мых определений единиц компетенции;

• система управления Интернет-репозиторием компетенции и веб-сервис публикации в нем многократно используемых определений единиц компетенции;

• методические рекомендации по формированию многократно исполь-зуемых определений единиц компетен-ции, спецификации структуры компе-

тенции и использованию моделей ком-петенции при описании образователь-ных стандартов, учебных планов и про-грамм, учебно-методических информа-ционных ресурсов, образовательных по-требностей и учебных заданий;

• методические рекомендации по использованию моделей компетенции при управлении учебным процессом в средах распределенного обучения.

4.2. Унификация моделей и мето-дов обмена данными о субъектах, уча-ствующих в процессах распределенного обучения, и разработка средств форми-рования пакетов, содержащих эти дан-ные.


• спецификация информационной модели и XML-формата пакета с ин-формацией об учащемся (на основе спе-цификации Learner Information Package международного консорциума IMS);

• общедоступный веб-сервис для формирования пакетов с информацией об учащихся (субъектах информацион-но-образовательной среды);


4.3. Унификация способов пред-ставления портфеля достижений и раз-работка средств формирования элек-тронных портфелей достижений для межсистемного обмена в информацион-но-образовательных средах.


• спецификация информационной модели и XML-формата электронного портфеля достижений (на основе спе-цификации ePortfolio международного консорциума IMS);

• общедоступный веб-сервис для формирования электронных портфелей достижений.

4.4. Разработка методов персона-лизации и обеспечения доступности электронных учебно-методических ин-формационных ресурсов.





• спецификация модели и XML-формата для описания характеристик доступности электронного учебно-методического информационного ре-сурса (на основе спецификации Access-ForAll Meta-data международного кон-сорциума IMS, спецификации Evaluation and Report Language международного консорциума W3C);

• спецификация модели и XML-формата характеристик доступности, относящихся к пользователю среды распределенного обучения (на основе спецификации Accessibility for LIP меж-дународного консорциума IMS);

• веб-сервисы для формирования описаний характеристик доступности, относящихся к электронным информа-ционным ресурсам и пользователям;

• методические рекомендации по разработке доступных электронных учебно-методических информационных ресурсов для систем распределенного обучения;

• методические рекомендации по оцениванию доступности электронных информационных ресурсов, их персона-лизации и управлению доступностью в информационно-образовательных сре-дах.

Направление 5. Технологии управления учебным процессом в сре-дах распределенного обучения

5.1. Разработка веб-сервисов ад-министрирования учебной деятельно-стью для среды распределенного обуче-ния.


• спецификация процессов адми-нистрирования учебной деятельностью в среде распределенного обучения;

• типовая реализация веб-сервисов администрирования учебной деятельно-стью для среды распределенного обуче-ния;


5.2. Унификация взаимодействия сервисов управления учебным процес-сом с информационными ресурсами,

интерпретируемыми в клиентской среде исполнения приложений.


• спецификация интерфейса, реа-лизующего взаимодействие сервисов управления учебным процессом с ин-формационным ресурсом (образова-тельным объектом), интерпретируемы-ми в клиентской среде исполнения при-ложений (на основе спецификации SCORM 2004 Run-Time Environment);

• типовая реализация интерфейса взаимодействия с образовательным объ-ектом для сервисов управления учеб-ным процессом, функционирующих в среде распределенного обучения.

5.3. Разработка веб-сервисов кон-троля и фиксации действий учащегося, планирования и управления навигацией по контенту для среды распределенного обучения.


• спецификация процессов контро-ля и фиксации действий учащегося, взаимодействующего с информацион-ными ресурсами и сервисами среды распределенного обучения;

• спецификация процессов плани-рования и управления навигацией по контенту (на основе модели SCORM 2004 и спецификации Simple Sequencing международного профессионального консорциума IMS);

• типовая реализация веб-сервисов контроля и фиксации действий учаще-гося, планирования и управления нави-гацией по контенту для среды распреде-ленного обучения.

5.4. Разработка веб-сервисов тес-тирования и оценивания компетенции для среды распределенного обучения.


• спецификация процессов тести-рования и оценивания компетенции (на основе спецификации QTI международ-ного профессионального консорциума IMS);

• типовая реализация веб-сервисов тестирования и оценивания компетен-




ции для среды распределенного обуче-ния.

5.5. Разработка веб-сервисов под-держки учебного взаимодействия в сре-де распределенного обучения.


• спецификация процессов учебно-го взаимодействия в среде распределен-ного обучения (семинары, консульта-ции, деловые игры, совместная работа над документами, обмен учебно-методическими материалами и т.д.);

• типовая реализация веб-сервисов учебного взаимодействия для среды распределенного обучения.

Направление 6. Технологии взаи-модействия со смежными и унаследо-ванными системами

6.1. Разработка методов и средств взаимодействия компонентов среды распределенного обучения с автомати-зированными информационно-библиотечными системами и электрон-ными библиотеками.


• спецификация методов согласо-вания моделей метаданных и способов пакетирования информационных ресур-сов, применяемых в средах распреде-ленного обучения и информационно-библиотечных технологиях;

• спецификация методов согласо-вания словарей и классификаторов, применяемых для систематизации ин-формационных ресурсов в средах рас-пределенного обучения и информаци-онно-библиотечных технологиях;

• методические рекомендации по учету, каталогизации и систематизации информационных ресурсов в средах распределенного обучения и электрон-ных библиотеках, направленные на соз-дание условий для их технологического взаимодействия;

• спецификация схем взаимодей-ствия компонентов среды распределен-ного обучения с автоматизированной информационно-библиотечной систе-мой (сервисами электронной библиоте-ки) при обмене метаданными и списка-

ми информационных ресурсов, а также выполнении распределенного поиска информационных ресурсов;

• прототипы типовых программ-ных средств, поддерживающих техно-логическое взаимодействие компонен-тов среды распределенного обучения с автоматизированными информационно-библиотечными системами и электрон-ными библиотеками.

6.2. Разработка методов и средств взаимодействия компонентов среды распределенного обучения с автомати-зированными системами управления образовательным учреждением.


• спецификация схем взаимодей-ствия компонентов среды распределен-ного обучения с автоматизированной системой управления образовательным учреждением при обмене данными о субъектах, осуществляемой ими учеб-ной деятельности и используемых ре-сурсах;

• прототипы типовых программ-ных средств, поддерживающих техно-логическое взаимодействие компонен-тов среды распределенного обучения с автоматизированной системой управле-ния образовательным учреждением.

Направление 7. Создание общего технологического фундамента и ин-фраструктуры для развертывания процессов распределенного обучения

7.1. Разработка комплекса требо-ваний и рекомендаций по обеспечению информационной безопасности в средах распределенного обучения.


• комплекс требований и рекомен-даций по выбору и унификации техни-ческих решений, направленных на обеспечение информационной безопас-ности в средах распределенного обуче-ния;

• спецификация процессов управ-ления информационной безопасностью в средах распределенного обучения.

7.2. Разработка системы контроля и управления качеством процессов рас-




пределенного обучения и экспертизы электронных учебно-методических ин-формационных ресурсов.


• спецификация методов контроля и управления качеством процессов рас-пределенного обучения;

• комплекс требований к элек-тронным учебно-методическим инфор-мационным ресурсам, используемым в средах распределенного обучения, сис-тема показателей их качества и правила их оценивания;

• типовой регламент экспертизы электронного учебно-методического информационного ресурса;

• Интернет-система, обеспечи-вающая методическую, информацион-ную и технологическую поддержку контроля и управления качеством про-

цессов распределенного обучения, а также экспертизы электронных учебно-методических информационных ресур-сов.

7.3. Разработка профиля стандар-тов и спецификаций информационно-образовательных сред для сферы обра-зования России.


• спецификация общей структуры профиля, отражающей основные техно-логические направления, типы и уровни представляемых в нем технических ре-шений и соответствующих нормативно-технических документов;

• первая версия профиля, пред-ставляющая детализацию основных технологических направлений на уров-не прикладных сервисов.

Литература 1. Волков А.Е., Кузьминов Я.И., Реморенко И.М., Рудник Б.Л., Фрумин И.Д., Якобсон Л.И. Рос-

сийское образование-2020:модель образования для инновационной экономики. Вопросы образования. - 2008 - №1. - С.32-64

ОРГАНИЗАЦИЯ ОТКРЫТОГО ФОРУМА ПО ОБСУЖДЕНИЮ КАЧЕСТВА

УЧЕБНИКОВ Виноградов Александр Игоревич,

старший научный сотрудник ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», [email protected] Горянский Игорь Семенович,

ведущий научный сотрудник ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», [email protected] Сенькина Елизавета Александровна,

научный сотрудник ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», [email protected] Смоляков Андрей Петрович,

заместитель директора ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», [email protected]

Аннотация В статье представлен анализ по-

ложения дел с обеспечением качества школьных учебников и рассмотрены пути решения проблем. Охарактеризо-ваны цели, структура и методы, исполь-зовавшиеся в процессе создания ин-формационных ресурсов по привлече-нию педагогической и родительской общественности к экспертизе учебни-

ков. Представлены итоги работы фору-ма по обсуждению учебников.

*** Лет 15-20 назад вопрос о выборе

школьного учебника перед школьным учителем не стоял, поскольку в стране существовал один, так называемый «стабильный» учебник по каждому предмету.




В настоящее время у учителя есть право выбора учебников (закон «Об об-разовании», (ст. 55) [1], издаваемых многочисленными издательствами и ав-торскими коллективами. Реализуя это право, учитель сталкивается с пробле-мами выбора, освоения и оценки каче-ства учебника.

Изменение приоритетов в образо-вании, связанное с переходом от заучи-вания фактов к развивающему обуче-нию, ориентация на компетентностный подход, постановка перед школой зада-чи обеспечения современного качества образования на основе сохранения его фундаментальности и соответствия ак-туальным и перспективным потребно-стям личности школьника влекут за со-бой изменение роли современного учи-теля. В век информатизации он переста-ет быть источником и носителем ин-формации и начинает выполнять функ-ции менеджера учебного процесса, при проектировании которого необходим тщательный отбор учебных средств, ко-торые помогали бы ему в новой ситуа-ции.

Психологическая наука предложи-ла изменить статус учебника: от средст-ва обучения в руках учителя до само-учителя в руках ребенка. Принимая во внимание новый статус учебника и не-обходимость перехода к учебникам но-вого поколения, можно сделать выбор ради выбора и начать практическое ис-пользование учебника или учебно-методического комплекта в образова-тельном процессе путем проб и ошибок, не задумываясь о результатах педагоги-ческой деятельности. Такой подход в выборе учебника был бы малопродук-тивен, поскольку отрицательно влияет на качество образования школьников [2].

Начиная с 90-х годов прошлого столетия в отечественной системе школьного образования многое измени-лось. В стране возникла вариативная образовательная система. Для детей и их родителей появилась возможность выбора образовательных учреждений и образовательных программ, а для учи-

теля – возможность выбора методиче-ских систем. Учитывая стабильно высо-кий спрос на учебную литературу, ры-нок учебников стал наполняться низко-сортными изданиями.

В последнее время проблеме каче-ства школьных учебников уделяется все более пристальное внимание. Так, в хо-де парламентских слушаний на тему «Роль и задачи государства в создании эффективной системы контроля за каче-ством учебников» участники отметили, что учебник является обязательным компонентом образовательного процес-са и во многом определяет его результа-тивность.

Формирование нового поколения учебных изданий является необходи-мым условием для решения стратегиче-ских задач модернизации образования – повышения его качества, доступности и эффективности – и включает в себя два направления: создание новых учебных пособий и создание благоприятных ус-ловий для их использования в педагоги-ческой практике.

Использование школами отдель-ных новых учебных пособий в условиях их многообразия создает трудности в обеспечении преемственности образо-вательного процесса как на различных ступенях школьного образования, так и при реализации учебного процесса внутри отдельных ступеней.

Проблема преемственности обра-зовательного процесса решается на ос-нове создания и использования в педа-гогической практике предметно-методических линий учебников. Здесь важны два аспекта: корректный отбор предметно-методических линий учеб-ников для включения в Федеральные перечни учебников и последующий обоснованный выбор этих линий обра-зовательными учреждениями.

Федеральные перечни учебников, рекомендованных (допущенных) к ис-пользованию в образовательном про-цессе в образовательных учреждениях, реализующих образовательные про-граммы общего образования и имеющих государственную аккредитацию (далее -




федеральные перечни учебников), ут-верждаются ежегодно приказом Ми-нобрнауки России на основе экспертизы учебников, проведенной в период дей-ствия федерального компонента госу-дарственного образовательного стан-дарта общего образования (обязатель-ного минимума содержания общего об-разования). Федеральные перечни со-держат более 1000 наименований учеб-ников, а их состав и структура ежегодно меняются.

Закон РФ «Об образовании» (ст. 32) [1] относит выбор учебников для использования в образовательном про-цессе к компетенции образовательного учреждения. «Педагогические работни-ки имеют право на свободу выбора и использования методик обучения и вос-питания, учебных пособий и материа-лов, учебников в соответствии с образо-вательной программой, утвержденной образовательным учреждением» (ст. 55) [1] .

Потребность школ в выборе учеб-ников обусловлена разнообразием обра-зовательных программ, реализуемых в школах и отражающих особенности со-става учащихся, условий обучения и со-става учителей. В наибольшей мере су-ществующие предметно-методические линии учебников, включенные в Феде-ральные перечни, обеспечивают по-требность в реализации разных образо-вательных программ; в наименьшей ме-ре – потребность в обучении детей по индивидуальным образовательным про-граммам; частично – потребность учи-телей-экспериментаторов в реализации новых идей.

Большинство существующих предметных линий при всем их кажу-щемся многообразии более или менее похожи друг на друга. Чаще наблюда-ются различия в методических решени-ях: подходе к отбору материала, к объ-яснению явлений действительности, по-строению методического аппарата, со-отношению различных видов текста.

Для обеспечения реальной воз-можности выбора школьных учебников образовательными учреждениями необ-

ходим ряд условий, среди которых сле-дует отметить:

• отказ от давления, которое ока-зывают на школу управленческие и ме-тодические структуры;

• организация мониторинга обра-зовательных результатов и факторный анализ этих результатов (в том числе для выяснения влияния различных предметных линий учебников на дос-тижение образовательных результатов);

• четкая регламентация процедуры выбора учебника и обеспечение про-зрачности процедуры выбора;

• участие в данной процедуре по-мимо администрации школы учителей и родителей, которые должны иметь воз-можность познакомиться с различными вариантами учебных пособий и имею-щейся информацией об их педагогиче-ской эффективности.

Неудовлетворительное положение дел с обеспечением качества учебной литературы, по мнению ряда СМИ, в первую очередь явилось следствием «закрытости» экспертизы учебников, отстранения педагогических работни-ков-практиков, представителей педаго-гической и родительской общественно-сти от экспертизы учебников.

Министерству образования и нау-ки Российской Федерации, в частности, рекомендовалось обеспечить широкое привлечение к экспертизе учебников и принятию решения о присвоении грифа учебнику представителей федеральных органов законодательной и исполни-тельной власти, органов государствен-ной власти субъектов Российской Феде-рации, образовательных учреждений, научных и общественных организаций, педагогических работников-практиков, родителей.

В соответствии с принятыми Ми-нобрнауки России решениями ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» в рамках гос-контракта проводил в 2007 году работы по проекту «Создание информационной системы поддержки федерального пе-речня учебников для общего образова-ния в составе Федерального центра ин-формационных образовательных ресур-




сов». Основными целями проекта были

разработка программного обеспечения информационной системы организаци-онно-технической поддержки процесса формирования федеральных перечней учебников для общего образования и создание открытого ресурса по обсуж-дению учебников широкой обществен-ностью.

Следует отметить, что принадлеж-ность педагогического труда к социо-номному типу профессий, для которых успешность в реализации целей и задач, эффективность их профессиональной деятельности во многом зависит от на-личия навыков общения с другими людьми, позволяет рассматривать в ка-честве его стержня профессионально-педагогическое общение — совокуп-ность средств и методов, обеспечиваю-щих реализацию целей и задач воспита-ния и обучения и определяющих харак-тер взаимодействия педагога и ученика.

Методика, позволяющая решить поставленную задачу, должна соответ-ствовать следующим требованиям: 1) надежно дифференцировать выделен-ные стили педагогического общения; 2) быть достаточно компактной и опера-тивной для диагностического использо-вания в условиях реального учебно-воспитательного процесса; 3) позволять соотносить самооценку педагога и его представление о нормативных эталонах педагогического общения с оценками его стиля общения с учащимися и кол-легами; 4) обладать однозначно интер-претируемой структурой, отражать наи-более существенные и устойчивые па-

раметры межличностного общения [3]. Учитывая вышеизложенное, спе-

циалистами ФГУ ГНИИ ИТТ «Инфор-мика» был разработан и с 12.07.2007 г. вступил в действие открытый форум (http://forum.fsu.edu.ru), предназначен-ный для обсуждения педагогической и родительской общественностью школь-ных учебников, используемых в образо-вательном процессе [4].

В 2008 г. форум по обсуждению учебников федеральных перечней 2006/2007 учебного года, ранее пред-ставлявший собой автономный ресурс, был интегрирован в состав информаци-онной системы и дополнен возможно-стью публикации отзывов по федераль-ным перечням 2008/2009 учебного года. Дополнительно была реализована воз-можность просмотра отзывов по кон-кретной предметной линии учебников за весь период действия форума.

Структура форума разработана с сохранением внутренней рубрикации официальных федеральных перечней учебников на 2007/08 и 2008/09 учебные годы и предусматривает возможность обсуждения учебников:

- для общеобразовательных уч-реждений;

- для общеобразовательных уч-реждений с обучением на языках наро-дов России;

- для специальных (коррекцион-ных) образовательных учреждений.

Навигация по разделам форума производится по гиперссылкам с назва-ниями рубрик федеральных перечней (рис. 1 и рис. 2).




Рис. 1. Пример экрана навигации

Рис. 2. Пример экрана навигации

Чтобы избежать трудоемкой про-

цедуры регистрации и последующего ввода пароля, которые обязательны для большинства стандартных форумов, персональные сведения сохраняются на компьютере пользователя в файлах «cookies», а при повторном посещении данной страницы автоматически под-ставляются в поля регистрации форума. Это позволяет не терять аудиторию ре-сурса из-за возможной утраты паролей

и трудоемкой процедуры повторной ре-гистрации.

Как показано на рисунке 3, можно отфильтровать обсуждаемые учебники вводом в поле контестного поиска (фрагмента) фамилии автора или назва-ния учебника. Если в поле контекстного поиска ввести дату, то пользователь может посмотреть отзывы, опублико-ванные с момента его последнего визи-та.




Рис. 3. Пример фильтрации учебников

На страницах форума его участни-ки могут обмениваться мнениями, вы-сказывать свои замечания и предложе-ния по содержанию конкретного школьного учебника.

Поскольку большинство учебни-

ков федеральных перечней входит в со-став предметных линий, форум предос-тавляет возможность просмотра отзы-вов по всей предметной линии учебни-ков (рис. 4).

Рис. 4. Пример просмотра отзывов

Информация об организации от-крытого форума для обсуждения учеб-ников, используемых в образовательном процессе, была опубликована в специ-альном пресс-релизе ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» от 20 августа 2007г.

В целях активизации работы фо-

рума по инициативе ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» в органы управления об-разованием субъектов Российской Фе-дерации было направлено письмо Де-партамента государственной политики и нормативно-правового регулирования в сфере образования Минобрнауки Рос-




сии №03-1690 от 2.08.07г. Департамент государственной по-

литики и нормативно-правового регу-лирования в сфере образования и науки Российской Федерации рекомендовал руководителям органов управления об-разованием субъектов Российской Фе-дерации довести информацию об от-крытом форуме по обсуждению учебни-ков до сведения образовательных учре-ждений с целью привлечения учителей, методистов, родителей и школьников к обсуждению учебников.

Информация об открытом форуме была доведена до органов управления образованием субъектов Российской Федерации.

Руководителям органов управле-ния образованием субъектов Россий-ской Федерации регулярно направля-лась статистическая справка о ходе об-суждений на форуме в разрезе субъек-тов Российской Федерации, что повы-шало активность региональных пред-ставителей педагогической и родитель-ской общественности в обсуждении учебников.

Информация о начале работы фо-рума также была направлена на 20 крупнейших образовательных Интер-нет-порталов. Кроме того, была произ-ведена адресная рассылка уведомлений о начале работы форума более чем в 4000 школ Российской Федерации.

Помимо публикации отзывов не-посредственно на форуме через web-интерфейс для пользователей была пре-дусмотрена альтернативная возмож-ность направления отзывов по элек-тронной почте в адрес редакции форума с обязательным указанием названия учебника, авторов учебника и классов, региона, населенного пункта, ФИО и рода занятий (учитель, методист, роди-тель, учащийся и пр.) и наименования образовательного учреждения.

Позитивное влияние на активность работы форума несомненно оказывал факт участия конкретного региона в ме-роприятиях, связанных с реализацией федеральных целевых программ в рам-ках национального проекта «Образова-

ние». Так, участник проекта НФПК «Информатизация системы образова-ния» - Новосибирская область является лидером в обсуждении школьных учеб-ников на форуме.

Анализ опубликованных отзывов показал, что в состав участников фору-ма вошли учителя высшей категории, методические объединения учителей, победители муниципальных, краевых, областных этапов конкурса в рамках национального проекта «Образование» разных номинаций, директора школ, методисты, научные сотрудники, пре-подаватели, воспитатели, родители, учащиеся.

Следует отметить, что жесткая структура форума и обращения только к целевой аудитории позволили избежать основной проблемы открытых форумов – обилия рекламных объявлений и «спама».

Анализ материалов форума пока-зал, что авторы публикуют свои отзывы в различных формах:

• сравнительный анализ несколь-ких учебников по одному предмету;

• мнения педагогов, обобщенные за несколько лет;

• результаты работы по данному учебнику;

• выводы методических объедине-ний учителей;

• обмен педагогическим опытом учителей-практиков;

• рекомендации авторов учебни-ков;

• рекомендации авторам и издате-лям учебников.

Встроенная в форум подсистема обработки поступающих отзывов по-зволяет подготавливать различные ана-литические материалы в разрезе (рис. 5):

o обсуждаемых учебников; o ступеней образования; o учебных предметов; o издательств учебной литерату-

ры; o субъектов Российской Федера-

ции; o категорий авторов и др.




Рис. 5. Подсистема обработки поступающих отзывов

Анализ поступающей на форум

информации показывает, что наблюда-ется устойчивая динамика роста коли-

чества отзывов и обсуждаемых учебни-ков (рис. 6).

Рис. 6. Динамика роста количества отзывов и обсуждаемых учебников

По состоянию на 14.10.2008 на

форуме опубликовано 7453 отзыва 3966 авторов из 75 регионов Российской Фе-дерации. Из учебников Федеральных перечней обсуждается 544 учебника.

В рамках информационной систе-мы разработан собственный счетчик по-сещений, позволяющий контролировать статистику посещений по страницам, пользователям, регионам и используе-мым для просмотра форума браузерам. Наличие собственного счетчика посе-щений позволило контролировать по-

сещаемость ресурса со стороны изда-тельств и образовательных учреждений России. Так с 1 августа 2008 г. по 23 сентября 2008 г. зафиксировано 28465 посещений, что в пиковые моменты достигало 20 посещений в час.

Наибольшее количество отзывов на форум поступило из Новосибирской области, Хабаровского края, Ставро-польского края, Кемеровской области, Республики Татарстан и Чувашской республики (рис. 7).




Рис. 7. Количество отзывов по регионам Бесспорными лидерами по коли-

честву обсуждаемых учебников являют-ся издательства «Просвещение» (188), «Дрофа» (110), «Вентана-Граф» (36), «Мнемозина» (31), «Баласс» (33) и АСТ-Астрель (23).

Помимо перечисленных изда-тельств, следует отметить 142 отзыва на

20 учебников издательства «Русское слово» и 225 отзывов на 17 учебников издательства «Титул».

Подавляющее количество отзывов по-прежнему относится к учебникам, зарекомендовавшим себя в школах на протяжении многих лет (рис. 8).




Рис. 8. Количество отзывов по издательствам

Среди авторов отзывов превали-руют учителя, учащиеся, родители, ме-тодисты, заместители и директора школ,

что подтверждает большой интерес школы к проблеме повышения качества учебников (рис. 9).

Рис. 9. Сводка по категориям авторов отзывов




Значительное количество отзывов посвящено «узким местам», требующим усовершенствования и доработки.

Безусловно, учебник является сис-темообразующим элементом учебно-методического комплекта. В свою оче-редь, учебник служит основой предмет-

ного комплекта учебных материалов (задачники, рабочие тетради, хрестома-тии, альбомы, атласы и другие виды учебных изданий). Так, Издательство «Просвещение» в одной из своих пре-зентаций следующим образом схема-тично представило УМК (рис. 10).

Рис. 10. Учебник как основа комплекта учебных материалов

Проблема, связанная с УМК, име-ет слабую теоретическую проработку: в науке не существует точного определе-ния, что такое УМК. Таким образом, практика (практическое использование) значительно опередила научную мысль. Требования к элементам УМК в инфор-мационной системе могут быть рас-смотрены как критерии оценки УМК.

Состав учебных изданий зависит напрямую от специфики предметных областей. По разным учебным предме-там могут быть сформулированы раз-ные требования к обязательным и до-полнительным элементам УМК.

Реализация концепции модерниза-ции образования приводит к новым тре-бованиям новых поколений учебных материалов:

• учебник постепенно перестает выступать в качестве основного учебно-го материала;

• появляются издания модульного типа;

• появляются «межпредметные» учебники, ориентированные на усвое-ние функциональных навыков и ключе-вых компетенций;

• формируются «горизонталь-ные» УМК для определенной паралле-ли, обеспечивающие реализацию меж-дисциплинарных связей;

• появляется аппарат преемст-венности учебных материалов.

Поступающая на форум информа-ция свидетельствует о том, что данный ресурс востребован широкой общест-венностью (в форуме участвуют не только педагоги и методисты, но также учащиеся и их родители), является од-ной из форм “общественной экспертизы учебников” и способствует решению важнейшей задачи повышения качества учебников. Отмечены факты использо-вания отдельными издательствами в рекламных целях поступающих на фо-рум отзывов.

Работа форума активно продолжа-ется и хочется верить, что мнение педа-гогической и родительской обществен-ности будет учтено издательским сооб-ществом при решении важнейшей зада-чи – повышение качества учебной лите-ратуры.

Литература 1. Закон РФ «Об образовании» от 10.07.1992 № 3266-1//Ведомости СНД и ВС РФ, 30.07.1992. – №

30. – Ст. 1797. 2. Современная учебная книга. Гл. 1. Перспективы развития российской школы/Под ред.

С.Г.Антоновой, А.А.Вахрушева. – М.: МГУП, 2004. 3. Рябикина И.В. Психологические закономерности педагогической деятельности. – г. Ярославль:


Управление в социальных и экономических системах


ЯрГУ. 4. Виноградов А.И., Горянский И.С., Сенькина Е.А., Смоляков А.П. «Открытый форум по обсуж-

дению учебников» //Материалы симпозиума «Новые информационные технологии и менеджмент каче-ства». – Турция: 2008. – С. 123–127.

МЕТОДИКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ ГОТОВНОСТИ ВЫПУСКНИКА ТЕХНИЧЕСКОГО

ВУЗА К ОПЕРАТОРСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Козлов Олег Александрович,

заместитель директора ИИО РАО по учебно-методической работе, [email protected]

Мартынов Андрей Анатольевич, преподаватель кафедры информатики и информационных технологий в системах

управления Серпуховского военного института ракетных войск, [email protected]

Аннотация В статье рассматриваются про-

блемы использования методов матема-тического моделирования для формиро-вания моделей успешности профессио-нальной деятельности инженеров-операторов сложных технических сис-тем. Дается анализ подходов к построе-нию таких моделей, рассматривается реализация модели на основе отзывов на выпускников и результатов обучения профильным дисциплинам.

*** Необходимость выполнения тре-

бования государственных образова-тельных стандартов ставит перед выс-шей школой проблему научно обосно-ванного определения круга знаний и на-выков в области применения ИТ для каждой специальности (специализации), каждого уровня образования. Практиче-ская реализация такого отбора приводит к проблеме построения различного рода моделей деятельности будущего спе-циалиста. В методической и научной литературе рассматривается ряд подхо-дов к построению таких моделей:

• построение качественной моде-ли специалиста без количественной оценки критериев моделирования;

• построение моделей на частных представлениях о характере профессио-нальной деятельности специалиста;

• нестрогое определение поня-тий, описывающих параметры деятель-

ности специалиста; • построение количественных

моделей с учетом некоторых парамет-ров, описывающих деятельность спе-циалиста.

Необходима разработка комплекс-ного подхода к построению модели специалиста с выделением количест-венных критериев с использованием ма-тематической статистики и информаци-онных технологий для построения и оп-тимизации моделей. Полученная модель специалиста позволит определить место и роль информационной подготовки в системе подготовки специалиста, а так-же детализировать все компоненты ме-тодической системы обучения [4].

Для решения проблем, связанных с моделированием процесса подготовки специалиста, требуется разработка со-ответствующих методик оценки про-дуктивности деятельности на основе использования показателей и критериев эффективности деятельности, позво-ляющих при использовании теоретиче-ского и эмпирического исследований сформулировать предложения по орга-низации и функционированию систем эффективного профессионального ста-новления специалистов.

Создание подобных методик обыч-но базируется на использовании метода экспертных оценок (как теоретической основы исследования) и методов мате-матической статистики (как средств об-




работки результатов продуктивности практической и учебно-познавательной деятельности кадров). Исходя из этого, особое внимание целесообразно уделить анализу существующих методов стати-стической обработки эмпирических дан-ных, отслеживаемых в ходе профессио-нального становления специалиста.

В настоящее время выделяют два основных способа представления зна-ний. Это интенсиональные представле-ния - схемы связей между атрибутами (признаками) и экстенсиональные пред-ставления - конкретные факты (объек-ты, примеры). Интенсиональные пред-ставления фиксируют закономерности и связи, которыми объясняется структура данных. Применительно к диагностиче-ским задачам, возникающим в ходе управляющего воздействия на процесс профессионального становления спе-циалиста, такая фиксация заключается в определении операций над атрибутами (признаками) объектов, приводящих к требуемому управленческому результа-ту. Интенсиональные представления, таким образом, реализуются посредст-вом операций над значениями атрибу-тов и не предусматривают произведения операций над конкретными информаци-онными фактами (объектами). В свою очередь экстенсиональные представле-ния связаны с описанием и фиксацией конкретных объектов из предметной области и реализуются в операциях, элементами которых служат объекты как целостные системы.

Анализируя группу интенсиональ-ных методов распознавания образов, следует отметить, что особенностью данной группы является то, что в каче-стве элементов операций при построе-нии и применении алгоритмов распо-знавания образов используются различ-ные характеристики признаков и их свя-зей. Такими элементами могут быть от-дельные значения или интервалы значе-ний признаков, средние величины и дисперсии, матрицы связи признаков и т.п., над которыми производятся дейст-вия, выражаемые в аналитической или конструктивной форме. При этом объ-

екты в данных методах не рассматри-ваются как целостные информационные единицы, а выступают в роли индикато-ров для оценки взаимодействия и пове-дения своих атрибутов. Вместе с тем, группа интенсиональных методов рас-познавания образов довольно обширна, и в ней выделяют подклассы:

1. Методы, основанные на оценках плотностей распределения значений признаков. Эти методы сводятся к опре-делению отношения правдоподобия в различных областях многомерного про-странства признаков.

2. Методы, основанные на предпо-ложении о классе решающих функций. В данной группе методов считается из-вестным общий вид решающей функ-ции и задан функционал ее качества, на основании которого по обучающей по-следовательности ищется наилучшее приближение этой функции. Самым распространенным является приближе-ние этой функции в виде линейных и обобщенных нелинейных полиномов:

y x w w x w x xi i ij i jj

p

i

p

i

p

( ) ... .= + + +===∑∑∑0

000

Основным достоинством методов, основанных на предположении о классе решающих функций, является ясность математической постановки задачи рас-познавания как задачи поиска экстре-мума, ее решение нередко достигается с помощью каких-либо градиентных ал-горитмов. С помощью этих методов можно строить диагностические модели высокой сложности и получать доста-точно высокие практически значимые результаты.

3. Логические методы. Они бази-руются на аппарате алгебры логики и позволяют оперировать информацией, заключенной не только в отдельных признаках, но и в сочетаниях значений признаков.

4. Структурные (лингвистиче-ские) методы. Методы данной группы основаны на использовании специаль-ных грамматик, порождающих языки, с помощью которых может описываться совокупность свойств распознаваемых




объектов. Рассматривая группу экстенсио-

нальных методов распознавания обра-зов, следует отметить, что в методах данной группы, в отличие от интенсио-нального направления, каждому изу-чаемому объекту в большей или мень-шей степени придается самостоятельное диагностическое значение. Примени-тельно к используемому нами направ-лению диагностики профессионального становления специалиста эти методы близки по своей сути к психодиагности-ческому подходу, который рассматри-вает людей не как проранжированную по тому или иному показателю цепочку объектов, а как целостные системы, ка-ждая из которых индивидуальна и имеет особенную диагностическую ценность. Основными операциями в распознава-нии с помощью рассматриваемых мето-дов являются операции определения сходства и различия объектов. Выделя-ют следующие подклассы экстенсио-нальных методов:

1. Метод сравнения с прототи-пом. В этом случае обычно в качестве точки-прототипа выбирается центр гео-метрической группировки класса (или ближайший к центру объект), опреде-ляемый как

( )Z X X X Ni N ii= + + +1 2 ... ,

где Zi - координаты i-го центра геомет-рической группировки ряда объектов; ) Ni

- количество объектов в классе; Х - координаты неизвестного объекта.

Для классификации неизвестного объекта х находится ближайший к нему прототип, и объект относится к тому же классу, что и прототип. В качестве меры близости могут применяться различные типы расстояний, например: - евклидово расстояние; - взвешенное евклидово расстояние; - расстояние Махланобиса; - расстояние Минковского; - расстояние Хэмминга.

2. Метод k-ближайших соседей. Суть его сводится к следующему. Ре-шение об отнесении неизвестного объ-екта к тому или иному диагностическо-

му классу принимается путем анализа информации об этой известной принад-лежности его ближайших соседей.

3. Алгоритмы вычисления оценок (голосования). Принцип действия алго-ритма вычисления оценок состоит в вы-числении приоритетов (оценок сходст-ва), характеризующих «близость» рас-познаваемого и эталонного объектов по системе ансамблей признаков, пред-ставляющей собой систему подмно-жеств заданного множества признаков.

4. Коллективы решающих пра-вил. Так как различные алгоритмы рас-познавания проявляют себя по-разному на одной и той же выборке объектов, то закономерно встает вопрос о синтетиче-ском решающем правиле, адаптивно ис-пользующем сильные стороны этих ал-горитмов.

Таким образом, сравнительный анализ описанных выше методов распо-знавания образов позволяет сделать ряд выводов:

1. Для диагностики процесса профессионального становления специа-листа из групп методов интенсионально-го направления практическую ценность в большей степени представляют парамет-рические методы и методы, основанные на предположениях о виде решающих функций.

2. Для задач, связанных с диаг-ностикой процесса профессионального становления специалиста на различных этапах его подготовки, характерна вы-сокая размерность пространства при-знаков, которая при повышении степени полиномиальной решающей функции дает огромный рост числа ее членов. Следовательно, спроецировав область потенциального применения интенсио-нальных методов распознавания на ди-агностическую проблематику, мы полу-чим картину, соответствующую хорошо отработанной традиционной методоло-гии линейных диагностических моде-лей.

3. Результаты моделирования могут интерпретироваться как расстоя-ния от исследуемых объектов до неко-торой гиперплоскости в пространстве




признаков, или, что эквивалентно, как проекции объектов на некоторую линию в данном пространстве. Поэтому линей-ные модели адекватны только простым геометрическим конфигурациям облас-тей пространства признаков, в которые отображаются объекты разных диагно-стических классов. При более сложных распределениях эти модели принципи-ально могут не отражать многие осо-бенности структуры эксперименталь-ных данных. В то же время такие осо-бенности способны нести ценную диаг-ностическую информацию, помогаю-щую понять структуру распределения исследуемых признаков.

Теперь, после теоретического обоснования методики обработки экс-периментальных данных, можно попы-таться оценить влияние информацион-ной подготовки на качество подготовки выпускников к профессиональной дея-тельности.

Для примера были выбраны выпу-скники регионального института, кото-рые после окончания училища продол-жили работу по предназначению - опе-раторами автоматизированных систем управления. Было проведено исследо-вание с целью получения ответа на во-прос: «Как влияет на успешность служ-бы выпускника качество его учебы по дисциплинам вычислительного профи-ля?» [5].

Анализ отзывов на 100 выпускни-ков 2005-2007 г.г. позволил сделать вы-вод о том, что в качестве объективного показателя готовности выпускника к профессиональной деятельности, а именно - к несению дежурства, - можно принять время, необходимое для полу-чения допуска к несению дежурства. Было принято решение представить за-висимость времени (в днях) подготовки к допуску на дежурство Т как функции от качества информационной подготов-ки [1-3], т.е. Т = f(x1, x2,..., xn), (1) где x1, x2,..., xn - показатели качества информационной подготовки или эле-менты модели информационной подго-товки.

С целью определения влияния со-ставляющих информационной подго-товки на показатель готовности к про-фессиональной деятельности Т были выбраны следующие элементы модели: x1 - средний балл по комплексу дисцип-лин «Основы устройства ЭВМ и про-граммирования» (1-2 курс); x2 - средний балл по комплексу дисцип-лин «Устройство автоматизированных систем управления» (3-4 курс); x3 - средний балл по комплексу дисцип-лин «Эксплуатация автоматизирован-ных систем управления» (5 курс).

Тогда линейная модель формиро-вания готовности выпускника к профес-сиональной операторской на профиль-ных дисциплинах с помощью метода наименьших квадратов по имеющимся экспериментальным данным с примене-нием пакетов компьютерной математи-ки примет вид: Т =72 - 1,15x1 - 6,5x2- 0,87x3. (2)

В ряде работ используются такие модели [6], квадратичная модель при том же вкладе элементов модели дала на порядок меньшие значения при квад-ратичных членах, поэтому для качест-венного анализа процесса подготовки специалистов к профессиональной дея-тельности мы считаем достаточным рассмотрение линейных моделей типа (2). Модель (2) показывает на весьма существенный вклад дисциплин 3-4 курса в информационную компоненту готовности выпускника к профессио-нальной деятельности.

Отзывы на выпускников позволи-ли рассмотреть еще группу показателей - показатели успешности профессио-нальной деятельности {Q} в течении первого года работы. По отзывам были выбраны следующие показатели: Q1 - знание конструкции объекта

управления; Q2 - знание боевой и эксплуатационной

документации; Q3 - умение правильно эксплуатировать

технику; Q4 - стремление к профессиональному

росту;




Q5 - интегральный показатель

Q5 = (Q1 + Q2 + Q3 + Q4 )/4 (3)

Аналогично (2) были получены следующие модели успешности профес-сиональной деятельности Q 1 = 2,07 + 0,7x1 + 0,33x2 + 0,04x3. (4)

Q 2 = 1,85 + 0,06x1 + 0,59x2 + 0,01x3. (5)

Q3 = 2,33 + 0,002x1 + 0,27x2 + 0,08x3. (6)

Q4 = 1,95 + 0,026x1 + 0,69x2+ 0,02x3. (7)

Q5 = 2,23 + 0,036x1 + 0,47x2 + 0,06x3. (8)

Анализ комплекса моделей ус-пешности профессиональной деятель-ности {Q} и модели готовности к про-фессиональной деятельности показыва-ет, что из дисциплин информационного цикла наибольший вклад в успешность деятельности вносят дисциплины, фор-мирующие знания по устройству АСУ. Мы сразу хотим отметить, что рассмат-риваем только перечисленный комплекс дисциплин, не проводя сравнительных оценок с дисциплинами других циклов, что может стать объектом самостоя-тельного исследования. Отметим толь-ко, что предлагаемая методика может быть использована и для этих целей. Например, выбрав в качестве парамет-ров модели результаты обучения на старших курсах: x1 - средний балл по комплексу дисцип-лин «Устройство автоматизированных систем управления» (3-4 курс); x2 - средний балл по комплексу дисцип-лин «Эксплуатация автоматизирован-ных систем управления» (5 курс); x3 - результат заключительного тестиро-вания в группе профотбора училища, мы получим следующее выражение для интегрального показателя Q5:

Q5 = 1,77 + 0,23x1 + 0,12x2 + 0,35x3. (9)

Показатель Q5 еще раз говорит о

сложности процесса подготовки спе-циалистов, о большом влиянии лично-стных факторов.

Модели (1) - (9) показывают боль-шое влияние дисциплин 3-4 курсов на качество подготовки специалистов. Но и успешность изучения этих дисциплин, в свою очередь, закладывается на млад-ших курсах, обеспечивается довузовской подготовкой. Выбрав в качестве пара-метров модели:

x1 - средний балл по комплексу дисциплин «Устройство ЭВМ» (2-3 курс); x2 - средний балл по комплексу дисцип-лин «Программирование» (1-2 курс); x3 - оценка по информатике в школьном аттестате; x4 - средний балл в школьном аттестате, мы получим следующее выражение для Q6 - показателя качества изучения уст-

ройства АСУ: Q6 = 0,54 + 0,27x1 + 0,29x2 + 0,05x3 + 0,37x4. (10)

Модель (10) наглядно показывает важность общего уровня подготовки абитуриентов в формировании профес-сиональных качеств будущего специа-листа и характеризует качество дову-зовской информационной подготовки. Учитывая последовательный характер обучения программированию и устрой-ству ЭВМ, можно построить еще одну модель для показателя Q7 - знаний уст-

ройства ЭВМ, - при этом в качестве па-раметров модели выбираются: x1 - средний балл по комплексу дисцип-лин «Программирование2 (1-2 курс); x2 - оценка по информатике в школьном аттестате; x3 - средний балл в школьном аттестате.

Тогда модель примет вид: Q7 = 0,03 + 0,66x1 + 0,11x2 + 0,19x3. (11)

Модели (10) и (11) иллюстрирует предположение о том, что довузовская информационная подготовка не дает достаточных знаний по устройству ЭВМ, что в последствии сказывается на качестве подготовки специалистов.

Литература 1. Журавлев Ю.И. Непараметрические задачи распознавания образов // Кибернетика, 1976. - №3. -

С. 93-103. 2. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классифика-

ции//Проблемы кибернетики. - М.: Наука, 1978, вып. 33. - С. 5-68. 3. Журавлев Ю.И., Гуревич. Распознавание образов и анализ изображений: Искусственный интел-




лект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник/Под ред. Д.А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

4. Козлов О.А. Теоретико-методологические основы информационной подготовки курсантов во-енно-учебных заведений: Монография. - М.: МО РФ, 1999. – 386 с.

5. Козлов О.А., Скубаев В.В. Проблема формирования у будущих офицеров профессиональной го-товности к работе с информационными системами/Материалы научно-практического семинара по НИР «ПРОБЛЕМА»: «Некоторые проблемы реформы в Вооруженных Силах Российской Федерации и совер-шенствование подготовки военных кадров». - Серпухов, МО, 1998. - С. 44-50.

6. Расстригин Л.А., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознавания. - М.: Энергоатомиздат, 1981. - С. 1-78.

СОЗДАНИЕ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ НА ОСНОВЕ ДИСТАНЦИОННЫХ

ТЕХНОЛОГИЙ Кривошеев Анатолий Олегович,

заместитель директора ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», [email protected] Фомин Сергей Сергеевич,

начальник отдела ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», [email protected]

Аннотация В статье рассматривается подход

по разработке систем обучения с при-менением методов управления обучени-ем на основе прагматического подхода, а также основные задачи, возникающие при создании системы обучения с при-менением дистанционных технологий.

Введение Современный уровень развития

вычислительной техники в целом и ин-формационно-телекоммуникационных технологий (ИКТ) в частности создает предпосылки для повышения качества образования. Использование Интернет позволяет применять современные тех-нологии дистанционного обучения, в значительной степени упрощающие доставку содержимого дисциплин (об-разовательного контента) и позволяю-щие автоматизировать значительную часть контрольных мероприятий про-цесса обучения. Применение дистанци-онных технологий обучения в условиях, когда доступ к Интернет перестал быть проблемой для основной массы уча-щихся, возможно на всех уровнях обу-чения и для любых форм обучения.

Однако реализация возможностей,

предоставляемых современными сред-ствами ИКТ, сдерживается проблемой дефицита преподавательских кадров не-обходимой квалификации для создания современных систем обучения на осно-ве ИКТ. Весьма остро обозначилась не-обходимость в рамках основных курсов педагогических университетов, а также курсов повышения квалификации педа-гогических кадров ввести дисциплины по созданию авторских учебных курсов, обеспечивающих эффективную реали-зацию нового содержания непрерывно-го профессионального образования.

Процесс обучения осуществляется в рамках системы обучения, созданной в каждом образовательном учреждении. Система обучения обеспечивает взаи-модействие между преподавателем и обучаемым, а также организатором учебного процесса в целом для дости-жения целей обучения. На рисунке 1 схематично иллюстрируется процесс обучения как взаимодействие Ученика и средств обучения, а также развитие средств обучения от Учителя до совре-менных средств обучения, включающих компьютер и ИКТ.




Ученик � Учитель

Ученик �

Учитель+дополнительные средства обучения: - учебник; - учебные пособия; - доска, мел; - учебные фильмы.

Ученик �

Учитель+дополнительные средства обучения: - доска, мел; - учебник; - учебные пособия; - учебные фильмы; - компьютер, ИКТ.

Рис. 1. Процесс обучения Основной вопрос, который необ-

ходимо решить при создании системы обучения: как и в какой последователь-ности эффективно использовать в опре-деленном виде учебных занятий допол-нительные средства обучения? Если при использовании традиционных средств обучения такой вопрос решен, то при-менение компьютеров и ИКТ, а также расширение их возможностей, создает большие проблемы. Целью данной ста-тьи является определение основных за-дач, возникающих при создании систе-

мы обучения с применением компьюте-ра и ИКТ и нахождение путей их реше-ния.

Система обучения Обучение – это сориентированный

на достижение определенных целей учебный процесс, который спланирован заранее и имеет определенные времен-ные рамки [1,2]. Схематично формаль-ное отличие содержания терминов «обучение» и «образование» иллюстри-руется таблицей 1.

Таблица 1 Обучение, образование

Определены цели обучения? да нет

Процесс обучения спланирован?

да

обучение

Посещение театров, музе-ев, пользование Интерне-том, поездки с учебными целями

В контексте данной статьи рас-сматривается разработка именно систем обучения на основе ИКТ.

При разработке системы обучения

выделяют 4 основных уровня принятия решений (таблица 2) и определяют цели и задачи, решаемые на каждом уровне.

Таблица 2 Уровни принятия решения Цели и задачи

1- Уровень курса (дисциплины) - цели; - структура; - содержание.

Учебная программа курса. Общая последовательность частей курса. Выбор основных методов и средств обучения.

2 – Уровень занятия (урока) (обучение, необхо-димое для достижения главной цели занятия, – определяется учебным планом дисциплины).

Структура курса. Последователь-ность занятий. Выбор методов и средств обучения для каждого раздела курса.




Уровни принятия решения Цели и задачи 3 – Уровень мероприятия (достижение локаль-ных целей обучения – определяется планом проведения занятия).

Детализированный план урока. Мероприятия, обеспечивающие выполнение каждой локальной це-ли. Методы и средства обучения, соот-ветствующие каждому типу цели.

4 – Уровень «шага» мероприятия, на котором каждое мероприятие планируется в деталях

Упражнения по программирован-ному обучению с применением различных средств обучения (текст, практические упражнения, аудиовизуальные средства, препо-даватель, компьютер, ИКТ).

Указанный подход имеет традици-онный характер, но при дальнейшей разработке системы обучения необхо-димо ответить на вопросы о возможно-

сти применения ИКТ в разрабатываемой системе обучения в конкретном образо-вательном учреждении (таблица 3).

Таблица 3

Для чего?

Какой вид учебной деятельности поддерживает компьютер: - презентация (информационно-учебный матери-ал); - выработка навыков, закрепление умений; - что в классе, что в качестве самостоятельных и/или домашних заданий.

Как?

Каким образом будет реализована компьютерная поддержка процесса обучения (вид /способ взаи-модействия).

Цена вопроса

- стоимость разработки, сопровождения и разви-тия учебного ресурса; - организация учебного процесса; - стоимость эксплуатации компьютеров и услуги Интернет.

Только после положительного от-вета на все вопросы можно приступать к разработке самой системы обучения и учебно-методических комплексов для курсов (дисциплин).

Системы управления обучением Построение систем обучения в на-

стоящее время осуществляется на осно-ве систем управления обучением (LMS –Learning Management Systems), позво-ляющих как управлять процессом обу-чения, так и создавать учебный контент.

В настоящее время на рынке сис-тем управления обучением в системе образования России наибольшее рас-пространение получили такие системы, как:

- WebCT (Фирма Blackboard, Ка-

нада); - Oracle iLearning (Фирма Oracle); - Прометей (ООО «Виртуальные

технологии в образовании»); - Доцент (ООО УНИАР); - Moodle. Все более распространенной ста-

новится система управления обучением Moodle [3,4]. Moodle (модульная объ-ектно-ориентированная динамическая учебная среда) - бесплатная, открытая (Open Source, под лицензией GNU Public License) система управления обу-чением. В отечественной терминологии относится к классу ПСПО (Пакеты сво-бодно распространяемого ПО). Система реализует философию «педагогики со-циального конструкционизма» и ориен-




тирована прежде всего на организацию взаимодействия между преподавателем и учениками, хотя подходит и для орга-низации традиционных дистанционных курсов, а так же поддержки очного обу-чения. Moodle переведена на десятки языков, в том числе и на русский, и ис-пользуется в двухстах странах мира.

Проект по сопровождению и раз-витию данной системы является откры-тым и в нем участвует множество дру-гих разработчиков. Русификацию Moodle осуществляет команда специа-листов из России и Белорусии (на доб-ровольной основе). Moodle написана на PHP с использованием SQL-базы дан-ных (MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server и др. БД - используется ADO DB XML). Moodle может работать с объектами SCO и отвечает стандарту SCORM.

По уровню предоставляемых воз-можностей Moodle выдерживает срав-нение с известными коммерческими LMS, и в то же время выгодно отлича-ется от них тем, что распространяется в открытом исходном коде. Это дает воз-можность создать на ее основе систему обучения, учитывающую особенности построения учебного процесса под за-дачи конкретного образовательного уч-реждения, и, при необходимости, встроить в нее новые модули. Moodle ориентирована на коллаборативные технологии обучения, это позволяет ор-ганизовать обучение в процессе совме-стного решения учебных задач, осуще-ствлять взаимообмен знаниями.

Для организации учебного процес-са на основе LMS, как правило, задейст-вованы следующие участники:

- преподаватель; - слушатель; - организатор; - технический администратор. Преподаватель – квалифициро-

ванный специалист в определенной предметной области, владеющий ин-формационными технологиями. В его обязанности входит заполнение кален-дарного плана, проведение занятий и тестирование, консультирование слуша-

телей, мониторинг учебной деятельно-сти слушателей своей группы, управле-ние учебными ресурсами.

Слушатель – студент или учащий-ся. Его функции: регистрация, получе-ние пароля и имени пользователя, вы-бор программы обучения или отдельно-го курса, оплата (если курсы на ком-мерческой основе), изучение курсов, аттестация.

Организатор - менеджер струк-турного подразделения образовательно-го учреждения, занимающийся набором слушателей и осуществлением методи-ческой работы. В его обязанности вхо-дит составление расписания занятий, набор слушателей, мониторинг знаний слушателей, составление списка слуша-телей.

Технический администратор – лицо, осуществляющее техническую поддержку учебного процесса и обору-дования. В его обязанности входит тех-ническая поддержка учебного процесса, консультирование по техническим ас-пектам системы управления обучением и сетевым технологиям.

Учебно-методический комплекс Учебно-методический комплекс

(УМК) – это совокупность учебно-методических материалов, необходи-мых и достаточных для организации учебного процесса по дисциплине и способствующих эффективному освое-нию студентами учебного материала.

Состав УМК: - рабочая программа учебной дис-

циплины; - конспект (тезисы) лекций; - словарь терминов (глоссарий); - методические рекомендации по

изучению дисциплины (комплекс реко-мендаций и разъяснений, позволяющих студенту оптимальным образом органи-зовать процесс изучения данной дисци-плины. При разработке рекомендаций необходимо исходить из того, что курс изучается студентами самостоятельно);

- учебно-методические материалы по курсу (темы и описание практиче-ских заданий, методические указания по выполнению практических заданий);




- методические материалы для те-кущего, промежуточного и итогового контроля (выполнение рефератов, отве-ты на контрольные вопросы, прохожде-ние тестов);

- дополнительные материалы (все тесты курса с указанием правильных ответов, темы рефератов, контрольные вопросы; образцы выполнения рефера-тов, практических заданий).

При разработке УМК для их реа-лизации с использованием систем управления обучением необходимо учи-тывать требования модульного подхода к созданию курса и учет возможностей LMS.

С целью повышения эффективно-сти изучения теоретического материала и проведения контрольных мероприя-тий рекомендуется разбивать курс на модули (темы, разделы).

Изучение каждого модуля должно заканчиваться контрольными мероприя-тиями, цель которых - установить факт достижения целей обучения (опреде-лить уровень знаний и умений).

В состав контрольных мероприя-тий каждого модуля (в зависимости от целей и задач курса) могут входить:

- контрольные вопросы; - вопросы для тестов самопровер-

ки (тесты, позволяющие посмотреть правильные ответы) с указанием пра-вильных ответов;

- вопросы теста для модуля с ука-занием правильных ответов,

- темы рефератов; - описание практических заданий

конкретного модуля. При создании УМК необходимо

учитывать возможности, предоставляе-мые системами управления обучением, такие как:

- формы представления теоретиче-ского материала;

- типы вопросов и техника их пре-доставления слушателю;

- технология выполнения практи-ческих заданий и представления резуль-татов на проверку;

- возможность выполнения груп-повых практических заданий;

- возможность проведения «сете-вых» семинаров.

Реализация УМК в электронном виде средствами LMS

Главная функция систем управле-ния обучением - это сопровождение всего процесса создания и применения разработанных электронных курсов:

- создание теоретического раздела; - создание тестовых заданий; - проведение лекционных занятий; - практические задания и упраж-

нения; - контроль знаний; - консультации в режимах он- и

оф-лайн. В системе управления обучением

Moodle для реализации указанных функций применяются следующие ин-струментальные средства (элементы курса): «ресурс», «урок», «задание», «тест», «форум», Wiki.

Создание теоретического раздела На этом этапе автор разрабатывает

рукописный вариант теоретического материала с помощью текстового редак-тора. Затем этот материал размещается автором в базе данных LMS с помощью соответствующих интерфейсных инте-рактивных функций.

Для размещения теоретического материала курса в системе Moodle ис-пользуется элемент «ресурс». В качест-ве ресурса может выступать: текст, ил-люстрация, web-страница, аудио или видео файл. Для создания Web-страниц в систему встроен визуальный редактор, который позволяет преподавателю, не знающему языка разметки HTML, дос-таточно легко создавать Web-страницы, включающие элементы форматирова-ния, иллюстрации, таблицы.

Создание тестовых заданий LMS позволяет при создании тес-

тов использовать вопросы разных ти-пов:

- вопросы в закрытой форме (множественный выбор);

- да/нет; - короткий ответ; - числовой; - соответствие;




- случайный вопрос; - вложенный ответ и др. Все вопросы сохраняются в банке

вопросов (рис. 2) и могут быть много-кратно использованы в этом же курсе (или в других). Для удобства пользова-ния банком вопросов данные вопросы

объединяются в категории, возможно также добавление различных типов во-просов в выбранную категорию. Для этого необходимо перейти к управле-нию категориями при помощи ссылки «Категории» или кнопки «Редактиро-вать категории».

Рис. 2. Банк вопросов

Проведение лекционных заня-тий

При построении интерактивной системы предполагается, что материал для лекционных занятий представлен в системе управления обучением, и этот материал изучается слушателем само-стоятельно. Основная часть лекций представляется в виде элемента «ре-сурс», с помощью которого можно формировать текстовые и Web-

страницы, пояснения, подключать к курсу презентации, карты памяти, фай-лы различных форматов.

Типичная лекция формируется в формате HTML для самостоятельного изучения. При этом в системе фиксиру-ется соответствующая информация (со-бытие, дата, время и пр.), что позволяет преподавателю контролировать процесс обучения и организовывать проведение лекций (рис. 3).

Рис. 3. Типичная лекция в формате HTML и фиксируемые в системе события,

помогающие преподавателю в проведении лекции




Практические задания и упраж-нения

Типичными видами заданий явля-ются рефераты, проекты и т.п. Основ-ным элементом, используемым для ор-ганизации процесса практических зада-ний и упражнений в системе, является элемент «Задание».

В системе реализуются следую-щие виды заданий:

- «ответ в виде текста». В этом случае слушателю предлагается озна-комиться с заданием и набрать ответ в текстовом поле;

- «ответ в виде файла». При выбо-ре этого типа ответа студенту вместо текстового поля предлагается загрузить файл с ответом;

- «ответ - в виде нескольких фай-

лов». В данном типе задания файлов, загружаемых слушателем, может быть несколько;

- «ответ вне сайта». Этот вид зада-ния используется в случае проведения работы вне Moodle. В этом случае слу-шатель выполняет задание без участия системы Moodle, и преподаватель вы-ставляет оценку, основываясь на ре-зультатах выполнения работы вне сайта.

При создании задания в парамет-рах можно также задать интервал вре-мени, в течение которого задание мож-но выполнить, указать количество по-пыток и установить групповой метод для данного задания. На рисунке 4 при-веден пример задания: «Ответ - в виде файла».

Рис. 4. Практическое задание типа «Ответ в виде файла»

Контроль знаний Система поддерживает следующие

формы контроля знаний: тесты и кон-трольные вопросы.

Рисунок 5 иллюстрирует органи-зацию процесса тестирования слушате-ля, выполняющего тестовое задание.

Тесты «открываются» в так называемом «защищенном окне», которое не позво-ляет слушателям выполнять операцию по вставке и копированию, а также бло-кирует переход на другие страницы. Кроме того, процесс тестирования име-ет ограничения по времени.




Рис. 5. Процесс тестирования

Консультации в режимах он- и оф-лайн

Консультации в режиме он-лайн организуются при помощи модуля «чат» (рис. 6).

При создании чата в качестве па-раметров указываются название, всту-пительный текст, указывается время и периодичность его проведения, количе-

ство запоминаемых сообщений. Сессии консультаций в режиме чата сохраня-ются в системе, а при выбранном пара-метре «Все могут посмотреть сессии» любые слушатели могут просматривать сообщения чата в любое время.

Если эта опция выключена, то только преподаватели могут видеть ар-хивы сообщений.

Рис. 6. Пример проведения консультаций в режиме он-лайн при помощи модуля «чат»

Применение других инструмен-тальных средств системы

Элемент курса «Урок». Позволяет организовать пошаговое изучение учеб-ного материала. Материал разбивается на дидактические единицы, в конце ка-ждой из которых приводятся контроль-ные вопросы на усвоение материала. Система, настроенная преподавателем, позволяет по результатам контроля пе-ревести студента на следующий уровень изучения материала или вернуть к пре-дыдущему. Этот элемент курса позволя-

ет проводить оценивание работы сту-дентов в автоматическом режиме: пре-подаватель лишь задает системе пара-метры оценивания, после чего система сама выводит для каждого студента об-щую за урок оценку, заносит ее в ведо-мость.

Элемент курса «Задание». Резуль-тат выполнения задания (файл) загру-жается на сервер с помощью специаль-ной формы. Преподаватель может опе-ративно проверить полученные от сту-дента файлы, прокомментировать их и,




при необходимости, предложить дора-ботать результаты. Преподаватель мо-жет открыть ссылки на файлы, при-сланные участниками курса, и сделать эти работы предметом обсуждения в форуме (может быть удобна, например, для творческих курсов). Если это раз-решено преподавателем, каждый сту-дент может представлять результаты выполнения задания неоднократно, что дает возможность оперативно коррек-тировать работу студента и добиваться полного решения учебной задачи.

Элемент курса «Форум». Удобен для обсуждения проблем, проведения консультаций. При добавлении нового форума преподаватель может выбрать его тип:

- обычный форум с обсуждением одной темы;

- доступный для всех общий фо-рум;

- форум с одной темой обсуждения для каждого пользователя.

Форум поддерживает структуру дерева. Сообщения из форума могут, по желанию преподавателя, автоматически рассылаться студентам по электронной почте через 30 минут после их добавле-ния (в течение этого времени сообще-ние можно отредактировать или уда-лить).

Элемент курса «Wiki». LMS Moodle поддерживает эту весьма полез-ную функцию коллективного редакти-рования текстов. Быстрота создания и обновления страниц — одно из важ-нейших преимуществ данной техноло-гии.

Wiki позволяет: - многократно править текст по-

средством самой Wiki-среды без приме-нения дополнительных программных средств;

- особый язык разметки - так на-

зываемая Wiki-разметка, позволяет лег-ко и быстро размечать в тексте струк-турные элементы и гиперссылки, фор-матировать и оформлять отдельные элементы;

- отображать изменения сразу по-сле их внесения;

- разделять содержимое на имено-ванные страницы;

- иметь множество авторов текста, причем в некоторых Wiki правки могут вносить все участники учебного про-цесса;

- учитывать изменения версий тек-ста.

Варьируя сочетания различных элементов курса, преподаватель органи-зует изучение материала таким образом, чтобы формы обучения соответствовали целям и задачам конкретных заданий.

Разработанные и реализованные в электронном виде УМК должны пройти опытную апробацию в реальном учеб-ном процессе с тщательной проверкой всех учебно-методических материалов, контрольных заданий и тестов, апроба-цией сценариев взаимодействия всех участников учебного процесса.

Заключение Ограниченные возможности объе-

ма данной публикации не позволяют более подробно осветить широкий круг задач, которые необходимо решать раз-работчикам конкретных систем обуче-ния. Достаточно указать на моделиро-вание новых организационных форм обучения, предоставляемых новыми возможностями LMS, их практическую реализацию и определение эффективно-сти и необходимости их применения. Образование - один из самых инерци-онных бизнес-процессов общества, и далеко не все инновационные информа-ционные технологии находят свое при-менение в процессе обучения.

Литература 1. Под редакцией Гриценко В.И., Довгялло А.М., Савельева А.Я. Компьютерная технология

обучения. Словарь-справочник. – Киев: «Наукова думка», 1993. – 650с. 2. Romiszowski, A.J. Designing Instructional System. First Pablished in Great Britain in 1981, Kogan

Page Ltd, London, - 417 p. 3. Соловов А.В. Электронное обучение: проблематика, дидактика, технология. – Самара: «Новая

техника», 2006. – 464 с. 4. http://www.moodle.org.




ПОДХОДЫ К СОЗДАНИЮ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАНИЯ ШКОЛЫ (НА ПРИМЕРЕ ГИМНАЗИИ № 1531

«ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ» ГОРОДА МОСКВЫ) Киракозов Юрий Вартанович,

директор Гимназии №1531, [email protected] Пономарева Татьяна Филипповна,

специалист Гимназии №1531, [email protected] Потяева Татьяна Александровна,

национальный координатор ассоциированных школ ЮНЕСКО РФ Шатров Александр Федорович,

заместитель директора ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», [email protected] Аннотация Статья рассматривает научно-

методические подходы к управлению учебно-воспитательным процессом об-щеобразовательной школы как элемента системы управления в социальных сис-темах. Проведен анализ основных фак-торов, влияющих на качество школьно-го обучения. Даны обобщенные реко-мендации к построению системы управ-ления качеством образования школы. Рекомендации выполнены на основании исследовательских работ проводимых Гимназией №1531 совместно с ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика».

Введение Эффективное управление любым

сложным объектом и прогнозирование его состояния в будущем требует сбора и анализа больших объемов информации о тех процессах, которые обеспечивают нормальное функционирование системы или могут нарушить ее нормальную ра-боту. Поэтому для анализа процессов, которые происходят в общеобразова-тельной школе, являющейся сложным социальным объектом, необходимо раз-работать и внедрить действенную систе-му управления, позволяющую предот-вратить нежелательные явления на осно-ве обоснованных, адекватных решений, выбранных из множества возможных и направленных на достижение желаемого результата.

Говоря об управлении общеобразо-вательной школой, основным желаемым результатом является обеспечение все-стороннего развития учащихся, подго-товка выпускника, имеющего твердые знания, навыки и убеждения, физически

и нравственно развитого. Совокупность положительных качеств выпускника можно определить как качество образо-вания.

Одна из главных проблем совре-менной школы в международном мас-штабе - недостаточное качество образо-вания, проявляющееся в неудовлетво-ренности уровнем знаний, психическим и физическим здоровьем выпускников, их слабой способностью к адаптации в современных социально-экономических условиях.

Поэтому принятая во всех странах концепция ЮНЕСКО заключается в со-вершенствовании системы образования, которая начинается с общеобразова-тельной школы, где закладываются ос-новы для становления личности и ее дальнейшего развития. От того, как бу-дет организовано обучение и воспита-ние в средней школе, зависит, в конеч-ном итоге, процветание общества в це-лом.

В условиях бурного развития эко-номики России значение качества обра-зования, как важнейшего фактора раз-вития общества, стало одним из при-оритетных направлений деятельности государства, что законодательно закре-плено в Концепции модернизации Рос-сийского образования на период до 2010 года, в законе «Об образовании», дру-гих документах.

Одним из действенных механиз-мов контроля качества образования, из-менений, происходящих в образова-тельном процессе, является внедрение системы постоянного мониторинга ин-формации о тех процессах, которые




влияют на качество обучения, анализ этой информации и коррекция прини-маемых решений в соответствии с дан-ными мониторинга. Этим определяется необходимость использования инфор-мационно-коммуникационных техноло-гий (ИКТ) на всех, в том числе и школьном, уровнях образования, всеми участниками учебно-воспитательного процесса.

В настоящее время обеспечение качества образования становится важ-нейшей задачей для общеобразователь-ных учреждений отвечающей совре-менным социальным требованиям. Ре-шение этой задачи связано с развитием самой общеобразовательной школы, изучением имеющихся подходов к управлению качеством образования, разработке новых и реализацией наибо-лее эффективных из уже созданных подходов в практической деятельности.

Для повышения качества образо-вательного процесса в Гимназии плани-руется построение центра управления качеством образования. Основной зада-чей центра является создание условий для всестороннего развития личности, основанного на заинтересованности всех членов коллектива Гимназии в по-стоянном совершенствовании качества образовательных и воспитательных ус-луг, постоянном повышении требований как к учебно-воспитательной работе пе-дагогического коллектива, так и уровню знаний учащихся.

Все процессы, контролируемые в рамках управления качеством образова-ния, должны обеспечить творческий подход к усвоению знаний учащимися, превращение информации, получаемой на уроках, в кружках, при дополнитель-ных занятиях в прочные знания и уме-ния, которые могут использоваться на практике, помогут выбрать будущую специальность.

Управление качеством основано на философском тезисе «всеобщего ка-чества». Применительно к Гимназии этот тезис базируется на самоконтроле своей деятельности всеми участниками учебно-воспитательного процесса, во-

влечении всего коллектива в процесс постоянного совершенствования каче-ства и постоянном улучшении образо-вательных и воспитательных процессов.

1. Управление процессом обуче-ния

Для повышения качества образо-вательного процесса в Гимназии на базе локальной вычислительной сети созда-ется единая информационная среда Гимназии (ИСГ). Информационная сре-да включает в себя: систему мониторин-га; электронную базу данных (БД); ав-томатизированную систему информа-ционной поддержки принятия решений, библиотеку электронных образователь-ных ресурсов (ЭОР), адаптированных к общим требованиям, предъявляемым к учащимся определенного класса, до-полнительные учебные материалы, сис-тему электронного документооборота.

Каждый ученик Гимназии может получать дополнительные уроки, а младшие учащиеся - готовить домаш-ние задания в школе при поддержке пе-дагогов.

Для углубленного изучения от-дельных предметов в школе работают кружки по интересам (литературный, иностранных языков и др.), проводятся индивидуальные занятия с учащимися.

Одним из новых направлений в совершенствовании учебного процесса является широкое использование ком-пьютерных технологий для визуального представления физических и других процессов, иллюстрации изучаемых тем на уроках. Для этого каждая учебная аудитория оборудуется компьютерами, объединенными сетью, электронной доской, проектором.

Контроль успеваемости ведет ка-ждый учитель и отражает ее в виде от-меток в журнале рукописном и/или электронном. Данные собираются в БД для последующего анализа динамики изменения показателей. Также инфор-мация для анализа собирается путем ан-кетирования и опросов членов коллек-тива школы, с последующим занесени-ем результатов опроса в БД.

Собираемая информация об учеб-




ном процессе структурирована и дос-тупна в виде электронных форм, кото-рые включают внешние и внутренние показатели качества. Внутренние пока-затели подразделяются на входные и промежуточные данные. Входные дан-ные фиксируют успеваемость учащихся, поступающих в Гимназию (начиная с 5 класса). Эти показатели используются, чтобы оценить общую подготовку уча-щегося. Промежуточные данные позво-ляют оценить общую успеваемость по среднему баллу, а также динамику оце-нок по отдельным предметам для каж-дого учащегося и класса в целом.

Формальные оценки дополняются замечаниями педагогов, которые харак-теризуют потенциал каждого ученика и позволяют прогнозировать его успевае-мость в будущем при соответствующем качестве обучения, найти индивидуаль-ный подход к каждому ученику.

Выходные данные результатов обучения содержат оценки, полученные при сдаче выпускных экзаменов, ЕГЭ, баллы за внеклассную работу, и в даль-нейшем пополняются информацией о поступлении в ВУЗ, результатах обуче-ния и трудоустройства. Эти показатели используются для оценки деятельности педагогического коллектива, с одной стороны, а с другой - как основа для дальнейшего улучшения процесса обу-чения в школе. Анализ внутренних и внешних данных при накоплении по-зволит определить субъективность те-кущих оценок и окажет влияние на ис-пользование тех или иных методик обу-чения, покажет уровень преподавания предметов.

Для развития способностей гимна-зистов, их смекалки, дополнительно им предоставляется возможность самостоя-тельно проверить свои знания на тестах, контрольных работах, которые хранятся в БД и доступны желающим.

Важным моментом управления процессом обучения является определе-ние уровня подготовки педагогического коллектива Гимназии, их заинтересо-ванности в результатах своего труда, умения увлечь учеников своим предме-

том. Большое влияние оказывает насы-щенность учебного материала нагляд-ными пособиями, примерами, средства-ми более доходчивого восприятия мате-риала. Этому способствует использова-ние на уроках компьютерных техноло-гий, позволяющих более ярко препод-нести учащимся плановый учебный ма-териал, а также предоставить им воз-можность более глубокого изучения ин-тересующих предметов.

Эти умения зависят от квалифика-ции педагога, его стремления самому постичь новые методы обучения.

Оценка мастерства педагогов ко-личественно оценивается в баллах, при-сваиваемых каждому педагогу на осно-вании ряда показателей, например, та-ких как участие в научной и методиче-ской работе Гимназии, мнение коллек-тива о педагоге, использование в учеб-ной работе современных образователь-ных методик, компьютерных техноло-гий, привлечение дополнительных ма-териалов, отношение класса к препода-ваемой учебной дисциплине. Оценки определяются экспертным путем на со-браниях педагогического коллектива и/или при анонимном анкетном опросе.

Эффективность внедрения систе-мы управления качеством образования обусловлена психологической готовно-стью администрации и педагогического коллектива к использованию ИКТ в учебном процессе, готовностью коллек-тива Гимназии продолжать работать в этом направлении.

Для реализации поставленной це-ли коллективом Гимназии в части по-вышения качества образовательного процесса сформулированы следующие задачи:

- глубокая индивидуализация обу-чения и создание условий по подготовке учащихся в соответствии с их текущим уровнем знаний и интересов;

- возможность дополнительной подготовки учащихся по общим и инди-видуальным программам (для поступ-ления в ВУЗ, сдачи ГЭ, подготовки к конкурсам и т.п.);

- возможность представления в




мультимедийной форме уникальных учебных материалов (звукозаписей, ру-кописей, видеофрагментов и др.);

- доступ к дополнительным учеб-ным материалам, расположенным в учебной базе данных гимназии и Ин-тернет;

- доступ к ЭОР расположенных в Федеральном центре информационных образовательных ресурсов (ФЦИОР)

- возможность генерации большо-го числа не повторяющихся заданий для контроля знаний;

- возможность самостоятельной проработки учебных материалов уча-щимися, соответствующих их уровню усвоения;

- возможность использования компьютерных тренажеров и тестов;

- возможность обмена видео - лек-ционным материалом в реальном мас-штабе времени с другими учебными за-ведениями;

- предоставление комплекса до-полнительных образовательных услуг;

- информационная поддержка традиционных методов обучения.

В части совершенствования учеб-но-педагогической деятельности основ-ной упор сделан на следующие направ-ления:

- использование новейших психо-лого-педагогических методик, направ-ленных на развитие индивидуальных способностей учащихся и расширение их кругозора (игровые и состязательные формы обучения, погружение в вирту-альную реальность, экспериментирова-ние);

- разработка новых педагогиче-ских методик на базе мирового опыта и анализа результатов собственной дея-тельности педагогического коллектива;

- поддержка педагогической дея-тельности преподавателей в части само-образования и повышения квалифика-ции;

- возможность контроля и управ-ления образовательным процессом со стороны преподавателей и руководства Гимназии;

- работа педагогического коллек-

тива с родителями для создания условий творческого подхода к обучению и вос-питанию.

2. Этапы внедрения системы управления качеством образования

Работу по созданию системы управления качеством планируется раз-делить на несколько этапов.

1. Модернизация процессов управления обучением и интеллекту-альным развитием учащихся.

2. Совершенствование методов контроля здоровья и физического раз-вития учащихся.

3. Разработка и совершенствова-ние процессов нравственного и эстети-ческого воспитания.

4. Контроль и управление админи-стративно-хозяйственной деятельно-стью Гимназии.

Внедрению системы управления предшествует обучение всего педагоги-ческого коллектива компьютерной гра-мотности, использованию информаци-онно - коммуникационных технологий (ИКТ) в учебном процессе. При этом предполагается, что совершенствование преподавания и повышение квалифика-ции педагогического коллектива будет идти непрерывно, по мере развития пе-дагогической науки и появления новых форм и методов обучения.

Управление качеством образова-ния основано на мониторинге процес-сов, происходящих в Гимназии. Данные мониторинга помещаются в базу дан-ных центра управления качеством обра-зования (ЦКО). Данные мониторинга доступны педагогическому коллективу и используется для информационного обеспечения процессов принятия реше-ний.

Задачи мониторинга включают: 1. Сбор, обработку и хранение ин-

формации. 2. Регулярное информирование

педагогов, родителей (воспитателей), учащихся о результатах учебной и вос-питательной работы.

3. Анализ динамики изменений собираемой информации для коррекции или модернизации контролируемых




процессов. 3. Контроль здоровья и развития

учащихся Состояние физического и психи-

ческого здоровья учащихся влияет на результаты успеваемости. Одной из ос-новных задач педагогов является выяс-нение особенностей основных познава-тельных, психических процессов лично-сти, а также уровень развития ее интел-лектуальных способностей.

Школьный психолог может ис-пользовать для контроля этих показате-лей современные, проверенные на прак-тике методики. Например, для проверки интеллекта использовать тесты Д.Векслера, позволяющие определить уровень развития памяти и внимания индивидуума, подобрать тесты для оп-ределения способностей к саморазви-тию и самообразованию учащегося. Электронные тесты и методики позво-ляют определить тип личности. Данные доводятся до каждого педагога и влия-ют на индивидуализацию обучения.

Данное направление деятельности должно активно развиваться в Гимна-зии. В ближайший учебный год в рам-ках второго этапа построения системы управления качеством образования пла-нируется создать электронную библио-теку тестов и методик для диагностиче-ской, психолого - коррекционной и кон-сультационной работы. Результаты ди-агностики также будут храниться в БД.

Большие изменения уже произош-ли в школьном питании. В соответствии с требованиями Роспотребнадзора из-менилось меню в школьной столовой. Основной объем составляет горячая пища (овощные и мясные супы, каши), молочные продукты. На территории Гимназии не продается газированная вода, чипсы, шоколадки, леденцы. Под особым контролем находится санитар-ное состояние кухни. Чистота посуды, приготовление блюд будут регулярно проверяться внутришкольной комисси-ей, включающей представителей роди-тельского комитета и педагогов. Каче-ство питания будет также контролиро-ваться опросом учащихся и степенью их

удовлетворенности. Информация об этом, также хранится в БД. По результа-там контроля и опроса могут вводиться изменения в школьное меню.

Распространенные школьные за-болевания, связанные с нарушением осанки, зрения предупреждаются ра-циональным подбором классной мебели и специальным набором упражнений на уроках физкультуры, укрепляющих мышцы спины.

Для предупреждения нервных пе-регрузок предусмотрен индивидуаль-ный подход к гимназистам, контроль распорядка дня, помощь родителям в соблюдении необходимого режима дня в соответствии с возрастом учащегося.

На сайте Гимназии планируется регулярно размещать материалы, по-священные проблемам здоровья млад-ших школьников и подростков, советы родителям по развитию навыков здоро-вого образа жизни.

4. Воспитание учащихся Качество образования складывает-

ся из многих факторов, и личностные характеристики каждого гимназиста иг-рают заметную роль в образовательном процессе.

Личностные характеристики включают не только успеваемость, сте-пень усвоения материала, прочность знаний учащегося, но и его отношения к учебе, общественной деятельности, от-ношения со сверстниками, педагогами, членами семьи.

В Гимназии проводилась и прово-дится педагогами большая работа, по нравственному и культурному воспита-нию подрастающего поколения. Со-ставлены годовые планы, включающие проведение уроков эстетического вос-питания, литературных конференций, патриотических вечеров, экскурсий. Создается хорошая электронная биб-лиотека, в которой будут собраны мате-риалы по истории, географическим от-крытиям, материалы, посвященные эпи-зодам Великой Отечественной войны, биографии великих ученых, представ-лены художественные произведения мировых музеев.




В Гимназии работают кружки ху-дожественной самодеятельности, тех-нического творчества, рисования, пла-нируется открыть интернет-кафе.

Воспитательная работа проводится в тесном взаимодействии педагогов и родителей гимназистов. Помимо лично-го общения педагогов с родителями планируется создать на сайте Гимназии форум, посвященный вопросам воспи-тания. Все значимые предложения, из-ложенные на форуме, могут учитывать-ся воспитателями и внедряться в прак-тику. Общественная жизнь Гимназии, все значимые события будут также ос-вещаться на сайте Гимназии и в стенной печати.

Ценностная ориентация гимнази-стов зависит не только от их участия в общественной жизни, но и определяется при анкетировании. В анкетах содер-жатся высказывания по различным цен-ностным ориентирам. Учащимся разда-ются анкеты, в которых их отношение к тому или иному высказыванию оцени-вается в баллах. Сопоставив баллы по различным ценностным ориентирам можно определить, какая группа ценно-стей наиболее важна для конкретного индивидуума, и на что нужно обратить внимание при его воспитании.

Основной упор педагоги делают на развитие чувства патриотизма, гор-дости за свою страну, ее историю. Их усилия направлены на воспитание об-щественно значимой личности.

Изменение отношения учащегося к окружающему миру, его обществен-ная деятельность учитывается рядом показателей. Также оценивается и вне-классная работа, включающая работу в кружках, спортивных секциях, общест-венная деятельность, его увлечения вне школы и т.п.

Коэффициент, выставляемый за внеклассную работу, учитывается при определении рейтинга учащихся (на-пример, при соревновании между клас-сами), заносится в индивидуальную электронную карточку учащегося и хранится в БД. Эти данные используют-ся для целенаправленной коррекции его

поведения, развития гармоничных от-ношений с окружающей действительно-стью. Электронное обеспечение этих процессов планируется выполнить на третьем этапе построения ЦКО.

5. Внедрение информационных технологий в учебно-воспитательный процесс

Для повышения качества образо-вания в Гимназии расширяются воз-можности по использованию информа-ционных технологий в учебно-воспитательном процессе. Этому спо-собствует создаваемая в гимназии мате-риально-техническая база. Каждый учебный класс планируется оборудовать ПК, проектором, интерактивной доской для более рационального и наглядного проведения уроков. Использование ин-терактивного оборудования на уроках позволяет значительно повысить каче-ство применения информационных тех-нологий, расширяет возможности рабо-ты учителя, позволяют ученикам более легко и быстро осваивать новый мате-риал. Это доказано практикой тех учеб-ных заведений, где эти новшества уже используются.

Как показывают результаты, вне-дрение интерактивных технологий в учебный процесс помогает решить клю-чевую проблему всех преподавателей – повышение учебной мотивации уча-щихся. Например, опыт применения ИКТ в Пермской Ассоциации непре-рывного гуманитарного образования «XXI век» говорит, что использование интерактивной доски позволяет повы-сить познавательный интерес учащихся на 40 – 45 %, и до 20 % сэкономить время на учебном занятии, что сказыва-ется на объеме и качестве усвоения ма-териала. Этот эффект прослеживается на любой ступени образования.

Процесс внедрение ИКТ в Гимна-зии требует с одной стороны обучать работе с компьютером учащихся, а с другой – повышать компьютерную гра-мотность педагогов, которая характери-зует уровень их профессионализма.

Чтобы повысить интерес учащих-ся к обучению, внедрить в практику




широкое использование ИКТ в учебно-воспитательной работе, на базе ИСГ предусмотрено обучение учителей предметников компьютерной грамоте и использованию информационных тех-нологий при проведении уроков. В процессе учебного года планируется семинары для преподавателей, посвя-щенные проблемам использования ин-терактивного оборудования в учебном процессе и разработке методик препо-давания предметов с применением ин-формационных технологий. Планирует-ся создать проекты уроков по изучае-мым предметам с применением ИКТ. Все проекты будут храниться в элек-тронной БД Гимназии и будут доступны учителям. При разработке проектов мо-гут использоваться уже существующие разработки, хранящиеся во ФЦИОР, а также готовые обучающие программы, распространяемые через Интернет и на CD.

Для более активного использова-ния высоких технологий в учебно-воспитательном процессе и по результа-там обучения коллектива преподавате-лей в Гимназии будет сформирована методика применения информационных технологий на уроках, учитывающая специализацию Гимназии.

Центр управления качеством обра-зования ориентирован на оказании по-мощи в поисках и применении ИКТ в учебном процессе, для организации до-полнительных семинаров и занятий для преподавателей и учащихся Гимназии.

Инновационные подходы к обуче-нию, интерактивность и научный под-ход к учебному процессу будут способ-ствовать формированию у гимназистов цельного представления об изучаемом материале, облегчая деятельность и пе-дагогов и учащихся.

Одной из первых программ, кото-рые могут быть предложены преподава-телям Гимназии, чтобы помочь освоить новейшие информационные и педагоги-ческие технологии, расширить их ис-пользование в повседневной практике и при подготовке к занятиям может быть образовательная программа Intel «Teach

to the Future» – «Обучение для будуще-го».

Учебная программа состоит из 10 четырехчасовых модулей и предусмат-ривает усвоение учителями проектно-исследовательской методики, работу учителей с мультимедиа и Интернет - ресурсами, разработку собственных проектов уроков с использованием ин-формационных технологий. Преподава-тели научатся использовать информа-ционные технологии и смогут на основе представленных учебных материалов составить собственный учебно-методический пакет для использования в своей преподавательской деятельно-сти.

6. Управление административ-но-хозяйственной деятельностью

Уровень управленческой деятель-ности административными и хозяйст-венными процессами также влияет на качество образования. Поэтому наряду с повышением компьютерной культуры преподавателей, необходимо повышать уровень исполнения административно-хозяйственных функций.

Это достаточно сложная задача, требующая больших усилий со стороны руководства Гимназии, ее выборных советов. Переход на полную автомати-зацию управленческой деятельности требует решения многих сложных за-дач. Например, упорядоченность и структурирование собираемых инфор-мационных потоков, четкая постановка делопроизводства со строгим распреде-лением функций и ответственности за их выполнение, повышение информа-ционной компьютерной грамотности сотрудников и умение работать с паке-тами управленческих прикладных про-грамм.

Для упорядочивания информаци-онных потоков может использоваться стандартное ПО автоматизации дело-производства, а для подготовки школь-ной отчетности - стандартизированные формы отчетности в соответствии с принятой Единой государственной сис-темой делопроизводства (ЕГСД). На-пример, для автоматизации процессов




административно-хозяйственной дея-тельности Гимназии может использо-ваться ПП АИС EASY SCHOOL.

Использование ИКТ в управленче-ской сфере направлено на оптимизацию и повышение эффективности управлен-ческих решений.

7. Организационная структура центра управления качеством обра-зования

Функциональной и технологиче-ской инфраструктурой системы управ-ления качеством образования является центр управления качеством образова-ния (ЦКО).

ЦКО имеет определенную органи-зационную структуру, в которой за ка-ждым членом коллектива закреплены определенные обязанности и ответст-венность. Функции управления, за ко-торые отвечают члены этого коллектив, охватывают все процессы, протекающие в Гимназии.

В состав центра управления каче-ством образования входят:

- директор Гимназии; - заместитель директора по

ИКТ; - заведующие учебной частью; - медицинский работник (психо-

лог); - руководители творческих

групп и кружков; - сотрудники центра управления

качеством образования. Директор школы осуществляет

общее руководство, выполняет проме-жуточный и годовой анализ достигну-тых результатов, контролирует эконо-мические показатели, оценивает эффек-тивность работы центра. Заместитель директора осуществляет оперативное руководство деятельностью ЦКО.

Завучи курируют учебные планы, учебно-методические разработки, кон-тролируют качество и динамику образо-вательного процесса, отвечают за про-фессиональный уровень подготовки пе-дагогов, уровень проведения учебно-воспитательной работы.

Медицинский работник проводит диспансеризацию учащихся, отслежива-

ет положительные (отрицательные) из-менения в здоровье каждого гимнази-ста, отмечает зависимость успеваемости от состояния здоровья, контролирует физическое развитие учащихся, отне-сенных по состоянию здоровья к специ-альной медицинской группе.

Руководители творческих групп контролируют результаты внеклассной деятельности учащихся, анализируют результаты инновационной деятельно-сти гимназии по конкретным пробле-мам, находящимся в круге их интересов.

Сотрудники центра управления качеством образовательного процесса ведут БД управления качеством, соби-рают материалы для последующего анализа, разрабатывают (внедряют) бо-лее совершенные формы контроля дея-тельности, направленные на совершен-ствование процессов управления каче-ством образования и воспитания, оформляют собранные материалы для анализа информации заинтересованны-ми лицами.

Состав центра управления качест-вом образования может расширяться. Любой работник Гимназии, классные руководители, родители, желающие внести новые, передовые идеи в процес-сы образования и воспитания, могут со-трудничать с центром управления на постоянной или временной основе.

Задача центра управления качест-вом образования – достичь лучших ре-зультатов на следующем временном этапе, чем были предыдущие, то есть, постоянное совершенствование управ-ления образованием с целью повыше-ния принятых показателей качества – является основной движущей силой этой системы. Развитие каждого кон-кретного индивидуума, исходя из его способностей и возможностей, является основным объектом внимания препода-вателей и сотрудников Гимназии.

Организационный механизм управления строится по следующему алгоритму:

- Определение требований к вы-пускникам Гимназии соотнесенное с принятыми требованиями федерального




и регионального органов управления образованием и государственных стан-дартов.

- Определение целей Гимназии, которые должны быть достигнуты, ис-ходя из сформулированных требований.

- Выбор методов управления, которые позволят достичь поставлен-ных целей и результатов на определен-ном отрезке времени.

- Определение набора показате-лей, по которым будут оцениваться ре-зультаты обучения и развития учащих-ся, качество преподавания.

- Разработка (подбор) методик, по которым будут достигаться требуе-мые результаты и оцениваться выбран-ные показатели качества.

- Определение новых направле-ний деятельности Гимназии в соответ-ствии с выбранными методиками, кото-рые позволят получить образование но-вого качества. Это относится к внедре-нию новых дисциплин, модернизации существующих учебных программ, ме-тодов и форм обучения, расширению задач культурно-исторического воспи-тания.

- Анализ полученных результа-тов, выявление условий, по которым планируемые результаты не достигну-ты, выработка решений для устранения возникших проблем.

В течение времени могут изме-няться отдельные цели и задачи, в соот-ветствии с возрастающими требования-ми общества, совершенствоваться мето-ды управления образовательно-воспитательными процессами.

Реализация представленного алго-ритма требует обязательной информа-ционно-аналитической поддержки, по-скольку управление образовательным процессом на основе постоянного от-слеживания большого числа показате-лей требует накопления большого объ-ема информации, ее своевременный анализ и принятие корректирующих действий. С этой целью используется специальные электронные формы для структурированного отображения ин-формации в БД центра управления ка-

чеством образования, а также внедрение в процесс управления информационных управляющих систем, облегчающих ра-боту с большими объемами информа-ции. Например, АСУ «Система управ-ления школой» может использоваться для автоматизации подготовки стати-стической отчетности, проставлять оценки, заполнять личные учетные дан-ные учащихся и др.

Несмотря на наличие центра управления качеством образования, в организационный процесс при переходе на новые методы обучения должен быть вовлечен весь коллектив Гимна-зии: администрация, педагоги, специа-листы разных служб. В этот процесс также должны быть вовлечены и роди-тели гимназистов, чтобы достичь необ-ходимых результатов в обучении и раз-витии.

Выводы 1. Повышение качества образова-

ния требует модернизации существую-щей системы управления на основе мо-ниторинга различных аспектов деятель-ности образовательного учреждения в целом.

2. Мониторинг качества образова-тельного процесса ведет к резкому уве-личению объема информации, необхо-димой для принятия управленческих решений. В свою очередь, это приводит к необходимости создания центра управления качеством образования, ко-торый обеспечивает использования ин-формационных технологий и внедрения их в процессы обучения, воспитания и управления.

3. Использование информацион-ных технологий принесет пользу в том случае, если они будут сочетаться с традиционными методами обучения и управления, станут органическим про-должением процесса развития образо-вания.

Сложность внедрения информаци-онных технологий в образовательный процесс обусловлена многими фактора-ми. Например:

- отсутствием стандартных, от-работанных на практике подходов к




учету различных показателей образова-тельного процесса, и последующего принятия решений;

- недостаточной квалификацией педагогов в использовании новых мето-дов обучения.

4. Применение ИКТ в учебно-воспитательном процессе позволит

индивидуализировать обучение, наполнить его элементами игры, стиму-лировать познавательную активность и самостоятельность учащихся.

5. Технической базой для исполь-зования ИКТ в образовательном про-цессе и управления качеством процесса образования является создаваемая в Гимназии информационная среда, ин-фраструктура которой включает базы данных основных и дополнительных учебных материалов, контроль и учет показателей качества обучения, и мно-гое другое

6. Информационная система управления качеством процесса обуче-ния основана на сборе и анализе данных мониторинга. С этой целью:

- Определены основные показате-ли качества образования, информация о которых будет регулярно контролиро-ваться и анализироваться.

- Разработаны подходы к реализа-ции дифференцированного подхода к обучению, воспитанию и развитию учащихся с учетом их социально-психологического, интеллектуального и физического развития.

- Определена последовательность этапов внедрения системы управления качеством образования, основанная на постепенном охвате системой управле-

ния качества всех процессов и перевода их на новые технологии.

- Определены организационно-педагогические мероприятия, направ-ленные на повышение квалификации преподавателей в части использования ИКТ в их профессиональной деятель-ности.

- Созданы условия для дальнейше-го развития системы управления каче-ством образования на базе центра управления, объединяющего информа-ционные и образовательные ресурсы Гимназии, а также разработано и про-должает совершенствоваться организа-ционное и методическое обеспечение.

7. Основным результатом обуче-ния должна стать образованность выпу-скника, которая характеризуется набо-ром показателей (успеваемость, воспи-тание, свойства личности и пр.), кото-рые в свою очередь отвечают требова-ниям дальнейшего совершенствования и самореализации личности учащегося.

8. Эффективность применения ИКТ возможна, если они интегрирова-ны в традиционную систему обучения, обеспечивая новые возможности для всех участников образовательного про-цесса. При этом информатизация обра-зования требует полноценной подготов-ки учителей, обучение их не только компьютерным технологиям, но и ин-новационным методам обучения.

9. Управление качеством образо-вания даст наилучший результат в том случае, если оно базируется на психоло-гической готовности администрации и педагогического коллектива к исполь-зованию в своей деятельности ИКТ.

Литература 1. Сетевые перспективы. Интерактивные коммуникации и системные IT технологии в

современном российском образовании. Вып.1 – М.: «ИНЭК», 2007. 2. Попова Г.П. и др. Мониторинг качества учебного процесса: принципы, анализ, планирование. –

Волгоград: Учитель 2007. – 124 с. 3. Васильева Т.П. и др. Внутришкольный контроль: организация, планирование, анализ. –

Волгоград: Учитель, 2008. – 222 с. 4. Андриянов О.Г., Пожидаева З.А., Самылкина Н.Н. Повышение качества и эффективности

внутришкольного управления на основе использования новых информационных технологий. – XII международная конференция-выставка «Информационные технологии в образовании». – М.: 2002. – С.165 – 166.

5. Санталайнен Тимо, Воутилайнен Эеро и др. Управление по результатам. – М.: 1993. - 283 с. 6. Севрук А.И. Мониторинг информационного обеспечения качества в образовании. – Пермь:

2001. – 212 с. 7. Ясвин В.А. Экспертиза школьной образовательной среды – М.: 2002. – 128 с.




8. Третьяков П.И. Управление школой по результатам: Практика педагогического менеджмента. — М.: 2001. - 287 с.

9. Третьяков П.И., Сенцова Т.М. Компьютерные технологии в управлении качеством обучения/Сборник материалов научной сессии ФПК и ППРО МПГУ - М: 2002.

10. Маслова Н.В. Ноосферное образование. – М.: 2002.


научно методический...

Automotive

Transcript of научно методический...