Современные тенденции развития мирового электронного образовательного пространства определяют необходимость разработки и внедрения адаптивных обучающих интеллектуальных сред и ресурсов. Перспективным направлением в области повышения качества обучения математическим дисциплинам выступает разработка и применение адаптивных электронных образовательных ресурсов, опыт разработки и применения которых в высших учебных заведениях в настоящее время чрезвычайно ограничен и не предполагает универсальности использования.
Под адаптивными образовательными ресурсами в электронной среде понимаются электронные образовательные ресурсы, предоставляющие студенту персональное образовательное пространство, наполненное учебным контентом, «подстраивающимся» под индивидуальные характеристики обучающихся и обеспечивающее их необходимой информацией.
Настоящая статья посвящена разработке алгоритмов адаптации математического образовательного контента и их реализации в системе электронного обучения. Особенностью предложенных алгоритмов является возможность их применения и тиражирования для построения адаптивных электронных обучающих ресурсов. Новизной предложенного в работе подхода выступает организация алгоритмов адаптации содержания образовательного контента в трехступенчатой системе «вводная адаптация контента» (адаптация содержания вводных материалов дисциплины на основе начального уровня студентов) – «текущая адаптация контента» (адаптация математического контента на основе текущих результативных действий студентов в адаптивном электронном ресурсе) – «оценочно-корректирующая адаптация» (адаптация нормативных параметров уровня усвоения материалов с учетом достигнутых студентами учебных результатов).
Для каждого этапа предложенной системе представлены алгоритмы адаптации математического образовательного контента в адаптивных электронных обучающих ресурсах.
В связи с высоким уровнем абстракции и сложностью восприятия математических дисциплин образовательный контент представляется в различных редакциях изложения, соответствующих уровням усвоения материала курса. Его адаптация состоит в подборе оптимальной редакции материала максимально соответствующей индивидуальным характеристикам студента. Внедрение предложенной трехступенчатой системы адаптации образовательного контента в адаптивном электронном обучающем ресурсе позволяет реализовать в электронной среде индивидуальные образовательные траектории и сформировать для каждого студента персональное пространство математического образовательного контента, «подстраивающиееся» под его уровень усвоения материала, что содействует повышению качества образовательного процесса по математическим дисциплинам.
В работе использованы методы математического моделирования и логико-гносеологического анализа, теория графов и гиперграфов, системный анализ, теория управления динамическими процессами и системами, методы проектирования и имитационного моделирования сложных систем.
Апробация предложенных в работе алгоритмов к организации адаптации образовательного контента в адаптивном электронном обучающем ресурсе по дисциплине «Дискретная математика», показала продуктивность использования предложенного подхода в учебном процессе. Полученные результаты могут быть использованы при построении адаптивных электронных образовательных ресурсов в других образовательных учреждениях высшего образования.
Дальнейшее развитие предложенного в работе подхода предполагает разработку формальной модели адаптации образовательного контента, включающей управляющие правила, построенные на основе методов экспертных оценок и теории нечетких множеств.

В последние годы технологии электронного обучения (e-learning) стремительно набирают обороты в своем развитии. В связи с этим актуальными становятся вопросы, связанные с повышением качества программного обеспечения виртуальных образовательных систем: увеличение срока непрерывной эксплуатации программ, повышение их надежности и гибкости.
Перечисленные характеристики напрямую зависят от способности программной системы адаптироваться к изменениям в предметной области, условиям внешней среды и особенностям пользователей. В ряде случаев такая способность сводится к своевременной оптимизации программой собственных интерфейсов и структур данных. В настоящее время известно несколько подходов к созданию механизмов самооптимизации программных систем, но все они отличаются недостаточной степенью формализованности и, как следствие, универсальности. Целью данной работы является разработка основ технологии самооптимизации программных систем в составе e-learning.
В основе предлагаемой технологии лежит сформулированный и формализованный принцип рефлексивной адаптации программного обеспечения, применимый к широкому классу программных систем и основанный на выявления новых знаний в поведенческой продукции системы.
Для решения поставленной задачи применялись методы интел- лектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ данных позволяет находить закономерности в функционировании программных систем, которые могут быть неочевидными на этапе их разработки. Нахождение таких закономерностей и последующий их анализ позволят реорганизовать структуру системы более оптимальным образом и без вмешательства человека, что позволит продлить жизненный цикл программного обеспечения и снизить затраты на его сопровождение. Достижение данного эффекта имеет важность для систем e-learning, поскольку они являются достаточно дорогостоящими.
К основным результатам работы следует отнести: предложенную классификацию механизмов адаптации программного обеспечения, учитывающую новейшие тенденции в IT-сфере в целом и сфере e-learning в частности; формулирование и формализацию принципа рефлексивной адаптации в программных системах, применимого к широкому классу прикладных программ; разработку универсального архитектурного шаблона программной системы, ориентированной на реструктуризацию в процессе эксплуатации; алгоритм самооптимизации пользовательского интерфейса программной системы на основе методов интеллектуального анализа данных.
Разработка теоретических основ автоматической реорганизации программного обеспечения e-learning позволит повысить гибкость виртуальной образовательной среды и увеличить срок ее непрерывной эксплуатации. В отличие от существующих аналогов, предлагаемые в статье методы являются универсальными и применимы к широкому классу прикладных программ. Данное обстоятельство является актуальным для систем электронного обучения, поскольку входящие в их состав подсистемы могут иметь различный тип и назначение (например, компонентами одной системы могут быть виртуальные тренажеры и информационно-библиотечное обеспечение).

Наличие большого количества моделей и методов структурного моделирования бизнес-процессов и систем сделало актуальной разработку унифицированного языка структурного анализа и проектирования, пригодного для моделирования как организационно-управленческих, так и программных систем (по аналогии с UML, решающим подобную задачу в рамках обектно-ориентированного проектирования систем).
В статье предлагается проект такого языка, базирующегося на диаграммах потоков данных (DFD-диаграммах) как средстве, наиболее часто применяемом при функциональном структурном моделировании.
В рамках работ в данном направлении предлагается концептуальная модель языка, названного DFD-технологией, интегрирующая структурных модели различных назначений на базе DFD-диаграммы, и позволяющая отражать функциональные, информационные и поведенческие аспекты моделируемого объекта.
Также в статье анализируются синтаксис, семантические и прагматические аспекты введенного унифицированного языка моделирования.
Для формального описания синтаксиса предлагается применять аппарат смешанных грамматик, являющихся комбинацией графовых и обычных грамматик. В статье дается описание грамматики, порождающий простейший диалект DFD-технологии, неформально описаны семантические аспекты языка, в частности семантика отношений между объектами языка.
Таким образом, в статье предложено решение задачи унификации и стандартизации структурных языков моделирования, базирующееся на интегрированной DFD-технологии. Построена концептуальная модель технологии, детально описан синтаксис унифицированного языка с использованием аппарата смешанных грамматик, рассмотрены семантические аспекты языка.
Следует отметить, что предложенные в статье методы и модели занимают одно из центральных мест в современной теории бизнес-процессов.

Цель исследования. В настоящее время особую, «революционную» роль в проникновении онлайн обучения на все этапы образовательного процесса сыграл феномен, называемый MOOC (Massive Open Online Course). Сегодня существует множество MOOC-площадок, самые масштабные из них: Coursera, edX, Udacity. В связи с большим количеством ресурсов для дополнительного обучения возникает ряд вопросов: «Как выбрать для себя подходящий курс в качестве дополнительного образования, как использовать возможности MOOC-платформ для повышения качества образовательного процесса в ВУЗе, как минимизировать время поиска нужного курса на различных платформах?». Целью работы является создание единого информационно-справочного ресурса, позволяющего интегрировать актуальную информацию с различных MOOC-площадок, для сокращения времени по-иска подходящего для пользователя онлайн-курса, а также для повышения информированности о новых курсах и востребованных специализациях, относящихся к области информационных технологий.
Материалы и методы. Web-сервис реализован как одна из компонент информационно-образовательной среды Института системного анализа и управления. Он нацелен на разные группы пользователей: «мотивированные» студенты, «немотивированные» студен-ты, преподаватели. В качестве исходных данных для сервиса служит открытая информация о размещенных на текущий момент онлайн-курсах на MOOC-площадках Coursera, edX и Udacity. Каждый проект имеет свой API, который позволяет получить информацию об онлайн-курсах. Так как MOOC-площадки не имеют единого словаря, по которому можно про-водить поиск, возникает проблема формирования такого словаря. Для этого используется ресурс Stack Exchange (stackexchange.com). Список ключевых слов формируется через API Stack Exchange – выбираются наиболее популярные метки по запросам на сайтах softwareengineering.stackexchange.com и cs.stackexchange.com.
Результаты. В качестве первого этапа реализации было разработано web-приложение, которое позволяет просматривать и фильтровать списки курсов, видеть детальную информацию о курсах.
Заключение. На сегодняшний день в рамках информационно-образовательной среды университета «Дубна» выполнена реализация альфа-версий web-сервиса по сбору и анализу данных о вакансиях специалистов в области информационных технологий с наиболее популярных интернет-ресурсов, и web-сервиса, позволяющего интегрировать информацию об онлайн-курсах с ведущих MOOC-площадок.

В качестве цели исследования автором была поставлена задача выявления мнения студентов и преподавателей о цели лекции в вузе, о роли преподавателя-лектора и предпочтительной форме лекционного занятия. В результате исследования необходимо было ответить на следующие важные вопросы: В чем видят цели лекции и роль преподавателя-лектора? Какие лекции более предпочтительнее: традиционные или интерактивные? Чего ждут преподаватели от лекционных занятий, считают ли это преимуществом или излишним учебным мероприятием? Как помочь преподавателям в организации современной лекции в вузе? Для проведения исследования и анализа полученных результатов разработаны материалы для проведения опроса (анкета). Опрос студентов проводился до начала обучения и после завершения семестра. В исследовании приняли участие 200 студентов всех направлений механико-технологического факультета НГТУ. Для анализа полученных результатов использованы методы прикладного статистического анализа.
В результате исследования выявлено не соответствие во мнениях студентов о целях лекционного занятия и роли преподавателя – лектора до начала обучения и после окончания семестра.
Лекционные занятия, по мнению студентов, должны помогать выполнению всех видов практических и самостоятельных заданий, предусмотренных дисциплиной.
Выявлено противоречие по вопросу самостоятельной работы студентов в рамках дисциплины. Образовательные стандарты предполагают уменьшение часов на аудиторные занятия и увеличение самостоятельной работы, но не все студенты готовы (не хотят, не умеют) изучать материалы по темам дисциплины самостоятельно полностью или частично.
Выявлено противоречие во мнении, какая форма организации лекционного занятия в большей степени интересна студентам, что может повысить мотивацию посещения и работы на данных занятиях.
Предложена технология проектирования учебного процесса в условиях смешанного обучения, применяя технологическую карту. Технологическая карта представлена в виде этапов проектирования учебного процесса, включая рекомендации по использованию онлайн составляющей обучения. К основным этапам относятся: Анализ внешних требований к учебной дисциплине, определение организационных требований и ограничений, Анализ целевой аудитории, целей и результатов обучения, Дидактический анализ дисциплины, Планирование анализа эффективности учебного процесса.
В результате анализа мнений преподавателей и анализа результатов исследования мнений студентов можно сделать вывод о необходимости помочь преподавателям в вопросах проектирования, используя соответствующую разработанную методику в виде технологической карты. Предложенная методика проектирования учебного процесса, при смешанном обучении в условиях привязки к аудиторным часам, реализованная в виде технологической карты, может служить эффективным инструментом для преподавателя, позволяя не только эффективно спроектировать учебный процесс и оценить его качество, но и предусмотреть мероприятия по его улучшению.
Вместе с этим, предложенная технология поможет преподавателям в процессе разработки учебного курса учесть мнение студентов и выявленные в ходе исследований противоречия, что сделает обучение студентов более эффективным.

Основная цель данной работы – ознакомить читателей журнала «Открытое образование» с накопленным опытом создания и практического использования в учебном процессе кафедры «Кибернетика» НИЯУ МИФИ особого класса интеллектуальных обучающих систем, построенных на базе архитектур обучающих интегрированных экспертных систем, разработка которых осуществляется на основе авторской задачно-ориентированной методологии и интеллектуальной программной среды инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, обеспечивающих автоматизированную поддержку всех этапов жизненного цикла построения и сопровождения систем этого типа.
В контексте базовых моделей, методов, алгоритмов и средств, реализующих концептуальные основы задачно-ориентированной методологии, и которые эволюционно развиваются и экспериментально исследуются в процессе построения различных архитектур обучающих интегрированных экспертных систем, в том числе веб-ориентированных, рассматриваются некоторые особенности обобщённой модели интеллектуального обучения и её компонентов (в частности, компетентностно-ориентированная модель обучаемого, адаптивная модель обучения, модель онтологии курса/дисциплины и др.), а также методы и способы их реализации в текущих версиях обучающих интегрированных экспертных систем. Для обобщённой онтологии «Интеллектуальные системы и технологии» описываются примеры реализации типовых задач интеллектуального обучения (индивидуальное планирование методики изучения учебного курса, интеллектуальный анализ учебных задач, интеллектуальная поддержка принятия решений) в текущих версиях обучающих интегрированных экспертных систем.
Даётся краткое описание концептуальных основ модели интеллектуальной программной среды комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ и приводится описание некоторых компонентов модели с акцентом на базовые компоненты – интеллектуальный планировщик, типовые проектные процедуры и повторно-используемые компоненты, на основе которых обеспечивается автоматизированная поддержка процессов прототипирования обучающих интегрированных экспертных систем. Приводится краткая характеристика моделей и подходов, использованных при формализации процессов планирования и управления прототипированием.
Описываются схемы выполнения типовой проектной процедуры «Построение обучающих ИЭС и веб-ИЭС» в различных режимах функционирования, а также анализируется технология использования повторно-используемых компонентов при создании обучающих интегрированных экспертных систем. Приводятся количественные оценки различных компонентов/параметров обучающих интегрированных экспертных систем и анализируются дальнейшие перспективы их применения.

Эффект, полученный человеком и обществом от освоения основных профессиональных образовательных программ, проблематично оценить количественно, что приводит к появлению риска, который характеризует качество процедур принятия управленческих решений по реализации образовательного процесса в учреждениях высшего образования с точки зрения уровня достижения поставленной критериев и показателей.
Целью работы является разработка технологии мониторинга образовательного риска на основе геоинформационного подхода и методов интеллектуального анализа данных. Оценку образовательного риска предлагается реализовать через мониторинг качества реализации основных профессиональных образовательных программ учреждения. Под мониторингом образовательного риска при реализации образовательного процесса в учреждениях высшего образования понимается сбор, каталогизацию, предварительную обработку, анализ и визуализацию данных, нацеленные на повышение эффективности и качества предоставления образовательных услуг. Для выполнения поставленной цели применяются следующие методы и подходы: геоинформационный подход, кластерный анализ, теория вероятностей, методы классификации данных, методы прогнозирования, прогнозирование, технологии визуализации данных. Рассмотрены научно-методические аспекты развития методического, информационного и инструментального обеспечения системы управления образовательным риском в учебных заведениях высшего образования. По результатам выполнения работы выявлено, что использование геоинформационных технологий повышает эффективность управления за счет автоматизации сбора, обработки и анализа данных о реализации образовательных программ. Современные геоинформационные технологии предоставляют возможность создания и интеграции системы, имеющей инновационный аналитический функционал, и реализующей новые эффективные технологии, методы и алгоритмы в задачах мониторинга образовательных программ. Использование геоинформационных технологий обеспечит комплексирование атрибутивных и пространственно-временных данных с учетом географической привязки к картографической основе от подразделений образовательных учреждений, позволит оперативно моделировать процессы и производить оценку реализации ОП. Разработаны математическая модель, метод и алгоритм оценки эффективности реализации образовательных программ в образовательных учреждениях. Оценка характеристик направлений подготовки осуществляется за счет применения метода классификации, используется алгоритм дерева принятия решений, которое позволяет упорядочивать множество специальностей и направлений подготовки в иерархическую, последовательную структуру по установленным правилам. Предлагаемая модель оценки образовательного риска в учебных заведениях позволит всесторонне подойти к оценке процессов, происходящих в подразделениях, поскольку учитывает педагогические, экономические и социальные аспекты. Проведен анализ компонентов и функций образовательного риска. Выполнена программная реализация предлагаемых подходов в системе управления базой данных. Для реализации приложения используются следующие средства разработки: система управления базами данных PostgreSQL; интегрированная среда разработки Microsoft Visual Studio Community 2015; технология создания веб-приложений ASP.NET 5; языки программирования SQL, C#, JavaScript.
Приведены результаты апробации предложенной технологии на основе данных приемной комиссии учебного заведения. В заключении можно отметить, что научный подход к оценке образовательного риска приводит к существенным обобщениям в области результата реализации образовательных программ в высших учебных заведениях.

Данная работа посвящена исследованию и моделированию процесса приобретения знаний студентами университетов.
Основной же задачей работы является построение процесса приобретения знаний студентом, а также его анализ, с целью определения индивидуального подхода к обучающемуся. В работе рассматривается простейший случай построения процесса приобретения знаний у студентов, который приводит к грубому (первоначальному) описанию процесса приобретения знаний.
Рассматривается описание процесса приобретения знаний и схема контроля его переменных.
Исходными данными для поставленной задачи являлись опросы студентов, проводимые на протяжении семестра в некоторых группах. Первый опрос состоял из вопросов по школьной программе, и далее были вопросы по дисциплине по мере изучения материала. В результате таких опросов для каждого студента была получена обучающая выборка, представляющая собой количество баллов, полученных за ответы на вопросы.
Эта выборка в дальнейшем была использована для построения модели получения знаний студентом. С математической точки зрения подобная задача близка к задаче восстановления функции по наблюдениям. Существует два подхода для решения данной задачи: параметрический и непараметрический.
Параметрический подход состоит в выборе вида функции с точностью до вектора параметров и последующей оценки этих коэффициентов по обучающей выборке. Таким образом, каждому студенту группы будут соответствовать свое уравнение с отличающимися от других своими коэффициентами. Непараметрический подход не предполагает этапа предварительной параметризации модели, а необходимы лишь некоторые качественные свойства последней. Это следует из того факта, что непараметрические аппроксимации относятся к классу локальных.
В итоге каждый студент по окончанию эксперимента будет иметь свою кривую процесса приобретения знаний, и соответственно свое собственное уравнение образовательного процесса (своеобразная «визитная карточка» в данный момент), со своими коэффициентами. Конечно, процесс накопления знаний для каждого студента будет различным, несмотря на то, что изучение новой дисциплины начинается одновременно. Так, более старательные и заинтересованные в обучении студенты начинают сразу изучение материала, по мере его поступления, в то время как другие, растягивают этот процесс до конца семестра. Также в работе приводится сравнение и анализ процесса приобретения знаний для студентов разного уровня (успешный, средний и неуспешный уровень знаний студентов).
Таким образом, в процессе анализа «визитной карточки» студента можно увидеть, как приобретаются знания студентами.
В настоящей статье моделирование процесса приобретения знаний у студентов в университете рассматривается с достаточно общей точки зрения. Безусловно, важным является формирование показателей образования, их анализ и оценивание. Имея данные наборы показателей можно увидеть, как учатся студенты в университетах, и, возможно, обнаружить слабые места, провалы в знаниях, которые надо исправлять.
Также анализируя подобную «визитную карточку» студента преподаватель может скорректировать свой индивидуальный подход к его обучению.

Современные процессы глобализации и информатизации человеческой деятельности вызывают необходимость смены образовательной парадигмы в области информационной подготовки личности, ориентированной на формирование прочных фундаментальных знаний и способностей, необходимых для информационной деятельности личности и самообразования в течение всей жизни. В связи с данными требованиями необходимо обратить внимание на новые подходы в обучении, основанные на достижениях когнитивной науки и современной педагогики. Одним из таких подходов является телесно-ментальный. Таким образом, работа посвящена описанию способа реализации телесно-ментального подхода в обучении информатике через применение натурных средств, обеспечивающих наиболее полное и глубокое понимание учебного материала, а также развитие когнитивных способностей учащихся.
В работе проводится теоретический анализ психолого-педагогической и методической литературы по теме исследования, обобщаются результаты, моделируются натурные средства обучения и описываются результаты их частичной апробации.
Достижение необходимого качества образования предлагается за счет использования современных методик, ориентированных на развитие когнитивных способностей и совершенствования качества знаний. В условиях информационной подготовки комбинация телесного и ментального подходов позволит погрузить учащихся в суть изучаемого предмета за счет активизации моторной области памяти, а также кинестетических и визуальных каналов восприятия. Инструментом реализации данной идеи предлагается использовать натурные средства обучения информатике, что актуализировано возрастными особенностями когнитивных способностей учащихся, а также индивидуальными потребностями к способам восприятия и усвоения материала, подобранного в соответствии с уровнем их знаний.
В качестве результатов исследования описываются модели натурных средств, разработанные студентами и преподавателями базовой кафедры информатики и информационных технологий в образовании Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева. Частичная апробация натурных средств обучения информатике показала повышение интереса респондентов к изучаемым темам, активизацию мыслительных процессов, уменьшение времени на освоение изучаемых методов информатики.
В условиях реализации телесно-ментального подхода натурные средства обучения помогут большей частью исправить наличие критичного дефицита в механизме обучения информатики, ликвидировав саму причину появления этого дефицита, упорядочив получаемую систему знаний и восстановив дидактически верную структура перехода от сенсорного оперирования к абстрактному. Выполнение определенных методов с использованием данных средств позволит развить мышление учащихся, тем самым обеспечив осознанное понимание учебного материала. Создаваемая система вовлечения студентов к проектированию и разработке натурно-дидактических инструментов на основе новейших технологий, а также их апробация и создание инновационных методик обучения с их использованием существенно обогатит теорию и практику подготовки будущих учителей информатике в области инженерно-технического образования.
В заключении работы приводятся дальнейшие планы развития проекта, а также возможные сферы использования полученных результатов.

Архитектура предприятия обозначает как некоторый объект управления, обеспечивающий в бизнесе общий взгляд на предприятие и взаимную увязку частей этого предприятия в единое целое, так и дисциплину, возникшую на основе этого объекта. Архитектурный подход к моделированию и проектированию предприятия первоначально возник в области информационных технологий и использовался для проектирования информационных систем и технической инфраструктуры, а также формализации бизнес-требований. С начала 2000-х гг. архитектура предприятия все активнее используется в проектах по организационному развитию и трансформации бизнеса, особенно, если затрагиваются информационные технологии. Архитектура предприятия позволяет описывать, анализировать и проектировать компанию с точки зрения её устройства (структуры), функционирования и целеполагания.
В рамках такого подхода предприятие рассматривается как система сервисов, процессов, целей и показателей деятельности, организационных единиц, информационных систем, данных, технических средств и др. Архитектура предприятия реализует идею системного подхода к управлению и изменению организаций в условиях цифровой экономики и сильной зависимости бизнеса от информационных технологий. Это повышает актуальность данного подхода в настоящее время, когда компаниям необходимо создавать и успешно реализовывать цифровую бизнес стратегию.
Преподавание архитектуры предприятия в вузах является сложной задачей в силу междисциплинарности данного предмета, его обобщенного характера и тесной связи с опытом практической деятельности. Кроме того, современные методологии управления архитектурой предприятия сложны для студентов и содержат много деталей, актуальных для отдельных ситуаций.
В работе предлагается упрощенная методология управления архитектурой предприятия, которая с одной стороны, будет доступна для восприятия студентами, а с другой – позволит учащимся понять и применить на практике основные методы и технологии архитектуры предприятия. Для методологии определены требования, которые учитывались при её разработке, а при использовании методологии позволят понять цели, которые можно достичь с её помощью, принятые допущения и имеющиеся ограничения. Предложенная методология задает слои, аспекты и объекты архитектуры предприятия, описывает задачи управления архитектурой предприятия и создаваемые артефакты (списки, матрицы, диаграммы).
Предложенная методология может использоваться для выполнения учебных проектов, в рамках которых методы и инструменты управления архитектурой предприятия применяются для оптимизации работы компании на основе возможностей информационных технологий. Такие проекты помогут не только развить навыки студентов, но и наладить диалог вузов с промышленностью – поставщиком задач для решения в студенческих проектах.
Предложенная упрощенная методология управления архитектурой предприятия апробирована и используется авторами при проведении курсов в ведущих вузах РФ: в ВШМ СПбГУ, в СПбПУ, в Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации, в ВШБИ НИУ ВШЭ и в СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича.