ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ СРЕДА 
Центральной задачей современного этапа развития системы образования является задача перехода к новым методам организации и сопровождения учебного процесса, позволяющим обеспечить качественную подготовку выпускников учебных заведений, обладающих практическими знаниями и навыками, востребованными на рынке труда. Решить указанную задачу можно только с использованием инновационных методов и средств создания информационно-образовательного пространства в части формирования и обработки учебных объектов и программных сервисов, распределенных в образовательной сети и позволяющих гибко осуществлять процессы учебно-методического обеспечения образовательной деятельности.
Целью исследования является определение возможностей использования онтологического подхода к построению инновационных автоматизированных систем управления образованием, включающих построение индивидуальных траекторий обучения. В этом плане представляется весьма интересной проблема моделирования и алгоритмизации формирования образовательных программ в виде цепочки взаимосвязанных учебных модулей и объектов с учетом реализации компетентностно-ориентированной модели обучения в распределенной образовательной среде вуза. Современная система образования должна, на наш взгляд, быть нацелена прежде всего на адаптивную генерацию учебного контента с учетом потребностей обучающихся и в соответствии с постоянно меняющимися условиями и потребностями рынка труда. На сегодняшний день исследования в данной области касаются в основном таких вопросов, как: использование в практике обучения мультимедийных технологий и имитационных программ, технологий тестирования знаний на основе модели компетенций, методов измерения степени удовлетворенности качеством обучения, а также методов управления на основе портфолио обучающихся. Данные вопросы и проблемы рассматриваются с разной степенью детализации, например, в работах [1, 2, 3, 4] и др. Разрабатываемая методология формирования образовательных программ базируется на результатах исследований этих авторов и развивается в направлении применения онтологий, способных интегрировать разнообразные концепты профессиональных и образовательных стандартов и создавать на их основе принципиально новые учебные модули и объекты, что, на наш взгляд, соответствует мировым трендам развития науки данной области знаний.
В качестве методов инжиниринга предлагается использовать методы и методологии инженерии знаний: методы онтологического инжиниринга, применяемые для семантического моделирования информационно-образовательного пространства, позволяющие представить предметную область в виде набора взаимосвязанных онтологий; методы построения и визуализации онтологий; методологии построения баз данных и баз знаний и формирования комплексных запросов к базам данных и базам знаний; методы семантического анализа метаданных; теория графов.
В результате проведенного анализа объектов информационно-образовательного пространства определены требования к мета-описанию учебных объектов и сервисов, а также представлено описание концептов базовых онтологий информационно-образовательного пространства. В статье также рассмотрены возможности применения современных программных средств для формирования интеллектуального хранилища онтологий.
Таким образом, предлагаемый инструментарий генерации образовательных программ, на наш взгляд, позволит формализовать, упростить и значительно ускорить процесс гибкой разработки материалов, необходимых для организации и обеспечения учебного процесса. Применение описываемого подхода дает возможность повысить качество подготовки специалистов за счет оперативного создания организационно-управленческих и учебно-методических материалов, адаптированных к требованиям рынка труда с учетом особенностей форм и методов обучения.
Современный образовательный процесс, включающий теоретическое и практическое освоение основной образовательной программы, предусматривает, что 40% основной информации обучающийся получает во время аудиторных занятий, остальные 60% — для самостоятельного изучения. Научно-исследовательские, научно-практические и творческие кружки в учебных заведениях разного уровня (школа, колледж, университет) помогают талантливой и заинтересованной молодёжи развивать способности и находить им практическое применение. При этом значительную помощь оказывает использование современных методов обучения посредством электронного (дистанционного) образования, включая системы электронных учебно-методических комплексов дисциплин и практик; системы, обеспечивающие интерактивное взаимодействие всех субъектов образовательного процесса, в том числе и производственные предприятия. Задача данной статьи — выполнить анализ эффективности работы научных кружков в учебных заведениях строительного направления с целью формирования заинтересованности в выбранной профессии, развития творческих и конструктивных навыков талантливой молодежи, возможности реализации их авторских идей и «продуктов» изобретательского труда на рынке товаров и услуг, а также внедрения разработок в образовательный процесс базового учебного заведения и привлечения школьников к проектной работе в рамках сетевого взаимодействия на региональной сетевой площадке.
Роль руководителя кружка — вызвать интерес обучающихся к предложенной тематике исследований, научить использовать компьютерные технологии не только с целью поиска данных о новых технических решениях, но и обмена информацией между участниками образовательного процесса, т.е. поиск единомышленников, в том числе и из других учебных заведений разных регионов. Работа в кружках технического творчества во многом облегчает процесс освоения профессий и специальностей, даёт возможность расширить и углубить область знаний, позволяет студентам самим руководить процессом, а преподавателям часть этого опыта переносить на занятия в учебные аудитории к более широким массам, привлекать всех желающих к новым проектам.
Это даёт возможность получать более качественные знания, повышение уровня обученности и высокие результаты обучаемости студентов и школьников, подготовки последних для поступления в вузы путем повышения мотивации за счет разнообразных форм технологий, в том числе и электронного, интерактивного обучения.
Современные условия труда делают конкурентоспособными тех выпускников, которые могут доказать свою профессиональную многопрофильность, разносторонность знаний и интересов, высокую адаптированность к любым условиям труда, а также высокий потенциал саморазвития. В существующих на данный момент условиях рынка труда сохраняется спрос исключительно на высококвалифицированных специалистов рабочих профессий, среднего звена (бригадир, мастер) и руководящего состава (например, производитель работ). И в подобных условиях одного диплома об образовании недостаточно для желающих быстро передвигаться по карьерной лестнице вверх.
Таким образом, при низких затратах на передачу и обмен информации (знаний и опыта) получаем возможность обеспечить как индивидуальный, так и коллективный способ развития изыскательских и творческих способностей учащихся, сформировать заинтересованные в дальнейшем саморазвитии личности, и как результат — подготовленных к профессиональной деятельности выпускников.
НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 
Цель данного исследования — трансляция результатов проекта, способствующих обеспечению эффективности управления системой образования за счёт внедрения единых федеральной и региональной баз открытых источников востребованной в процессе управления системой образования информации В данной статье обоснована актуальность внедрения инновационных механизмов управления системой образования на региональном и федеральном уровнях на основе совершенствования источников востребованной в процессе управления информации.
Материалы и методы исследования — в основу проведения исследования были положены результаты выполненных работ в рамках исполнения обязательств по государственному контракту по заказу Министерств образования и науки Российской Федерации от 03 октября 2017 года по проекту «Экспертно-аналитическое сопровождение разработки и развития инновационных механизмов управления системой образования на региональном и федеральном уровнях на основе совершенствования источников востребованной в процессе управления информации», а также использовались методы: анализа и синтеза, дедукции (индукции), поисковый метод, метод фиксации и сравнения, метод опроса по средством заполнения форм сбора данных, метод статистической обработки информации, метод отбора экспертов и экспертной оценки, метод компетенций, метод обсуждения, метод проведения организационных мероприятий, метод технического обеспечения работы каналов Интернет, метод сетевой коммуникации с «-мгновенным» доступом к информации; метод изложения материала (проблемный, контекстный), метод описания, метод разработки структуры материала, метод включения, метод структурирования, метод корректуры текстового материала, метод подготовки содержания материала, метод дизайна, метод определения эффективного стилевого решения, метод комплектования, метод оформления и расстановки, и другие.
Результаты исследования — выявлена востребованность открытых источников информации, используемых в процессе управления системой образования, а также актуальные направления, включаемые в единые федеральную и региональную базы открытых источников востребованной в процессе управления системой образования информации.
Заключение — представлены схемы бизнес-процесса в рамках реализации механизмов управления системой образования на региональном и федеральном уровнях на основе совершенствования источников востребованной в процессе управления информации и процедура формирования открытых источников для наполнения единых федеральной и региональной баз открытых источников востребованной в процессе управления системой образования информации.
Целью работы является исследование современных подходов и перспектив применения алгоритмов роевого интеллекта для анализа образовательных данных, а также возможность применения модификаций муравьиного алгоритма для организации учебного контента в адаптивных системах проведения проектных семинаров.
Материалы и методы. Проведенное исследование включало обзор современных работ в области анализа образовательных данных на основе алгоритмов роевого интеллекта, рассмотрены подходы к решению задачи построения оптимального пути обучения (оптимальной организации учебного контента) на основе муравьиного алгоритма и его модификаций, позволяющих учитывать освоение учебного материала в процессе построения обучающего пути; применение алгоритма роя частиц и его модификации на основе алгоритма Роккио для снижения размерности данных в задаче автоматической классификации вопросов; применение муравьиного алгоритма, алгоритма колонии пчел и алгоритма летучих мышей для построения систем рекомендаций при выборе учебного контента; прогнозирования успеваемости обучающихся на основе алгоритма оптимизации роя частиц.
Было предложено использование модификации муравьиного алгоритма для организации учебного контента на проектных семинарах.
Результаты. В ходе работы были исследованы современные подходы к решению задач в области анализа образовательных данных на основе алгоритмов роевого интеллекта. Изучены различные подходы к обновлению феромонов (их испарению) при построении оптимального обучающего пути с учетом освоения учебного материала и поиска групп «схожих» обучающихся; исследованы возможности применения гибридных алгоритмов роевого интеллекта для построения систем рекомендаций.
На основании модификации муравьиного алгоритма предложен подход к организации учебного контента на проектных семинарах в ходе реализации проектной деятельности с учетом индивидуальных предпочтений и уровня знаний обучающихся.
Были разработаны классы на языке python: класс для обработки статистических данных; класс для реализации модификации муравьиного алгоритма, учитывающего текущий уровень знаний и заинтересованность обучающихся в изучении определенной темы на проектных семинарах, класс для вывода оптимальной последовательности тем проектных семинаров для данного обучающегося. Разработанные классы позволяют создать адаптивную систему, помогающую обучающимся 1-го курса с выбором тем проектных семинаров.
Заключение.По результатам проведенного исследования можно сделать вывод об эффективности применения алгоритмов роевого интеллекта для решения широкого круга задач, возникающих при организации учебного контента и анализе данных об обучающихся в системах электронного обучения и о перспективах разработки гибридных подходов на основе алгоритмов роевого интеллекта для реализации адаптивных систем обучения на основе парадигмы «обучение по требованию».
Полученные результаты могут быть применены для автоматизации организации учебного контента при проведении проектных семинаров для обучающихся первых курсов, когда важно понимать базовый уровень знаний и заинтересованность обучающихся в освоении новых технологий.
УЧЕБНЫЕ РЕСУРСЫ 
Цель исследования. Целью исследования является оценка востребованности и эффективности разработанной и внедренной с 2017—2018 учебного года в учебный процесс Ивановской пожарно-спасательной академии Государственной противопожарной службы МЧС России многоуровневой модульной автоматизированной системы обучения, контроля и анализа теоретических знаний, реализованной в форме компьютерной программы FireTest. Актуальность и необходимость разработки компьютерной программы обусловлены особенностями учебного процесса в образовательных учреждениях системы МЧС России, связанного с отрывом курсантов от учебных занятий для выполнения профилактических мероприятий и аварийно-спасательных работ при ликвидации последствий пожаров и чрезвычайных ситуаций, необходимости восполнения учебного материала и повышения интенсивности теоретической подготовки. Имеющиеся в свободном доступе компьютерные программы, предназначенные для теоретической подготовки и контроля, имеют часто ограниченные функциональные возможности, а программы, имеющие более широкий функционал, не позволяют организовать обучение с учетом требований безопасности к персональным и служебным данным, установленным в МЧС России.
Материалы и методы. Для исследования эффективности применения в образовательном процессе компьютерной программы FireTest применялись методы научно-педагогического исследования, основными из которых являлись наблюдение и педагогический эксперимент. Для обобщения полученных экспериментальных данных использовались методы синтеза и анализа информационных процессов, методы статистического анализа. Для оценки востребованности у курсантов и профессорско-преподавательского состава компьютерной программы FireTest использовались средства диагностики, имеющиеся непосредственно в программе, а также сервис «ЯндексМетрика».
Результаты. Для оценки эффективности программы FireTest проведено исследование уровня теоретических знаний курсантов экспериментальных групп, обучающихся в рамках контекстно-интеграционной модели и проходящих теоретическую подготовку посредством многоуровневой модульной автоматизированной системы обучения, контроля и анализа теоретических знаний и курсантов контрольных групп, обучающихся в традиционной форме. На основании полученных данных тестирования, сделан вывод о том, что внедрение в учебный процесс программы FireTest, статистически значимо влияет на процесс теоретического обучения и способствует повышению уровня теоретической подготовки курсантов. Полученные результаты подтверждены статистическим критерием, основанным на распределении Стьюдента, с возможной относительной погрешностью не более 5%.
Востребованность программы FireTest у профессорско-преподавательского состава подтверждена динамикой ее применения для организации тестирования и контроля теоретической подготовки. В 2018—2019 учебном году количество тестов, созданных для проверки теоретических знаний курсантов в программе FireTest, увеличилось в 3,3 раза по сравнению с 2017—2018 учебным годом. Курсанты для теоретической подготовки наиболее часто используют мобильные устройства, которые позволяют независимо от времени и места нахождения иметь доступ к теоретическому материалу для его изучения и проведения самоконтроля.
Заключение. Результаты применения программы FireTest в учебном процессе показали ее востребованность у курсантов и профессорско-преподавательского состава, что подтверждается средствами диагностического контроля непосредственно самой программы и сервиса «ЯндексМетрика». Программа FireTest является эффективным инструментом теоретической подготовки и контроля и способствует повышению уровня теоретических знаний курсантов, что подтверждено экспериментальными исследованиями, проведенными в период с 2017—2018 по 2018—2019 учебный год.
Проектирование компетентностной модели выпускника как средство оценки качества обучения
Цель исследования. На современном этапе развития общества особенно актуальной является задача повышения процесса качества образования и основным инструментом её решения является внедрение в образовательный процесс новых федеральных образовательных стандартов. Сформированные в процессе обучения компетенции, и связанные с ними знания, умения и навыки с учетом социально-личностных качеств обучающихся являются основными компонентами разрабатываемой компетентностной модели выпускника на базе новых образовательных стандартов высшего образования. Поэтому, основной целью исследования является разработка методики оценки уровня сформированности компетенций обучающихся с учетом социально-личностных качеств в рамках разрабатываемой компетентностной модели выпускника.
Материалы и методы. Для решение поставленной цели исследования была разработана методика оценки сформирован-ности компетенций обучающихся в рамках разрабатываемой компетентностной модели выпускника. Формирование данной методики основывается на проектировании компетентност-но-дисциплинарной модели, которая отражает взаимосвязь компетентностной модели выпускника и соответствующей образовательной программы. В настоящее время не разработана объективная модель, которая определяет уровень сложности заданий для каждого обучающегося, поэтому в действительности используются приближенные методы, к которым относится и адаптивное тестирование. В проектируемой модели применяется метод адаптивного тестирования, основывающийся на теории тестовых заданий: если обучающийся верно отвечает на полученное задание, то сложность следующего задания повышается, если отвечает неверно, то сложность задания снижается. При разработке компетентностно-ориентированной образовательной программы учитывается тот фактор, что обучающийся не приступает к изучению следующего предмета, до тех пор, пока не освоит в достаточной степени дисциплины, на которых основывается следующий изучаемый предмет. Для определения необходимых межпредметных связей используем взвешенную семантическую сеть, для построения которой сформируем матрицу смежности. В формируемой матрице в качестве узлов выступают дисциплины, соединенные дугами, отражающими зависимость формируемых компетенций одной дисциплины с компетенциями последующей дисциплины.
Результаты. В результате проведенного анализа существующих методов была спроектирована модель оценки качества обучения с учетом социально-личностных качеств. Для оценки уровня сформированности компетенций был выбран метод адаптивного тестирования. Основной задачей адаптивного тестирования выступает не просто выставление оценки обучающемуся, а определение уровня его подготовки, что возможно только при подборе индивидуальных вопросов, выявляющий уровень его подготовки. Для достоверного выявления уровня сформированности социально-личностных качеств использовался полученный адаптированный вариант многофакторного опросника Р. Кетелла, в котором в качестве компонентов выступают сформированные группы личностных качеств. Разработаны алгоритмы работы адаптивного тестирования для оценки уровня компетентности обучающегося в рамках освоения учебных дисциплин, а также оценки имеющихся социально-личностных качеств обучающихся.
Заключение. Научная новизна работы заключается вразработ-ке компетентностной модели выпускника не только с учетом оценки уровня сформированности компетенций обучающегося, но и с учетом социально-личностных качеств.
Результаты проведенного исследования актуальны и имеют практическую значимость организаций высшего образования для решения задач оценки уровня обучения в рамках компе-тентностного подхода.
Материалы и методы. Для решение поставленной цели исследования была разработана методика оценки сформированности компетенций обучающихся в рамках разрабатываемой компетентностной модели выпускника. Формирование данной методики основывается на проектировании компетентностно-дисциплинарной модели, которая отражает взаимосвязь компетентностной модели выпускника и соответствующей образовательной программы. В результате проведенного анализа существующих методов оценки уровня сформированности компетенций был выбран метод адаптивного тестирования. Основной задачей адаптивного тестирования выступает не просто выставление оценки обучающемуся, а определение уровня его подготовки, что возможно только при подборе индивидуальных вопросов, выявляющий уровень его подготовки. Для достоверного выявления уровня сформированности социально-личностных качеств использовался полученный адаптированный вариант многофакторного опросника Р. Кетелла, в котором в качестве компонентов выступают сформированные группы личностных качеств. Разработаны алгоритмы работы адаптивного тестирования для оценки уровня компетентности обучающегося в рамках освоения учебных дисциплин, а также оценки имеющихся социально-личностных качеств обучающихся.
Научная новизна работы заключается в разработке компетентностной модели выпускника не только с учетом оценки уровня сформированности компетенций обучающегося, но и с учетом социально-личностных качеств.
Результаты проведенного исследования актуальны и имеют практическую значимость организаций высшего образования для решения задач оценки уровня обучения в рамках компетентностного подхода.МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ 
Цель исследования. Целью исследования является анализ условий эффективного преподавания биоинформационных технологий в парадигме качества информационных систем с применением электронно-образовательных средств, а также компетент-ностно-деятельностного подхода в учебном процессе вуза. Актуальность темы определяется необходимостью развития качества учебного процесса и улучшению качества подготовки специалистов в области информационных технологий и систем. Предметом исследования является идентификация и анализ свойств структуры биоинформационных технологий в контексте обеспечения качества преподавания информационных технологий и систем. Объектом исследования выбран процесс подготовки бакалавров по направлению «бизнес-информатика», направленность «Прикладная информатика в гуманитарной сфере», магистров по направлению «Прикладная информатика», направленность: «Управление данными и знаниями в компьютерных сетях».
Материалы и методы исследования. В статье выполнен анализ свойств биоинформационных технологий. Изложены материалы применения электронно-образовательных ресурсов в учебном процессе в аспекте компетентностно-деятельностного подхода в улучшении профессиональных компетенций студентов. В работе использован набор методов исследования в рамках методологии биоинформационных технологий. Выполнен комплекс концептуальных, формализованных и компьютерных моделей, в частности, структурно-параметрический синтез. Метод реализован посредством построения модулей, нацеленных на выполнение последовательного распознавания свойств биоинформационных технологий.
Результаты. По результатам выполненных исследований установлена эффективность анализа свойств биоинформационных технологий в парадигме качества информационных систем и улучшения образовательного процесса по комплексу информационных дисциплин. Включение класса биоинформационных технологий в образовательный процесс расширяет и уточняет парадигму качества информационных технологий и систем и методологию их развития. Данное условие улучшает представление компетентностно-деятельностного подхода с учетом перспективных требований к подготовке специалистов.
Заключение. Эффективность подготовки ИТ-специалистов в вузах страны в значительной мере зависит от необходимости рассмотрения в образовательном процессе широкого класса информационных технологий. В этой связи следует констатировать о недостаточном внимании к биоинформационным технологиям. Особую значимость в развитии компетентностно-деятельностного подхода составляет условие рассмотрения свойств биоинформационных технологий в парадигме качества информационных систем. Возникает необходимость решения задач идентификации свойств биоинформационных технологий и их последующего синтеза с позиций требований, предъявляемых к качеству информационных систем. Решение задач выполняется на основе структурно-параметрического синтеза биоинформационных технологий. Синтез выполняется посредством реализации структурных модулей системы синтеза. Такой подход обеспечивает активизацию работы студентов по освоению профессиональных компетенций, улучшить успеваемость, уровень качества курсовых и выпускных квалификационных работ с учетом перспективных требований к качеству подготовки ИТ-специалистов в Институте информационных технологий и безопасности Российского государственного гуманитарного университета.
Цель исследования. Целью исследования является разработка алгоритмов вычисления времени выполнения задачи группой работников. Рассматривается возможность применения нечетких множеств для задания времени выполнения работы одним работником и подход к заданию нечетких множеств времени выполнения работы, при общении с работником, основанный на оптимистичном и пессимистичном временах выполнения работы. При этом для вычисления результирующего времени выполнения работы множеством работников приводится новый алгоритм обобщения нечетких функций, заданных на различных несущих множествах.
Материалы и методы исследования. В основе предложенного алгоритма лежит идея вычисления итогового времени выполнения задачи для определенного значения функции принадлежности. Для вычисления времени выполнении задачи предлагается использовать производительность работников, вычисленных из нечетких функций времени выполнения работы. Для возможности применения алгоритма обобщения на «четкие» функции принадлежности нечеткой функции времени выполнения работы конкретным работником накладываются ограничения. Данные функции должны быть непрерывными, монотонными и в пределах принимать значения 0 и 1. При выполнении ограничений процедура обобщения, определенная как поиск максимина функций, может быть представлена в виде поиска аргументов функций принадлежности для одинаковых значений самих функций. В случае задания функции принадлежности отдельного работника в виде кусочной функции алгоритм обобщения требует рассмотрения только точек, в которых кусочные функции имеют точки перегиба. После назначения группы работников на задачу необходимо вычислить все точки перегиба результирующего времени выполнения р74аботы. Для каждого полученного значения функции принадлежности необходимо вычислить общую производительность всех работников. В результате получается кусочная функция принадлежности нечеткой функции производительности всех работников, назначенных на задачу, из которой можно вычислить и функцию принадлежности нечеткой функции времени выполнения задачи.
Результаты. Рассмотрена процедура задания нечетких множеств времени выполнения задачи для каждого отдельного работника. Предложен новый алгоритм вычисления времени выполнения задачи группой работников с помощью нечетких множеств. Для предлагаемого алгоритма создан математический аппарат процедуры обобщения нечетких функций, заданных на различных несущих множествах. В работе приведен подробный разбор предложенного алгоритма обобщения для двух работников с различными функциями принадлежности времени выполнения работы. Кроме того, с помощью программного обеспечения, была решена задача определения времени выполнения работы при решении задачи составлении бригад программистов (35 программистов) при разработке программного продукта (разбитого на 15 задач). При этом задачу о назначении приходилось решать вручную.
Заключение. Предложенный подход позволяет достаточно просто вычислять обобщенное время выполнения работ, но и требует дальнейших исследований. В основном требуются исследования, которые позволили бы проводить процедуру дефазификации или построить систему поддержки решений, основанную на нечетких критериях. Также возможны исследования связанные с заменой кусочной функции на другую монотонную, непрерывную функцию.
ISSN 2079-5939 (Online)