НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

тов в 2011 году по данным приложения 3, форма 3 (рис. 3). Это значительно сократило время на первичную обработку данных и позволило выявить положительную динамику процессов.

		Бюджетный набор
16	16
	14
14
12		11	11
10
8
6
4
2
0
	2009	2010		2011

план очное факт очное

Рис. 1. Прием абитуриентов на специальность УК (бюджетный набор)

		Коммерческий набор
	30	30
30
			25
25		22
20		19
15	14
10
5	3	3
0
	2009	2010	2011

план очное

факт очное

план ЗСФ

факт ЗСФ

Рис. 2. Прием абитуриентов на специальность УК (коммерческий набор).

				Выпуск 2011 г.
20				18	18	19	18
								17
18
16
14						13
12
10
8	5	5
6			4
				3
4
2				0
0
			бюджет			договор

план ОФО

факт ОФО

план ОСФО

факт ОСФО

план ЗСФО факт ЗСФО

Рис.3. Выпуск студентов в 2011 году

41

Повышение функциональности и наглядности приложения 5 форма 3, 5, 7, 9, 10, 12 «Итоговые данные контроля знаний студентов», «Обобщенные результаты итоговой аттестации выпускников и контроля знаний студентов по циклам» и т.д. с помощью построения круговых диаграмм (см. рис. 4) позволило определить качественные аттестационные показатели по специальности УК и наглядно продемонстрировать их соответствие показателю государственной аккредитации - «Качество подготовки».

Инженерная графика 1 курс

	15,38%	23,08%
		отл.
		хор.
		удов.
		неуд.
38,46%		23,08%

Рис. 4. «Итоговые данные контроля знаний студентов (цикл общепрофессиональных дисциплин) по дисциплине Инженерная графика 1 курс»

Вывод: Таким образом в результате работы по применению программы Exel-2010 при расчете аккредитационных показателей в рамках самообследования специальности УК были достигнуты определеннные результаты, которые позволили значительно повысить эффективность и качество процесса самообследования, а также ее информативную и доказательную составляющие. Измененные типовые формы приложений отчета могут быть использованы без ограничения для других специальностей вуза.

Литература 1. Приказ федеральной службы по надзору в сфере образования и

науки от 30 сентября 2005 г. № 1938 "об утверждении показателей деятельности и критериев государственной аккредитации высших учебных заведений".

2.Горбачѐв А. Microsoft Excel. Работайте с электронными таблицами в 10 раз быстрее - ДМК Пресс, 2007г. – 96 стр.

Научный руководитель: Ставышенко А.С., ст. преподаватель кафедры СИ.

42

Упрощенная методика расчета процентной доли остепененных преподавателей от общего числа ППС приведенной к целочисленным значениям ставок

Боттер Ю.В., Стывышенко А.С., ТюмГНГУ, г. Тюмень

Одной из важнейших целей учебно-методической работы вуза в рамках системы менеджмента качества в 2012 году является проведение самообследования специальностей и направлений в преддверии министерской проверки. Основной целью самообследования является определение основных (ключевых) показателей работы вуза по каждой специальности или направлениию и соотнесение их с аккредитационными показателями, установленными министерством образования и Федеральными государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования по направлениям подготовки высшего профессионального образования (ФГОС ВПО).

В соответствии с ФГОС ВПО по направлению подготовки 221400 «Управление качеством» университет должен обеспечить ряд аккредитационных показателей среди которых одним из наиболее важных является критерий - «кадровое обеспечение образовательного процесса», т.е. показатели качества преподавательского состава, задействованного при подготовке бакалавров [1]. При этом п. 7.16 раздела VII. «Требования к условиям реализации основных образовательных программ бакалавриата» регламентирует, чтобы не менее 60 процентов преподавателей (в приведен-

ных к целочисленным значениям ставок), обеспечивающих учебный про-

цесс по профессиональному циклу, должны иметь ученые степени или ученые звания. Но не сам ФГОС ВПО, не приказ Рособрнадзора [2] не дают методики расчета этих показателей, а предлагают заполнить лишь некую форму (Таблица 2в. Сведения о лицах с учеными степенями и учеными званиями, привлекаемых к преподаванию…), дающую общую информацию по составу профессорско-преподавательского состава (ППС).

Расчет процентной доли остепененных преподавателей от общего числа ППС приведенной к целочисленным значениям ставок, как и целый ряд других аккредитационных показателей работникам УМУ Тюменского государственного нефтегазового университета рекомендуется производить вручную, при этом согласно данной методике предлагается сначала определить по каждому преподавателю индивидуально его общую учебную нагрузку по каждой из читаемым согласно рабочего учебного плана дисциплин (допустим ИНi) разделив ее на установленную для каждой категории ППС норму нагрузки (допустим ННх) получить значения ставок по каждому преподавателю (допустим ЗСi). Определение целочисленных значений ставок остепененных преподавателей ЗСо сводится в дальнейшем к

следующей формуле:
ЗСо =∑(ИНi / ННД) + ∑(ИНi / ННк),	(1)
43

где ННД – норма нагрузки для докторов и профессоров; ННк – норма нагрузки для к.т.н. и доцентов.

После чего предстоит определить значений ставок всех преподавателей ЗС∑ по нижеследующей формуле:

ЗС∑ = ЗСо + ∑(ИНi / ННн),

(2)

где ННн – норма нагрузки для не остепененных преподавателей.

Расчет процентной доли остепененных преподавателей ПДО от общего числа ППС приведенной к целочисленным значениям ставок сводится таким образом к следующему выражению:

ПДО = ЗСо / ЗС∑*100

(3)

Данная методика расчета в принципе достаточно понятна, но требует значительного числа дополнительной информации из второстепенных источников и отличается высокой трудоемкостью даже с применением таких современных компьютерных технологий как электронные таблицы программы Exel-2010.

В данной работе авторами предложена альтернативная методика расчета процентной доли остепененных преподавателей от общего числа ППС приведенной к целочисленным значениям ставок, которая отличается меньшей трудоемкостью и базируется в основном на информационных данных типовой формы Таблицы 2в.

Расчет значений ставок всех преподавателей ЗС∑ здесь предлагается производить с помощью более простого выражения:

ЗС∑ = СН/(к1*ННк+ к2*ННД+ к3*ННн),

(4)

где к1, к2, и к3 – весовые коэффициенты, равные доли кандидатов (доцентов), докторов (профессоров) и не остепененных преподавателей в общем количестве ППС по направлению подготовки; СН – суммарная нагрузка по направлению подготовки.

Определение процентной доли остепененных преподавателей ПДО от общего числа ППС приведенной к целочисленным значениям ставок

предлагается в упрощенной методике производить по формуле:
ПДО = ЗС∑(к1+ к2)*100	(5)

44

Практическое применение предложенной методики с применением в качестве математического инструмента таблицы программы Exel-2010 при самообследовании направления 221400 «Управление качеством» показало ее высокую эффективность и достаточно высокую точность расчета аккредитационных показателей. Погрешность расчета по данной упрощенной методике относительно традиционной методики составляет не более 0,5 %, что при решении задач подобного плана считается практически оптимальным.

Вывод: Таким образом в результате работы по разработке и применению упрощенной методики расчета процентной доли остепененных преподавателей от общего числа ППС приведенной к целочисленным значениям ставок на базе программы Exel-2010 при расчете аккредитационных показателей в рамках самообследования направления 221400 «Управление качеством были достигнуты определенные положительные результаты. Основным из которых является значительное снижение трудоемкости процесса самообследования. Кроме того применение данной методики в сочетании с программой Exel-2010 позволило сократить количество возможных арифметических ошибок свойственных обычному ручному счету на калькуляторах. Вышеуказанная методика расчета процентной доли остепененных преподавателей от общего числа ППС приведенной к целочисленным значениям ставок в следствии ее сравнительной простоты и эффективности может быть использована без ограничения для других специальностей вуза при проведении самообследования специальностей и направлений.

Литература

1.Федеральный государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования по направлению подготовки 221400 «Управление качеством» утвержден приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 08.12.2009г. №704.

2.Приказ Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки (Рособрнадзор) от 25 октября 2011 г. N 2267 г. "Об утверждении критериев показателей, необходимых для определения типа и вида образовательного учреждения высшего профессионального и среднего профессионального образования" ("Российская газета" - Федеральный выпуск №5678 13 января 2012 г.).

45

Электонные системы поддержки учебного процесса как фактор повышения качества образования

Донкова И.А., Щипцов А. В., Ергин А.В., Тюм ГУ, г. Тюмень

Повышение качества образования является одним из приоритетных направлений образовательных субъектов Российской Федерации. Для общества, основанного на знании, информация и мотивация к обновлению знаний являются решающими факторами развития и конкурентоспособности. В связи с развитием информационных технологий все более актуальным становится хранение служебной информации в электронном виде.

Выпускником Института Математики и Компьютерных Наук Тюменского государственного университета Щипцовым А. В. выполнена научно - исследовательская работа «Разработка системы поддержки учебного процесса и проведение статистического анализа итоговой аттестации на базе межшкольного методического центра Управления Образования города Урай».

Основными функциями центра являются: организация конференций, семинаров, круглых столов; методическая поддержка учителей; повышение квалификации преподавателей; внедрение инновационных программ общего и дополнительного образования. Для осуществления данных функций необходимо информационное программное обеспечение.

В ходе выполнении работы решены следующие технические и организационные задачи:

изучена производственная деятельность на информационном уровне;

спроектирована база данных;

рассмотрены прикладные методы обработки данных;

разработана программа автоматизации задач по вводу, обра-

ботке и получению информации.

Среда разработки программного приложения и базы данных: C++

Builder, Microsoft Access.

В работе предусмотрен электронный документооборот. Например, документ «Электронный журнал курса» (Рисунок 1) содержит список имен слушателей, количество пропусков занятий, аттестационный балл и итоговую отметку.

На рисунке 2 представлены результаты исследования статистических данных. В результате одномерного регрессионно - корреляционного анализа вычисляются: среднеквадратическая ошибка аппроксимации, регрессионные коэффициенты, детерминации и корреляции. Для определения числовых значений выборочных коэффициентов регрессии реализован метод наименьших квадратов. Выполнена проверка статистической значимости корреляционных и регрессионных коэффициентов по t-статистике

46

Стьюдента, коэффициентов детерминации и модели в целом с помощью F- статистики с распределением Фишера.

В многошаговом регрессионном анализе использован метод включения переменных, основанный на построении уравнения регрессии по одному значимому фактору и последовательном добавлении всех остальных статистически значимых переменных и метод отсева факторов по t - критерию.

Рис. 1. Электронный журнал курса.

На основании многофакторного регрессионно - корреляционного анализа [1 - 5] исследована взаимосвязь между результирующим признаком У и факторными признаками хj .

Для восстановления зависимости использована линейная многофакторная модель вида: У = а0 +а1х1 + а2х2 + а3х3 + а4х4 + а5х5.

Где У – итоговая экзаменационная оценка в баллах, х1 – стаж работы; х2 – категория; х3 – разряд; х4 – образование; х5 – количество посещений занятий.

Коэффициенты регрессии а1,…, а5 показывают, на сколько единиц изменится результативный признак с изменением соответствующего фак-

47

торного признака на единицу при условии, что остальные признаки остаются на прежнем уровне [4].

Существует возможность составить прогноз в зависимости от критерия, указав значение обуславливающего фактора.

Рис. 2. Результаты анализа данных.

Использование информационных систем поддержки учебного процесса позволяет оптимизировать работу и вывести образовательную деятельность на более высокий профессиональный уровень.

Литература

1.А.И. Новиков. Эконометрика. Учебное пособие. Изд: ИНФРА-М,

2007. – 143 с.

2.Дронов С.В. Многомерный статистический анализ. Изд: Алт. Гос.

Ун-та, 2003. – 213 с.

3.Орлов А.И. Прикладная статистика/ А.И. Орлов.- М.: Издатель-

ство «Экзамен», 2006. – 671 с.

4.Статистика: Учеб.пособие/ Харченко Л.П. и др.; Под ред.канд.экон.наук В.Г. Ионина. – Изд.2-е, перераб. и доп. – М.:

ИНФРА-М, 2006. – 384 с.

5.Портал естественных наук – [On - line] http://www.e-science.ru

Научный руководитель: Донкова И.А., к.т.н., доцент

48

Реализация методологии Бережливого производства на производственных предприятиях

Костромин К.С., ТюмГНГУ, г. Тюмень

В последние годы в России существенно возрос интерес к производственному менеджменту, а именно к инструментам, которые пытаются внедрить предприятия самостоятельно или привлекая консультантов. Задавшись целью повышения конкурентоспособности выпускаемой продукции топ менеджеры различных компаний сталкиваются с проблемой выбора методологии и еѐ реализации.

На рынке имеется большое изобилие различных концепций, моделей, систем и методов менеджмента: реинжиниринг бизнес-процессов (BPR), Всеобщий менеджмент качества (TQM), сбалансированная система показателей (BSC), статистическое управление процессами (SPC), коучинг, модели международных стандартов (ISO), шесть сигм им т.д.

Одним из самых распространѐнных инструментов, который выбирают предприятия, это Бережливое производство (lean production). Основным направлением работ по данной методологии является выявление и снижение потерь в процессе производства.

Выделяют следующие виды потерь:

1.Перепроизводство;

2.Дефекты и переделки;

3.Излишние движения;

4.Излишние запасы;

5.Транспортировка;

6.Простои и ожидания;

7.Излишняя обработка;

8.Потеря творческого потенциала персонала.

Снижая или исключая данные виды потерь, предприятия могут получить следующие результаты:

1.Повышение производительности труда на 20% и более;

2.Уменьшение времени переналадки оборудования на 100%;

3.Время производственного цикла снижается на 50% и более;

4.Повышается удовлетворѐнность потребителей;

5.Объемы незавершенного производства и запасов товарноматериальных ценностей ежегодно сокращаются на 10-15%;

6.оборачиваемость денежных средств увеличивается ежегодно на 10-

15%.

Но при реализации инструментов Бережливого производства предприятия сталкиваются с различными преградами:

1.Не получают быстрого обещанного эффекта;

2.Не могут справиться с сопротивлением персонала;

49

3.Не смогли самостоятельно продолжить освоение подхода после внедрения консультантами нескольких проектов на разных участках производства;

4.Сложившаяся система управления стала непреодолимым препятствием для нововведений;

5.У руководства не хватило воли для продолжения работы по внедре-

нию.

Анализируя перечисленные проблемы можно предположить, что причины их возникновения скрыты в незнании или в непонимании основных идей Бережливого производства. Некоторые предприятия, такие как КАМАЗ, РЖД и др., создают корпоративные институты по внедрению данной методологии, но не у всех есть такая возможность.

Выходом из сложившейся ситуации является тотальное и систематическое обучение персонала, как на самом предприятии, так и в учебных заведениях.

Реализация этого мероприятия даст возможность получить максимальный эффект от внедрения Бережливого производства на производственных предприятиях России.

Литература

1.Вумек Джеймс П., Джонс Дэниель Т. Бережливое производство: Как избавится от потерь и добиться процветания вашей компании.-М.: Альпина Бизнес Букс 2006.-472 с.

2.Кане М.М., Иванов Б.В., Корешков В.Н., Схиртладзе А.Г. Системы, методы и инструменты менеджмента качества.-М.: Питер, 2008.-560 с.

Научный руководитель: Костромин К.С., ассистент.

Возможности применения ультразвука в строительстве

Малахов К.В., ТюмГНГУ, г. Тюмень

В настоящее время учеными всего мира проведено немало исследований, посвященных использованию ультразвука, который широко применяется в областях физики, химии и медицины [3]. Однако, результаты анализа работ по изучению влияния упругих звуковых колебаний высокой частоты на качество приготовления строительных, в частности, бетонных смесей, свидетельствуют о недостаточной разработанности данного вопроса [1]. В строительной промышленности ультразвук активно применяется для определения прочности бетона [4], но процесс его перемешивания остается свободным от использования звуковых колебаний. В начала XX в. американские ученые доказали, что две несмешивающиеся жидкости после облучения ультразвуком образуют мелкую взвесь, эмульсию [5]. Подобное

50