Разработка системы подготовки электронной отчетности о научной работе в вузе

Размещено на http://www.allbest.ru/

Federal State Government-Financed Educational Institution of Higher Professional Education “Orel State

University”, Komsomolskaya St., 95, Orel, 302026, Russia

Разработка системы подготовки электронной отчетности о научной работе в вузе

Viktoria Ivanovna Dorofeyeva, Elena Fedorovna Dudina, Дмитрий Николаевич Никольский,

Yuriy Sergeevich Fedyaev, Elena Aleksandrovna Hovanskaya,



Аннотация

электронный отчетность вузовский педагогический

В работе дается обоснование актуальности создания системы подготовки электронной отчетности о научно-исследовательской работе в Орловском государственном университете. Рассматриваются особенности системы с учетом вузовской организации научной деятельности. Освещается разработка индивидуальных планов научно-педагогических работников на предстоящий календарный год и демонстрируется создание сводного плана структурного подразделения.

Ключевые слова: научно-исследовательская работа; информационно-аналитическая система; веб-приложение.

[Дорофеева В.И., Дудина Е.Ф., Никольский Д.Н., Федяев Ю.С., Хованская Е.А. Разработка системы подготовки электронной отчетности о научной работе в вузе].



Одной из актуальных проблем в деятельности вуза является необходимость получения всесторонней информации о научно-исследовательской деятельности сотрудников [1-3]. В методике расчета показателей мониторинга эффективности образовательных организаций высшего образования направление научно-исследовательской деятельности занимает высокое место [4, 5]. В связи с этим увеличиваются требования к научно-педагогическим работникам вуза в плане активизации научной деятельности [6, 7].

Научная деятельность осуществляется по планам научно-исследовательских работ (НИР), проводимых по программам и грантам Министерства образования и науки Российской Федерации (Минобрнаки РФ), Российского научного фонда (РНФ), Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ), Российского гуманитарного научного фонда (РГНФ), Федеральных целевых программ (ФЦП) и планам научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработок (НИОКР), выполняемых по хозяйственным договорам с заказчиками от промышленных и научных организаций.

Научная структура Орловского государственного университета (ОГУ) включает: управление научных исследований и инноваций; отдел организации инновационной деятельности; отдел интеллектуальной собственности, патентов и изобретений; управление подготовки кадров высшей квалификации; диссертационные советы; Научно-технический совет; научно-исследовательские институты; научно-исследовательские центры; лаборатории; музеи и другие научные подразделения. Каждое крупное научное подразделение также имеет свою иерархию [8].

Каждое структурное подразделение, ведущее научно-исследовательскую работу, планирует научную деятельность на предстоящий календарный год. В конце года оно отчитывается о проделанной работе и выполнении показателей. При этом каждый сотрудник заполняет план индивидуальной работы и в дальнейшем докладывает о его выполнении в письменной и устной форме на заседании структурного подразделения.

Данная статья представляет результаты отдельного этапа по анализу научной деятельности вуза и создания на их основе информационно-аналитической системы, которая планируется к использованию в Орловском государственном университете. Ожидается, что разрабатываемая система будет являться эффективным средством для административно-управленческого аппарата, для анализа состояния дел с наукой как в университете в целом, так и в каждом его структурном подразделении, в частности. Такой анализ является основой для принятия эффективных управленческих решений на всех уровнях [9-16].

К моменту начала работы над созданием системы вся плановая и отчетная деятельность выполнялась с использованием бумажных форм (бланков и таблиц), разработанных Научно-техническим советом. Это вызывало значительные неудобства, так как практически не использовались современные информационные технологии, позволяющие оперативно обрабатывать огромный объем имеющейся информации [17-20].

Основным мотивом в создании системы было появление инструментального средства, которое позволило бы оперативно собирать и анализировать персональные и обобщенные по отдельным научным коллективам и организациям данные, с целью получения надежных показателей результативности и направленности научно-исследовательской деятельности [21-23].

Основными результатами деятельности организаций, как правило, считаются публикации сотрудников, результаты патентных исследований, участие в конференциях, руководство курсовыми, дипломными и диссертационными работам и др. При этом источником подобной информации могут служить лишь годовые отчеты сотрудников, представленные с той или иной степенью подробности. Тем самым, с одной стороны, действительно назрела необходимость автоматизации учета и анализа результатов данного вида деятельности в связи со значительным ростом количества участников, а с другой стороны, без наличия хорошо организованной системы подготовки электронной отчетности о научной работе просто невозможно будет обработать накопленный объем информации.

В качестве исходных данных, которые предполагается хранить в электронном виде, выступают результаты деятельности отдельных сотрудников, в частности, и структурных подразделений, в целом. Среди них сведения о результатах научной деятельности, публикациях, учебниках и учебных пособиях, патентах и свидетельствах, докладах на конференциях, о руководстве дипломами и диссертациями и других видах научной деятельности. Управление этой информацией включает ее сбор, учет и систематизацию, хранение, анализ и выдачу по запросу.

Таким образом, были выделены основные задачи системы, а именно, обеспечение сотрудников структурных подразделений вуза возможностью планирования и учета результатов своей научной деятельности в автоматизированном режиме, а также предоставление руководителям отдельных структурных подразделений и организации в целом возможности проведения количественного и качественного анализа научно-исследовательской деятельности каждого из сотрудников, отдельных подразделений и всей организации [24, 25].

Следуя последовательности решения поставленных задач, было решено на первом этапе разработки системы выполнить автоматизацию заполнения индивидуальных форм отчетности. В связи с увеличением числа показателей, характеризующих научную деятельность работника, произошло существенное усложнение индивидуальных планов и отчетов сотрудников [25].

Для более эффективной деятельности был проведен сравнительный анализ информационных систем, использованных для решения подобных задач и представленных в сети Интернет. Для эффективного анализа научной, инновационной и образовательной деятельности было создано большое число систем автоматизированного учета информации, которые получили широкое распространение с развитием Интернет и веб-технологий обработки данных.

Одним из классов подобных систем являются крупные веб-сервисы, которые разрабатываются в рамках таких проектов, как Web of Science, Scopus, Google Scholar, российский портал eLibrary.ru и других, аналогичных им. В своей основе все эти системы являются библиографическими и реферативными базами данных. Они в той или иной степени совмещают в себе такие функции, как индексация и поиск научных работ. Ко второму классу систем анализа научной информации относятся зарубежные проекты, использующие семантические технологии. Здесь следует отметить такие системы, как Bibster, JeromeDL, Flink, AIR, а также семантические базы знаний общего назначения, такие как Cyc, YAGO, True Knowledge, Freebase, DBpedia и Wikitology. К третьей группе проектов относятся российские разработки - Интегрированная система информационных ресурсов (ИСИР), созданная в Российской академии наук, комплекс, разработанный в Институте систем информатики Сибирского отделения РАН (ИСИ СО РАН), система ИСТИНА, которая внедряется в Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова, а также система Pure от Elsevier [26].

Упомянутые системы имеют несомненные преимущества в большинстве случаев, однако был сделан вывод о невозможности их использования в данном конкретном случае. Это объясняется, прежде всего, индивидуальными особенностями функционирования научно-исследовательской работы различных научных организаций и сложной длительной адаптацией к конкретной ситуации (сложность ввода данных, сложность поиска информации, использование «жестких» схем классификации и схем данных и т.п.), а так же высокой стоимостью информационных систем, представленных на рынке.

В Орловском государственном университете для проектирования и разработки подходящей системы электронной отчетности был создан научный коллектив, включающий преподавателей физико-математического факультета и сотрудников научной части университета. Предстояло заняться проектированием системы, которая бы обеспечила сбор достоверной информации от каждого сотрудника вуза, занимающегося НИР, и при этом позволила обработать эту информацию для получения различных отчетов как по отдельным подразделениям, так и по вузу в целом.

Можно выделить следующие технические требования к системе: полнота предоставления данных; динамичность структуры информационной базы; минимизация времени обработки данных; целостность данных (заключается в достоверности и точности информации, защищённости от возможных непреднамеренных и злоумышленных искажений); конфиденциальность (доступ к приложениям системы должен быть разрешен только лицам, имеющим соответствующие права); безопасность (заключается в разработанной системе пользователей и паролей); многопользовательский доступ, с разграничением прав доступа; удобный и понятный интерфейс, предназначенный для пользователей с разной степенью подготовки; интеграция в единое информационное пространство вуза [27-29].

Методы

Проводимые исследования соответствуют приоритетным направлениям развития науки, технологий и техники в Российской Федерации (информационно-телекоммуникационные системы), а также приоритетным направлениям модернизации и технологического развития экономики России (стратегические информационные технологии, включая вопросы создания суперкомпьютеров и разработки программного обеспечения) и критическим технологиям (технологии обработки, хранения, передачи и защиты информации) [30].

Методологическую основу исследования составили отдельные элементы системного подхода, способствующие выработке эффективной стратегии исследования информационной системы в их взаимосвязи и взаимообусловленности, а также Доктрина информационной безопасности Российской Федерации.

Для реализации поставленных задач использовался комплекс методов исследования:

- по степени автоматизации проектирования - метод компьютерного проектирования, который производит генерацию или конфигурацию (настройку) проектных решений на основе использования специальных инструментальных программных средств;

- по степени использования типовых проектных решений - метод оригинального (индивидуального) проектирования, когда проектные решения разрабатываются «с нуля» в соответствии с требованиями к информационной системе;

- по степени адаптивности проектных решений - метод параметризации, когда проектные решения настраиваются в соответствии с изменяемыми параметрами.

При разработке системы используются информационные технологии для создания программного продукта, которые отвечают современным тенденциям применения веб-технологий в приложениях и соответствуют состоянию и перспективам развития научно-технического комплекса страны. Это позволит делать доступным сервис, предоставляемый разрабатываемым приложением в любой точке, имеющей подключение к сети Интернет.

Среди основных задач, стоящих перед коллективом разработчиков системы, можно выделить следующие: анализ форм и видов отчетности по научной работе, используемых в вузе; разработка и моделирование базы данных и связей между ее объектами для информационной системы; разработка экранных форм с учетом эргономических требований к интерфейсу; разработка программного кода обработчиков форм; разработка программного кода серверной части информационной системы. Разрабатываемое программное приложение должно учитывать все современные требования к программным продуктам подобного класса и создаваться с использованием современных технологий [31, 32].

В результате обсуждения поставленных задач в рамках проекта было принято решение создать систему с архитектурой клиент-сервер на основе веб-технологий (рис. 1). Разработка веб-приложения проводится с использованием фрэймворка Django для языка Python. Django относится к веб-фрэймворкам третьего поколения и предназначен для быстрого создания динамических сайтов [33]. В качестве веб-сервера применяется WSGI сервер Gunicorn. Для работы с базой данных проекта выбрана система управления базами данных MySQL. Веб-приложение развёрнуто на выделенном сервере под управлением операционной системы Linux. Ответ клиенту, сгенерированный на сервере, в общем случае является HTML-документом. Для создания интерфейса пользователя веб-приложения применяется фреймворк Semantic UI. Поведение элементов на стороне клиента задаётся с помощью JavaScript-библиотеки jQuery. Использованное для разработки программное обеспечение относится к свободному программному обеспечению и отличается высокой надежностью.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 1. Архитектура проекта

Веб-фрэймворк Django реализует вариант шаблона проектирования «модель-представление-поведение» (Model-View-Controller, MVC). Инструментарий Django включает средства объектно-реляционного отображения (ORM), позволяющие автоматически генерировать SQL-запросы на основе Python-кода. Фрэймворк Django также включает встроенный язык шаблонов и поддерживает конфигурирование URL-адресов. Шаблон проектирования MVC позволяет разделить на отдельные компоненты модель данных приложения, пользовательский интерфейс (представление) и связь между пользователем и приложением (поведение/контроллер). Такое разделение позволяет повысить возможность повторного использования кода и облегчить его модификацию. Привязка проекта к языку Python дает возможность использовать богатый набор других библиотек языка, которые реализуют различные функции. Также отметим, что в Django на основе заданных программистом моделей автоматически генерируется полноценный веб-интерфейс администратора. С его помощью он может просматривать, добавлять, изменять и удалять всю необходимую информацию в базе данных.

Результаты

Проект предполагается осуществлять в три годичных этапа. На первом этапе (2014 год) выполнено моделирование и реализация компонентов системы для подготовки индивидуальных форм электронной отчётности о научной деятельности. На втором этапе (2015 год) будет выполнено моделирование и реализация компонентов системы для подготовки комплексных форм электронной отчётности о научной деятельности структурных подразделений вуза. На третьем этапе (2016 год) будет выполнено моделирование и реализация компонентов системы для подготовки сводных форм электронной отчётности о научной деятельности вуза в целом. Каждый этап предполагает подготовку руководства по использованию компонентов информационно-аналитической системы.

Результатом первого этапа разработки веб-приложения является система планирования НИР структурным подразделением (кафедра, научная лаборатория) вуза. Каждый сотрудник с помощью веб-интерфейса регистрируется в системе. Для этого он заполняет электронную форму, которая содержит следующие поля: Логин, Пароль, E-mail, Фамилия, Имя, Отчество. Также следует поставить галочку в чекбоксе напротив надписи «Даю согласие на обработку моих персональных данных». После этого пользователь должен подтвердить свою регистрацию, нажав специальную ссылку в письме, которое придёт на его электронную почту. Далее следует пройти авторизацию на главной странице веб-приложения. Пользователь попадает в личный кабинет, где ему доступны следующие сервисы: Профиль, План, Отчёт.

В профиле имеются следующие пункты меню: Аккаунт, Личные данные, Должность. Раздел Аккаунт даёт возможность изменить логин, пароль и e-mail. Раздел Личные данные позволяет отредактировать фамилию, имя, отчество. Также здесь необходимо указать учёную степень и учёное звание. Пользователь может ввести область наук по которой присуждена учёная степень и кафедру или специальность, по которой присвоено учёное звание. В разделе Должность из древовидного списка следует выбрать структурное подразделение вуза, указать должность и часть ставки, на которой работает сотрудник. Пользователь может занимать несколько должностей, каждая из которых обладает признаком Статус. Этот признак может принимать два значения: Подтверждён или Не подтверждён. Если должность сотрудника подтверждена, то введённые им данные учитываются в соответствующем структурном подразделении. Подтверждать должности сотрудников обязан руководитель подразделения.

Планирование сотрудником НИР подразумевает заполнение следующих форм: НИР преподавателя, Грантовая деятельность, Участие в мероприятиях, Руководство НИР студентов (НИРС), Результаты интеллектуальной деятельности, Научные школы. Каждая форма позволяет добавлять, редактировать и сохранять данные. Рассмотрим первые две указанные формы более подробно.

При заполнении формы НИР преподавателя сотрудник выбирает структурное подразделение, одну из зарегистрированных в базе данных вуза тем НИР и вид своего участия: руководитель (Р), исполнитель (И), вспомогательный персонал (П). Далее в текстовое поле следует ввести цель и ожидаемый результат работы. По каждой теме НИР следует заполнить следующие индикаторы:

Ш Общее число статей (кроме тезисов конференций), всего,

из них число статей в иностранных журналах

Ш Общее число статей в индексируемых изданиях, всего,

из них:

· число статей в базе Web of Science;

· число статей в изданиях из списка Высшей аттестационной комиссии (ВАК);

· число статей в базе Российского индекса научного цитирования (РИНЦ);

· число статей в базе Scopus;

· число статей в базе European Reference Index for the Humanities and Social Sciences (ERIH PLUS);

· число статей в других рецензируемых зарубежных журналах.

Ш Число монографий, всего,

из них:

· число монографий изданных за рубежом;

· число монографий с зарубежными соавторами.

Ш Число учебников, всего,

из них:

· число учебников с грифом Учебно-методического объединения (УМО);

· число учебников с грифом Минобрнаки РФ;

· число учебников с другими грифами.

Ш Число учебных пособий, всего,

из них:

· число учебных пособий с грифом УМО;

· число учебных пособий с грифом Минобрнаки РФ;

· число учебных пособий с другими грифами.

Все введённые сведения сохраняются в базе данных. Это позволяет автоматически генерировать планы по НИР структурных подразделений вуза. Так в таблице 1 показан фрагмент сводных данные для одной из кафедр. В таблице 2 показан фрагмент таблицы НИР, запланированной по одной из кафедральных тем.

Таблица 1. Сводные данные по НИР кафедры

№ п/п	ФИО	Общее число статей	В международных журналах	В рецензируемых журналах	Web of Science	ВАК	РИНЦ	Scopus	ERIH PLUS	Другие зарубежные журналы	Всего монографий	Изданных за рубежом	С зарубежными соавторами	Всего учебников	С грифом УМО	С грифом Минобрнауки	С другим грифом	Всего учебных пособий	С грифом УМО	С грифом Минобрнауки	С другим грифом
1.	Иванов И.И.	2	0	2	0	0	2	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
2.	Петров П.П.	3	0	2	0	1	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0
3.	Сидоров С.С.	3	0	2	0	2	2	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0
	Итого	8	0	6	0	3	6	1	0	0	1	0	0	1	0	0	0	1	1	0	0



Таблица 2. НИР по одной из кафедральных тем

Тема 1. Изучение …
№ п/п	ФИО	Роль	Общее число статей	В международных журналах	В рецензируемых журналах	Web of Science	ВАК	РИНЦ	Scopus	ERIH	Другие зарубежные журналы	Всего монографий	Изданных за рубежом	С зарубежными соавторами	Всего учебников	С грифом УМО	С грифом Минобрнауки	С другим грифом	Всего учебных пособий	С грифом УМО	С грифом Минобрнауки	С другим грифом
1.	Иванов И.И.	Р	2	0	2	0	0	2	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
2.	Петров П.П.	И	3	0	2	0	1	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0
	Итого		5	0	4	0	1	4	1	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0

Форма Грантовая деятельность содержит два раздела: 1) планируемые заявки; 2) исполняемые проекты. В разделе планируемые заявки сотрудник выбирает кафедру и указывает количество заявок (У) по следующим направлениям:

Ш Российский научный фонд;

Ш Российский фонд фундаментальных исследований;

Ш Российский гуманитарный научный фонд;

Ш Федеральная целевая программа;

Ш госзадание Минобрнауки РФ (базовая часть);

Ш госзадание Минобрнауки РФ (проектная часть);

Ш хозяйственный договор (Хоздоговор).

Здесь же указывается количество заявок, где сотрудник выступает в качестве руководителя (Р). Это позволяет контролировать общее количество заявок от структурного подразделения. Если планируются заявки на гранты по другим направлениям, то это можно написать в специальном текстовом поле.

В разделе исполняемые проекты сотрудник выбирает один из зарегистрированных в базе данных университета проектов и указывает форму своего участия (руководитель, исполнитель, вспомогательный персонал). В таблице 3 показаны сводные сведения о планируемых заявках по одной из кафедр.

Аналогичным образом организовано заполнение остальных форм. Описанная система позволяет автоматически генерировать план НИР структурного подразделения вуза и контролировать эффективность работы соответствующего подразделения. В дальнейшем разрабатываемое веб-приложение позволит решить задачу автоматизации подготовки электронной отчётности о научной работе вуза, оптимизировать процесс получения и обработки информации.

Таблица 3. Планируемые заявки на гранты

№ п/п	ФИО	РНФ	РФФИ	РГНФ	ФЦП	Госзадание (базовая часть)	Госзадание (проектная часть)	Хоздоговор
		У	Р	У	Р	У	Р	У	Р	У	Р	У	Р	У	Р
1.	Иванов И.И.	0	0	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0
2.	Петров П.П.	1	1	0	0	0	0	0	1	1	1	0	0	0	0
3.	Сидоров С.С.	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	1	1	0	0
	Итого	1	1	2	1	2	1	1	1	1	1	1	1	0	0

Обсуждение

Разработанные компоненты системы прошли тестирование и апробацию на ряде факультетов ОГУ (физико-математический, философский, документоведения и педагогического образования, медицинский институт). Работа со страницами веб-приложения в тестовом режиме позволила выявить некоторые недостатки системы, связанные, прежде всего, с различным уровнем подготовки преподавателей для работы с современными информационными технологиями. Это потребовало организации помощи и мастер-классов сотрудникам университета для освоения этапов заполнения индивидуального плана НИР. Результаты апробации системы были рассмотрены на заседаниях Ученого совета ОГУ, Научно-технического совета ОГУ и одобрены. Система рекомендована к внедрению во всех структурных подразделениях университета. Отметим, что некоторые элементы системы могут быть использованы в учебном процессе в рамках существующих дисциплин, преподаваемых на физико-математическом факультете и факультете документоведения и педагогического образования.



Заключение

В рамках выполнения научно-исследовательской работы были решены следующие задачи:

· выполнено моделирование компонентов системы для подготовки индивидуальных форм отчетности о научной деятельности;

· осуществлена программная реализация компонентов системы для подготовки индивидуальных форм отчетности о научной деятельности.

Были полученные следующие научные и научно технические результаты:

· разработана структура информационно-аналитической системы для подготовки индивидуальных форм электронной отчетности с учетом особенностей вузовской организации научной деятельности;

· выполнена программная реализация приложения на современном языке программирования;

· проведена апробация приложения и выполнено тестирование.

В процессе выполнения НИР получена система для подготовки индивидуальных форм электронной отчетности о научной деятельности сотрудников кафедр Орловского государственного университета, которая отвечает современным тенденциям применения веб-технологий в приложениях. При выполнении последующих этапов планируется моделирование и реализация компонентов системы для подготовки комплексных форм электронной отчетности о научной деятельности подразделений вуза, а также для подготовки сводных форм электронной отчетности о научной деятельности вуза в целом.



Acknowledgements

The paper was prepared as part of the State order of the Ministry of Education and Science of the Russian Federation for the Federal State Government-financed Educational Institution of Higher Professional Education “Orel State University” in 2015, project # 1379.

Corresponding Author:

Доц. Дорофеева Виктория Ивановна

Federal State Government-Financed Educational Institution of Higher Professional Education “Orel State University”

Komsomolskaya St., 95, Orel, 302026, Russia



References

1. Bonaccorsi, A., Ancaiani, A., Secondi, L., & Setteducati, E. (2011). Exploring the role of third-party research in Italian universities. ICERI2011 Proceedings, 1566-1576.

2. Rodriguez, A. (2011). Practices educational of the university professor and methodological innovation. EDULEARN11 Proceedings, 5769-5775.

3. Schmidt, E. K., Graversen, E. K., & Langberg, K. (2003). Innovation and dynamics in public research environments in Denmark: A research-policy perspective. Science and Public Policy, 30(2), 107-116. http://doi.org/10.3152/147154303781780605

4. Порядок и форма представления отчета о научной деятельности высших учебных заведений и организаций Министерства образования и науки Российской Федерации. (2014). Retrieved August 8, 2015, from http://www.rptnid.ru/data/Poriadok.pdf

5. Методика расчета показателей мониторинга эффективности образовательных организаций высшего образования 2015 года. (2015, March 30). Retrieved August 8, 2015, from http://indicators.miccedu.ru/monitoring/attach/%D0%90%D0%9A-30_05%D0%B2%D0%BD_30.03.2015.pdf

6. Staab, S., & Stuckenschmidt, H. (Eds.). (2006). Semantic Web and Peer-to-Peer. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. Retrieved from http://link.springer.com/10.1007/3-540-28347-1

7. Tsipouri, L. J. (2004). Innovation for European competitiveness and cohesion: Opportunities and difficulties of co-evolution. Science and Public Policy, 31(6), 465-474. http://doi.org/10.3152/147154304781779769

8. Dudina, E.F., Puzankova, E.N., Hovanskaya, E.A., & Soboleva M.A., (2013). Orel State University as a basis for the development of OSU student scientific society. Scientific Notes of Orel State University. Series «Humanitarian and social sciences»: a scientific journal, 5(55), 229-234.

9. Belousov, K. I., Baranov, D. A., & Zelyanskaya, N. L. (2014). A research team and its subject area: Towards the question of the effective planning of scientific activities. Scientific and Technical Information Processing, 41(2), 85-97. http://doi.org/10.3103/S0147688214020026

10. Egghe, L. (2012). On the correction of the h-index for career length.Scientometrics, 96(2), 563-571. http://doi.org/10.1007/s11192-012-0926-z

11. Glдnzel, W. (2012). The role of core documents in bibliometric network analysis and their relation with h-type indices. Scientometrics, 93(1), 113-123. http/doi.org/10.1007/s11192-012-0639-3:/

12. Hirsch, J. E. (2010). An index to quantify an individual's scientific research output that takes into account the effect of multiple coauthorship.Scientometrics, 85(3), 741-754. http://doi.org/10.1007/s11192-010-0193-9

13. Nederhof, A. J., van Leeuwen, T. N., & van Raan, A. F. J. (2009). Highly cited non-journal publications in political science, economics and psychology: a first exploration. Scientometrics, 83(2), 363-374. http://doi.org/10.1007/s11192-009-0086-y

14. Van Leeuwen, T. N., Moed, H. F., & Reedijk, J. (1999). Critical comments on Institute for Scientific Information impact factors: a sample of inorganic molecular chemistry journals. Journal of Information Science,25(6), 489-498. http://doi.org/10.1177/016555159902500605

15. Mauleуn, E., & Bordons, M. (2009). Male and female involvement in patenting activity in Spain. Scientometrics, 83(3), 605-621. http://doi.org/10.1007/s11192-009-0131-x

16. Costas, R., & Bordons, M. (2011). Do age and professional rank influence the order of authorship in scientific publications? Some evidence from a micro-level perspective. Scientometrics, 88(1), 145-161. http://doi.org/10.1007/s11192-011-0368-z

17. Mauleуn, E., Hillбn, L., Moreno, L., Gуmez, I., & Bordons, M. (2012). Assessing gender balance among journal authors and editorial board members. Scientometrics, 95(1), 87-114. http://doi.org/10.1007/s11192-012-0824-4

18. Bordons, M., Zulueta, M. A., Romero, F., & Barrigуn, S. (1999). Measuring interdisciplinary collaboration within a university: The effects of the multidisciplinary research programme. Scientometrics,46(3), 383-398. http://doi.org/10.1007/BF02459599

19. Rinia, E. J., van Leeuwen, T. N., Bruins, E. E. W., van Vuren, H. G., & van Raan, A. F. J. (2002). Measuring knowledge transfer between fields of science. Scientometrics, 54(3), 347-362. http://doi.org/10.1023/A:1016078331752

20. Van Leeuwen, T. N. (2008). Strength and weakness of national science systems: A bibliometric analysis through cooperation patterns.Scientometrics, 79(2), 389-408. http://doi.org/10.1007/s11192-009-0426-y

21. Tijssen, R. J. W., & Leeuwen, T. N. V. (2006). Measuring impacts of academic science on industrial research: A citation-based approach.Scientometrics, 66(1), 55-69. http://doi.org/10.1007/s11192-006-0005-4

22. Starodubov, V. I., Kurakova, N. G., Tsvetkova, L. A., Aref'ev, P. G., & Kurakov, A. F. (2012). The problems associated with the evaluation of world-class competitiveness of Russia's science, as illustrated by clinical medicine. Scientific and Technical Information Processing,39(3), 139-152. http://doi.org/10.3103/S0147688212030069

23. Kotsemir, M. N. (2012). Dynamics of Russian and World Science Through the Prism of International Publications. Foresight-Russia, 6(1), 38-58.

24. Alvarez-de-Toledo-Saavedra, L. (2012). Bibliographic control and dissemination of the university of oviedo scientific output. Profesional de la informacion, 21(6), 639-642.

25. Дорофеева, В. И., Никольский, Д. Н., & Федяев, Ю. С. (2014). Разработка системы электронной отчетности о научно-исследовательской работе сотрудников вуза. Педагогическая информатика, (3), 50-58.

26. Афонин, С.А. и др. (2014) Интеллектуальная система тематического исследования научно-технической информации (ИСТИНА). Москва: Издательство Московского университета.

27. Antopol'skii, A. B. (2015). Algorithms and methods that measure the level of development of information resources at scientific and educational organizations. Scientific and Technical Information Processing, 42(1), 13-23. http://doi.org/10.3103/S0147688215010025

28. Moskovkin, V. M. (2013). The construction of academic publishing and terminological structures using the Google Scholar search engine: An example of environmental terms in publications at the classical universities of Kharkiv and Skopje. Scientific and Technical Information Processing, 40(1), 11-16. http://doi.org/10.3103/S0147688213010024

29. Vasilenko, E. A., Panfilov, V. I., Zhukov, D. Y., & Sivukha, D. V. (2014). The development of a scientometric database for monitoring the publication activities of Russian scientists at the Mendeleyev University of Chemical Technology of Russia. Scientific and Technical Information Processing, 40(4), 240-244. http://doi.org/10.3103/S0147688213040114

30. Госпрограмма “Информационное общество (2011 - 2020 годы).” (n.d.). Retrieved August 8, 2015, from http://www.rg.ru/2014/04/24/inf-obschestvo-site-dok.html

31. ГОСТ 34.601-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Стадии создания (2009). Стандартинформ, Москва, Россия

32. ГОСТ Р ИСО 9241-210-2012. Эргономика взаимодействия человек-система. Часть 210. Человеко-ориентированное проектирование интерактивных систем (2013). Стандартинформ, Москва, Россия

33. The Definitive Guide to Django: Web Development Done Right. (2014) (3 edition). Berkeley: Apress.

Размещено на Allbest.ru

...