Первая глава диссертации посвящена обзору публикаций, в котором анализируются существующие методы, разработки и применения информационных и автоматизированных систем управления вузом.

В настоящее время, в условиях реформирования системы высшего образования, многообразия форм обучения, источников финансирования вузов, большой номенклатуры специальностей и специализаций в высших учебных заведениях, в условиях наличия развитой сети региональных филиалов, высоких конкурсов и большого числа студентов, проблема управления вузом является важной и актуальной и, в то же время, чрезвычайно сложной задачей. Однако, анализ показывает, что существующие системы управления вузом в полной мере не удовлетворяют предъявляемым к таким системам требованиям. Зачастую, эти системы не позволяют учесть специфику организации учебного процесса в конкретном вузе, не обеспечивают интеграцию с функционирующими системами, не обеспечивают полностью запросы студентов.

Очевидно, что, для эффективного управления учебным процессом в любом вузе, нужно внедрять автоматизированно - информационные системы, которые позволяют эффективно и оперативно управлять ходом учебного процесса. Одним из важнейших требований к таким системам является построение системы, основанной на принципах, обеспечивающих создание единого информационного образовательного пространства высшего учебного заведения.

К настоящему времени разработан и внедрен ряд информационно- автоматизированных систем для управления деятельностью вуза. Анализ этих разработок показывает, что, почти все, они направлены на автоматизированное управление только отдельными подсистемами вуза.

Более ранние разработки автоматизации деятельности вуза, исключительно, касались только вопросов бухгалтерского учета. Позднее были разработки, касающиеся управления кафедрой, деканатом, отделом кадров.

В настоящее время существуют программные средства для управления вузом, которые позволяют управлять кафедрой, деканатом и бухгалтерий, отделом кадров и т.д. Программных средств, которые бы давали возможность управлять системно вузом, с элементами интеллектуальных информационных систем, ранее не было.

Анализ разработок по автоматизации деятельности вуза показал отсутствие разработок, которые эффективно решают как вопросы управления учебной, хозяйственной деятельности вуза, так и эффективное обслуживание запросы студентов в диалоговом режиме.

Во всех проанализированных автором работы программных средствах нет комплексного подхода к автоматизации хозяйственной и учебной деятельности и интеллектуализации решения задач обслуживания информационных запросов студентов.

Проведенный анализ систем и средств представления знаний позволили выделить следующий комплекс задач, ориентированных на создание интеллектуальных систем управления вузом. В этот комплекс входит:

· разработка концептуальной модели АСУ, ориентированной на комплексное управление учебной и хозяйственной деятельностью вуза;

· разработка концепции и методов автоматизированного управления учебным процессом вуза на основе теории искусственного интеллекта с семантико - фреймовой системой представления знаний;

· разработка интеллектуальной информационной системы управления, которая позволило бы эффективно, оперативно и качественно управлять учебной и хозяйственной деятельностью вуза, обеспечивать полноценное удовлетворение информационных запросов студентов.

Во второй главе рассмотрена, разработанная соискателем АСУ вузом AVN и ее некоторые подсистемы.

Для качественного управления вузом и принятия решений, разработана автоматизированная система AVN, которая позволяет комплексно автоматизировать деятельность учебных заведений. Комплексная информатизация любой организации (и вуза, в частности) представляет собой масштабную задачу, для решения которой в настоящее время используют два подхода. Первый подход основан на внедрении, так называемых ERP-систем (Enterprise Resource Planning), представляющих собой крупные программные комплексы, требующие серьезных материальных и организационных вложений.

Второй подход состоит в наращивании интегрированной системы управления предприятием (организацией) снизу вверх. В рамках этого второго подхода процесс информатизации управления вузом носит поэтапный характер и опирается на имеющиеся наработки, программные средства и системы.

Ниже перечислены основные положения, которые составляют основу информационной системы управления вузом:

· наличие единой корпоративной сетевой инфраструктуры и единого центра управления исследованиями, обеспечивающими разработку информационных подсистем, направленных на автоматизацию задач, стоящих перед вузом;

· создание единого информационного пространства вуза;

· полномасштабный характер разрабатываемой системы, включающей контроль и управление доступом к ресурсам вуза;

· управление персоналом;

· управление учебным процессом;

· управление документооборотом.

· повышение эффективности работы структурных подразделений и системы управления вузом, в целом;

· упорядочивание и поддержка всех основных бизнес-процессов сферы деятельности вуза, предоставление средств систематизации бизнес-процессов, поднятие их на качественно новый уровень;

· использование современных средств и технологий для разработки общевузовской системы управления - системы управления базами данных; технологии Internet/Intranet; OLAP-технологии; специализированных программных средств; систем управления электронным документооборотом.

В течение 2005-2008 гг. нами проделан значительный объем работ по созданию и внедрению единой информационной системы управления вузом. Ядром системы является подсистема "Деканат" разработанная в 2003-2005 гг. и внедренная на всех факультетах КГТУ, которая в настоящее время уже переросла свое прежнее название и превратилась в достаточно развитую систему обеспечения учебного процесса.

Текущее состояние автоматизированной информационной системы университета может быть представлено несколькими взаимосвязанными подсистемами с гибко настраиваемыми функциями (рис 1).

Рис.1. Структурная схема АСУ вуза.

В зависимости от специфики задач, все пользователи делятся на Windows-клиентов, программное обеспечение которых устанавливается на их рабочих местах, и Web-клиентов, получающих доступ к системе через Web-интерфейс. Взаимосвязи подсистем информационной системы университета приведены на рис.2.

Рис. 2. Структура информационной системы

Основой информационной системы является единая база данных. Указанные выше задачи решаются соответствующими подсистемами. В целом, информационная система построена по технологии «клиент - сервер» и обеспечивает многопользовательский режим работы в корпоративной вычислительной сети с большим числом терминалов на кафедрах, факультетах, в отделах учебного управления и др.

АСУ AVN представляет собой совокупность внутренних и внешних потоков прямой и обратной информационной связи образовательного процесса, методов, средств, персонала в процессе обработки информации и выработки управленческих решений.

АСУ вуза можно рассматривать как человеко-машинную систему с автоматизированной технологией получения результативной информации, необходимой для информационного обслуживания процесса образовательной деятельности и оптимизации ее управления. С помощью АСУ обеспечивается многовариантность прогнозирования, принимаются рациональные управленческие решения, организуются учет и анализ, обеспечивается достоверность и оперативность получаемой и используемой в управлении информации.

В настоящее время набирает силу и формируется опыт корпоративного управления вузом. Создаются распределенные базы данных для решения определенных задач системы управления. Внедряется электронная система документооборота, что требует изменения содержания, объема и направленности информационных потоков между структурными подразделениями вуза. Важную роль в успешном решении задач автоматизации управления играет переосмысление методов организации управления подразделениями вуза, проведение реструктуризации подразделений и создание новых подразделений, выполняющих аналитические функции.

АСУ вузом ставит цель - существенно повысить уровень организации и оперативность управления вузом на основе применена информационных технологий (ИТ) на базе современной компьютерной техники и оргтехники. АСУ вузом позволяет, используя технические средства сбора, передачи и обработки информации, значительно сократить затраты труда структурных подразделений на осуществление функций их работы.

Основная направленность работы ориентирована на разработку прикладных систем, способствующих дальнейшему совершенствованию управления образовательными процессами в вузе, а также формированию и упорядочению систем документооборота (по планированию, управлению и отчетности) между подразделениями вуза - ректоратом, учебным отделом, деканатами (институтами), кафедрами, отделами кадров и бухгалтериями.

Автоматизированная система управления AVN в образовательном учреждении позволит:

· добиться прозрачности всех процессов управления образовательным учреждением - планировать учебную нагрузку преподавателей, контролировать ее выполнение; контролировать успеваемость и оплату за обучение с момента поступления до выпуска обучаемого; повысить контроль качества оказания образовательных услуг студенту; оперативно предоставлять достоверные данные организаторам учебного процесса высшего и среднего звена: повысить оперативность, точность и правильность принятия управленческих решений;

· контролировать исполнительскую дисциплину сотрудников, участвующих в организации учебного процесса и автоматизировать документооборот, с подготовкой всей необходимой учебной документации;

· обеспечить планирование и организацию учебного процесса. Использование большого числа настраиваемых параметров позволяет гибко распределять функции подсистем среди рабочих мест организаторов учебного процесса и, в целом, адаптировать систему под особенности конкретного ВУЗа;

· автоматически формировать полный комплект документов по движению студентов и сотрудников, планированию и контролю учебного процесса, а также автоматически отслеживать выполнение принятых решений в соответствии с нормативными параметрами подсистем документооборота и контроля исполнительской деятельности;

· управлять образовательными процессами различного типа (среднее специальное, высшее, послевузовское, дополнительное) и различных форм и технологий обучения (очное, дистанционное);

· осуществлять взаимодействие с другими автоматизированными системами (бухгалтерскими, охранными системами контроля доступа и т.д.).

Третья глава диссертации посвящена анализу и разработке методов и моделей представления знаний для формализации базы знаний в разработке интеллектуальной подсистемы AVN Формализация знания, естественно, предполагает формализацию составляющих ее процедур - генерирования, передачи, приема, хранения, восприятия понимания, принятия решения. При этом, формализация онтологии знаний интеллектуальной подсистемы AVN выполняется в виде базы знаний, которая может быть реализована на основе продукционной модели знаний, семантической сети, фреймовой модели знаний и на основе формальной логической модели знаний. В качестве инструмента анализа используется математическая теория систем и теория множеств.

Наиболее освоенные на сегодня методы основаны на хорошо формализованных алгоритмах, полученных в результате построения математических моделей предметных областей. Чаще всего, это трудоемкие расчеты по известным формулам либо простые последовательности действий, приводящих, после многократного применения, к желаемому результату. Однако, в практической деятельности, многие актуальные задачи в обучении относятся к плохо формализуемым. Для них, не полностью, известны аналитические зависимости или цепочки действий, приводящих к результату без интеллектуального вмешательства человека.

Ранее, для решения этих задач, просто не хватало ресурсов компьютеров, поэтому было бессмысленно ставить саму проблему решения плохо формализованных задач.

В настоящее время, актуальной проблемой является создание программных средств, утилизирующих ресурсы компьютеров для решения плохо формализованных задач.

Как правило, в плохо формализованных задачах имеется некоторый набор параметров, описывающих объекты предметной области. Вся информация о предметной области, которая может быть использована для решения плохо формализованной задачи, представлена некоторой совокупностью векторов этих параметров, представляющих подвергшийся измерению объект. Причем, о наборе параметров нельзя определенно сказать, что он полон, адекватен, а сами измеренные значения параметров, в совокупности, расплывчаты, часто противоречивы и искажены. Все это не позволяет применить для решения плохо формализованных задач традиционные методы аппроксимации функций, статической обработки и оптимизации. Методы решения плохо формализованных задач имеют дело с обработкой данных, накопленных в результате некоторых измерений и экспериментов. Поэтому, первым вопросом является рассмотрение способов интеллектуальных систем, хранения и выборки данных о предметных областях в базе знаний в зависимости от решаемой задачи.

Может оказаться, что к моменту сдачи информационной системы (ИС), она уже никому не нужна, поскольку компания, ее заказавшая, вынуждена перейти на новую технологию работы. Следовательно, для создания крупной ИС жизненно необходим инструмент, значительно (в несколько раз) уменьшающий время разработки ИС.

Поэтому, в работе предложена, формальная модель для интеллектуального извлечения знаний на языке человека из автоматизированных систем для пользователей.

Для иллюстрации приведем пример высказывания: «ВУЗ «Технический» находится в городе Бишкек. ВУЗ имеет факультеты. Факультет состоит из кафедр. Город входит в регион». Для представления этих высказываний в виде семантической сети, семантических структур и результата синтеза -- расширенной семантической сети, применимы такие обозначения:

В -- ВУЗ, Т -- Технический, Б -- Бишкек, Ф -- Факультет, К -- кафедра, Г -- город, Р -- регион, Obj -- семантическое отношение объекта, Loc -- семантическое отношение места, 3 -- значение, Zn -- семантическое отношение значения.

В семантической сети базы фактов отсутствуют роли, исполняемые каждым из ее элементов. Однако, можно составить перечень семантических отношений отражающих содержание вопросительных слов. Очень часто в запросах пропускаются имена объектов (предметов, процессов, состояний), значения которых интересуют пользователя. Например, в запросе «Где находится...» не указываются конкретно ни город, ни местность. Более полно этот запрос должен был бы звучать так: «В каком городе находится...». Если же запрос появился в сокращенной форме, то вопросительное слово «Где» трансформируется в структуру Loc (Zn), что означает: Loc -- отношение местонахождения (например, город), a Zn -- отношение значения (например, Бишкек).

Для формализации интеллектуальной информационной системы AVN можно использовать теорию систем, теорию информации, теорию управления.

Общепринято, что любая интеллектуальная информационная система (ИИС) должна рассматриваться, а следовательно, и проектироваться (моделироваться) с трех точек зрения: представляемых знаний, выполняемых процессов и ее поведения. И каждое представление может рассматриваться как некоторый тип или аспект рассмотрения системы.

Понятие системы определяется на языке теории множеств. Система задается как теоретико-множественное отношение, заданное на семействе множеств.

Разделим объекты системы S на два типа объектов, которые назовем X входным и Y выходным документами. Тогда построенная на них система будет иметь вид:

У системы есть множество входов, множество выходов, множество состояний, характеризуемых оператором переходов и оператором выходов:

S=(X,Y,Z,H,G)

Где X - входы, Y - выходы, Z - состояния, H - оператор переходов, G - оператор выходов.

X = {входные документы}, Y= {выходные документы}, Z= {состояние документов}, H= {процесс обработки}, G= {принятие решений}

На сегодняшний день разработано уже достаточное количество моделей. Каждая из них обладает своими плюсами и минусами и, поэтому, для каждой конкретной задачи необходимо выбрать именно свою модель. От этого будет зависеть не столько эффективность выполнения поставленной задачи, сколько возможность ее решения, вообще.

Отметим, что модели представления знаний относятся к прагматическому направлению исследований в области искусственного интеллекта. Это направление основано на предположении о том, что мыслительная деятельность человека - «черный ящик». При таком подходе не ставится вопрос об адекватности используемых в компьютере моделей представления знаний тем моделям, которыми пользуется в аналогичных ситуациях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения конкретных задач

Используя семантическую модель, на основании теории графов и теории систем можно получить элемент интеллектуализации для представления и обработки знаний из АСУ AVN, как показано в следующем примере.

Пример. Для начала сформулируем вопрос «Есть ли студент Асанбекова Роза?». Формально, семантическую модель вопроса можно задать в следующем виде:

H = < I, C, G >

I - множество информационных единиц (специальность, группа, приказы ОК, курс, семестр);

C - множество типов связей между информационными единицами;

G - отображение, задающее конкретные отношения из имеющихся типов C между элементами I.

Используя фреймовую модель, можно получить второй элемент интеллектуализации для представления и обработки знаний из АСУ AVN, как показано в следующем примере.

Поставим вопрос: «По какому учебному плану учатся студенты специальности Автоматическое управление?». Формально, фреймовую модель вопроса можно задать в следующем виде:

F = < N, S₁, S₂, S₃ >

N - имя фреймов (учебный план, рабочий учебный план, индивидуальный учебный план, нормативы);

S1 - множество слотов, содержащих факты, определяющие декларативную семантику фрейма;

S2 - множество слотов, обеспечивающих связи с другими фреймами;

S₃ - множество слотов, обеспечивающих преобразования, определяющие процедурную семантику фрейма.

Таким образом, существует множество моделей представления знаний и каждый из этих моделей описывает знания приближенные к предметной области. интеллектуальный информационный образовательный

Попробуем усложнить задачу. Для этого поставим вопрос: «Я Айдаров Эйдар, студент группы АУ-1-10, могу ли перевестись в группу ПОВТ-1-10?».

Для таких задач выбор одной из выше перечисленных моделей будет не оптимальным. Так как, семантическая модель, при извлечении знаний таких, как нормативные документы, могут осложнить процесс. А фреймовая модель, наоборот, затруднит связи некоторых баз знаний, которые семантическая модель легко реализует. В связи с этим, можно предложить новую «Семантико - фреймовую модель» при извлечении базы знаний из информационных систем которую, будем использовать для разработки интеллектуализированных подсистем АСУ AVN.

Формально семантико - фреймовую модель можно представить в виде рис.3:

SF = < H, F, O >

O - отношения между H - семантической и F - фреймовой моделями.

Рис. 3. Семантико - фреймовая модель представления знаний.

Таблица 1. Соответствие вопросительных слов и семантических отношений

Всякую иерархическую структуру можно представить записью, отделив соответствующим количеством скобок (или другим знаком) одни элементы иерархии от других.

Например, если в дереве два уровня, как это показано на (рис.4.а), то выражение будет таким: a(b,c). А если три (рис.4.б.), то таким: a(b(f),c).

Рис 4. Два и три уровня в иерархической структуре

Варианты б и г представляют не просто иерархические отношения, но и имена этих отношений (б, в,г). Выразить их можно так: а(б_b, в_c) ; a(б_b(г_f), в_c). Имена отношений (б, в,г) записывают перед элементом структуры, который связан им с элементом, более старшим по иерархии. Предикатное представление семантической структуры имеет две формы: одна для отображения семантики базы знаний, а вторая - для семантики запроса пользователя запроса. Разница между ними в том, что первая содержит лишь семантические отношения, а вторая - еще и понятия, указанные пользователем в запросе. База знаний состоит из следующих фактов вышеуказанного высказывания находится(В, Т, Г, Б); имеет(В, Ф); состоит(Ф, К); входит(Г, Р), Семантические структуры базы знаний, в предикатной форме имеют следующий вид: находится(Obj(Zn), Loc(Zn)); имеет (Obj(Zn), Obj(Zn)); состоит(Obj(Zn), Obj(Zn)); входит(Obj, Loc). Предикатная форма семантической структуры запроса включает и понятия, между которыми устанавливаются отношения: семантических структур, охватывающих факты и хранить его в качестве справочного материала: Тогда, при появлении запроса с его семантической структурой, возникает возможность выделения в базе фактов тех элементов, которые соответствуют семантической структуре запроса. Такая процедура следующая : находится(Obj_В(Zn_Т), Loc_Г(Zn_Б)). Прежде, чем объяснить семантическую структуру запроса, необходимо проанализировать семантические отношения, которые будут использоваться в иллюстрациях и формальных способах записи структур (табл.1.):

Obj -- семантическое отношение объекта: существительное или группа существительных, на которые направлено действие, выраженное глаголом, деепричастием;

Loc -- семантическое отношение места: группа существительных, отражающая место действия или нахождения;

Gol -- семантическое отношение цели: группа слов, отражающих цель, ради которой осуществлялось действие;

Zn -- семантическое отношение значения: слово или группа слов, приписываемая иным словам;

Количество семантических отношений может быть значительным (сотни) и зависит от целей создания системы и специфики предметной области.

Поскольку, как правило, обращение к системе оформляется с помощью вопросительных предложений, то системе необходимо знать, как он оформлен. Предикатную запись семантических структур следует читать так:

для структур базы фактов: с глаголом «находится» объект состоит в отношении Obj, который, в свою очередь, имеет значение (состоит в отношении Zn); с глаголом «находится» некоторое понятие состоит в отношении Loc, имеющее также некоторое значение;

для структуры запроса: с глаголом «находится» «вуз» состоит в отношении Obj, которое состоит в отношении Zn с понятием «кгту»; с глаголом «находится» «город» состоит в отношении Loc, который состоит в отношении Zn с понятием «бишкек».

Каким образом семантическая структура базы фактов (знаний) и запроса используются для ответа-показано в предикате находится (В, Т, Г, Б);

Описание предметной области представляется сначала в виде предикатной формы, а затем в семантической сети: находится (вуз, технический, город, бишкек); имеет (вуз, факультет); состоит (факультет, кафедр); входит (город, регион).