Реферат

---

Зміст

1. Цілі та завдання дослідження
2. Актуальность темы
3. Научная новизна и практическая ценность
4. Література

Цілі та завдання дослідження

Мета магістерської роботи полягає в оптимізації розподілу навчального навантаження професорсько-викладацького складу (ППС) для підвищення якості освіти.

Реалізація мети передбачає виконання наступних завдань:

• аналіз методології формування та розрахунку навчального навантаження у внз;
• огляд методів розподілу та оптимізації навчального навантаження;
• математична постановка завдання;
• розробка моделі розрахунку та оптимізації навчального навантаження;
• програмна реалізація;
• перевірка ефективності моделі та алгоритму оптимізації;
• визначення ефективних параметрів.

Актуальність теми

Педагогічний процес спрямован на передачу знань і умінь викладача учням. Основний елемент організації такого процесу – його планування, відповідно до законодавства та локальних актів навчальної організації [1]. До планування входить складання документації, основною метою створення якої є якісна підготовка учнів за відповідним профілем. До такої документації відноситься навчальне навантаження, яке в першу чергу формується по кафедрі (ННК), потім розподіляється між професорсько-викладацьким складом (ННПВС). ННПВС, в першу чергу, демонструє взаємозв'язок викладача, дисциплін і груп, засновану на численних фактори, що впливають на якість навчання у вузі. Перша частина факторів обумовлена у відповідних документів, друга частина, виражається в індивідуальних особливостях викладача:

• досвід викладання, рівень знання, перевагу конкретної дисципліни;
• перевагу певного виду занять та ін.

Розподіл ННПВС проводиться на підставі навчального навантаження завідувачем кафедри, потім перевіряється та підписується навчальним відділом (НВ) внзу. Тривалість і трудомісткість даного процесу залежить від встановлених обмежень, фактичного штату і обсягу предметів, що читаються. Таким чином, чим більше профілів підготовки і, відповідно, предметів і випускаючих кафедр, тим складніше процес, що вимагає від відповідального працівника високого професіоналізму і значних тимчасових витрат. З метою підвищення ефективності і продуктивності праці науково-викладацького складу і, як наслідок, якості освітніх послуг внз пропонується розглянути можливі методи автоматизації розподілу ННПВС.

Наукова новизна і практична цінність

Сформульовано математичну постановку задачі ефективного розподілу ННПВС, з урахуванням усіх обмежень, пов'язаних зі специфікою задачі. Запропоновано модифікований генетичний алгоритм багатокритеріальної оптимізації, який раніше не застосовувався для аналогічних систем.

Література

1. Порядок организации учебного процесса в образовательных организациях высшего профессионального образования донецкой народной республики / Приказ Министерства образования и науки Донецкой Народной Республики от 10 ноября 2017 г. № 1171.
2. С.А. Верламова Принятие решений при распределении учебной нагрузки / Верламова С. А., Белобродова Е. В., Затонский А.В. // Фундаментальные исследования. 2008 г. № 9. С. 22-31
3. С.Н. Султанова, С. В. Тархов Модели и алгоритмы поддержки принятия решений при распределении учебной нагрузки преподавателей // Уфа: Вестник УГАТУ. 2006 г. Т.7, № 3(16). С.107-114.
4. Модуль Кафедра. URL: https://magellanius.ru/kafedra/ (Дата обращения: 19.01.2019).
5. Бит. вуз URL: https://www.pulsar.ru/progs/1903/ (Дата обращения: 21.01.2019).
6. И.П. Норенков Эволюционные методы в задачах выбора проектных решений / Норенков И.П., Арутюнян Н.М. // Научное издание МГТУ им. Н. Э. Баумана «Наука и образование». 2007 г. №9.
7. В.В. Прищепа Перспективы применения технологий искусственного интеллекта при разработке системы поддержки принятия решений в составе программного комплекса автоматизации формирования нагрузки преподавателей кафедры / Прищепа В.В., Краснокутский В.А., Меренкова Л.Л. // Международная научно-техническая конференция «Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование»
8. А.А. Сеньковская Моделирование процесса распределения учебной нагрузки кафедры с использованием жадного алгоритма / Сеньковская А. А., И.И. Фураева // Математические структуры и моделирование. 2017 г. № 4(44). С. 101-108
9. А.Н. Шушура Синтез автоматизированной системы распределения учебной нагрузки преподавателей вузов на основе методов искусственного интеллекта / Шушура А. Н., Боровцова Е. В., Золотухина О.А. // Вестник ХНУ. 2012 г. №1 (185). С. 151-155.
10. Н.А. Игнатьев О синтезе факторов в искусственных нейронных сетях // Вычислительные технологии ИВТ СО РАН. 2005 г. Том 10. №3. С. 32-38.
11. Т. Кормен Алгоритмы: построение и анализ / Кормен T, Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. // 2-е изд. М.: Вильямс. 2005 г. 1296с.
12. В.М. Курейчик Генетические алгоритмы: Монография. Т: Изд. ТРТУ, 1998 г. 242с.
13. С.В. Лаздынь, А. И. Секирин Оптимизация расписаний работы автоматизированных технологических комплексов механообработки с использованием генетических алгоритмов // ДонНТУ: Международный сборник научных трудов «Прогрессивные технологии и системы машиностроения». 2003 г. № 25. С. 198-203
14. М.А. Безуглый, А.И. Секирин Методы повышения эффективности составления расписания в условиях учебного заведения // ДонНТУ: Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых Компьютерная и программная инженерия. 2015 г.
15. Д. Рутковская Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудинского / М. Пилиньский, Л. Рутковский // М.: Горячая линия Телеком, 2006 г. 452 c.
16. М.А. Кондратьева Повышение эффективности календарного планирования в условиях неопределенностей // Наука XXI века. 2017 г. №12. С. 32-38.
17. С.В. Тархов, С.Н. Султанова Математическая модель распределения учебной нагрузки между преподавателями кафедры // Воронеж: Информационные технологии моделирования и управления. 2005 г. №5 (23). С. 676-681.