Построение системы поддержки принятия решений для формирования набора профессиональных компетенций, при построении образовательных программ

Объектом исследования являются образовательные программы.
Целью работы является повышение эффективности составления образовательных программ путем построения системы поддержки принятия решений для формирования набора профессиональных компетенций.
Задачи исследования включают:
•обзор методов проектирования основных образовательных программ;
•обзор методов и алгоритмов машинного обучения в системах поддержки принятия решений;
•построение системы поддержки принятия решений для формирования набора профессиональных компетенций при построении образовательных программ.
В процессе исследования были проанализированы федеральные государственные образовательные стандарты высшего образования, а также методы и алгоритмы машинного обучения в системах поддержки принятия решений.

Введение ………………………………………………………………………………………………….. 15
1 Обзор предметной области …………………………………………………………………… 16
1.1 Описание предметной области ………………………………………………………… 16
1.2 Двухуровневая модель образования ………………………………………………… 17
1.3 ФГОС третьего поколения ……………………………………………………………… 18
1.4 Сравнительный анализ ФГОС ВО 3+ и ФГОС ВО 3++ ……………………… 20
2 Образовательная программа …………………………………………………………………. 28
2.1 Образовательная программа ВУЗа …………………………………………………… 28
2.2 Технология проектирования ООП …………………………………………………… 29
2.3 Анализ литературы ………………………………………………………………………… 33
2.4 Существующие решения ………………………………………………………………… 34
3 Интеллектуальный анализ данных ………………………………………………………… 36
3.1 Система поддержки принятия решений …………………………………………… 36
3.1.1 Основные цели и задачи СППР ………………………………………………….. 36
3.1.2 Методы и инструменты интеллектуального анализа данных ……….. 37
3.2 Исследование систем для Text Mining ……………………………………………… 38
4 Исследование………………………………………………………………………………………. 42
5 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение…. 55
5.1 Организация и планирование работ …………………………………………………. 55
5.2 Продолжительность этапов работ ……………………………………………………. 56
5.3 Расчёт сметы затрат на выполнение проекта ……………………………………. 59
5.3.1 Расчёт заработной платы …………………………………………………………… 59
5.3.2 Расчёт затрат на социальный налог ……………………………………………. 60
5.3.3 Расчёт затрат на электричество ………………………………………………….. 60
5.3.4 Расчёт амортизационных расходов …………………………………………….. 62
5.3.5 Расчёт прочих расходов …………………………………………………………….. 62
5.3.6 Расчёт общей себестоимости разработки ……………………………………. 63
5.3.7 Расчёт прибыли ………………………………………………………………………… 63
5.3.8 Расчёт НДС………………………………………………………………………………. 63
5.3.9 Цена разработки НИР ……………………………………………………………….. 63
5.4 Оценка экономической эффективности проекта ……………………………….. 63
6 Социальная ответственность ………………………………………………………………… 65
6.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ……. 66
6.1.1 Специальные правовые нормы трудового законодательства ………… 66
6.1.2 Эргономические требования к рабочему месту исследователя …….. 67
6.2 Производственная безопасность ……………………………………………………… 68
6.2.1 Анализ опасных и вредных производственных факторов …………….. 70
6.2.1.1 Отклонение показателей микроклимата ………………………………… 70
6.2.1.2 Превышение уровня шума …………………………………………………… 71
6.2.1.3 Отсутствие или недостаток естественного света ……………………. 72
6.2.1.4 Повышенная напряженность магнитного поля ………………………. 73
6.2.2 Обоснование мероприятий по снижению уровней воздействия
опасных и вредных факторов на исследователя …………………………………….. 74
6.2.2.1 Отклонение показателей микроклимата ………………………………… 74
6.2.2.2 Превышение уровня шума …………………………………………………… 74
6.2.2.3 Отсутствие или недостаток естественного света ……………………. 75
6.2.2.4 Повышенная напряженность магнитного поля ………………………. 78
6.3 Экологическая безопасность …………………………………………………………… 78
6.4 Безопасность в чрезвычайных ситуациях …………………………………………. 79
6.4.1 Анализ вероятных ЧС, которые могут возникнуть при разработке и
эксплуатации предмета исследования …………………………………………………… 79
6.4.2 Обоснование мероприятий по предотвращению ЧС и разработка
порядка действия в случае возникновения ЧС ……………………………………….. 80
Заключение ………………………………………………………………………………………………. 83
Список публикаций …………………………………………………………………………………… 84
Список использованной литературы …………………………………………………………… 85
Приложение I ……………………………………………………………………………………………. 89

Переход на новый ФГОС 3++ осуществляется с определенными
сложностями, связанными с запаздыванием утверждения стандартов по многим
направлениям подготовки и отсутствием части примерных образовательных
программ. Тем не менее университет не стоит на месте. Самостоятельно, не
дожидаясь выхода ООП, он разрабатывает индикаторы достижения
компетенций, знания, умения, владения и, соответственно, перечень дисциплин,
формирующих данные компетенции.
Таким образом, результатом работы является универсальная СППР,
позволяющая проверить у обучающегося в любой образовательной программе
компетенцию как универсальную, так и общепрофессиональную, а также выдать
уровень её сформированности, и при совпадении с перечнем работодателя,
показать её номер в списке и вывести совпадения во всех имеющихся
образовательных программ. Образовательная программа ТПУ действительно
способна формировать высокий уровень универсальных и
общепрофессиональных компетенций в сравнении в другими ОП.
СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. Шкиря А.С. Построение системы поддержки принятия решений для
формирования набора профессиональных компетенций, при построении
образовательных программ // Молодежь и современные информационные
технологии: сборник трудов XVII Международной научно-практической
конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. – Томск:
Издательство Томского политехнического университета. – 2020. – С. 190-
192.
2. Шкиря А.С. Построение системы поддержки принятия решений для
формирования набора профессиональных компетенций, при построении
образовательных программ // «Научное сообщество студентов.
Междисциплинарные исследования»: Электронный сборник статей по
материалам XCII студенческой международной научно-практической
конференции. – Новосибирск: Изд. ООО «СибАК». – 2020. – № 9 (92). – С.
142-147. URL: https://sibac.info/archive/meghdis/9%2892%29.pdf.
3. Шкиря А.С. Разработка генеративно-состязательной сети для создания
изображений // «Научное сообщество студентов. Междисциплинарные
исследования»: Электронный сборник статей по материалам XCII
студенческой международной научно-практической конференции. –
Новосибирск: Изд. ООО «СибАК». – 2020. – № 9 (92). – С. 37-42. URL:
https://sibac.info/archive/meghdis/9%2892%29.pdf.

1. Федеральный закон «Об образовании в Российской Федерации» N 273-ФЗ
от 29 декабря 2012 года с изменениями 2020 год [Электронный ресурс] /
Закон об образовании РФ. URL: http://zakon-ob-obrazovanii.ru/. Дата
обращения: 01.02.2020.
2. Федеральные государственные образовательные стандарты [Электронный
ресурс] / ФГОС. URL: https://fgos.ru/. Дата обращения: 07.02.2020.
3. Приказ Минобрнауки России от 30.10.2014 N1420 «Об утверждении
федерального государственного образовательного стандарта высшего
образования по направлению подготовки 09.04.01 Информатика и
вычислительная техника (уровень магистратуры)» (Зарегистрировано в
Минюсте России 25.11.2014 N 34914).
4. Образование [Электронный ресурс] / Национальный исследовательский
Томскийполитехническийуниверситет.URL:
https://tpu.ru/sveden/education. Дата обращения: 29.03.2020.
5. Ситниченко М.А. Моделирование педагогической практики студентов:
проблемно-исторический анализ // М.: Издательство МПГУ, 2016. – 250 С.
6. Шахнов В.А. Методические указания по организации и проведению
итоговой государственной аттестации бакалавров и магистров // М.:
Издательство НИИ РЛ МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. – 164 С.
7. McClelland D.C. Testing for competence rather than for intelligence // American
Psychologist. – 1973. – № 1(28). – p. 1-14.
8. Махныткина О.В. Решение задач оценки компетентности студента с
использованием интеллектуального анализа данных // II Межвузовская
научно-практическая конференция «Бизнес-аналитика. Использование
аналитической платформы Deductor в учебном процессе вуза». – 2011 г. –
С. 67-74.
9. Игнатьев В.П., Алексеева Т.Е., Богушевич И.П. Основные принципы
актуализации федеральных государственных образовательных стандартов
высшего образования // Современные проблемы науки и образования. –
2019. – № 6.
10. Фомин В.В. Фомина И.К., Осочкин А.А. Классификация текстов на основе
частотного и морфологического анализов с применением алгоритмов data-
mining//Информатизацияобразованияинауки.Издательство:
Государственный научно-исследовательский институт информационных
технологий и телекоммуникаций. – 2016. – №3 (31). – С. 137-152.
11. ФоминВ.В.,ФлегонтовА.В.,ОсочкинА.А.Методчастотно-
морфологической классификации текстов // Программные продукты и
системы. – 2017. – № 3. – С. 478-486.
12. Жуйков В.В. Система оценки качества знаний студентов на основе
нейронных сетей: дис. канд. пед. наук: 13.00.08. – Курск, 2009. – 173 С.
13. Потапова Е.С. Совершенствование профессиональных компетенций как
фактор повышения эффективности труда работников коммерческих
банков // Издательство: Directmedia, 2015. – 154 С.
14. Пятковский О.И. Разработка гибридной интеллектуальной системы с
нечетко-нейросетевыми компонентами для решения задачи оценки
компетентности студентов // Ползуновский альманах. – 2012. – №2. – С.
120-123.
15. Гущина Ю.И. Применение искусственного интеллекта при разработке
маркетинговых информационных систем // Известия Волгоградского
государственного технического университета. – 2018. – Т. 20. – № 17 (144).
– С. 52–55.
16. Гущина, Ю.И. Выявление резервов повышения конкурентоспособности
предприятия в современных условиях // Управление стратегическим
потенциалом регионов России: методология, теория, практика. Сборник
научных трудов Всероссийской научной конференции: в 2-х частях. –
2014. – С. 120–122.
17. Гузев М.М. Энциклопедия малого бизнеса учеб. пособие // Волгоград:
Волж. гуманитар. ин-т (фил.) ВолГУ., 2015. – С. 150.
18. Ломакин Н.И. Риск-менеджмент финансовой системы ЕЭП на основе
FUZZY-алгоритмов и систем искусственного интеллекта // Управление
стратегическим потенциалом регионов России: методология, теория,
практикасборникдокладовВсероссийскойнаучно-практической
конференции. – 2014. – С. 196–197.
19. Горбачевская Е.Н. Модель нейронной сети для рейтинговой оценки
компетентности сотрудников // Вестник Волжского университета имени
В.Н. Татищева № 1 – 2015. – 23 С.
20. Ломакин Н.И. Нейронная сеть для оценки компетенции студента //
Управление стратегическим потенциалом регионов России: методология,
теория, практика сборник докладов Всероссийской научно-практической
конференции. – 2011. – 220 С.
21. Добросоцкая И.В., Крахт Л.Н. Система поддержки принятия решений при
формированиииндивидуальнойтраекторииобучения//Вестник
Воронежского государственного технического университета. – 2019. – Т.
5. – № 9. – С. 197-200.
22. Щавелёв Л.В. Способы аналитической обработки данных для поддержки
принятия решений [Электронный ресурс] / Программный комплекс
«ИнфоВизор». URL: http://infovisor.ivanovo.ru/press/paper04.html. Дата
обращения: 09.04.2020.
23. Курзаева Л.В., Новикова Т.Б., Давлеткиреева Л.З., Назарова О.Б.,
Белоусова И.Д. Совершенствование методики построения моделей
событийно-управляемого процесса для постановки задач управления в
социальных и экономических системах // Фундаментальные исследования.
– №8 (часть 2). – 2015. – С. 297-302.
24. Пиотровская К. Р. Текст-майнинг: перспективы развития // Известия РГПУ
им. А.И. Герцена. – 2014. – №168 – С.128-134.
25. Kumar B.S., Ravi V. A survey of the applications of Text Mining in financial
domain // Knowledge-Based Systems. – 2016. – Т.114. – P. 128-147.
26. Снайдер С. Гибкий анализ данных: совершенствование потоков работ и
интеграция с пакетом R [Электронный ресурс] / IBM Developer. URL:
https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/d-agile-data-analysis-R-
integration/index.html. Дата обращения: 07.03.2020.
27. KH Coder [Электронный ресурс] / KH Coder. URL: https://khcoder.net/en/.
Дата обращения: 19.03.2020.
28. Трудовой кодекс Российской Федерации от 30.12.2001 г. № 197-ФЗ (ред.
от 06.04.2015 г.) // Собрание законодательства РФ. – 2002. – № 1 (ч. 1).
29. СанПиН2.2.4.548-96Гигиеническиетребованиякмикроклимату
производственных помещений.
30. СН 2.2.4/2.1.8.562-96 Шум на рабочих местах, в помещениях жилых,
общественных зданий и на территории жилой застройки.
31. СанПиН 2.2.2.542-96 Гигиенические требования к видеодисплейным
терминалам, персональным электронно-вычислительным машинам и
организации работ.
32. Санитарно-эпидемиологическиеправилаинормативыСанПиН
2.2.2/2.4.1340-03. Гигиенические требования к персональным электронно-
вычислительным машинам и организации работы.
33. Пособие к МГСН 2.06-99 Расчет и проектирование искусственного
освещения помещений общественных зданий.
34. Валуев Д.В., Гизатулин Р.А. Технологии переработки металлургических
отходов: учебное пособие. – Томск: Изд. Томского политехнического
университета, 2012. – 196 с.
35. ППБ 01-03 Правила пожарной безопасности в Российской Федерации.
36. ГОСТ Р 55201-2012 Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Порядок
разработки перечня мероприятий по гражданской обороне, мероприятий
по предупреждению чрезвычайных ситуаций природного и техногенного
характера при проектировании объектов капитального строительства.
37. Федеральный закон «О пожарной безопасности» от 21.12.1994 N 69-ФЗ.