Коткова Елизавета Александровна. Матвеев Александр Владимирович. СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ КАК ИНСТРУМЕНТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПОДГОТОВКИ СИСТЕМНЫХ АНАЛИТИКОВ

Коткова Елизавета Александровна

Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России,

Адъюнкт первого курса ФПКВК

E-Mail: kotkovaelizaveta23@gmail.com

Матвеев Александр Владимирович

Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России

Доцент кафедры ПМиИТ, к.т.н., доцент

E-Mail: fcvega_10@mail.ru

 

ElizavetaA. Kotkova

Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia,

Postgraduate of Faculty of Advanced Training and Staff Retraining

E-Mail: kotkovaelizaveta23@gmail.com

AlexandrV. Matveev

Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of  Russia,

Associate Professor, Department of PMiIT, PhD in Engineering, Associate Professor

E-Mail: fcvega_10@mail.ru

УДК 004:378.6

 

СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ КАК ИНСТРУМЕНТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПОДГОТОВКИ СИСТЕМНЫХ АНАЛИТИКОВ

Аннотация: В статье проводится анализ процесса подготовки специалистов в области системного анализа и управления. Обосновываются перспективы применения современных информационных технологий, реализующих различные подходы анализа систем, для совершенствования процесса подготовки системных аналитиков. Представлены основные направления деятельности для организации эффективного процесса подготовки будущих специалистов.

            Ключевые слова: подготовка, специалист, системный анализ, информационные технологии.

 

MODERN INFORMATION TECHNOLOGIES AS A TOOL FOR IMPROVING THE TRAINING OF SYSTEM ANALYSTS

Abstract: Analysis of the training of specialists in the field of systems analysis and management is presented in the article. The prospects for the application of modern information technologies that implement various systems analysis approaches are justified. The use of these information technologies is necessary to improve the process of training system analysts. The main areas of activity for organizing an effective training process for future specialists are presented.

            Keywords: training, specialist, system analysis, information technology.

 

Подготовка специалистов в области системного анализа и управления базируется на изучении совокупности научных методов и практических приёмов решения разнообразных проблем и задач с использованием системного подхода [1]. Возможность практического применения методов системного анализа, моделирования, прогнозирования и принятия решений неразрывно связана с использованием современных информационных технологий.

С одной стороны, современные информационные технологии оказывают существенное влияние на развитие технологий обучения при освоении тех или иных компетенций, а с другой стороны, открывают огромные возможности для решения широкого круга задач, с которыми будущий специалист потенциально может столкнуться в своей профессиональной деятельности [2].

В этой связи важным направлением в подготовке системных аналитиков, в частности в Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России, является интегрирование в образовательный процесс современных информационных технологий [3,4]. Однако уровень внедрения в образовательный процесс современных информационных технологий в настоящее время оставляет желать лучшего, что может оказывать существенное влияние на процесс подготовки специалистов. Это связано и с определенными требованиями к аппаратным средствам, необходимым для применения современного программного инструментария, и с необходимостью наличия опыта работы с такими системами у профессорско-преподавательского состава, осуществляющего подготовку по данным дисциплинам, и с необходимостью больших финансовых затрат на приобретение лицензий многих современных программных средств.

Данные факторы приводят к необходимости актуализации учебных программ дисциплин при подготовке бакалавров и магистров по направлению подготовки «Системный анализ и управление» в университете.

Так, в частности, в учебный план магистров включены такие дисциплины базовой части как «Математическое моделирование», «Методы многокритериальной оптимизации», «Современные компьютерные технологии в науке», а также дисциплины, входящие в состав вариативной части, «Системный анализ и проектирование автоматизированных систем», «Математические методы и новые информационные технологии в аналитических исследованиях», «Прогнозирование кризисных и чрезвычайных ситуаций», «Экспертные системы», «Ситуационный анализ и моделирование сложных систем», «Планирование и обработка результатов эксперимента», «Принятие решений в условиях неопределенности». Изучение данных дисциплин должно быть неразрывно связано с применением современных инструментальных средств.

Эффективность обучения во многом будет определяться скоростью внедрения современных информационных технологий в образовательный процесс [5], и должно основываться на применении программных продуктов, позволяющих будущим аналитикам решать прикладные профессиональные задачи.

При подготовке будущих специалистов данного направления весьма важным является модуль информационно-аналитической подготовки, сложность которого обуславливается наукоемким характером, уникальностью решаемых профессиональных задач, а также необходимостью освоения разнообразных математических моделей, методов и инструментальных средств [6,7]. И в целом вся совокупность существующих различных подходов, методов, моделей должна быть изучена в рамках представленного выше перечня дисциплин.

В целях обоснования и конкретизации предложений по внедрению тех или иных инструментальных средств в процесс подготовки системных аналитиков, не нарушая общности рассуждения, рассмотрим классификацию существующих подходов и методовоценивания систем, которые условно можно разделить на две группы [8,9]: методы качественного и количественного оценивания (рис. 1, 2).

Рисунок 1 – Методы качественного оценивания систем

 

Применение методов качественного оценивания систем может опираться на существующие в настоящее время, а также широко применяемые в практических научных исследованиях и для решения задач управления, следующие программные продукты и   on-line сервисы:

  • on-line сервис «Coggle», обеспечивающий создание интеллект-карт, облегчающий процесс коллективной генерации идей (метод «Мозгового штурма»);
  • программа «Expert», предназначенная для принятия решений на основе методов экспертных оценок;
  • программный комплекс «Арбитр», предназначенный для количественного анализа структурно-сложных систем и реализующий общий логико-вероятностный метод, получивший достаточно широкое практическое применение [10, 11].

Для практической реализации методов количественного оценивания систем (рис. 2) возможно применение следующих программных средств, представленных в таблице 1. Заметим, что в представленной классификации не учитываются возможности использования высокоуровневых и низкоуровневых языков программирования, позволяющих реализовать фактически любой из представленных методов или подходов, а также всем известного и популярного Microsoft Excel, используемого при моделировании для решения относительно несложных задач. Кроме того, ряд инструментов позволяет реализовывать несколько из представленных методов или подходов. Например, среда Simulink, интегрированная в пакет MatLab, позволяет проводить имитационное моделирование в дополнение к стандартным средствам аналитического моделирования MatLab [12], а специальный пакет Fuzzy Logic Toolbox, интегрированный в тот же MatLab, позволяет реализовывать процесс нечеткого моделирования.

Рисунок 2 – Методы количественного оценивания систем

 

Таблица 1.  Виды моделирования и соответствующие им инструменты моделирования

Вид моделирования Инструменты моделирования
Объектно-ориентированное моделирование Язык моделирования UML
Аналитическое MathCad
MatLab
Maple
UniversalMathSolver
SMath Studio
Нечеткое FuzzyLogicToolbox(MatLab)
fuzzyTECH
Структурное Erwin
Статистическое SPSS
Statistica
Mathematica
Statgraphics
Информационное (кибернетическое) BPwin
Нейросетевое AlyudaNeuroIntelligence
Amygdala
Annie
NARIA
NeuroNet
Cortex
Имитационное AnyLogic
Arena
eM-Plant
Powersim
ServiceModel
ModSym
ARIS
GPSS

 

При этом представленную классификацию программных средств можно конкретизировать, например, в зависимости от конкретных подходов, реализующих тот или иной метод, например метод имитационного моделирования (см. табл. 2).

 

Таблица 2. Инструменты имитационного моделирования

Инструменты имитационного моделирования
Инструменты агентного моделирования Инструменты

дискретно-событийного моделирования

Инструменты системной динамики
Swarm Arena VenSim
ExtendSim
RePast SimProcess
AutoMod PowerSim
NetLogo PROMODEL
Enterprise
ASCAPE Dynamics iThink
FlexSim

 

Применение современных информационных технологий в процессе обучения позволяет получать будущему системному аналитику навыки работы с определенными программными продуктами [13]. Однако, стремительный темп изменений, происходящих в области информационных технологий, требует столь же быстрых изменений в области получения знаний, что практически не всегда является возможным по причине инерционности процесса обучения.

Не всегда имеется возможность приобретения дорогостоящих лицензионных программных продуктов.

Безусловно, каждый из рассмотренных подходов и видов моделирования не ограничивается представленным в таблицах 1 и 2 перечнем инструментальных средств, но данная классификация может лежать в основе при актуализации учебных программ дисциплин для того, чтобы все преподаваемые дисциплины по данному направлению подготовки в полной мере обеспечивали изучение всех существующих подходов и методов в области информационно-аналитической деятельности.

Таким образом, для организации эффективного процесса подготовки специалистов в области системного анализа и управленияв Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России особое внимание следует уделить таким аспектам, как:

1) уточнение рабочих программ дисциплин по направлению подготовки «Системный анализ и управление»;

2) совершенствование материально-технического обеспечения образовательного процесса, т.к. зачастую на персональном компьютере низкой мощности невозможно в полной мере получить реальную практику работы с современными инструментальными средствами аналитика;

3) профессиональная переподготовка и повышение квалификации       профессорско-преподавательского состава в области изучения новых инструментальных средств аналитика, что обеспечивало бы высокий уровень преподавания учебных дисциплин, соответствующий непрерывному росту требований к квалификации специалистов.

Реализация данных направлений должна обеспечить эффективную подготовку высококвалифицированных специалистов в области аналитической деятельности и отвечать современным потребностям МЧС России, где каждый специалист оказался бы способен в любой сложной ситуации найти правильное решение, опираясь на свои знания и умения в области современных информационных технологий.

 

Список литературы

  1. Наумов В.Н. Методы и средства системного анализа. – СПб.: СЗИУ РАНХиГС при Президенте РФ, 2014. – 309 с.
  2. Антюхов В.И.,Трофимец Е.Н., Трофимец В.Я. К вопросу совершенствования информационно-аналитической подготовки специалистов системного анализа и антикризисного управления // Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы формирование культуры безопасности жизнедеятельности: приоритеты, проблемы, решения: Материалы Всероссийской научно-практической конференции», 2018. С. 332-335.
  3. Максимов А.В., Матвеев А.В., Попивчак И.И. Перспективные направления информационно-аналитической деятельности в области обеспечения пожарной безопасности // Геополитика и безопасность. 2015. № 2(30). С. 113-117.
  4. Юдин С.А., Бойцов И.Т., Пителинский К.В. Роль информационных технологий при подготовке специалистов в Академии гражданской защиты МЧС России // Межотраслевая информационная служба. 2008. № 2. С. 47-55.
  5. Черемисина Е.Н., Белов М.А., Лишилин М.В. Интеграция виртуальной компьютерной лаборатории и знаниевого пространства – новый взгляд на подготовку высококвалифицированных ИТ-специалистов // Системный анализ в науке и образовании. 2014. № 1. С. 97-104.
  6. Матвеев А.В. Подготовка кадров для информационно-аналитической деятельности в сфере прогнозирования чрезвычайных ситуаций // Национальная безопасность и стратегическое планирование. 2015. № 4(12). С.109-113.
  7. Максимов А.В., Матвеев А.В. Модель подготовки спасателя в пространстве ИТ-технологий // Подготовка кадров в системе предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций: Материалы Международной научно-практической конференции», 2019. С. 87-92.
  8. Антюхов В.И. Системный анализ и принятие решений / В.И. Антюхов [и др.]; под ред. В.С. Артамонова. – СПб: СПбУ ГПС МЧС России, 2009. – 389 с.
  9. Анфилатов B.C.,Емельянов А.А.,КукушкинА.А. Системный анализ в управлении: Учебное пособие / Под ред. А.А. Емельянова. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 368 с.
  10. АРБИТР. Программный комплекс автоматизированного структурно-логического моделирования и расчета надежности и безопасности систем. Автор – Можаев А. С. Аттестационный паспорт Ростехнадзора от 21.02.07.
  11. Белов П.Г. Стратегическое планирование развития и обеспечения национальной безопасности России: прогнозирование и снижение риска чрезвычайных ситуаций // Национальная безопасность и стратегическое планирование. 2015. № 1 (9). С. 47-58.
  12. Дьяконов В. П. MATLAB R2006/2007/2008 + Simulink 5/6/7. Основы применения. Изд-е 2-е, переработанное и дополненное. Библиотека профессионала. –М.: «СОЛОН-Пресс», 2008. – 800 с.
  13. Назаренко Н.А., Падерно П.И. Подготовка системных аналитиков: особенности и перспективы // Современное образование: содержание, технологии, качество. 2018. Т. 2. С. 41–43.

 256 total views,  3 views today