И.И. Сухих1

1 Пермский национальный исследовательский политехнический университет (г. Пермь, Россия)
1 vargostelemax@gmail.com

Постановка проблемы. Повышение конкурентоспособности на рынке образовательных услуг за счет показателей востребованности выпускников является важной задачей в стратегии развития учебного заведения. Одно из решений данной задачи – расположение дисциплин в учебном плане на основе соблюдения правил преемственности дисциплин с учетом таких состояний, как пререквизиты и постреквизиты.

Цель. Рассмотреть приведение учебного плана к состоянию междисциплинарной согласованности путем внесения корректировки в учебный план при хронологическом расположении дисциплин между семестрами.

Результаты. Сформированы математическая модель и формальное представление учебного плана в виде ориентированного графа. Описан алгоритм и приведена блок-схема для выделения состояний между дисциплинами. Произведена оценка качества учебного плана в текущем состоянии.

Практическая значимость. Разработано приложение, способствующее визуализации учебного плана в виде ярусно-параллельного графа. Достигнуты минимизация разрывов между временными интервалами изучения дисциплин и соблюдение правила преемственности дисциплин на протяжении всего срока обучения.

Сухих И.И. Модели и алгоритмы системы повышения качества подготовки ИТ-специалистов на основе гармонизации учебного плана // Нелинейный мир. 2025. Т. 23. № 1. С. 35–45. DOI: https://doi.org/10.18127/ j20700970-202501-05

1. Файзрахманов Р. А., Долгова Е.В., Сухих И.И. Анализ состояния гармонизации дисциплин направления 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» // Вестник пермского университета. Сер.: Математика. Механика. Информатика. 2024. №1(64). С. 53–59. DOI: 10.17072/1993-0550-2024-1-53-59.
2. Демьяненко Ю.И. Информационные технологии как средство оптимизации учебного процесса в вузе // Тенденции развития науки и образования. 2020. № 66-4. С. 32–34.
3. Носикова А.Ю. Реинжиниринг процессов управления учебной деятельностью образовательной организации // Вестник студенческого научного общества ГОУ ВПО «Донецкий национальный университет». 2020. № 3(12). С. 219–223.
4. Бурнашева Э.П. Использование инструментов бережливого производства в проектировании образовательного процесса // Интеграция образования. 2016. № 1(20). С. 105–111. DOI: 10.15507/1991-9468.082.020.201601.105-111.
5. Климова Ю.О. Анализ соответствия уровня компетенций выпускников ИТ-специальностей требованиям работодателей // Вопросы территориального развития. 2021. № 1(9). С. 5–23. DOI: 10.15838/tdi.2021.1.56.5.
6. Фоминых П.Ю., Файзрахманов Р.А., Яруллин Д.В. Формирование цифровой модели компетенций ИТ-специалиста на основе обработки требований работодателей // Материалы всерос. науч.-техн. конф. «Автоматизированные системы управления и информационные технологии». В 2-х томах. Пермь: Изд-во Пермск. нац. исслед. политехн. ун-та. 2020. Т.1. С. 261–267.
7. План мероприятий по направлению «Кадры и образование». http://static.government.ru/media/files/-k87YsCABuiyuLA jcWDFILEh6itAirUX0.pdf (дата обращения: 20.02.2024).
8. Яруллин Д.В. Информационная система сбора и обработки требований работодателей к компетенциям ИТ-специа­листов на основе методов денотативного анализа: автореф. дис. … канд. техн. наук. Пермь, 2023. 22 с.
9. Алипова Н.А., Баранов В.Г., Милов В.Р. Способ структурной оптимизации учебного процесса // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2015. Т. 15. № 11. С. 65–72.
10. Ветошкин А.А., Грунин Н.С., Тахтамышева А.А., Носова Э.Ю., Нардид А.Н., Мышенков К.С. Особенности реализации метаграфовых агентов на основе нечеткого логического вывода // Динамика сложных систем – XXI век. 2023. Т. 17. № 3. С. 40–50. DOI: 10.18127/j19997493-202303-06.
11. Агеев Ю.Д., Федосеев С.В., Кавин Ю.А., Ворона С.Г., Павловский И.С. Оценка противоречивости логической структуры учебного плана // Статистика и математические методы в экономике. 2018. Т. 15. № 5. С. 73-80. DOI: 10.21686/2500-3925-2018-5-73-80.
12. Самохин В.Ф., Митрофанов М.В., Киселев К.Н. Современный подход к разработке учебного плана подготовки специалистов. Развитие военной педагогики в XXI веке: матер. IX межвузовской науч.-практ. конф. СПб.: Изд-во ООО «Издательство ВВМ». 2022. С. 72–81.
13. Зыкина А.В., Мунько В.В. Подходы к моделированию процесса формирования учебного плана // Математические структуры и моделирование. 2021. № 4(60). С. 81–93. DOI: 10.24147/2222-8772.2021.4.81-93.
14. Юрчишина М.В., Бушмелева К.И. Подход к формированию групп связанных дисциплин для обучающихся бакалавриата по направлению «Информатика и вычислительная техника» // Успехи кибернетики. 2023. № 4(2). С. 53–59. DOI: 10.51790/2712-9942-2023-4-2-08.
15. Соболева В.В., Шикульский М.И. Методика автоматизированного подбора образовательных технологий для оптимизации учебного процесса в вузе // Инженерно-строительный вестник Прикаспия: научно-технический журнал. 2021. №1(35). С. 81–85.
16. Koeberlein-Kerler Yu., Yaschun T., Kovalenko O., Briukhanova N., Bondarenko T., Bozhko N. Optimization of Curricula of Engineering and Pedagogical Specialties Based on the Construction of a Model for Structuring Interdisciplinary Relations. Educating Engineers for Future Industrial Revolutions. 2021. V. 2. P. 148–156. DOI: 10.1007/978-3-030-68201-9.
17. Stroganov V.Yu., Tsvetkov Yu.B. Methodology for the Curriculum Structuring, Formation and Analysis Based on a Quantitative Assessment of Logical Connectivity. International Forum “IT-Technologies for Engineering Education: New Trends and Implementing Experience” (ITEE-2019): ITM Web Conf. 2020. V. 35. DOI: 10.1051/itmconf/20203501016.
18. Аксютина И.В., Зарипова В.М., Петрова И.Ю. Модель контроля распределения и освоения компетенций по дисциплинам учебного плана // Инженерно-строительный вестник Прикаспия: научно-технический журнал. 2020. № 4(34) С. 111–116.
19. Кузьмина Е.А., Низамова Г.Ф. Формирование учебного плана на основе графовой модели // Информатика и образование. 2020. № 5. С. 33–43. DOI: 10.32517/0234-0453-2020-35-5-33-43.
20. Зыкина А.В., Петин Г.А., Ткаченко Д.М. Выбор параметров для решения непрерывных оптимизационных задач методами штрафных функций // Прикладная математика и фундаментальная информатика. 2022. С. 19–20.
21. Егорова Г.Е., Зайцева Т.С. Разработка ПО для решения задач методом штрафных функций // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2020. № 1(7). С. 84–87. DOI: 10.33764/2618-981X-2020-7-1-84-87.
22. Плотникова Е.А., Саженков А.Н., Саженкова Т.В. О комбинированных штрафных функциях в решении задач выпуклого программирования // Труды семинара по геометрии и математическому моделированию. 2022. № 8. С. 76–79.
23. Биктимиров Л.Ш., Ташлинский А.Г. Вычислительная сложность поиска по шаблону фрагмента на изображении с использованием множества управляемых процедур // Радиотехника. 2017. № 6. С. 8–12.
24. Самостоятельно устанавливаемый образовательный стандарт высшего образования по направлению подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника»: уровень высш. образования – бакалавриат: утв. решением Учен. совета ун-та от 28.02.2019, протокол № 6: изм. Решением Учен. совета ПНИПУ от 25.02.2021, протокол № 6: изм. решением Учен. совета ПНИПУ от 27.05.2021, протокол № 10: изм. решением Учен. Совета ПНИПУ от 02.06.2023, протокол № 9: введ. в действие приказом ректора ун-та от 05.03.2019 № 16-О: внесены изм. приказами ректора от 26.02.2021 № 14-о, от 02.06.2021 № 42-о, от 22.06.2023 №2314-в: дата введ. в действие 01 марта 2019 г. / Перм. нац. исслед. политехн. ун-т, Электротехн. фак. Пермь. 2023. 36 с. URL: https://pstu.ru/files/2/file/1UOP/SUOS/!2023/09_03_01_SUOS_2023.pdf (дата обращения: 28.02.2024).