WEB-ресурс научно-практических конференций

Данилюк А.А. ^* , Колесник Г.В. ^**

^* Черкаський державний технологічний університет, ^** Київський національний університет технологій та дизайну

Моніторинг функціонування приймальної комісії ВНЗ

Вищий навчальний заклад (ВНЗ) є складним навчально-науковим комплексом, який характеризується наявністю великої кількості різноманітних інформаційних зв’язків. Ефективне управління у таких умовах можливе тільки на основі застосування методів аналітичної обробки даних та засобів комп’ютерної техніки.

Вступ. Постановка задачі . Стрімкий розвиток інформаційних технологій, вимагає удосконалення існуючих методів досліджень та моніторингу і створення нових.

Створення системи моніторингу у ВНЗ – задача актуальна. У якості системи збору, обробки та передачі інформації може бути використана облікова система приймальної комісії ВНЗ. Але без системи аналітичної обробки даних використання реєстраційної системи не приводить до бажаних результатів. Тому необхідно розв’язати деякі задачі моніторингу процесів функціонування приймальної комісії ВНЗ з метою аналізу інформаційних технологій.

Як відомо, моніторинг це спеціально організоване, систематичне спостереження за станом об’єкту, подій, процесів з метою їх оцінювання, контролю чи прогнозу. У процесі проведення моніторингу можуть виникати такі розповсюджені задачі:

- ідентифікації параметрів моделей;

- кластеризації даних та результатів;

- прогнозування процесів розвитку.

Розв’язок кожної із задач моніторингу можна підвести до загальної схеми проведення досліджень (рис. 1)

Постановка задачі та формулювання мети дослідження полягає у побудові прогнозу кількості абітурієнтів за даними приймальної комісії попередніх періодів.

Рис. 1. Схема розв’язку задач моніторингу

Вихідні дані. Вихідними даними для побудови прогнозу є дані приймальної комісії ФІТІС за період 2003 – 2007 рр., які представлені у табл.1.

Таблиця 1. Вихідні дані до прогнозування

У якості методів розв’язку задач прогнозування пропонується використовувати метод екстраполяції трендів, прогнозування за допомогою стандартного офісного додатку Excel та використання програмного забезпечення Progpow, що реалізує метод Пауела [2; 3].

Методи та алгоритми розв’язку задач прогнозування.

Екстраполяція трендів. Одним з найбільш розповсюджених методів прогнозування полягає в екстраполяції, тобто в продовженні у майбутнє тенденції, що спостерігалась у минулому. Використання даного методу було викладено в роботі [1].

Офісний додаток Excel . Побудова пронозу за допомогою стандартного офісного додатку Excel відбувається за допомогою функції ПРЕДСКАЗ( x;відомі значення у; відомі значення х), де:

Х – це точка даних, для якої прогнозується значення.

відомі значення у – це залежний масив чи інтервал даних.

відомі значення х – це незалежний масив чи інтервал даних.

Рівняння для ПРЕДСКАЗ має вигляд , де:

, (1)

(2)

Програма Progpow. Даний програмний продукт дозволяє відшукати значення n-го члена часового ряду в залежності від і попередніх за формулою:

(3)

Результати розв’язку задачі прогнозування.

Приведемо усі три побудовані прогнози в одній графічній площині, що дозволить нам візуально оцінити результати прогнозування (рис.2).

Рис. 2. Графік побудованого прогнозу

Заключення. Основні висновки.

При проведенні порівняння бачимо, що результати методу екстраполяції трендів та прогнозування за допомогою стандартного офісного додатку Excel співпадають, а прогнозування у програмі Progpow різняться від двох інших прогнозів. Слід відмітити, що програма Progpow добре працює із даними . що описуються лінійною залежністю, а у нашому випадку такої залежності не спостерігалось.

При подальших дослідженнях слід звернути увагу на аналітичні платформи Deductor Base Group та SPSS та розв’язати таку важливу задачу моніторингу як кластеризація.

Література:

1. Данилюк А.А., Гузій Р.О., Махінько М.В. Моніторинг та процеси прийняття рішень в АСУ - зв’язок// Вісник ЧДТУ.-№1 – Черкаси, 2007. – С.182-185.

2. Тимченко А.А., Ночевнов Д.П., Данилюк А.А. Розв’язок задач ідентифікації мо­делювання та прогнозування в науко­вих дослідженнях. // Матеріали IV Міжнародної НПК "Динаміка науко­вих досліджень 2005". //Сучасні ін­формаційні технології. - Дніпропет­ровськ: Наука і освіта 2005. - С. 8-10.

3. Тимченко А.А., Снитюк В.Е. Идентификация критернальной функции на базе самоорганнзации моделей с использованием символьной математики в среде МАТLАВ// Международная конференция «Проектирования инженерных и научных приложений в среде МАТLАВ». – М., 2004. - С 706-711.