Telnov Yu. F. Matalinong sistema ng impormasyon

MINISTRY NG EDUKASYON NG RUSSIAN FEDERATION

Moscow State University of Economics,
istatistika at computer science
Institute "Moscow Higher Banking School"

Yu.F. Telnov

Matalino
Sistema ng Impormasyon
(pagtuturo)

Moscow 2001

UDC 519.68.02
BBK 65 s 51
T 318

Telnov Yu.F. Mga sistema ng matalinong impormasyon. (Edukasyon
allowance) - M., 2001. - 118 na pahina.
Departamento ng Economic Information Systems Design
Ang tutorial ay nakatuon sa
teoretikal at organisasyonal at metodolohikal na mga isyu ng pag-unlad at aplikasyon ng intelektwal
sistema ng impormasyon (IIS) sa ekonomiya. Kasalukuyang isinasaalang-alang
pag-uuri, arkitektura, mga yugto ng disenyo ng IIS, pagpili
mga tool, mga lugar ng aplikasyon. Mga praktikal na aspeto
ang mga aplikasyon ng static na MIS ay ipinakita upang malutas ang mga problema
pagsusuri sa pananalapi ng negosyo, mga dynamic na sistema ng impormasyon ng impormasyon - para sa paglutas
mga gawain sa pamamahala ng imbentaryo.
Ang aklat-aralin ay inilaan para sa mga mag-aaral na nag-aaral
espesyalidad na "Applied Informatics ayon sa mga Lugar ng Aplikasyon", at
para din sa mga mag-aaral ng iba pang economic specialty: “Finance
at kredito", "Pamamahala", "Marketing", atbp.

Telnov Yu.F., 2001
Moscow State University of Economics, Statistics at
computer science
Institute Moscow Higher Banking School

2. Kabanata 1. Pag-uuri ng mga sistema ng intelektwal na impormasyon
sistema________________________________________________ 5
2.1 Mga tampok at palatandaan ng katalinuhan ng impormasyon
sistema ________________________________________________________ 5
2.2 Mga system na may matalinong interface _________________ 8
2.3 Mga sistema ng dalubhasa _____________________________________ 10
2.4 Mga sistema ng pag-aaral sa sarili ______________________________ 20
2.5 Panitikan _____________________________________________________ 30
3. Kabanata 2. Teknolohiya para sa paglikha ng mga ekspertong sistema ______________ 32
3.1 Mga yugto ng paglikha ng isang sistemang dalubhasa ______________________________ 32
3.2 Pagkilala sa lugar ng problema ______________________________ 36
3.3 Pagbuo ng isang konseptwal na modelo_____________________ 39
3.4 Pormalisasyon ng base ng kaalaman ______________________________ 43
3.5 Pagpili ng mga tool para sa pagpapatupad ng eksperto
sistema _____________________________________________ 55
3.6 Panitikan ________________________________________________________ 63
4. Kabanata 3. Pagpapatupad ng mga sistemang dalubhasa para sa pagsusuri sa ekonomiya
mga aktibidad ng negosyo________________________________________________ 65
4.1 Mga tampok ng mga ekspertong sistema para sa pagsusuri sa ekonomiya ____ 65
4.2 Ekspertong sistema para sa pagsusuri sa pananalapi
negosyo ________________________________________________ 71
4.3 Ekspertong sistema para sa pagsusuri sa pagiging epektibo ng mga resulta
mga aktibidad sa pananalapi at pang-ekonomiya ng negosyo ____________ 80
4.4 Panitikan ________________________________________________________ 85
5. Kabanata 4. Pagpapatupad ng mga dynamic na expert control system
mga proseso ng negosyo _________________________________________________ 86
5.1 4.1. Mga tampok ng pagpapatupad ng mga dynamic na sistema ng eksperto
pamamahala ng proseso ng negosyo ______________________________ 86
5.2 Ekspertong sistema para sa dynamic na pamamahala ng imbentaryo_____ 89
5.3 Fixed order quantity system_______________ 91
5.4 Panitikan _________________________________________________ 104
5.5 Workshop sa gawaing laboratoryo ____________ 105

Panimula
Layunin ng textbook na maging pamilyar sa mga mag-aaral
mga mag-aaral na majoring sa "Applied Informatics ayon sa lugar"
applications", na may mga problema at lugar ng paggamit
artificial intelligence sa pang-ekonomiyang impormasyon
sistema, saklaw ng teoretikal at pang-organisasyon-pamamaraan
mga isyu sa pagtatayo at pagpapatakbo ng mga sistema batay sa
kaalaman, pag-instill ng mga kasanayan sa praktikal na gawain sa disenyo ng database
kaalaman. Bilang resulta ng pag-aaral ng aklat-aralin, ang mga mag-aaral ay makakatanggap
kaalaman sa arkitektura at pag-uuri ng mga sistema ng impormasyon ng impormasyon, mga pamamaraan ng pagtatanghal
kaalaman, mga lugar ng aplikasyon, at matututong pumili ng sapat
lugar ng problema, mga kasangkapan para sa pagbuo ng mga sistema ng impormasyon at
mga pamamaraan para sa pagdidisenyo ng isang base ng kaalaman.
Textbook "Matalino na Sistema ng Impormasyon"
inilaan din para sa mga mag-aaral ng economic specialties:
"Pananalapi at Kredito", "Accounting", "Anticrisis
pamamahala", "Pamamahala", "Marketing", "World Economy",
na, bilang resulta ng pag-aaral ng aklat-aralin, ay makabisado ang mga pamamaraan
paggawa ng desisyon sa pamamahala batay sa pag-uuri
sitwasyon, pagbuo ng layunin at mga puno ng desisyon, lohikal at
heuristic argumentation, pagkalkula ng mga rating batay sa fuzzy
lohika, kontrol ng mga dynamic na proseso.
Sa istruktura, ang aklat-aralin ay binubuo ng 4 na kabanata:
. Ang unang kabanata ay tumatalakay sa mga isyu
klasipikasyon at
MIS architecture, at nagbibigay din ng paglalarawan ng mga pangunahing lugar
mga aplikasyon.
. Ang ikalawang kabanata ay nagpapakita ng mga pangunahing yugto ng pag-unlad ng karamihan
malawakang klase ng mga sistema ng impormasyon ng impormasyon - mga sistema ng dalubhasa. Kasabay nito, mahusay
binibigyang pansin ang mga isyu ng pagbuo ng isang konseptwal na modelo
lugar ng problema, pagsusuri at pagpili ng mga pamamaraan para sa paglalahad ng kaalaman at
kaugnay na mga kasangkapan.
. Ang ikatlong kabanata ay naglalarawan ng mga pamamaraan para sa pagpapatupad ng eksperto
mga sistema para sa panlabas at panloob na pagsusuri sa ekonomiya ng mga aktibidad sa pananalapi at pang-ekonomiya ng mga negosyo.
. Sinusuri ng ikaapat na kabanata ang mga isyu ng paggamit ng dinamika
mga dalubhasang sistema para sa pamamahala ng mga hanay ng mga operasyon ng proseso ng negosyo, lalo na para sa pagpapatupad ng isang sistema ng pamamahala ng imbentaryo.

1. Kabanata 1. Pag-uuri ng matalinong impormasyon
mga sistema
1.1 Mga tampok at palatandaan ng katalinuhan
mga sistema ng impormasyon
Ang anumang sistema ng impormasyon (IS) ay gumaganap ng mga sumusunod
functions: tumatanggap ng impormasyong ipinasok ng user
mga kahilingan at ang kinakailangang paunang data, pinoproseso ang ipinasok at
data na nakaimbak sa system alinsunod sa isang kilalang algorithm at
bumubuo ng kinakailangang impormasyon sa output. Mula sa pananaw
ang pagpapatupad ng mga nakalistang function ng IS ay maaaring ituring bilang
isang pabrika na gumagawa ng impormasyon kung saan ang isang order ay
kahilingan ng impormasyon, hilaw na materyales - paunang data, impormasyong kailangan ng produkto, at kasangkapan (kagamitan) - kaalaman, na may
kung saan ang data ay na-convert sa impormasyon.
Ang kaalaman ay may dalawahang katangian: katotohanan at pagpapatakbo.
. Ang makatotohanang kaalaman ay makabuluhan at nauunawaang datos. Data
ang kanilang mga sarili ay espesyal na nakaayos na mga palatandaan sa alinman
carrier.
. Ang kaalaman sa pagpapatakbo ay ang mga pangkalahatang dependencies sa pagitan ng mga katotohanan,
na nagpapahintulot sa data na ma-interpret o makuha mula sa
impormasyon. Ang impormasyon ay mahalagang bago at kapaki-pakinabang na kaalaman para sa
paglutas ng anumang problema.
Ang katotohanang kaalaman ay kadalasang tinatawag na extensional
(detalyadong), at kaalaman sa pagpapatakbo - intensyon
(pangkalahatan).
Ang proseso ng pagkuha ng impormasyon mula sa data ay bumaba sa
sapat na kumbinasyon ng kaalaman sa pagpapatakbo at katotohanan at sa
iba't ibang uri ng IC ang ginagawa nang iba. Ang pinakamadaling paraan ay ang mga ito
ang mga koneksyon ay ginawa sa loob ng isang application program:
Program = Algorithm (Mga panuntunan sa conversion ng data +
Control structure) + Data structure
Kaya, kaalaman sa pagpapatakbo (algorithm) at makatotohanan
kaalaman (data structure) ay hindi mapaghihiwalay sa isa't isa. Gayunpaman, kung sa
Sa panahon ng pagpapatakbo ng IS, ang pangangailangan para sa pagbabago ng isa sa
dalawang bahagi ng programa, pagkatapos ay kakailanganin ito
muling pagsusulat. Ito ay ipinaliwanag ni buong kaalaman may problema
tanging ang IP developer ang may field, at nagsisilbi ang program
"walang iniisip na tagapagpatupad" ng kaalaman ng developer. Ang pangwakas
gumagamit
dahil sa
pamamaraan
At
makina
oryentasyon ng representasyon ng kaalaman ay naiintindihan lamang ang panlabas
bahagi ng proseso ng pagproseso ng data at hindi ito makakaimpluwensya sa anumang paraan.
5

Ang kahihinatnan ng mga pagkukulang na ito ay mahirap
viability ng IP o kawalan ng kakayahang umangkop sa
mga pagbabago
impormasyon
pangangailangan.
Maliban sa
Togo,
V
puwersa
ang determinismo ng mga algorithm ng mga problemang nalulutas, ang IS ay hindi kaya
pagbuo ng kaalaman ng gumagamit tungkol sa mga aksyon na hindi kumpleto
ilang mga sitwasyon.
Sa mga system batay sa pagpoproseso ng database (DBD - Data Base
Systems), mayroong isang paghihiwalay ng kaalaman sa katotohanan at pagpapatakbo
mula sa isa't isa. Ang una ay nakaayos sa anyo ng isang database, ang pangalawa - sa anyo
mga programa. Bukod dito, ang programa ay maaaring awtomatikong mabuo ayon sa
kahilingan ng user (halimbawa, pagpapatupad ng mga query sa SQL o QBE). SA
nagsisilbing tagapamagitan sa pagitan ng programa at ng database
software tool para sa pag-access ng data - database management system
data (DBMS):
SBD = Programa<=>DBMS<=>Database
Ang konsepto ng data independence ng mga programa ay nagbibigay-daan
dagdagan ang flexibility ng IS upang magsagawa ng arbitrary na impormasyon
mga kahilingan. Gayunpaman, ang kakayahang umangkop na ito dahil sa katangian ng pamamaraan ng pagtatanghal
ang kaalaman sa pagpapatakbo ay may malinaw na tinukoy na mga hangganan. Para sa
kapag bumubuo ng isang kahilingan sa impormasyon, ang gumagamit ay dapat na malinaw
isipin ang istraktura ng database at sa isang tiyak na lawak
algorithm para sa paglutas ng problema. Samakatuwid, ang gumagamit ay dapat
magkaroon ng isang medyo mahusay na pag-unawa sa lugar ng problema, ang lohikal
istraktura ng database at algorithm ng programa. Konseptwal na diagram
pangunahing gumaganap ang database bilang isang intermediate link
sa proseso ng pagmamapa ng isang lohikal na istraktura ng data papunta sa isang istraktura
data ng programa ng aplikasyon.
Pangkalahatang disadvantages ng tradisyonal na mga sistema ng impormasyon, sa
na kinabibilangan ng mga sistema ng unang dalawang uri, ay binubuo sa isang mahina
kakayahang umangkop sa mga pagbabago sa lugar ng paksa at impormasyon
pangangailangan ng gumagamit, sa kawalan ng kakayahang malutas nang hindi maganda
pormal na mga gawain kung saan ang mga manggagawa sa pamamahala
ay patuloy na nakikitungo. Ang mga nakalistang pagkukulang ay inalis sa
intelligent information systems (IIS).
Ang pagtatasa ng istraktura ng programa ay nagpapakita ng posibilidad ng pag-highlight
mula sa programa ng kaalaman sa pagpapatakbo (mga panuntunan sa pagbabago ng data) hanggang
ang tinatawag na knowledge base, na nag-iimbak sa deklaratibong anyo
mga yunit ng kaalaman na karaniwan sa iba't ibang gawain. At the same time, yung manager
ang istraktura ay nakakakuha ng katangian ng isang unibersal na mekanismo ng solusyon
mga gawain (inference mechanism) na nag-uugnay sa mga yunit ng kaalaman sa
mga executable chain (generated algorithm) depende sa
tiyak na pahayag ng problema (na binabalangkas sa kahilingan ng layunin at

Mga paunang kondisyon). Ang nasabing IS ay nagiging mga sistemang nakabatay sa
pagpoproseso ng kaalaman (Knowledge Base (Batay) System):
KBZ = Knowledge Base<=>Kontrolin ang istraktura<=>Database
(Mekanismo ng output)
Para sa
intelektwal
impormasyon
sistema,
na nakatuon sa pagbuo ng mga algorithm para sa paglutas ng mga problema, ay nailalarawan sa pamamagitan ng
ang mga sumusunod na palatandaan:
. nabuo ang mga kasanayan sa komunikasyon,
. kakayahang malutas ang kumplikado, hindi maayos na mga problema,
. kakayahang matuto sa sarili,
Ang mga kakayahan sa komunikasyon ng IIS ay nagpapakilala sa paraan
pakikipag-ugnayan (interface) ng end user sa system, sa
sa partikular, ang kakayahang magbalangkas ng isang arbitrary na kahilingan sa
dayalogo sa mga sistema ng impormasyon ng impormasyon sa isang wika na mas malapit hangga't maaari sa natural.
Ang mga kumplikadong hindi pormal na gawain ay mga gawain na
nangangailangan ng pagbuo ng isang orihinal na algorithm ng solusyon depende sa
depende sa partikular na sitwasyon, na maaaring mailalarawan
kawalan ng katiyakan at dynamism ng pinagmumulan ng data at kaalaman.
Ang kakayahan sa pag-aaral sa sarili ay ang kakayahang awtomatikong
pagkuha ng kaalaman
upang malutas ang mga problema mula sa naipon na karanasan
mga tiyak na sitwasyon.
Sa iba't ibang IIS ang nakalistang mga palatandaan ng katalinuhan
nabuo sa iba't ibang antas at bihira kapag lahat ng apat na palatandaan
ay ipinatupad nang sabay-sabay. May kondisyon para sa bawat isa sa mga palatandaan
ang katalinuhan ay tumutugma sa sarili nitong klase ng IIS (Larawan 1.1):
. Mga system na may matalinong interface;
. Mga sistema ng dalubhasa;
. Mga sistema ng pag-aaral sa sarili;

kanin. 1.1. Pag-uuri ng IIS
1.2 Mga system na may matalinong interface
Ang mga matalinong database ay iba sa mga kumbensyonal na database
data na may kakayahang pumili ng kinakailangang impormasyon kapag hiniling,
na maaaring hindi tahasang nakaimbak, ngunit sa halip ay nagmula sa magagamit sa database
datos. Ang mga halimbawa ng mga naturang kahilingan ay maaaring ang mga sumusunod:
- "Magpakita ng listahan ng mga produkto na ang presyo ay mas mataas kaysa sa average ng industriya",
- "Magpakita ng listahan ng mga kapalit na produkto para sa ilang produkto",
- "Magpakita ng listahan ng mga potensyal na mamimili ng isang partikular na produkto" at
atbp.
Upang maisagawa ang unang uri ng kahilingan, kailangan mo muna
nagsasagawa ng istatistikal na pagkalkula ng average na presyo ng industriya sa kabuuan
database, at pagkatapos lamang na ang aktwal na pagpili ng data. Para sa
Ang pagpapatupad ng pangalawang uri ng kahilingan ay kinakailangan upang i-output ang mga halaga
mga katangian ng isang bagay, at pagkatapos ay maghanap ng mga katulad na gamit ang mga ito
mga bagay. Para sa ikatlong uri ng kahilingan, kailangan mo munang tukuyin
isang listahan ng mga tagapamagitan na nagbebenta ng produktong ito,
at pagkatapos ay maghanap ng mga kaugnay na mamimili.
Sa lahat ng nasa itaas na uri ng mga kahilingan, kailangan mong isagawa
paghahanap sa pamamagitan ng kundisyon na dapat higit pang tukuyin sa panahon ng solusyon
mga gawain. Matalinong sistema nang walang tulong ng gumagamit
Ang istraktura ng database mismo ay bumubuo ng landas ng pag-access sa mga file ng data.
Ang kahilingan ay nabuo sa pakikipag-usap sa gumagamit,
8

Ang pagkakasunud-sunod ng mga hakbang na kung saan ay isinasagawa hangga't maaari
madaling gamitin na form. Ang isang database query ay maaari
binuo gamit ang isang natural na interface ng wika.
Ipinapalagay ng natural na interface ng wika ang pagsasahimpapawid
natural na wika constructs sa antas ng intramachine
mga representasyon ng kaalaman. Upang gawin ito kinakailangan na magpasya
mga gawain
morphological, syntactic at semantic analysis at synthesis
mga pahayag sa natural na wika. Kaya, morphological analysis
nagsasangkot ng pagkilala at pagsuri sa wastong baybay ng mga salita
ayon sa mga diksyunaryo,
syntactic control input decomposition
mga mensahe sa mga indibidwal na bahagi (kahulugan ng istruktura) na may
pagsusuri sa pagsunod
panloob na mga tuntunin sa gramatika
kumakatawan sa kaalaman at pagtukoy ng mga nawawalang bahagi at panghuli
semantic analysis - pagtatatag ng semantic correctness
mga istrukturang sintaktik. Nilulutas ng proposition synthesis ang kabaligtaran
ang gawain ng pag-convert ng panloob na representasyon ng impormasyon sa
natural na wika.
Ang natural na interface ng wika ay ginagamit para sa:
. access sa mga matalinong database;
. kontekstwal na paghahanap ng impormasyon sa tekstong dokumentaryo;
. voice input ng mga command sa control system;
. pagsasalin ng makina mula sa mga banyagang wika.
Ang mga hypertext system ay idinisenyo upang ipatupad ang paghahanap
sa pamamagitan ng mga keyword sa mga database ng impormasyon ng teksto. Matalino
Ang mga hypertext system ay nakikilala sa pamamagitan ng posibilidad ng mas kumplikado
organisasyong semantiko mga keyword, na sumasalamin
iba't ibang semantikong ugnayan ng mga termino. Kaya, ang mekanismo
Ang search engine ay pangunahing gumagana sa isang base ng kaalaman ng mga keyword, at mayroon na
pagkatapos ay direkta sa text. Sa mas malawak na kahulugan, kung ano ang sinabi
kumakalat at
sa
maghanap ng impormasyon sa multimedia,
kabilang ang, bilang karagdagan sa teksto at digital na impormasyon, graphic,
audio at video na mga imahe.
Ang mga sistema ng tulong sa konteksto ay maaaring ituring na pribado
ang kaso ng matalinong hypertext at natural na wika
mga sistema Hindi tulad ng mga nakasanayang sistema ng tulong na nagpapataw
para mahanap ng user ang kinakailangang impormasyon sa mga system
tulong sa konteksto, inilalarawan ng gumagamit ang problema (sitwasyon), at
ang sistema, sa tulong ng karagdagang pag-uusap, ay tumutukoy dito mismo
naghahanap ng mga rekomendasyong nauugnay sa sitwasyon. Mga ganyang sistema
nabibilang sa klase ng mga sistema ng pagpapalaganap ng kaalaman (Knowledge
Publishing) at nilikha bilang isang aplikasyon sa mga sistema ng dokumentasyon
(halimbawa, teknikal na dokumentasyon sa pagpapatakbo ng mga kalakal).
Mga sistema ng cognitive graphics
payagan para sa
user interface na may IIS gamit ang mga graphic na larawan,
na nabuo alinsunod sa kasalukuyang mga kaganapan.
9

Ang ganitong mga sistema ay ginagamit sa pagsubaybay at kontrol
mga proseso ng pagpapatakbo. Mga graphic na larawan sa visual at
sa isang pinagsamang anyo ay naglalarawan ng maraming mga parameter ng pinag-aralan
mga sitwasyon. Halimbawa, ang estado ng isang kumplikadong pinamamahalaang bagay
ipinapakita sa anyo ng isang mukha ng tao, kung saan ang bawat tampok
ay responsable para sa anumang parameter, at ang pangkalahatang ekspresyon ng mukha ay nagbibigay
pinagsamang paglalarawan ng sitwasyon.
Ang mga cognitive graphics system ay malawak ding ginagamit sa
sistema ng edukasyon at pagsasanay batay sa paggamit
mga prinsipyo ng virtual reality, kapag ang mga graphic na larawan
gayahin ang mga sitwasyon kung saan kailangang gawin ng mag-aaral
pagpapasya at magsagawa ng ilang mga aksyon.
1.3 Mga dalubhasang sistema
Layunin ng mga expert system
ay
sa desisyon
mga gawain na medyo mahirap para sa mga eksperto batay sa naipon na base
kaalaman na sumasalamin sa karanasan ng mga eksperto sa paksa
lugar ng problema. Mga kalamangan ng paggamit ng mga ekspertong sistema
ay ang kakayahang gumawa ng mga desisyon sa mga natatanging sitwasyon,
kung saan ang algorithm ay hindi alam nang maaga at nabuo batay sa inisyal
data sa anyo ng isang kadena ng pangangatwiran (mga tuntunin ng desisyon) mula sa
base ng kaalaman. Bukod dito, ang paglutas ng problema ay inaasahang isasagawa sa
mga kondisyon ng hindi kumpleto, hindi mapagkakatiwalaan, kalabuan ng orihinal
impormasyon at husay na pagtatasa ng mga proseso.
Ang isang ekspertong sistema ay isang tool na nagpapahusay
mga dalubhasang kakayahan sa intelektwal, at maaaring gumanap
ang mga sumusunod na tungkulin:
. consultant
Para sa
walang karanasan
o
hindi propesyonal
mga gumagamit;
. katulong dahil sa pangangailangan para sa isang dalubhasa sa pagsusuri ng iba't-ibang
mga pagpipilian sa paggawa ng desisyon;
. kasosyong eksperto sa mga isyu na may kaugnayan sa mga mapagkukunan ng kaalaman mula sa
kaugnay na mga lugar ng aktibidad.

Ginagamit ang mga ekspertong sistema sa maraming larangan, kabilang ang
kung saan nangunguna ang segment ng aplikasyon sa negosyo (Fig. 1.2) [21].
Agrikultura
negosyo
Chemistry
Komunikasyon
Computer

Mga katangian ng lipunan ng impormasyon: pagtaas ng papel ng impormasyon at kaalaman sa buhay ng lipunan; pagtaas ng bahagi ng ICT, mga produkto ng impormasyon at serbisyo sa GDP; paglikha ng isang pandaigdigang imprastraktura ng impormasyon na nagsisiguro ng epektibong pakikipag-ugnayan ng impormasyon sa pagitan ng mga tao at kasiyahan ng kanilang panlipunan at personal na mga pangangailangan para sa mga produkto at serbisyo ng impormasyon

Pang-ekonomiyang pananaw sa lipunan ng impormasyon Production, acquisition, distribution at praktikal na gamit ang impormasyon at kaalaman ay nagiging pangunahing puwersang nagtutulak ng sosyo-ekonomikong pag-unlad Kapag nakamit isang tiyak na antas pag-unlad ng lipunan ng impormasyon sa mga tuntunin ng pagkamit ng isang makabuluhang dami ng gross domestic product na may kaugnayan sa impormasyon at ICT, nabuo ang isang ekonomiya ng kaalaman Ang kakayahang lumikha at magbigay ng access sa kaalaman ay nagiging pangunahing kadahilanan ng pagiging mapagkumpitensya Ang pagtaas ng papel ng edukasyon at habang-buhay na pag-aaral – Life Long Learning

Sa Forum of Educational Leaders, na ginanap ng UNESCO noong tag-araw ng 2008, CEO Itinampok ni UNESCO G. Kuachiro Matsuura ang e-learning at pag-aaral ng distansya bilang isa sa pinakamahalagang uso sa pagpapaunlad ng edukasyon sa modernong mundo

Paglipat ng mga teknolohiyang e.Learning na ginagamit sa MESI sa iba pang unibersidad sa Russia, Kazakhstan, Armenia, Belarus at iba pang mga bansa. 41 seminar ang ginanap sa 25 paksa sa larangan ng e.Learning na nilahukan ng higit sa 1,500 katao (kabilang ang 178 rector ), na kumakatawan sa higit sa 200 institusyong pang-edukasyon mula sa 72 rehiyon ng Russia at mga bansa ng CIS

Dominant na ekonomiya Pagkonsumo ng Kaalaman Pang-industriya Panahon: kalagitnaan ng ika-20 siglo, pagtatapos ng ika-20 siglo, simula ng ika-21 siglo Pagbabago ng mga unibersidad Classical na unibersidad (sentro para sa pagsasanay ng mga tauhan para sa ekonomiya) Classical na unibersidad (sentro para sa pagsasanay ng mga tauhan para sa ekonomiya) Negosyo unibersidad (producer ng mga serbisyong pang-edukasyon) Unibersidad ng negosyo (producer ng mga serbisyong pang-edukasyon) Makabagong unibersidad (sentro para sa siyentipiko at makabagong pag-unlad) Makabagong unibersidad (sentro para sa siyentipiko at makabagong pag-unlad) Pamamahala paradigma Nakatuon sa pananalapi Kalidad ng Kaalaman Mas mataas na paaralan sa modernong mundo

Ang MESI ay isang makabagong unibersidad! Pagsasama ng edukasyon, agham at negosyo Mataas na kalidad na nilalamang pang-agham at pang-edukasyon - 100% suportang pang-edukasyon at pamamaraan– Mula sa taunang pag-update ng nilalaman hanggang sa pag-update kung kinakailangan Mga modernong teknolohiyang pang-edukasyon ng collaborative na pakikipag-ugnayan "mag-aaral - guro", "mag-aaral - mag-aaral", "guro - guro", sa hinaharap na "kagawaran - negosyo" Epektibong paglahok ng mga guro sa siyentipikong pananaliksik - Siyentipiko at metodolohikal na tinitiyak ang bawat disiplina

Pamamahala ng kaalaman sa Unibersidad Pamamahala ng kaalaman Pamamahala ng kaalaman sa akademiko Pamamahala ng kaalamang pang-administratibo Kalidad ng nilalaman + kalidad ng edukasyon Pagsasama ng mga resulta ng pananaliksik sa negosyo Mga Teknolohiya Pamamaraan ng mga kawani ng pagtuturo AUP Pinag-isang pinagsamang kapaligiran institusyong pang-edukasyon Mga kakayahan ng mga tauhan ng pagtuturo at mga katulong na administratibo* Pagkonsulta at teknikal na suporta mga kumpanyang pang-industriya

Wikinomics bilang Mass Collaboration Don Tapscott at Anthony D. Williams: Nilalaman na Binuo ng User (Crowdsourcing) Social Media– collaboration at self-organization (Smart Mobs) Isang bagong paraan ng produksyon gamit ang WEB 2.0 (mga wiki, blog, chat, podcast, RSS) – mass collaboration, “makilahok at magkatuwang na lumikha” Isang bagong kapangyarihan upang pagsamahin ang mga tao sa mga network upang lumikha ng isang higanteng utak

Mga Prinsipyo ng Wikinomics Openness - Binubuksan ng mga kumpanya ang kanilang mga hangganan sa mga panlabas na ideya at mapagkukunan ng tao, nagbubukas ng mga pinto para sa lahat ng talento ng labas ng mundo Peering (produksyon sa pantay na termino) - Self-organization upang lumikha ng mga bagong produkto at serbisyo, karaniwang kaalaman, palitan ng karanasan Access at kakayahang magbahagi - Balanse ng mga intelektwal na pag-aari, proteksyon para sa ilan, bukas na pag-access sa iba pang mga mapagkukunan Pandaigdigang kalikasan ng mga aktibidad Karagdagang pagsasama pambansang ekonomiya sa isang walang hangganang mundo, pag-access sa mga bagong merkado, ideya, teknolohiya

Paghahatid ng nilalaman mula sa mga sangay, kasosyong organisasyon at tanggapan ng kinatawan Pag-unlad at magkasanib na pagbuo ng nilalaman para sa mga nagtatanghal mga unibersidad sa Russia Distributed content development Mga sentro ng impormasyon sa disiplina Proseso ng paglikha ng stream at paggamit ng kaalaman sa MESI

Mga prinsipyo ng paglikha ng impormasyon at espasyo ng kaalaman 1.Paglikha at pag-update mga kumplikadong pang-edukasyon at pamamaraan batay sa iisang espasyo ng impormasyon at kaalaman ng mga ipinamahagi na departamento 2. Paggamit ng mga resulta ng pananaliksik kapag lumilikha ng nilalaman 3. Pagsali sa mga negosyo at organisasyon sa paglikha ng nilalaman 4. Paggamit ng mga resulta ng pananaliksik ng mga mag-aaral na nagtapos kapag lumilikha ng nilalaman 5. Pagsasagawa ng gawaing pang-edukasyon at pananaliksik para sa mga mag-aaral 6 Pag-aayos ng mga serbisyo sa pamamahala ng kaalaman

Mga sukatan, pagganyak, kalidad Mga tagapagpahiwatig ng dami ng mga pagbabago sa IDC Mga tagapagpahiwatig ng pakikilahok sa rehiyon sa pagbuo ng nilalaman Antas ng paglahok ng mga mag-aaral na undergraduate at nagtapos sa paglikha ng nilalaman Dami ng paghiram at paglilipat ng mga materyales mula sa Internet Dalas at kalidad ng pag-update ng materyal Indibidwal na kontribusyon ng bawat isa kalahok ng e-Metricse-Xcellence

Ang kahalagahan ng paglikha ng impormasyon at pang-edukasyon na espasyo MESI batay sa IDC upang magbigay ng mga platform para sa pakikipagtulungan mga guro ng mga ipinamahagi na departamento; lumikha at mag-ipon ng mga materyal na pang-edukasyon, pamamaraan at siyentipiko sa lahat ng disiplina; tiyakin ang proseso ng patuloy na pag-update ng nilalamang pang-edukasyon at pamamaraan; lumikha ng isang database ng mga link upang buksan ang mga mapagkukunang pang-edukasyon para sa bawat disiplina, mga materyales ng mga kumperensya, seminar at iba pang kapaki-pakinabang na mapagkukunan.

Salamat sa atensyon! Telnov Yu.F.

Mga Tanong Ang kakanyahan ng structural approach sa IS design 2. Hein-Sarson structural design methodology 3. SADT methodology ng structural analysis at design 1.

Pormal na kahulugan ng paraan ng disenyo Mga konsepto at teoretikal na batayan(structural o object-oriented approach) Notation - isang paraan upang ipakita ang mga modelo ng static na istraktura at dynamics ng pag-uugali ng dinisenyong sistema (graphical diagram, mathematical formalization - set, graph, Petri nets) Mga pamamaraan na tumutukoy sa praktikal na aplikasyon ng pamamaraan (pagkakasunod-sunod at mga panuntunan para sa pagbuo ng mga modelo, pamantayang ginamit upang suriin ang mga resulta)

Ang kakanyahan ng diskarte sa istruktura ay nakasalalay sa agnas ng system, na isinasagawa tulad ng sumusunod: ang sistema ay nahahati sa mga functional subsystem, na nahahati sa mga subfunction, sa mga gawain, at iba pa sa mga tiyak na pamamaraan. System of Subsystems Function (gawain)

Mga Prinsipyo ng structural approach Ang structural approach ay nakabatay sa mga sumusunod na prinsipyo: ang prinsipyo ng decomposition (isang siyentipikong pamamaraan na gumagamit ng istraktura ng isang problema at nagpapahintulot sa iyo na palitan ang solusyon ng isang malaking problema sa solusyon ng isang serye ng mas maliliit na problema. ); ang prinsipyo ng hierarchical ordering (pag-aayos ng mga bahagi ng system sa hierarchical tree structures na may pagdaragdag ng mga bagong detalye sa bawat antas); ang prinsipyo ng abstraction (pag-highlight sa mga mahahalagang aspeto ng system at abstracting mula sa hindi mahalaga); prinsipyo ng pagkakapare-pareho (bisa at pagkakapare-pareho ng mga elemento ng system); ang prinsipyo ng structuring ng data (dapat na structured at hierarchically organized ang data).

Structural Analysis at Design Methodologies Ang Structural analysis at design methodologies ay tumutukoy sa mga alituntunin para sa pagsusuri at pagpili ng proyektong bubuuin, ang mga hakbang sa trabaho na isasagawa, ang kanilang pagkakasunud-sunod, mga panuntunan para sa pamamahagi at pagtatalaga ng mga operasyon at pamamaraan. Sa kasalukuyan, halos lahat ng kilalang istruktural na pagsusuri at mga pamamaraan ng disenyo ay matagumpay na ginagamit, ngunit ang pinaka-tinatanggap na ginagamit na mga pamamaraan ay: pagsusuri sa istruktura at mga diskarte sa disenyo SADT (Structured Analysis and Design Technique), D. Mark - K. Mak. Nawala ang Gane-Sarson structural systems analysis, Yourdon/De Marko structural analysis, Jackson systems development, Martin information modeling. at disenyo ng Yodan/De Marco

Pag-uuri ng mga pamamaraan ng istruktura Ang mga modernong pamamaraan ng istruktura ng pagsusuri at disenyo ay inuri ayon sa mga sumusunod na pamantayan: kaugnay sa mga paaralan - Software Engineering (SE) at Information Engineering (IE); sa pagkakasunud-sunod ng pagbuo ng modelo - nakatuon sa pamamaraan, nakatuon sa data at nakatuon sa impormasyon; ayon sa uri ng mga target system - para sa real-time system (RTS) at para sa mga information system (IS).

Ang School of Software Engineering SE ay isang top-down, step-by-step na diskarte sa pag-develop ng software, na nagsisimula sa pangkalahatang pagtingin sa kung paano ito gumagana. Ang mga function ay pagkatapos ay nabubulok sa mga sub-feature at ang proseso ay paulit-ulit para sa mga sub-feature hanggang sa ang mga ito ay sapat na maliit upang ma-encode. Ang resulta ay isang hierarchical, structured, modular na programa. Ang SE ay isang unibersal na disiplina sa pagbuo ng software na matagumpay na ginagamit kapwa sa pagbuo ng mga real-time na sistema at sa pagbuo ng mga sistema ng impormasyon.

Ang School of Information Engineering IE ay isang mas bagong disiplina. Sa isang banda, ito ay may mas malawak na saklaw kaysa sa SE: Ang IE ay ang disiplina ng pagbuo ng mga sistema sa pangkalahatan, hindi lamang ng mga sistema ng software, at kabilang ang mga yugto ng higit pa. mataas na lebel(halimbawa, estratehikong pagpaplano), gayunpaman, sa yugto ng disenyo ng software system, magkatulad ang mga disiplinang ito. Sa kabilang banda, ang IE ay isang mas makitid na disiplina kaysa SE, dahil ang IE ay ginagamit lamang para sa pagbuo ng mga sistema ng impormasyon, at ang SE ay ginagamit para sa lahat ng uri ng mga sistema.

Software at IS development model Ang software at IS development ay batay sa INPUT-PROCESSING OUTPUT model: 1. papasok ang data sa system, 2. pinoproseso, 3. lalabas sa system. input Ang modelong ito ay ginagamit sa lahat ng istrukturang pamamaraan. Ang pagkakasunud-sunod kung saan binuo ang modelo ay mahalaga. Pinoproseso ang output

Ang pagkakasunud-sunod ng pagbuo ng modelo Ang diskarte na nakatuon sa pamamaraan ay kinokontrol ang kauna-unahang disenyo ng mga functional na bahagi na may kaugnayan sa disenyo ng mga istruktura ng data: ang mga kinakailangan ng data ay ipinahayag sa pamamagitan ng mga kinakailangan sa pagganap. Sa isang data-centric na diskarte, ang input at output ay pinakamahalaga - ang mga istruktura ng data ay unang tinukoy, at ang mga bahagi ng pamamaraan ay hinango mula sa data. Parallel na disenyo ng mga proseso at istruktura ng data na may pagkakahanay ng modelo

Mga sistema ng impormasyon Data driven Mga kumplikadong istruktura Malaking data input I/O intensive Machine independence Real-time system na hinimok ng event Simple data structures Mababang input data Computation intensive Machine dependence Mga uri ng target system

Mga Tool sa Suporta ng System iba't ibang uri Pangalan ng pamamaraan Pagkasunod-sunod ng Konstruksyon ng Paaralan Uri ng mga system Yodan-De Marco SE Procedure-oriented IS, SRV Gain-Sarson SE Procedure-oriented IS, SRV Jackson SE IS-oriented, SRV data Martin IE Information-oriented IS SADT IE Parallel design 1) porsyento. -orientasyon 2) op. sa data ng IP

2. Hein-Sarson structural design methodology. Ang mga data flow diagram (DFDs) ay ang pangunahing paraan ng pagmomodelo ng mga functional na kinakailangan ng isang system na idinisenyo. Sa kanilang tulong, ang mga kinakailangang ito ay pinaghiwa-hiwalay sa mga functional na bahagi (mga proseso) at ipinakita bilang isang network na konektado sa pamamagitan ng mga daloy ng data. Ang pangunahing layunin ng naturang mga tool ay upang ipakita kung paano binabago ng bawat proseso ang mga input nito sa mga output, pati na rin upang tukuyin ang mga relasyon sa pagitan ng mga prosesong ito.

Kasaysayan ng paglikha Larry Constantine (IBM) 1965, 1974 - structural design Hughee Aircraft Company - 1975, 1977 - interactive structural diagram graphics system Gain K., T. Sarson - itinatag ang Improved System Technologies. First CASE - STRADIS tool, 1976. E. Yodan, G. Myers, W. Stevens, T. De Marco, W. Weinberg. Jordan Inc. -1975 Life cycle assessment gamit ang structural analysis at design method: 5% - survey, 35% - analysis, 20% design, 15% - implementation, 25% - the rest.

Pamamaraang Gein-Sarson Ang pamamaraang ito ay batay sa pagbuo ng isang modelo ng IS. Alinsunod sa pamamaraan, ang modelo ng system ay tinukoy bilang isang hierarchy ng mga diagram ng daloy ng data - Data. Flow Diagram (DPD o DFD), na naglalarawan sa asynchronous na proseso ng pagbabago ng impormasyon mula sa input nito sa system hanggang sa paghahatid nito sa user. Ang mga diagram ng mas mataas na antas ng hierarchy (mga diagram ng konteksto) ay tumutukoy sa mga pangunahing proseso o subsystem ng IS na may mga panlabas na input at output. Ang mga ito ay detalyado gamit ang mas mababang antas ng mga diagram. Nagpapatuloy ang agnas na ito, na lumilikha ng isang multi-level na hierarchy ng mga diagram, hanggang sa maabot ang ganoong antas ng decomposition kung saan ang proseso ay nagiging elementarya at hindi na kailangang idetalye pa ang mga ito. Mga Tool: Vantage Team Builder (Vestmount), Power Design (SAP)

Ang mga pangunahing bahagi ng DFD Information sources (mga panlabas na entity) ay bumubuo ng mga daloy ng impormasyon (data flow) na nagdadala ng impormasyon sa mga subsystem o proseso. Ang mga iyon, sa turn, ay nagbabago ng impormasyon at bumubuo ng mga bagong daloy na naglilipat ng impormasyon sa ibang mga proseso o subsystem, data storage device o mga panlabas na entity - mga consumer ng impormasyon. Kaya, ang mga pangunahing bahagi ng mga diagram ng daloy ng data ay: mga panlabas na entity; mga sistema/subsystem; mga proseso; mga bodega ng data; mga stream ng data.

Mga panlabas na entity Ang panlabas na entidad ay isang materyal na bagay o indibidwal, na kumakatawan sa isang pinagmulan o tagatanggap ng impormasyon, halimbawa, mga customer, tauhan, supplier, kliyente, bodega. Maaaring may panlabas na AS (subsystem) Ang kahulugan ng ilang bagay o system bilang panlabas na entity ay nagpapahiwatig na ito ay nasa labas ng mga hangganan ng nasuri na IS. Sa panahon ng proseso ng pagsusuri, ang ilang mga panlabas na entity ay maaaring ilipat sa loob ng diagram ng nasuri na IS, kung kinakailangan, o, sa kabaligtaran, bahagi ng mga proseso ng IS ay maaaring ilipat sa labas ng diagram at ipakita bilang isang panlabas na entity. Ang panlabas na entity ay ipinahiwatig ng isang parisukat na matatagpuan "sa itaas" ng diagram at naglalagay ng anino dito, upang ang simbolo na ito ay maaaring makilala mula sa iba pang mga pagtatalaga:

Mga sistema at subsystem Kapag nagtatayo ng isang modelo ng isang kumplikadong IS, maaari itong ipakita sa pinakapangkalahatang anyo sa tinatawag na diagram ng konteksto sa anyo ng isang sistema sa kabuuan, o maaari itong mabulok sa isang bilang ng mga subsystem. Ang numero ng subsystem ay nagsisilbi upang makilala ito. Sa field ng pangalan, ipasok ang pangalan ng subsystem sa anyo ng isang pangungusap na may paksa at kaukulang mga kahulugan at karagdagan.

Ang proseso ay ang pagbabago ng input data stream sa mga output alinsunod sa isang partikular na algorithm. Pisikal na ang proseso ay maaaring ipatupad iba't ibang paraan: Ito ay maaaring isang dibisyon ng organisasyon (kagawaran) na nagpoproseso ng mga dokumento ng pag-input at naglalabas ng mga ulat, isang programa, isang lohikal na aparato na ipinatupad ng hardware, atbp. Ang numero ng proseso ay nagsisilbi upang makilala ito. Sa field ng pangalan, ipasok ang pangalan ng proseso sa anyo ng isang pangungusap na may aktibo, hindi malabo na pandiwa sa hindi tiyak na anyo (kalkulahin, kalkulahin, suriin, tukuyin, lumikha, tumanggap), na sinusundan ng mga pangngalan sa accusative case. Ang impormasyon sa field ng pisikal na pagpapatupad ay nagpapahiwatig kung aling unit ng organisasyon, program, o hardware device ang nagsasagawa ng proseso. Mga proseso

Imbakan ng data Ang data storage device ay isang abstract na device para sa pag-iimbak ng impormasyon na maaaring ilagay sa isang storage device anumang oras at makuha pagkatapos ng ilang panahon, at ang mga paraan ng paglalagay at pagkuha ay maaaring anuman. Ang isang data drive ay maaaring ipatupad nang pisikal sa anyo ng isang microfiche, isang kahon sa isang file cabinet, isang talahanayan sa RAM, isang file sa storage media, atbp. Ang pangalan ng drive ay pinili para sa layunin ng pagiging pinaka-kaalaman para sa taga-disenyo. Ang isang data storage device, sa pangkalahatan, ay isang prototype ng isang hinaharap na database, at ang paglalarawan ng data na nakaimbak dito ay dapat na naka-link sa modelo ng impormasyon.

Tinutukoy ng daloy ng data ang impormasyong ipinadala sa pamamagitan ng ilang koneksyon mula sa isang pinagmulan patungo sa isang destinasyon. Ang aktwal na stream ng data ay maaaring impormasyong ipinadala sa isang cable sa pagitan ng dalawang device, mga sulat na ipinadala sa pamamagitan ng koreo, magnetic media, atbp. Ang bawat stream ng data ay may pangalan na nagpapakita ng nilalaman nito.

Ang pagbuo ng mga diagram ng konteksto ay ang unang hakbang sa pagbuo ng hierarchy ng DFD. Karaniwan, kapag nagdidisenyo ng medyo simpleng mga IC, ang isang solong diagram ng konteksto ay binuo gamit ang isang star topology, sa gitna nito ay ang tinatawag na pangunahing proseso, na konektado sa mga lababo at mga mapagkukunan ng impormasyon kung saan ang mga gumagamit at iba pang mga panlabas na system ay nakikipag-ugnayan sa sistema. Kung para sa isang kumplikadong sistema ay nililimitahan natin ang ating sarili sa isang diagram ng konteksto, kung gayon ito ay maglalaman ng napakaraming mga mapagkukunan at mga tatanggap ng impormasyon na mahirap ayusin sa isang sheet ng normal na laki ng papel, at bilang karagdagan, ang nag-iisang pangunahing proseso ay hindi nagbubunyag ang istraktura ng ipinamamahaging sistema. Ang mga palatandaan ng pagiging kumplikado (sa mga tuntunin ng konteksto) ay maaaring: ang pagkakaroon ng isang malaking bilang ng mga panlabas na entity (sampu o higit pa); ipinamamahagi na katangian ng sistema; multifunctionality ng system na may mga function na nakapangkat na sa magkakahiwalay na mga subsystem. itinatag o natukoy Para sa kumplikadong IS, isang hierarchy ng mga diagram ng konteksto ay binuo. Kasabay nito, ang top-level na context diagram ay naglalaman ng hindi isang pangunahing proseso, ngunit isang hanay ng mga subsystem na konektado ng mga daloy ng data. Ang susunod na antas ng mga diagram ng konteksto ay nagdedetalye ng konteksto at istruktura ng mga subsystem.

Context diagram decomposition Para sa bawat subsystem na nasa mga context diagram, ito ay detalyado gamit ang DFD. Ang bawat proseso sa DFD, sa turn, ay maaaring detalyado gamit ang isang DFD o mini-specification. Kapag nagdedetalye, dapat sundin ang mga sumusunod na panuntunan: panuntunan sa pagbabalanse - nangangahulugan na kapag nagdedetalye ng isang subsystem o proseso, ang diagram ng detalye bilang mga panlabas na pinagmumulan/tagatanggap ng data ay maaari lamang magkaroon ng mga bahaging iyon (mga subsystem, proseso, panlabas na entity, data storage device) na may kung saan ang pagdedetalye ay mayroong subsystem o proseso ng koneksyon ng impormasyon sa parent diagram; panuntunan sa pagnunumero - nangangahulugan na kapag nagdedetalye ng mga proseso, dapat mapanatili ang kanilang hierarchical numbering. Halimbawa, ang mga proseso na nagdedetalye ng proseso bilang 12 ay tumatanggap ng mga numero 12. 1, 12. 2, 12. 3, atbp. Ang mini-specification (paglalarawan ng proseso ng lohika) ay dapat bumalangkas ng mga pangunahing pag-andar nito sa paraang sa hinaharap ang espesyalista pagpapatupad ng proyekto, nagawang isagawa ang mga ito o bumuo ng kaukulang programa.

Ang mini-specification ay ang dulo ng hierarchy ng FD. Ang desisyon na kumpletuhin ang pagdedetalye ng proseso at gamitin ang mini-specification ay ginawa ng analyst batay sa mga sumusunod na pamantayan: ang pagkakaroon ng medyo maliit na bilang ng input at output data stream para sa proseso (2-3 stream); ang kakayahang ilarawan ang pagbabago ng data sa pamamagitan ng isang proseso sa anyo ng isang sequential algorithm; ang proseso ay gumaganap ng isang solong lohikal na function ng pag-convert ng impormasyon ng input sa impormasyon ng output; ang kakayahang ilarawan ang lohika ng proseso gamit ang isang maliit na mini-specification (hindi hihigit sa 20-30 na linya).

Si Telnov Yuri Filippovich ay nagtapos ng mga parangal mula sa Moscow Institute of Economics and Statistics noong 1974 at nakatanggap ng diploma sa economic engineering, at pagkatapos ay postgraduate na pag-aaral sa institusyong ito at ipinagtanggol ang kanyang disertasyon para sa siyentipikong antas kandidato ng mga agham pang-ekonomiya sa paksang "Mga isyu sa pagbubuo ng mga hanay ng impormasyon sa mga awtomatikong sistema ng kontrol." Mula noong 1977, nagtuturo siya, una sa Moscow Economic and Statistical Institute, pagkatapos ay sa Moscow Pambansang Unibersidad Ang Economics, Statistics and Informatics (MESI), ay nagtrabaho bilang isang assistant, associate professor, professor, at pinuno ng departamento. Noong 2001, si Telnov Yu.F. nakatanggap ng akademikong titulo ng propesor, at noong 2003 ay ipinagtanggol ang kanyang disertasyon para sa degree ng Doctor of Economics sa specialty 080013 "Mathematical at instrumental na pamamaraan sa economics" sa paksang "Component methodology para sa business process reengineering." Sa kasalukuyan siya ang pinuno ng Kagawaran ng Inilapat na Informatics at Seguridad ng Impormasyon sa Russian University of Economics. G.V. Plekhanov. Mula 2004 hanggang 2007 nagtrabaho siya bilang direktor ng Institute of Computer Technologies MESI, at mula 2007 hanggang 2012 - vice-rector para sa gawaing siyentipiko at ang samahang pang-edukasyon at pamamaraan na MESI.

Lugar ng mga propesyonal na interes:

• enterprise engineering;
• teorya at pamamaraan para sa pagdidisenyo ng mga sistema ng impormasyon ng iba't ibang klase;
• kaalaman engineering;
• matalinong sistema ng impormasyon;
• corporate governance information system;

• disenyo ng mga sistema ng pamamahala ng kaalaman.

Mula 2004 hanggang 2015, siya ang chairman ng educational at methodological council ng Educational and Methodological Association (UMA) sa larangan ng inilapat na informatics, na kasalukuyang representante ng chairman ng educational at methodological council sa larangan ng pagsasanay na "Applied Informatics" ng Federal Educational and Methodological Association para sa State Scientific Service "Informatics and Computer Science" . Isa siya sa mga nag-develop ng Federal State Educational Standard at isang huwarang pangunahing programa sa edukasyon sa larangan ng paghahanda na "Applied Informatics", mga pamantayang propesyonal na "Programmer", "Development Manager" software"," Espesyalista sa mga sistema ng impormasyon", pangunahing propesyonal mga programang pang-edukasyon sa bachelor's degree programs: "Applied Informatics in Economics", "Engineering of Enterprises and Information Systems", master's program na "Information Systems and Corporate Governance Technologies".

Sa loob ng maraming taon, siya ay naging deputy chairman ng Specialized Council para sa pagtatanggol ng mga kandidato at mga disertasyon ng doktor sa specialty 080013 "Mathematical at instrumental na pamamaraan ng ekonomiya." Sa ilalim ng kanyang pamumuno, 16 na disertasyon ang ipinagtanggol para sa antas ng Kandidato ng Agham Pang-ekonomiya. Siya ay miyembro ng Scientific Council ng Russian Association of Artificial Intelligence.

May mga parangal: Laureate ng Pangulo ng Russian Federation sa larangan ng edukasyon para sa 1999, honorary worker ng mas mataas na edukasyon.