АРХИТЕКТУРА ДАННЫХ ДЛЯ АГЕНТНОГО И ДИСКРЕТНО-СОБЫТИЙНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ПРОДВИЖЕНИЕМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15101858Ключевые слова:
информационно-аналитическая система, имитационное моделирование, информационная архитектура, аналитика входных данных, прогнозирование целевых показателей, продвижение образовательных программ.Лицензия
Аннотация
Статья посвящена задаче проектирования архитектуры внедрения интегрированной информационно-аналитической системы для управления продвижением магистерских программ Уральского федерального университета. В работе впервые реализована задача синтеза данных для проектирования информационного и организационного уровней архитектуры интегрированной информационно-аналитической системы, которая адаптирована к реальным процессам университета для организации продвижения магистерских программ. Проведен анализ научных публикаций исследователей в области информационно-аналитического обеспечения систем управления в организационных системах с использованием данных имитационного моделирования. Детально систематизирован понятийный аппарат информационно-аналитической поддержки принятия управленческих решений. Определена последовательность процессов и выделены ключевые этапы проектирования и внедрения интегрированной информационно-аналитической системы. Ключевым аспектом проведенного исследования определены параметры использования информационного обеспечения для внедрения интегрированной информационно-аналитической системы в контур организационного управления, а также условия обновления и извлечения данных в информационном контуре, который выполняет прогноз целевых показателей и аналитических метрик, полученных на основе данных предложенной системы поддержки процессов управления продвижением магистерских программ.
Представленная в работе имитационная модель позволяет в динамике оценивать и формировать прогноз для элементов агентного и дискретно-событийного имитационного моделирования в архитектуре системы управления продвижением образовательных программ. Имитационная модель синтезирует два подхода: агентный (классификация входных данных по классам потенциального перехода из абитуриентов в студенты) и дискретно-событийный (прогноз интенсивности обслуживания заявок абитуриентов в цифровых сервисах университета). Таким образом, реализованная на экспериментальном уровне задача синтеза данных позволяет в выделенном информационном контуре сквозного аналитического процесса определять ключевые показатели и метрики успешности внедрения информационного-аналитической системы продвижения магистерских программ.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Бурков, В.Н. Структурно-эквивалентные функции в задачах дискретной оптимизации / И.В. Буркова, П.А. Колесников, А.Р. Кашенков // Проблемы управления. – 2007. – № 1. – С. 13-19.
2. Воробьев, С.Н. Управление рисками в предпринимательстве / С.Н. Воробьев, К.В. Балдин. – 4-е изд., испр. – Москва : Дашков и К°, 2013. – 480 с. : ил., табл.
3. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2000.
4. Грешилов, А.А. Математические методы принятия решений. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006.
5. Емельянов, В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. – М.: Физматлит, 2003.
6. Зараменских, Е.П. Основы бизнес-информатики: монография / Е.П. Зараменских. – Новосибирск: Издательство ЦРНС, 2014. – 380 с.
7. Каталевский, Д.Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении: учебное пособие. – М.: Издательство Московского университета, 2011. – 304 с., ил.
8. Клещев, А.С., Шалфеева, Е.А. Концептуальное проектирование управляемой системы поддержки интеллектуальной деятельности // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. – Минск: БГУИР, 2016. − С. 31 38.
9. Курейчик, В.В. Анализ и обзор моделей эволюции / В.В. Курейчик, В.М. Курейчик, П.В. Сороколетов // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2007. – №5. – С.114-126.
10. Ларичев, О.И. Вербальный анализ решений системного анализа РАН. – М. : Наука, 2006. – 181 с. ISBN 5-02-033979-2.
11. Ларичев, О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных Странах. – М.: Логос, 2000.
12. Логиновский, О.В. Информационно-аналитическое обеспечение принятия решений по социально-экономическому развитию государства / О.В. Логиновский, В.В. Елагин // Программные продукты и системы. – 2005. – № 4. – С. 1.
13. Новиков Д.А., Смирнов И.М., Шохина Т.Е. Механизмы управления динамическими активными системами. – М.: ИПУ РАН, 2002. – 124 с.
14. Тихонов, А.Н. Цветков, В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений. – М.: МАКС Пресс, 2001.
15. Zachman J.A. A Framework for Information SystemsArchitecture // IBM Systems Journal, Vol. 26, No. 3, 1987.
16. Zachman J.A. The Framework for Enterprise Architecture – Cell Definitions // ZIFA, 2003.
17. Roberts, E.B. The Dynamics of Research and Development. New York: Harper & Row. 1964.
18. Roberts, E.B. A simple model of R&D project dynamics // R&D Management. 1974. 5, no. 1: 1–15.
19. Richardson, G.P. and A. Pugh III. Introduction to System Dynamics Modeling with Dynamo. Cambridge, MA: MIT Press. 1981.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Новое в экономической кибернетике» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
