МОДЕЛЬ И АЛГОРИТМ ОПТИМИЗАЦИИ ВЫБОРА НАПРАВЛЕНИЙ ПОДГОТОВКИ ПРИ МНОГОЦЕЛЕВОМ ОБУЧЕНИИ

В статье решается задача оптимального распределения обучающихся по направлениям подготовки в группах многоцелевого обучения. Задача подготовки и переподготовки профессиональных кадров фактически является задачей поиска оптимальной индивидуальной образовательной траектории для каждого специалиста. Учитывая, с одной стороны, уникальность некоторых направлений деятельности и, как следствие, малочисленность соответствующих категорий обучающихся, а, с другой стороны, близость траекторий обучения для родственных направлений подготовки, возникает необходимость формирования групп многоцелевого обучения, что обеспечивает экономию ресурсов образовательной организации, а в ряде случает и повышает эффективность обучения. Траектории обучения в таких группах могут пересекаться, что создаёт возможность динамического перераспределения обучающихся по подгруппам, в которых осваиваются те или иные компетенции. Первоначальной задачей при организации многоцелевого обучения является выбор направления подготовки для каждого специалиста, вопросы разработки математического аппарата оптимизации которого, изучены недостаточно. В работе осуществлена математическая постановка данной задачи. Описаны два этапа её решения: 1) определение оценок возможности формирования у обучающихся компетенций, соответствующих направлениям подготовки; 2) определение оптимального варианта распределения обучающихся по направлениям подготовки. Предложен алгоритм решения задачи.

1. Зимняя И. А. Ключевые компетенции – новая парадигма результата образования / И. А. Зимняя // Высшее образование сегодня. – 2003. – № 5. – С. 34–42.

2. Меньших В. В. Концептуальная модель и технология обучения коллективным действиям по принятию решений при возникновении чрезвычайных обстоятельств / В. В. Меньших, Е. Н. Середа // Труды Академии управления МВД России. – 2016. – № 2. – С. 51–56.

3. Денкс К. А. Задача синтеза индивидуальных планов обучения в пространстве виртуальных учебных групп / К. А. Денкс, Ю. Ю. Якунин, Д. И. Ярещенко // Экономика, статистика и информатика. – 2015. – № 6. – С. 118–127.

4. Меньших В. В. Автоматизированное формирование адаптивных траекторий коллективного обучения / В. В. Меньших, Е. Н. Середа // Современные сложные системы управления : HTCS’2017 : мат-лы XII междунар. науч.-практ. конф., 25-27 октября 2017 г. В 2 ч. Ч. 2. – Изд-во Липецкого государственного технического университета, 2017.–С. 270–274.

5. Меньших В. В. Моделирование процесса выбора траекторий обучения сотрудников органов внутренних дел действиям при чрезвычайных обстоятельствах / В. В. Меньших, Е. Н. Середа, А. Н. Копылов // Вестник Воронежского института МВД России. – 2016. – № 2. – С. 203–212.

6. Меньших В. В. Оптимизация выбора траектории адаптивного группового обучения / В. В. Меньших, Е. Н. Середа // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ-30 : сб. трудов XXX Междунар. науч. конф. : в 12 т. Т. 1 / под общ. ред. А. А. Большакова ; Санкт-Петербург : СПбГТИ(ТУ), СПбПУ, СПИИРАН; Минск : БГАТУ, БГТУ, БНТУ, БГУИР. – СПб : Изд-во политехн. ун-та, 2017. – С. 139–144.

7. Саати Т. Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Л. Саати. – М. : Радио и связь, 1989. – 316 с.

8. Бурков В. Н. Теория графов в управлении организационными системами : учебное пособие / В. Н. Бурков, А. Ю. Заложнев, Д. А. Новиков. – М. : Синтег, 2001. – 124 с.