Сотрудники правового управления при работе с версиями документов различных проектов вводят новые экземпляры или анализируют уже введенные с помощью подсистемы регистрации. Вся информации по проектам храниться в базе данных правового управления. Руководство отдела взаимодействует с подсистемами информирования и анализа. Общая структурная схема информационной системы представлена на рис.1.

Рисунок 1. Общая структурная схема информационной системы

Подсистема регистрации является ключевым элементом системы. К основным функциям данной подсистемы можно отнести: непосредственная регистрация нового проекта, создание, редактирования и удалений версий документа, управление параметрами и статусом версии, контроль текущих версии. На основе выделенных функций в схеме (рис. 2) данной подсистемы должны присутствовать блок контроля версий, блок управления параметрами версий. В отдельный элемент выносится блок авторизации, который позволяет при регистрации версий фиксировать идентификаторы сотрудников.

Рисунок 2. Подсистема регистрации

Руководитель правового управления получает мгновенную информацию обо всех документах, обработанных сотрудниками отдела. За реализацию этой функции отвечает подсистема информирования, которая в режиме реального времени отфильтровывает все записи с соответствующим значением поля подтверждения.

Аналитическим ядром информационной системы является подсистема анализа (рис. 3).

Рисунок 3. Подсистема анализа

Подсистема анализа генерирует типовые отчеты двух видов: по версиям и по проектам.

Отчета первого типа формируются блоком анализа версий документов и предназначены для оценки уровня работы отделов, которые являются авторами проектов.

Отчеты второго типа формируются блоком анализа сотрудников и предназначены для определения эффективности работы отдела через продуктивность его сотрудников.

Для сетевой парадигмы характерно обучение на основе решения конкретных проблем, что предполагает эклектичность в самостоятельном получении знаний, но более высокую мотивационную обеспеченность. Сфера взаимодействия обучающихся в значительной степени смещается в сферу виртуального пространства Интернета, где они должны совместно решать поставленные перед ними проблемы, а также те проблемы, которые они формулируют самостоятельно. Компьютерные сети используется не столько для получения знаний, сколько для сотрудничества, получения опыта профессиональной деятельности. Для коллективных учебных проектов по ряду предметов, в том числе и по математике хорошо подходит Вики-технология, как среда сетевого соучастия и организации совместной деятельности обучаемых. Использование Вики-технологии позволяет вести речь об обучении как процессе создания учащимися совместного сетевого контента.

Платформа предполагает разработку модели сетевого портала, который будет средством взаимодействия в системе педагогический вуз – школы. Одной из основных задач в рамках данного направления является построение модели сетевого портала и методики его использования для взаимодействия между педагогическим вузом и школами региона. Портал реализуется на базе Вологодского государственного педагогического университета и включает в себя организационно-технологическое и информационно-методическое обеспечение. Организационно-технологическое обеспечение содержит инструкции по работе с порталом для разных типов пользователей. Информационно-методическое обеспечение, включает: методическое пособие по разработке сетевого курса; методические рекомендации по использованию сетевого курса в системе взаимодействия педагогический вуз – школа.

Для экспериментального исследования разработанной модели разрабатывается учебно-методическое обеспечение для системы сетевого взаимодействия. Учебно-методическое обеспечение включает в себя образовательную программу для курсов повышения квалификации учителей школ и преподавателей вузов в области применения информационно-коммуникационных технологий и сетевого взаимодействия в системе педагогический вуз – школа и курсы по дисциплинам “Информатика”, “Математика”, “Физика”. Также в рамках данного направления необходимо проведение курсов повышения квалификации для учителей и преподавателей вуза.

После анализа результатов апробации методики и модели будут разработаны рекомендации и методические материалы по использованию результатов данного исследования при построении системы взаимодействия между педагогическими вузами и школами.

Результатом исследования в рамках данного направления будет модель организации сетевого взаимодействия в системе педагогический вуз – школа. Эта модель может стать основой дальнейших исследований. Кроме того, возможно применение данной модели в области инженерного образования, например, в системе взаимодействия технический вуз – школа.

В качестве основных направлений внедрения результатов исследования в образовательный процесс можно выделить:

• система дополнительного образования школьников;
• организация работы с одаренными детьми;
• профориентационная работа со школьниками и студентами педагогического вуза;
• повышение квалификации учителей школ и преподавателей вузов в области применения современных информационно-коммуникационных технологий и сетевого взаимодействия.

Исследования в рамках данного направления будут особенно полезны сельским школам. Если в крупных городских школах проблемы информатизации образования постепенно решаются, хотя и не полностью, то в удаленных сельских школах они пока еще далеки от своего решения.

В настоящее время, когда сельская школа стала повсеместно малочисленной, когда произошло существенное обеднение сельского социума, были ликвидированы детские сады. Дома культуры, клубы и другие образовательные учреждения, сельская школа может стать общественным культурным центром деревни благодаря наличию доступа к глобальным информационным сетям. Специфической особенностью многих таких школ являются малочисленные разновозрастные группы, охватывающих несколько классов. В их образовательной деятельности сегодня необычайно важен аспект инновационной направленности, внедрения интерактивных технологий обучения и использования электронных образовательных ресурсов. Все эти задачи сельские школы могут решить только во взаимодействии с педвузами, использую их кадровый и научный потенциал.

Особую актуальность в настоящее время приобретает проблема развития познавательной активности учащихся в образовательном процессе. В связи с этим в процессе обучения отдельным предметам (математике, физике и информатике) необходимо изменить подходы к организации самостоятель­ной учебно-познавательной деятельности учащихся, поскольку эффективная организация таковой способна не только создавать условия для повышения качества обучения, но и влиять на развитие творческих способностей, самостоятельности и активности, то есть способствовать становлению и развитию будущей профессиональной компетентности человека [2].

Информатизация представляет собой направленный процесс системной интеграции компьютерных средств, информационных и коммуникационных технологий для получения новых общесистемных свойств, которые позволяют более эффективно организовать продуктивную деятельность человека, группы, социума[2]. В процессе информатизации решаются проблемы изменения вглядов на производство, меняется уклад жизни, шкала ценностей. От членов информационного общества теперь требуется способность к креативу, возрастает цена знания. Возникает проблема, как организовать свою работу правильно, и как за короткое время получить большое количество знаний и информации. В связи с этим появляется необходимость реновации учебного процесса через  активное внедрение инновационных интерактивных методов обучения. Чтобы решить эту проблему, английский психолог Тони Бьюзен изобрел метод интеллект-карт.

Интеллект-карта – это графическое представление продуктов деятельности головного мозга, полученных в ходе радиантного мышления. Это мощный графический метод, с помощью которого высвобождается огромное количество информации, скрытой в нашем мозге. Данный метод можно применить в любой сфере жизни, где необходимо решать интеллектуальные задачи. Отличительные черты интеллект-карт: объект изучения находится в центре, связанные темы, представлены в виде ветвей, которые расходятся из центра с сопровождающими их ключевыми словами или условными обозначениями. Далее от ветвей более высокого порядка отходят ветви, несущие вторичные идеи и т. д. Формируется связанная узловая система.

Для улучшения интеллект-карт можно использовать различные цвета, рисунки, закодированные выражения и трехмерную глубину. С помощью данных средств увеличивается творческий запас и лучше запоминается информация.

Рациональное хранение в памяти увеличивает объем усвоенной информации.  Поэтому интеллект-карта является переходом от линейного через латеральное к радиантному мышлению.

Каждый день мы получаем огромное количество информации. Те знания, взгляды и убеждения, которыми мы обладаем, принадлежат только нам. Взаимодействуя с другими людьми, человек решает интеллектуальные задачи, которые могут принести ему много пользы. При составлении интеллект-карт мы комбинируем свои навыки и умения с аналогичными способностями других людей. Тем самым дифференцируем и интегрируем граф чужих и своих ассоциаций.

В процессе коллективной работы внутри группы возникает и крепнет с каждым шагом некий консенсус. Он перевоплощается в интеллект-карту. На протяжении всего процесса коллективного взаимодействия, каждый участник интегрирует собственную “интеллектуальную” энергию с энергией других участников. В результате этого рождается «коллективный разум». Поэтому интеллект-карта показывает эволюцию «коллективного интеллекта» и фиксирует обмен информации между многими людьми.

Областями для внедрения групповых интеллект-карт являются: кооперативные творческие проекты, коллективный поиск решения задач и анализ, работа с памятью,  групповая генерация решений. В последнее время метод групповой интеллект-карты с огромным успехом применяется в  школах, вузах и деловых организациях.[1]

Достоинства групповых интеллект-карты: естественный метод мышления и освоения новых знаний при котором уделяется одинаковое внимание работе отдельным участникам, а также группе в целом, а сам «коллективный мозг» насыщается за счет отдельным участников и делает свой обновленный ресурс доступным для отдельных участников, тем самым вносится большой вклад в работу коллектива.

Составлять интеллект-карты можно и с помощью всемирной глобальной сети. Большое количество online-сервисов позволяют собираться в данной среде и решать интеллектуальные задачи, независимо от местонахождения участников. Рассмотрим некоторые из них.

MindMeister (Web 2.0 приложение, которое предназначено для генерации диаграмм связей), Comapping (для разработанной диаграммы поддерживает автоматическое раскрытие диаграммы и групповое асинхронное управление), Mind42 (простой сервис для создания диаграммы семантических связей), Text2MindMap (сервис, который преобразует любой текстовый список в законченную диаграмму), Ekpenso (Internet-сервис для генерации диаграмм связей с облегченным механизмом публикации), Bubbl.us (Internet-сервис коллективной разработки диаграмм связей).

Уже сейчас очевидно,  что  в  механизме  Интеллект-карт  множество достоинств:  простота  восприятия  и  запоминания  больших объемов информации,  поддержание постоянного  креативного тонуса, возможность  получения  целостного образа сложного объекта и экономия времени. Online-сервисы позволяют создать целой группе людей полотно знаний, на котором есть от чего оттолкнуться и хорошо просматривается вектор дальнейшего движения.

Социокультурное пространство современного общества характеризуется высокой степенью виртуализированности, которая представляет собой инновационный процесс. Катализатором виртуализации являются информационно-коммуникативные инновации. Как инновационный процесс, виртуализация в ходе своего развития инициирует существенную перестройку общественно-культурной среды. Результаты этих преобразований находят свое выражение во включении общественных дискурсивных практик в электронное коммуникативное пространство глобальной сети Internet  и в замене общественных дискурсивных практик их информационными образами, т. е. симуляциями [1].

Виртуализация дискурсивного поля современной культуры влечет к размытию границ между письменным и устным дискурсом, что формирует плацдарм для появления дискурса принципиально нового типа – виртуального. Виртуальный дискурс разворачивается в электронном коммуникативном пространстве сети Internet. Именно глобальная паутина взяла на себя функции и инструменты среды формирования и развития инновационных процессов. Новые семантические коммуникативные системы создаются на основе гетерархической коллаборативной кооперации всех коммуникантов в открытом информационном пространстве сети Интернет.

Категория «дискурс» является одной из основополагающей на современной этапе философии науки, поскольку позволяет рассматривать анализируемые проблемы сквозь призму коммуникативных практик, с учетом ситуационных, прагматических, временных, лингвистических и других аспектов. Понятие дискурса многозначно по своему изначальному окружению, оно может обозначать речь, текст, рассуждение, диалог, разговор. Однако, семантика понятия «дискурс» значительно шире дефинитивных границ обозначенных выше категорий.

Основной характерной чертой дискурса является его незавершенность как синтаксическая, так и семантическая.

Виртуальный дискурс, в первом приближении, можно определить как текстовую систему, являющуюся неотъемлемой частью любого коммуникативного акта в виртуальной реальности. Таким образом, виртуальный дискурс – это текст, который погружен в ситуацию общения в виртуальном коммуникативном пространстве сети Интернет. Выделение сети Интернет в основное поле современной постмодернистской культуры инициировало перемещение основных дискурсов в интерактивное коммуникативное пространство, сформировав своеобразный «винегрет» дискурсов.

Виртуальный дискурса характеризуется специфическим виртуальным контекстом, который обладает следующими ключевыми признаками: “опосредованность, пространственная и временная амбивалентность, ризоматичность, ролевое и жанровое многообразие, мгновенное установление коммуникации, гипермедийность, полидискурсивность и интердискурсивность” [2].

Инновационный характер виртуального дискурса находит свое отражение в современных web-сервисах. Рассмотрим, как ключевые характеристики дискурсивных виртуальных практик можно обнаружиться в функциональных коммуникативных образованиях «глобальной паутины».

Наиболее сильное проявление виртуального дискурса можно обнаружить в сервисах для работы с коллективными гипертекстами, которые построены на основе технологии wiki. Данные ресурсы являются эффективным коллективным инструментом синтеза и аккумулирования знаний по разнообразным областям. Благодаря гипертекстовой сети знания связаны друг с другом, что усиливает взаимное влияние различным семантических систем. Подобное семантическое переплетение дискурсов называется интердискурсивностью. Сервисы коллективного гипертекста поддерживают технологию гипермедиа, что позволяет виртуальному дискурсивному продукту облучать пользователя сразу по нескольким каналам.

Другим web-сервисом, позволяющим коммуникантам генерировать и синтезировать новые знания, является сервис управления интеллектуальными картами.  Интеллект-карта представляет собой графическую компиляцию продуктов деятельности головного мозга, которые получены в ходе радиантного мышления. При взаимодействии с другими людьми в процессе построения интеллектуальных карт человек комбинирует свои умения и навыки. Тем самым дифференцируется и интегрируется граф чужих и своих ассоциаций [3].

В виртуальном коммуникативном пространстве сети Internet одновременно развернуто огромное количество дискурсов, которые связаны между собой разветвленной гипертекстовой сетью. Дуализм в определении виртуального дискурса состоит в том, что каждая их этих дискурсивных практик является виртуальной и сама это разветвленная коммуникативная гипертекстовая паутина тоже является виртуальным дискурсом. Эта особенность виртуального дискурса определяется как полидискурсивность. Благодаря современным социальным web-сервисам полидискурсивность приобрела огромное количество вариантов для реализаций. Все дискурсы в виртуальном коммуникативном пространстве могут существенно различаться по тематике и прочим формальным и неформальным признаком.

Полидискурсивность строит невероятные дискурсивные образования, которые невозможно было бы представить ни в одном другом коммуникативном пространстве. Например, пользователь форума, посвященного проблемам защиты окружающей среды, принимает активное участие в обсуждение вопроса сохранения популяции мадагаскарской клювогрудой черепахи, параллельно с этим он на спортивном аналитическом ресурсе читает статью, содержащую отчет о подготовке мужской сборной Финляндии по керлингу к чемпионату мира. Через боковые активные рекламные баннеры спортивного сайта пользователь изучает предложения туристической фирм об отдыхе на австрийских горнолыжных курортах. В нижней части экрана через сервис обмена мгновенными сообщениями он обсуждает с коллегой по работе проблемы рецептивной эстетики, а в правом верхнем углу браузера запущен просмотр подборки курьезных роликов с популярного видеохостинга. Универсальность виртуального подключения к описанным дискурсам позволяет пользователю мгновенно переключаться между ними, что создает иллюзию единого бесшовного полидискурсивного пространства.

Среди сетевых глобальных сервисов, которые создают принципиальную возможность существования полидискурсивности, можно выделить поисковые ресурсы, каталогизаторы сайтов, форумы, блоги, агрегаторы социальных сетей и т.п.

Сервисы, предназначенные для агрегации социальных сетей, появились сравнительно недавно и создают дополнительные возможности для усиления полидискурсивности виртуальных дискурсивных практик. Подобные Интернет-сервисы позволяют следить за записями своих друзей и коллег в популярных социальных сетях, таких как Flickr, Reddit, Twitter, Blogger, Last.fm, YouTube и т.д. После регистрации на сервисе агрегации социальных сетей пользователь может опционально указать из каких именно сетевых публичных ресурсов будут в дальнейшем импортироваться записи в агрегатор, который одновременно поддерживает трансляцию ссылок на контент огромного количества сетевых ресурсов.

Агрегаторы способны аккумулировать в себе множество аккаунтов, зарегистрированного пользователя и тем самым создавать множественность или полиидентичность виртуальной личности.

Категории «виртуальность», «виртуальная реальность» и «виртуальный дискурс» вызывают особый интерес в современной философии, поскольку затрагивают огромный пласт философских проблем. При этом сам феномен «виртуального дискурса» в настоящее время является недостаточно исследованным. Распределенное управление контентом, асинхронный режим взаимодействия, амбивалентность хронотопа позволили сети Интернет максимально продвинуться на пути от произведения к тексту, наделяя его множественностью восприятия, отсутствием необходимости авторства и идентификации в жанровой иерархии, а виртуальныму дискурсу позиционироваться как ключевому коммуникативному элементу современной культуры.

В данной статье предложен один из вариантов системы признаков для классификации система компьютерной диагностики знаний различных категорий испытуемых. Система включает следующий комплекс признаков [1, 2]:

• Комплексность. Характеризуется набором базовых процедур, которые реализованы в системе. К базовым процедурам можно отнести: подготовку тестовых материалов, планирование сеансов тестирования, проведение тестов, мониторинг процесса тестирования, анализ первичных и вторичных протоколов тестирования. Соответственно с этим критерием системы компьютерного тестирования можно разделить на: комплексные, которые поддерживают основные процедуры компьютерной диагностики; плезиокомплексные (или почти комплексные), которые поддерживают основные ключевые процедуры компьютерного тестирования, но отсутствует один из этапов; не комплексные, такие системы поддерживают, как правило, только две процедуры компьютерного тестирования: подготовку тестовых материалов и проведение сеансов тестирования.
• Независимость диагностических модулей. Характеризуется особенностями реализации программных моделей диагностической системы. В соответствии с этим признаком можно выделить следующие типы: зависимые, которые могут быть частью подсистемой комплексной автоматизированной системы управления учебным процессом образовательного учреждения и независимые, которые являются самостоятельными системами.
• Архитектура сеанса тестирования. Характеризуется комплексом поддерживаемых технических режимов проведения сеансов тестирования. В соответствии с данным основанием системы компьютерного тестирования классифицируются на: локально-ориентированные системы компьютерного тестирования, которые ориентированы на индивидуальное тестирование с формированием и анализом первичных протоколов тестирования испытуемых в пункте тестирования; ориентированные на сетевое тестирование, которые характеризуются наличием в архитектуре системы – специализированного сервера тестирования, который реализует все основные функции, в пункте тестирования устанавливаются программы-клиенты, взаимодействующие с этим сервером; web-ориентированные системы компьютерного тестирования, предназначенные для организации тестирования через глобальную сеть Internet, такие системы могут быть реализованы в форме нативных приложений или с помощью облачных технологий; бланочные системы компьютерного тестирования, которые не рассматриваются для проведения сеансов тестирования с помощью компьютера, а предназначены лишь для подготовки диагностических материалов для организации различных форм бланочного тестирования и последующего анализа его результатов; плезиоуниверсальные системы компьютерного тестирования предназначенные для поддержки нескольких различных режимов компьютерного тестирования; универсальные мультиплатформенные системы компьютерного тестирования в которых реализованы любые режимы проведения сеанса тестирования.
• Формат выходных тестовых материалов. Данный признак классификация зависит от архитектуры сеанса тестирования, но разница в том, что акценты делаются не на технологическое основание организации сеанса тестирования, а на формат тестового пакета, который, безусловно, зависит от способа проведения сеанса тестирования. По данному основанию компьютерные системы тестирования можно разделить на: системы с дигитальными системозависимыми выходными тестами, которые можно «проигрывать» только в инструментальном пространстве системы компьютерного тестирования, как правило, через специальную подсистему тестирования, которая инсталлируется на компьютер испытуемого; системы компьютерного тестирования с дигитальными автономными выходными тестовыми пакетами, которые можно применять за переделами пространства системы компьютерного тестирования, где они были созданы, как правило, тест компилируется в исполняемый файл или конвертируется в документ, с которым можно работать, используя прикладные программы общего назначения; системы компьютерного тестирования с бумажными выходными тестовыми материалами, которые предназначены для использования в процессе подготовки диагностических материалов для бланочного тестирования; универсальные системы компьютерные тестирования, поддерживающие широкий спектр форматов выходных тестовых пакетов.
• Назначение системы компьютерного тестирования. По типу тестовых материалов, рассмотренных в целевом аспекте, системы компьютерного тестирования можно разделить на: контролирующие системы, предназначенные для создания диагностических материалов для проверки уровня знаний, удовлетворяющие соответствующим требованиям; обучающие системы, которые позволяют раскрыть обучающий потенциал компьютерных тестов; системы для генерации и создания психологических тестов; универсальные системы компьютерного тестирования, поддерживающие несколько типов тестов.
• Основная структурная единица. Характеризуется ключевыми принципами, которые лежат в основе построения базы данных системы компьютерного тестирования. Можно выделить два типа таких систем: компьютерные системы тестирования, предназначенные для создания  заданий в тестовой форме (такие системы имеют богатую палитру средств ранжирования, группировки, фильтрации, поиска, сортировки и позволяют собирать тестовые пакеты на основе заданий, хранящихся в базе заданий в тестовой форме, как в контексте выделенных тематических единиц, так и интегрированные); системы компьютерного тестирования, ориентированные на тест (такие системы не содержат базы заданий в тестовой форме, а задания существуют только в рамках тестовых пакетов).
• Надежность взаимодействия пользователя и системы компьютерного тестирования. Характеризуется процедурной и системной надежностью процедуры компьютерного тестирования. Процедурная надежность здесь понимается в контексте достоверности результатов тестирования. На процедурную надежность оказывают влияние: возможность использования других программных продуктов и электронных материалов пользователем во время проведения сеанса компьютерного тестирования, режим и способ выбора теста и испытуемого при инициализации сеанса тестирования и т.п. Системная надежность зависит от наличия возможности возобновления сеанса компьютерного тестирования без потерь после мягкого сбоя в системе (потеря оперативной памяти). В соответствии с этим основанием системы компьютерного тестирования классифицируются на: системы без защиты процедуры тестирования (в таких системах отсутствуют любые механизмы обеспечения процедурной и системной надёжности); системы со средним уровнем защиты процедуры тестирования (обладают средствами обеспечения процедурной или системной надёжности процедуры тестирования); системы с максимальным уровнем защиты процедуры тестирования (в таких системах реализованы механизмы обеспечения процедурной и системной надёжности процедуры тестирования).
• Максимальное количество элементов ответов заданий в тестовой форме. Зависит от максимально допустимой величины вариантов ответов, которые система позволяет создавать в заданиях в тестовой форме. В соответствии с данным основанием системы компьютерного тестирования можно поделить на: системы компьютерного тестирования с ограниченным числом вариантов ответов (в таких системах максимально допустимая величина вариантов ответов равна четырем или пяти); системы компьютерного тестирования с условно ограниченным количеством элементов вариантов ответа (такие системы поддерживают ограниченное количество вариантов ответов, но максимально допустимое значение очень большое, например, сто или тысяча); системы компьютерного тестирования с неограниченным количеством вариантов ответов.
• Поливариантность тестовых заданий. Задается возможностью создавать для каждого задания теста некоторого множества допустимых заданий в тестовой форме (например, фасета) и во время сеанса тестирования система каждый раз делает выборку из элементов этого множества и визуализирует для решения испытуемому.  В соответствии с этим системы компьютерного тестирования можно классифицировать на те, которые поддерживают поливариантность и те, которые не поддерживают.

Экономически грамотное управление деятельностью предприятия во многом определяется умением её анализировать. Вот почему в современной микроэкономике особая роль отводится анализу хозяйственной деятельности (АХД). С помощью АХД оцениваются результаты деятельности предприятия, глубоко и системно исследуются, факторы, которые оказывают влияние на их изменение, обосновываются управленческие решения и планы, осуществляется контроль за их исполнением, выявляются резервы повышения эффективности функционирования предприятия [1].

Предметом рассмотрения данной статьи является проблема повышения качества микроэкономического анализа на предприятиях агропромышленного комплекса через его автоматизацию и внедрение интеллектуальных информационных систем.

Активное развитие и внедрение интеллектуальных информационных систем является характеристическим признаком нашего времени и появление их на «территории» макроэкономического анализа с/х предприятий лишь вопрос нескольких лет.

Поскольку АХД является научной базой для принятия управленческих решений в бизнесе, то он должен соответствовать определенным методологическим принципам. Наиболее существенными для нас, в контексте разрабатываемого вопроса, являются [2]:

1. Оперативность;
2. Точность;
3. Системность;
4. Комплексность;
5. Научность.

Рассмотрим, как каждое из этих требований соблюдается при проведении микроэкономического анализа на сельскохозяйственных предприятиях, и какие изменения может привнести автоматизация АХД. Изучение микроэкономического анализа производилось на сельскохозяйственных предприятиях Вологодского района. Обязательным условием при их выборе был автоматизированный бухгалтерский учет.

Одним из самых важных методологических принципов АХД является его оперативность, которая подразумевает умение быстро и своевременно проводить анализ и принимать управленческие решения. Рассмотрим организационную схему микроэкономического анализа при неавтоматизированном подходе.

1.      Данные о хозяйственной деятельности территориально распределенных подразделениях собираются в центральной бухгалтерии (обозначим длительность данной стадии за t1);

2.      Производится обработка первичной документации, в ходе которой основная часть данных вводится в систему автоматизированного бухгалтерского учета (обозначим это время за t2);

3.      На третьем этапе происходит подготовка данных для анализа в форме низкоаналитичных бухгалтерских отчетов (t3);

4.      Данные о результатах хозяйствования извлекаются из бухгалтерских отчетов и проходят когнитивную обработку в экономическом отделе (t4).

Таким образом, информация о деятельности подразделений может быть проанализирована только через Т= t1+t2+t3+t4. По нашим оценкам эта величина Т составляет в среднем 20 дней. Кроме того, необходимо отметить, что Т не включает времени генерации управленческих решений, а лишь содержит время на подготовку данных.

Общую задержку Т на время выполнения стадий 1 и 2 сократить пока   вряд  ли   возможно.   Если  же   говорить   о   времени        то соответствующая стадия может быть полностью автоматизирована, что приведет к её значительному сокращению. Кроме того, при автоматизации АХД, на четвертом этапе нет необходимости в работе с низкоаналитичной бухгалтерской отчетностью, так как данные поступают к экономисту в обработанном, готовом для анализа виде, в форме настроенных отчетов, что значительно сокращает t4.

По нашим оценкам, при автоматизированном анализе величина временного зазора Т сокращается до 12 дней, что, повышает скорость, а значит и оперативность АХД.

Кроме своевременности, микроэкономический анализ должен обладать точностью, то есть, основываться на достоверной, проверенной, реально отражающей объективную действительность информации, а выводы подтверждаться точными аналитическими расчетами. В связи с этим необходимо отметить второй негативный аспект неавтоматизированного анализа, а именно, достаточно высокую вероятность появления ошибок на всех четырех стадиях АХД. Особенно высока эта вероятность на четвертом этапе, где процесс извлечения информации из бухгалтерских отчетов, связан с неавтоматизированном переработкой огромных массивов данных. Следовательно, помимо снижения оперативности экономического анализа в силу временной задержки Т, может произойти её искажения с вероятностью Р, что в свою очередь приводит к ошибкам в выводах о результатах хозяйствования.

Как уже было отмечено, 3 и 4 стадии сопряжены с рутинной работой по подготовке данных для анализа, которая и является местом возникновения ошибок.

Другим важным методологическим принципом АХД является системность, то есть, каждый изучаемый объект должен рассматриваться как сложная динамическая система, которая в свою очередь состоит из элементов, определенным образом связанных между собой. Однако, структура бухгалтерской информации не соответствует структуре экономической информации (понятия экономического анализа как правило несколько шире, например, статья затрат). При неавтоматизированном АХД согласование бухгалтерской и экономической информации является достаточно сложной задачей, и поэтому, анализ осуществляется в терминах бухучета, что нарушает принцип системности. При автоматизации микроэкономического анализа для соблюдения этого требования существует возможность согласования бухгалтерских и экономических понятий, например, с помощью специальных справочников.

Принцип комплексности требует при проведении анализа охвата всех звеньев, рассмотрения всех аспектов хозяйствования. При неавтоматизированном подходе проблема ширины анализа упирается в проблему   подготовки   данных,   которая,   как   уже   было   сказано, осуществляется ручным или слабо автоматизированным способом. Следовательно, соблюдение принципа комплексности, может провести к еще большему увеличению временного зазора Т. Другим негативным моментом, оказывающим влияние на выполнение этого требования, является несоответствие по полноте, то есть, бухгалтерская система может не содержать всю информацию, необходимую для изучения всех аспектов хозяйствования.

При автоматизированном АХД не существует проблемы сбора данных, а несоответствие по полноте может быть решено через расширение функционала бухгалтерской системы.

Принцип научности заключается в использовании научных методов в обработке информации и генерации управленческих решений. При неавтоматизированном подходе главной причиной не соблюдения данного принципа является недостаточная компетенция сотрудников экономических отделов сельскохозяйственных предприятий в вопросах методики и методологии системного комплексного микроэкономического анализа, вследствие чего аналитические отчеты и экономические показатели, разработанные ими, обладают низкой репрезентативностью. Примером может служить, отсутствие сравнения фактических результатов с планом на ряде исследуемых нами предприятий, как альтернатива, использовалось сопоставление текущего и предыдущего месяца, что при сезонности хозяйственных процессов в данной отрасли недопустимо.

Автоматизация анализа расширяет методологический и методический аппарат участников АХД, предоставляет доступ к методам, которые в силу своей трудоемкости и сложности были для них не доступны, позволяет хранить и использовать всевозможную дополнительную информацию, в том числе и плановые показатели.

Результаты проведенных исследований показывают, что автоматизация АХД, значительно повышает качество анализа, однако, это касается только, этапа подготовки данных для выработки управленческих решений.

Отсюда второе важное следствие, автоматизация микроэкономического анализа лишь ступень лестницы ведущей к повышению эффективности управления, она создает плацдарм для внедрения современных экономико-математических интеллектуальных систем управления, что и является предметом дальнейших исследований.

Интеллектуальные системы – это закономерный результат развития информационных систем, они собрали в  себе комплекс наиболее наукоемких технологии с сильным уровнем автоматизации не только отбора и подготовки данных для выработки решений, но и самих процессов генерации альтернатив решений, опирающихся на полученные системой результаты. Круг проблем решаемых ИИС очень широк. Они применяются для микроэкономического анализа, стратегического планирования, инвестиционного анализа, оценки факторов риска, формирования портфеля ценных бумаг, финансового анализа, маркетинга и т.д. [2,7]

Процесс генерации управленческого решения имеет информационную природу. Мы можем рассматривать его как преобразование исходной информации в информацию управленческого решения, а само решение трактовать как информация, специально собранная, проанализированная и переработанная субъектом управления. Поэтому структура, содержание и качество данных, которые привлекаются к  анализу и переработке в интеллектуальной экономической информационной системе, играет ключевую роль в обеспечении качества вырабатываемых системой управленческих альтернатив решений [1].

В данной статье рассматривается классификация источников данных необходимых для работы интеллектуальной экономической системы, предназначенной для решения широкого спектра задач управления на сельскохозяйственных предприятиях.

Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия  является научной платформой для выработки управленческих решений в всех направлениях бизнеса. Микроэкономический анализ по отношению к экономической ИИС может быть внешним или внутренним [4,6]. Для внутреннего производственно-хозяйственная деятельность объекта анализируется экономистом без специальных  программных средств или с их использованием, а результаты анализа в форме вычисленных показателей вводятся в интеллектуальную информационную систему. Во втором  случае, задача АХД делегируется непосредственно экономической интеллектуальной системой и решается специализированными функциональными подсистемами.

По отношению к подсистеме АХД источники данных можно разделить  на учетные, внеучетные и плановые.[3]

К плановым источникам обычно относят все типы планов, которые составляются на предприятии, а также нормативные материалы, сметы, проектные задания и др. Обычно эти данные вводятся в ИИС пользователем и хранятся в базе данных.

К источникам информации учетного характера относятся документы бухгалтерского,  оперативного и статистического учета, а также все виды отчетности, оперативная учетная документация. Однако, ключевую роль в информационном обеспечении подсистемы АХД играют бухгалтерский учет и отчетность, где наиболее полно фиксируются хозяйственные процессы, явления и их результаты.[3] Для обеспечения своевременного  получения данных бухгалтерского учета экономическая интеллектуальная система должна иметь интерфейс с автоматизированной системой бухгалтерского учета.

К внеучетным источникам данных относятся документы, которые регламентируют хозяйственную деятельность, а также информация, которая не относятся к перечисленным ранее видам. К ним можно отнести следующие: официальные документы, которыми должен пользоваться субъект хозяйствования в своей деятельности, хозяйственно-правовые документы, решения общих собраний коллектива, материалы изучения передового опыта, полученные из разных источников информации.[3] Информация из внеучетных источников вводится в ИИС пользователем (полуэкспертом) через специальный диалоговый компонент.

По значимости информация делится на основную и вспомогательную, которая необходима для более полной характеристики изучаемого явления или процесса.

По периодичности поступления информация делится на регулярную и эпизодическую.[3] К источникам периодической информации относятся обычно источники учетной и, частично, плановой информации. Эпизодическая информация собирается по мере необходимости из плановых и внеучетных источников.

По отношению к объекту анализа информацию разделяют на внутреннюю и внешнюю. Подобная классификация объясняется делением всех факторов, которые необходимо учитывать при выработке управленческих решений, на экзогенные и эндогенные [5].

К экзогенным принято относить факторы, которые перманентно являются внешними относительно объекта исследования и описывают неизменяемые предприятием характеристики и параметры  окружающей среды. Чаще всего, экзогенными факторами принятия решения являются системообразующие факторы и параметры конъюнктуры.

А к эндогенным относятся параметры, которые являются внутренними относительно объекта исследования, это данные, описывающие краткосрочно постоянные свойства состояния самого объекта (предприятия). Эндогенными факторами принятия решений могут быть производственные, социальные, экономические,  и прочие характеристики, определяющие собственную структуру и производственные возможности объекта анализа.

Например, на предприятиях агропромышленного комплекса эндогенные (внутренние) факторы ассоциируются с факторами производства, возникающими из используемых в этом процессе ресурсов, а внешние параметры определяют, как факторы окружения, определяющие условия деятельности. Специфика предприятий данной отрасли обусловила сложный характер взаимодействия внешних и внутренних факторов. Условия сельскохозяйственного производства охватывают природно-климатические и общественные экзогенные факторы формирующие производственную среду и лимитирующие действие основных эндогенных факторов основного производства. В то же время, часть экзогенных факторов в данной отрасли выступают по отношению к производству не только как условия, но и как ресурсы (природно-климатический фактор), которые при вовлечении в производство становятся его факторами.

По отношению к подсистеме поддержки и поиска решений информацию можно разделить на целевую и ситуационную. На основе данных оперативного учета, рассчитанных аналитических показателей, формализованных знаний, которыми “обладает” интеллектуальная система, производится анализ ситуации. С учетом факторов и целей ИИС формирует и анализирует альтернативы управленческих решений и через специальный диалоговый компонент выдает полуэксперту (пользователю) оптимальное решение, которое сопровождается логическими объяснениями “выводов”. Целевая информация формируется в основном из плановых источников, а ситуационная на основе учетных и внеучетных данных.

Сегодня остро встает вопрос о необходимости формирования компетентности педагогов в области информационной безопасности личности учащихся, как закономерный ответ на информационные угрозы. Педагог должен формировать у подрастающего поколения навыки информационной безопасности и медиаграмотности, которые позволили бы учащемуся самостоятельно оценивать опасность тех или иных ресурсов, противостоять возникающим в глобальной сети Интернет новым угрозам и рискам, самостоятельно организовывать учебную деятельность в условиях функционирования информационной среды дистанционного обучения [2, c.69].

В целях обеспечения информационной безопасности участников образовательного процесса актуальной становится задача не только расширения содержания подготовки педагогов, но и выработки практических рекомендаций для таких групп как родители и сами учащиеся. Родители зачастую отстают в информационной  компетентности от своего ребенка, не могут обеспечить его информационную безопасность и часто не осознают всёй глубины проблемы.

Государством и обществом осознаётся наличие проблемы обеспечения безопасного доступа детей, учащихся к информационным ресурсам. В «Национальной стратегии действий в интересах детей на 2012 – 2017 годы» указано на несоответствие современной системы обеспечения информационной безопасности детей новым рискам, связанным с развитием сети «Интернет» и информационных технологий, нарастающему вредоносному контенту [1, c.4].

Требуется разработать единую концепцию, описывающую все аспекты безопасного взаимодействия школьника с Интернет средой с учетом региональных особенностей. К таким аспектам можно отнести: модель угроз информационной безопасности детей в глобальной сети Интернет, психологические риски в глобальной паутине, модель организации информационной безопасности в образовательном учреждении.

В современную Интернет-эпоху необходимо иметь целостное представление о процессе обеспечения информационной безопасности школьников, а для этого необходимо выявить исторические, региональные, психолого-педагогические и социальные предпосылки проблем информационной безопасности.

Для более детальной разработки теоретических и практических основ информационной безопасности школьников в глобальной сети Интернет необходимо:

1. Разработать комплексную модель школьника в информационном пространстве сети Интернет. Данная модель должна содержать совокупность взаимосвязанных профилей школьника для доступа к различным сервисам сети Интернет. Анализ подобной модели позволит сделать обоснованные выводы об интересах школьника во всемирной паутине, получить представление о его предпочтениях и мотивах. Модель школьника в сети Интернет можно дополнить загружаемым, скачиваемым и порождаемым им контентом, который может включать в себя текстовые, графические, аудио и видео материалы.

2. Выполнить анализ угроз информационной безопасности школьников в сети Интернет. В ходе анализа будут выявлены основания для классификации и описание всех угроз, имеющих значение в рамках изучения данной проблемы, в разрезе выделенных классификационных оснований.

3. Детально изучить существующие проблемы интернет-зависимости школьников во всех аспектах. Здесь можно выделить актуальные примеры интернет-зависимости: от социальных сетей, от сайтов развлекательной направленности, от социальных сетей, от видеохостингов, от онлайн-игр.

4. Исследовать основные принципы организации защиты детей от вредной информации в сети Интернет. Изучить позитивный и негативный опыт в России и в зарубежных странах.

5. Изучить рынок современных аппаратных и программных средств обеспечения информационной безопасности детей в сети Интернет. Выполнить их сравнение и проанализировать эффективность использования.

6. Выявить региональные аспекты информационной безопасности в сети Интернет школьников дома и в образовательном учреждении. Проанализировать и определить текущее состояние проблемы.

7. Описать концепцию системы контентной фильтрации в образовательных учреждениях как центрального элемента системы обеспечения информационной безопасности школьников в сети Интернет. Проанализировать ее эффективность и определить текущий уровень развития.

В предметную подготовку будущих педагогов (бакалавров и магистров направления «Педагогическое образование») следует внедрить инвариантные модули содержательной линии информационной безопасности школьников. Разработать методическую систему формирования у будущих учителей компетентности в области информационной безопасности. Вопросы информационной безопасности школьников можно разбирать со студентами в рамках дисциплин «Информационные технологии в образовании» и «Методика обучения и воспитания» [3].

Детальное изучение теоретических и практических основ информационной безопасности школьников в глобальной сети Интернет позволит выработать список мер для органов управления образования, образовательных учреждений, родителей, учащихся позволяющий значительно повысить уровень информационной безопасности школьников в сети Интернет.

“Интернет вещей” – это популярная концепция развития вычислительных сетей, включающих технические устройства, оснащенные технологиями для взаимодействия как друг с другом, так и с внешней средой без участия человека [1].

Концепция «интернета вещей» с начала 2000-х активно обсуждается на Западе учеными, программистами, ведущими вендорами в области телекоммуникационного оборудования, но широкие массы в России впервые услышали об «интернете вещей» благодаря партии утюгов-шпионов из Китая.

В сентябре 2010 года почти во всех российских средствах массовой информации прошла новость, что в Санкт-Петербурге обнаружили партию утюгов из Китая, которые были оборудованы специальным чипом, основной задачей которого был поиск и подключение к открытым беспроводным сетям. Если такое устройство успешно подключалось к сети, то начинало рассылать рекламные сообщения и прочий спам [2].

Хотя встроенный чип был примитивным и мог подключаться только к беспроводным сетям без ключа защиты, а его единственной целью была рассылка рекламных сообщений, но с полной уверенностью можно сказать, что с этими китайскими утюгами массовый «интернет вещей» пришел и в нашу страну. Данные электронные устройства были оборудованы техническими средствами для взаимодействия с окружающей средой и друг с другом без участия человека, поэтому их можно назвать полноценными «участниками интернета вещей».

Согласно прогнозам аналитиков из агентства J’son & Partners [3] пик развития “интернета вещей” должен наступить в 2015 году. В нашей стране объем рынка “интернета вещей” – “умных” технических устройств, которые могут взаимодействовать друг с другом, к 2015 году покажет рост на 57,3% и достигнет 527 миллионов долларов, а к 2020 этот показатель может увеличиться до 980 миллионов.

Понятие «интернет вещей» было введено в 1999 году. Роб Ван Краненбург – руководитель проекта «Интернет Вещей» определяет его, как концепцию пространства, где все объекты аналоговых и цифровых миров могут быть совмещены, что существенно изменить отношения человека с этими объектами, а также атрибуты и сущность самих объектов [4]. Он отмечает, что «интернет вещей» представляет собой сложное многофакторное явление и работает одновременно на всех уровнях: инфраструктурном, аппаратном, программном и прикладном, на уровне сервисов [5].

«Интернет вещей» является прототипом будущего интернета, который отличается от своего текущего состояния следующими признаками [3]: основной фокус будет на машинах (устройствах), а не на человеке (пользователе); значительное увеличения числа объектов, подключенных к сети; ключевой операцией будет считывание данных, а не установление соединения; уменьшение среднего размера объекта, подключенного сети; необходимость существенных изменений инфраструктуры и разработки альтернативных стандартов.

Объекты-пользователи “интернета-вещей” должны иметь физические признаки и средства идентификации, должны поддерживать различные интерфейсы подключения к сети и протоколы, поэтому на первый план выходят современные технологии идентификации, измерения, обработки и передачи данных. Выделим ключевые технологии «интернета вещей».

RFID (Radio Frequency IDentification) представляет способ радиочастотной автоматической идентификации объектов. Идентификации производится через считывание или запись данных, которые хранятся в специальных RFID-метках. Система радиочастотной идентификации состоит из специального считывателя и RFID-метки, которая включает в себя интегральную схему для хранения и обработки данных и антенну.

ZigBee представляет собой спецификацию сетевых протоколов и описывает беспроводные персональные вычислительные сети. Эта технологии ориентирована на приложения, которые требуют гарантированной надежной передачи данных при низких скоростях и длительной работе от автономных источников питания. Три малой потреблении энергии ZigBee поддерживает не только простые соединения, но и самоорганизующуюся и самовосстанавливающуюся ячеистую топологию с ретрансляцией и маршрутизацией сообщений [6].

NFC (Near field communication) представляет собой технологию высокочастотной беспроводной связи на малом расстоянии взаимодействия. NFC реализует возможность для устройств в малом радиусе действия (10 сантиметров) обмениваться данными.

SCADA представляет собой технологию, предназначенную для сбора, обработки и отображения данных об объекте управления или наблюдения в режиме реального времени и реализуемая на базе  программно-аппаратного комплекса.

IDS (Intrusion Detection System) представляет собой программное или аппаратное средство, которое предназначено для обнаружения признаков вредоносной активности, нарушающей безопасность компьютерной системы.