Проблемы внедрения информационных технологий в деятельность некоммерческих организаций

Что говорит опыт последних лет работы государственных органов по использованию информационных технологий? Это, прежде всего, стихийный и достаточно неустойчивый характер информационного развития с преобладающим интересом к базовой программно-технической среде. Имеется актуальная потребность в общесистемных качественных принципах, обязывающих в управленческих структурах поддерживать:

уверенность руководителей в оптимальности выбора приоритетов в разработке информационных технологий;

наиболее эффективное использование информационных технологий;

доверие руководителей к гарантиям последующего гармоничного совершенствования информационных технологий.

В связи с вышеизложенным, разработка принципов, обеспечивающих устойчивое развитие процессов информатизации и внедрения информационных технологий во все сферы управленческой деятельности, представляется достаточно актуальной задачей. В этой связи вслед за предлагается следующая модификация принципов устойчивой информатизации управления образованием:

Принцип информационной и аналитической открытости.

Организационная система должна быть максимально открыта для получения информации из всего спектра имеющихся внешних источников и для наращивания возможностей (методов и средств) ее аналитической обработки.

Позитивную роль на устойчивость оказывают величины объема и скорости получения информации. Их желательно максимизировать, так как они «компенсируют» возможную неустойчивость, исходящую из внутренней информационной неопределенности.

Введение

предварительной структуризации поступающей информации должно проводиться под непосредственным содержательным контролем лиц, принимающих решения.

Принцип прогнозирования.

В организационной системе должны быть заложены информационно-аналитические механизмы прогнозирования внешней по отношению к ней ситуации, а также — ее собственного поведения.

Прогнозирование лежит в основе упреждающих управляющих воздействий на процесс информатизации. Прогнозированию подлежит исполнимость принципов.

При недостаточности внешних источников информации прогнозирование должно опираться на групповые экспертные процедуры.

Принцип умеренной жесткости управления.

В организационной системе должна быть предусмотрена уровневая информационно-управляющая структура. Она строится по правилу: снижение требований к точности обработки информации по мере повышения уровня управления (и наоборот). На верхних уровнях приоритет имеют экспертные методы обработки информации.

Введение

излишней структурной жесткости управления может привести к потере ее устойчивости, кризису развития. На каждом уровне необходимо предусмотреть девиационные процессы (отклонения от общего плана управления).

Негативно влияет на устойчивость управления величина скорости упорядочения управленческой структуры. Чем ниже скорость упорядочения, тем выше устойчивость.

Принцип сохранения работоспособности.

При разрыве, ослаблении или изменении отдельных связей между уровнями управляющей структуры организационная система должна продолжать функционировать, возможно — с некоторой потерей эффективности.

Необходимо введение дублирующих управляющих связей, однако это не должно приводить к чрезмерной структурной жесткости управления.

Принцип обособленности (отделимости) функций управления.

Каждая функция или задача управления потенциально отделяется от других функций, обладает некоторой независимостью от других функций.

Число функций может быть неограниченным. Общая проблемная область, объединяющая эти функции, должна быть определена (желательно — с использованием исключений).

Принцип ограниченного покрытия.

Возможности средств и методов информатизации должны «покрывать» все функции управления некоторым ограниченным числом информационно-технологических компонентов (подсистем).

Компоненты организационной системы взаимодействуют между собой, причем сложность взаимодействия постоянно возрастает.

Каждая функция управления реализуется некоторым определенным заранее (желательно единственным) набором компонентов организационной системы.

При уровневом упорядочении подсистем распределение числа компонентов по уровням должно подчиняться ранговой закономерности.

Принцип дополнительности.

Определяются сочетания компонентов организационной системы с требованиями функций управления, которые принципиально не должны дополнительно реализовываться информационными средствами в ближайшей перспективе.

Формулируются не подлежащие реализации на основе информационных технологий функции управления.

Эти принципы вытекают из фундаментальных закономерностей устойчивого управления интеллектуально-информационными системами, а также опыта создания информационных систем в области управления образованием. Сформулированные принципы позволяют качественно оценивать уровень устойчивости реализации тех или иных решений в области управления развитием процессов информатизации управленческих структур. Эти принципы позволяют снизить возможность ошибок в расстановке приоритетных задач в процессах информатизации, качественно определить влияние на устойчивость и целенаправленность управления таких ее характеристик, как уровень информационной и аналитической открытости, жесткость управления, компактность представления компонентов создаваемых информационных систем.

Глава 3. Внедрение и основы организации управления информационными технологиями.

3.

1. Принципы построения информационных систем в области управления образованием.

Бурное течение процессов информатизации последнего времени и внедрение информационных технологий во все сферы управленческой деятельности в России во многом обязано появлению рыночных стимулов хозяйствования и открытию доступа к результатам работ в этой проблемной области за рубежом. Современные коммуникационные средства и информационные технологии нахлынули на наш рынок, нарушая традиционные стереотипы отечественного системно-информационного мышления.

Существенным фактором прогресса информатизационных процессов является наметившийся как у нас в стране, так и за рубежом кризис громоздких управленческих структур. Сейчас у мегамонополий мало шансов победить на современном рынке. Модернизации, адаптации к современным рыночным условиям подвергаются практически все традиционно принятые типы управленческих структур. Важную роль в этом играют процессы внедрения информационных коммуникаций, средств распределенной обработки данных, методов реинжениринга и прочих факторов, составляющих феномен процесса информатизации.

Информатизация управленческих структур различного уровня идет в России уже не один десяток лет. Однако именно в последнее время процесс российской информатизации накрыла волна экономического прагматизма, который подпитывается недостатком нормативно-регламентирующих правил рыночной экономики и естественным стартовым невежеством разработчиков в решении вопросов использования современных информационных технологий.

Отечественному опыту не всегда удается что-либо противопоставить напору этой волны. Фундаментальные научные исследования в России в области информатизации ведется явно недостаточно, поэтому в процессах российской информатизации управленческих структур сейчас слишком много хаотичного, неустойчивого.

В этих условиях интересно и важно выделить в процессах информатизации управленческих структур, а также в наиболее близкой автору области образования общие естественные закономерности и тенденции, которые, необходимо учитывать при решении социально-политических, экономических и инженерных аспектов информатизации управления.

Интерес к использованию информационно-управляющих моделей в образовании не случаен. Он является отражением повышенного внимания к вопросам образования, проявляемого во всех странах. Практика показывает, что разработка новых средств и методов обучения оказывает весьма незначительное влияние на ход реального процесса обучения, если их внедрение не обеспечивается соответствующими перестройками в области организации и управления образованием. Эта сложная проблема не может быть эффективно решена управленцами, если их работа будет основываться лишь на прошлом опыте, интуиции и здравом смысле руководителей. Будучи необходимыми сами по себе, эти факторы должны быть дополнены точной, полной и своевременной информацией об управляемой ими образовательной структуре.

Однако и этого уже мало. Люди, принимающие решения, должны иметь возможность:

— пользоваться различными, в том числе и чисто математическими, методами принятия решений;

— моделирования последствий своих решений;

— доступа в режиме реального времени к банкам (российским и зарубежным) педагогической информации по интересующей их тематике;

— обсуждения принимаемых решений с коллегами и экспертами.

Все это заставляет отказываться от уже существующих локальных моделей управления (не только образованием) и переходить к новым моделям управления, учитывающим возможности распределения работы, информации, динамического формирования и трансформации экспертных групп на основе сетевых технологий, прежде всего INTERNET (см. рис. 2).

Рис. 2 Изменение моделей управления образованием Единство процесса управления начинается со сбора информации и кончается принятием определенного решения. В реальных системах управления эти функции раздроблены и распределены между значительным числом порой слабо связанных между собой работников, что затрудняет восприятие управления как целостного процесса, без чего невозможно спроектировать успешно функционирующую управляющую систему.

Существенную помощь в понимании структуры процесса управления в столь сложной области, как образование, может оказать систематическое использование системного анализа, в частности теории принятия решений. Их успешное использование при создании и внедрении управляющих систем позволяет построить стройную систему проведения подобных разработок.

В частности, следует отметить необходимость осуществления специальной подготовки руководителей к работе в условиях новой информационно-педагогической среды.

Элементы теории моделей и теории систем Системой называют любой объект, который следует рассматривать с учетом его внутренней структуры.

Системы подразделяются на материальные (физические, технические, биологические, геологические и т. д.), абстрактные (научные теории, математические модели, уравнения и системы уравнений и т. д.) и смешанные системы, включающие как материальные, так и нематериальные элементы.

Примерами смешанных систем являются автоматизированные системы управления (АСУ), в которые включаются как материальные элементы (компьютеры, бумажные и магнитные носители информации, люди), так и нематериальные элементы (математические модели, программы, знания и опыт специалистов, зафиксированные в структуре АСУ и в содержании документации).

Подобные объекты встречаются во всех областях человеческой деятельности. Их принято называть сложными системами.

Отличительными чертами сложной системы являются наличие у нее сложной внутренней структуры и специфических свойств, которые не наблюдаются у обычных систем с относительно простой внутренней организацией. При этом оказывается, что организациям различных сложных систем (экономических, производственных, военных, образовательных, биологических, физических, научных и т. д.) присущи некоторые общие закономерности, не зависящие от их конкретного содержания и назначения.

Теорией систем (теорией сложных систем, общей теорией систем) называют науку, которая изучает общие свойства сложных систем, методы их исследования, создания и управления ими. Важнейшей составной частью теории систем является системный подход — совокупность методологических принципов, выработанных на основе обобщения опыта работы со сложными системами. Теория систем до сих пор еще не приобрела завершенности и с течением времени включает в себя (или в ней выделяются в относительно самостоятельные разделы) все новые аспекты исследования систем. В качестве своей существенной и важнейшей в прикладном отношении части она включает раздел, называемый системным анализом.

Системный анализ — это научная дисциплина, в которой изучаются проблемы принятия обоснованных решений относительно сложных систем. Под решением здесь понимается некоторый формализованный или неформализованный выбор одного из возможных вариантов достижения цели. Системный анализ, в частности, дает методики принятия решений, позволяющие целенаправленно отыскивать приемлемые решения, отбрасывая те из них, которые заведомо уступают другим.

Цель применения системного анализа к конкретной проблеме состоит в том, чтобы, применяя системный подход и, если это возможно, строгие математические методы, повысить обоснованность принимаемого решения в условиях анализа большого количества информации о системе и множества потенциально возможных решений.

Так, например, при проектировании сложного объекта обычно имеет место многовариантность возможных проектных решений и среди этих возможных вариантов необходимо отыскать один, наиболее выгодный с точки зрения экономики, экологии, надежности, мощности или с какой-либо другой точки зрения, а чаще всего сразу с нескольких точек зрения, часто противоречащих друг другу.

Аналогичная ситуация при принятии решения возникает практически во всех областях человеческой деятельности.

Для всех этих случаев принятия решения характерными чертами ситуации являются:

— сложность системы, относительно которой требуется принять решение;

— наличие множества потенциально возможных решений;

— осуществление выбора на основе некоторого набора критериев приемлемости решения;

— невозможность обоснованного выбора решения без качественного или количественного анализа различных решений из множества потенциально допустимых.

В настоящее время системный анализ применяется в биологии, медицине, экологии, военном деле, управлении и во многих других областях.

Системный анализ включает ряд разделов, относящихся к некоторым общим вопросам и методам, не получившим количественной трактовки (таким, как целеопределение, выделение действий и приемы работы с ними, сочетание формализованных и неформализованных процедур, действия лица, принимающего решения, системные вопросы информатики), и раздел исследования операций, в котором рассматриваются только количественные методы принятия решений. Исторически первоначально сформировалась именно это второе, количественное направление системного анализа.

Соотношение между введенными выше понятиями изображено на рис. 2.

Рис. 2. Структура теории систем Практически любой объект с некоторой точки зрения может рассматриваться как система.

Важно отдавать себе отчет в том, полезен ли такой взгляд или разумней считать данный объект элементом. Совокупность элементов с одной точки зрения может быть вполне самостоятельной системой с очень сложной структурой, а с другой — лишь одной из подсистем некоторой системы более высокого порядка, или даже выступать как элемент. Например, школа — система с точки зрения управления школой (необходимо учитывать ее структуру, цели, кадровый состав и т. д.) и бесструктурный объект с точки зрения управления системой образования в целом.

Одним из наиболее распространенных методов исследования систем является моделирование. Более того, моделирование — один из основных способов познания. Обобщенно моделирование можно определить как метод познания, в котором изучение некоторых характеристик одного объекта — оригинала заменяется изучением соответствующих характеристик другого объекта — модели (от лат. modulus — мера, способ).

Иными словами, модель — это материальный или идеальный (т. е. мысленно представляемый) объект, которым может быть замещен объект — оригинал при изучении некоторых его характеристик.

Обычно модели создаются для следующих основных целей:

— для изучения объекта (его структуры, механизма функционирования, внешних связей и законов развития);

— для прогнозирования реакции объекта на различные внешние воздействия;

— для оптимизации объекта (оптимизации его структуры при создании этого объекта или оптимизации управления им, если этот объект уже существует).

Виды моделей могут классифицироваться следующим образом:

Рис. 3. Классификация видов моделирования Основными рабочими понятиями в рамках анализируемой нами информационной модели управления образованием являются:

— информация;

— переработка информации;

— информационная модель.

Информация — это, по существу, система знаков и символов.

Под переработкой информации понимаются различного рода преобразования этих знаков по заданным правилам («манипулирование символами», как говорят некоторые авторы).

Информационная модель (или «пространство проблем», в отличие от среды задачи) — сведения о задаче, представленные или накапливаемые (в виде кодового описания) в памяти решающей системы.

3.

2.Построение математической модели управления информационными технологиями в образовании.

Существуют три основных проблемы, которые необходимо решить перед созданием математической модели сложной системы:

прежде всего должна быть определена цель создания модели, так как модель отображает оригинал не во всей его полноте (это невозможно, так как модель конечна, а любой объект неисчерпаем), а лишь те аспекты оригинала, которые связаны с достижением поставленной цели; цель, безусловно, сама представляет собой модель того состояния объекта управления;

должен быть выбран тип модели, исходя из двух взаимосвязанных требований: во-первых, модель должна адекватно отображать актуальное состояние оригинала, и, во-вторых, она должна обеспечивать формирование алгоритма преобразования объекта управления из актуального состояния в целевое;

модель должна быть проста в реализации, т. е. требовать для своей реализации минимальных вычислительных и других видов ресурсов, так как в противном случае эта модель будет представлять лишь чисто абстрактный интерес.

Отметим, что в качестве варианта решения этих проблем, имеющего ряд достоинств, в данном исследовании предложена адаптивная информационная модель, обеспечивающая динамическую перестройку решающих правил в соответствии с содержанием обучающей информации и новой (дополнительной) или изменившейся целью.

Модель должна обеспечивать выявление наиболее существенного в объекте с точки зрения достижения цели управления.

Целью создания модели управления информационными технологиями является прежде всего повышение успеваемости учеников, поскольку критерий «повышение эффективности управления» не может быть определен количественно или его формулировка носит субъективный характер.

В настоящее время представляется затруднительным дать скольконибудь приемлемое описание функционирование системы управления информационными технологиями в образовании. В этом случае целесообразно использовать самый общий подход, а именно, модель «черного» ящика.

Математическая модель описывает зависимость между исходными данными и искомыми величинами.

На теоретико-множественном уровне абстрагирования такую модель можно представить в виде схемы (рис 3):

множество входных данных (переменные) X, Y; X — совокупность варьируемых переменных; Y — независимые переменные (константы);

математический оператор L, определяющий операции над этими данными; под которым понимается полная система математических операций, описывающих численные или логические соотношения между множествами входных и выходных данных (переменные);

множество выходных данных (переменных) G (X, Y); представляет собой совокупность критериальных функций, включающую целевую функцию.

Рис. 3.

Математическая модель является математическим аналогом проектируемого объекта. Степень адекватности ее объекту определяется постановкой и корректностью решений задачи проектирования.

Множество варьируемых параметров (переменных) X образует пространство варьируемых параметров Rx (пространство поиска), которое является метрическим с размерностью n, равной числу варьируемых параметров.

Множество независимых переменных Y образуют метрическое пространство входных данных Ry. В том случае, когда каждый компонент пространства Ry задается диапазоном возможных значений, множество независимых переменных отображается некоторым ограниченным подпространством пространства Ry.

Множество независимых переменных Y определяет среду функционирования объекта, т. е. внешние условия, в которых будет работать проектируемый объект.

Все многообразие факторов, которые воздействуют на изучаемый процесс, можно разделить на две группы: главные (определяющие уровень изучаемого процесса) и второстепенные. Последние часто имеют случайный характер, определяя специфические и индивидуальные особенности каждого объекта исследования.

Взаимодействие главных и второстепенных факторов и определяет колеблемость исследуемого процесса. Случайные отклонения неизбежно сопутствуют любому закономерному явлению.

Для достоверного отображения объективно существующих процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных зависимостей. Под причинной зависимостью понимается такая связь между процессами, когда изменение одного из них является следствием изменения другого.

Как правило, если о внутренней структуре моделируемого объекта недостаточно априорной информации, используют статистические методы построения моделей.

В этом случае математическая модель представляет собой уравнение регрессии, то есть геометрическое место точек математических ожиданий условных распределений целевой функции. Простейшим примером такой модели является уравнение парной корреляции, где на целевую функцию воздействует один фактор. На практике в реальном производстве на целевую функцию воздействуют много факторов и искомое уравнение регрессии становится многомерным Предлагается использовать метод факторного анализа.

Методами факторного анализа можно подтвердить существующую гипотезу или сформулировать новую гипотезу на основе большого числа наблюдений. Факторный анализ надо рассматривать как статистический метод вне зависимости от области его приложения. В факторном анализе мы исходим из того, что несколько измеряемых параметров сильно коррелируют между собой. В этом случае эти характеристики процессов взаимно определяют друг друга. В связи с накоплением большого статистического материала при изучении сложных явлений, например при анализе управления в образовании, при прогнозировании по многим параметрам, становится очень трудным, а зачастую и невозможным решить проблему на основе одних логических рассуждений. Факторный анализ позволяет: упорядочить данные, описать взаимосвязи, получить дополнительный материал для проверки интуитивных соображений руководителя или исследователя.

Для описания взаимосвязи целесообразно использовать метод множественной регрессии.

y=f (x1,x2,…xn) (1).

Задача определения связи у от x1 — xn состоит в том, чтобы подобрать такую плоскость, например плоскость Р, которая наилучшим образом вписалась бы в данное корреляционное пространство:

y =a+b1x1 +.+bnxn (2).

При этом под словами «наилучшим образом» понимается удовлетворение требованию наименьших квадратов.

Критическим моментом в рассматриваемой модели является выбор входных и выходных параметров.

Однако, поскольку мы рассматриваем систему управления образованием, то, как было обосновано выше (п.

2.2. 2), выходным параметром может быть критерий успеваемости учеников (средний балл).

Входными параметрами могут быть самые разные величины. Но, поскольку мы исследуем эффективность использования информационных технологий в управлении образованием, в качестве входных параметров можно взять число учебных часов использования ИТ, число часов использования ИТ при самостоятельной подготовке учеников, коэффициент использования вычислительной техники и другие величины, связанные с использованием ИТ в учебном процессе.

Анализ целесообразно проводить по нескольким дисциплинам, изучаемым в УЧЕБНЫМ ЗАВЕДЕНИЕе. Это позволит получить более объективную картину использования ИТ и позволяет исключить субъективные факторы педагогического процесса.

В качестве анализируемых предметов были выбраны:

иностранный язык математика организация и финансирования инвестиций.

Иностранный язык Математика Русский язык Сред бал Ис. сети (учеб часы) К Ис. сети (сам. Раб.) Сред бал Ис. сети (учеб часы) К Ис.

сети (сам. Раб.) Сред бал Ис. сети (учеб часы) К Ис. сети (сам. Раб.) 2002/2003уч.

год 4,3 30 0,2 10 4,7 4 0,2 2 4,4 4 0,3 1 2003/2004уч.

год 4,1 34 0,5 40 4,3 11 0,5 15 4.1 10 0,5 10 2004/2005 уч. год 4,1 54 1 100 3.8 30 0,7 60 4,3 10 0,6 75.

Коэффициент использования ИТ определялся как:

Количество учебных часов с использованием ИТ К= ———————————————————————————;

Общее количество практических занятий Для оценки правильности выбора входной статистической информации использовался коэффициент множественной корреляции R, определяемый по формуле:

R ={b1[(x1/(y]ryx1+…+bn[(xn/(y]ryxn } ½ (3).

Для выбранных входных и выходных параметров коэффициент множественной корреляции составил R=0,8845, что является неплохим подтверждением корректности выбора входных и выходных параметров модели.

Используя метод наименьших квадратов, можно определить коэффициенты в уравнении (2).

Y=X*K (4).

где.

Y- вектор-столбец выходных параметров (средний балл);

Хматрица входных параметров, размерностью 3×9;

Квектор-столбец коэффициентов уравнения (2),.

Кт=[a;b1; b3].

Решая эту систему, получим:

(XTX)-1*XT*Y=K, (3).

где Т — символ транспонирования.

Решая (3), получим:

К=[4,12;0,0125;0,003;0,563].

Теперь можно записать уравнение (1) полностью:

Y=4,12 + 0,0105*X1 + 0,0003*X2 + 0,563*X3.

Проанализировав коэффициенты уравнения (2) по критерию Стьюдента, получаем, что гипотеза о значимости коэффициентов уравнения (2) не отвергается с вероятностью 0,950.

Рис.

4.актиивность использования информационных технологий в гимназии.

3.

3.Анализ эффективности информационных технологий Оценить влияние различных факторов на средний балл учеников позволяет диаграмма на рис.

Прежде всего можно сделать вывод, что наибольшее влияние на эффективность использования информационных технологий оказывает наибольшее влияние число учебных часов с использованием ИТ (сумма коэффициентов 1 и 3 составляет 0,11 063).

Однако, наибольший вклад в повышение среднего балла вносит использование ИТ в учебном процессе, в то время как число часов для самостоятельной работы имеет гораздо меньшую значимость. Из этого можно сделать следующие выводы:

— необходимо коренное улучшение учебных программ, используемых для самостоятельной работы; это позволит при одном и том же составе технических ресурсов существенно повысить влияние ИТ на успеваемость учеников;

— коэффициент использования ИТ в учебном процессе имеет небольшое влияние на успеваемость учеников; следовательно, простым наращиванием учебных часов с использованием ИТ не приведет к росту успеваемости;

Отсюда следуют практические рекомендации для повышения эффективности использования ИТ в учебном процессе:

— количество установленного оборудования не окажет существенного влияния на успеваемость учеников;

— необходимо качественное улучшение программ для самостоятельной работы;

— наиболее проблемным является повышение качества самостоятельной работы учеников с использование ИТ по предмету «Математика», в то время как курс «Русский язык» в гораздо большей степени эффективно использует ИТ в самостоятельной подготовке учеников.

Для большей информативности предложенной модели необходимо использовать больший объем статистического материала и изучение влияния корректировки распределения времени использования ИТ по предметам. Это позволит построить адаптивную модель управления информационными технологиями в образовательном процессе.

Заключение

Современное общество называют информационным. Широкое развитие средств вычислительной техники и связи позволило собирать и хранить, обрабатывать и передавать информацию в таких объемах и с такой оперативностью, которые были немыслимы раньше. Благодаря новым информационным технологиям производственная и непроизводственная деятельность человека, его повседневная сфера общения расширяются за счет вовлечения опыта, знаний, а сама экономика все в меньшей степени характеризуется как производство материальных благ и все в большей — как создание и распространение информационных продуктов и услуг.

В современных социально-экономических и культурных условиях России развитие системы образования в значительной степени определяется тем, насколько эффективно осуществляется управление всеми ее звеньями. Рыночные отношения коренным образом изменили характер функционирования традиционной системы управления. Четко обозначился переход от вертикальной, авторитарно-бюрократический системы управления к корпоративному стилю, основанному на союзе профессионалов и обеспечивающему управление деятельностью любой структуры по горизонтали.

Говоря об управлении информационными технологиями, необходимо учитывать, что управление должно быть оптимальным. Основной проблемой оптимального управления учебным процессом является выбор аналитических методов и численных алгоритмов нахождения оптимального решения.

Качество подготовки специалистов — совокупность свойств и характеристик, определяющих готовность специалистов к эффективной профессиональной деятельности, включающей в себя способность к быстрой адаптации в условиях научно-технического прогресса, владение профессиональными умениями и навыками, умение использовать полученные знания при решении профессиональных задач.

В данной работе рассматривался один из подходов к выбору критерия оптимальности и построения модели управления информационными технологиями в Гимназии.

В работе были поставлены и решены следующие задачи:

Рассмотрены общие принципы построения математических моделей и определено систем управления образовательным процессом, что для моделирования сложных объектов управления при большой степени неопределенности исходной информации может быть целесообразно применение модели «черного ящика», как предъявляющей минимальные требования к объему априорной информации об объекте управления.

Обоснован выбор критерия оптимальности для управления информационными технологиями с точки зрения энтропийной концепции эффективности информационных технологий Получен количественный критерий оценки эффективности использования ИТ, который может быть использован для административных и учебных целей.

Полученные результаты могут найти практическое применение при организации учебного процесса в Гимназии.

Аренков И.А., Мартынова М. В., Ершов В. Ф. Бенчмаркинг: использование потенциала конкуренции. В сб. международного конгресса «Маркетинг и проблемы информатизации предпринимательства». — СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 2004, — с. 312−313.

Бешелев С.Д., Гурвич Ф. Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. — М.: Математика, 2004 г.-180с Бешелев С. Д., Гурвич Ф. Г. Экспертные оценки. — М.: Наука, 2003 г.- 240с Некоммерческие фонды и организации. Правовые аспекты. -.

М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2005г- 324с Кудрявцева Г. А."предпринимательская деятельность некоммерческих организаций .\ Юридический мир № 3 2002г.- 150с Литвак Б. Г. Экспертные оценки и принятие решений. М.: Патент, 2005 г.- 421с.

Мескон М. X; Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 2002.

Ларичев О. К., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. — М.: Наука. Физматлит, 2005 г.-352с Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений. — М.: СИНТЕГ, 2002.

Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. — М.: Мир, 2000 г.-230 с.

Свириденко С. С. Современные информационные технологии. — М.: Радио и связь, 2004.-303 с.

Трифонов Ю.В., Трифонов Д. Ю. Информационная среда как необходимый сектор рыночной экономики. В сб. международного конгресса «Маркетинг и проблемы информатизации предпринимательства». — СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 2005. — с. 128−130.

Хентце И" Хайнеке А. Содержание и задачи информационного менеджмента на предприятии. — «Проблемы теории и практики управления» , — 2005. -№ 4. — с. 48−54.

Иванов А.И., Малявина А. В. Разработка управленческого решения. — М.: НОУ МАЭП, ИИК «Калита», 2004.

Румянцева З.П. и др. Общее управление организацией: принципы и процессы/Мод. прогр. для менеджеров № 3. — М.: ИНФРА-М, 2003.

Смирнов Э. А. Разработка управленческих решений: Учебник для Учебным заведениеов. —М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004.

Шереги Ф. Э., Абросимова Е. А. «Правовые инициативы некоммерческих организаций России «, Москва, 2005 г Уткин Р.В."Организационно-правовые формы и виды некоммерческих организаций.

\ Бюл. Министерства юстиции РФ. № 5. 2002 г Юкаева В. С. Управленческие решения: Учебное пособие. — М.: ОПС, 2002.

Хентце И" Хайнеке А. Содержание и задачи информационного менеджмента на предприятии. — «Проблемы теории и практики управления» , — 2005. -№ 4. — с. 48−54.

Хентце И" Хайнеке А. Содержание и задачи информационного менеджмента на предприятии. — «Проблемы теории и практики управления», 2005, с 120−121.

Трифонов Ю.В., Трифонов Д. Ю. Информационная среда как необходимый сектор рыночной экономики. В сб. международного конгресса «Маркетинг и проблемы информатизации предпринимательства». — СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 2005. — с. 128−130.

Свириденко С. С. Современные информационные технологии. — М.: Радио и связь, 2004.-98 с.

Свириденко С. С. Современные информационные технологии. — М.: Радио и связь, 2004.-154с.