Спросить
Войти

Дипломное проектирование и выпуск конкурентоспособных информатиков'экономистов

Автор: указан в статье

N93(9) 2007

И.А. Меркулина, А.П. Никитин, Е.Н. Каширская

Дипломное проектирование и выпуск конкурентоспособных информатиков-экономистов

В статье проведен анализ выпускных квалификационных работ по специальности «<Прикладная информатика в экономике», выполненных за последние годы на факультете Информационных технологий Всероссийской государственной налоговой академии Минфина России. Обсуждаются области применения профессиональных навыков и умений выпускников, наиболее часто встречающиеся практические задачи, качественное решение которых требует привлечения информатиков-экономи-стов. Рассмотрены основные этапы подготовки дипломных работ. Проанализирована связь тематики выпускных квалификационных работ с современными потребностями рынка в специалистах данного профиля.

Развитие экономики нашей страны и интенсивный рост рынка информационных продуктов, технологий и услуг привели к необходимости подготовки специалистов, совмещающих знания и навыки в области информационных технологий менеджмента и экономического анализа. Вполне очевидно, что работая над совместными проектами, например, при создании экономических информационных систем (ЭИС), профессионалы из разных прикладных областей сталкиваются с трудностями взаимопонимания. Одна из причин этого заключается в различиях их базовой подготовки, различиях профессионального языка и менталитета.

В частности, проникновение информационных технологий фактически во все звенья деятельности современных фирм вызывает конфликт, обусловленный тем, что, говоря упрощенно, менеджеры не понимают особенностей программирования, а программисты «не знают экономики». Преодоление этого противоречия и стало одной из побудительных причин развертывания подготовки студентов по специальности «Прикладная информатика в экономике».

За период с 2004 по 2007 годы на факультете информационных технологий Всероссийской государственной налоговой академии Министерства финансов Российской

60

Федерации (ВГНА Минфина РФ) проходили защиты выпускных квалификационных работ (ВКР) по данной специальности. Всего студентами очной и очно-заочной форм обучения было подготовлено и успешно защищено 79 ВКР. Таким образом, сформировалась достаточно представительная выборка, позволяющая количественно и качественно оценить некоторые содержательные итоги проделанной работы, остающиеся, в общем-то, за рамками официальной отчетности.

Направления ВКР

Профессиональная деятельность информатика-экономиста непосредственно связана «с умением формулировать и решать задачи проектирования профессионально-ориентированных экономических информационных систем» [1], т.е. занимает нишу между заказчиками программного продукта и программистами-исполнителями. Более того, информатик-экономист должен ориентироваться в прикладных задачах различной экономической специфики, что оправдывает и достаточную вариативность направлений ВКР.

В соответствии с квалификационной характеристикой специальности «Прикладная информатика в экономике» рекомендованы следующие базовые направления тематики ВКР [2]:

№>3(9)2007

• проектирование и разработка экономических информационных систем, обеспечивающих обработку информации по комплексу задач и функций управления процессами и ресурсами различных сфер деятельности предметной области;

• разработка систем информационной поддержки принятия решений для менеджеров различного уровня;

• разработка информационных систем управления различными экономическими объектами.

Правила по оформлению пояснительной записки предполагают структуризацию материала по трем разделам: аналитическому, специальному, программному.

При определении конкретной тематики дипломных работ было полезно смоделировать тот круг служебных обязанностей, которые будут выполнять выпускники, пришедшие на работу по специальности в различные фирмы и организации [3]. Итак, среди их профессиональных задач будут присутствовать следующие:

• анализ проблем и информационных потребностей организации;

• разработка модели информационных потоков;

• сбор и анализ замечаний пользователей, сведение их требований в единую концептуальную модель;

• подготовка технических заданий для программистов;

• организация тестирования готовых модулей программного обеспечения;

• координация процесса обучения пользователей.

Среди задач, для решения которых создаются ЭИС, можно выделить:

• оптимизацию общей информационной структуры компании;

• автоматизацию рутинных операций;

• контроль исполнения аналитиками по бизнес-процессам;

• повышение эффективности использо- § вания накопленной информации;

• тактическое и стратегическое планиро- | вание, прогнозирование и многое другое. ^

Очевидно, что перечисленные задачи различаются и по доле известных связей меж- | ду сущностями, и по возможности постро- * ить адекватную детальную модель предмет- ^ ной области. И если наиболее широко рас- § пространенная задача — автоматизация ^ документооборота в фирме — может быть || охарактеризована как структурированная, ^ то стратегическое (а частично и тактиче- 55 ское) планирование в целом представляет собой слабо структурированную задачу.

Понятно, что разработка ЭИС или ее совершенствование путем добавления новых функциональных возможностей являются актуальными только в случае если имеющийся на предприятии вариант информационного обеспечения бизнес-процессов неэффективен или обладает существенными недостатками. Поэтому при обосновании цели дипломного проектирования студенту необходимо четко показать, какие именно позиции в модели «как есть» требуют решения и что предполагается осуществить в проекте, например:

• несовершенство организации сбора и регистрации исходной информации;

• трудности расчета количественных показателей, необходимых для управления объектом из-за сложности вычислений или большого объема информации;

• высокая трудоемкость обработки информации;

• недостаточная оперативность, снижающая качество управления объектом;

• низкая достоверность результатов решения задачи из-за дублирования потоков информации;

• несовершенство процессов обработки информации и выдачи результатов конечному пользователю.

Конечно, создание «с нуля» ЭИС сколь-нибудь крупного или даже среднего масштаN93(9) 2007

ба в современных условиях требует, по крайней мере, нескольких человеко-месяцев, а скорее — нескольких человеко-лет. Поэтому при планировании ВКР целесообразно ориентироваться на разработку или прото-типирование отдельных модулей, встраиваемых в общую структуру ЭИС предприятия, или на автоматизацию отдельных бизнес-функций или бизнес-процессов.

Также заметим, что при создании ЭИС вопрос о целесообразности того или иного решения возникает очень часто. Например, для фирм среднего масштаба актуальна проблема разрабатывать ли ЭИС силами собственного подразделения информационных технологий или ориентироваться на продукцию сторонних производителей. Решение о разработке собственной ЭИС часто мотивируется отсутствием в стандартных пакетах функций, отражающих конкретную § специфику работы компании, и, вдобавок, | перегрузкой невостребованными функцио-| нальными возможностями. Кроме того, не-^ редко руководители фирм отказываются по-| купать готовый программный продукт из-за | отсутствия исходного кода или сложности са-11 мостоятельной адаптации программы к изменяющимся потребностям. Существует опасе-^ ние, что, приобретая стороннее программное обеспечение, фирма оказывается пожиз-§ ненно (в смысле продолжительности жиз-5 ненного цикла программного продукта) свя-■с зана с оплатой услуг сопровождающих ЭИС

программистов компании-разработчика. § Решение о собственной разработке так* же влечет за собой ряд потенциальных про-[= блем. Опыт показывает, что непосредствен* ное взаимодействие специалистов из группы § разработки программного обеспечения (про-| граммистов) и экспертов-менеджеров также сопряжено с существенными трудностями, | в том числе и психологического характера. || Менеджеры руководствуются набором § зачастую внутренне противоречивых и не-| четких правил. Они используют в своей ра-§ боте интуитивные и неформализованные ^ знания, не имеют опыта в формулировании

требований в рамках технических заданий,

лишены целостного представления о специфике разработки программных продуктов, и, в итоге, не имеют четкого представления о желаемом результате разработки ЭИС. В свою очередь программисты не имеют достаточного понимания специфики прикладных задач, склонны к однозначности и однотипности представления данных и процессов(например,для наглядного обеспечения наследования в рамках парадигмы объектно-ориентированного программирования).

Естественно, при переформулировании технических заданий программисты вынуждены повторно проводить большой объем работы по кодированию и отладке, даже несмотря на наличие средств быстрой разработки приложений (RAD) и разнообразных стандартных библиотек, реализующих как те или иные функции анализа данных, так и компоненты интерфейса.

Поэтому, в подготовке такого решения безусловно должен принимать участие специалист по проектированию экономических информационных систем. В противном случае практически неизбежны также побочные эффекты, как:

• отсутствие адекватного понимания потребностей будущих пользователей;

• затягивание сроков из-за недооценки сложности и масштаба стоящих задач, неполноты концептуальной модели;

• «сползание» от планомерной поэтапной разработки к хаотическому «затыканию дыр» и созданию отдельных, слабо связанных и плохо согласованных между собой функциональных модулей.

Очевидно, что будущему информатику-экономисту необходимо уметь корректно оценивать экономическую эффективность подобных решений, грамотно отслеживать возможные риски и издержки. Именно поэтому в специальном разделе дипломных проектов производится сравнение затрат на разработку собственных ЭИС с затратами на другие варианты решения стоящих задач.

№>3(9)2007

Одна из основных проблем, которые определяют цели разработки ЭИС, может быть сформулирована как потребность менеджмента компании в получении адекватной информации, необходимой для принятия решений в сложных и быстро меняющихся экономических условиях. Здесь нужно исходить и из того, что для целей стратегического и тактического планирования полезен ретроспективный анализ деятельности. А при таком анализе могут потребоваться неочевидные заранее показатели.

Из сказанного логично следует вывод об актуальности такой тематики ВКР, как разработка систем информационной поддержки принятия решений для менеджеров различного уровня. Развитие вычислительной техники и методов логического анализа данных послужило предпосылкой для создания так называемых интеллектуальных компьютерных систем, которые призваны помочь пользователю в решении его профессиональных (прикладных и исследовательских) задач, связанных с принятием решений в ситуациях с неполной информацией.

Важным представляется использование в дипломных работах полученных за время учебы сведений по современным методам и средствам анализа экономических данных, извлечения и формализации экспертных знаний.

Экономический анализ как часть ВКР

В настоящее время деятельность практически любого экономического субъекта сопровождается накоплением больших массивов информации, подробно характеризующих его деятельность. Развиваются концепции корпоративных баз данных и информационных хранилищ, используемых для поддержки процесса принятия управленческих решений. Ключевое значение приобретает оперативный содержательный анализ этих данных с целью получения новых, прагматически ценных знаний о потенциальных возможностях предприятия (фирмы) и перспективных направлениях его дальнейшего развития.

Предполагается, что представления о §

возможностях использования современных Si информационных технологий должны соче- | таться с базовыми приемами формализа- ^ ции и постановки задач анализа данных. и Недаром в последние годы в экономических приложениях находят все большее при- | менение разнообразные интеллектуальные * методы «добычи данных» (data mining) и «об- ^ наружения знаний в базах данных» (know- g ledge discovery in databases) [4]. Ц

Эти современные технологии анализа, || в частности, опираются на концепцию шаб- ^ лонов (паттернов), отражающих структуру ss многоаспектных отношений в данных. Отсюда следует практическая значимость овладения студентами как «классическими» методами статистики и эконометрики, так и современными методами структурного анализа данных, которые не связаны с априорными ограничениями на состав анализируемых выборок.

В комплексе эти методы могут сформировать базис для решения таких задач, как классификация, кластеризация, анализ тенденций и прогнозирование, выявление ассоциативных правил, обнаружение аномалий и отклонений.

Одна из ключевых методических задач высшего образования — это развитие профессиональной интуиции студентов с помощью рассмотрения эвристических правил и приемов решения практических проблем. Знание и понимание общности подходов к решению широкого класса задач позволит будущему специалисту быстрее сориентироваться и применять полученные навыки в своей профессиональной деятельности.

Высказывая эту мысль, авторы подразумевают не общего вида «декларацию о намерениях», а вполне конкретные элементы тех учебных курсов, которые они преподают в последние годы (это, прежде всего, такие специальные и общепрофессиональные дисциплины, как «Информационные системы», «Интеллектуальные информационные системы», «Теория систем и системный анализ», «Компьютерное моделирование эконо63

Ik3(9) 2007

мических задач», «Имитационное моделирование экономических задач», «Теория экономических информационных систем» и др.).

В частности, при анализе любых многомерных и объемных баз данных, содержащих информацию, как экономического, так и любого другого характера, перед аналитиком-исследователем встают задачи предварительной подготовки данных, имеющие во многом общий характер. Без их решения не приходится надеяться на получение достоверных и практически значимых закономерностей (знаний).

Применительно к экономическим задачам очевидна важность корректного анализа информации о деятельности организации (фирмы) для принятия решений, которые обеспечили бы ей преимущества в конкурентной среде. Вопрос качества данных является в данном случае ключевым. g Однако выясняется, что часть данных | пропущена, другая — представлена в не-| стандартизированном виде, данные из раз-^ ных источников по каким-то показателям | противоречат друг другу. Часто такие ис-| ходные данные называются «грязными» il (dirty data). Естественно, что и результаты анализа могут быть в той или иной (иногда ^ существенной) мере искажены. Профес-J сионал-аналитик должен уметь пользоваться ся соответствующими программными сред-is ствами, которые могут позволить выявить ■с существующие проблемы в данных. А да-^ лее, либо, используя специальные процеду-g ры очистки и восстановления, исправить g некорректные фрагменты и записи, либо [= грамотно оценить степень влияния выяв-* ленных особенностей на формируемые вы-sg воды и рекомендации. ! Следует отметить, что практически все ^ реально получаемые микроэкономические | данные являются «грязными». Важным мо-|| ментом здесь будет понимание гетероген-§ ной природы ошибок, среди которых могут I быть ошибки:

^ • операторов (ошибки ввода информации);

64

• из-за отсутствия стандартизированных правил ввода информации или пробелов в таких правилах/ их неоднозначности;

• в используемом программном обеспечении;

• из-за неудачной организации или схемы базы данных;

• из-за недостатков системы или процедур учета;

• из-за нарушения целостности данных при редактировании ранее внесенной информации;

• при консолидации данных из различных источников (например, различных подразделений и филиалов);

• из-за перекодирования данных;

• из-за коммуникационных сбоев и аварий оборудования.

Изучение методов моделирования и возможностей их практического применения к исследованию экономических объектов или процессов играет весьма важную роль в образовательной программе информатика-экономиста. Это обусловлено прежде всего тем, что проведение натуральных экспериментов в реальной экономической системе в большинстве случаев невозможно. Более того, процессы реальной экономики имеют достаточно сложную структуру, что подчеркивает недостаточность использования для их анализа вербальных описательных построений. В то же время посредством создания модели появляется возможность декомпозиции, т.е. некоторого упрощения этих процессов. Достигается это, как правило, путем абстрагирования от тех свойств реальной системы, которые не являются значимыми для конкретного случая, и соответственно рассмотрения лишь ее существенных сторон. Поэтому получение как базовых теоретических основ, так и практических навыков моделирования различных экономических ситуаций оказывается актуальной составляющей всего курса образования по специальности.

Прежде всего, это предусматривается в рамках изучения дисциплины «Имита№>3(9)2007

ционное моделирование экономических процессов», входящей в Государственный образовательный стандарт высшего образования. Свое развитие тематика моделирования получает в специальных дисциплинах, преподаваемых в зависимости от выбранной студентами специализации. Так, для специализации «Информационные системы в информационном менеджменте» в учебный план введен предмет «Компьютерное моделирование экономических задач», а для специализации «Математическое моделирование в экономике» —одноименный курс «Математическое моделирование в экономике».

Методика преподавания в ВГНА этих дисциплин основывается на том, что студенты, обучающиеся по данной специализации, станут в своей профессиональной деятельности не столько техническими специалистами по программному обеспечению или аппаратным средствам, а менеджерами в области информации, информационных процессов и технологий.

Необходимо подчеркнуть, что область профессиональной деятельности менеджера по информационным технологиям — это обеспечение эффективного управления информационными ресурсами и системами на уровне организации и использования информации как стратегического ресурса, организация систем управления в отрасли информационного бизнеса. Таким образом, специалист занимается рассмотрением влияния применяемых методов управления на функционирование различных экономических систем и протекание тех или иных экономических процессов. Им исследуются и анализируются принимаемые управленческие решения. Объектами моделирования в данном случае являются различные экономические системы и процессы, а инструментами исследования — математические и вычислительные (компьютерные) модели.

Отметим, что при схожести названий упомянутых курсов, их учебно-методическое содержание различно. В настоящее время под компьютерной моделью чаще

всего понимают структурно-функциональ- § ные или имитационные модели [7].

Структурно-функциональные модели | представляют собой условный образ объ- ^ екта или некоторой системы объектов (или и процессов), описанный с помощью определенных компьютерных средств (таблиц, | блок-схем, диаграмм, графиков, рисунков) * и отражающий структуру и взаимосвязи ме- ^ жду элементами объекта. §

Имитационные модели представляют со- ^ бой отдельную программу или программ- || ный комплекс, в которых реализуется по- ^ следовательность необходимых вычислений 55 и графически отображаются их результаты. Тем самым удается имитировать процессы функционирования отдельного объекта или системы объектов в условиях воздействия на них различных факторов.

Таким образом, имитационное моделирование является одной из областей компьютерного моделирования. Актуальность изучения данной дисциплины определяется тем, что в условиях интенсивного развития современных информационных технологий студенты должны знать принципы моделирования сложных систем, владеть инструментальными (программными и техническими) средствами изучения процессов функционирования таких систем, использовать методики имитационного моделирования, понимать последовательность и содержание их типовых этапов.

Основной акцент в обучении делается на развитие алгоритмического мышления, способности систематизировать знания о предметной области в виде информационных моделей и реализовать их при разработке ЭИС с помощью объектно-ориентированных и структурных подходов.

Последовательность подготовки ВКР

Планомерность подготовки ВКР обеспечивается взаимосвязями и определенной преемственностью с темами и направленностью курсовых работ (рис. 1). Последовательность выполнения курсовых работ позволяет студентам накопить определенный

Не3(9) 2007

Курсовые работы

4 курс (по специализациям)

Программирование информационных систем

1 курс Информатика и программирование
2 курс Базы данных
3 курс Проектирование информационных систем

Автоматизированные системы в бухгалтерском учете

Математическое моделирование в экономике

Структура ВКР

1. Аналитический раздел
2. Специальный раздел

Рис. 1. Взаимосвязь ВКР и курсовых работ

g объем знаний и практических навыков ис-| следовательской работы для написания Si ВКР.

г^ Курсовая работа по дисциплине «Инфор| матика и программирование» ориентирова| на на дальнейшее освоение возможностей

11 одного из высокоуровневых языков программирования (С++, Object Pascal, Visual

^ Basic). Она предполагает приобретение стуJ дентами опыта внедрения методов инфор§ матики в конкретной предметной области,

S освоение современных технологий и средств

■с разработки алгоритмов и программ, в частS ности, обеспечения этапов создания, отg ладки, тестирования и документирования

g программ для обработки числовой, сим[= вольной и текстовой информации.

^ Выполнение курсовой работы по дисциsg плине «Базы данных» дает студенту возмож! ность квалифицированно подходить к выбору инструментальных средств создания

| ЭИС, обосновывать рациональность схемы

|| построения базы данных, практически реа§ лизовывать сложные запросы к хранимым

Л данным. Тематика курсовых работ связана,

§ например, с разработкой посредством Microsoft Access базы данных оптового магазина, справочника потребителя/покупате66

ля, склада, абитуриента, рецептурного отдела, касс аэрофлота, отдела кадров.

Подготовка курсовых работ по дисциплине «Проектирование информационных систем» может быть связана с проектированием информационных систем торговой компании, кредитования клиентов, поддержки заказа и учета товаров, библиотечной автоматизации и т. д. Это позволяет студенту получить практические навыки написания специального и аналитического разделов ВКР.

Выполнение курсовых работ по дисциплинам «Программирование информационных систем», «Автоматизированные системы в бухгалтерском учете» и «Математическое моделирование в экономике» служит ступенью освоения инструментальных средств реализации программного раздела ВКР.

Курсовая работа по дисциплине «Программирование информационных систем» предусматривает программную реализацию задач, связанных с финансово-экономическим анализом деятельности предприятий и организаций различной организационно-правовой формы (например, разработку информационных систем для Пенсионного фонда РФ, автоматизированную обработку учета складских операций и реализации

N93(9)2007

продукции, автоматизацию учета продаж товаров). При этом в качестве программного средства студент может выбрать любой язык программирования, но при обязательном условии, что он сможет аргументировать свой выбор.

Тематика курсовых работ по дисциплине «Автоматизированные системы в бухгалтерском учете» связана с разработкой средствами пакета прикладных программ «1С: Бухгалтерия» и «1С: Предприятие» таких подсистем, как «Использование материальных запасов», «Учет арендуемых основных средств», «Учет расчетов с покупателями», «Кассовые и банковские операции».

Кратко прокомментируем те специализации, по которым проходит подготовка студентов-информатиков в ВГНА.

1. Специализация «Автоматизированные информационные технологии в бухгалтерском учете» является в известной степени узконаправленной и предполагает углубленное изучение проблем автоматизации бухгалтерского учета и аудита, а также методов их решения. Основными дисциплинами, включенными в данную специализацию, являются «Автоматизированные системы в бухгалтерском учете» и «Автоматизированные системы в аудите». В рамках этих курсов студенты изучают типовые структуры и функциональные возможности мини-бухгалтерий, бухгалтерские программы с расширенными возможностями, системы комплексной автоматизации бухгалтерского, складского и оперативно-хозяйственного учета, расчета заработной платы [10].
2. Специализация «Информационные системы в информационном менеджменте» охватывает более широкий, чем предыдущая, круг задач и направлена на подготовку менеджера в области информационных систем, технологий и ресурсов. Востребованность специалистов такого направления, помимо прочего, обусловлена активным развитием Intemet-технологий и технологий ведения электронного бизнеса. Специальные дисциплины, изучаемые по профилю данной специализации, — «Реинжиниринг бизнес-про- § цессов», «Маркетинг информационных технологий и систем», «Компьютерное делопро- | изводство и электронный документооборот», ^ «Основы электронной коммерции и элект- и ронная система расчетов», «Управление информационной безопасностью бизнеса». |
3. Специализация «Математическое мо- ^ делирование в экономике» предполагает ^ углубленное применение математического § аппарата в различных экономических зада- ^ чах, поскольку, как уже говорилось выше, || совершенствование методов управления ^ хозяйственной деятельностью во многом 55 связано с применением в современной науке разнообразных математических и вычислительных методов исследования. Математические дисциплины, изучаемые по профилю данной специализации («Теория рисков и моделирование рисковых ситуаций», «Дискретная математика», «Экономико-математические модели», «Теория массового обслуживания», «Теория случайных процессов»), имеют большое значение как для успешного усвоения многих специальных дисциплин, так и для всей последующей деятельности специалиста.

Распределение ВКР по областям применения и тематике

Большая часть дипломников проходит преддипломную практику непосредственно в тех организациях, в которые они планируют прийти работать после окончания вуза. Отсюда понятен и весьма высокий уровень инициативы при выборе направленности дипломных работ. Мы считаем, что доля работ, в которых инициатива исходит от студента, не менее 3/4.

В табл. 1 приведено распределение ВКР по областям применения.

ВКР, результатом которых стали решения, ориентированные на использование в банках и прочих финансовых организациях, разделены, так как в сумме они составляют более четверти всех работ. Такими темами ВКР могут быть «Автоматизация анализа финансовой отчетности банков на

Ik3(9) 2007

Таблица 1

Распределение ВКР по областям применения

Область применения разработок в рамках ВКР Доля, %

Торговля 19

Финансовая сфера 15

Производство 11

Банковская сфера 10

Сфера услуг 9

Сфера образования (библиотеки и т. п.) 8

Налоговая сфера 8

Телекоммуникации 6

Макроэкономическая проблематика 6

Медицина 5

Строительство 1

Сельское хозяйство 1

| примере деятельности московских бан^ ков», «Разработка ЭИС для службы эконо| мической защиты коммерческого банка»,

| «Разработка ЭИС для кредитования в комII мерческом банке». Промышленное произ-■ц- водство вместе с сельским хозяйством

и строительством являются областью при-Л ложения только каждой седьмой работы. § До известной степени, данная пропорция § объясняется тем, что вуз расположен в Мо-¡Е скве, где концентрация банковских и финансовых организаций весьма высока. § Соотношение выполненных работ по * специализациям выглядит следующим об-[= разом: 43% — «Автоматизированные ин-| формационные технологии в бухгалтерии ском учете»; 41% — «Информационные | системы в информационном менеджменте», оставшиеся менее 17% — «Математике ческое моделирование в экономике». || Распределение ВКР по тематике пред-§ ставлено в табл. 2.

1| Сумма в таблице превышает 100%, так

Е| как некоторые ВКР можно одновременно

^ отнести к нескольким группам, например, к «Разработке модулей корпоративных ин68

формационных систем» и «Прикладному экономическому анализу».

Под некоммерческими разработками объединены системы библиотечной автоматизации, информационные системы учета абитуриентов, а также работы по совершенствованию информационных систем в налоговых органах (инспекциях разного уровня, вычислительных центрах и т. д.).

Модули корпоративных ЭИС сравнительно часто (13%) создавались в виде надстроек на базе решений компании 1С.

Актуальным является накопление опыта работы по применению тех программных средств, с которыми выпускники, скорее всего, столкнутся в своей практической деятельности после окончания учебы. Особое место здесь занимают программы пакета Microsoft Office, являющегося фактически отраслевым стандартом при подготовке различного рода документации, в том числе и аналитического характера. Поэтому следует позитивно оценить факт, что во многих ВКР именно такие программные продукты (Excel, Access) использовались для решения различных прикладных задач. Попутно отметим, что программа PowerPoint была применена как средство для подготовки и проведения презентаций докладов.

Итак, в качестве средства анализа экономических данных чаще всего использовался Excel, в нескольких работах потребовалось

Таблица 2

Распределение ВКР по тематике

Тематика ВКР Доля, %

Автоматизация (в том числе комплексная) малых предприятий 28

Некоммерческая разработка 11

Разработка модулей корпоративных информационных систем 22

Разработка Internet-решений 8

Прикладной экономический анализ 23

Анализ временных рядов, классификация, прогнозирование 18

№>3(9)2007

использование более развитого инструментария таких программных пакетов, как MathCAD и STATISTICA. Конечно, самыми интересными были работы, в которых студенты демонстрировали самостоятельно разработанные аналитические процедуры и модули.

Среди использованных языков программирования лидирует Visual Basic (включая программирование на VBA — Visual Basic for Application) — 52%. Среда разработки Borland Delphi использовалась в 9% ВКР.

В настоящее время технологии разработки профессионального программного обеспечения подразумевают разделение обязанностей и взаимодействие различных специалистов. Поэтому для информатика-экономиста навыки программирования насущно необходимы, должно быть понимание принципов организации современных интерфейсов, владение стандартами, базовой методологией проектирования и разработки ЭИС и т.п. Вместе с тем, детальное знание особенностей конкретных языков программирования является желательным, но отнюдь не обязательным для подтверждения квалификационного уровня. Это оправдано тем, что перечисленные выше обязанности информатика-экономиста существенно отличаются от профессиональной роли программиста-кодировщика. Именно поэтому преимущественное использование в ВКР именно Visual Basic, а не, скажем, С++, не следует рассматривать как недостаток.

Отметим, что студенты, чувствующие в себе способности именно к программированию и желающие приобрести дополнительные знания и по аппаратной части современных компьютеров, и по системному программному обеспечению, и по высокоуровневым § языкам, входят в Клуб программистов, кото- Si рый был создан на факультете Информаци- | онных технологий ВГНА и успешно работа- ^ ет уже более трех лет. и

В тех ВКР, где использовалась система управления базой данных (СУБД), это, ско- | рее всего, была система линейки Microsoft ^ Access. Иные СУБД, встречались лишь в 10% ^ случаев. g

Следует отметить, что в части работ соз- Ц дан достаточный научный задел (включая, || например, публикации в сборнике студен- ^ ческих работ ВГНА), который позволил этим ss выпускникам поступить в аспирантуры по экономическим специальностям.

В большинстве случаев ВКР четко практически ориентированы и могут быть использованы в информационном обеспечении банковской и налоговой сферы, на предприятиях малого бизнеса, для разработки web-сайтов, биллинговых систем, финансово-экономического анализа предприятий, рынка ценных бумаг и др.

У некоторых студентов факт внедрения разработок, лежащих в основе дипломного проекта, в практику деятельности компании/организации был подтвержден документально. Процентное соотношение числа студентов, имеющих документально подтвержденное практическое внедрение результатов ВКР, от общего числа студентов, защитивших ВКР, приведено в табл. 3.

Анализ предзащит и защит дипломных работ

В заключение сформулируем некоторые выводы непосредственно по результатам защиты дипломных работ.

Таблица 3

Практическое внедрение результатов ВКР

2004-2005 гг. (очная форма обучения) 2005-2006 гг. (очная форма обучения) 2006-2007 гг. (очно-заочная форма обучения)

Количество студентов 26 44 9

Доля, % 23 39 33,3

69

Ik3(9) 2007

1. У многих студентов сказывается недостаточная практика публичных докладов перед аудиторией. Такие выступления невольно рассматриваются как атрибут в большей степени гуманитарного, а не технического образования. Однако в современных рыночных условиях работа и менеджером по информационным технологиям, и аналитиком, и программистом предполагает подготовку отчетов по проектам и выступление с ними перед руководством организации/компании.
2. Также у большинства дипломников ощущалась нехватка опыта аргументированной защиты своей работы, причем и в условиях интеллектуального прессинга и определенной конкуренции с другими студентами. Для многих оказывается весьма сложно развернуто ответить на вопросы по сравнению методов и подходов, использованных в работе, с другими аналогичными метода-

g ми и подходами.

| 3. В свете сказанного, весьма эффектив-| на предзащита дипломных работ. Помимо ^ уточнения технических вопросов и деталей | оформления презентации, студенты увидели | реакцию аудитории на произносимый док-11 лад и, в большинстве своем, сделали правильные выводы, откорректировав часть по-^ ложений, выносимых на защиту, переставив J акценты и уточнив последовательность вы-§ ступления. Фактически, кроме официальной

S предзащиты, проводились и неформаль-■

■с ные — каждый научный руководитель орга-^ низовывал со своими дипломниками совме-g стные или индивидуальные прослушивания. g 4. При критической оценке обзоров спе-[= циальной и научной литературы можно вы* делить две крайних ситуации: либо число sg ссылок в списке использованных источни-! ков было очень мало (две-три на основные учебники [5-8]), либо, наоборот, число ссы-| лок превышало несколько десятков. Обе || ситуации являются прямым следствием то-§ го, что основным источником при поиске Л сведений, относящихся к выполнению ВКР, § стала для студентов сеть Internet.

Как правило, тот факт, что студент обращается за необходимыми сведениями не в

70

библиотеку, а с запросом к поисковой системе, расценивается однозначно отрицательно. По нашему мнению, это неизбежный процесс и будущее — за on-line версиями библиотек, такими источниками информации, как Google Scholar или E-library.

К сожалению, в массивах информации, выдаваемой поисковыми системами, дипломник часто не может точно идентифицировать то, что имеет непосредственное отношение к его работе. Существенно влияющим фактором является быстрое развитие информационных техн?

Другие работы в данной теме:
Контакты
Обратная связь
support@uchimsya.com
Учимся
Общая информация
Разделы
Тесты