Виктория Мунько: «Наш опыт окажется полезным, мы видим в нем большой потенциал»

Виктория, расскажите, в чем суть исследования?

Модернизация образовательных стандартов предполагает необходимость внесения соответствующих изменений в учебный процесс вуза. Одной из важнейших задач в его планировании является формирование учебного плана с учетом ограничений и требований федерального государственного образовательного стандарта высшего образования и вуза. С точки зрения математического моделирования часть этих требований носит нечеткий характер. Так, если формальные требования к учебному плану (например, количество зачетных единиц по каждому блоку учебного плана) внести в действующую систему формирования учебного плана относительно просто, то соответствие компетенций дисциплинам и соответствие профильности преподавателей по конкретной дисциплине требуют применения математического моделирования и создания интеллектуальных систем для более глубокого анализа возможных соответствий. В результате задача формирования учебного плана сводится к классу слабо формализованных задач.

Как в настоящее время формируется учебный план?

Для реализации учебного процесса образовательное учреждение должно разработать основную образовательную программу, приложением которой является учебный план. В ОмГТУ действует информационная система «Галактика. Вуз». В модуле «Учебный процесс» разрабатывается учебный план, формирование которого проводится при условии выполнения множества требований, определенных в регламентирующих документах.

Почему Вас заинтересовала именно эта тема исследования?

Работая почти 5 лет в должности инженера на кафедре «Прикладная математика и фундаментальная информатика» в ОмГТУ и занимаясь подготовкой различной документации, мне было не сложно заметить, что процесс формирования учебного плана – ключевой проблемы организации учебного процесса в целом – характеризуется значительным влиянием контингента преподавателей вуза. Все это приводит к многообразию вариантов формирования учебного плана, причем выбор конкретного решения зависит от субъективных факторов и при попытке их формализации – от принятых моделей и алгоритмов.

Как разработка пригодится в ОмГТУ?

При использовании предложенного подхода к формированию учебного плана открывается возможность подстроить образовательную программу под требования рынка труда и работодателей региона.

Научная группа. Расскажите поподробнее, кто в нее входит и чем занимается?

Тема моего проекта является частью исследований кафедры «Прикладная математика и фундаментальная информатика» по обработке естественного языка с использованием современных методов машинного обучения. Работа ведется с 2016 года под руководством доктора физико-математических наук, профессора, заведующей кафедрой Анны Зыкиной.

Три года мы работаем над созданием моделей и алгоритмов для перевода нашего обычного языка, на котором мы говорим, в понятный для компьютера формат. Это необходимо для того, чтобы он мог не только хранить текст на обычном языке, но и извлекать из него факты, полезную информацию, делать логические выводы. Сейчас это делается с помощью построения больших искусственных нейронных сетей. Мы хотим создать инструментарий для выполнения этих задач, но уже без недостатков, им присущих.

3 года достаточно большой срок. Чего удалось достигнуть?

Математические модели оптимизации формирования учебного плана, разработанные на основе предложенных дескрипторных моделей таких понятий как «Дисциплина», «Компетенция», «Профильность», позволяют при его построении выбирать дисциплины и преподавателей, которые максимально обеспечивают компетенции, заявленные в основных образовательных программах. Такие решения способствуют повышению качества подготовки выпускников и их конкурентоспособности на рынке труда.

Какие этапы впереди?

Наша команда студентов и аспирантов кафедры «Прикладная математика и фундаментальная информатика» начала разработку высокопроизводительной библиотеки для обработки естественного языка с использованием современных методов машинного обучения, анализа данных, наших моделей и алгоритмов. В ней переплелось многое: глубокое обучение, высокопроизводительные вычисления, обработка больших данных, топология, алгебра и методы оптимизации.

Кто может использовать разработку?

Есть очень много примеров, когда удачно спроектированный и реализованный инструмент становился популярным за пределами своей прикладной области. Надеемся, что и наш окажется полезным, мы видим в нем большой потенциал.