Delist.ru

Автоматизированная система распреленного контроля и анализа результатов аттестации персонала промышленных объединений (23.01.2009)

Автор: Макаренко Любовь Федоровна

В диссертации проведен анализ различных механизмов передачи результатов вместе с ограничениями, связанными с вопросами подключения к сети и конфиденциальности передаваемых данных результатов аттестации.

Во-первых, это наличие внешнего IP-адреса на серверной стороне, поскольку при его отсутствии клиенты не смогут соединиться и осуществить передачу данных. Для решения этой проблемы необходимо ввести понятие промежуточного звена, то есть некого посредника с внешним IP-адресом, посредством которого будет осуществляться обмен между отправителем и получателем. Применение промежуточного звена с одной стороны решает проблему внешнего IP-адреса, что является несомненным плюсом, но с другой стороны усложняет механизм обмена данными.

Во-вторых, это настройка брандмауэров, как на стороне сервера, так и на стороне клиентов. Для этого необходимо «разрешить» клиент-серверным приложениям получать/передавать информацию по заданному порту, если передача данных осуществляется по протоколам, таким как HTTP, FTP, POP, SMTP и др. (как правило, порты этих протоколов всегда открыты). Если же клиент-серверное приложение использует нестандартный порт, то него необходимо открыть. Это связано с параметрами безопасности операционной системы.

В-третьих, это конфиденциальность передаваемых данных. Наиболее распространенной защитой от несанкционированного доступа к информации является шифрование данных. Таким образом, формируется основа обеспечения неприкосновенности и конфиденциальности данных. При реализации обмена данными через сеть Интернет с использованием шифрования данных необходимо, что бы и клиент и сервер поддерживали эту возможность (например, использовать протокол шифрования данных SSL). Этот так же относится и к той ситуации, когда мы используем промежуточное звено в механизме передачи данных.

 Разработка Методов и моделей визуализации результатов тестового контроля

Во второй главе диссертации рассматриваются вопросы построения моделей визуализации аттестационных показателей вместе с проблемами их агрегирования и аналитической обработки в различных средах.

 Модели представление результатов аттестации

На примере результатов аттестации персонала, занятого в одном из подразделений ОАО «Газпром» по дисциплинам «Управление финансами» - UFO, «Экономика» - EcO, «Бухгалтерский учет и аудит» - BhO, «Юридические основы финансово-экономического управления» UrO, «Организационные основы современного финансово-экономического управления» - FeO и «Информационные технологии» - ITO корреляционный анализ дал результаты, сведенные в таблицу 1.

Корреляционный анализ рейтинга по направлениям

Корреляции - значимость на уровне p<0.05

ФА Д2 Д3 Д4 Д5 ИТ

ФА 1,00 0,51 0,37 0,46 0,45 0,19

Д2 0,51 1,00 0,41 0,50 0,40 0,06

Д3 0,37 0,41 1,00 0,29 0,21 0,16

Д4 0,46 0,50 0,29 1,00 0,45 -0,01

Д5 0,45 0,40 0,21 0,45 1,00 0,05

ИТ 0,19 0,06 0,16 -0,01 0,05 1,00

Как ни странно, уровень знаний по информационным технологиям практически не корррелирует с уровнем знаний по специальным дисциплинам.

Формы представления результатов аттестации должны содержать свертку информации как по тестируемым, так и по направлениям и сложностям тестовых заданий. Такие формы представления используют методы многомерного анализа.

Формы представления результатов аттестационных показателей

представлен звездный график для группы тестируемых. По каждому лучу откладывается масштабированное значение его уровня знаний по данной направленности. Такое представление весьма информативно для сравнительного анализа результатов каждого аттестуемого сразу по всем направлениям подготовки.

 Результаты мониторинга сотрудников и сравнительный анализ рейтинга различных возрастных категорий

Процедура оценки результатов сдачи работниками экзамена и оценка уровня профессиональных знаний состоит из последовательного выполнения следующих этапов:

1. Обработка результатов опроса на основании заполненного специалистом бланка ответов и шаблона правильных ответов по 5 вариантам.

2. Классификация вопросов универсального профессионального опросника по группам сложности и видам.

Разработанной методикой была предусмотрена классификация всех 100 вопросов опросника по следующим группам сложности и видам:

1. 3 группы сложности: базовые вопросы; вопросы повышенной трудности; трудные вопросы.

2. 2 вида вопросов: теоретические; практические.

3. Предварительная количественная оценка результатов экзамена.

3.1. Расчет «сырого» балла по темам проводился по формуле:

где qi – количество правильных i – х ответов по т- му подразделу;

т = 1 … 21;

ki – коэффициент значимости i –го вопроса;

ЗУН т maxc – максимально возможное значение «сырого» балла, получаемого при условии правильного ответа на все вопросы т- го подраздела.

Коэффициенты значимости по вопросам установлены в зависимости от группы сложности следующим образом:

Коэффициенты значимости

Группа сложности Коэффициент значимости

Базовый вопрос 0,8

Вопрос повышенной трудности 1,0

Трудный вопрос 1,4

загрузка...