Разработка информационной системы "Кадровое агентство выпускников" - Дипломная работа

Обзор электронных кадровых агентств 2.2 Требования к системе 2.2.1 Требования к системе в целом 2.2.2 Требования к функционированию АИС «Кадровое агентство» 2.2.3 Требования к функциям, выполняемым АИС «Кадровое агентство»Переход экономики России на рыночные отношения выявил некоторые проблемы, которые можно отнести как к общему состоянию российской системы образования, так и к АЛТГТУ в частности: - быстро меняющаяся конъюнктура рынка; его неравномерная насыщенность: дефицит одних специалистов (чаще всего - по специальностям, связанным с работой именно в условиях рыночных отношений), при избытке других (традиционные технические специальности); Для эффективного завоевания ниши на рынке образования в регионе и в стране в целом ВУЗ должен, как минимум, быть конкурентоспособным и выпускать специалистов, востребованных на рынке труда. Кроме того, ВУЗЫ вынуждены самостоятельно решать серьезные финансовые проблемы, связанные с поддержанием высоких стандартов в области образования и научных исследований; сохранением надлежащего уровня преподавания; достижением гибкости учебных программ; предоставлением учащимся интеллектуальной свободы выбора; обеспечением доступа к образованию для малообеспеченных слоев населения. В связи с этим в целях выживания в рыночных условиях ВУЗЫ должны предоставлять образовательные услуги высокого качества, поскольку уровень и качество подготовки специалистов является одним из определяющих факторов в завоевании рынка образовательных услуг [1]. Главное требование потребителей высшего образования, как промежуточных (организации - работодатели), так и конечных (абитуриенты, студенты, выпускники) - качественное трудоустройство выпускников по окончанию учебы в ВУЗЕ, которое определяется соответствием личностных и профессиональных характеристик выпускников требованиям заявок работодателей, качеством полученного образования, а также качеством работы самой системы профессионального клиринга (подбора или трудоустройства).Подробное описание работы с разработанной в ходе дипломного проектирования web-системой представлено в Приложении З. В процессе проектирования web-системы были выполнены контрольные подборы выпускников по заявкам предприятий методами автоматизированного отбора и с использованием дополнительных возможностей подбора с использованием Бизнес-Аналитика (системы профессионального клиринга выпускников). Была заполнена заявка на подбор кандидата на вакансию (см. рисунок 3.1) и профессиограмма, у которой были изменены стандартные значения, предлагаемые системой (см. рисунок 3.2). Программное обеспечение, используемое при разработке системы распространяется бесплатно, а вспомогательное ПО, такое как Windows XP Professional SP2, MS Excel приобретено не специально для реализации системы, его стоимость не включается в стоимость разработки системы. Полная стоимость затрат на систему считается по формуле (3.2): СТ=СТР СТА, (3.2) где СТ - итого стоимость затрат на систему руб.;Нейросетевые технологии позволяют сгруппировать информацию и объединить ее на принципах, сходных с деятельностью человеческого мозга стратегов, высших менеджеров, аналитиков и других людей, принимающих участие в рыночной деятельности [8]. Подбор специалистов с помощью экспертов в области кадров (это социологи, психологи, начальники отделов), как и происходило до недавнего времени, связан с привлечением большого числа экспертов и временными затратами. Кроме сложность связана с тем, что для получения достаточно достоверной информации приходится анализировать много взаимосвязей большого количества параметров (например, набор профессиональных характеристик претендента, набор социальных характеристик и психологических, а также взаимосвязи между ними). Система профессионального клиринга выпускников, предназначенная для решения задачи подбора выпускников по заявкам предприятий с помощью гибридных методов и Internet технологий, является примером такого использования. Спроектированная система «Кадровое агентство выпускников», являющаяся частью комплекса эффективного профессионального клиринга позволяет: - существенно снизить затраты времени на обработку информации;По специальности 351400 «Информационные системы в экономике» студенту группы ПИЭ-11 Манаковой Т.И. Тема: «Разработка информационной системы «Кадровое агентство выпускников» на примере кафедры «Информационные системы в экономике» Утверждено приказом ректора от 27 марта 2008 г. На основании литературных источников, периодических изданий, данных сети Интернет выявить основные проблемы касающиеся системы трудоустройства выпускников. В соответствии со стандартами проектирования ИС, разработать проект АИС «Кадровое агентство выпускников».1.2 Теоретическая часть Проанализировать проблему трудоустройства выпускников в АЛТГТУ, изучить теоретические основы рынка труда, механизмы его функционирования, функционирования каферды и ОМИ, методы и средства реализации поставленной задачи 20 8 мая 1.3 Проектирование АИС «Кадровое агентство выпускников» Проанализировать предметную область объ

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1 Описа6ние предметной области

1.1 Рынок труда

Нейросетевые технологии позволяют сгруппировать информацию и объединить ее на принципах, сходных с деятельностью человеческого мозга стратегов, высших менеджеров, аналитиков и других людей, принимающих участие в рыночной деятельности [8].

Подбор специалистов с помощью экспертов в области кадров (это социологи, психологи, начальники отделов), как и происходило до недавнего времени, связан с привлечением большого числа экспертов и временными затратами. Кроме сложность связана с тем, что для получения достаточно достоверной информации приходится анализировать много взаимосвязей большого количества параметров (например, набор профессиональных характеристик претендента, набор социальных характеристик и психологических, а также взаимосвязи между ними). Эта задача достаточно сложна. Часто для описания субъекта рынка труда используется несколько десятков различных показателей, а человек обычно не может оперировать более чем 3 параметрами одновременно. Поскольку информации для анализа нужно много и чаще всего она разнородна, то невозможно окинуть одним взглядом весь этот набор. Как правило, сложность еще вызвана тем, что в реальной жизни мы имеем неполную информацию об объекте исследования, с нечеткими характеристиками.

Исходя из этого, целесообразно использовать нейросетевые методы при подборе персонала. Система профессионального клиринга выпускников, предназначенная для решения задачи подбора выпускников по заявкам предприятий с помощью гибридных методов и Internet технологий, является примером такого использования.

Спроектированная система «Кадровое агентство выпускников», являющаяся частью комплекса эффективного профессионального клиринга позволяет: - существенно снизить затраты времени на обработку информации;

- «разгрузить» сотрудников ОМИ;

- оптимальным образом соотнести требования работодателей и соискателей друг к другу;

- напрямую взаимодействовать с выпускниками и работодателями;

- поддерживать престиж АЛТГТУ на рынке образовательных услуг.

В ходе дипломного проекта мною были решены следующие задачи: - уточнена технология профессионального клиринга выпускников;

- сформированы требования к системе АИС «Кадровое агентство»;

- составлено техническое задание;

- на основании требований к системе разработан технический проект;

- в соответствии с техническим проектом реализована система функционирующая в едином информационном пространстве ВУЗА;

- поведены первые эксперименты по подбору кандидатов на вакансию по заявке организации всеми способами, которые предоставляет система;

- на разработанные системы оформлены документы на получение авторских свидетельств.

Система имеет значительный потенциал дальнейшего развития. На данный момент ведутся работы по отладке модуля Администрирование. Разрабатываются модули, позволяющие обмениваться информацией с Бизнес-Аналитиком, привлекать и заинтересовывать выпускников, такие как форум, чат (позволяющие, например, общаться со своими одногруппниками), улучшается информационное наполнение системы, совершенствуются существующие модули и способы защиты информации.

Таким образом, цель и задачи дипломного проекта были полностью выполнены.

Условия работы

Пол

Оплата на испытательный срок (руб.)

Оплата в дальнейшем (руб.)

Заработная плата от (руб.)

Заработная плата до (руб.)

Когда необходимо приступить к работе

Знание ПК

Количество подчиненных

Количество вакансий

Таблица 2.11 - Расчет показателей профессиограммы

Группа качеств Показатели Вычисление значение

Оценка профессионального портрета Спец. подготовка по информатике Сумма оценок по предметам скорректированная на вес принадлежности предмета к области информатика

Спец. подготовка по математике Сумма оценок по предметам скорректированная на вес принадлежности предмета к области математика

Спец. подготовка по иностранному языку Сумма оценок по предметам скорректированная на вес принадлежности предмета к области иностранные языки

Спец. подготовка по гуманитарным предметам Сумма оценок по предметам скорректированная на вес принадлежности предмета к области гуманитарных предметов

Спец. подготовка по экономике Сумма оценок по предметам скорректированная на вес принадлежности предмета к области экономика

Знание делопроизводства Сумма оценок по предметам скорректированная на вес принадлежности предмета к области делопроизводство

Оценка интеллектуальной успешности Широкий кругозор Баллы за соответствующую характеристику из справочника личных качеств

Критическое мышление

Аналитический склад ума

Творческий склад ума

Способности к рационализации

Умение решать абстрактные задачи

Способность быстро принимать решения

Группа качеств Показатели Вычисление значение

Способность к обучению

Умение отстаивать свою точку зрения

Оценка коммуникативной компетентности Доброжелательность Баллы за соответствующую характеристику из справочника личных качеств

Тактичность

Чуткость, отзывчивость

Умение держаться корректно, отстранено и вежливо

Умение разбираться в людях

Умение работать с людьми

Умение работать в коллективе

Конструктивное проведение в конфликте

Гибкость коммуникативного поведения

Общительность

Самодостаточность

Умение объяснить

Умение слушать

Оценка личностных качеств Лидерство Баллы за соответствующую характеристику из справочника личных качеств

Исполнительность

Находчивость

Умение распределять права, полномочия и ответственность между подчиненными

Оперативность

Самостоятельность

Инициативность

Точность и аккуратность в делах

Ответственность

Добросовестность

Дисциплинированность

Практичность

Продолжение таблицы 2.11

Группа качеств Показатели Вычисление значение

Эмоциональная стабильность

Умение мобилизовать коллектив на решение поставленных задач

Готовность к риску

Уравновешенность, здравомыслие

Напористость

Педантичность

Организованность

Адекватная самооценка

Креативность

Способность и умение поддерживать дисциплину и отстаивать интересы дела

Рейтинг выпускника считается по формуле (2.1): Р =Д*Р (П1*Р П2*Р Пn*Р) (Л1*Р Л2*Р … Л44*Р), (2.1) где Р - рейтинг выпускника;

Д - баллы из справочника соответствия специальности;

П - сумма оценок по предметам скорректированная на вес принадлежности предмета к определенной области;

Л - баллы за соответствующую характеристику из справочника личных качеств;

В - важность показателя для работодателя.

Алгоритм эффективной информационной технологии профессионального клиринга выпускников с использованием Бизнес-Аналитика на естественном языке можно описать следующим образом (см. таблицу 2.12).

Таблица 2.12 - Алгоритм эффективной информационной технологии профессионального клиринга выпускников с использованием Бизнес-Аналитика

Этап Содержание работ

1 Работодатель заполняет заявку на вакансию (см. таблицу 2.10) и профессиограмму должности (см. таблицу 2.8). 1.1 Заявка представляет собой стандартную форму для заявки и затруднений в заполнении не вызывает. 1.2 Профессиограмма в этом случае заполняется также, как и при заполнения профессиограммы для автоматизированного подбора, но видоизменяется: в ней работодатель, кроме требований к личностным качествам кандидата, теперь может отмечает для каких именно типовых работ ему требуется специалист.

2 Далее подбор кандидата происходит по следующему алгоритму. 2.1 В зависимости от отмеченных типовых работ формируется набор требований к выпускнику. Эти требования детализируются до знаний, умений, навыков, описываемых рядом предметов, которые он должен освоить. У каждого предмета есть свой вес (значимость) в багаже знаний. Показатели построенных деревьев рассчитывается или с помощью формул, или с применением нейронных сетей, или экспертной оценки в Бизнес-Аналитике. В ходе работы сформировано дерево оценки профпригодности выпускника специальности ИСЭ для разработки АИС (см. рисунки 2.34-2.36 и Приложение Ж).

2.2 Сформированные деревья базовых показателей со значениями конкретных показателей из таблиц «Профессиональные характеристики выпускников», «Личностные характеристики выпускников» и иных необходимых таблиц для расчета рейтингов экспортируем в АИС «Бизнес - Аналитик».

2.3 В режиме администратора проектируется структура гибридной экспертной системы и настраиваются методы решения в узлах графа связей задач. При выборе нейросетевого метода решения администратор определяет структуру и параметры

Этап Содержание работ сети, формирует обучающую выборку [8, 9, 14, 22]. Для продукционной системы он вербализует показатели и составляет правила продукции. Для формализованных задач - задает формулы.

2.4 В режиме пользователя рассчитывается рейтинги выпускников, показывающий возможности выпускника для выполнения данных типовых задач на основе уже настроенных методов. Полученные рейтинги заносятся в БД «Выпускники».

3 Список отобранных выпускников, ранжированный по уменьшению рейтинга выводится для изучения работодателю

Выбор метода решения в узлах дерева, обозначенного в таблице 2.12 пункте 2.1 зависит от целого ряда факторов, которые делятся на две группы. Во-первых, это характеристики решаемой задачи, во-вторых, это характеристики возможных методов решения, в том числе продукционных экспертных систем и нейронных сетей, и предпочтения пользователя, решающего задачу.

Характеристики задачи в значительной степени влияют на способ и возможность ее решения. Для задач оценки главной характеристикой является сложность ее решения. Определение сложности задачи неоднозначно. На основе анализа подходов к понятию сложности в выделены следующие характеристики задач, по которым определяется их сложность: размерность, доступность информации, динамичность, детерминированность, характер входных показателей.

Аналитические зависимости, или формулы, можно использовать для решения задач малого и среднего размера. Построение формулы для большого количества показателей затруднено. Доступность информации косвенно влияет и на динамику изменения, и на детерминированность связей, поэтому формулы можно применять при решении задач, вся информация о которых легко доступна. Функциональная зависимость может отразить только задачи с определенным (детерминированным) механизмом функционирования

Продукционные экспертные системы могут решать и более сложные задачи. Их тип сложности можно охарактеризовать как разрешимые и трудно разрешимые. Они могут быть использованы и для решения простых задач, однако затраты на создание базы знаний будут не сопоставимы с эффектом.

Экспертные системы лучше использовать для решения задач среднего размера, поскольку при большом числе правил, модификация базы знаний сильно затруднится. Способность экспертных систем к наращиванию базы знаний в процессе эксплуатации позволяет использовать их при решении изменчивых задач. Внесение изменений в базу знаний производится экспертом, что может занять значительное время, поэтому решение нестабильных задач в рамках экспертной системы затруднено. Наличие коэффициентов уверенности внутри системы позволяет решать стохастические задачи, а структура правил базы знаний работать с качественными показателями.

Нейронные сети позволяют решать задачи, для которых нет информации о методах решения, но есть статистический материал. Таким образом, нейронные сети можно использовать для решения трудно разрешимых задач, а при наличии достаточного статистического материала - и неразрешимых. Нейронные сети могут оперировать большим числом показателей. Качественные признаки можно представить для нейронных сетей посредством введения отдельного входного показателя для каждого значения качественного признака и обозначения его наличия/отсутствия через "1" или "0". Нейронные сети легко модифицируются, дообучаются, т.е. пригодны для решения изменчивых и нестабильных задач. Для обучения нейронных сетей задачник может быть построен экспертом на основании предположений и может быть уточнен позже при появлении информации, нейронная сеть в этом случае дообучается по измененному задачнику.

Кроме характеристик задач и методов решения при выборе агрегатов играют роль предпочтения пользователя, например, о степени прозрачности решения.

Для обучения нейронных сетей с учетом совокупного мнения экспертов были предварительно подготовлены обучающие выборки, которые содержат примеры, описывающие состояние объекта исследования, и значения целевого параметра. Обучающую выборку можно составить на основе накопленного опыта за прошлые периоды.

Таким образом процедуру расчета рейтинга выпускника (см. таблицу 2.12 пункты 2.3 и 2.4) можно разбить на две части. Сначала происходит настройка системы на решение конкретной задачи (оценка рейтинга выпускника), а затем ее непосредственное решение и интерпретация результата (рисунок 2.33).

Рисунок 2.33 - Последовательность действий при работе в аналитическом блоке программы

2.3.12 Программа и методика испытаний системы

Испытания системы будут проводиться в 2 этапа. 1 этап - это тестовая эксплуатация на локальном web-сервере кафедры ИСЭ. 2 этап - тестовая эксплуатация на web-сервере АЛТГТУ.

На 1 этапе преследуется цель проверить на практике верность концепции проектных решений.

Перечень проверок на этом этапе включает: - соответствие системы ТЗ;

- комплектность системы;

- комплектность и качество документации;

- комплектность, достаточность состава к качество программных средств и программной документации;

- степень выполнения требований функционального назначения системы.

В испытательную комиссию 1 этапа испытаний входят: - администратор системы;

- администратор БД системы;

- другие специалисты кафедры ИСЭ, занимающиеся разработкой информационно-аналитической системы профессионального клиринга.

Срок проведения 1 этапа испытаний - 2 недели.

Для обеспечения материально-технической базы 1 этапа испытаний необходимо, чтобы на сервере кафедры ИСЭ присутствовали следующие программные средства: - web-сервер - Apache v. 1.3.20;

- интерпретатор языка PHP v. 4.4.3;

- СУБД FIREBIRD v. 1.0.

По результатам испытаний членами испытательной комиссии составляется акт, куда заносятся все замечания и рекомендации по доработке системы.

На 2 этапе преследуется цель проверить возможность системы устойчиво выполнять свои функции не допуская сбоев и потерь данных.

Перечень проверок на этом этапе включает: - контроль пригодности системы;

- выполнение требований техники безопасности, противопожарной безопасности, промышленной санитарии, эргономики;

- функционирование системы с применением программных средств..

В испытательную комиссию 2 этапа испытаний входят: - администратор системы;

- администратор БД системы;

- другие специалисты кафедры ИСЭ, занимающиеся разработкой информационно-аналитической системы профессионального клиринга.

Срок проведения 2 этапа испытаний - 2 месяца.

Для обеспечения материально-технической базы 2 этапа испытаний необходимо, чтобы на web-сервере АЛТГТУ присутствовали следующие программные средства: - web-сервер - Apache v. 1.3.20;

- интерпритатор языка PHP v. 4.4.3;

- СУБД FIREBIRD v. 1.0.

По результатам испытаний членами испытательной комиссии составляется акт, куда заносятся все замечания и рекомендации по доработке системы.

Создание технического проекта в соответствии со всеми требованиями стандартов проектирования, существенно облегчило все последующие этапы разработки, и позволило оптимальным образом учесть все требования технического задания. В будущем технический проект послужит базой для дальнейшего развития и совершенствования системы.1. Афанасьева М.П., Кейман И.С., Севрук А.И. Управление качеством в образовательном учреждении. // Стандарты и мониторинг в образовании. - 1999. - №1. - С.35-38.

2. Адамчук В.В.,Ромашов О.В., Сорокина М.Е. Экономика и социология труда. - М.: Юнити, 1999г. - 407с.

3. Благодатских В.А., Волнин В.А., Поскакалов К.Ф. Стандартизация разработки программных средств: Учеб. пособие; Под ред. О.С. Разумова. - М.: Финансы и статистика, 2003. 288 с.

4. Бурмистрова Е. В. Оценка качества образовательных услуг // Университетское управление: практика и анализ. - 2004. - N 2 (31). - С. 114-115.

5. Васильев Ю.С., Глухов В.В., Федоров М.П., Федотов А.В. Экономика и организация управления вузом. Под ред. Глухова В.В. Учебник. Серия «Учебники для вузов. Специальная литература». - СПБ.: Издательство «Лань», 1999. - 448 с.

6. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. - М.:Финансы статистика, 2000.

7. Герасименко В.А., Малюк А.А. Основы защиты информации. М.: 000 "Инком-бук", 1997.

8. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. - М.: изд. СССР-США СП "PARAGRAPH", 1990.

9. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. - Новосибирск: Наука, 1996.

10. ГОСТ Р 51275-99. Объект информатизации. Факторы, воздействующие на информацию. ИПК: Издательство стандартов, 1999. - 7с.

11. ГОСТ Р 51624-2000 “Защита информации. Автоматизированные системы в защищенном исполнении. Общие требования” ИПК: Издательство стандартов, 2000.

12. ГОСТ Р ИСО\МЭК 15408 -2002. Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Критерии оценки безопасности информационных технологий. Часть 1. Введение и общая модель. ИПК: Издательство стандартов, 2002. -35 с.

13. ГОСТ Р ИСО 9000-2001. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. - М.: ИПК Издательство стандартов, 2001. - 25 с.

14. Дебок Г., Кохонен Т., Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт / Пер. с англ. - М.: «Альпина», 2001. с. 19.

15. Зегжда Д.П., Ивашко А.М. Основы безопасности информационных систем.- М.: Горячая линия - Телеком, 2000.- 452 с.

16. Зима В.М., Молдовян А.А., Молдовян Н.А.. Безопасность глобальных сетевых технологий.-СПБ.:БХВ-Санкт-Петербург,2000.- 320с.:ил.

17. Иродов М. И., Разумов С. В. Создание системы управления качеством подготовки специалистов в ВУЗЕ // Университетское управление: практика и анализ. - 2003. - N 2(25). - С. 90-95.

18. Ковалев В., Ледяев А., Микони С., Якубчик П.. Система оценки деятельности кафедр университета / Петербургский государственный университет путей сообщения.:Б.и. 2004.

19. Левшина В.В., Бука Э.С. Формирование системы менеджмента качества вуза: Монография. - Красноярск: СИБГТУ, 2004. - 324 с.

20. Наука. Техника. Инновации // Материалы докладов региональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых в 5-ти частях. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. Часть 2.- С. 16-25.

21. Некрасов С. Д. Проблема оценки качества профессионального образования специалиста // Университетское управление: практика и анализ. - 2003. - N 1(24). С. 42-45.

22. Нейроинформатика / А.Н. Горбань, В.Л. Дунин-Барковский, А.Н. Кирдин, Е.М. Миркес, А.Ю. Новоходько, Д.А. Россиев, С.А. Терехов, М.Ю. Сенашова, В.Г. Царегородцев. - Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.-296 c.

23. Новиков П. М., Зуев В. М. Опережающее профессиональное образование: Науч.-практ. пособие. - М.: РГАТИЗ, 2000. - 266 с.

24. Панчишина А.В. Автоматизированная система управления качеством подготовки и оценки студентов и выпускников кафедры ИСЭ: рукопис., АЛТГТУ, 2005.

25. Политика в области качества Алтайского государственного технического университета имени И.И. Ползунова - Барнаул: АЛТГТУ, 2004.

26. Положение о кафедре Алтайского государственного технического университета имени И.И. Ползунова / СМК НПД 01-02-2004 - Барнаул: АЛТГТУ, 2004.

27. Положение об отделе маркетинговых исследований Алтайского государственного технического университета имени И.И. Ползунова / СМК ПП 152-2004 - Барнаул: АЛТГТУ, 2004.

28. Положение рабочей силы на рынке труда и деятельность органов государственной службы занятости (янв.- сент. 1999г.) /отв. За выпуск Н.А. Донских. - г. Барнаул, 1999.

29. Пятковский О.И. Интеллектуальные компоненты автоматизированных информационных систем управления предприятием: Монография / Алт. гос. техн. ун-т.- Барнаул: Изд-во АЛТГТУ, 1999. - 355 c.

30. Пятковский И.О. Разработка технологии профессионального клиринга (оценки качества трудоустройства, технологии подбора) выпускников ВУЗОВ по заявкам работодателей с учетом факторов качества полученного высшего образования, спроса на выпускников с применением интеллектуальных компонентов и интернет - технологий: рукопис., АЛТГТУ, 2005.

31. РД 50-34.698-90. Руководящий документ по стандартизации. Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы, требования к содержанию документо. - М: Комитет стандартизации и метрологии, 1992.

32. Соболев В. С., Степанов С. А. Концепция, модель и критерии эффективности внутривузовской системы управления качеством высшего профессионального образования // Университетское управление: практика и анализ. - 2004. - N 2(31). - С. 102-110.

33. Скок Г.Б., Лебедева Е.А. Управление качеством образования в университете на основе мнения потребителя образовательных услуг // Университетское управление. N 3(18), 2001.

34. Солдатов А. В. Информационная система как основа эффективного управления вузом // Университетское управление: практика и анализ. - 2004. - N 2(31). - С. 116-119.

35. Тишков О.И. Информационно-аналитическая система «Кафедра»: рукопис., АЛТГТУ, 2005.

36. Хомоненко А.Д., Цыганков В.М., Мальцев М.Г. Базы данных: Учебник для высших учебных заведений. - СПБ.: Корона принт, 2000. - 416 с.

37. Чернышова Е.А. Автоматизированная система оценки качества деятельности преподавателей кафедры ИСЭ: рукопис., АЛТГТУ, 2005.

38. Щеглов П. Е. Профессиональный портрет специалиста в системе управления качеством образования в вузе // Университетское управление: практика и анализ. - 2004. - N 1(30). - С. 48-56.

39. Ярочкин В.И. Информационная безопасность. М.: Международные отношения, 2000. -320с.

40. Кадушин А., Михайлова Н. Без труб и барабанов... // http://www.cfin.ru.

41. Межрегиональный координационно-аналитический центр по проблемам трудоустройства и адаптации к рынку труда выпускников учреждений профессионального образования МГТУ им. Н.Э. Баумана // http://www.cszum.bmstu.ru .

42. Как найти работу // http:// www.job.ru .

43. Кадровые агентства и биржи труда города Барнаула // http://www.job.ru .

44. Автоматизированная система подбора персонала // http://www.liber.rsuh.ru.

45. Преимущества online рекрутинговых агентств //http://www.person.tsu.ru.

46. Рынок труда // http://www.referat.ru .

47. Обзор рынка труда и заработных плат г. Барнаула // http://www.top-personal.ru.

48. Основные изменения кадрового рынка г. Барнаула за 2004 год // http://www.top-personal.ru.

49. Аналитическая информационная система подбора выпускников по заявкам предприятий с использованием нейросетевых методов // .

50. "Посредники" на рынке труда. Кадровые агентства и биржи труда // http://www.zhiraf.alt.ru.