Информационная система для принятия управленческих решений в сфере организации научных исследований и образовательного процесса

План доклада
Управление наукой и образованием в информационном обществе
Основные принципы (методологические, архитектурные, технологические) создания и развития Системы
Средства разработки и сопровождения
Особенности реализации и опыт использования

Сферы отношений в современном обществе:
производственная (материальное производство, нематериальное производство);
социальная;
политическая;
интеллектуальная;
информационная - Информационное общество.
Управление наукой и образованием в информационном обществе

Как и любая сложная, динамичная во времени и открытая система, научно-техническая и образовательная сфера без наличия каких-то регулирующих (управляющих) механизмов предрасположена к хаотичному развитию.
Влияние социальных, политических факторов может способствовать развитию науки и образования и наоборот.
Германия (1930х - 40х г.г.), СССР (1940х - 60х г.г.), США (1960-90г.г.).
Регуляция и саморегуляция (самоорганизация).
Управление наукой и образованием в информационном обществе

Механизмы регуляции в XX веке
конкурсное избрание на должности
оплата за труд
социальные льготы
Без учета оперативного получения и обработки информации, характеризующей эффективность деятельности.
В отсутствие механизмов саморегуляции.
Управление наукой и образованием в информационном обществе

Механизмы регуляции и саморегуляции в XXI веке - на основе технологий «Информационного общества»:
Библиометрия ( WoS, Scopus, РИНЦ…).
Наукометрия = Библиометрия + механизмы измерения инновационной деятельности, прикладных НИР + участие в подготовке кадров на актуальных научных направлениях.
Current Research Information System - CRIS (PURE, SciVal / Elsevier, Converis / Thomson Reuters)
Управление наукой и образованием в информационном обществе

Критерии составления международных рейтингов
Управление наукой и образованием в информационном обществе

CRIS-системы
В качестве Систем на основе наукометрии за рубежом, как правило, используются Current Research Information Systems (CRIS-системы), активно взаимодействующие с базами данных о публикациях, которые индексируются отдельными мировыми агентствами и компаниями. К крупнейшим из их числа относятся, например, Pure компании Elsevier (индекс Scopus), Converis компании Thomson Reuters (индекс WoS).
Управление наукой и образованием в информационном обществе

CRIS-системы
В CRIS-системах отсутствуют (не в должной мере представлены) следующие механизмы, которые позволяют реализовать процессы, востребованные для подготовки принятия управленческих решений:
оперативный характер поступления, верификации и анализа разноплановых сведений о результатах деятельности персоналиев (премирование, другие конкурсные процедуры);
составляющая результатов деятельности персоналиев по подготовке научных кадров, на направлении исследования объекта, имеющего хорошие инновационные перспективы;
степень эффективности участия персоналиев в коллективно выполняемых НИР и НИОКР;
учет эффективности научно-образовательной деятельности коллективов на разных уровнях (научная группа, кафедра/лаборатория, ВУЗ/НИИ);
программные механизмы логического разграничения доступа к сервисам и данным;
учет и анализ эффективности использования уникального оборудования в научных исследованиях и образовательном процессе.
Управление наукой и образованием в информационном обществе

Основополагающие постулаты
Целевые установки исследования должны быть основаны (подчиняться) на разумном анализе, учете и балансе текущих интересов и особенностей национального, регионального и корпоративно-локального характера
Основные принципы создания и развития Системы

Основополагающие постулаты
Базовые индикаторы, формирующие многопараметрическое (многоаспектное) пространство наукометрии на всех уровнях организации науки и образования (от персоналия и коллектива до национального, интегрирующего/агрегирующего исследования). Результаты — рейтинговые показатели должны быть ориентированы на создание стимулов эффективной деятельности во исполнение целевых установок исследования (п.1)
Основные принципы создания и развития Системы

Основополагающие постулаты
Процессы формирования фактографической базы исследования в приоритетном порядке должны отражать восходящий («снизу-вверх») принцип его организации, который сочетает интересы персоналиев и стимулы к их эффективной работе на всех уровнях организации научной и образовательной деятельности (постулат универсален, в т.ч. – соответствует п.2)
Основные принципы создания и развития Системы

Лейденский манифест для наукометрии
Количественная оценка должна предварять качественную, экспертную оценку.
Сопоставляйте подлежащую оценке научную деятельность с исследовательскими задачами организации, группы или отдельного ученого.
Отстаивайте научное качество в исследованиях, важных для того или иного региона мира.
Сохраняйте сбор данных и аналитические процессы открытыми, прозрачными и простыми.
Предоставляйте возможности исследователям, деятельность которых оценивается, проверять и анализировать данные.
Методологические принципы и требования

Лейденский манифест для наукометрии
Дисциплины отличаются друг от друга по практике публикаций и цитирования.
Основывайте персональную оценку отдельных исследователей на качественной оценке их резюме.
Избегайте неуместной конкретности и ложной точности оценок.
Признавайте системно-стимулирующее воздействие оценки и составляющих её индикаторов.
Регулярно подвергайте индикаторы тщательной проверке и пересмотру.
Методологические принципы и требования

Методологические принципы и требования
При сборе и верификации данных в больших наукометрических коллекциях отдавайте предпочтение восходящим потокам их поступления, основанным на персональном или коллективном интересе источника данных
Процессы сбора и верификации данных должны основываться на рациональном (сбалансированном) сочетании восходящих («снизу-вверх» – от персоналия к коллективам) и нисходящих («сверху-вниз») потоков
Методы и, соответственно, индикаторы и метрики оценки эффективности результатов работника, по основному месту работы занятого научной деятельностью, должны в сбалансированном режиме включать и составляющие, характеризующие его результаты в подготовке кадров специалистов в соответствующей области науки и, наоборот, для педагогов – результаты их научной деятельности.
Методология оценки эффективности результатов субъектов научной деятельности (и персоналиев, и коллективов) должна должным образом учитывать её инновационную составляющую
Методологические принципы и требования

При соблюдении принципов прозрачности (транспарентности) данных общего характера для «широкого» научно-образовательного сообщества в соответствии с положениями нормативно-законодательной базы РФ, необходимо гарантировать:
каждому ученому и педагогу конфиденциальный характер персональных данных, а также информации, которая составляет оценку его профессиональной деятельности;
каждой организации и органу государственного управления конфиденциальность агрегированных данных, которые не подлежат разглашению, в том числе – положениями документов локального и ведомственного уровня;
Методологические принципы и требования

Архитектура Системы
Архитектура Системы должна с достаточной полнотой отражать все автоматизируемые в рамках Системы процессы, которые востребованы практикой наукометрии, а также задачами в настоящем и на прогнозируемую перспективу в области подготовки к принятию управленческих решений.
Архитектура Системы должна учитывать процессы взаимодействия (обмена данными, запросы и т.п.) с базами различного рода вспомогательных данных, дополняющих, актуализирующих и конкретизирующих (уточняющих) данные, которыми располагает собственно Система, имея в виду как внутренние, так и внешние по отношению к организации базы.
Архитектурные принципы и требования

Архитектура Системы
Архитектура Системы должна быть модульной и масштабируемой как на макроуровне ее описания, так и на нижележащих уровнях, адекватно отражая процессы, подлежащие автоматизации.
Архитектура системы должна быть иерархически организована (структурирована) и процессно-ориентирована на каждом из уровней структурной иерархии, включая следующие блоки на отдельных уровнях.
Архитектурные принципы и требования

Технологические требования
Соблюдение основных положений нормативных документов РФ применительно к созданию эксплуатации и развитию национально значимых систем, в том числе, имея в виду перспективы использования отечественного программного обеспечения.
Соблюдение основных положений и рекомендаций к инженерии программ на всех этапах жизненного цикла Системы.
При вторичной (по запросу) обработке данных Система должна в максимально возможной степени использовать механизмы взаимодействия с базами данных и содержащимися в них данными, в т.ч. - с точки зрения их конфиденциальности, которые необходимы для выполнения запроса.
Технологические принципы и требования

Технологические требования
Механизмы (математическое, алгоритмическое и программное обеспечение) должны учитывать различные уровни конфиденциальности данных, которыми располагает Система и те базы данных, к которым она может обращаться.
Система должна поддерживать интеграционные механизмы, позволяющие извлекать необходимые по запросу пользователей данные из других, в т.ч. удаленных в сети Интернет БД, с их защитой от несанкционированного доступа и верификацией, с установлением их соответствия («привязкой») к отдельным персоналиям из БД Системы.
Технологические принципы и требования

Архитектура Системы отражает онтологическую модель наукометрии в её представлении, как предметной области, на которую Система ориентирована. Основные понятия (сущности, объекты), которые используются в приложениях наукометрии и составляют её тезаурус, систематизированы, едины для всех приложений Системы и хранятся в её базе данных. Отношения (связи) между этими объектами, составляющие таксономию нижнего уровня наукометрии, реализуются реляционными механизмами базы данных. Приложения, как объекты верхнего уровня таксономии наукометрии (проблемной области) взаимодействуют между собой по заранее принятым правилам, которые реализуются с помощью шаблона проектирования «модель-представление-поведение» (MVC) и механизмов объектно-реляционного отображения (ORM). При этом используются единообразные объекты и отношения между ними.
Архитектурные особенности

Архитектура Системы
Архитектурные особенности

Ядро Системы
единый интерфейс и базовый каркас добавления, просмотра, редактирования и удаления результатов научной и образовательной деятельности работников;
механизмы поиска похожих объектов (работников, статей и т. п.);
политика безопасности Системы, включая механизмы разграничения доступа к различным категориям данных Системы;
базовые классы, описывающие следующие понятия: результат научной или педагогической деятельности; авторство результата или другая связь, описывающая отношение работника к результату (например, «официальный оппонент диссертации»)
Архитектурные особенности

Базовые приложения
Организации:
административная структура организации в целом и её структурных подразделений;
механизм реализации действий должностных лиц, которым делегирована роль ответственных за сопровождение информации в Системе от организации и отдельных её структурных подразделений.
Работники:
профессиональный профиль
аффилиация с организацией и её структурными подразделениями (место работы, должность)
учёная степень и учёное звание
Подсистема логического разграничения доступа
Архитектурные особенности

Приложения и подсистемы
Приложения класса «результаты деятельности»:
структура понятий, связанных с отдельным типом результатов научно-инновационной и педагогической деятельности работников (например, публикации) или характеризующих общую сущность, связанную с таким типом (например, журналы)
Подсистемы анализа данных:
верификация данных; расчёт персонального рейтинга; подготовка отчётных материалов
Подсистемы, описывающие отдельные процессы деятельности организации:
конкурсное избрание на замещение должности; конкурсные процедуры; диссертационные советы; научное оборудование; аспирантура
Архитектурные особенности

Архитектура ИАС «ИСТИНА»
Архитектурные особенности

Потоки данных ИАС «ИСТИНА»
Архитектурные особенности

Математическая модель наукометрии может быть создана на основе:
отображения (рейтинговая формула) точки в пространстве Rn индикаторов в оценку на R1;
создания онтологий проблемной области;
построения теоретико-множественной модели проблемной области;
построения моделей на основе уже существующих феноменологических моделей в других проблемных областях;
построения многоагентной модели.
Архитектурные особенности

Математическая модель наукометрии может обеспечивать решение следующих задач:
Верификацию программного кода при его модификации.
Решение уже востребованных практикой задач:
нормализация оценочных рейтинговых показателей для различных областей знаний;
обеспечение приоритетов «определяющих» индикаторов над «второстепенными».
Эффективные механизмы поиска, кластеризации и анализа данных по различным тематическим запросам.
Оценки сложности программных реализаций (вычислений) различных запросов.
Оценки тенденций научных исследований и образования во взаимодействии с математическими моделями их описания (феноменологические, теоретико-вероятностные, многоагентные и др. подходы).
Архитектурные особенности

Управление исходным кодом
Для управления репозиторием исходного кода Системы используется система GitLab, которая предоставляет следующие функциональные возможности:
центральное хранилище исходного кода и веб-интерфейс к нему;
средства рецензирования кода («запросы на слияние»): автор набора изменений в исходном коде системы передаёт его на рецензию кому-либо из других членов коллектива, которые не вносили изменений в эту ветку кода и которые обладают знаниями об особенностях модифицируемых фрагментов кода;
средства непрерывной интеграции: каждое изменение системы автоматически проходит проверку с использованием средств статического анализа исходного кода и набора тестов Системы.
Средства разработки и сопровождения

Обработка обращений пользователей
В Системе работает 15 организаций и более 25000 пользователей. Традиционные способы взаимодействия с пользователями (личное общение, связь по электронной почте или по телефону), показали себя неэффективными.
Развёрнута система обработки обращений пользователей на основе системы Redmine. На каждом экране пользовательского интерфейса ИАС «ИСТИНА» в нижней части находится ссылка «Создать обращение в службу поддержки».
Пользователи получают ответы на обращения по электронной почте, вся переписка регистрируется и хранится в системе Redmine.
Для обработки ошибок ИАС «ИСТИНА» использует интегрированную версию компонента непрерывного мониторинга ошибок Sentry. Если при работе Системы возникла ошибка, в журнал записывается сообщение, с сохранением параметров HTTP-запроса, который вызвал ошибку, трассировки стека и состояния переменных
Средства разработки и сопровождения

Комплект документации Системы
Ранее комплект документации ИАС составлялся с использованием средств LaTeX (для отчётов о научно-исследовательской работе) и Microsoft Word (документы Единой системы программной документации, ЕСПД). Документы Microsoft Word хранятся в репозитории исходного кода «непрозрачно», без возможности просмотра изменений, что приводило к рассинхронизации документации с фактическим состоянием Системы.
В настоящее время процесс подготовки ЕСПД-документации Системы переведен на средство генерации документации Sphinx. Средство Sphinx принимает на вход легковесный текстовый язык разметки reStructuredText, и генерирует по нему комплект документации. Документация генерируется в формате PDF, LaTeX, а также в виде портала документации на базе статических HTML-страниц (опубликован на сайте docs.istina.msu.ru и обновляется в полуавтоматическом режиме из той же ревизии, что и основной код Системы). При формировании руководства системного программиста используется подгрузка документации непосредственно из кода Системы на языке Python. Такая документация записывается в так называемых строках документации (docstring) — комментариях специального вида в коде.
Средства разработки и сопровождения

Типы результатов деятельности
Особенности реализации и опыт использования

Ввод библиографической ссылки
Особенности реализации и опыт использования

Редактирование формы
Особенности реализации и опыт использования

Уточнение авторов
Особенности реализации и опыт использования

Учет и оценка эффективности персональной деятельности (рейтинг)
Основные принципы подсистемы:
Рейтинги рассчитываются автоматически на основе формул, построенных и утвержденных подразделениями
Формулы публикуются в открытом доступе
Рейтинг работника виден только ему самому или ответственным за сопровождение данных в подразделении
Оценке подлежат только проверенные ответственными результаты
Особенности реализации и опыт использования

Состав рейтинга
Результаты научной деятельности: статьи в журналах и сборниках, книги, выступления на конференциях, диссертации, патенты.
Результаты педагогической деятельности: учебные курсы, руководство работами студентов
Привлечённое финансирование: НИР, гранты
Другие категории деятельности, учитывающие специфику подразделения
Особенности реализации и опыт использования

Формулы расчёта рейтинга
Одна строка формулы — один вид результатов деятельности, например «Статьи в журналах Web of Science»
Механизмы фильтрации: по импакт-факторам, по рейтинговой позиции в международной классификации (например, Top-25%), по числу соавторов, по числу страниц и т.п.;
Возможность ведения собственных списков журналов и сборников, учитывающих специфику подразделения
Механизмы «тонкой» настройки: деление на число соавторов, максимальный балл за результат или за строку формулы
Особенности реализации и опыт использования

Возможности для ответственных
Создание формул только для определённых должностей и категорий работников, например научных работников или преподавателей/музейных работников
Просмотр медианных и квартильных значений по каждой должности
Сводная таблица с баллами работников подразделения (экспорт в CSV, Excel)
Просмотр вкладов каждой строки формулы (вида результата деятельности) в средний рейтинг
Особенности реализации и опыт использования

Автоматизация проведения конкурсных процедур
Конкурсный отбор: результатов научной и педагогической деятельности, проектов, научных коллективов на грантовую поддержку
Распределение стимулирующих выплат научным работникам и ППС на конкурсной основе
Конкурсное избрание на научные и преподавательские должности
Особенности реализации и опыт использования

Основные этапы проведения конкурсов
Процесс проведения конкурса можно условно разделить на три основных этапа:
Сбор заявок:
Оповещение о проведении конкурса
Сбор заявок
Экспертиза заявок:
Распределение заявок по экспертам
Проведение экспертизы
Подведение итогов:
Проведение аналитических расчётов
Подготовка сводных отчётов
Особенности реализации и опыт использования

Механизмы автоматизации конкурсных процедур
Наличие данных о результатах научной и педагогической деятельности пользователей. Нет необходимости повторно указывать это в заявке.
Если в Системе существуют метрики для оценки научных результатов, то они могут быть использованы для оценки конкурсных заявок
Наличие механизмов поиска экспертов по различным научным направлениям на основе имеющихся в Системе данных
Верификация результатов, представляемых в заявках
Возможность избавиться от сбора заявок на бумаге
Особенности реализации и опыт использования

Автоматизация проведения конкурсных процедур
В ИАС «ИСТИНА» разработаны универсальные механизмы, предоставляющие пользователям интерфейсы:
для сбора заявок;
для проведения экспертизы конкурсных заявок;
для конкурсной комиссии.
Особенности реализации и опыт использования

Статистика проведения конкурсов в МГУ в 2017 г.
В 2017 году проведено три конкурса:
Конкурс на создание новых лабораторий под руководством молодых учёных — 116 заявок
Конкурсный отбор на грантовую поддержку молодых лидеров научных коллективов МГУ имени М.В.Ломоносова — 259 заявок
Конкурс работ, способствующих решению задач Программы развития Московского университета (первая волна) — 4835 заявок
Особенности реализации и опыт использования

Конкурсное избрание на должности
Особенности «традиционного» подхода к проведению конкурсного избрания:
значительная часть конкурсных процедур осуществляется вручную;
значительное число ошибок при объявлении конкурсов;
невозможность удалённой подачи заявлений (экспедиции, длительные командировки);
отсутствие возможности участия внешних заявителей ограничена недостаточным информированием и необходимостью личного присутствия при подаче заявления.
Особенности реализации и опыт использования

Автоматизация проведения процедур конкурсного избрания
Удалённая подача заявки через веб-интерфейс
Значительная часть необходимых для переизбрания документов генерируется автоматически (список трудов, информационный лист)
Оповещение об объявленных конкурсах учёных секретарей структурных подразделений и работников, на замещение должностей которых объявляется конкурс
Интерфейс для работы учёного секретаря:
Просмотр объявленных в структурном подразделении конкурсов и поданных на них заявлений
Расчёт рейтинговых показателей по заявителям
Подготовка документов по заявителям
Возможность оповещения заявителей о датах и месте проведения заседания Учёного совета
При наличии интеграции с кадровой системой возможно автоматизированное объявление конкурсов на основе данных о сроках трудовых договоров
Особенности реализации и опыт использования

Особенности реализации и опыт использования
Интерфейс подсистемы проведения конкурсного избрания

Подсистема подготовки отчетных материалов
Существует большое количество форм отчетных материалов, которые ВУЗ обязан предоставлять в разные инстанции (Министерство образования и науки, аппарат Правительства и пр.). Формы и сроки их предоставления определяются различными нормативными документами.
Основой для формирования отчетной информации в ИАС «ИСТИНА» служит единый набор данных, который определяется концептами и отношениями между ними, принятыми в Системе (её онтологией).
Особенности реализации и опыт использования

Формирование данных
и нормативно-справочной информации для отчетов реализовано по различным сценариям:
формирование в персональных профилях пользователей и верификация ответственными лицами структурных подразделений (сведения о публикациях, награждениях и пр.);
формирование данных в административных профилях пользователей, к которым относятся плановые показатели, различные индикаторы, данные из неинтегрированных с ИАС «ИСТИНА» информационных систем МГУ;
получение нормативно-справочной информации (словарей и справочников) от внешних издателей;
данные, получаемые из информационных систем, интегрированных с ИАС «ИСТИНА» (фактическая педагогическая нагрузка).
Особенности реализации и опыт использования

Сценарии предоставления отчетной информации
Предоставление формы, подписанной руководителями МГУ (сведения о запланированных работах), сформированной в ИАС «ИСТИНА».
Сводный отчет, формирование которого проводится сотрудниками управления научными исследованиями путем объединения данных ИАС «ИСТИНА» и нескольких информационных систем (2 Наука).
Заполнение форм на сайтах организаций заказчиков отчетных данных (мониторинговый отчет).
Особенности реализации и опыт использования

Процессы верификации данных для отчетов
В зависимости от сценария, и адресата предоставления отчетной информации, могут быть реализованы различные процессы верификации данных:
в интерфейсе ИАС «ИСТИНА» силами ответственных за сопровождение данных ИАС «ИСТИНА»;
в интерфейсе ИАС «ИСТИНА» силами сотрудников административных подразделений;
на основании сравнения данных ИАС «ИСТИНА» с данными внешних издателей;
вне интерфейса ИАС «ИСТИНА».
Особенности реализации и опыт использования

Подсистема Аспирантура ИАС «ИСТИНА»
Цели разработки:
приведение процесса подготовки аспирантов к требованиям ФГОС (федеральных образовательных стандартов)
разработка системы подготовки принятия решений для отделов аспирантуры (факультетов и МГУ) на основе анализа результатов научной деятельности аспирантов;
переход к управлению процессом подготовки аспирантов на основе анализа содержания совокупности предметных областей научных исследований;
разработка и внедрение в МГУ личного кабинета аспиранта, интегрированного с данными их индивидуальных профилей в ИАС «ИСТИНА»;
разработка механизмов формирования траекторий научно-исследовательской работы, интегрированной в традиционную систему учебного планирования аспирантуры.
Особенности реализации и опыт использования

Просмотр материалов по научно-квалификационной работе аспиранта
Особенности реализации и опыт использования

Раздел научно-исследовательская работа в личном кабинете аспиранта
Особенности реализации и опыт использования

Интерфейс размещения файлов в личном кабинете аспиранта
Особенности реализации и опыт использования

Просмотр личного дела аспиранта в личном кабинете сотрудника аспирантуры
Особенности реализации и опыт использования

Источники данных для личного кабинета аспиранта
Особенности реализации и опыт использования

Образец размещаемого отчета
Особенности реализации и опыт использования

Диссертационные советы
Страница диссертационного совета, на которой публикуется информация о защитах согласно требованиям Положения о присуждении учёных степеней.
Подсистема интегрирована в ИАС «ИСТИНА»: членство в совете, авторство, руководство и оппонирование диссертации связано с профессиональными профилями субъектов. После защиты диссертация автоматически включается в рейтинг автора и руководителя.
На основе данных профилей членов диссертационного совета автоматически формируется информация для отчёта о работе совета.
Поддерживаются процессы формирования диссертационного совета — предварительный состав совета, оценка соответствия публикационной активности членов совета требованиям ВАК РФ.
С использованием подсистемы сформированы и ведут свою работу диссертационные советы МГУ имени М.В. Ломоносова, объявления о защитах транслируются из подсистемы на сайт ВАК РФ.
Особенности реализации и опыт использования

Особенности реализации и опыт использования
Диссертационные советы

Особенности реализации и опыт использования
Диссертационные советы

Логическое разграничение доступа
ИАС «ИСТИНА» является многопользовательской системой управления сетевым контентом. Для таких систем эффективно использовать модели разграничения доступа, основанные на свойствах социального графа, вершинами которого являются объекты системы, а ребрами – отношения между ними.
Объекты – пользователи, публикации, журналы, организации, подразделения и другие.
Отношения – авторство (связывает пользователя со статьей), место работы (связывает пользователя с подразделением) и другие.
Особенности реализации и опыт использования

Большое количество пользователей, разновидностей объектов и отношений между ними делает Систему сходной с социальными сетями, в которых разумно использовать модели разграничения доступа, основанные на графовом представлении системы.
Многие пользователи опосредовано связаны с объектами, к которым имеют особые права доступа. Например, ответственный по подразделению – к результатам научной деятельности сотрудников подразделения.
Многие объекты не имеют пользователя-владельца, обязанности которого исполняет ответственный по связанному подразделению. Он, как правило, связан с целевым объектом опосредовано.
Особенности реализации и опыт использования
Управление доступом в ИАС «ИСТИНА»

Реляционная модель логического разграничения доступа
Права доступа пользователя к объекту определяются отношениями, образующими путь от пользователя к целевому объекту в социальном графе.
Допускается использование порожденных отношений – часто встречающихся подпутей, которым может быть присвоено имя, позволяющее обращаться к ним, как к отдельным ребрам с целью упрощения описания модели.
Допускается предоставление пользователю прав доступа к объекту в зависимости от дополнительных атрибутов пользователя, целевого объекта и связывающих их промежуточных объектов.
Особенности реализации и опыт использования