Алгоритмы автоматизированного контроля успеваемости и формирования информационно-образовательной среды в интеллектуальной системе поддержки принятия решений военного вуза тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Белоусов, Вадим Евгеньевич

• Белоусов, Вадим Евгеньевич
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Белоусов, Вадим Евгеньевич

Введение.

Глава 1. Общие методические положения.

1.1. Постановка задачи обоснования требований к АСКУ.

1.2. Описательная модель контроля успеваемости.

1.2.1. Стартовый и текущий контроль.

1.2.2. Итоговый контроль.

1.3. Задачи, объекты и способы контроля успеваемости.

1.3.1. Задачи и объекты контроля успеваемости.

1.3.2. Описание процесса управления контролем успеваемости.

1.3.3. Способы управления контролем успеваемости.

1.4. Критерии эффективности АСКУ и общая схема исследований

1.4.1. Критерии эффективности.

1.4.2. Схема исследований.

Глава 2. Разработка математической модели АСКУ.

2.1. Прогнозирование успеваемости курсантов.

2.2. Формирование типовых моделей «трудности изучаемой темы» и «междисциплинарных связей».

2.3. Математическая модель психологических особенностей курсантов влияющих на обучаемость.

2.4. Модель анализа и выбора управленческих решений корректировки учебно-воспитательного процесса.

2.5. Структурно-логические модели программного и информационного обеспечения информационно-образовательной среды военного вуза

2.5.1. Концепция синтеза архитектуры информационно-образовательной среды военного вуза.

2.5.2. Расчет характеристик информационно-образовательной среды военного вуза.

2.5.3. Модель выбора прикладного программного обеспечения информационно-образовательной среды военного вуза.

Глава 3. Методологические основы разработки АСКУ.

3.1. Методические рекомендации по организации- контроля успеваемости в военном вузе.

3.1.1. Методики контроля текущей успеваемости.

3.1.2. Методики контроля итоговой успеваемости.

3.2. Имитационная модель функционирования АСКУ военного вуза.

3.3. База данных АСКУ.

3.4. Методические рекомендации построения информационно-образовательной среды военного вуза.

Глава 4. Практическая реализация АСКУ военного вуза.

4.1. Состав и структура АСКУ на основе ИОСВВ.

4.2. Программное обеспечение АСКУ.

4.3. Оценка эффективности.

4.4 Оценка экономической целесообразности.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы автоматизированного контроля успеваемости и формирования информационно-образовательной среды в интеллектуальной системе поддержки принятия решений военного вуза»

Актуальность темы. Реформирование системы военного образования и введение в деятельность военных вузов Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования обуславливает возрастание требований к качеству управления учебной, методической, научной и воспитательной работ. Одной из важных составляющих такого управления является система контроля успеваемости курсантов. Основной целью контроля успеваемости является получение информации, необходимой для управления процессом обучения, совершенствования методики преподавания и организации самостоятельной работы курсантов. Несвоевременность и несистематичность получения такой информации должностными лицами военного вуза без реализации прогнозирующих и диагностических функций, а также учета индивидуальных особенностей обучаемых может привести к принятию решений по корректировке учебно-воспитательного процесса, которые не позволят повысить успеваемость курсантов. Поэтому задача разработки системы поддержки принятия решений (СППР) при контроле успеваемости курсантов должностными лицами военного вуза, несомненно, является актуальной. Решение указанной задачи в рамках существующей системы контроля успеваемости осложнено наличием большого количества факторов существенно влияющих на успеваемость обучаемых, для всестороннего учета которых требуется существенное расширение управленческого состава военного вуза. Исходя из вышеизложенного, изыскание нового научного решения задачи повышения обоснованности и эффективности решений, принимаемых в процессе контроля успеваемости обучаемых в военном вузе и обеспечивающих ее рост при существующем управленческом персонале, является актуальным в научном и практическом плане.

Цель работы Цель диссертационной работы заключается в исследовании и экспериментальной проверке эффективности системы контроля успеваемости военного вуза, обеспечивающей снижение временных затрат должностных лиц выполняющих корректировку учебного процесса за счет интеллектуальной поддержки процесса принятия решений при заданном уровне успеваемости курсантов. В рамках этой цели необходимо решить следующие задачи: разработать модель и алгоритм функционирования автоматизированной системы контроля успеваемости (АСКУ) военного вуза, обеспечивающую интеллектуальную поддержку принятия решений должностными лицами при контроле успеваемости курсантов; разработать модель прогнозирования успеваемости курсантов с учетом их индивидуальных психологических особенностей, влияющих на обучаемость. разработать модели для оценки параметров трудности изучаемой темы и междисциплинарных связей на основе анализа факторов, существенно влияющих на успеваемость курсантов военного вуза; определить механизм анализа учебных ситуаций, их ранжирования и формирования комплекса корректирующих управляющих воздействий; разработать комплекс моделей для синтеза структуры информационно-образовательной среды военного вуза (ИОСВВ), обеспечивающих вычислительную и информационную поддержки при корректировке учебно — воспитательного процесса; разработать структуру базы данных (БД) АСКУ.

Методы исследования, использованные в диссертационной работе основаны на положениях теории вероятности, теории массового обслуживания, теории принятия решений, использованием диагностики невербальной креативности и расплывчатых категорий, а так же применением методов таксономии.

Достоверность научных результатов. Научные положения правильность выводов и рекомендаций, степень их адекватности подтверждаются непротиворечивыми результатами расчета аппаратных затрат, необходимых для развертывания информационно-образовательной среды военного вуза, совпадением отдельных теоретических результатов работы с результатами, полученными другими авторами, их апробацией на Всероссийских и региональных научных конференциях.

Научная новизна состоит в следующем:

Разработана модель прогнозирования успеваемости курсантов военного вуза по каждой изучаемой в учебном семестре теме занятий, позволяющая в отличие от известных подходов рассчитывать оценки обучаемых с учетом их индивидуальных психологических особенностей, влияющих на успешность обучения.

Для учета особенностей учебного процесса и междисциплинарных связей в военном вузе разработаны ранее отсутствующие модели для оценок параметров трудности и важности изучаемой темы.

Предложена модель расчета топологической структуры ИОСВВ, позволяющая в отличие от известных подходов строить сети смешанных архитектур.

Практическая ценность результатов работы состоит в разработке на основе механизмов обеспечения принятия управленческих решений в условиях распределенной системы новой модели управления учебным процессом, в которой при заданном количестве должностных лиц обеспечивается повышение успеваемости курсантов за счет воздействий, формируемых АСКУ с учетом объема и содержания решаемых задач. Полученные в работе аналитические выражения для расчета аппаратурных затрат при развертывании АСКУ позволяют осуществлять выбор рациональных схематических решений, обеспечивающих уменьшение нагрузки при анализе результатов учебного процесса должностными лицами от 54% до 80% в зависимости от вида контроля успеваемости.

Внедрение. Результаты проведенного исследования были использованы при организации учебного процесса Военного института радиоэлектроники, а также при выполнении научно-исследовательских работ, направленных на совершенствование подготовки специалистов в военных вузах. Фактический целевой эффект от внедрения АСКУ в Военном институте радиоэлектроники за счет снижения времени затрачиваемого должностными лицами на анализ и корректировку учебно-воспитательного процесса при контроле текущей успеваемости составил 79%,а при контроле итоговой успеваемости-52%.

На защиту выносятся;

Модель и алгоритм функционирования АСКУ военного вуза при контроле текущей и итоговой успеваемостей курсантов;

Модель прогнозирования успеваемости курсантов военного вуза;

Модели определения оценок параметров трудности изучаемой темы и междисциплинарных связей;

Структурно - логические модели проектирования ИОСВВ и выбора прикладного программного обеспечения.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Пятой и Шестой межвузовских научно-технических конференциях «Сигналы и способы их обработки в условиях помех» (Воронеж, 1998, 2000 г.г.); Седьмой научно-практической конференции «Военная электроника: опыт применения, проблемы подготовки специалистов» (Воронеж, 2003 г.); Межвузовской научно-технической конференции «Системы управления и информационные технологии» (Воронеж, 1998г.); Межвузовской научно-практической конференции «Контроль, оценка и управление качеством обучения в условиях модернизации высшего образования» (Воронеж, 2003г.).

Публикации По теме диссертации опубликовано 10 научных работ, общим объемом 37 печатных листов.

Автором сформулирована и решена задача расчета топологической структуры сетей передачи данных [7,8,10], разработана модель прогнозирования успеваемости курсантов военного вуза [11,13] с программными модулями «Прогноз», «Электронный журнал» и «Психолог» [60,61,62] разработана модель контроля текущей успеваемости с СППР [9], предложен многоуровневый алгоритм выполнения процедур контроля успеваемости обучаемых [12].

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа содержит 192 стр. текста, включая 40 рисунков и 22 таблицы. Список используемой литературы включает 79 наименований.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Белоусов, Вадим Евгеньевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основе выполненного диссертационного исследования разработаны механизмы, обеспечивающие принятие управленческих решений в условиях распределенной системы, синтезирована новая модель управления учебным процессом, в которой при заданном количестве органов управления и уровне успеваемости курсантов обеспечивается снижение временных издержек должностных лиц за счет интеллектуальной поддержки со стороны АСКУ. Основные результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем:

1. На основе анализа направлений проектирования АСКУ разработаны ее имитационная модель и алгоритм функционирования.

2. В результате систематизации подходов к решению поставленной задачи, при реализации прогнозирующей функции контроля разработана модель прогнозирования успеваемости курсантов в текущем учебном семестре с учетом их индивидуальных психологических особенностей, влияющих на обучаемость.

3. Синтезированы модели для определения параметров оценок: трудности изучаемой темы и междисциплинарных связей. Показано, что мнения экспертов разных кафедр относительно трудности изучаемой темы и ее важности для дальнейшего успешного изучения смежных дисциплин различаются. Поэтому оценка трудности изучаемой темы учитывается при анализе причин низкой успеваемости, а междисциплинарные связи — при планировании управленческих решений.

4. С учетом результатов анализа методов и алгоритмов построения компьютерных сетей реализована модель для расчета и построения информационно-образовательной среды военного вуза смешанной архитектуры.

5. Разработан механизм анализа, оценки и ранжирования учебных ситуаций для корректировки учебно-воспитательного процесса. При этом должностные лица военного вуза имеют возможность перераспределять свое рабочее время: при решениях задач текущего контроля на 80%, при решении задач итогового контроля на 54% за счет обеспечения информационной, вычислительной и интеллектуальной поддержек принятия решений.

Решенные в диссертации научные и практические задачи имеют большое значение для организации учебно-воспитательного процесса в военных вузах в соответствии с требованиями стандарта 180-9000 и выполнения требований программы "Информатизации системы военного образования". Использование разработанных моделей и методик в Военном институте радиоэлектроники позволило осуществлять выбор рациональных схематических решений, обеспечивающих уменьшение нагрузки при анализе результатов учебного процесса должностными лицами от 54% до 80% в зависимости от вида контроля успеваемости.

159

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Белоусов, Вадим Евгеньевич, 2004 год

1. Алексеев В.В. Применение метода имитационного моделирования в исследовании РЭС / В.В. Алексеев, П.А. Бирюков, A.C. Вороной// Материалы Всеармейской НМК «Проблемы внедрения новых ИТ в жизнедеятельность военного Вуза.» , Тамбов: ВАИИ, 1999. - С. 25-28.

2. Алексеев В.В. Методика создания компьютерных обучающих систем для эксплуатационной подготовки специалистов //. Научно-методический сборник №49.- М.: Воениздат- 2000. — С. 3-9.

3. Баркалов С.А. Управление проектами в строительстве: Лабораторный практикум / С.А. Баркалов.// — Воронеж, гос. арх. — строит, унт. Воронеж, 2000. 303 с.

4. Баркалов С.А. Информационные технологии в управлении и организации: Учеб. пособие / С.А Баркалов. II— Воронеж, гос. арх. — строит, ун-т. — Воронеж, 2002. — 233 с.

5. Белоногов Г.Г. Автоматизация процессов накопление, поиска и обобщения информации / Г.Г. Белоногов.//—М.: Наука, 1979.- 168с.

6. Белоусов В.Е. Руководство к практическим занятиям на АСУ Маневр: Учеб. Пособие / В.Е. Белоусов, B.C. Ефимов.// — Воронеж: ВИРЭ, 1998. 86с.

7. Белоусов В.Е. Автоматизация проектирования сетей передачи данных / В.Е. Белоусов, C.B. Скрыль. // Системы управления и информационные технологии: автоматизированные системы управления: Сб. науч. тр.-Воронеж: ВГТУ. 1998.-С. 144-145.

8. Белоусов В.Е. Математическая модель контроля текущей успеваемости в военном вузе / В.Е. Белоусов, А.Г. Фадин. // Труды института. Вып. 5. 5-я межвузовская научно-техническая конференция. Сборник статей. Воронеж: ВИРЭ. 1998. - С. 202.

9. Белоусов В.Е. Автоматизированная система контроля успеваемости военного вуза. / В.Е. Белоусов. // Вестник ВИРЭ. — Воронеж: ВИРЭ.-2003.-С. 157-161.

10. Блэк Ю. Сети ЭВМ. Протоколы, стандарты, интерфейсы/ Ю. Блэк.//- М.: Мир, 1990. 506 с.

11. Брахман Т.Р. Многокритериальное^ и выбор альтернатив в технике/ Т.Р. Брахман // М.: Радио и связь, 1984.-231 с.

12. Бусленко Н.П. Моделирование сложенных систем / Н.П. Бусленко. // М.: Наука, 1978. - 451с.

13. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учебник для студ. Вузов. — 9-е изд., стер / Е.С. Вентцель. //- М.: Издательский центр «Академия», 2003. -576 с.

14. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей/ В.М. Вишневский. // Москва: Техносфера, 2003. — 512 с.

15. Воробьев С.Н. Управленческие решения: учебник для вузов/ С.Н. Воробьев, В.Б. Уткин. //- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 317 с.

16. Воронов А.А. Введение в диалектику сложных управляемых систем/ А.А. Воронов. // М.: Наука, 1985. - 352 с.

17. Герасименко В.А. Защита информации в автоматизированных системах обработки информации / В.А. Герасименко. // М.: Энергоатомиздат, 1994. - 568 с.

18. Глушков В.М. Системы оптимизации /В,М. Глушков. // Кибернетика -№5.-1980.- С. 89-90.

19. Губарев В.В. Вероятностные модели: Справочник. В 2-х ч./В.В. Губарев.//- Новосибирск: изд. НЭТИ, 1992. -234с.

20. Дидрих В.Е. Моделирование информационных систем организационного управления / В.Е. Дидрих. // — М: ИПРЖР, 2002.-128с.

21. Дмитриев В.И. Прикладная теория информации: Учеб. Для студ. вузов по спец. «Автоматизированные системы обработки информации и управления» / В.И. Дмитриев. // — М.: Высш. шк., 1989. 320 с.

22. Дружинин В.И. Психология общих способностей /В.И. Дружинин. // СПб.: Питер Ком, 1999.-368 с.

23. Душков Б.А. Некоторые психологические проблемы системного подхода при анализе деятельности человека / Б.А.Душков. // Психол. ш., т. 4, №4,- 1983.-С.23-32.

24. Еремин И.И. Противоречие модели оптимального планирования / И.И.Еремин. //- М.: Наука, 1988. 160с.

25. Жанатаутов С.У. Методы прогностических переменных. Машинные методы обнаружения закономерностей. / С.У. Жанатаутов.// -Новосибирск, Вып. 88: Вычислительные системы. -1981.- С. 151-155.

26. Загоруйко Н.Г. Самообучающийся генетический алгоритм прогнозирования (GAP) /Н.Г. Загоруйко. //- Искусственный интеллект и экспертные системы. Новосибирск, Вып. 160. Вычислительные системы.-1997.- С. 3-17.

27. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний/ Н.Г. Загоруйко. //-Новосибирск: Изд-во ин-та математики, 1999. — 270 с.

28. Зайцев В. С. Системный анализ операторской деятельности / В.С.Зайцев // М.: Радио и связь, 1990. - 120 с.

29. Иваненко Г.И. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического управления / Г.И.Иваненко. //- Киев: Техника, 1969.-342с.

30. Карпова Т. С. Базы данных: модели, разработка, реализация /Т.С. Карпова. //-СПб.: Питер, 2002. -304 с.

31. Коваленко В.Е. Задачи анализа, планирование и оптимизации в АСУ ВУЗ / В.Е. Коваленко. // Обзор, информ. Сер. Упр. экономика и прогнозирование развития высшей и средней специальной школы. — вып. 2.1980. - С.34-37.

32. Комков Н.И. Модели управления научными исследованиями и разработками /Н.И. Комков. // М.:Наука,1978. - 343с.

33. Концепция информатизации сферы образования Российской Федерации. М.: МОПО РФ, 1998. - 231с.

34. Концепция информатизации системы военного образования Министерства обороны Российской Федерации. М.: МОПО РФ, 2000.- 197с.

35. Коровин В.М. Учебная и методическая работа в высшем военно-учебном заведении / В.М. Коровин. // Воронеж: ВИРЭ, 2000. - 275 с.

36. Котов В.Е. Сети Петри / В.Е. Котов. // М.: Наука, 1984. - 160 с.

37. Крымский Н.К. Структура объектов управления / Н.К. Крымский. //- Математические методы теории систем. Фрунзе. — Вып.1. - 1979. - С. 44-51.

38. Кульгин М.В. Технологии корпоративных сетей экспедиция /М.В. Кульгин.//-СПб: Издательство «Питер», 2000.-704 с.

39. Курбаков К.И. Информационный ресурс и национальная система баз данных и баз знаний высшей школы России / К.И. Курбаков. II — М.: АЕН РФ М.А.И., 1994. - 24 с.

40. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных / Г.С. Лбов.//-Новосибирск:Наука, 1981. 376с.

41. Леман Э. Проверка статистических гипотез /Э. Леман. ii-М.:Наука,1979. 86с.

42. Лотоцкий В.А. Модели и методы краткосрочного прогнозирования /В. А. Лотоцкий. // М.: Наука, 1991. - 34с.

43. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования / Ю.П. Лукашин. // М.: Статистика, 1979. — 121с.

44. Макаров И.М. Теория выбора и принятия решений / И.М. Макаров. // М.: Наука, 1982. - 212с.

45. Маликов А. Принятие решений и информация / А.Маликов. // -М.: Наука, 1983.-184 с.

46. Маликов А. Модели и методы проектирования информационного обеспечения АСУ / А.Маликов. // М.: Статистика, 1978.- 78с.

47. Маликов А. Основы построения АСУ: Учебник для вузов / А. Маликов. // М.: Высшая школа, 1981.- 21 Зс.

48. Моисеев Н.И. Алгоритмы развития / Н.И. Моисеев. // М: Наука, 1987.-86с.

49. Мюллер С. Модернизация и ремонт ПК. Десятое юбилейное издание /С. Мюллер.//- М.: СПб.: Издательский дом «Вильяме», 1999.- 992 с.

50. Мякишев В.В. Использование методов искусственного интеллекта в САПР. Анализ отечественного и зарубежного опыта / В.В. Мякишев, В.В Тарасов.// Техническая кибернетика, №1.- 1991.- С. 164-176.

51. Наумова Н.Ф. О системном подходе к исследованию целенаправленного поведения человека / Н.Ф. Наумова. // В сб.: Методология системного анализа. — М.: ВНИИСИ, - 1978, - С. 23-33.

52. Новиков Д.Н. Механизмы гибкого планирования в активных системах с неопределенностью / Д.Н. Новиков. //- Автоматика и телемеханика, 1997. - С. 188-125.

53. Патент № 2003611137 Российской Федерации. Программа расчета прогнозируемой успеваемости слушателей военного вуза (Прогноз): Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ /В.Е. Белоусов, Н.Н. Ревко.// (1Ш).- 2003. - 1 с.

54. Патент № 2003611141 Российской Федерации. Программа мониторинга учебной деятельности (электронный журнал): Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ / В.Е. Белоусов, В.Н. Ильина.//- (Яи).-2003.-1 с.

55. Патент № 2003611148 Российской Федерации. Программа оценки психологических особенностей слушателей (Психолог): Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ / В.Е. Белоусов, Н.Н. Ревко.//- (1Ш).-2003.-1 с.

56. Парфенов В.И. Защита информации. Словарь / В.И. Парфенов. //- Воронеж: НП РЦИБ «Факел», 2003. 295 с.

57. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии / Г.С. Поспелов. //- М.: Наука, 1988 38 с.

58. Приказ министра обороны Российской Федерации 2003 г. № 80. «Об утверждении Руководства по организации работы высшего военно-учебного заведения Министерства обороны Российской Федерации».

59. Профессиональный психологический отбор кандидатов в военно-учебные заведения Министерства обороны Российской Федерации // Под ред. А.Н. Глушко. Москва: МО РФ Главное военно-медицинское управление, 1994.-296 с.

60. Райзберг Б.А. Программно-целевое планирование и управление. Учебник /Б.А. Райзберг.//- М.: ИНФА М, 2002. - 428 с.

61. Розанов Ю.В. Случайные процессы / Ю.В. Розанов.//- М.: НАУКА, 1971.-287 с.

62. Розен В.В. Цель оптимальность — решение (математические модели принятия оптимальных решений) / В.В. Розен.//- М.: Радио и связь, 1982.-168 с.

63. Система стандартов эргонометрических требований и эргонометрического обеспечения. Методы обработки экспертных систем //— Постановление Государственного комитета по стандартам № 2098. 1985.-35с.

64. Советов Б.Я. Моделирование систем: Учеб. для вузов / Б.Я. Советов.// 3-е изд., перераб. И доп. — М.: Высш. шк.,2001. — 343 с.

65. Судоплатов C.B. Элементы дискретной математики: Учебник / C.B. Судоплатов. // М.: ИНФРА-М, Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. -280 с.

66. Такенбаум Э. Компьютерные сети / Э. Такенбаум. // — СПб.:Питер. 2002. 848 с.

67. Тихонов В. И.Статистическая радиотехника / В.И. Тихонов. // — М.: Советское радио, 1966. 678 с.

68. Фадин А.Г. Имитационное моделирование систем массового обслуживания. Учебное пособие / А.Г. Фадин. // Воронеж, ВИРЭ, 1996. — 286 с.

69. Фатхутдинов P.A. Управленческие решения: Учебник 4-е изд., перераб. и доп / P.A. Фатхутдинов.// М.: ИНФА-М. - 2001. - 283 с.

70. Фусфельд А.Р. Новый метод прогнозирования функция технического развития /А.Р. Фусфельд. // В сб.: Руководство по научно-техническому прогнозированию. Пер. с англ. - М.: Прогресс, - 1977. - С. 6879.

71. Хабаров B.C. Методы и средства машинного моделирования информационно вычислительных систем / В.С Хабаров, C.B. Шарков. //Проблемы машиностроения и автоматизации. — №4. - 1999. - С. 14 -20.

72. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: Использование расплывчатых категорий / Д.И. Шапиро. ii — М.: Энергоатомиздат, 1983. 184 с.

73. Шубкин И.П. Моделирование механизма принятия решений / И.П. Шубкин. // М.: Наука, 1996. - 143 с.