Delist.ru

Автоматизация анализа связности учебных модулей в системе переподготовки персонала промышленных предприятий (23.01.2009)

Автор: Рожин Павел Сергеевич

транзитивность (Mj1> Mj2)(E ( (Mj2> Mj3)(E ( (Mj1> Mj3)(E.

Такой порядок можно построить не на любой структуре, что накладывает ограничения на множество графов G. В результате разработан формальных подход к определению методической связности учебного материала, что дает основу для определения численных оценок сложности термов. с учетом хронологии последовательности модулей учебного плана, а также возможность формализованной оценки качества учебного плана.

Сетевая модель учебного плана

Разработана сетевая вероятностная модель учебного плана, позволяющая индивидуализировать процесс подготовки и переподготовки персонала, а также получить информацию об индивидуальных особенностях сотрудников с целью его дальнейшего профессионального роста.

Пусть имеется множество модулей {Mi} i=1..Io. Время, выделенное на изучение модуля, обозначим TOi. Для различных категорий обучаемых это время различно. При этом задержки изучения одного модуля ведут к задержкам изучения остальных модулей.

Пусть Tнi - время начала изучения i-ого модуля; Tкj - время окончания изучения j-ого модуля. В реализованной модели времена рассчитываются на основании итерационной процедуры:

Критерием завершения процесса изучения всех модулей является:

Кроме объема часов, каждый модуль характеризуется множеством термов, для которых определены меры сложности.

Для моделирования процессов забывания термов в работе предлагается использовать модели процесс авторегрессии второго порядка:

Моделирование такого процесса может быть реализовано на основе приведенной рекуррентной модели, либо на основании его автокорреляционной функции. Показано, что для процессов авторегрессии второго порядка в случае действительных и различных корней характеристического уравнения автоковариационная функция имеет вид:

где 0

). Полученные модели предлагается использовать для аппроксимации функции забывания на каждом однородном с точки зрения введения термов временном интервале.

Модели функции забывания

Пусть (TSi – продолжительность изучения i-го модуля. С каждым выходным термом WOw связывается некоторая функция, которая определяет уровень активности данного терма в течение периода изучения соответствующего модуля. Пусть TWw,0 - момент определения выходного терма в некотором модуле Mm. Этот момент времени связывается с окончанием чтения модуля Mm0. [TbWw,i,TeWw,i] - интервалы времени использования этого терма в других модулях, где TbWw,i - начало изучения модуля Mmi , а TeWw,i - конец изучения модуля Mmi. Эти моменты времени вычисляются на основе сетевой модели учебного плана.

До момента TWw,0 терм не определен и его функция забывания равна 0, с момента определения TWw,0 функция принимает некоторое значение, определяемое содержанием модуля, и затем в соответствии с заданным коэффициентом забывания ZWw падает по модели авторегрессии. В моменты TeWw,i на основании связанного с термом коэффициента усиления UWw,i функция возрастает, после чего падает до следующего момента TeWw,i+1 ,т.е. изучения модуля в котором имеются связанные термы.

Функция забывания термов

В результате каждому терму, введенному в некотором модуле на каждый момент времени ставится в соответствие числовое значение определяющее степень понимания терма.

На основании полученных моделей функции забывания каждого терма, в работе вводится критерий эффективности учебного плана:

). Основой формирования интегрального критерия является свертка всех функций по группам классифицирующих признаков принадлежности модуля некоторому направлению аттестации, подготовки или переподготовки. Каждому направлению присваиваются весовые коэффициенты, которые переносятся на все термы направления. В общем случае, в программный комплекс включен ряд известных методов решения многокритериальных задач (метод идеальной точки, метод последовательных уступок и др.).

Таким образом, имея полную базу данных методических материалов и тестовых заданий для всех модулей специализации появляется возможность не только формирования индивидуального плана, но и его динамической корректировки по результатам статистического анализа результатов решения тестовых заданий.

В четвертой главе диссертации рассматриваются технологические аспекты разработки программно-инструментальных средств формирования связного учебного плана.

), интегрирующая учебно-методические материалы. Выбор MySQL в качестве СУБД обусловлен широкой популярностью данной СУБД и достаточно легковесной прозрачной архитектурой. Ее автоматическая масштабируемость при работе на многопроцессорных платформах, исключает необходимость дополнительной конфигурации или программной настройки.

Общая постановка задачи оптимизации учебного плана

Наличие утилит администратора, достаточно высокая защищенность данных, как от сбоев, так и от несанкционированного доступа, несложность освоения и свободное распространение делают ее весьма полезной. Для работы с базой данных использовался компонент MyDAC, что позволило при переносе программы не производить дополнительных установок драйвера для работы с базой. Так же, использование MySQL позволяет использовать программу как в локальной сети, так и глобальной путем изменения настроек соединения с базой данных. Реализован полный набор операций с базой данных, которые могут выполняться, как из интерактивной оболочки пользовательского интерфейса, так и непосредственных из программных приложений.

Основной функционал подсистемы «Учебный план» включает следующий набор операций: ImpWPfromLC - импорт рабочей программы из локального курса; EditWP - редактирование рабочей программы; DeleteWP - удаление рабочей программы; PrintWP - печать рабочей программы; DublicateSP - дублирование учебного плана; LoadSPfromLocFile - загрузить учебный план из внешнего файла; SaveSPtoLocFile - выгрузить текущий учебный план во внешний файл; DeleteSP - удалить учебный план; PlayCurLocCourse - запуск курса по выбранной дисциплине; AddDisc – добавить дисциплину в список; EditDisp – редактировать название текущей дисциплины в списке; DeleteDisp – удалить дисциплину из списка;

Структура базы данных формирования учебного плана

AddDiscToSP – добавить текущую дисциплину в учебный план, в качестве основных параметров задается номер семестра и цикл. DelDiscFromSP – удаление привязки выбранной дисциплины из текущего учебного плана; PlotGrapgh – построение графа учебного плана; FindTermRels – поиск связей текущего терма с другими модулями; TermToMod – привязка терма к выбранному модулю, в качестве параметра указывается вид терма (входной, выходной); TermToBuff – привязка термов во временный буфер; Memgraph – построение графика забываемости терма (график строится начиная с выходного терма) и другие.

Для каждой операции с базой разработан удобный пользовательский интерфейс. В систему включены разработанные в диссертации моделирующие функции. Таким образом, методисты кроме информационной поддержки получают и возможность оценки эффективности разработанного учебного плана с учетом индивидуальных свойств обучаемых различных возрастных категорий и с различным начальным уровнем знаний. Система имеет возможность генерации отчетов. Разработаны различные механизмы связывания входных и выходных термов.

Рассмотрены учебные планы и рабочие программы специализаций. Предложенные в работе критерии эффективности позволили повысить эффективность системы подготовки и переподготовки.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 15 печатных работ, основные из которых приведены в списке публикаций.

Основные выводы и результаты работы

Проведен анализ структуры программно-технического комплекса организации системы подготовки и переподготовки кадров и выделен круг приоритетных задач, направленных на повышение эффективности организации обучения.

Выполнена формальная декомпозиция компонентов системы подготовки и переподготовки персонала с целью создания открытой и функционально полной системы инструментальных средств.

Проведена классификация пользователей системы и разработано формализованное описание схем их взаимодействия с учетом привязки к программным и информационным ресурсам.

Реализованы методики разработки учебных планов и рабочих программ с использованием механизмов терм-связности. Разработаны методы и программные механизмы анализа терм-связности.

Разработаны рекуррентные схемы моделей забываемости и научения учебной информации, которые положили основу критериям оптимизации учебного плана переподготовки.

Разработана база данных учебных планов и рабочих программ.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в учебных центрах «Газпрома», а также используются на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

загрузка...