автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Математические модели и программное обеспечение автономных систем обучения

ВВЕДЕНИЕ Проблемы создания информационного 4 обеспечения (ИО) автономных обучающих систем

ГЛАВА 1. Комплексная модель подготовки специалиста

1.1. Общая модель подготовки специалиста

1.2. Поэтапная декомпозиция модели

1.3. Графовая модель ИО дисциплины

1.4. Обобщенная графовая модель 21 Выводы по главе

ГЛАВА 2. Методы декомпозиции модели ИО

2.1. Общая модель кванта ИО

2.2. Совокупная модель ИО процесса обучения

2.3. Характеристики связности модели

2.4. Блочная модель ИО

2.5. Поэтапная декомпозиция модели ИО 42 Выводы по главе

ГЛАВА 3. Алгоритмы декомпозиции модели ИО

3.1. Приведения модели к блочному виду

3.2. Алгоритм приведения модели ИО к 51 блочному верхнему треугольному виду

3.3. Интегральные оценки связности

3.4. Методы разрешения ссылок

3.5. Оценка качества приведения модели 61 Выводы по главе

ГЛАВА 4. Синтез структуры автономной системы обучения

4.1. Модель ИО автономной системы обучения

4.2. Разрешение связей для автономной 70 системы

4.3. Уточнение оценок матрицы связей

4.4. Общий алгоритм синтеза ИО для 83 автономной системы

4.5. Практическое применение методов синтеза 97 автономных систем обучения

Выводы по главе

Требования к процессам обучения студентов в высших и средних учебных заведениях в последнее время существенно изменились. При том, что роль лектора в процессе обучения осталась неизменно высокой, существенно повысились требования обучаемых к методическому, техническому и содержательному обеспечению, как изучаемых курсов, так и учебной программы в целом.

Современные студенты стали более прагматичными, у них остается меньше свободного времени, так как многие студенты должны работать, чтобы обеспечить себе возможность учиться. Студент хочет заранее знать, чему его будут учить, что он будет знать и уметь после прохождения обучения, наконец, что он должен знать, чтобы успешно сдать все экзамены и курсовые работы.

Свой вклад в осложнение проблемы методического, технического и содержательного обеспечения студентов вносит существенная вариативность требований к выпускникам учебного заведения, которая должна соответствующим образом отражаться на обеспечении процесса обучения. Вариативность, то есть, изменение требований к выпускникам определяется, с одной стороны, изменяющейся средой, появлением все новых и новых объектов изучения, как в материальной, так и в информационной инфраструктуре общества, с другой стороны, -изменением задач, которые приходится решать выпускникам.

Все большее распространение дистанционных форм обучения еще более ужесточает требования, предъявляемые к информационному обеспечению процесса обучения. Оно должно обладать следующими свойствами [5]:

- функциональная полнота - информационное обеспечение конкретного учебного плана должно давать всю информацию, для его выполнения,

- автономность - этого обеспечения должно быть достаточно (при условии удовлетворения обучаемым входным требованиям) для обучения по данному плану,

- функциональная и интерактивная гибкость - информационное обеспечение должно легко адаптироваться к изменяющимся требованиям функциональная гибкость) и к конкретному обучаемому (интерактивная гибкость),

- доступность - информационное обеспечение должно быть доступно в самом прямом смысле: обучаемый должен иметь возможность получить все материалы либо на носителе, либо по Интернету.

Проблемам автоматизации процессов обучения посвящено много работ, В частности, в МГАПИ выполнены работы, посвященные представлению знаний и использованию мультимедийных компонентов (Зарубин B.C., 1995, Боголюбов Д.П., 1996, Голубятников И.В., 1999, Брейман А.Д., 1998). Следует отметить также работы, проводимые в Институте Автоматики и Процессов Управления Дальневосточного отделения РАН (Склюева О.Н., 1996), в Институте Проблем Информатики Сибирского отделения РАН (Яхно Т.М., 1997) и многие другие работы.

Большая часть исследований, проводимых в этой области, посвящена поиску наилучшего представления знаний в обучающих системах, либо построению соответствующих баз знаний и выбору методики адаптивного обучения в рамках построенной базы.

В представляемой диссертационной работе сделана попытка построить модель информационного обеспечения учебного плана, курса, и дать конструктивную методику построения комплекса обучающих программ, реализующих эту модель.

При планировании учебного процесса должен решаться комплекс взаимосвязанных проблем, каждая из которых не проста сама по себе. Среди проблем первого плана можно перечислить следующие.

Предварительное формирование, учебного плана. Оно заключается в таком расположении учебных дисциплин во времени, при котором, во-первых, в план включается необходимый минимум дисциплин, обеспечивающий выполнение квалификационных требований к выпускнику. Так как обычно обучение в вузе состоит из нескольких этапов (неполное высшее образование, бакалавр, специалист, магистр), то квалификационные требования к специалисту должны выполняться на каждом из этих этапов.

Собственно квалификационные требования также требуют формулировки, так как «сверху» обычно предъявляются только основные - «обязательные» требования. Формулирование индивидуальных квалификационных требований конкретного вуза связано с дисциплинами, формируемыми по решению Совета этого вуза. Формулирование индивидуальных квалификационных требований и составление индивидуального набора дисциплин «по решению Совета» требует учета таких факторов, как спрос на работников данной квалификации (текущий и прогнозируемый, внутренний и внешний), демографическая ситуация в стране, общественное мнение относительно образования вообще, и в данной предметной области, в частности.

После того, как две эти проблемы более или менее успешно решены, возникают проблемы согласования. Согласовывать необходимо дисциплины между собой (это касается и специальных дисциплин, и общеобразовательных, и гуманитарного цикла), дисциплины в рамках нормативных этапов обучения, разбиение каждой дисциплины на семестры и размещение их по учебным курсам. При этом приходится учитывать не только, взаимодействие учебных дисциплин между собой, но уже и распределение их по лекторам (преподаватели должны иметь нормативную нагрузку, желательно, равномерную в течение года).

После того, как учебный план в целом сформирован, то есть, произведена грубая прикидка количества и состава дисциплин в учебном плане и их распределения по курсам и семестрам, начинается планирования собственно учебных дисциплин. Определяется перечень и порядок тем, изучаемых в данной дисциплине, определяются темы и количество практических, лабораторных, семинарских занятий, планируются типы и количество этапов рубежного контроля знаний. На этом этапе необходимо более точное согласование взаимосвязанных дисциплин с целью обеспечения непрерывного цикла обучения и исключения необоснованных повторов материала. Проведение такого согласования часто требует пересмотра ранее принятых решений относительно количества и состава учебных дисциплин и их расположения во времени. При этом следует учитывать допустимое количество учебных часов для каждого семестра, допустимое количество экзаменов, зачетов, курсовых проектов и работ и т. д. в семестре. Часто для разрешения коллизий, возникающих на этом этапе, приходится опять пересматривать рЪшеция, принятые на предыдущих этапах. ,/

После того, как перечисленные проблемы будут решены, необходимо решать новые - подготовка учебных и методических материалов, составление расписания занятий и т. д.

Только перечисление проблем, приведенное выше, показывает, что разработка учебного процесса - сложный итеративный процесс с большим количеством параметров и комплексным критерием. Если учесть, что менять учебный план приходится достаточно часто, становится ясно, что даже минимальная автоматизация этого процесса позволить существенно снизить его трудоемкость и повысить эффективность.

Цель предлагаемой диссертации заключается в разработке программно-математических средств, предназначенных для автоматизации синтеза обучающих комплексов на основе имеющегося описания дисциплины, выполненного на языке разметки. То есть, исходными данными в работе является описание дисциплины в виде перечня тем с указанием всех ссылок каждой темы и конкретизацией вклада данной темы в выполнение квалификационных требований. Выходными данными является перечень и последовательность тем, обеспечивающая обучение конкретной дисциплине, группе дисциплин, конкретному этапу (например, бакалавру) или всему учебному плану в целом. При этом должны выполняться все формальные ограничения 9 нормативы обучения, время обучения и т. д.) и квалификационные требования.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

- построение общей модели информационного обеспечения (ИО) процесса обучения конкретной специальности,

- дальнейшая декомпозиция полученных моделей на подмодели ИО учебных курсов

- разработка методов синтеза обучающих комплексов по учебным курсам.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

1. В работе предложена общая модель информационного обеспечения (ИО) процесса обучения конкретной специальности.

2. Предложены методы декомпозиции общей модели на подмодели для отдельных дисциплин, их групп, для этапов обучения.

3. Разработан итеративный алгоритм декомпозиции модели информационного обеспечения с разрешением ссылок «вперед».

4. Предложен механизм формирования объективизированных показателей важности ссылок на другие темы.

5. Разработано программное обеспечение для синтеза автономных обучающих систем, удовлетворяющих комплексному критерию качества.

6. Результаты, полученные в работе, были применены при создании инструментальных обучающих комплексов:

- TeachPro Windows - для обучения Microsoft Windows,

- TeachPro Excel - для обучения Microsoft Excel,

- TeachPro Word - для обучения Microsoft Word, а также специальных программных комплексов:

- комплекс "ГЕМОД" - для автоматизации исследований изменения функции работы сердечной мышцы, заказчик ЦНИАГ,

- комплекс "КОБРА" - для расчета прочности опор причальных конструкций, заказчик ГИПРОРЕЧТРАНС,

104

- комплексы "РУСТ" и "1111С" - для расчета координат геологических пластов, заказчик ГИПРОРЕЧТРАНС,

- комплекс HyperMethod for Windows - инструментальное средство для автоматизированной разработки мультимедийных приложений, заказчик "Cherry Software",

- мультимедийная энциклопедия "Под парусом через века" -посвящена истории развития и становления парусного флота, заказчик "Cherry Software",

- комплекс "НМ Editor" - для ведения бизнес переписки, составления договоров и финансовой отчетности.

Все разработанные комплексы пользуются спросом и активно используются в народном хозяйстве и в учебных заведениях.

1. Анциферов А.А. Простые ходы. Журнал «Инфо Бизнес» № 2, 1998.1. Сс. 25 27.

2. Анциферов А.А. Искусство локализации ПО. Журнал «Мир ПК» № 10, 1998. Сс. 82-89.

3. Анциферов А.А. проблемы информационного обеспечения учебных курсов. Межвузовский сборник научных трудов "Программное и информационное обеспечение систем различного назначения на базе персональных ЭВМ". Вып. 4. М.: МГАПИ, 2001.

4. Анциферов А.А., Рощин А.В. Информационное обеспечение обучения. Межвузовский сборник научных трудов "Программное и информационное обеспечение систем различного назначения на базе персональных ЭВМ". Вып. 4. М.: МГАПИ, 2001.

5. Анциферов А.А., Зеленко Г.В. Автономные обучающие системы. Межвузовский сборник научных трудов "Программное и информационное обеспечение систем различного назначения на базе персональных ЭВМ". Вып. 4. М.: МГАПИ, 2001.

6. Анциферов А.А. Структурное проектирование обучающей системы. Межвузовский сборник научных трудов "Программное и информационное обеспечение систем различного назначения на базе персональных ЭВМ". Вып. 4. М.: МГАПИ, 2001.

7. Анциферов А.А. Математическое и программное обеспечение обучающей системы. Межвузовский сборник научных трудов "Программное и информационное обеспечение систем различного назначения на базе персональных ЭВМ". Вып. 4. М.: МГАПИ, 2001.

8. Архангельский Б.В., Черняховский В.В. Поиск устойчивых ошибок в программах. М.: Радио и связь, 1989.

9. Ахо А., Ульман Дж. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции. Т. 2: Пер. с англ. - М.:, Мир, 1978.

10. Ю.Белецкий Я. Энциклопедия языка Си: Пер. с польк. М.: Мир. 1992.11 .Беллман Р. Введение в теорию матриц. М.: Наука, 1976.

11. Беллман Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях. В сб.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 19766 сс. 172 - 215.

12. И.Берзтирс Э. Структуры данных. Теория и практика. М.: Статистика, 1974.

13. Н.Боровков А.А. Теория вероятностей. М.: Наука, 1986.

14. Вирт Н. Систематическое программирование. М.: Мир, 1977.

15. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2000, - 384 е.: ил.

16. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. 200 с.

17. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука, 1967.

18. Гильберт Д., Бернайс П. Основания математики. Теория доказательств. М.: Наука, 1982.

19. Гихман И.И., Скороход А.В., Ядренко М.И. Теория вероятностей и математическая статистика. Киев: Вища школа, 1979.

20. Голубятников И.В. Основные принципы проектирования и применения мультимедийных обучающих систем. М.: Машиностроение, 199. - 320 с. - ил.

21. Гроп Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979.Мир. 1980.

22. Гудман С., Хидетниеми С. Введение в разработку алгоритмов. М.: Мир, 1981.

23. Дейкстра Э. Дисциплина программирования. М.: Мир, 1978. 275 с.

24. Денинг В., Эссиг Г., Маас С. Диалоговые системы "человек -ЭВМ". Адаптация к требованиям пользователя: Пер. с англ. М.: Мир. 1984.

25. Иванов Ю.С. Параметрическое моделирование в системах автоматизированного обучения и управления. Казань: ИССО РАО, 1994.-198 с.

26. Исследование операций: в 2-х томах. Пер. с англ. / Под ред. Дж. Моудера, С Элмаграби. М.: Мир, 1981. - 677 с.

27. Компьютерная технология обучения. Словарь справочник, тт. 1,2-Киев: Наукова думка, 1982.

28. Компьютерные технологии обработки информации. / Под. ред. Назарова С.В., М.: Финансы и статистика, 1995. -248 с.

29. ЗО.Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио исвязь , 1982.31 .Кристофидес Н. Теория графов. -М.: Мир, 1978.

30. Ланкастер П. Теория матриц. / Пер. с англ. М.: Наука, 1978. 280с.

31. Ларичев О.Н. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука, 1987.

32. Липаев В.В. Качество программного обеспечения. М.: Финансы и статистика, 1983.

33. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. -М.: Финансы и статистика, 1986.

34. Майерс Г. Надежность программного обеспечения. М.: Мир, 1980.

35. Мартин Дж. Программирование для вычислительных машин реального времени. -М.: Наука, 1975.

36. Неймарк Ю.И., Коган Н.Я., Савельев В.П. Динамическое моделитеории управления. М.: Наука, 1985.

37. Пинтер JI. FoxPro 2.0. Applications Programming: Пер. с англ. -М.: Издательство Эдэль, 1994.

38. Пинтер Л. Разработка приложений в Microsoft FoxPro 2.5: Пер. с англ. М.: Издательство Эдэль, 1995.

39. Попов А. А. Программирование в среде СУБД FoxPro 2.0. Построение систем обработки данных. М.: Радио и связь, 1993.

40. Попов B.C. Экспертные системы. Решение неформальных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Мир, 1987. - 288 с.

41. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981.

42. Постон Т., Стюарт И. Теория катастроф и ее приложения. М.:48.представление и использование знаний. / Под ред. Уэно X., Исидзука М. М.: Мир, 1989. - 220 с.

43. Приобретение знаний. / Под. ред. Осуги О., Саэки Ю. М.: Мир, 1990.-304 с.

44. Растригин А.А. Современные принципы управления сложными объектами. -М.: Советское радио, 1980.

45. Ремеев В. FoxPro, версия 2.5 для MS-DOS: Описание команд и функций. М.: Мистраль, 1994.

46. Рынгач В.Д., Краснов М.А., Лысиков А.Ф., Мазурук А.А. / Под. ред. Довгилло A.M. Автоматизированные системы для обучения программированию. Проектирование и реализация. - Киев: 1989. -161 е.: ил.

47. ЗЗ.Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1996.

48. Сван Т. Программирование для Windows в Borland С++: Пер. с англ.-М.: Бином, 1995.

49. Силов В.Б. принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М.: ИНПРОРЕС, 1995.

50. Спенсер П. XML. Проектирование и реализация. М.: «Лори», 2001509 с.

51. Такеути Г. Теория доказательств. -М.: Мир, 1978.

52. Танака X., Цукияма Т., Асаи К. Модель нечеткой системы, снованная на логической структуре. В сб. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: пер. с нгл./Под ред. Р.РЛггера. М.: Радио и связь, 1986. Сс. 186 - 199.

53. Трахтенгерц Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решений. //Автоматика и телемеханика, № 3, 1997.

54. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М.: ИНФРА-МФинансы и статистика, 1995.61 .Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978.

55. R. Е. Bellman, R. Kalaba, L. М. Zadeh, Abstraction and Pattern Classification, Jor. Math. Anal, and Appl. Vol. 13, pp. 1-7, 1967.

56. G. E. Box, С. M. Jencins, Some statistical aspects of adaptive optimization and control, Jor. of the Royal Statist. Society (ser. B), 24, 297,1962.

57. C. L. Chang, Fuzzy Topological Spaces, Jor. Math. Anal, and Appl. Vol. 24, pp. 182-190, 1968.

58. S. K. Chang, Fuzzy Programs, Theory and Applications, P. I. B. Proc.Comput. Automata. Vol. 21,1971.

59. R. M. Gagne. Die bedingungen menschlichen Lernens. Hannover: Schroedel, 1969.

60. Gitman, M. D. Levine, An Algorithm for Detecting Unimodal Fuzzy Sets and its Application as a Clustering Technique I. E. E. E. Trans, on Computers, С 19, pp. 583 - 593, 1970.

61. R. W. Floyd, Non-deterministic Algorithms, Jor. Assoc. Comput. Machinery. Vol. 14, pp. 636-644, 1967.

62. A. Kandel, On Minimization of Fuzzy Functions, I. E. E. E. Trans. on Computers, С 22,1 9, Sept. 1973.20.

63. E. T. Lee, L. A. Zadeh, Note on the Fuzzy Languages, Inform. Sciences, Vol. 1, pp. 421 -454, 1969.

64. H. Robbins, S. Monro, A Stochastic Approximation Method, Annals of Math., Stat., 22 (1951).

65. S. Watanabe, Modified Concepts of Logic, Probability and1.formationbased on Generalized Continuous Characteristic Function, Inform, and Control, Vol. 15, pp. 1—21, 1969.

66. L. A. Zadeh, Fuzzy Algoritms, Inform, and Control, Vol. 12, pp. 99 -102, 1968.