Прогнозизирование индивидуальной траектории обучения на основе модели обучаемого с нечёткими характеристиками в автоматизированных системах обучения Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

ПРИМЕЧАНИЯ

[Абламейко] Абламейко, С. В., Журавков М. А., Самохвал В. В. Вузы стран-участниц СНГ в мировом вебометрическом рейтинге: анализ с учётом профиля их деятельности// Высшее образование в России. - 2013. - № 8-9. - С. 25-31.

[Webometrics] Webometrics Ranking of World Universities. http://www.webometrics.info/index. html .

[НЭБ] Сайт Научной электронной библиотеки http://elibrary.ru .

[УлГТУ] Сайт УлГТУ http://www.ulstu.ru

[Венец] Сайт ИПК «Венец» УлГТУ http://venec.ulstu.ru .

[Тронин, 2013a] Тронин, В. Г. Электронная научная библиотека в оценке эффективности научных исследований // Вестник Ульяновского

государственного технического университета. — 2013. — №2 - С. 6—8.

[Тронин, 2013Ь] Тронин, В. Г. Включение журнала «Вестник УлГТУ» в РИНЦ // Вестник Ульяновского государственного технического университета. — 2013. - №3 - С. 59—63.

[СПбГУ] Сайт Санкт-Петербургского государственного университета http://www.spbu.ru.

Тронин Вадим Георгиевич, кандидат технических наук, начальник научно-исследовательского отдела УлГТУ, доцент кафедры «Информационные системы». Сфера научных интересов -наукометрия, моделирование вычислительных сетей на прикладном уровне, технологии эффективного управления.

УДК 004.896

А. Н. АФАНАСЬЕВ, Н. Н. ВОЙТ

ПРОГНОЗИЗИРОВАНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИИ ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ОБУЧАЕМОГО С НЕЧЁТКИМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ ОБУЧЕНИЯ

Разработан метод индивидуализации процесса обучения, учитывающий опыт проектных работ, включающий модели потоков проектных работ в диаграмматическом представлении.

Ключевые слова: интеллект, САПР, обучения, e-leaming

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 13-0700483 а.

Введение

Индивидуализация процесса обучения является принципом разработки систем обучения [1], основанная на личностно-ориентированных методиках и компетентностном подходе, включающих теорию интеллектуальных систем обучения, в которых контентом обучения является опыт проектных работ. Опыт - это природно-искусственный феномен, проявляющий себя через интеллектуальную активность [2]. Опыт проектных работ материализован в проектные подходы, методики, методы, модели, процедуры, алгоритмы и лучшие практики.

Современные технологии проектирования

© Афанасьев А. Н., Войт Н. Н., 2013

имеют рекомендации, аналогичные Rational Unified Process, основанном на потоках работ в коллективной работе. Процесс проектной деятельности коллектива можно представить последовательными и параллельными потоками работ, визуализация которых приобрела известность в диаграмматических формах: UML, IDEF, eEPC и т. п.

Метод индивидуализации процесса обучения проектированию в потоках проектных работ (ППР) реализует настоящий принцип с помощью математического аппарата: ассоциативной модели предметной области, нечёткой оверлейной модели обучаемого, графового сценария учебных траекторий, интеллектуальных процедур диагностики, управления процессом обучения [1].

Обучение проектному опыту

Определив в основе проектного опыта проектные прецеденты [2], можно формализовать его в виде проектных решений, стандартов, подходов, методик, процедур и моделей, успешно выполненных в САПР; применительно к коллективу они являются ППР.

Обучение проектному опыту, в том числе моделям ППР, заключается в обучении структурному и параметрическому синтезам проектной деятельности в коллективе проектировщиков, анализу и оценке проектных решений, проектному творчеству.

Широко используются в разработке современных автоматизированных систем диаграмма-тические конструкции, определённые в стандарте Framework for Software Product Line Practice-Version 5.0 [2], поэтому обучение должно включать контент, содержащий диаграмматики ППР.

Диаграмматические представления ППР определены стандартами, каждый из которых имеет графическое языковое представление.

Контроль диаграмматического представления потоков проектных работ

Контроль ППР, представленных диаграмма-тическими моделями в терминах графических языков, выполняется авторскими синтаксическими, семантическими анализаторами на основе RV-грамматики [3].

Схема анализа диаграммы в нотациях UML, IDEF, eEPC и т. п. с помощью RV-грамматики содержит следующие этапы.

1. Лексический разбор диаграмм.

2. Синтаксический разбор и построение дерева разбора.

3. Семантический анализ дерева разбора.

4. Сохранение результата анализа.

Модели и методы интеллектуальных систем обучения

В основе математического обеспечения уровня концептуального взаимодействия положены

Характеристика мод

компьютерные модели, представляющие предметную область проектной деятельности, степень готовности обучаемого к решению задач, сценарий и информационный поток данных [4].

Разработана ассоциативная модель предметной области в виде дерева онтологий, отличающаяся динамическим использованием иерархических, упорядоченных и ассоциативных связей, обеспечивающая адекватное представление процессов и объектов, повышающая качество содержания обучения.

Разработана нечёткая оверлейная модель обучаемого, в которой используются нечёткие лингвистические индивидуальные характеристики (знания, умения, владение навыками и компетентность), соответствующие теоретическому и практическому уровням его подготовки в предметной области.

Разработана графовая модель сценария траектории обучения, позволяющая представить процесс обучения, упорядочивая учебно-методический материал. Характеристика разработанных моделей приведена в табл. 1.

Разработана интеллектуальная процедура диагностики знаний, умений, владения навыками и компетентности обучаемого на базе классификации с помощью нечётких карт Кохонена [4].

Индивидуальные профессиональные характеристики модели обучаемого меняются событийно в контрольных точках К сценария.

Разработаны процедуры интеллектуального планирования и управления траекторией обучения, использующий комплекс моделей «Предметная область», «Обучаемый», «Сценарий» для достижения требуемых характеристик. Управление траекторией обучения рассматривается как выбор вариантов сценария обучения и его реконструкция. В зависимости от степени подготовленности обучаемого принимается решение о выборе траектории обучения. Характеристика методов приведена в табл. 2.

Таблица 1

й системы обучения

Наименование моделей Назначение Математический аппарат Отличительные свойства Положительные эффекты

Ассоциативная модель предметной области Представление объектов и процессов Ассоциативное дерево онтологий Динамическое использование связей, интеграция по содержанию Повышение качества содержания контента

Нечёткая оверлейная модель обучаемого Представление индивидуальных профессиональных характеристик обучаемого Система из нечётких лингвистических индивидуальных характеристик обучаемого Нечёткий характер оценок теоретической и практической степени подготовки обучаемого в предметной области, учёт предыстории обучения Создание адаптивной индивидуальной траектории

Характеристика процедур системы обучения

Таблица 2

Наименование процедур Назначение Математический аппарат Отличительные свойства Положительные эффекты

Диагностика компетентности Оценка уровня подготовленности к решению задач Классификация инди-виуальных профессиональных характеристик с помощью нечётких карт Кохоне-на Уменьшение числа ошибок в оценке уровня подготовленности Повышение качества технологий обучения

Интеллектуальное планирование и управление траекторией обучения Достижение нужных индивидуальных профессиональных характеристик при обучении Система моделей -«Предметная область», «Обучаемый», «Сценарий» Гибкое управление сценарием в процессе обучения Сокращение сроков процесса обучения

ПРОЕКТНАЯ СРЕДА

-1-

Интерфейс

SQL-запрос j

Блок содержания

Множество УТЗ

Указатели, словари

Структурные единицы учебного материала

Компонент Моделирование устройств

SQL-запрос

Компонент Компонент

Обучаемый Сценарий

БД учебно-методического материала предметной области

Модели устройств

SQL-запрос

SQL-запрос

БД моделей устройств

Модели обучаемого

БД профилей обучаемых

Информационно-логические модели

БД сценариев

Компонент Протокол

SQL-запрос

Протоколы обучаемых

-SQL-запрос

БД настроек системы

БД протоколов обучаемых

Рис. 1. Программная реализация метода индивидуализации обучения проектированию ППР

Программная реализация метода индивидуализации проектированию потоков проектных работ

Компонентно-сервисная организация в соответствии со стандартом IEEE P1484.1 положена в программную реализацию метода индивидуализации (рис. 1).

Проектная среда представлена ППР, взаимодействие с которым организовано с помощью программного интерфейса «Мост», связанного с

«Ядром программы» и обеспечивающего обмен информацией в диаграмматических формах.

Ядро программы является менеджером, инкапсулирующим сервисы и компоненты системы.

Компонент «Программная область» реализует ассоциативную модель предметной области, взаимодействует с «Ядром программы» и БД учебно-методического контента.

Компонент «Обучаемый» реализует нечёткую оверлейную модель обучаемого, взаимодействует с «Ядром программы» и БД модели обучаемого.

Компонент «Сценарий» реализует граф сценария траекторий обучаемого, взаимодействует с «Ядром программы» и БД информационно-логических моделей.

Компонент «Протокол» реализует протокол информационных потоков, взаимодействует с «Ядром программы» и БД протоколов обучаемых.

Компонент «Метод диагностики» реализует метод индивидуализации, взаимодействует с «Ядром программы» и БД настроек синопсисов

[1, 4].

Заключение

Разработан новый метод диагностики проектной компетенции проектировщика, новый метод адаптивного управления траекторией обучения проектировщика, использующий комплекс моделей (предметной области, проектировщика, сценария и протокола), программная система анализа и контроля диаграммных схем ППР, интеллектуальная система обучения проектированию ППР.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Афанасьев, А. Н. Концепция организации и реализация корпоративной образовательной среды промышленного предприятия / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт, В. А. Гульшин // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «К&ГТ'13». В 4 т. Т. 2. - М. : Физматлит, 2013. - С. 252—257.

2. Маклаев, В. А. Создание и использование базы опыта проектной организации / В. А. Ма-клаев, П. И. Соснин. - Ульяновск : УлГТУ, 2012. - 360 с.

3. Афанасьев, А. Н. Анализ и контроль диа-грамматических процессных нотаций / А. Н. Афанасьев, Д. Г. Брагин, Р. Ф. Гайнуллин // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «К&ГТ'13». В 4 т. Т. 1. - М. : Физматлит, 2013.- С. 125—128.

4. Афанасьев, А. Н. Методология разработки распределенных интеллектуальных систем проектной деятельности / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «К&ГТ'11». В 4 т. - Т. 1. - М. : Физматлит, 2011 . -С. 132—142.

Афанасьев Александр Николаевич, доктор технических наук, профессор кафедры «Вычислительная техника» УлГТУ. Войт Николай Николаевич, кандидат технических наук, доцент кафедры «Вычислительная техника» УлГТУ.