Телефон: +7 (383)-202-16-86

Статья опубликована в рамках: VIII Международной научно-практической конференции «Наука вчера, сегодня, завтра» (Россия, г. Новосибирск, 13 января 2014 г.)

Наука: Технические науки

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ С ЦЕЛЬЮ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ ТЕХНИЧЕСКИХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ // Наука вчера, сегодня, завтра: сб. ст. по матер. VIII междунар. науч.-практ. конф. № 1(8). – Новосибирск: СибАК, 2014.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов
Статья опубликована в рамках:
 
Выходные данные сборника:


 


МОДЕЛИРОВАНИЕ  ПРОЦЕССА  ПОДДЕРЖКИ  ПРИНЯТИЯ  РЕШЕНИЙ  С  ЦЕЛЬЮ  ОПТИМИЗАЦИИ  ПРОЦЕССА  ОБУЧЕНИЯ  СТУДЕНТОВ  ТЕХНИЧЕСКИХ  СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ


Загородняя  Татьяна  Николаевна


аспирант  кафедры  электроэнергетики  Сумского  государственного  университета,  Украина,  г.  Сумы


E-mailtanya_pogorilko@ukr.net


 


Специфика  работы  будущего  инженера  достаточно  отражена  в  исследованиях  и  нормативных  требованиях  к  профессиональной  деятельности.  На  сегодня  известна  позиция  ученых  по  отношению  к  основной  задаче  современного  инженерного  образования  —  необходимость  разработки  новых  технологий  при  подготовке  специалистов,  ориентированных  на  формирование  компетентности  работника  [1].


Перед  преподавателем  специализированной  технической  дисциплины  стоит  непростая  задача  —  обеспечить  достижение  высокого  уровня  компетенций  будущего  инженера.  Для  достижения  этой  цели  преподаватель  должен  создать  соответствующую  структуру  учебного  процесса  —  осуществить  разделение  предложенного  программой  учебного  материала  на  модули,  установить  оптимальное  соотношение  между  различными  видами  занятий  и  видами  контроля,  определить  последовательность  проведения  занятий,  определить  логическое  наполнение  структурных  модулей,  детализировать  наполнения  каждого  из  видов  занятий  и  т.  п.  [2].  При  этом  следует  учесть  определенные  ограничения  с  точки  зрения  поставленной  задачи  —  интеллектуальный  потенциал  студенческой  группы,  форму  обучения  (дневная,  заочная,  вечерняя,  дистанционная),  существующие  ограничения  во  времени.  Существующая  практика  решения  каждым  преподавателем  этих  задач  отдельно,  имеет  существенно  субъективный  характер,  не  является  формализованной  и  не  позволяет  уверенно  утверждать,  что  достигнут  именно  максимально  возможный  уровень  компетенций  для  каждой  ситуации,  возникающей  в  процессе  обучения.


Таким  образом,  актуальной  является  задача  разработки  системы  поддержки  принятия  решений  (СППР),  которая  позволит  путем  выбора  оптимального  структурирования  учебного  процесса  и  оптимального  распределения  времени  между  различными  учебными  задачами  и  различными  видами  учебных  занятий,  повысить  уровень  компетенций  в  условиях  существующих  ограничений.


Известно,  что  слабо  структурированные  ситуации,  типичные  для  задач  мониторинга  и  управления,  в  том  числе  и  учебной  деятельностью,  считаются  одними  из  самых  сложных  для  анализа  и  поддержки  принятия  решений  [3].  Общеизвестно,  что  в  таких  СППР  первоначально  осуществляется  формализация  модели  ситуации,  выделяются  связи  между  основными  факторами  влияния  на  ситуацию,  влияния  одних  факторов  на  другие.  Современные  СППР,  которые  помогают  решать  подобные  задачи,  используют  методы  анализа,  оценки  и  выработки  решений.  Кроме  этого,  к  таким  СППР  повышаются  требования  потому,  что  в  последнее  время  пользователь  предпочитает  работу  с  такими  системами,  которые  включают  методы  структуризации  ситуации,  простой  и  понятный  интерфейс  для  работы  с  экспертами,  средства,  которые  дают  возможность  редактировать  и  настраивать  модели,  а  также  позволяют  визуализацию  процесса  построения  модели.  Пользователю  важно  работать  с  такими  СППР,  которые  осуществляют  анализ  результатов  моделирования  и  их  интерпретацию,  пояснения,  корректировку.  Архитектуры  систем  моделирования  слабо  структурированных  ситуаций,  удовлетворяющие  указанным  требованиям,  в  настоящее  время  находятся  на  этапе  становления  [4].  Поэтому  работа  над  разработкой  принципов  и  методов  построения  программных  систем  поддержки  принятия  решений  в  слабо  структурированных  предметных  областях  сейчас  актуальна. 


Обычно  одним  из  ключевых  блоков  такой  СППР  является  математическая  модель  формирования  конечного  результата  и  средства  компьютерного  математического  моделирования  этой  модели.


Целью  данной  работы  является  математическое  моделирование  СППР  при  создании  соответствующей  структуры  учебного  процесса  и  оптимального  распределения  времени  между  различными  учебными  задачами  и  различными  видами  учебных  занятий  с  целью  обеспечения  максимально  высокого  уровня  компетенций  будущего  инженера.  Основными  задачами  при  решении  этой  проблемы  являются  создание  математической  модели,  выбор  и  обоснование  метода  математического  моделирования,  обработка  производных  данных  и  анализ  полученных  результатов.


Для  формирования  набора  компетенций,  необходимых  для  инженера-электрика,  мы  предлагаем  при  организации  учебного  процесса  (разработке  обоснованных  логически-завершенных  модулей,  задачей  которых  является  формирование  общих  и  профессиональных  компетенций,  их  соответствующее  наполнение  и  связь  с  уже  изученным  материалом,  объективная  дифференциация  учебного  материала,  адаптация  учебных  и  учебно-методических  материалов  к  современной  модели  студента)  разработать  и  внедрить  новые  информационные  технологии  для  возможности  подбора  более  гибкой  траектории  получения  компетенций.


Для  разработки  и  использования  СППР,  необходимой  для  решения  поставленных  задач,  в  ее  основу  положена  математическая  модель  формирования  конечного  результата  (формирование  максимального  уровня  компетенций)  с  учетом  ограничений,  подробнее  рассмотрена  в  [6].  Эта  модель  в  математическом  виде  может  быть  записана  как  система  матричных  уравнений:


 


                                    (1)


 


где:    —  это  нормировочная  матрица,  которая  позволяет  получить  результат  в  виде  отдельного  числа;


kt  —  матрица  коэффициентов,  которая  определяет  влияние  количественных  параметров  P  на  количество  отведенных  часов  t  по  каждому  из  видов  занятий;


P  —  матрица  количественных  параметров  занятий;


T0  —  матрица  размерностью  ,  которая  отражает  ограничение  общего  учебного  времени; 


ki  —  матрица  коэффициентов  влияния  индикаторов  на  компетенцию,  которые  показывают  как  влияет  каждый  из  индикаторов  I  на  формирование  конкретной  компетенции  K


kp  —  матрица  коэффициентов  влияния  каждого  из  параметров  занятий  P  на  формирование  конкретного  индикатора  I;


K  —  матрица  компетенций.


Первое  уравнение  системы  (1)  отражает  ограничения,  которые  должны  учитываться  в  модели,  второе  уравнение  —  это  матричная  функция  цели.  В  этой  системе  (1)  неизвестными  являются  количественные  параметры  P,  все  другие  —  коэффициенты  ktkikp,  объем  общего  учебного  времени  T0  —  известны.  Эти  коэффициенты  задаются  требованиями  к  рабочей  программе  дисциплины,  а  также  экспертом,  в  роли  которого  выступает  преподаватель  специализированной  технической  дисциплины.  Требования  к  значению  коэффициентов  и  принцип  их  формирования  детально  рассмотрены  в  работе  [6].


Таким  образом,  решение  системы  (1)  является  поиском  максимального  значения  функции  нескольких  переменных  K(P)  при  наличии  ограничений.  Для  решения  сложных  систем  вида  (1)  нужно  использовать  методы  математического  моделирования.


Для  решения  этой  задачи  авторами  была  разработана  специализированная  компьютерная  программа,  которая  позволяет  обрабатывать  исходные  данные,  заданные  в  виде  базы  данных.  Преподаватель  с  учетом  собственного  опыта  преподавания  и  личного  знания  предметной  области,  формирует  исходные  данные  —  определяет  компетенции  и  их  составляющие  (индикаторы),  которые  должны  быть  достигнуты  в  процессе  изучения  отдельных  учебных  тем,  определяет  перечень  задач  и  учебных  занятий,  которые  должны  будут  проведены  в  процессе  обучения,  определяет  связь  между  отдельными  параметрами  процесса  обучения  и  результатами  обучения.  Введенные  преподавателем  исходные  данные  обрабатываются  и  моделируются  путем  численного  решения  системы  (1).


В  основе  математического  моделирования  системы  (1)  лежат  итерационные  методы  поиска  максимума  матричных  функций,  с  учетом  ограничений.  Результатом  математического  моделирования  является  значение  всех  составляющих,  из  которых  формируется  максимальный  уровень  компетенций,  и  само  значение  сложившегося  уровня  компетенций  в  зависимости  от  множества  количественных  параметров  занятий  P,  что  является  важным  для  определения  управленческих  решений  при  использовании  СППР.


Например,  проведем  математическое  моделирование  и  оптимизацию  процесса  обучения  в  1-м  учебном  модуле  «Методы  расчета  линейных  цепей  постоянного  тока»  учебной  дисциплины  «Теоретические  основы  электротехники»  с  помощью  решения  уравнения  (1).  Выбор  производных  данных  для  этого  моделирования  изложен  в  работе  [6].  Результаты  решения  приведены  на  рисунке  1.


 



Рисунок  1.  Результаты  моделирования  процесса  обучения  в  учебном  модуле  «Методы  расчета  линейных  цепей  постоянного  тока»


 


Числовые  значения  компетенции,  а  также  параметры  учебных  занятий  приведены  в  таблице  1.


Таблица  1.


Результаты  оптимизации  учебного  модуля



Компетенции



Исходное


значение



Рассчитанное  значение



 



K1  —  способность  использовать  (применять)  методы  анализа  и  расчета  линейных  электрических  цепей  в  установившихся  режимах



7.6/10



767.60/1000



K2  —  способность  использовать  (применять)  методы  анализа  и  расчета  линейных  электрических  цепей  в  переходных  режимах



7.6/10



489.28/1000



K3  —  способность  использовать  (применять)  методы  анализа  и  расчета  нелинейных  электрических  и  магнитных  цепей  постоянного  и  переменного  тока



2.9/10



656.12/1000



K4  —  способность  использовать  (применять)  методы  анализа  электростатического,  электрического  и  магнитного  поля



4.5/10



706.84/1000



Учебные  занятия



T1  —  лекции



10/25



8.60/25



T2  —  практические  занятия



10/25



8.60/25



T3  —  лабораторные  занятия



-



0.00



T4  —  самостоятельная  работа  студентов



3/25



3.44/25



T5    индивидуальные  занятия



2/25



4.36/25


 


Анализ  результатов  моделирования  процесса  обучения  демонстрирует,  что  применение  предложенной  информационной  технологии  системы  поддержки  принятия  решений,  позволяет  повысить  сложившийся  уровень  компетенций,  особенно  практические  навыки  использования  навыков  и  методов  расчета  электрических  цепей.  Это  возможно  сделать,  уменьшив  количество  отведенных  часов  на  аудиторные  занятия  (лекции  и  практические  занятия)  и  повысив  количество  отведенных  часов  на  самостоятельную  работу  студентов  и  индивидуальные  занятия.


Некоторое  уменьшение  значения  компетенции  K2  (способность  использовать  (применять)  методы  анализа  и  расчета  линейных  электрических  цепей  с  сосредоточенными  параметрами  при  воздействии  источника,  напряжение  которого  меняется  по  произвольному  закону  во  времени  в  переходных  режимах)  объясняется  тем,  что  при  изучении  учебного  материала  1-го  логического  модуля  «Методы  расчета  линейных  цепей  постоянного  тока»  не  рассматриваются  вопросы  работы  электрических  схем  в  переходных  режимах,  а  только  постоянные  режимы  работы  электрических  схем.


Выводы.  Наиболее  приемлемым  для  подготовки  студентов  технических  специальностей  в  условиях  современности  признан  компетентностный  подход  к  процессу  обучения.  Предложено  математическое  описание  модели  технической  учебной  дисциплины,  которая  отражает  ориентацию  учебного  процесса  на  формирование  компетенций  и  учитывает  соответствующие  ограничения  (временные),  влияние  параметров  занятий  и  индикаторов  на  формирование  компетенций  будущего  инженера.  Промоделирован  процесс  обучения  логическому  модулю  «Методы  расчета  линейных  цепей  постоянного  тока»  по  дисциплине  «Теоретические  основы  электротехники».  Продемонстрировано,  что  повышение  уровня  компетенций  возможно  за  счет  перераспределения  учебных  часов  между  аудиторными  занятиями  и  часами,  отведенными  на  самостоятельную  работу.  Разработка  и  логическое  наполнение  структурных  модулей,  с  учетом  специфики  будущей  профессии,  формы  обучения,  индивидуальных  особенностей  и  способностей  студентов,  дисциплины  —  процесс  достаточно  трудоемкий.  С  целью  облегчения  и  автоматизации  работы  преподавателя,  была  предложена  разработка  и  внедрение  соответствующей  информационной  технологии  системы  поддержки  принятия  решений.


 


Список  литературы:


1.Надеждин  Е.Н.  К  вопросу  создания  интеллектуальных  информационных  систем  образовательного  назначения  //  Современные  системы  искусственного  интеллекта  и  их  приложения  в  науке.  [Текст]:  Всероссийская  научная  Интернет-конференция  с  международным  участием:  материалы  конф.  (Казань,  25  июня  2013  г.)  /  Сервис  виртуальных  конференций  Pax  Grid;  сост.  Синяев  Д.Н.  Казань  :  ИП  Синяев  Д.Н.,  2013.  —  С.  49—53.


2.Лебединский  И.Л.  Информационные  технологии  в  обеспечении  компетентностного  подхода  к  обучению  инженеров-электриков  /Лебединский  И.Л.,  Загородняя  Т.М.  //  Вестник  Национального  университета  «Львовская  политехника».  —  2013.  —  №  770:  Радиоэлектроника  и  телекоммуникации.  —  С.  187—195.


3.Прокопенко  Р.В.  Моделирование  слабоструктурированных  задач  в  системах  поддержки  принятия  решений.  —  автореф.  дис.  на  соискание  науч.  степ.  канд.экон.наук  спец.  08.03.02  „Экономико-математическое  моделирование”/  Р.В.  Прокопенко;  Донецкий  национальный  ун-т  Министерства  образования  и  науки  Украины.  Донецк,  2003  р.  —  17  с.


4.Кулинич  А.А.  Разработка  принципов  и  методов  построения  программных  систем  поддержки  принятия  решений  в  слабо  структурированных  ситуациях  на  основе  моделирования  знаний  эксперта:  автореф.  дисс.на  соиск.  уч.степ.  канд.техн.наук:  спец.  05.13.11  «Математическое  и  программное  обеспечение  вычислительных  машин,  комплексов  и  компьютерных  сетей»  /  А.А.  Кулинич;  Институт  проблем  управления  им.  В.А  Трапезникова.  М.  2003.  —  17  с.


5.Трахтенгерц  Э.А.  Компьютерные  системы  поддержки  принятия  управленческих  решений  //  Проблемы  управления.  —  2003.  —  №  1.  —  С.  13—28.  [Электронный  ресурс]  —  Режим  доступа.  —  URL:  http://cyberleninka.ru/article/n/kompyuternye-sistemy-podderzhki-prinyatiya-upravlencheskih-resheniy


6.Загородняя  Т.Н.  Структура  базы  данных  для  подготовки  учебно-методического  материала  с  целью  формирования  общих  и  специальных  компетенций  /  Лебединский  И.Л.  Загородняя  Т.Н.  //  Научный  вестник  Черновицкого  национального  университета  имени  Юрия  Федьковича.  Серия:  Компьютерные  системы  и  компоненты.  —  2013.  —  Т.  4.  —  Вып.  2.  —  С.  36—41.

Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий