Телефон: +7 (383)-202-16-86

Статья опубликована в рамках: LXV Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 14 мая 2018 г.)

Наука: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Глазнев М.Ю. ПРОЕКТИРОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ВЫПОЛНЕНИЯ УПРАЖНЕНИЯ ТРЕНАЖЕРНЫХ КОМПЛЕКСОВ // Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. LXV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 5(64). URL: https://sibac.info/archive/technic/5(64).pdf (дата обращения: 21.08.2019)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

ПРОЕКТИРОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ВЫПОЛНЕНИЯ УПРАЖНЕНИЯ ТРЕНАЖЕРНЫХ КОМПЛЕКСОВ

Глазнев Марк Юрьевич

магистрант, кафедра ИС, факультет ИТИП, Университет ИТМО,

РФ, г. Санкт-Петербург

Тренажерные комплексы предназначены для совместной подготовки операторов СЧМ в полном объеме алгоритмов их деятельности или одного оператора, деятельность которого в СЧМ осуществляется по нескольким специальностям [1].

Перед тренажерными комплексами ставится, в основном, две задачи: обучить специалиста, оценить знание, навыки и умения обученного специалиста.

Изучение практических навыков реализуется с помощью сценариев обучения, которые позволяют отрабатывать сценарий, схему действий при выполнении определенных операций. Помимо обучения, сценарии обычно содержат и порядок выполнение оценивания. Оценивание – неотъемлемая часть процесса обучение специалиста с использованием тренажерного комплекса.

Тренажерный комплекс, как правило, предполагает наличие рабочего места инструктора. Инструктор может задавать сценарий и управлять ходом тренировки, а также оценивать ее результаты. Для автоматизации оценивания результатов и предназначена разрабатываемая система.

АС представляет собой организационно-техническую систему, обеспечивающую выработку решений на основе автоматизации информационных процессов в различных сферах деятельности (управление, проектирование, производство и тому подобное) или их сочетаниях.

Для оценки выполнения упражнений в тренажерных комплексах учитывается множество критериев. Например, прохождение препятствия, попадание в мишень, а также выполнение норматива по средней скорости движения являются основными критериями для оценки упражнений вождения и стрелковых упражнений в комплексном экипажном тренажере БТР-82А.

Ввиду большого количества обучаемых, а также из-за частоты запуска упражнений, инструктору приходится анализировать критерии, выполнять оценивание на основании этих критериев и заносить оценки в журнал.

В данном случае автоматизированная система призвана заменить инструктора как специалиста-эксперта для расчета выставляемой оценки и автоматизировать процесс этот процесс. Для решения этой задачи предлагается разработать и реализовать автоматизированную систему оценивания выполнения упражнения.

Выставление оценок производится исходя из результатов выполнения упражнения и критериев для оценки. Критериями являются оценочные показатели выполнения упражнения, которые включают в себя набор препятствий, которые необходимо успешно пройти, время, отведенное для выполнения упражнения (на каждую из оценок), а также, в случае, со стрелковыми упражнениями, время, отведенное на стрельбу и количество попаданий по мишеням.

Для решения поставленной задачи предлагается разработать компонент, который на основе данных, полученных после завершения выполнения упражнения и критериев оценивания данного упражнения, будет вычислять итоговую и промежуточные оценки для обучаемых.

Наиболее оптимальное решение поставленной задачи – дерево оценивания. Идея заключается в построении не бинарного дерево -  иерархической структуры данных, в которой каждый узел имеет ноль или более потомков [3]. Если у некоторого узла поддеревья пустые, то он называется листовым узлом (листовой вершиной) или терминальным элементом [4].

В рамках решения данной задачи очень удобно назначать вершинам математические операции, а потомкам результаты прохождение препятствий. Таким образом, в качестве вершины может быть операция «>», а потомки «количество попаданий» и «2». Данные деревья позволяют хранить структуру выражений оценивания, а благодаря обходу в обратном порядке (узлы посещаются «снизу-вверх». Для корня дерева рекурсивно вызывается следующая процедура: обойти левое поддерево; обойти правое поддерево; посетить узел) есть возможность задать порядок обхода – т.е. оценивания.

На рисунке 1 изображено такое дерево. В данном случае, для выставления оценки строится дерево, в котором проверяется поражение одной из мишеней (№9 или №17а), факт поражение мишени №14, а также количество попаданий по ней больше или равно 2.

Благодаря такой структуре организации хранения выражений, достигается гибкость в создании и поддержании деревьев выражений. Это, в свою очередь, обеспечивает быстродействие даже при большом количестве деревьев (обычно 3 достаточно глубоких дерева для оценок 3, 4, 5 соответственно).

Учитывая простоту создания как самих деревьев, так и классов для операций в качестве узла над потомками, достигается легкость в масштабировании данного решения для любых других проектов, где требуется схожее оценивание обучаемых по сложным критериям.

Поскольку предполагается встраивание автоматизированной системы в различные тренажерные комплексы, предлагается реализовать компонент, который будет обрабатывать деревья оценивание, выполнять непосредственно оценивание, принимать данные после завершения упражнения и возвращать итоговую оценку для сохранения в БД и вывода на экран. Также реализовать визуальный редактор, который будет основываться на узлах дерева и предоставлять возможность построения дерева из JSON формата и создание собственного дерева для последующей сериализации в JSON формат.

 

Рисунок 1. Дерево оценивания для упражнения

 



При создании такой структуры хранения выражений, логично использовать базовый абстрактный класс (рис. 2), от которого наследуются все возможные узлы. Абстрактные методы этого класса позволяют потомкам – конкретный узлам, которые представляют операции, переопределять методы выполнения их операций.

 

Рисунок 2. Абстрактный базовый класс

 

Помимо метода для оценки, в классе содержится массив всех дочерних листьев (потомков), что позволяет обращаться к ним при необходимости. Данный подход называется «Шаблонный метод» («Template Method») [5].

Возвращаемое значение метода Evaluate типа float. Такой подход наделяет дерево еще большей гибкостью, т.к. отпадает необходимость в создании перегрузок для различных типов значений.

Благодаря такой структуре дерева оценивания, все, что требуется для получения оценки – это вызвать метод Evaluate у корневого элемента. Далее произойдет рекурсивный вызов всех потомков, и в результате вернет значение – как правило 0 или 1.

Также стоит отметить, что поля базового класс помечены как «JsonProperty» для возможности их сериализации в JSON формат.

В качестве примера узла дерева, рассмотрим класс, представляющий собой узел «равно».

namespace ExpressionTree.Nodes

{

    [Node(Name = "&")]

    public class AndTreeNode : TreeNodeBase

    {

        public override float Evaluate()

        {

            return Convert.ToSingle(TreeNodes.All(v => v.EvaluateBoolean()));

        }

    }

}

Из кода видно, что при вызове метода Evaluate, узел вернет 1, в случае если все дочерние узлы вернут значения больше 0. Данный класс используется для расчета оценки, когда необходимо выполнить одновременно 2 или более условий.

Еще одним примером узла является узел «больше или равно» (GreaterOrEqualTreeNode, >=), который сравнивает левого и правого потомка, в качестве результата выполнения переопределенного метода Evaluate возвращает сравнение больше или равно результата Evaluate для левого и правого потомков. Далее вызов происходит рекурсивно пока не доходим до терминального узла.

Поскольку очень важно, чтобы оценка выставлялась корректно, все созданные деревья оценивания (в т.ч. каждую из рассчитываемых с их помощью оценок) необходимо протестировать.

Тестирование проводилось как в ручном режиме, так и с помощью написания модульных тестов.

Основной упор делался на покрытие условий для выставления всех трех оценок в различных вариациях, в результате чего были составлены тестовые условия для основных упражнений.

 

Список литературы:

  1. ГОСТ 26387-84. Система "Человек-машина". Термины и определения. – Москва: Изд-во стандартов, 1986. – 6 с.
  2. ГОСТ 34.003-90: Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Термины и определения. - Москва, СТАНДАРТИНФОРМ, 2009. – 15 с.
  3. Альфред, В. Ахо. Структуры данных и алгоритмы / В. Ахо. Альфред, Э. Хопкрофт. Джон, Д. Ульман. Джеффри. - : Вильямс, 2016. - 400 c.
  4. Томас, Х. Кормен. Алгоритмы. Построение и анализ / Х. Кормен. Томас. и др. - : Вильямс, 2016. - 1328 c.
  5. Эрих, Гамма. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования / Гамма. . Эрих. и др. - : Питер, 2016. - 366 c.
  6. Хейлсберг А. и др. Язык программирования C# //СПб.: Питер. – 2012. – 784 с.
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий