Разработка моделей и алгоритмов автоматизации процессов адаптивного обучения специалистов для предприятий

на правах рукописиДЕМИДОВ ДМИТРИЙ ГРИГОРЬЕВИЧРАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ АВТОМАТИЗАЦИИПРОЦЕССОВ АДАПТИВНОГО ОБУЧЕНИЯСПЕЦИАЛИСТОВ ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЙСпециальность 05.13.06 – Автоматизация и управлениетехнологическими процессами и производствами(полиграфические средства информации и информационные системы)АВТОРЕФЕРАТдиссертации на соискание ученой степеникандидата технических наукМосква – 20112Работа выполнена на кафедре «Информатика и вычислительная техника»ГОУ ВПО «Московский государственный университет печати им. Ивана Федорова».Научный руководитель:доктор технических наук, доцентПопов Дмитрий ИвановичОфициальные оппоненты:доктор технических наук, профессорМайков Константин Анатольевичкандидат технических наукТягунова Татьяна НиколаевнаВедущая организация:Московский автомобильно-дорожныйгосударственный техническийуниверситет (МАДИ).Защита состоится «31» марта 2011 г. в 12 часов 30 минут на заседаниидиссертационногосоветаД212.147.03приМосковскомгосударственномуниверситете печати им.

Ивана Федорова по адресу 127550, г. Москва, ул.Прянишникова, дом 2А.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Московскийгосударственный университет печати».Автореферат разослан «24» февраля 2011 г.Ученый секретарьдиссертационного совета Д 212.147.03:д.т.н., профессор Агеев В.Н.31. Общая характеристика работы1.1. Актуальность проблемы. В условиях увеличения скорости устареванияпрофессиональных знаний, повышается актуальность непрерывного образования,которое включает в себя аттестацию персонала. Одним из важнейших условийразвития полиграфической отрасли и перехода на новый этап информационногоразвития является информатизация процессов и применение адаптивных подходов кобучению. Этим объясняется внимание правительства и профильных организаций кразработке и применению информационных и коммуникационных технологий вполиграфической промышленности, классическом и открытом образовании.Автоматизация процессов обучения, аттестации персонала, а также использованиеадаптивных подходов и алгоритмов позволяют сократить временные затраты наподготовку и аттестацию специалистов для предприятий.

Именно этому посвященадиссертационная работа, и актуальность ее обусловлена вышеперечисленнымифакторами.1.2. Цель исследования. Целью данной диссертационной работы являетсяразработка методов и алгоритмов оценки результатов обучения специалистов дляпредприятий в адаптивных автоматизированных системах открытого обучения наоснове методов математической статистики, нечеткой логики с применениемалгоритмов интеллектуального анализа данных.1.3. Задачи исследования. В соответствии с поставленной целью в работерешены следующие задачи: провести анализ существующих методов и алгоритмов автоматизации системдистанционного обучения, использующихся на предприятиях полиграфическогопрофиля; разработать адаптивную модель комплексной оценки знаний при аттестацииперсонала предприятий полиграфического профиля; создать методику разработки индивидуальных стратегий обученияспециалистов; решить практические задачи по разработке базы данных, проектированиюалгоритмов и программного обеспечения автоматизации процессов адаптивногообучения.1.4.

Методы исследования. Для достижения поставленных целей и решениязадач использованы методы математической статистики и нечеткой логики,алгоритмы data mining. Разработка программ для реализации алгоритмов проведенана языках программирования Delphi, C#, Transact-SQL.1.5. Областью исследования является управление технологическимипроцессами и производствами, включающее в себя методы эффективной организацииконтроля успеваемости полученных знаний при аттестации персоналаполиграфических предприятий, методологию разработки индивидуальных стратегийобучения персонала, разработку специализированного информационного ипрограммного обеспечения для систем открытого образования и дистанционногообучения, включая базы и банки данных, а также методы их оптимизации.1.6.

Научная новизна полученных в данной работе результатов состоит вследующем:1. Разработан адаптивный метод комплексной оценки знаний в системахобразования с применением дистанционных образовательных технологий.42. Разработан подход к построению адаптивных индивидуальных стратегийобучения специалистов для предприятий.1.7. Методологической основой исследования являются работы в областинечеткой логики, адаптации сложных систем, решения задач обучения «без учителя»и с учителем, методы обобщения и индукции, автоматизации управления аттестациейперсонала (работы Л.А.

Растригина, В.Н. Вагина, Л.А. Заде, В.И. Васильева, Д.И.Попова).1.8. Достоверность полученных результатов подтверждается использованиемметодов математической статистики, нечеткой логики, а также практическойреализацией и внедрением разработанных моделей и алгоритмов.1.9. Оценка теоретической значимости результатов работы. Полученныематематические модели и алгоритмы являются теоретической основой для созданияадаптивной автоматизированной системы дистанционного обучения «CoRuS».Рейтинг слушателя и подход к построению индивидуальных стратегий обученияприменяется при обучении сотрудников предприятий полиграфической отрасли.1.10. Практическая ценность работы.

На основании предложенныхтеоретических разработок была создана адаптивная автоматизированная системадистанционного обучения «CoRuS» (свидетельство об официальной регистрациипрограмм для ЭВМ № 2010616743 от 08 октября 2010 г. М.: Федеральная служба поинтеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам);Применение данного программного обеспечения позволило автоматизироватьработу Института открытого образования. Внедрить инновационные технологии всистему дистанционного обучения, повысить качество оценки знаний слушателей ирассчитывать динамику изменения оценки в будущем.1.11.

На защиту выносятся следующие положения: методика комплексной оценки знаний на основе рейтинга; методы и алгоритмы построения адаптивных индивидуальных стратегийобучения; методика организации хранения тестовых заданий.1.12. Апробация работы. Основные результаты диссертационной работыобсуждены на: 3-ей отраслевой научно-технической конференции МТУСИ, Москва,2009; Международном фестивале информационных технологий «МедиаФест-2009»,Москва, 2009; международном учебно-научном семинаре «Корпоративныеинформационные системы», Москва, 2010. Модели и алгоритмы, полученныеавтором данной работы, использовались в процессе обучения студентов в Институтеоткрытого образования Московского государственного университета печати (акт от21 октября 2010 г.), а также в издательско-полиграфическом комплексе «Н.Т.ГРАФ»(акт от 27 сентября 2010 г.).1.13. Публикации.

Основные работы изложены в 9 научных публикациях, втом числе в ведущих рецензируемых научных изданиях, рекомендуемых ВАК – 1статья. Программное обеспечение официально зарегистрировано в Федеральнойслужбе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.1.14. Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения,четырех глав, заключений по каждой главе, основных результатов и выводов,библиографического списка и 3 приложений.

Основной текст изложен на 142страницах, содержит 25 рисунков, 16 таблиц. Библиографический список содержит102 наименования. Приложения выполнены на 16 страницах.52. Содержание диссертации.Во введении обосновывается актуальность работы. Ставятся цели и задачиисследования. Приводятся основные положения работы и краткое содержание главдиссертации.В первой главе проводится анализ научных школ, современных подходов кавтоматизации систем аттестации персонала предприятий, обосновываетсянеобходимость применения дистанционного образования для подготовкиспециалистов для полиграфии.В настоящее время наиболее перспективным и наиболее популярным способомпрофессионального обучения персонала на предприятиях является обучение «безотрыва от производства».

Такой подход обуславливается недостатком финансовых ичеловеческих ресурсов, спецификой ведения бизнеса, отсутствием гибкогорасписания занятий. При таких исходных данных наиболее предпочтительнойформой обучения является дистанционное обучение, которое активно развивается нетолько в полиграфической отрасли, но и в промышленности в целом. Поэтому вданной работе будут рассматриваться методы и алгоритмы, применимые, в первуюочередь, к системам дистанционного обучения и открытого образования.Дистанционное обучение (ДО) можно рассматривать как совокупность«процесс-система».

Такое представление отражает наиболее важные особенностидистанционного обучения. Под дистанционным обучением понимается процессобучения, когда слушатель с одной стороны, а преподаватель и ресурсы для обученияс другой стороны, физически разделены расстоянием, но связаны посредствомтехнологий. Кроме того, дистанционное обучение можно рассматривать как систему,обеспечивающую взаимодействие между учащимися и учителем, а такжевзаимодействие учащихся между собой и их доступ к ресурсам обучения.Отличительной особенностью дистанционного обучения является тот факт, чтополучение знаний, равно как и их оценка, т.е. сдача тестов, зачетов и экзаменовможет происходить без присутствия преподавателя или с минимальным егоприсутствием.

К основным отличиям дистанционного обучения от заочной формыотносятся: дистанционное обучение ограничивает непосредственный контакт слушателя ипреподавателя до минимума; слушателя полностью обеспечивается всеми источниками по данному курсу спомощью различных средств передачи и представления информации и знаний; в качестве носителей информации рассматриваются различные среды, в первуюочередь Интернет, компьютерные носители информации, мультимедиа, видео, аудио,телевидение и т.д.; используются преимущественно электронные способы передачи информации,Интернет, кабельное, спутниковое телевидение.В области ДО работают многие отечественные ученые и специалисты. Срединих: Афанасьев Ю.Н., Ахаян А.А., Бурлаков А.М., Барабанщиков А.В., БогдановаД.А., Вержбицкий В.В., Воронина Т.П., Ваграменко Я.А., Демин Ю.Н., Дик В.В.,Зайцева Ж.Н., Кашицин В.П., Круглов Ю.Г., Попов Д.И., Карпенко М.П., КривошеевА.О., Кинелев В.Г., Лобачев С.Л., Овсянников В.И., Тихомиров В.П., Тихонов А.Н.,Иванников А.Д., Каймин В.А., Колосов Д.Э., Васильев В.И., Меркулов В.П.,Матюхин В.М., Полат Е.С., Попов Ю.Н., Рубин Ю.Б., Савельев А.Я., Солдаткин В.И.,Самолаев Ю.Н., Самойлов В.А., Поляков А.А., Молчанова О.П., Мордвинов В.А.,6Нежурина М.И., Чернилевский Д.В., Щенников С.А., Федосеев А.А., Хуторской А.В.,Хорошилов А.В.

и др.В целом, процесс обучения может быть сформулирован как задача управлениясложной системой, в которой слушатель – это объект управления, а преподаватель –обучающее устройство. Но данная модель должна включать еще одну важнуюсоставляющую – пакеты автоматизированных систем, с применением которыепроисходит взаимодействие преподавателя и слушателя. К таким пакетам относятся:системы управления учебными процессами, аттестации и контроля знаний, средыразработки учебных материалов, без которых сейчас нельзя представитьсовременную образовательную структуру.