Автореферат (1172894), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Применение программных систем в учебном процессеносит более массовый характер, чем использование универсальных АОС.9Среди многочисленных работ по адаптации отраслевых программных разработок для целей обучения определенной системностью выделяются работы по созданию учебно-исследовательских САПР и АСНИ. Так же выявлено, что современные широкомасштабные информационные системы обучения представляют, в основном, сетевые информационные среды обучения, которые могутбыть реализованы как при дистанционном обучении, так и при очной форме.Тем не менее, как показали результаты исследований, практически не существует информационных систем, позволяющих координировать индивидуальные траектории обучения в профильных магистратурах.В качестве решения разработана модель системы поддержки управления,способной «подсказывать» варианты решений при построении траекторий наэтапах жизненного цикла магистратуры по выбранному профилю (рисунок 4).Рисунок 4 – Схематическое представление модели системыподдержки управления профильной магистратуройПредполагаются следующие основные моменты реализации представленной модели:1) внедрение в основной процесс формирования профильной магистратурыцелевой функции f(g), построенной на индивидуальных траекториях обучаемых(ITt), что позволит избегать ошибок тиражирования комплексных знаний безпредварительной систематизации требований выпускной работы;2) разработка индивидуальной матрицы дисциплин |D| с использованиемметода сквозного проекта, что позволит устанавливать контрольные точки всехобязательных для обучения предметов магистратуры в рамках решаемых итоговых задач;103) встраивание строго иерархичной системы последовательной задачности в итоговую функцию траектории обучения ( , где р – уровень иерархии),что позволит обучаемым на каждом этапе получать полную достоверную информацию по текущему состоянию.В работе предлагается внедрить в процесс формирования магистратурыцелевую модель, построенную на подходе индивидуальной траектории обучаемых, что позволит избежать ошибки поставки комплексных знаний без систематизации результатов выпускной квалификационной работы.

Использованиеметода проекта в основе матрицы дисциплин позволит проводить контрольныеточки всех предметов магистратуры в рамках решаемых итоговых задач.Встраиваемая система последовательной задачности в целевую функцию позволит обучаемым на каждом этапе получать полную достоверную информациюпо своему текущему состоянию. Использование алгебраических правил в основе иерархии проектной деятельности позволит устранить эффект избыточности,что, в свою очередь, позволит повысить коэффициент своевременности получаемой информации. В совокупности, применяемые методы позволяют существенно упростить процесс принятия управленческих решений при подготовкемагистратуры для новых направлений и сопровождения текущих.Представленные особенности позволяют поставить новые требования кформированию комплексной модели разрабатываемой системы поддержкиуправления, способной строить графики индивидуальных траекторий с учетомпостоянно изменяющихся критериев и задач целевых функций.В главе 2 «Моделирование системы поддержки управления при формировании индивидуальных траекторий обучаемых специального профиля» проводится моделирование системы формирования индивидуальных траекторий на обратных целевых задачах с корректируемыми узлами, модель сопоставления индивидуальных траекторий с целевой функцией и матричная система организации и сопоставления федеральных стандартов и индивидуальныхтраекторий.В качестве основной модели формализации графиков индивидуальныхтраекторий () используется адаптированный механизм ветвления в виде двухдвудольных графиков, где второй траекторией является обратная целеваяфункция с множеством контрольных узловых точек иерархического дерева(графа).

Уровни иерархии соответственно обозначены соответственно коэффициентами и (рисунок 5).Предположим, что множества исходных данных в графах обозначены и, где значения элементов определяются путем формирования процессов длясоздания очередной связи графа → и → соответственно, где ={ , , } и = � , , �.Тогда множество решений в ключевых узловых точках графов (при сопоставлении точек графа) можно определить, как(3) (3) = � , , , (3) = (, , ) = {−1,1,0}�,11(1)где (3) – составной параметр, определяющий конкретный способ описаниянабора решений, состоящий из атрибутивных параметров , , ; – множество процессов, – множество элементов и – матрица смежности, состоящаяиз входящих/выходящих или промежуточных переменных задачи.При этом следует учесть, что для каждого параметра допустимы толькотри состояния: «+1» – исходящий, «–1» – результат и «0» – не используется, чтосоответствует требованиям корректирующего коэффициента механизма «ветвления и границ».

С учетом терминологии целевую функцию можно представитьв виде3 = ∑=1 ∑=1| |�1 − �+1, �� + ∑=1 ∑=1| |�1 − �+1, �� ∑=1�+ �,(2)где , – коэффициенты, необходимые при переходе от элементной формы обработки к фасетной (коэффициенты задают привязку к конкретному иерархиче3скому дереву решений); , – параметры, определяющие связь соответственно с элементами и массивами данных.Рисунок 5 – Синтез индивидуальной траектории и иерархии целевой задачиДостижение конечной цели возможно только в том случае, если на каждомэтапе проводится оценка решения задач для параллельного ветвления:1µ µεµ = ∑=1 � �,(3)где εµ – оценка решения задач на уровне иерархии, – ограничение на количеµство вариантов решений, – элемент дерева распределения по массивам ваµриантов решений, – уровень иерархии, µ – показатель уровня иерархии эле12мента дерева, – множество необходимых коэффициентов матричной формыобработки решений.Существенным отличием модели является использование вместо стандартного механизма согласования решений в узлах модификации модели механизмов согласования в случае наличия двух альтернатив, где основное условиеприоритетности решений определяется как:�1−� − ()� + (() − ) = 1; = max( ) , = min( ) ;() = ∑=1 () , ∑=1 () = 1,(4)где и – элементы, задающие границы решений, () – функция, определяющая комплекс решений для достижения итоговой цели, – параметр, задающий исходные приоритеты.На основе полученного описания целевой функции с корректирующимикоэффициентами сформирована целевая функция строго иерархичной системыпоследовательной задачности, представленная в форме модели сопоставленияиндивидуальных траекторий с целевой функцией (рисунок 6).Особенностью полученной функции является то, что критерий осваиваемости дисциплин использован в качестве исходной функции, но изменен, таккак учтены особенности процесса обучения в профильной магистратуре:осв =(−0 )∑(1 + ∑ )(1 + [0,6]),(5)где осв – основной критерий осваиваемости целевой программы на основе анализа состояния ключевых параметров.В этой формуле непредопределенная функция (количество тем для изучения) заменена на сумму ряда последовательно изучаемых дисциплин ∑ , τ(возможный период обучения) – заменен на заранее преопределенный интервальный период ( − 0 ), ν (частота посещения занятий) в форме вероятностнойоценки заменена на периодическую, оцениваемую согласно статистическимданным , (финансовая обеспеченность) в форме сводного показателя заменена на сумму ряда финансовых источников ∑ .

Коэффициент при (возможность удаленного доступа к ресурсам образовательного процесса), замененв связи с учетом особенностей возможного дистанционного обучения в разныепериоды времени с привлечением приглашенного преподавательского состава.13(6)(7)(8)Рисунок 6 – Модель сопоставления индивидуальных траекторий с целевой функциейКак следствие, учет базовой траектории, охватывающей процесс обучениягруппы в целом, неважен на начальной стадии. Тогда функцию траекторииможно представить в виде2баз = ∑− ∑=1 � ,=1�(9)где баз – значения базовой траектории по каждой из тем; – количество часовпо каждой теме; – значение j-й функции при значениях независимых переменных в -м эксперименте.При заданном ограничении:2 = ∑=1�инд � → min,(10)где – максимальное количество задаваемых траекторий; инд – значения индивидуальной траектории по каждой из тем.В результате общую схему взаимодействия двух независимых двудольныхграфов можно представить как поэтапное заполнение блоками целевого проекта, что соответствует методу сквозного проекта (рисунок 7).Основной идеей является то, что магистранты обучаются по индивидуальной траектории (согласно целевой задаче), с одной стороны, с другой – обучаются и в группах.

В то же время каждый обучаемый имеет собственный наборключевых (контрольных) заданий по специальным дисциплинам, обеспечивающие элементы (блоки) итогового проекта. Так как изначально строится дерево14дисциплин, то последовательность изложения информации в выпускной квалификационной работе (ВКР) обеспечено иерархией последовательности изложения дисциплин.Рисунок 7 – Сопоставление иерархии дисциплин и целевого проектаНа предварительном этапе, для определения промежуточных и итоговогокоэффициентов корректируемой обратной связи целевого дерева траектории,для каждого потока обучаемых строится логическая схема получения знаний.Предполагается, что на основе иерархии компетентностных моделей проводится оценка состояния дисциплин () индивидуальных траекторий целевой функции (рисунок 8).Данная технология позволяет устранять такие проблемы, как несогласованность получаемых в контрольных точках решений (коллизий), что способствует большей гибкости построенных иерархий, а также учета альтернативныхвариантов в узловых точках.

Более того, устранение коллизий такого рода способствует эффекту адаптивности управления при случайном вмешательствев основной жизненный цикл системы внешнего (стороннего) управления независимым источником.15Рисунок 8 – Корректируемая обратная связь целевого дерева траекторииДля объединения приведенных моделей в единую систему предложено использовать фасетный метод организации управления на основе матрицы дисциплин. Данная технология широко используется в корпоративных системах приформировании матриц ответственности, где синхронизируются ключевые втраекториях задачи и игроки-исполнители (рисунок 9).Рисунок 9 – Матричная система организации и сопоставления16Таким образом, показано, что представленные в главе методы моделирования индивидуальных траекторий имеют общее формальное основание, котороесводится к фасетной организации данных.

Характеристики

Список файлов диссертации