Алгоритм прогноза уровня компетенций обучаемыхРассмотрим постановку задачи в целом. Дано: · Текущий уровень компетенций обучаемых, выявленный в ходе обучающих воздействий Требуется: · Спрогнозировать ожидаемый уровень компетенций обучаемых в будущем. Прогноз уровня компетенций обучаемых происходит в несколько этапов, в соответствии с алгоритмом, который подробно описан далее. Блок-схема приведена на рис.14.
Рис.14. Блок-схема алгоритма прогноза уровня компетенций обучаемых Шаг 1: Выбирается курс (К6, К8 или У8), которому необходимо осуществить прогноз уровня компетенций. Шаг 2: Осуществляется выборка всех Summ_result_compi по курсу, которому необходимо сделать прогноз, результат записывается в класс. Шаг 3: Все обучаемые, входящие в курс, которому делается прогноз разбиваются на группы по следующему принципу. Имеется 5 групп: Summ_result_compi = [0; 20]% – 1 группа, Summ_result_compi = [20; 40]% – 2 группа, Summ_result_compi = [40; 60]% – 3 группа, Summ_result_compi = [60; 90]% – 4 группа, Summ_result_compi = [90; 100]% – 5 группа. Соответственно, далее происходит сортировка по группам в зависимости от значения Summ_result_compi. Все результаты сохраняются в другой класс. Шаг 4: Для каждой получившейся группы вычисляется своя Summ_result_compi, i = 1,..., 5, которая равна среднему арифметическому Summ_result_compi всех обучаемых, вошедших в конкретную группу. Шаг 5: Далее каждому студенту присваивается уровень компетенций, на основе того, в какую группу он вошёл и какая Summ_result_compi была вычислена данной группе в шаге 4. Далее рассмотрим вопросы, связанные с проектированием и программной реализацией алгоритмов анализа текущего уровня компетенций обучаемых.
Заключение Целью данной работы являлась разработка подмодуля анализа текущего уровня компетенций обучаемых (средства мониторинга процесса функционирования обучающей ИЭС). В рамках УИР и КП был проведен анализ функциональных возможностей базовой версии компонента выявления текущего уровня компетенций обучаемого и модуля статистической обработки результатов, функционирующих в комплексе АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, анализ недостатков текущей версии компонента. Представлены разработанные алгоритмы анализа текущего уровня компетенций обучаемых. Разработанный подмодуль анализа текущего уровня компетенций обучаемых для модуля статистической обработки данных был реализован с использованием Ruby on Rails и прошел апробацию в учебном процессе НИЯУ МИФИ по курсу Рыбиной Г.В. «Базы данных и экспертные системы» группы У8-06 факультета У. Литература 1. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. М.: ООО Издательство «Научтехлитиздат», 2008. – 482 с. 2. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. №1. C. 22-46. 3. Рыбина Г.В., Сикан К.В, Степанов Л.С. Методы и инструментальные средства разработки веб-ориентированных интегрированных экспертных систем // Программные продукты и системы. 2008. №2. С. 31-35. 4. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: опыт и перспективы использования в современном компьютерном обучении// Одиннадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2008. Труды конференции. В 3-х т. Т.1. – М.: Физматлит, 2008. 5. Рыбина Г.В. Автоматизированное рабочее место для построения интегрированных экспертных систем: комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ// Новости искусственного интеллекта. 2005. №3. С.69-86. 6. Рыбина Г.В. Основы теории и технологии построения интеллектуальных диалоговых систем.//Курс лекций. - М.: МИФИ, 2005 -132 с. 7. Ruby on Rails Tutorial, Хартл М., 2011
|
