WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

В базе данных выбираются количественные значения характеристик. Первоначальное разбиение формируется на основе двух метрик: - евклидово расстояние от начала координат до Pi,j; - смешанный момент корреляции Карла Пирсона, где. На основе полученных данных осуществляется первоначальное разбиение на заданное число классов и каждому присваивается класс ki.

На основе итеративного процесса полученные классы уточняются и итеративный процесс заканчивается, когда процент переходящих в другие классы объектов не будет превосходить TI. В итоге каждому объекту присвоен класс ki со своим центром тяжести, являющийся средним значением выбранных характеристик.

Отличие этой методики заключается в следующем:

- для исходной информации не задается КО, а задается нужный центр тяжести ;

- при формировании метрик вместо 0 (метрика di) и (метрика ri) используется ;

- каждому объекту присваивается класс ki, имеющий значение 0 (принадлежит к заданному классу) и 1 (не принадлежит к заданному классу).

Оценка эффективности принятых управляющих решений определяется - коэффициентом значимости j-ых характеристик и даты предыдущего и исследуемого периодов.

Далее используется алгоритм группирования объектов на заданное количество классов, в результате его работы получаем: К - количество полученных классов; - центры тяжести полученных классов, ki - номер класса к которому принадлежит Ai объект.

Аналогичные процедуры применяются для информации исследуемого периода.

В результате этих преобразовании получаем: К - количество полученных классов; - центры тяжести полученных классов; - номер класса, к которому принадлежит объект.

Анализ результатов производится по усредненным центрам тяжести по каждой характеристике, и по каждому объекту вычисляется разница усредненных центров тяжести. По значению S определяется эффективность принятых управленческих решений (если S<0, то решение неэффективно).

Для прогнозирования успеваемости и посещаемости разработан алгоритм, позволяющий определить влияние на них различных параметров (например, изучаемые дисциплины).

В системе УКО на основе временных рядов возможно анализировать характеристики объектов управления в дискретные моменты времени.

Для таких процессов подходит вероятностная модель, позволяющая вычислять вероятность того, что некоторое будущее значение будет лежать в определенных интервалах.

ЛПР задает исходную информацию: - объекты; - характеристики; - значимость j-х характеристик; DN - начало исследуемого периода; DK - окончание исследуемого периода; DP - дата, на которую формируется прогноз; OЭ - пороговое значение прогноза; Kd - количество дней в периоде формируемого ряда. Определяется количество периодов l, на которые формируется прогноз l=DP - Dt/Kd, где Dt - текущая дата. Из базы данных отбираются количественные значения характеристик, где S - дата их формирования.

По значениям характеристик формируется временной ряд для i-го объекта, где - номера временных интервалов с периодом в Kd дней от DN до DK;. Используя полученные данные, идентифицируется модель: определяются ее начальные параметры, она подгоняется к полученному ряду.

Оптимизация полученной модели производится следующим образом: определяются стандартные ошибки. Производится диагностическая проверка модели. По стандартным ошибкам вычисляется критерий согласия 2, если он не совпадает с табличным, то изменяются параметры модели и повторяются действия, начиная с подгонки модели к исходному ряду, иначе - модель идентифицирована.

Используя полученную модель и временной ряд, вычисляется прогноз на l периодов вперед -. Если, то вероятна тенденция снижения количественных характеристик i-го объекта и выводится значение Ai для последующего анализа.

В ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ рассматриваются вопросы разработки алгоритма функционирования информационных и программных средств системы УКО, информационные потоки, циркулирующие в системе УКО при формировании управляющих воздействий, формализовано описание базовой информации, объединяющей сведения по успеваемости и посещаемости занятий всего УЗ:

,

где: - индекс деканатов (факультетов); - индекс курсов; - индекс кафедр; - индекс преподаваемых предметов; - индекс преподавателей; - индекс учебных групп; Nfk - количество учебных групп на факультете f курса к; q=Qg - количество учащихся в g0 - учебной группе; - индекс по датам проведения занятий; DN - дата начала сбора информации; DT - дата последней введенной информации; - индекс по видам проведенных занятий; Pfkaprgqdv - результат контроля проводимого занятия.

Значения специальными процедурами вводятся из экзаменационных ведомостей и журналов успеваемости и посещаемости занятий в БД АИСС ППР. Обеспечивающая информация (где a - получатель обеспечивающей информации) специальными процедурами формируется из информационного потока с использованием, на основе которой вырабатываются управляющие воздействия Uаб (где а - управляющий орган; б - объект управления), воздействующие на подчиненные органы или учебные группы через учебный и внеучебный процессы.

На основе анализа деятельности управляющих органов получен полный набор функций Н, реализующих получение обеспечивающей информации IО. Используя информационную модель системы УКО (рис. 1), формализованное представление базовой информации и общую теорию создания баз данных, определена концептуальная модель БД (рис. 2).

На основе использования общей схемы метода Саати строится матрица относительных предпочтений элементов обеспечивающей информации wij=1/wji, где wij= {0 - объекты не сравнимы, 1- объекты одинаково важны, 3 - один объект немного важнее другого,..., 9 - один объект абсолютно важнее другого, 2, 4,..., 8 - промежуточные значения}. Определяются коэффициенты важности Aa=lmaxW, где W=(w1,w2,…,wi), lmax - единичный собственный вектор, соответствующий собственному значению. Это позволяет свести задачу к задаче линейного программирования специального вида и, где, то есть все коэффициенты в целевой функции и ограничении не отрицательны.

ФАКУЛЬТЕТ

код

наименование

КАФЕДРА

код

наименование

ПРЕДМЕТ

код

наименование

код кафедры

ПРЕПОДАВАТЕЛЬ

код

фамилия

имя

отчество

дата рождения

научная степень

курируемая группа

код кафедры

РЕГИОН

код

Наименование

УЧАЩИЙСЯ

код группы

номер в группе

фамилия

имя

отчество

год рождения

код региона

код учебной группы

код факультета

номер курса

номер группы

РАСПИСАНИЕ

код занятия

код группы

код преподавателя

код предмета

дата занятия

вид занятия

номер пары

РЕЗУЛЬТАТ КОНТРОЛЯ

код занятия

номер в группе

результат контроля

Рисунок 2. Концептуальная модель БД

Получен алгоритм выбора элементов обеспечивающей информации.

Полученное решение позволяет определить состав обеспечивающей информации и оценить время получения обеспечивающей информации и время принятия решения.

Определен алгоритм объединения программных модулей в единую систему. Она основана на методе А-схем описания агрегативных моделей, применение которого обусловлено структурой набора функций Н (1). В качестве элементарного агрегата А-схемы выступает элемент hi…I, а связь между агрегатами (сопряжение входных и выходных параметров и определение порядка их выполнения) осуществляется оператором сопряжения R. Оператор R объединяет элементарные агрегаты, которые, в свою очередь, также могут объединяться до получения единой системы. Совокупность операторов R определяет интерфейс пользователя. Для реализации методики для каждого агрегата созданы таблицы согласования входных и выходных данных и алгоритмы функционирования.

ЧЕТВЕРТАЯ ГЛАВА посвящена формированию системы УКО. Определены информационные и программные компоненты и процесс их формирования (рис. 3), который не только определяет все необходимые составляющие при разработке системы УКО, но и задает последовательность действий: выбор инструментальных средств (при разработке компонент инструментальные средства накладывают свои требования на процесс их создания), создание физической модели БД, создание программных модулей.

С учетом структуры информационных потоков, процедур и алгоритмов ее обработки, анализа используемых СУБД и графических пакетов прикладных программ (ППП) была выбрана реляционная база данных, спроектированная с помощью среды высокоуровневого программирования Delphi 7 на основе таблиц Paradox 7.

Спроектирована физическая модель БД. На основе описания процесса формирования программной и информационной компонент, информационной модели системы УКО и концептуальной модели БД разработана общая структурная схема этой системы (рис. 4).

Рисунок 3 Процесс формирования программной и информационной компонент

Рисунок 4 Общая структурная схема системы УКО

Его графическая интерпретация примет следующий вид (рис. 5). Внедрение разработанной системы УКО позволяет сократить временной интервал управления, который состоит из трех блоков: принятие решения (Т1 - время принятия решения), реализации (Т2 - время реализации решения) и контроля (Т3 - время контроля). Временной интервал управления при ручной обработке информации равен Т=Т1+Т2+Т3, а при автоматизированной обработке информации будет равен ТI=Т1+Т2+ТI3, следовательно коэффициент реакции системы УКО на управляющие воздействия составит.

Рисунок 5 Схематическое отображение коэффициента реакции системы УКО

Из приведенного анализа различных типов циклов управления системы УКО в педагогическом вузе количественное значение коэффициента реакции составляет

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В ходе проведенного диссертационного исследования получены следующие результаты:

1. Проведенный анализ учебного процесса в педагогическом вузе выявил несоответствие функционирования системы УКО потребностям времени. Обоснована необходимость использования современных информационных технологий для формирования этих систем с целью повышения эффективности принятия управленческих решений и качества обучения.

2. Разработана модель процесса принятия решений в проблемно-ориентированной системе управления образовательными процессами высшего профессионального образования, позволяющая при формировании этой системы формализовать и типизировать информацию, необходимую для совершенствования методов получения и обработки информации, а также учитывать временные и количественные показателями оценки эффективности функционирования системы.

3. Разработаны математические модели формализации и типизации информации для автоматизированного принятия решения, в основу которых положены итеративный метод кластерного анализа и методы теории вероятностных рядов, осуществляющие высокоуровневую обработку информации, что позволяет оптимизировать формирование управляющих воздействий.

4. Разработан алгоритм для формализации и типизации информации, необходимый для автоматизированного принятия решения, который производит целевое группирование объектов управления и позволяет учитывать значения характеристик объектов с использованием метода кластерного анализа.

5. Разработан алгоритм определения параметров объекта управления, в котором учитывается динамика его изменения с использованием методов теории вероятностных рядов.

6. Разработан алгоритм синтеза программных модулей формируемой системы управления качеством обучения в педагогическом вузе, который распараллеливает процесс формирования этой системы за счет использования метода агрегативных систем, в основу которого положен метод А-схем.

7. Разработана концептуальная модель базы данных системы управления качеством обучения в педагогическом вузе.

8. Сформирована библиотека подпрограмм, отличающаяся иерархической модульной структурой и позволяющая минимизировать длительность разработки программных модулей, что приводит к повышению обоснованности вырабатываемых управляющих воздействий в системе УКО.

9. Практическая реализация исследований в виде системы управления качеством обучения и их апробация, подтверждающая ее эффективность. Апробация разработанных моделей и алгоритмов формирования при разработке системы управления качеством обучения показала их работоспособность и эффективность.

10. Результаты диссертационной работы внедрены в работу Воронежского государственного педагогического университета, Российского государственного торгово-экономического университета (Воронежский филиал), Воронежского военного авиационного инженерного университета.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Pages:     | 1 || 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»