WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

КарташЕв Максим Игоревич

Разработка инструментальной среды интеграции программных приложений для организации обучения персонала предприятий

Специальность 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Москва - 2012

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы управления» в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ)».

Научный руководитель

Строганов Виктор Юрьевич

Лауреат премии Правительства РФ,

доктор технических наук, профессор, МГТУ им.Н.Э.Баумана, профессор кафедры «Системы обработки информации и управления»

Официальные оппоненты

Попов Дмитрий Иванович,

доктор технических наук, доцент,

заведующий кафедрой «Информатика и вычислительная техника»

Московского государственного

университета печати, г.Москва

Луканин Николай Валентинович,

кандидат технических наук, программист-аналитик ООО «Мегаплюс», г.Москва

Ведущая организация: Российский научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования (Рос НИИ ИТ и АП), г. Москва.

Защита состоится 12 декабря 2012 г. в 10.00 на заседании диссертационного совета Д 212.126.05 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)» по адресу: 125319, г. Москва, Ленинградский проспект, д.64, ауд. 42.

Телефон для справок: (499) 155-93-24.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ.

Текст автореферата размещен на сайте Высшей аттестационной комиссии: www.vak.edu.gov.ru 

Автореферат разослан 12 ноября 2012 года.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью организации, просим направлять в адрес диссертационного совета университета, а копии отзывов присылать по электронной почте: uchsovet@madi.ru

Ученый секретарь

диссертационного совета,

кандидат технических наук, доцент

Михайлова Н.В.

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы

Подавляющее большинство мероприятий по обеспечению подготовки, переподготовки и повышению квалификации сотрудников финансируется из собственных средств предприятий. Поэтому оценка эффективности программ обучения является центральным моментом управления профессиональным обучением. Однако как показал анализ, все еще недостаточное внимание уделяется разработке формальных моделей структуризации учебной информации, что необходимо для рациональной организации, как самого процесса обучения, так и аттестации сотрудников. Повсеместная автоматизация ведет и к возникновению ситуации, при которой создание единой информационной системы предприятия практически невозможно. Возможны два выхода из такой ситуации – построение информационной системы с нуля и создание и использование технологий, позволяющих осуществлять интеграцию разнородных приложений и АСУ в единое информационное пространство. Особую важность для информационных систем любого комплекса или предприятия приобретают задачи, связанные с интеграцией существующих и вновь вводимых в эксплуатацию информационных систем или отдельных приложений, включенных в контур подготовки и повышения квалификации персонала. Это связано с непрерывностью работы информационных систем на предприятии и отсутствием возможности единовременного обновления компонентов информационной системы и образовательного контента.

Предметом исследования являются информационная поддержка системы подготовки и переподготовки рабочих и служащих предприятий промышленности, включая создание методик формирования электронных образовательных ресурсов и организацию обучения в соответствии со сложившейся организационной и нормативно-правовой схемой.

Цель и основные задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности  подготовки и переподготовки персонала предприятий промышленности и транспортного комплекса за счет разработки и использования инструментальной среды интеграции программных приложений.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

  • анализ задач системы подготовки и переподготовки рабочих и служащих предприятий промышленности и транспортного комплекса;
  • формальная классификация пользователей и инструментальных средств формирования образовательного контента с учетом терм-связности дисциплин учебного плана;
  • разработка механизмов интеграции приложений для управления образовательным контентом;
  • разработка методики формирования учебных планов и рабочих программ;
  • разработка принципов создания инструментальных средств интеграции разнородных приложений и структур данных;
  • разработка базы данных учебных планов и программная реализация механизмов анализа связности.

Методы исследования

При разработке формальных моделей компонентов системы переподготовки в диссертации использовались методы общей теории систем, случайных процессов, теоретико-множественный аппарат и др. Моделирование и аналитические исследования проводились с использованием математических и статистических пакетов.

Научная новизна

Научную новизну составляют методы, модели и методики разработки инструментальной среды интеграции программных приложений для организации обучения и переподготовки персонала предприятий промышленности и транспортного комплекса.

На защиту выносятся:

  • формальная декомпозиция инструментальных средств создания контента учебных планов и рабочих программ переподготовки персонала;
  • методы и программные механизмы анализа связности учебных модулей;
  • формальное описание интерфейсов и механизмов блокировок и синхронизации работы приложений на основе процессно-ориентированного описания и аппарата Сетей Петри;
  • методика разработки учебных планов и интеграции тестовых заданий с учетом механизмов терм-связности модулей.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным анализом реальных программ переподготовки специалистов промышленных предприятий. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации управления персоналом с использованием комбинированных технологий обучения. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются при организации учебного процесса на кафедре АСУ МАДИ.

Апробация работы

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

  • на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2009-2012гг.);
  • на заседаниях кафедры АСУ МАДИ.

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации процесса подготовки и переподготовки персонала предприятий промышленности и транспортного комплекса представляет собой актуальное направление в развитии теоретических и практических методов интеграции приложений, а  также формирования базы данных учебно-методических материалов с насыщенным мультимедийным наполнением, что особенно актуально для рабочих специальностей, где необходимы наглядные формы представления технологических процессов.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и методик.

Содержание работы

Во введении обосновывается актуальность работы. Ставятся цели и задачи исследований. Приводится краткое содержание глав диссертации.

В первой главе диссертации проведен системный анализ задач автоматизации управления персоналом в контуре системы переподготовки кадров.

Проведенный в работе анализ показал, что для формализованного представления и структуризации учебных планов и рабочих программ может быть использован терм-анализ связности модулей учебных материалов. Модуль представляет структуру: M={DM, AM, HM, FD}, где DM - наименование модуля; AM - аннотация модуля; HM - объем часов, выделенных на модуль; FD - указатель дисциплины.

Терм-множество представляет структуру W=WI∪WO, где WI - множество входных термов; WO - множество выходных термов. Ww∈WI - терм w принадлежит множеству входных термов; Ww∈WO - терм w принадлежит множеству выходных термов.

Входные термы определены как: WIw={DIW, FIW, FIW, UIW}, где DIW - идентификатор терма; FIM - указатель принадлежности модулю; FW - ссылка на терм-источник (для организации синонимии термов); UW - коэффициент усиления (определяет увеличение активности использования).

Выходные термы определены как: WOw ={DOW, FOW, FOW. ZOW}, где DOW - идентификатор терма; FOM - указатель принадлежности модулю; FOW - ссылка на входные термы; ZOW - коэффициент забываемости.

Из всего множества термов представляют интерес следующие подмножества: WOO- -  подмножество «висячих термов», т.е. выходных термов, которые не используются в дальнейшем (на них не ссылаются никакие входные термы); WIII- - подмножество «неопределенных термов», т.е. входных термов, не ссылающихся на выходной. Они определяются из семантической сети термов на основании соотношений:

WOO - WOw∈ WO - : ¬∃ WIwi WOw⇒ WIwi

WII-- WIw∈ WI- : ¬∃ WOwo WOwo⇒ WIw

(1)

«Неопределенные термы» можно рассматривать как базовые понятия. «Висячие термы» можно рассматривать либо как методическую ошибку сформированного учебного плана, либо такой терм должен быть включен в карту требований по выбранной специальности или профессии.

В диссертации проведен анализ вариантов параметризации исполняемых приложений, реализующий мультимедийный учебный контент. Сценарий системы учебного процесса представляет алгоритмическую структуру (рис.1.).

Рис.

1.

Алгоритмическая структура приложений

В качестве исполняемых приложений могут быть использованы обычные браузеры или стандартные математические пакеты. Причем после завершения каждого приложения распознается код завершения, который определяет переход к следующему приложению сценария.

В основе программного конструирования такой структуры приложений лежит формализованное описание элементарного приложения. В общем случае сценарий представляет собой совокупность элементарных приложений (фрагментов) с заданием алгоритмической структурой и развязкой по данным. Фрагмент имеет структуру:

Fi = (ti, di, ai, i, si, ri, pi),

(2)

где: ti - тип фрагмента (информационный, расчетный, выбор и т.п.);

di - уровень сложности (для тестового контроля); ai - уровень доступа к фрагменту; i - операция сравнения уровня доступа пользователя и уровня доступа фрагмента (, <, , =, , >),  si - время принудительного окончания предъявления; ri - подмножество признаков, связанных с данным фрагментом, pi - параметризация при активации.

Выделены классы пользователей системы: администратор (A), методист (M), консультант (P) и обучаемый (O). Все эти категории пользователей отличаются по их отношению к учебным материалам (U), которые определяют совокупность неделимых единиц учебной информации, соответствующих структуре знаний специализации, и тестовым заданиям (T).

Администратор (A) обеспечивает весь сервис и функционирование системы в целом, поддерживает работоспособность и выполняет синхронизацию всех баз данных. При наличии сформированных баз банных учебных материалов U, T, U×T он обеспечивает ведение баз данных первого порядка O и P.

Методист (M) формирует базы данных U, T, U×T. Для обеспечения его функций с участием автора разработана инструментальная среда формирования этих баз. С формированием множества U связан конструктор лекций. С множеством T - конструктор тестовых заданий. С множеством U×T – администратор курсов.

Обучаемый (О) изучает учебные материалы с использованием мультимедийного пользовательского интерфейса с базами U, T и O×P (реализация диалога с тьютором). База данных U используется для организации прямой связи, T – для обратной, а O×P – для корректировки процесса обучения.

Консультант (P) обеспечивает коррекцию поведения обучаемого, которая основана на просмотре баз O×T и O×P и предполагает редактирование O×U и O×P на основе субъективных оценок качества обучения.

Показано, что при данной формализации учебного контента представляют интерес все множества подмножеств отношений: <U, P, O, T> - общий координационный план; <U, P, O>  - процесс обучения в соответствии с учебным планом; <U, P, T> - процесс тестирования в соответствии с учебным планом; <U, О, T> - самостоятельная работа; <U, P, T> - подготовка учебных материалов консультантами, <U, T> - семантическая связность лекций и тестовых заданий и т.д..

Выполнен системный анализ методов и моделей интеграции разнородных приложений и баз данных. Стандартами интеграции являются те форматы, которые поддерживают использование и распространение информации и бизнес данных. Стандарты являются основой для проведения интеграции корпоративных приложений. К ним относятся COM+/DCOM, CORBA, EDI, JavaRMI и XML. Интеграция платформ касается процессов и инструментов, с помощью которых эти системы могут осуществлять безопасный и оптимальный обмен информацией. В результате, данные могут беспрепятственно передаваться по различным приложениям. Так, спецификация OMG CORBA определяет базовый объектный адаптер, который должен быть реализован во всех брокерах запросов. Basic Object Adapter  - это набор интерфейсов для создания ссылок на удаленные объекты, регистрации объектов, авторизации запросов и активизации приложений.

Во второй главе диссертации на основе проведенного анализа принципов организации обучения и методов контроля уровня знаний формируется концепция интеграции разнородных приложений формирования электронных образовательных ресурсов.

Так, список программных приложений системы «СОТА» включает в свой состав большое количество разнородных средств информационной поддержки и моделирования процесса обучения и тестового контроля.

Инструментарий формирования учебных материалов:

  1. Конструктор структурных элементов.
  2. Конструктор учебных курсов.
  3. Проигрыватель учебных материалов.
  4. Подсистема контроля учебного процесса.
  5. Подсистема администрирования учебного процесса.
  6. Подсистема администрирования учебных планов.
  7. Подсистема мониторинга результатов успеваемости.

Тестовый контроль:

  1. Подсистема генерации и интерпретации тестов.
  2. Конструктор интерактивных тренажеров.
  3. Конструктор гетерогенных тестов.
  4. Подсистема гетерогенного тестирования.
  5. Подсистема мониторинга результатов гетерогенного тестового контроля.

Деловые игры:

  1. Программные модули поддержки многоролевых деловых игр.
  2. Редактор параметров многоролевой деловой игры.

Интеграция с пакетами:

  1. Программный модуль интеграции с пакетом StatSoft STATISTICA.
  2. Программный модуль интеграции с пакетом Mathsoft Mathcad.
  3. Программный модуль интеграции с пакетом Mathworks Matlab.

В различных комбинациях эти приложения могут быть использованы для различных задач в плане подготовки и использования учебных и тестовых материалов.

При решении задачи интеграции приложений в систему «СОТА» речь может идти как об интеграции собственных модулей системы в единую среду обучения, так и об интеграции с внешними приложениями. При этом необходимо учитывать возможность расширения системы и пополнения ее новыми модулями. Таким образом, необходимо создать некоторую платформу, которая может связать между собой отдельные модули. Предложенная в работе общая структура интеграции приложений представлена на рис.2.

Рис.

2.

Схема интеграционной платформы

В диссертации проведена систематизация функционала всех приложений системы  (рис.3.). В результате выполнена формальная декомпозиция инструментальных средств создания связной структуры учебных модулей, определены управляющие и информационные связи, что позволяет сделать систему открытой для включения новых методов, моделей и данных, тем самым сформировать функционал программных приложений.

Рис.

3.

Структура приложений  системы «СОТА»

Для формализованного описания взаимодействия приложений под X→Y в диссертации понимается некоторое управляющее действие X на Y (формирование или редактирование), которое поддерживается некоторой программной компонентой (табл.1.). Под X⇒Y понимается информационный поток из X в Y.

Таблица

1.

Формальные отображения, задаваемые приложениями

M→Ul

конструктор лекций

Ul⇒P∪O

проигрыватель лекций

M→Tt

конструктор тестовых заданий

Tt⇒O

проигрыватель тестовых заданий (T×O) O;

Up⇒P∪O

проигрыватель учебных модулей

Tp⇒O

проигрыватель тестов (T×O) O

∇ O→U×O

формирование характеристик учебной траектории

OT×O

формирование БД результатов тестирования

M→Up

администратор учебных модулей

M→Tp

администратор тестов

M→U×T, Up, Tp

администратор связности лекций и тестов

A→P→P∪O

регистрация и просмотр тьюторов

A→O→P

регистрация и просмотр обучаемых

P→(U×O)

ред. образовательной траектории ((U×O)(U×T))(U×O)

(T×O)⇒P

просмотр результатов тестирования (T×O)⇒P∪O

P∪O→(P×O)

обмен информацией между тьютором и обучаемым

(U×P)⇒P

оценка сложности модуля каждым тьютором (U×P)U;

(T×P)⇒T

оценка сложности теста каждым тьютором (T×P)T

Отношение P×U определяется методистом, после получения консультантом сертификата на право ведения дисциплин, связанных с данным учебным модулем U. Отношение P×O формируется динамически и определяет закрепление обучаемого к конкретному консультанту, а также обмен информацией между ними. Она является производной и формируется на основе связей P×U и U×O. Тернарное отношение P×O×T определяет наблюдение конкретного консультанта за результатами тестового контроля конкретного обучаемого. В работе показано, что практически все подмножества носят содержательный характер и должны быть реализованы в системе в ходе ее практической реализации с возможностью функционального наращивания.

Совместное использование введенных операций при наличии формализованного описания приложений и данных позволяет генерировать программные методики создания учебного контента. Полученные формальные соотношения дают основу автоматизации поиска и устранения методических ошибок при формировании учебного плана. Кроме того, унификация структуры данных снижает затраты при разработке и упрощает процесс поддержки учебно-методических материалов.

Для формального описания процессов, задаваемых различными приложениями при их интеграции, в работе используются операторы свертки, развертки, проецирования, объединения и другие. Так оператор объединения определяется следующим образом. Если заданы процессы Z1=<, T1, F1, α1> и Z2=<, T2, F2, α2>. Процесс Z=<, T, F, α> является объединением процессов Z1 и Z2 (обозначение Z= Z1∪Z2), если:

  • SQ является склейкой пространств и
  • T= T1∪T2
  • для каждого t∈T строится: ft=<t, st>, где st – склейка кортежей s1t (s1t∈) и s2t (s2t∈) , кортежи s1t и s2t принадлежат соответственно графикам F1 и F2 для значения t
  • все склейки кортежей s1t и s2t для всех t∈T являются функциональными
  • совокупность ft для всех t∈T формирует график F
  • отношение α строится как транзитивное замыкание на α1∪α2.

Введенные операции позволяют реализовать свертку описания множества подобных процессов. При этом возможна следующая схема свертки описаний двух процессов в одно общее (рис.4.):

Рис.

4.

Объединенное описание процессов Z1 и Z2

Так, с инициатором I1 связана локальная среда (a, e) процесса Z1, а с инициатором I2 - локальная среда (f, g) процесса Z2. Оператор h1 модифицирован в оператор h'1, который связан с параметром b и первым параметром локальной среды инициатора. Оператор h'2 связан с параметрами b, c, d и вторым параметром локальной среды инициатора. Операторы h'1 и h'2 будут объединенными. Инициаторы I1 и I2 присутствуют в этой схеме одновременно.

Для проверки согласованности параллельных процессов, порождаемых различными приложениями при их интеграции в единую среду, и отсутствия их взаимных блокировок в работе предлагается использование сетей Петри. Так, сеть представляет собой тройку
(Р, Т, F), где:

Р — непустое множество элементов сети, называемых местами,

Т — непустое множество элементов сети, называемых переходами,

— отношение инцидентности, и для (Р, Т, F) выполнены следующие условия:

  • ‚ множества мест и переходов не пересекаются);
  • (т.е. любой элемент сети инцидентен хотя бы одному элементу другого типа);
  • если для произвольного элемента сети обозначить через множество его входных элементов |, а через — множество его выходных элементов |, то (т.е. сеть не содержит пары мест, которые инцидентны одному и тому же множеству переходов).

Сеть Петри является абстракцией динамической системы в том смысле, что ее переходы соответствуют событиям в системе, а места условиям наступления событий. Событие — это некоторый факт в системе, трактуемый как потенциальное действие компонента системы, которое может осуществляться один, несколько раз или ни разу. В общем случае система может порождать разные процессы, а множество всех процессов, порождаемых системой, полностью характеризует динамику поведения системы.

Параллельная сеть действий – сеть, которая удовлетворяет условию:

• , т.е. каждое место сети имеет не более одного входного и не более одного выходного перехода.

Сети представляют последовательно-альтернативные процессы, если выполняется:

• , сеть имеет единственное головное место;

• , т.е. любой переход сети имеет ровно одно входное и одно выходное место.

Параллельно-альтернативные процессы представляются с помощью ациклических сетей, удовлетворяющих еще условию:

• .

Пусть — исходная сеть Петри (рис.5.). Рассмотрим развертку примитивной сети со стандартной начальной разметкой , при которой только единственное головное место сети имеет разметку , а остальные места имеют нулевую разметку. На рис.5. показана примитивная сеть . При этом  сеть представлена как комбинация компонентов , где и — ациклические компоненты, — циклический компонент.

Рис.

5.

Развертка примитивной сети в процесс - картинку

При развертке такой примитивной сети сначала отдельно разворачиваются все ее циклические компоненты. В каждом циклическом компоненте имеется единственное головное место (в компоненте такое место — место ). Головному месту компонента сопоставляется головное место развернутой сети . Далее развертка осуществляется индуктивным способом. Процедура развертки примитивной сети со стандартной разметкой сводится к выделению всех возможных путей в графе исходной сети и склеиванию путей в тех местах, после которых эти пути совпадают.

В результате, такое представление процессов может быть использовано как схема генерации процессов в плане моделирования блокировок, синхронизации и достижимости состояний при реализации множества сценарием, определяемых курсами обучения и связанными с запуском различных приложений.

Далее в работе решается вопрос формирования базы данных для интегрированной среды учебных приложений. При этом сочетание файловой структуры и БД является более рациональным, позволяя создавать унифицированные структуры данных, не требующие преобразований при перенесении в другие среды. На рис.6. приведена схема размещения данных в обучающей системе.

Здесь можно видеть, что данные управляющих и контролирующих подсистем централизованно хранятся в базе данных, в то время как структуры учебных курсов, модулей, структурных элементов хранятся в файлах.

Рис.

6.

Структура данных обучающей системы

В диссертации реализованы механизмы интеграции собственных модулей в единую учебную платформу. При этом круг задач тестового контроля, охватывающий аспекты моделирования (для методиста с целью оценки его эффективности) и непосредственного контроля, решается путем создания совокупности сценариев включающих:

  • метод оценки вероятностей ошибочной классификации;
  • моделирующие алгоритмы;
  • метод переоценки сложности тестовых заданий;
  • приложение разбора структуры гетерогенного теста;
  • визуализация результатов тестового контроля и другие.

В третье главе диссертации решается задача разработка методики формирования учебных планов и рабочих программ, интегрирующих образовательный контент и реализующих адаптивные сценарии обучения.

В работе ставится задача выбора меры сложности понятий , меры сложности модулей , меры сложности библиотек модулей и меры сложности учебных курсов , значения которых можно определять автоматически - только путем анализа графов , и , и соответственно.

Так, семантическая сеть модуля представляется в виде ориентированного графа без контуров , вершины которого соответствуют понятиям наборов , , а дуги отношениям «определяемое понятие – определяющее понятие» между ними. Другими словами, дуги в графе соответствуют информационным связям понятий из наборов , между собой.

Введенные обозначения иллюстрирует рис.7. Модуль на этом рисунке использует три входных понятия , , (), и в модуле определены четыре выходных понятия , , , (). Понятие , к примеру, определяется с помощью двух входных понятий модуля и двух его выходных понятий: ; .

Рис.

7.

Граф в ярусно-параллельной форме

Мера представляет собой взвешенное количество понятий в наборах , :

,

(3)

где - весовой множитель.

В качестве меры сложности рассматривается высота понятия :

.

(4)

В качестве меры используется количество понятий, информационно связанных в широком смысле с понятием . Очевидно, что если высота понятия равна единице, то мера совпадает с мерой и ее значение равно нулю.

Приложение «Учебный план» представляет систему формирования учебного плана переподготовки, привязку рабочих программ и структурированного учебного материала к дисциплинам, создание связного словаря термов, формирование индивидуальной траектории по результатам гетерогенного тестирования, контроля и организации обучения по отдельным направлениям.

В диссертации разработаны критерии оценки предложенных графов связности, позволяющие оценить качество структуризации учебного курса для  построения на его основе индивидуальных траекторий обучения. К основным относятся следующие критерии:

  1. Среднее взвешенное количество понятий (c) в модулях. k1=Σ1..n(a*Σcвх+Σcвых)/n, где коэффициент a[0..1], n – количество модулей (вершин) в графе.
  2. Средняя высота графа связности понятий модуля в ярусно-параллельной форме (ЯПФ).

k2=Σ1..nhi/n, где hi – высота графа связности i-го модуля, представленного в ЯПФ.

  1. Среднее количество понятий, необходимых для изучения данного понятия.

k3=Σi=1..mcij/с, где cij – понятие, необходимое для изучения j-го понятия, с – количество понятий во всех модулях.

  1. Число вершинной связности графа (min количество модулей, без которых граф станет несвязным). k4=min(maxFlow). Значение критерия вычисляется по алгоритму Эдмондса-Карпа о нахождении максимального потока.

Особенностью программной реализации данного приложения является насыщенность экранных форм (дисциплин, модулей и т.д.), позволяющая оперативно оценивать текущее качество подготовки учебных материалов. На рис.8. показана UML – диаграмма процесса сборки курсов и их включением в учебный план.  Представленная модель построена по принципу вход-выход с возможностью преобразования пользовательского функционала.

Рис.

8.

UML-диаграмма сценария подготовки терм-связного учебного плана

Помимо формирования учебного плана, ряд программных приложений интегрированной среды направлен на формирование тестов. В связи с этим в работе предлагается методика интеграции тестов и формирования гетерогенного теста, который содержит тестовые задания из разных модулей одного локального курса. Если требуется создать гетерогенный тест для контроля усвоения материала по модулям из нескольких локальных курсов, то предварительно в Конструкторе курсов необходимо собрать новый курс, содержащий эти модули.

Методика формирования ГТ сводится к выполнению следующих шагов:

  1. Загрузка файла учебного курса.
  2. Выбор в структуре загруженного курса модулей или отдельных тестов, тестовые задания из которых будут включены в гетерогенный тест.
  3. Выбор алгоритма тестирования из библиотеки алгоритмов.
  4. Настройка значений параметров выбранного алгоритма.
  5. Задание имени основного файла ГТ и выбор папки для сохранения его структуры.
  6. Формирование и сохранение экземпляра гетерогенного теста с указанным именем и по указанному пути на основе каркаса, параметризованного в соответствии со сделанными установками.

Рис.

9.

Методика формирования ГТ по нескольким учебным курсам

Каждую группу составляют тестовые задания, принадлежащие одному модулю и имеющие один уровень сложности. Каждая группа однозначно соответствует модулю, т.е. в одном цикле не может быть 2-х или более групп, соответствующих одному и тому же модулю, но разным уровням сложности. Групп в каждом цикле будет столько, сколько на данный момент есть модулей, содержащих непредъявленные тестовые задания текущего для каждого модуля уровня сложности. Очередность предъявления групп определяется случайным образом. Предъявленные в цикле группы повторно в этом же цикле не предъявляются.

Уровень сложности заданий, составляющих группу, определяется адаптивно исходя из уровня сложности заданий того же модуля в предыдущем цикле и на основе сравнения среднего результата их предъявления (опять же в предыдущем цикле) с заданным пороговым значением. В зависимости от заданных ограничений, в качестве нового уровня сложности может быть выбран ближайший к предыдущему или отличающийся от него строго на 1 уровень сложности. Если в предыдущих циклах не предъявлялись тестовые задания из данного модуля, то начальный уровень сложности определяется как средний по заданиям этого модуля.

В каждую группу входит min(n,k) тестовых заданий, где: n – заданное максимальное число предъявляемых тестовых заданий из каждого модуля в каждом цикле; k – доступное число непредъявленных тестовых заданий в данном модуле с текущим для этого модуля уровнем сложности. Очередность предъявления тестовых заданий в каждой группе (модуле) также определяется случайным образом. Все предъявленные в тесте тестовые задания повторно не предъявляются. Представленная методика позволяет по окончании теста получить уровень знаний обучаемого по каждому модулю.

При работе обучаемого с модулем он выполняет различные задания в зависимости от типа модуля. На рис.10. приведена UML-схема работы обучаемого с учебным модулем любого типа. В этом общем случае он может работать как с информационными данными, так и выполнять практические задачи и контрольные тесты.

Рис.

10.

UML-схема работы с учебным модулем

На рис.11. представлена UML-схема работы обучаемого с практическим модулем и модулем контроля.

П)                                        К)

Рис.

11.

UML-схема работы модулем практических заданий (П) и контроля (К)

Стоит отметить, что в процессе обучения компетенции могут приобретаться только во время выполнения практических заданий.

В четвертой главе диссертации рассматриваются технологические аспекты разработки программно-инструментальных средств интеграции разнородных приложений.

Разработана структура базы данных (рис.12.), интегрирующая учебно-методические материалы. Выбор MySQL в качестве СУБД обусловлен широкой популярностью данной СУБД. Ее автоматическая масштабируемость при работе на многопроцессорных платформах, исключает необходимость дополнительной конфигурации или программной настройки. Для работы с базой данных использовался компонент MyDAC, что позволило при переносе программы не производить дополнительных установок драйвера для работы с базой. Так же, использование MySQL позволяет использовать программу, как в локальной сети, так и глобальной путем изменения настроек соединения с базой данных. Реализован полный набор операций с базой данных, которые могут выполняться, как из интерактивной оболочки пользовательского интерфейса, так и непосредственных из программных приложений.

Для каждой операции с базой разработан удобный пользовательский интерфейс. В систему включены разработанные в диссертации моделирующие функции. Таким образом, методисты кроме информационной поддержки получают возможность оценки эффективности разработанного учебного плана с учетом индивидуальных свойств обучаемых различных возрастных категорий и с различным начальным уровнем знаний.

Рис.

12.

Структура базы данных формирования учебного плана

Система имеет возможность генерации отчетов. Разработаны различные  механизмы связывания входных и выходных термов.

В диссертации проведена апробация разработанных методик. Так, для проведения анализа зависимости прохождения квалификации и уровня знаний и навыков сотрудников ОАО «ТНК» и дочерних обществ из общего числа сотрудников (307 исследуемых) было выделено две выборки: работники, прошедшие повышение квалификации в период с 2010 по 2012гг.; работники, не проходившие повышение квалификации за указанный период.

Для проведения исследования были выделены следующие основные направления повышения квалификации: бухгалтерский учет и аудит; экономика; управление финансами; организационные основы финансово-экономического управления; информационные технологии; другие направления.

Общая численность работников, прошедших повышение квалификации - 179 человек, что составляет 59% от общего количества сотрудников ОАО «ТНК», принимавших участие в исследовании.

В целом, по результатам аттестации наибольшее среднее количество баллов, набранное сотрудниками, прошедшими повышение квалификации, приходится на блок «Организационные основы финансово-экономического управления» (средний балл 60,5), но указанная группа также показала в целом самый низкий уровень знаний по финансово-экономическому блоку в рамках своей выборки. Общий уровень знаний и навыков по результатам экзамена представлен на рис.14.

Рис.

13.

Общий уровень знаний и навыков работников

Самый низкий средний результат выявлен по блоку «Бухгалтерский учет и аудит». Однако характер распределения средних баллов по данному блоку позволяет сделать вывод о том, что работники, прошедшие повышение квалификации в целом по всем направлениям, продемонстрировали более высокий уровень знаний по результатам экзамена (средний балл 40,7) по сравнению с сотрудниками, не проходящими повышение квалификации (средний балл 33,9). Значение совокупной дисперсии составляет 0,00035, что является свидетельством существенного различия средних для двух выборок данных.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 11 печатных работ.

Основные выводы и результаты работы

  1. Проведен системный анализ методов и моделей интеграции разнородных приложений и баз данных, структуры программно-технического комплекса организации системы подготовки и переподготовки кадров, а также базовых моделей оценки связности учебных материалов, что позволило определить круг приоритетных задач, направленных на повышение эффективности организации обучения.
  2. За счет разработанных моделей взаимодействия пользователей и приложений с учетом их привязки к программным и информационным ресурсам выполнена формальная классификация инструментальных средств формирования образовательного контента с указанием их функционала, согласованного по интерфейсному взаимодействию, Полученные формальные соотношения дают основу автоматизации поиска и устранения методических ошибок при формировании учебного плана. Кроме того, унификация структуры данных снижает затраты при разработке и упрощает процесс поддержки учебно-методических материалов.
  3. Для формального описания процессов, задаваемых различными приложениями при их интеграции, в работе предлагается использование формальных процессно-ориентированных операторов свертки, развертки, проецирования, объединения и других, которые позволяют в обобщенной форме дать описание множества подобных процессов в интегрированной среде.
  4. Для проверки согласованности параллельных процессов, порождаемых различными приложениями при их интеграции в единую среду, в работе предлагается использование аппарата сетей Петри, который может быть использован как схема генерации процессов в плане моделирования блокировок, синхронизации и достижимости состояний при реализации множества сценариев, определяемых курсами обучения и связанными с запуском различных приложений.
  5. За счет использования механизмов терм-связности разработана методика формирования учебных планов и рабочих программ, которая позволяет формировать индивидуальную образовательную траекторию по результатам гетерогенного тестирования, контроля и организации обучения по отдельным направлениям.
  6. В работе предлагается методика интеграции тестовых заданий и формирования гетерогенного теста, который содержит тестовые задания из разных модулей множества локальных курсов и которая позволяет по окончании теста получить уровень знаний обучаемого по каждому модулю.
  7. Разработана база данных учебных планов и рабочих программ. Выполнена программная реализация для адаптации механизмов анализа связности под предложенные модели оценки сложности и связности учебного материала.
  8. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются на кафедре АСУ МАДИ.

Публикации по теме диссертационной работы

Статьи в журналах ВАК:

  1. Карташев М.И. Методы и алгоритмы адаптивного компьютерного тестирования / Баринов К.А., Рогова О.Б., Карташев М.И. // В мире научных открытий № 9 (21). – Красноярск: НИЦ, 2011. – С. 93106.
  2. Карташев М.И. Адаптивный тестовый контроль в системах дистанционного образования / Никитин М.М, Строганов В.Ю., Карташев М.И. // В мире научных открытий № 9 (21). – Красноярск: НИЦ, 2011. – С. 118126.

Статьи в сб. науч. тр. и других изданиях:

  1. Карташев М.И. Организационнотехнические принципы проектирования иерархических структур управления промышленными объединениями / Карасев А.А., Карташев М.И., Котов А.А., Луковецкая Т.М., Чугунова Д.Н. // Автоматизация управления в организационных системах: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). – М.: МАДИ (ГТУ), 2008. – С. 2737.
  2. Карташев М.И. Формирование организационной структуры в Business Studio / Карташев М.И., Приходько М.В., Свободин В.Ю., Строганов Д.В. // Автоматизация управления в организационных системах: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). – М.: МАДИ (ГТУ), 2008. – С. 5868.
  3. Карташев М.И. Использование нечетких множеств при определении количественных оценок связности учебного материала / Николаев А.Б., Ягудаев Г.Г., Карташев М.И., Ульянова А.И., Свободин В.Ю. // Интерактивные технологии моделирования и управления: сб. науч. тр. МАДИ № 2/46. – М.: МАДИ, 2010. – С. 128134.
  4. Карташев М.И. "Интеграция приложений в системе "СОТА" / Ягудаев Г.Г., Карташев М.И. // Методы описания и моделирования бизнеспроцессов и технологий в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. МАДИ № 3/47. – М.: МАДИ, 2010. – С. 97104.
  5. Карташев М.И. Интерфейсные формы системы управления персоналом / Брыль В.Н., Карташев М.И., Николаев А.Б., Свечников А.А., Якунин П.С. // Автоматизация систем управления персоналом: сб. науч. тр. МАДИ. – М.: МАДИ, 2011. – С. 1116.
  6. Карташев М.И. Проблемы принятия решений при формировании и оценивании эффективности бизнеспроцессов / Брыль В.Н., Горячкин Б.С., Карташев М.И., Строганов Д.В., Якунин П.С. // Автоматизация систем поддержки управленческой деятельности: сб. науч. тр. МАДИ. – М.: МАДИ, 2011. – С. 2128.
  7. Карташев М.И. Семантическое моделирование данных в системах поддержки управленческой деятельностью / Карасев А.А., Карташев М.И., Тимофеев П.А., Ягудаев Г.Г. // Автоматизация систем поддержки управленческой деятельности: сб. науч. тр. МАДИ. – М.: МАДИ, 2011. – С. 7781.
  8. Карташев М.И. Методика расчета экономической эффективности инновационных проектов с учетом фактора риска / Батов Р.В., Васильев Д.А., Карташев М.И., Катырин С.Н., Ягудаев Г.Г. // Автоматизация и управление: стратегия, инвестиции, инновации. сб. науч. тр. МАДИ. – М.: Техполиграфцентр, 2011. – С. 3641.
  9. Карташев М.И. Оценка влияния начальных условий моделирования на характеристики нестационарных имитационных процессов / Строганов Д.В., Николаев А.Б., Карташев М.И., Замыцких П.В. // Имитационное моделирование систем управления. – М.: МАДИ, 2012. – С. 9098.






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

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.