Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Структурно-функциональный анализ эффективности применения автоматизированных средств подготовки специалистов в учебных заведениях 15
1.1. Анализ эффективности систем управления и обучения в вузе 16
1.2. Структура основных показателей эффективности компьютеризации обучения 22
1.3. Показатели эффективности программно-аппаратных средств подготовки специалистов 33
1.4. Системные аспекты оценки эффективности ЧМС обучения " 43
1.5. Формирование требований к средствам оценки эффективности ЧМС обучения 46
1.6. Психолого-педагогические проблемы оптимизации подготовки специалистов с использованием ЧМС обучения 49
1.7. Анализ методов оценки эффективности ЧМС обучения и постановка задачи исследования
CLASS ГЛАВА 2. Методы и модели оценки эффективности ЧМС обучения 7 CLASS 5
2.1. Модель взаимодействия обучаемого с техническими средствами 75
2.2. Оценка влияния надежности работы технических средств на эффективность их применения на занятии 87
2.3. Коррекция параметров модели с учетом напряженности работы обучаемых и их психофизиологических характеристик 88
2.4. Оценка рационального времени выполнения отдельных этапов занятия 106
2.5. Методика оценки требований к надежности ЧМС обучения на ранних стадиях их проектирования
2.5.1. Определение требований к показателям ремонтопригодности ЧМС обучения 107
2.5.2. Оценка требований к показателям безотказности ЧМС обучения 110
Выводы 111
ГЛАВА 3. Разработка метода интегральной оценки эффективности человеко-машинных систем обучения 114
3.1. Экспертные методы формирования обобщенной оценки эффективности ЧМС обучения 117
3.1.1. Экспертно-статистические методы интегральной оценки эффективности ЧМС обучения 119
3.1.2. Оценка рейтинг- качества ЧМС обучения 120
3.2. Общая схема процедуры агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения 123
3.3. Методы построения агрегированных оценок эффективности ЧМС обучения 127
3.3.1. Формальная постановка задачи агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения 128
3.3.2. Методы оценок парных отношений объектов в обучающей выборке формирования интегрального показателя эффективности ЧМС обучения 131
3.3.3. Анализ методов формирования шкал интегральных оценок эффективности ЧМС обучения 138
3.4. Методика построения интегрального показателя эффективности ЧМС обучения на основе функции потерь в условиях неясности внешнего критерия предпочтения 147
3.5. Методы агрегирования оценок эффективности ЧМС обучения для случаев представления внешнего критерия в порядковых шкалах 153
3.5.1. Построение агрегированного показателя при наличии внешнего критерия, имеющего вероятностное распределение 155
3.5.2. Построение агрегированного показателя эффективности ЧМС обучения в порядковых шкалах при наличии внешнего критерия, имеющего нечеткий характер распределения 162
3.6. Методика определения интегрального показателя эффективности ЧМС обучения при нечетком внешнем качественном отношении предпочтения в ранговых шкалах 169
Выводы 180
ГЛАВА 4. Методика выбора рационального варианта организации подготовки с использованием человеко-машинных систем обучения 182
4.1. Определение рационального соотношения затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов в ЧМС обучения с учетом имеющихся ресурсов
4.2. Расчет рациональной структуры распределения временных и материальных ресурсов между темами подготовки обучаемых 189
4.3. Методы оценки рационального времени подготовки специалистов 197
4.3.1. Методика определения рационального времени обучения для профессиональной деятельности специалистов с известным уровнем потерь 198
4.3.2. Методика определения рационального времени обучения для профессиональной деятельности специалистов с неизвестным уровнем потерь 200
4.3.3. Метод прогнозирования процесса текущей подготовки специалистов на основе марковских моделей 206
4.4. Методика выбора рациональных параметров ЧМС обучения специалистов по критерию надежности обслуживаемой ими техники 214
4.4.1. Уровни обученности и их влияние на критерий надежности функционирования 216
4.4.2. Оценка целесообразности применения ЧМС обучения для повышения квалификационной подготовки специалистов учетом надежности их эксплуатации 221
4.4.3. Методика выбора рационального варианта ЧМС обучения с учетом эффективности квалификационной подготовки специалистов и допустимого уровня затрат 224 Выводы 227 Заключение 228
Литература 230
- Анализ эффективности систем управления и обучения в вузе
- Оценка влияния надежности работы технических средств на эффективность их применения на занятии
- Экспертные методы формирования обобщенной оценки эффективности ЧМС обучения
- Определение рационального соотношения затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов в ЧМС обучения с учетом имеющихся ресурсов
Введение к работе
Человеко-машинные системы (ЧМС) обучения в силу специфики ЭВМ и реализуемых в них методов, относятся к классу наиболее эффективных средств воздействия на обучаемых. Прочность усвоения учебного материала требует чрезвычайно глубокого технического и психолого-педагогического анализа возможности и целесообразности применения человеко-ориентированных средств обучения в различных видах и формах тренажерной подготовки обучаемых для работы в сложных высокотехнологичных системах подготовки специалистов.
Существующие методы количественной оценки эффективности систем обучения базируются в основном на экспертных методах оценок значимости параметров ЧМС обучения. Такой подход позволяет дать лишь сравнительную оценку эффективности человеко-машинных систем обучения и не дает возможности учесть целевые, организационные, аксиологические и прочие особенности организации процесса подготовки специалистов и его оптимизации..
В исследованиях А.Н. Савельева, Е.К. Марченко, П.А. Белоусова, Р.В. Агузумцяна, A.M. Довгялло, А.П. Свиридова, В.М. Мачулина предприняты попытки на единой основе представить композицию субъектов и объектов, математического и технического, психологического и собственно педагогического компонентов информационно-компьютерных сред систем профессиональной подготовки. Методической основой этих исследований являлась теория надежности и эффективности деятельности человека - оператора в СЧМ (В.А.Бодров, А.И.Губинский, Ю.Я.Голиков, В.М Львов, Г.В. Сухо дольский, В.Г.Евграфов и др.) и концепция эргономического обеспечения разработки и эксплуатации человеко - машинных систем (Г.М.Зараковский, В.П.Зинченко, В.П.Мунипов, В.В.Павлов, Ю.Л.Трофимов,
П.Я.Шлаен и др.). Итогом этих работ можно считать техническое, эргономическое и психолого-педагогическое обоснование основных структурных характеристик ЧМС обучения, широкий спектр аспектов которых объединен в понятие "архитектура ЧМС обучения".
Современные ЧМС обучения являются средством создания и реализации компьютерных технологий обучения в сфере профессиональной подготовки специалистов. К числу основных факторов, определяющих соответствие ЧМС обучения этому целевому предназначению относятся следующее:
а) возможность ЧМС обучения в реализации функций управления обучением с учетом личностных характеристик специалистов, уровня их подготовки, напряженности деятельности и т.п.;
б) возможность ЧМС обучения в адекватном представлении содержания обучения как внутренней структуры каждого занятия, так и структур отдельных тем и видов подготовки;
Сложность разработки методологии оценки эффективности ЧМС обучения заключается в разнородности используемых для представления эффективности ЧМС обучения признаков, иерархичности их взаимосвязей и нестатистической неопределенности их оценок.
К недостаткам существующих методов оценок эффективности ЧМС обучения следует отнести отсутствие развитых средств количественных оценок эффективности ЧМС обучения, способных на основе априорной информации количественно определять эффект от применения ЧМС обучения с учетом напряженности деятельности и личностных характеристик обучаемых, уровней их подготовки, показателей надежности аппаратуры и внутренней структуры учебного материала. Кроме этого, до настоящего времени эти факторы были не соотнесены с системными техническими характеристиками программно-аппаратных средств в ЧМС обучения, а также с возможностью их учета в системе
целевого соответствия ЧМС обучения в сфере профессиональной подготовки специалистов конкретного профиля.
Такое положение приводит к большому разрыву между потенциально высокими возможностями ЭВМ и тем уровнем, который реально достигнут в области их использования. Из большого количества обучающих и тренажных систем, построенных на базе ЭВМ, лишь немногие являются действительно эффективными. Большинство из них, в смысле обучающей эффективности, не оправдывают вложенных затрат. Здесь имеются в виду не только затраты экономические, но, главным образом, затраты труда преподавателей и программистов, а также и собственно обучаемых, учебное время которых в значительной мере используется непроизводительно и неэффективно.
Для решения этой задачи необходима продуманная, научно обоснованная система информационных, технических мероприятий, направленных на актуализацию потенциально высоких возможностей ЭВМ в интересах совершенствования учебного процесса. Создание такой системы невозможно без разработки развитого инструментария, обеспечивающего количественный анализ эффективности применения обучающих систем и комплексов с учетом возможности их реализации в системе подготовки специалистов заданного профиля.
Поэтому особую актуальность приобретает проблема повышения эффективности процесса подготовки специалистов для работы в сложных высокотехнологичных системах на основе разработки методологии комплексной оценки эффективности ЧМС обучения, учитывающей в единстве их эргономические, экономические, технические, эксплуатационные
характеристики.
Данная проблема вызвана противоречием, связанным с ростом возможностей воздействия человеко-ориентированных систем обучения, использующих новые информационные и компьютерные технологии,
расширением сферы применения ЧМС обучения, как общедоступной формы приобретения знаний и отсутствием комплексных методов оценки эффективности ЧМС в процессе обучения с учетом их методических и конструктивных особенностей, надежностных характеристик, психологических особенностей обучаемых и уровня их квалификации.
Объектом исследования диссертации являются человеко-машинные системы подготовки специалистов.
Предметом исследования являются методы и средства оценки ЧМС обучения, их эргономические, надежностные и технические показатели.
Целью и задачами исследования является исследование проблемы повышения эффективности процесса обучения специалистов в ЧМС на основе разработки научно методического аппарата оценки эффективности ЧМС обучения на стадии их проектирования, учитывающего конструктивные, эргономические и обучающие особенности ЧМС, их надежностные характеристики, психологические особенности обучаемых и уровень их квалификации, а также учет этих показателей в определении рациональной внутренней структуры образовательного процесса.
Для достижения поставленной цели требуется решить следующие основные задачи:
1. На основе изучения процессов развития и функционирования специалистов как субъектов труда в процессе обучения определить состав основных эргономических, технических и эксплуатационных показателей эффективности ЧМС обучения, существующие методы оценки эффективности ЧМС обучения и сформулировать цель и задачи исследования.
2. Разработать научно-методический аппарат оценки эффективности человеко- машинных систем обучения, включающий: методы и модели априорной оценки их эффективности, с учетом влияния надежности работы технических средств
обучения на эффективность их применения, а также с учетом напряженности работы обучаемых и их психофизиологических данных;
3.Разработать общую схему процедуры агрегирования и формальную постановку задачи агрегирования частных показателей эффективности человеко-машинных обучающих систем, методику построения интегрального показателя эффективности на основе функции потерь в условиях неясности внешнего критерия предпочтения, а также метод и схемы его реализации при представлении внешнего критерия в порядковых шкалах или имеющего вероятностный и нечеткий характер распределения.
Разработать комплекс методик, определяющих рациональные значения организационно-технических факторов, оказывающих влияние на эффективность применения ЧМС обучения.
4.Разработать методику и провести оценку экономической эффективности проектируемых ЧМС обучения на основе комплекса математических моделей, учитывающих технические, эксплуатационные и эргономические показатели проектируемых систем.
5.Провести экспериментальное подтверждение достоверности и адекватности разработанных методов оценки эффективности на ранних этапах проектирования ЧМС обучения.
Методы исследования базируются на аппарате теории графов, теории множеств, теории массового обслуживания, на использовании методов оптимального программирования, на анализе эргономических особенностей деятельности человека в человеко-машинных системах обучения, теории построения моделей сложных человеко-ориентированных систем, системного анализа.
Научная новизна полученных результатов состоит в следующем:
1. Методы и модели априорной оценки эффективности ЧМС обучения, в отличие от существующих, базируются на единой структуре взаимодействия обучаемых с программно-техническими средствами, и позволяют унифицировать процесс априорного анализа альтернативных вариантов ЧМС обучения на ранних этапах проектирования и существенно расширяют спектр учитываемых при этом факторов, а именно: надежность работы программно-аппаратного комплекса, напряженность работы обучаемых, их личностные характеристики, время выполнения отдельных этапов занятия.
2. Метод интегральной оценки эффективности ЧМС обучения, включающий в себя, в отличие от известных, общую схему процедуры агрегирования и формальную постановку задачи агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения и позволяющий построить интегральный показатель эффективности ЧМС обучения как в условиях неясности внешнего критерия предпочтения, так и для случаев его представления в порядковых шкалах, а также имеющего вероятностное и нечеткое распределение.
3. Методики выбора рационального варианта ЧМС обучения, отличающиеся от известных, учетом надежности обслуживаемой техники, имеющихся ресурсов при выборе затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов в ЧМС обучения, рациональным распределением временных и материальных ресурсов между темами подготовки обучаемых, времени подготовки специалистов с известным и неизвестным уровнем подготовки.
Практическая ценность работы состоит в том, что практические методы априорной оценки эффективности ЧМС обучения, предложенный математический аппарат, формализованные процедуры и программные средства дают возможность проектировать и определять рациональные варианты процесса подготовки специалистов для работы в сложных системах с учетом
имеющихся ресурсов. Они могут использоваться на предприятиях-разработчиках сложных человеко-машинных комплексов и технических средств обучения, а также в вузах и центрах подготовки специалистов.
Достоверность и обоснованность научных положений, результатов и выводов, сформулированных в диссертации, подтверждается вычислительными экспериментами, данными, полученными на имитационных моделях, апробацией работы на международных и региональных конференциях, а также результатами практического использования предложенных в диссертации моделей, методов и средств, подтвержденных актами об использовании и внедрении.
Основные научные положения, выносимые на защиту:
1. Методы и модели априорной оценки дидактической эффективности ЧМС обучения, объединенные единой методикой, и включающие:
модель взаимодействия обучаемого с техническими средствами;
модель влияния надежности работы технических средств на эффективность их применения на занятии;
метод коррекции параметров модели с учетом напряженности работы обучаемых и их психофизиологических характеристик;
метод оценки рационального времени выполнения отдельных этапов занятия.
2. Метод интегральной оценки эффективности ЧМС обучения, включающий в себя:
общую схему процедуры агрегирования и формальную постановку задачи агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения;
методику построения интегрального показателя эффективности ЧМС обучения на основе функции потерь в условиях неясности внешнего критерия предпочтения;
метод агрегирования оценок эффективности ЧМС обучения для случаев представления внешнего критерия в порядковых шкалах;
схемы реализации метода для случаев представления внешнего критерия, имеющего как вероятностный, так и нечеткий характер распределения.
3. Комплекс методик выбора рационального варианта ЧМС обучения,
включающий:
методику определения рационального соотношения затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов в ЧМС обучения с учетом имеющихся ресурсов;
методику расчета рациональной структуры распределения временных и материальных ресурсов между темами подготовки обучаемых;
методику оценки рационального времени подготовки специалистов с известным и неизвестным уровнем потерь;
методику выбора рациональных параметров человеко-ориентированных систем обучения специалистов по критерию надежности обслуживаемой ими техники.
Реализация результатов работы. Основные положения диссертации использовались в итоговых отчетах НИР "Становление", "Гомеостаз", "Образование", "База-2000, Военном институте радиоэлектроники, в программных средствах оценки эффективности ЧМС обучения, в ведущих вузах Хабаровска, Санкт-Петербурга, Твери.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях различного уровня, а именно на:
• Межвузовской конференции ПВУРЭ ПВО, Спб, 1996г.;
• П Межвузовской научно-технической конференции Санкт-Петербургской Академии МВД СПб, 1997г.;
• Межвузовской научно-технической конференции ВИКИ имАФМожайского, 1997г.;
• Межвузовской конференции ВМУ им. В.М. Фрунзе, 1997г.;
• Межвузовской научно-технической конференции ПВО сухопутных войск, Смоленск, 1997г.;
• Ш межведомственной научно-технической конференции ПВУРЭ ПВО, Спб, 1997г.;
• III межвузовской конференции Академии МВД РФ, 1997г.;
• Международной научной конференции Академии МВД «Новые информационные технологии», 1998г.;
• Международной научно-методической конференции «Современные технологии подготовки и переподготовки управленческих кадров для государственной и муниципальной службы», ДВАГС, 2000г.;
• Всероссийской научно-практической конференции «Информатизация образования-2000», ДВАГС, 2000г.;
• XI межвузовской научной конференции «Военная радиоэлектроника: опыт использования и проблемы, подготовка специалистов», Спб, ВМИРЭ, 2000г.;
• VII международной научной конференции «Региональная информатика 2000», СПб, 2000г.;
• научно-технической конференции ХФ СибГУТИ «Информатика и проблемы телекоммуникаций», ХФ СибГУТИ, 2001г.;
• IV межрегиональной научно-методической конференции «Инновационные технологии обучения в высшей школе: опыт, проблемы, перспективы», ДВАГС, 2001г.;
• Практической конференции Дальневосточного филиала Московского университета потребительской кооперации «Современная цивилизация в глобальной политике, экономике и культуре», ДФМУПК, 2004г.;
• Межрегиональной научно-практической конференции «Социально-политические процессы на Дальнем Востоке России: анализ, регулирование, прогноз», Правительство Хабаровского края, ДВО РАН и ХГТУ, 2004г.;
• Международной конференции «Перспективы развития российско-корейского сотрудничества в области образования», Хабаровский региональный координационный Совет корейских общественных организаций, ДВО РАН, 2004г.;
• Международной научной конференции «Регионы нового освоения: стратегия развития», ДВО РАН, ИВЭП ДВО РАН, Правительство Хабаровского края, 2004г.;
• Международной научной конференции «Научные мосты между Северной Америкой и российским Дальним Востоком», Владивосток, 2004г.;
• Научно-практической конференции «Конституция России: становление правового государства и демократизация общества (обобщение опыта, проблемы и перспективы)», ДВИЗиП, 2004г.;
• Межрегиональной научно-методической конференции «Современные технологии в высшем профессиональном образовании», ДВГУПС, 2004г.;
и получили положительную оценку.
Публикации.
По теме диссертации опубликовано 50 печатных работ, в том числе две монографии (личных), учебное пособие, 5 статей в журналах, рекомендованных ВАК для опубликования результатов докторских диссертаций, а также 29 тезисов докладов в сборниках трудов Международных, Всероссийских и Региональных научно-технических конференций и 15 научных статей в тематических сборниках.
Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложения. Общий объем диссертации - 269 стр., основного текста - 228 стр., включая 32 стр. рисунков и таблиц, список литературы из 131 наименований на 13 стр.
Анализ эффективности систем управления и обучения в вузе
Множество качественных показателей эффективности Wj отражает некоторые устойчивые особенности системы, которые не могут быть сведены к одному численному значению. Вместе с тем, можно утверждать, согласно [82], что любой качественный показатель определен на некотором множестве количественных параметров или показателей.
Причем для установления степени его проявления необходима процедура, с помощью которой можно определить, каким образом количественные параметры и показатели характеризуют качество.
Показатели из множества WHCT в прямой постановке должны отвечать на вопрос о том, как система "а" выполняет возложенные на нее функции. Показатели из группы WTDU характеризуют систему с точки зрения того, какой ценой достигается выполнение ею реализуемых функций. Наконец, множества
WB и WK отражают положение, в соответствии с которым показатели эффективности могут быть определены либо непосредственно из процесса функционирования системы, либо из результатов ее предварительного априорного анализа.
Здесь следует обратить внимание на тот факт, что применительно к сложным системам бесперспективной и методологически неверной является попытка поиска или формирования некоторого обобщенного показателя эффективности, например, как это сделано в работах [25, 28, 29, 52]. Несводимость существенных свойств системы одного к другому как в качественном, так и в количественном смыслах является серьезным объективным препятствием для построения обобщенного показателя. Например, в пределах одного показателя эффективности невозможно объединить такие свойства системы, как разнородность входящего потока задач, точность решения задач. Особое значение имеет исследование эффективности систем, в которых осуществляется взаимо действие должностных лиц оперативного персонала при помощи технических средств обработки информации. Системы управления обучением в вузе относятся именно к таким системам в их самом сложном проявлении.
Пусть ставится цель определения показателей эффективности ЧМС обучения, используемых в образовательном процессе вуза. Естественно, прежде всего возникают вопросы о том, что же дают ЧМС обучения для этого процесса. Ответы на вопросы могут быть получены лишь в случае, если сформулированы показатели, характеризующие образовательный процесс, точнее, показатели эффективности вуза. газированных систем управления и обучения. Достаточно полную совокупность показателей эффективности деятельности вуза должны составить: Wi lWy /ieNBi} - показатели, характеризующие соответствие выпускников вуза предъявляемым им требованиям, установленное по результатам работы Государственной экзаменационной комиссии; W2 ={W2,j /j NB2} - показатели, характеризующие соответствие выпускников вуза своему предназначению, установленное по результатам анализа их практической деятельности; \Уз ={W3,i /leNB3} - показатели, характеризующие деятельность вуза по подготовке научно-педагогических кадров; W4 ={W4,m /meNB4} - показатели, характеризующие деятельность вуза по переподготовке и повышению квалификации специалистов соответствующих профилей, организаций и вузов; W5 ={W5)n /neNB5} - показатели, характеризующие этапы подготовки специалистов в вузе; \б ={W6)P /рєг Гвб} - показатели, характеризующие вуз по направлениям его вклада в вопросы применения и разработок новейших технологий в практической и научной деятельности [87]; W7 ={W7,r /reNB7} - показатели, характеризующие научную деятельность вуза; Wg ={W8,V /veNB8J - показатели, характеризующие насыщенность ор ганов управления высших иерархических уровней выпускниками вуза W9 ={W9,y /yeNB9} - показатели, характеризующие общественно-социальную деятельность вуза в своем регионе.
На рис. 1.2 приведена схема, иллюстрирующая внутреннюю структуру эффективности деятельности вуза.
Показатели из множества W определены на множестве следующих показателей: WayB - показатели, характеризующие административное и "технологическое управление в вузе"; WAnnc " показатели, характеризующие деятельность преподавательского состава; Wqnc - показатели, характеризующие деятельность переменного состава; Wyn, Wno - показатели, характеризующие учебные планы и программы обучения; WyHM6 " показатели, характеризующие учебно-научно-материальную базу вуза.
В соответствии с выполнением (1.3) могут быть установлены связи между показателями эффективности всех его подразделений, компонент, различных средств. Именно с использованием этого мультиграфа целесообразно исследовать влияние средств автоматизированных систем управления и обучения на показатели из множеств WayB, \ дппс, WAnc, Wyn, Wno, а через них - на показа тели из множества W . Например , в множество Wj включается такой по казатель, как процент слушателей, успешно использовавших в дипломных ра ботах (проектах) средства ЭВМ для моделирования
Оценка влияния надежности работы технических средств на эффективность их применения на занятии
Безотказность функционирования современных технических средств подготовки специалистов зависит от безотказности работы элементов ЧМС обучения. Возникновение отказов нарушает аппаратурную и информационную работоспособность, в то время как сбои вызывают только информационную неработоспособность системы при сохранении аппаратурной работоспособности. В целом наличие сбоев в работе технических средств обучения вызывает наиболее серьезное беспокойство преподавателей. Природа этих нарушений отлична от природы нарушения аппаратурной работоспособности. Для рассматриваемых систем причинами сбоев могут быть: а) нарушения требуемого состояния информационных массивов, связанные с непредусмотренными изменениями параметров носителей информации; б) нарушения требуемого состояния информационных массивов вследствие аппаратурных сбоев; в) помехи в работе аппаратуры; г) ошибки персонала; д) неправильное функционирование технических средств вследствие наличия ошибок в программном обеспечении или в информационных массивах.
Для оценки степени влияния надежности работы технических средств на эффективность автоматизированного занятия рассмотрим систему "обучаемый - техническое средство". Процесс функционирования столь сложной системы с учетом надежности ее компонентов описывается, как правило, стохастическими моделями различных классов: марковскими, полумарковскими, вложенными цепями Маркова, с дискретным вмешательством случая, агрегированными и т.п.
Значительный уровень неопределенности исходных данных, касающихся прежде всего характеристик выполнения учебных заданий, не позволяет подробно описать законы распределения времени пребывания системы "обучаемый - техническое средство" в различных состояниях. В этих условиях целесообразно для исследования функционирования рассматриваемой системы использовать марковскую модель. Применение такой модели позволяет, с одной стороны, уменьшить число необходимых исходных данных, упростить порядок расчетов, а, следовательно, уменьшить уровень неопределенности результатов моделирования, связанный с неопределенностью исходной информации, а с другой - дает возможность получить характеристики работы системы для наиболее жестких условий ее функционирования.
Для использования экспоненциального распределения времени безотказного функционирования технических средств обучения, в том числе и программного обеспечения, имеются серьезные основания. К ним относятся, прежде всего, ясная ординарность потока информационных отказов и отсутствие последействия в нем.
Модель работы технических средств с учетом их надежности может быть представлена графом состояний (рис.2.3). Состояния и взаимные переходы модели описываются следующим образом: Sj - определяет работоспособное состояние системы "обучаемый -техническое средство"; 52 - определяет состояние, соответствующее выходу из строя технического средства; 53 - определяет состояние, соответствующее выполнению учебных заданий обучаемыми;
Для решения задачи необходимо вначале определить закон распределения вероятности успешного выполнения учебных заданий обучаемыми, т.е. вероятность перехода системы в состояние х8. Для этого воспользуемся методом обобщенных матричных чисел, который для небольшого количества состояний модели оказывается наиболее наглядным. В соответствии с [38] обобщенное число графа (см. рис.2.8) будет равно:
Лапласа; Pk(0) - матрица-строка, определяющая числовые значения вероятностей начального состояния системы; Pk(0)={Pi(0)=l, Р2(0)=0, Р3(0)=0}; a i=3,j=l(S) - производная обобщенного матричного числа по индексам i,j, означающая, что в исходном обобщенном матричном числе вычеркнута строка, определяющая исходное состояние системы, и вычеркнуты все элементы, определяющие конечное состояние системы; a i=j=3(S) - производная матричного числа а, означающая, что в нем вычеркнуты элементы и строки, соответствующие конечному состоянию системы; det[aij(S)]mod2 - детерминантная функция по модулю 2 обобщенного матричного числа а;
Экспертные методы формирования обобщенной оценки эффективности ЧМС обучения
Экспертные методы формирования оценки эффективности ЧМС обучения наиболее действенны в условиях высокой неопределенности показателей эффективности системы обучения. Обобщенные оценки эффективности ЧМС обучения в этом случае следует рассматривать как описание (модель) поведения эксперта при сравнении различных систем обучения. Принципиальная особенность методологии оценки эффективности ЧМС обучения экспертными методами состоит в представлении оценок эффективности в виде целевых функций, характеризующих количественно степень достижения ЧМС обучения поставленных целей обучения в зависимости от результатов решения задач подготовки специалистов. # При определении обобщенных оценок эффективности под функциональными задачами ЧМС обучения следует понимать задачи по обеспечению отдельных качеств обучающей системы. Например, одной из ф функциональных задач ЧМС обучения является интенсификация процесса обучения, другая задача - снижение трудозатрат преподавателя, третья-улучшение эргономических условий и т.д.
Наличие отдельных функциональных задач позволяет выделить из всех параметров j-й группы параметры ЧМС обучения (aj=(aji, 0Cj2, ..., OCJN)), отражающие выполнение соответствующих функциональных задач i=l,J.
На оценку результата выполнения каждой функциональной задачи ЧМС обучения влияют параметры не только самой системы обучения, но и среды, в которой она функционирует.
Каждой і-й функциональной задаче j-й ЧМС обучения может быть поставлена некоторая целевая функция Ojj, определяющая эффективность ее решения. Причем большему значению Щ\ соответствует лучшее решение. В общем случае целевая функция і-й функциональной задачи для ЧМС обучения может представлять собой произвольную зависимость от влияющих на ее выполнение параметров и может быть записана следующим образом: Sji=F(otji,otki).
Очевидно, что полная совокупность таких целевых функций будет отражать эффективность ЧМС обучения в целом. Однако значимость отдельных целевых функций в комплексной оценке эффективности ЧМС обучения различна. Она определяется во многом параметрами той обучающей среды, в которой предстоит использовать ЧМС обучения.
Из сказанного следует, что обобщенная оценка эффективности ЧМС обучения должна быть построена путем композиции целевых функций отдельных функциональных задач с учетом их вклада в общую эффективность обучающей системы, т.е.
В этом случае оценка показывает, насколько успешно в среднем система обучения решает различные задачи. Возможны и другие трактовки обобщенной оценки эффективности ЧМС обучения. В частности, можно представить обобщенную оценку эффективности системы обучения в виде суммы произведений безразмерных весовых коэффициентов Pi, общих для всех систем данного класса, на безразмерные показатели qjj эффективности j-й ЧМС обучения по і-й группе параметров, т.е.
Оценки вида (3.2) и (3.3) представляют собой не что иное, как описание (модель) поведения эксперта при сравнении систем обучения. Лучшей считается система, имеющая в среднем более высокий результат по всем показателям эффективности. Следует отметить, что при использовании данной оценки эффективности, как и в любом вопросе, связанном с достижением критерия, неизбежна некоторая доля субъективизма. Однако можно утверждать, что доля произвола может быть сведена к минимуму разработкой рациональной системы организации экспертного опроса и методики расчета по экспертным данным весовых коэффициентов.
Определение рационального соотношения затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов в ЧМС обучения с учетом имеющихся ресурсов
Подготовка обучаемых в современных исследованиях рассматривается как важнейший элемент этапа эксплуатации человеко-ориентированных систем. Это, в свою очередь, определяет необходимость системной организации планирования подготовки специалистов и ее учета на этапе проектирования современных человеко-машинных комплексов. В рамках решения этой проблемы возникает задача рационального распределения ресурсов на подготовку каждого специалиста, входящего в состав группы управления. Трудность ее решения связана, прежде всего, с необходимостью учета, с одной стороны, факторов, определяющих эксплуатационные характеристики системы, требующих как теоретических, так и практических знаний, а с другой -факторов, определяющих уровень допустимых затрат на подготовку обучаемых, в совокупности составляющих группу управления.
При этом возникает задача рационального распределения имеющихся между теоретическим и практическим видами подготовки обучаемых с учетом их начального уровня и технических возможностей ЧМС обучения. Характер этого распределения влияет на внутреннее содержание учебного материала ЧМС обучения, его структуру, а также на выбор методов, средств и организацию контроля деятельности обучаемых. Таким образом, успешное решение указанной задачи оказывает непосредственное влияние на эффективность ЧМС обучения.
Она решается как при определении глобального распределения затрат в начальный период обучения специалиста, так и в процессе реализации отдельных циклов их обучения в ЧМС обучения для уточнения полученных результатов и коррекции расхода ресурсов.
Решение задачи рассматривается с позиции теории иерархических систем, в соответствии с которой система рационального распределения ресурсов представляется состоящей из некоторого центра и связанных с ним подсистем подготовки специалистов. При этом цель центра в такой иерархической системе условно представляется двумя группами задач: 1) координация подготовки специалистов таким образом, чтобы обобщенные параметры системы управления, характеризующие устойчивость ее работы в целом, удовлетворяли определенным ограничениям, описывающим область гомеостаза; 2) оптимизация по возможности одного или нескольких критериев эффективности функционирования системы управления (СУ).
Процедура распределения средств на подготовку обучаемых в такой иерархической системе представляет собой процесс взаимодействия ряда активных элементов системы, действующих в соответствии со своими собственными интересами. В рассматриваемой модели эта процедура определяется способом управления центром, состоящим в выборе конкретной величины средств, отпускаемых на подготовку каждого обучаемого, предположениями о характере процесса их индивидуальной подготовки, а также о характере процесса их практической подготовки.
В эргатических системах в качестве критериев эффективности групповой деятельности обучаемых рассматриваются, как правило, функционалы вероятностных и временных характеристик деятельности отдельных индивидуумов группы, а ограничения представляют собой требования по уровню допустимых ошибочных решений, отражающих устойчивость работы системы в данных условиях ее функционирования.
Будем считать, что состояние (т.е. уровень подготовки) коллектива обучаемых (i=l,n) определяется совокупностью уровней подготовки отдельных индивидуумов, т.е. X є {х\: i=l,n}, и однозначно определяется, с одной стороны, управлением центра UeU , а с другой - вектором управлений отдельных обучаемых $={&{: i=l,n}, отражающим желаемый характер индивидуального распределения имеющегося ресурса на виды их подготовки. Пусть X есть область гомеостаза системы, тогда задача центра по координации подготовки специалистов состоит в достижении любого УСТОЙЧИВОГО СОСТОЯНИЯ Xj єХ, \/іє {l,n }. Обозначим через M}(Uj, &j) критерий, оценивающий эффективность подготовки і-го специалиста, а через Мо - критерий деятельности всей группы управления. С учетом введенных обозначений оптимальным гарантирующим управлением будет такое UeU , что Мо= sup inf Mo(U,&i) UeU0 9SR(U) где Ri(U)=Arg max Mi(U;,3i); U={ueUR(u) 0, R(u)=Q(u); Q - множество SieVi(U) таких управлений, которые переводят систему в одно из состояний множества X.
Множество U может быть пустым. Это означает, что данный контингент обучаемых не может быть подготовлен с требуемой эффективностью, определяемой областью гомеостаза системы, при данных возможностях центра и данных исходных характеристиках контингента обучаемых. Ограничения центра в данном случае могут быть представлены допустимыми временными или материальными ресурсами.
