Содержание к диссертации
Введение
1 Описание проблемы и обзор методов принятия решений 12
1.1 Содержательное описание задачи формирования учебного плана специальности.,.. 12
1.1.1 Основные термины проблемной области 12
1.1.2 Методические рекомендации к составлению учебных планов 13
1.1.3 Описание проблемы 18
1.2 Обзор существующих подходов к формированию учебного плана специальности 20
1.2.1 Формирование учебного плана специальности на основе дерева целей подготовки 20
1.2.2 Организация модульного обучения и формирование учебного плана на основе связей между модулями 22
1.2.3 Анализ исследований, посвященных методикам формирования учебного плана специальности 23
1.3 Обзор моделей и методов принятия решений 26
1.3.1 Обзор методов генерации альтернатив 28
1.3.1.1 Подход формирования альтернатив с помощью экспертного опроса 29
1.3.1.2 Подходы к генерации альтернатив на основе применения эвристик 30
1.3.2 Обзор методов принятия решений в условиях неопределенности 31
1.4 Модели принятия решений для задачи формирования учебного плана специальности
34
1.4.1 Двухкомпонентная модель принятия решений 35
1.4.2 Обобщенная функционально структурная модель СППР 38
1.5 Выводы по первому разделу 39
2 Модели и методы принятия решений задачи формирования учебного плана специальности 42
2.1 Подход к формализации метода «Анкетирование» .,..46
2.1.1 Основные аспекты составления анкеты 46
2.1.2 Формальное представление вопросно-ответных отношений 47
2.2 Интерактивный метод экспертного опроса с применением метода анкетирования 50
2.3 Метод генерации альтернатив-распределений с применением стратегии направленного перебора 52
2.4 Экспертная оценка и ранжирование альтернатив на основе метода анкетирования .55
2.5 Методы нечеткого логического вывода 59
2.5.1 Методы введения в нечеткость 60
2.5.1.1 Формирование универсального множества лингвистической переменной
подсистемы нечеткого вывода решения 61
2.5.1.2 Формирование терм-множества 62
2.5.2. Формирование базы правил 70
2.6 Выводы по разделу 73
3 Методы и алгоритмы решения задачи «Формирование учебного плана специальности» 77
3.1 Системный анализ проблемной среды 77
3.1.1 Функциональная модель , 78
3.1.2 Определение свойств объектов проблемной среды 86
3.1.2.1 Определение множества факторов 87
3.1.2.2 Определение множества требований учебного плана 90
3.1.3 Модель системы формирования учебного плана специальности 92
3.2 Методы и алгоритмы формирования списка дисциплин национально-регионального
компонента учебного плана специальности 93
3.2.1 Генерация альтернатив 95
3.2.2 Оценка альтернатив 91
3.2.2.1 Алгоритм ранжирования элементов множества К 97
3.2.2.2 Алгоритм определения степени соответствия дисциплин-претендентов критериям отбора 99
3.2.2.3 Алгоритм выбора дисциплин в НРК 100
3.3 Методы, алгоритмы и процедуры формирования графа межпредметных связей .101
3.3.1 Формирование межпредметных связей и построение графа межпредметных связей 101
3.3.2 Методы оптимизации графа межпредметных связей 103
3.3.2.1 Процедура выявления и удаления контуров 103
3.3.2.2 Метод определения несущественных связей 104
3.3.3 Процедура формирования уровней графа межпредметных связей 107
3.3.4 Процедура определения признака переноса дисциплин с одного уровня графа межпредметных связей на другой , 107
3.4 Процедуры подсистемы распределения дисциплин по семестрам 109
3.4.1 Процедура контроля дисциплин на соответствие ограничению по количеству дисциплин 109
3.4.2 Процедура разделения дисциплины на части для изучения ее в нескольких семестрах 110
3.4.3 Процедура перераспределения объема часов 111
3.5 Подсистема нечеткого вывода 112
3.5.1 База правил 113
3.5.1.1 Входные и выходные лингвистические переменные базы правил 113
3.5.1.2 Элементы кортежей лингвистических переменных 116
3.5.1.3 База продукционных правил , 123
3.5.2 Нечеткий вывод 125
3.6 Выводы по разделу 126
4 Описание вычислительных экспериментов на программах прототипах „.127
4.1 Описание программы прототипа формирования национально-регионального компонента учебного плана 127
4.1.1 Перечень основных модулей программы 127
4.1.2 Описание вычислительных экспериментов 131
4.1.3 Результаты вычислительных экспериментов 132
4.2 Описание программы прототипа формирования графа межпредметных связей 134
4.2.1 Перечень основных файлов, модулей, процедур и функций программы 134
4.2.2 Структура взаимодействия модулей 135
4.2.3 Анализ результатов вычислительных экспериментов 137
4.3 Описание программы прототипа распределения дисциплин учебного плана по
семестрам 137
4.3.1 Перечень основных модулей программы 138
4.3.2 Вычислительные эксперименты 139
Заключение 140
Список использованных источников 142
- Методические рекомендации к составлению учебных планов
- Формальное представление вопросно-ответных отношений
- Определение множества требований учебного плана
- Перечень основных модулей программы
Введение к работе
Актуальность темы диссертационного исследования. Переход России на новые рыночные отношения и ее вступление в Болонскую конвенцию [81] повлекли за собой серьезные изменения в деятельности высшей школы. Это, в свою очередь, активизировало усилия по развитию эффективных систем обеспечения качества, увеличению совместимости и сопоставимости образования, созданию более прозрачных структур высшего образования на уровне вузов, национальном и общеевропейском уровнях.
Правительство России подчеркивает необходимость развития общих критериев и методологий по обеспечению качества [76]. В соответствии с принципом институциональной автономии основная ответственность за обеспечение качества лежит на каждом из вузов.
Реализация систем качества невозможна без информатизации сферы образования. Одной из ближайших стратегических целей научно-технической и финансовой политики Министерство образования и науки РФ в обпасти информатизации является создание единой образовательной информационной среды, объединяющей министерство, образовательные учреждения, органы управления образованием и федеральные органы. Одним из ключевых компонентов среды должна стать вертикаль «Министерство образования - вузы», опирающаяся на отраслевую интегрированную автоматизированную информационную систему (ИАИС), развернутую в вузах и министерстве и взаимодействующую через среду общего доступа [39]. Согласно [39] интегрированные автоматизированные информационные системы сферы образования включают в себя следующие компоненты: ядро ИАИС Министерства образования Российской Федерации; ИАИС территориальных органов управления образованием; ИАИС учебного заведения, в который обязательно входит подсистема планирования учебного процесса вуза.
На современном этапе развития информационных технологий существуют готовые информационные системы управления, которые могут быть интегрированы с разработанными СОИ. Однако сфере образования свойственны специфические задачи планирования, для которых нет готовых программных средств. В первую очередь к ним относятся задачи планирования учебного процесса. Для их решения к настоящему времени разработаны визуальные среды, играющие роль вспомогательного инструментария, которые невозможно отнести к средствам поддержки принятия решений. Такое состояние в области управления учебным процессом связано с тем, что задачам данной сферы свойственны сложная структурированность предметной области и трудность в её формализации. Кроме того, недостаточно развита методология разработки
5 проблемно-ориентированных систем поддержки принятия решений в сфере образования, для создания которой необходимо разработать соответствующие методы и алгоритмы.
Почти все задачи, решаемые в каждом виде деятельности учебного заведения, относятся к задачам принятия решений. Одной из наиболее важных задач принятия решений в вузе является планирование учебного процесса, в результате которого формируется перечень документов, составляющих основную образовательную программу (ООП). Основным документом ООП является учебный план специальности/направления, определяющий структуру учебного процесса по специальности, перечень и объемы учебных дисциплин, последовательность их изучения.
На практике составление учебного плана зачастую производится под влиянием ситуативных предпочтений и инерции мышления, без полного анализа на основе здравого смысла. Автоматизация данной задачи позволит составлять учебный план на основе анализа обрабатываемой информации под разными углами зрения, с учетом сложных взаимосвязей, существующих между объектами проблемной области. Это позволит формировать основной документ, регламентирующий учебный процесс на высоком качественном уровне. Кроме того, автоматизация позволит повысить эффективность формирования учебного плана, в частности, повысить скорость адаптации к изменяющимся внешним и внутренним условиям и оперативность принятия решений.
Народно-хозяйственная (техническая) проблема. Таким образом, в области планирования учебного процесса вуза существует проблема повышения уровня автоматизации процесса формирования учебного плана специальности, решение которой позволит снизить трудоемкость, повысить оперативность формирования учебного плана и улучшить его качественные показатели.
Научная проблема. Использование существующих моделей и методов для решения задачи формирования учебного плана не приводит к желаемым результатам. Успех в ее решении может быть достигнут путем разработки новых моделей, методов и алгоритмов, основанных на представлении и обработке сложноструктурированных знаний, отображающих смысловые аспекты проблемной области. Это влечет за собой необходимость научного осмысления и комплексного анализа теоретических и практических вопросов, связанных с разработкой моделей решения исследуемой задачи, методов и алгоритмов, позволяющих повысить уровень ее автоматизации.
Исследованием проблем разработки и применения методов и моделей при создании автоматизированных систем поддержки учебного процесса в вузах начали активно заниматься в 60-70-е годы. В МИСиС с 1969 г. проводилась работа по научно обоснованному составлению учебных планов специальности. Первыми в этой области
были работы А.В. Никитина [60], Б.В. Анисимова, А.Я. Савельева [6, 37], В.И. Карпова [34], Б.П. Черкасова [88], Л.Н. Сумарокова, А.Г. Романенко, Э.В. Мухина [79, 80], А.А. Овчинникова, B.C. Путинского [62], В.З. Ямпольского [93], Э.И. Германа [19], В.Р. Окорокова [85], СВ. Аличина [3], В.А. Романца [72, 73], С. И. Архангельского [7, 8], О.П. Кваши [35] и др. В настоящее время работы по автоматизированной поддержке учебного процесса вуза ведутся в рамках создания интегрированных автоматизированных информационных систем учебных заведений во многих вузах России [21,27,28,53,54,59,78,83,93].
Объект исследования — процедура формирования учебного плана специальности/направления технического вуза.
Предмет исследования - модели, методы, алгоритмы и процедуры принятия решений задачи формирования учебного плана специальности/направления технического вуза
Цель исследования - разработка моделей и методов решения задачи формирования
учебного плана специальности/направления технического вуза, позволяющих повысить
уровень автоматизации процесса формирования учебного плана
специальности/направления технического вуза.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели на основе изучения проблемной области в работе поставлены и решены следующие задачи исследования:
анализ проблемной области, определение класса задачи принятия решений, факторов и параметров, влияющих на формирование учебного плана специальности/направления технического вуза;
анализ существующих методов принятия решений на предмет выбора наиболее подходящих для задачи формирования учебного плана технического вуза;
разработка моделей принятия решений для задачи формирования учебного плана специальности/направления технического вуза;
разработка методов и алгоритмов принятия решении для задачи формирования учебного плана специальности/направления технического вуза;
апробация разработанных методов и алгоритмов.
Основная идея диссертации. Решение задачи формирования учебного плана осуществляется путем декомпозиции задачи на подзадачи и формирования иерархической структуры информационно несложных и информационно сложных задач принятия решений. Формальными признаками разделения задач по информационной сложности являются мощности множеств альтернатив и ограничений. Если мощности этих множеств й 10, то задача принятия решения является информационно несложной
7 задачей, иначе - информационно сложной. Разделение задач по информационной сложности обусловлено необходимостью применения для их решения различных моделей принятия решений. Модель решения информационно несложных задач включает методы принятия решений с использованием экспертной информации, в числе которых предлагается применение метода формализованного анкетирования как инструмента принятия решений.
В задаче формирования учебного плана специальности информационно сложными являются задачи распределения элементов одного составного объекта по элементам другого составного объекта. Для решения этих задач предлагается модель принятия решений, основанная на нечетком логическом выводе. Она обладает рядом преимуществ. Во-первых, в ней используется логическая схема принятия решений Беллмана-Заде, основанная на утверждении о симметрии целей и ограничений, которая устраняет различия между ними и позволяет сформировать решение, представляя и цели, и ограничения как расплывчатые множества в пространстве альтернатив. Во-вторых, вывод решения осуществляется по управляющим правилам, с помощью которых можно реализовать различные стратегии формирования решения.
Информационная сложность проблемной области исследуемой задачи обусловливает необходимость проведения системного анализа для выявления факторов и параметров, влияющих на формирование учебного плана, построения структуры системы и определения входных и выходных лингвистических переменных в системе нечеткого логического вывода.
Методы исследования. Методологической и теоретической основой исследования послужили методы теории принятия решений, нечеткой логики, искусственного интеллекта. Достоверность выводов работы определяется использованием теоретических и методологических положений ведущих специалистов в вышеназванных областях (Заде Л., Беллмана Р., Ларичева О.И., Мечитова А.И., Трахтенгерца Э.А., Борисова А.Н., Волковой В.Н., Ямпольского В.З., Уемова А.И. и др.), корректным использованием математического аппарата, программной реализацией и практической проверкой предложенных моделей и методов.
Наиболее существенные результаты диссертационной работы состоят в разработке моделей, методов и алгоритмов принятия решений задачи формирования учебного плана специальности технического вуза в условиях неполноты и неточности исходных данных, расплывчатости ограничений и целей, учитывающих изменения внешних и внутренних условий и предпочтения лица, принимающего решение. Основные из них следующие:
Предложен подход к формализации метода анкетирования, который позволяет использовать его как инструмент принятия решений, на основе которого разработаны методы экспертного опроса и оценки альтернатив, применяющиеся в модели принятия решений информационно несложных задач.
Разработан метод автоматической генерации альтернатив для задач распределения элементов одного составного объекта по элементам другого составного объекта.
Модель нечеткого логического вывода применена для построения системы нечеткого вывода решения. Для этого адаптированы методы введения в нечеткость.
Выполнен системный анализ проблемной области, выявлены факторы и параметры системы автоматизированного формирования учебного плана, построена функциональная модель системы, разработаны алгоритмы формирования НРК циклов учебного плана, графа межпредметных связей и распределения дисциплин по семестрам. Предложенное решение апробировано на программах-прототипах. Полученные результаты подтвердили достоверность разработанных моделей, методов, алгоритмов и процедур.
Разработаны методы и алгоритмы формирования графа межпредметных связей, основанные на построении межпредметных связей по отношению «наследование знаний» и приведения их к иерархической структуре. Для оптимизации графа межпредметных связей разработан метод определения существенных, менее существенных и несущественных связей.
Научная новизна работы состоит в том, что:
Разработана двухкомпонентная модель принятия решений и соответствующая ей обобщенная функционально-структурная модель системы поддержки принятия решений, отличающаяся от существующих тем, что в состав ее компонентов входят методы принятия решений для задач со слабоформализованной, сложноструктурированной проблемной областью, обладающих большой зависимостью от внешних факторов и предпочтении лица, принимающего решение.
Разработан подход к формализации метода «Анкетирование», заключающийся в формальном представлении вопросно-ответных отношений анкеты, который позволяет автоматизировать данный метод, и применять его в качестве инструмента принятия решений для информационно несложных задач на этапах генерации и оценки альтернатив.
Значение для теории состоит в том, что разработаны модели принятия решений для информационно несложных и информационно сложных задач принятия решений. Формализация метода «Анкетирование» расширяет область применения метода и
9 позволяет применять его не только как метод извлечения знаний, но и разрабатывать на его основе методы генерации и оценки альтернатив, применяющихся в модели принятия решений информационно несложных задач. В ходе проведения исследований разработан подход к решению задач принятия решений, в котором решением является распределение элементов одного составного объекта по элементам другого составного объекта, удовлетворяющего множеству ограничений. Предложенный подход заключается в построении распределения на основе анализа признаков распределяемых элементов и может стать одним из методов системного анализа, позволяющим определять показатели разрабатываемой системы. Для решения задач распределения были адаптированы и применены методы нечеткого логического вывода, которые до настоящего времени использовались при построении нечетких регуляторов, применяющихся в области технического управления.
Значение для практики. За счет применения системы автоматизированного формирования учебного плана, реализованной на разработанных моделях, методах и алгоритмах, снижается трудоемкость, повышаются оперативность разработки и качество учебного плана.
Достоверность результатов исследования подтверждается корректным использованием математических методов системного анализа, проведением вычислительных экспериментов на программах-прототипах и сравнением полученных учебных планов с реальными учебными планами, в частности, специальности 351500 — «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем».
Использование результатов диссертации. Разработанные в работе модели, методы и алгоритмы принятия решений для задачи формирования учебного плана специальности/направления технического вуза являются результатом исследований, проводимых автором в рамках выполнения единого заказ-наряда Министерства Образования РФ "Теоретические и прикладные вопросы разработки интегрированных интеллектуальных информационных систем для сферы образования", НГР 01.200.205060, код НИР 1.01.01Д в 2001 году и по тематическому плану ВСГТУ (единый заказ-наряд МО РФ) «Теоретические и прикладные вопросы разработки интегрированных интеллектуальных информационных систем», НГР 01.200.205060, код НИР 1.01.01Д в 2003-2004 годах.
Рекомендации по использованию результатов диссертации. Основные результаты, полученные в ходе выполнения исследований, могут быть использованы в высших и средних учебных заведениях для автоматизированного формирования учебного плана специальности.
Апробация результатов диссертации. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на всероссийской конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (2000 - 2004 гг), межкафедральном семинаре «Концепции и методологии создания современных информационных систем» (г. Красноярск, СибГТУ, 22.09.2004г.). Ряд положений диссертации был использован при подготовке учебных курсов «Нечеткая логика», «Методы и алгоритмы принятия решений», «Системный анализ» и нашел применение в учебном процессе ВСГТУ.
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 8 печатных работ общим объемом более 21 п.л., из которых 6 статей, 1 монография, 1 свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.
Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованных источников и четырех приложений.
В первом разделе проведен анализ проблемной области, который позволил отнести задачу формирования учебного плана технического вуза к многокритериальным задачам принятия решений в условиях неопределенности с индивидуальным или групповым принятием решений, обладающим большой информационной сложностью. Выявлены методы принятия решений, которые необходимо использовать для решения задачи. К ним относятся методы принятия решений с субъективной оценкой специалиста, практического принятия решений, нечеткого логического вывода. Предложена двухкомпонентная модель принятия решений для информационно сложных и информационно несложных задач, на основе которой построена обобщенная функционально-структурная модель системы поддержки принятия решений.
Второй раздел посвящен вопросам разработки методов принятия решений слабоформализованных задач в условиях неопределенности. В модели принятия решений информационно несложных задач применяются методы экспертного опроса и экспертной оценки альтернатив, разработанные на основе формализованного метода «Анкетирование». В исследуемой задаче информационно сложными являются задачи распределения элементов одного составного объекта по элементам другого составного объекта. Наилучшим считается распределение, удовлетворяющее заданному множеству ограничений. Для информационно сложных задач при выводе решения предложено применять методы нечеткого логического вывода, адаптированные к проблемной области задачи.
В третьем разделе представлено решение задачи формирования учебного плана специальности технического вуза. Системный анализ предметной области позволил
сформировать функциональную модель задачи, выделить факторы, влияющие на формирование учебного плана специальности и ограничения, накладываемые на формирование учебного плана, сформировать схему движения основных потоков информации, построить функционально-структурную модель системы формирования учебного плана специальности. Приведено описание методов и алгоритмов разработанных для подсистемы формирования национально-регионального компонента (НРК) учебного плана, формирования графа межпредметных связей. В ходе выполнения работы был исследован характер межпредметных связей дисциплин учебного плана, в результате которого дано новое определение существенных, менее существенных и несущественных связей и разработаны алгоритмы оптимизации графа межпредметных связей. Показано, что задача распределения дисциплин по семестрам декомпозируется на три подзадачи: формирование учебного плана семестра, процедуры перераспределения часов, формирование учебного плана в целом. Все выделенные подзадачи относятся к информационно сложным задачам, поэтому их решение должно осуществляться по модели принятия решений информационно сложных задач, которая реализована в подсистеме нечеткого вывода решения.
В четвертом разделе приведено описание программ-прототипов и результатов вычислительных экспериментов, проведенных для определения достоверности разработанных моделей, методов и алгоритмов. Программная реализация методов и алгоритмов формирования учебного плана осуществлялась на языке программирования Borland Delphi. Положительные результаты проведенных вычислительных экспериментов позволяют сделать вывод о достоверности разработанных и приведенных во втором разделе методах.
Заключение содержит краткие выводы по результатам выполненного исследования, оценку полноты решений поставленных задач, оценку научно-технического уровня выполненного исследования.
В приложения вынесены база продукционных правил системы нечеткого вывода решения, графы межпредметных связей дисциплин учебных планов специальностей 351500 - «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» и 260200 - «Технология деревообработки» направления подготовки 656300 «Технология лесозаготовительных и деревообрабатывающих производств», варианты учебных планов специальности 351500 - «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем», акты об использовании результатов кандидатской диссертационной работы.
Методические рекомендации к составлению учебных планов
Основная образовательная программа вуза по направлению или специальности представляет собой комплект нормативных документов, определяющих в соответствии с ГОС ВПО цели, содержание и методы реализации процесса обучения и воспитания.
Основными документами основной образовательной программы высшего профессионального образования (ООП ВПО) [49] являются: - учебный план; - программы учебных дисциплин и практик, определяющих полное содержание ООП; - перечень специализаций; - содержание и порядок проведения итоговой государственной аттестации. Нормативный срок освоения выпускником ООП ВПО установлен Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования (ГОС ВПО) для очной формы обучения и включает время, отводимое на теоретическое обучение, практики, сессии, подготовку квалификационной работы, каникулы. Сроки освоения ООП ВПО для других форм обучения устанавливаются вузом при условии обеспечения обязательного освоения обучающимся полного объема часов теоретического обучения, отводимого на изучение дисциплин основной образовательной программы и устанавливаемого ГОС ВПО, а также практик. Учебный план по специальности/направления - основной документ, определяющий структуру учебного процесса по специальности, перечень и объемы учебных дисциплин, последовательность их изучения, названия и продолжительность практик, используемые виды занятий (лекции, лабораторные и практические занятия, семинары и др.), аттестации, формы контроля и т.д. Он разрабатывается учебно-административным аппаратом на основе ГОС ВПО и примерного учебного плана по форме, определяемой университетом, и утверждается ректором. Примерный учебный план - документ, представляющий собой разбивку содержания образовательной программы по учебным курсам, дисциплинам и годам обучения. Разрабатывается соответствующим учебно-методическим объединением по специальности (направлению) и утверждается Министерством образования и науки России. 1.1.2 Методические рекомендации к составлению учебных планов Учебный план должен предусматривать [60]: - последовательность изучения дисциплин, основанную на их преемственности; - рациональное распределение дисциплин по семестрам с точки зрения равномерной загруженности студента; - эффективное использование кадрового и материально-технического потенциала вуза. Срок действия учебного плана соответствует нормативному периоду обучения по данной специальности или направлению ВПО, который определяется ГОС ВПО и в зависимости от специальности/направления составляет для бакалавров примерно - 4 года, специалистов - 5 лет, магистров - 6 лет с учетом бакалавриата. Учебный план специалиста оформляется как самостоятельный документ. Учебный план основной образовательной программы подготовки специалиста и бакалавра включает в себя следующие разделы: 1. Заголовок. 2. График учебного процесса. 3. Баланс учебного времени в неделях. 4. План учебного процесса. 5. Факультативные дисциплины. 6. Учебные практики. 7. Производственные практики. 8. Выпускная квалификационная работа. 9. Государственные экзамены. 10. Заключительная часть. В заголовке учебного плана указываются наименование факультета, код и наименование специальности/направления, квалификация выпускника, срок и форма обучения: очная, очно-заочная (вечерняя), заочная. В графике учебного процесса соответствующими символами для каждого курса и семестра обозначаются календарные дни (по неделям и месяцам) теоретического обучения, практик, экзаменационных сессий, каникул и итоговой государственной аттестации. Длительность каждого из перечисленных процессов регламентируется ГОС ВПО. Планируемое количество учебных недель в нечетном и четном семестрах может быть как одинаковым, так и различным, например, 19 недель в нечетном и 17 - в четном. При составлении графика учебного процесса следует исходить из 52 недель в году, а общее число недель каникулярного времени должно составлять 7-10 недель, в том числе две недели в зимний период. Расчетное начало учебного года - 1 сентября. Баланс учебного времени представляет собой сводные данные по бюджету времени в неделях. При его составлении необходимо произвести расчет количества недель по годам обучения и за весь период обучения, выделяемый на теоретическое обучение (в том числе и на экзаменационные сессии), практики, выпускные квалификационные работы, итоговую аттестацию и каникулы. Результаты расчетов соответствовать точным характеристикам, либо лежать в интервале допустимых отклонений, задаваемых ГОСВПО и вузом. План учебного процесса содержит перечень всех изучаемых дисциплин, распределенных по учебным курсам и семестрам, количество часов в неделю, а также включает виды контроля. Общее количество часов теоретического обучения с учетом факультативных занятий, распределяемое по учебным дисциплинам, должно быть равно произведению количества недель теоретического обучения на максимальный объем учебной нагрузки студента в неделю в часах и отражать соотношение между аудиторной и самостоятельной работой студента. Процент отношения аудиторной и самостоятельной работой студента зависит от соотношения ППС вуза к контингенту студентов, если последнее соотношение определяется министерством образования и науки РФ, то соотношение между аудиторной и самостоятельной работой студента определяется на уровне вуза. В соответствии с постановлением правительства Российской Федерации «Об утверждении государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования» от 12.08.1994 г. № 940обязательными являются 4 блока (цикла) дисциплин: - цикл общих гуманитарных и социально-экономических дисциплин (ГСЭ); - цикл общих математических и естественно-научных дисциплин (ЕН); - цикл общепрофессиональных дисциплин (ОПД); - цикл специальных дисциплин (СД), включая дисциплины специализаций (ДС), если они предусмотрены ГОС ВПО. В настоящее время общая трудоемкость по циклу ГСЭ для технических вузов установлена в объеме 1800 часов. Федеральный компонент цикла составляет 70%, вузовский компонент - 30% общего объема часов, на дисциплины по выбору студента отводится 15% общего объема часов цикла. Дисциплины по выбору студента являются обязательными и устанавливаются факультетом.
Формальное представление вопросно-ответных отношений
Исходные данные включают в себя следующие виды информации о задаче: множество возможных объектов задачи; полные и неполные, четкие и нечеткие данные о свойствах объектов; множество факторов внешней среды; точные и расплывчатые ограничения. Кроме них на вход подсистемы может подаваться первичный набор альтернатив, сформированный аналитиком на основе текстологических методов извлечения знаний. По каждому виду исходных данных может быть сгенерировано множество альтернатив. В общем случае будем считать, что генерируется несколько типов множеств альтернатив, конкретное количество типов генерируемых множеств альтернатив зависит от конкретной задачи.
Подсистема интерактивной генерации или экспертный опрос реализуется на основе метода анкетирования и предназначена либо для формирования первичного набора альтернатив, либо для его уточнения, либо последовательно используется для того и другого.
Подсистема автоматической генерации альтернатив основана на использовании эвристик и состоит из двух компонентов: генерация альтернатив-распределений методом направленного перебора и генетических алгоритмов. Первый компонент предназначен для генерации множества альтернатив при решении задач распределений одних составных объектов по другим и реализуется на основе стратегии направленного перебора. Данная стратегия может быть выполнена на основе управления данными или на базе целевого управления. Распределяемые объекты в задачах принятия решений в управлении учебным процессом обладают сложной структурой. Анализ признаков объектов, их классификация и разбиение множества объектов на классы эквивалентностей по отношению принадлежности классу признаков позволяют осуществлять поиск альтернатив внутри классов эквивалентностей, что значительно сокращает полный перебор объектов.
Второй компонент подсистемы автоматической генерации альтернатив реализуется на базе генетических алгоритмов. Описание компонента «Генетические алгоритмы» приведено в работах [41,66,38]. В соответствии с исходными данными задачи принятия решений должны быть сгенерированы следующие типы множеств альтернатив: 1) множество факторов F, влияющих на систему; 2) множество ограничений, накладываемых на задачу регламентирующими документами и рассматриваемых в работе как множество параметров Z; 3) множество предпочтений лица, принимающего решения, описываемых в виде множества управляющих правил 0; 4) множество объектов управления в учебной деятельности А характеризующихся набором свойств, которые описываются в виде множеств признаков X; 5) множество альтернатив - распределений А. На наш взгляд, по первым четырем видам первичные множества альтернатив должны формироваться аналитиком на основе использования текстологических методов извлечения знаний, а затем уточняться посредством применения метода экспертного опроса. Для формирования множеств альтернатив-распределений следует использовать методы автоматической генерации и лучше всего специально разработанный в диссертации метод направленного перебора. Таким образом, в рамках методов генерации альтернатив в данном разделе будут рассмотрены два метода: интерактивный метод экспертного опроса с применением метода анкетирования и эвристический метод автоматической генерации, основанный на стратегии направленного перебора. Сгенерированное множество альтернатив подлежит опенке и выбору лучшего решения. Согласно обобщенной модели системы поддержки принятия решений, приведенной на рисунке 1.4, к оценке и выбору лучшего решения относятся две подсистемы: первая - экспертная оценка и ранжирования альтернатив, вторая - оценка альтернатив и вывод единственного решения. Первая подсистема предназначена для оценки множеств альтернатив небольшой мощности и включает в себя три компонента: экспертная оценка альтернатив методом парных сравнений, ранжирование альтернатив на основе метода ЗАПРОС, и экспертная оценка альтернатив на основе метода анкетирования. Экспертные оценки используются в том случае, когда альтернатива характеризуется качественными показателями, которые не пригодны для численной обработки. Для получения количественной информации обращаются к методам экспертных оценок. На рисунке 2.2 приведена модель подсистемы экспертной оценки и ранжирования альтернатив. Компонент «Экспертная оценка альтернатив методом парных сравнений» предназначен для оценки пар альтернатив группой экспертов в тех случаях, когда трудно строго определить разницу между двумя альтернативами. В связи с этим вводится отношение нестрогого предпочтения. Компонент «Ранжирование по методу упорядочивания многокритериальных альтернатив ЗАПРОС» предназначен для случаев, когда можно установить строгий порядок между всеми альтернативами. Компонент «Экспертная оценка альтернатив на основе метода анкетирования» предназначен для оценки группой экспертов сразу всех альтернатив по каждому критерию на лингвистической шкале оценок. Первые два метода описаны в [12,45,89]. В данном разделе приведено описание разработанного в ходе проведения исследования метода экспертной оценки альтернатив на основе метода «Анкетирование». В задаче формирования учебного плана методы экспертной оценки альтернатив будем применять в случаях, когда мощность множества альтернатив и ограничений невелика, в противном случае эксперту трудно выполнить их оценку. В этом случае будем использовать для оценки альтернатив методы нечеткого вывода. В основу подсистемы нечеткого вывода решения положена модель нечеткого логического вывода. Методы нечеткого вывода, реализованные в подсистеме, адаптированы к применению их в задаче формирования учебного плана.
Определение множества требований учебного плана
Основным результатом диссертационной работы являются две модели. Первая представляет собой двухкомпонентную модель принятия решений для информационно несложных и информационно сложных задач принятия решений управления учебным процессом. Эта модель предназначена для решения слабоформализованной, сложноструктурированной задачи формирования учебного плана технического вуза, характеризующейся расплывчатостью ограничений, неполными и нечеткими данными, сильно зависящими от изменений внешней среды и субъективных предпочтений ЛПР. Модель построена на основе применения методов теории принятия решений, теории нечетких множеств и методов искусственного интеллекта. На основе первой модели построена вторая модель, которая представляет собой обобщенную функционально-структурную модель системы поддержки принятия решений. В исследовании для данной модели разработаны новые или адаптированы существующие методы, необходимые для реализации системы. Кроме того, в ходе проведения исследования получены следующие значимые результаты. 1. Проведен анализ проблемной области, который позволил отнести задачу формирования учебного плана технического вуза к многокритериальным задачам принятия решений в условиях неопределенности с индивидуальным или групповым принятием решений, обладающим большой информационной сложностью. 2. Посредством системного анализа построена функционально-структурная модель системы формирования учебного плана, выявлены факторы и параметры, влияющие на формирование учебного плана специальности/направления технического вуза. 3. Предложен подход к формализации метода анкетирования, который позволяет использовать его как инструмент принятия решений, на основе которого разработаны методы экспертного опроса и оценки альтернатив. 4. Разработан метод автоматической генерации альтернатив для задач распределения элементов одного составного объекта по элементам другого составного объекта 5. Предложен способ решения задачи распределения элементов одного составного объекта по элементам другого составного объекта на основе анализа признаков распределяемых элементов и применения методов автоматической генерации альтернатив и методов нечеткого вывода. 6. Разработан подход формирования графа межпредметных связей, основанный на построении межпредметных связей по отношению наследования знаний и приведения их 141 к иерархической структуре. Для оптимизации графа межпредметных связей разработан метод определения существенных, менее существенных и несущественных связей. 7. Методы нечеткого логического вывода адаптированы и применены для построения подсистемы нечеткого вывода решения. 8. Разработаны алгоритмы и процедуры формирования национально-региональных компонентов циклов учебного плана, графа межпредметных связей и распределения дисциплин по семестрам. 9. Проведены вычислительные эксперименты, доказывающие достоверность разработанных методов и алгоритмов. Таким образом, в работе представлен подход к решению задачи формирования учебного плана специальности технического вуза как многокритериальной задачи принятия решений в условиях неопределенности, отличающийся от существующих решений в данной проблемной области тем, что: 1) для снятия неопределенности на этапах генерации и оценки альтернатив в информационно несложных задачах предлагается применение формализованного метода «Анкетирование», автоматизация которого позволяет применять его в качестве инструмента принятия решений; 2) для решения информационно сложных задач принятия решений применяются методы нечеткого логического вывода, которые позволяют осуществлять вывод решения в условиях расплывчатости ограничений и целей и легко вводить изменения внешних и внутренних условий и субъективных предпочтений ЛІТР в виде управляющих правил подсистемы нечеткого вывода решения. Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что поставленные задачи исследования диссертационной работы выполнены полностью и могут быть использованы в вузах для автоматизированного формирования учебного плана специальности, что позволит снизить трудоемкость, повысить оперативность разработки и качество учебного плана.
Перечень основных модулей программы
Разработка функциональной модели выполнена в среде BPWin компании Computer Associates, реализующей методологию IDEF0. Модель IDEF0 всегда начинается с представления системы как единого целого - одного функционального блока с интерфейсными дугами, простирающимися за пределы рассматриваемой области. Такая диаграмма с одним функциональным блоком называется контекстной (рисунок 2.1) и описывает глобальную функцию формирования учебного плана специальности -Сформировать учебный план специальности, удовлетворяющий требованиям ГОС ВПО, а также региональной и вузовской образовательной политики.
В процессе декомпозиции функциональный блок, который Б контекстной диаграмме отображает систему как единое целое, подвергается детализации на другой диаграмме.
В ГОС ВПО дисциплины учебного плана разделены на циклы, каждый из которых состоит из федерального и национально-регионального компонентов (НРК). Наименование, содержание и продолжительность изучения дисциплин федерального компонента определяются ГОС ВПО, формирование же списка дисциплин, их содержания и продолжительности изучения национально-регионального компонента предоставляется вузу. Таким образом, выделяется локальная функция «Формирование дисциплин циклов». Выполнение этой функции позволит определить список дисциплин НРК и продолжительность их изучения. После формирования НРК будет известен весь перечень дисциплин учебного плана.
Основное требование к учебному плану, которое заключается в необходимости выстраивания такой последовательности изучения дисциплин, которая обеспечила бы логичность и преемственность получения знаний у студентов. Для обеспечения этого требования необходимо построить граф межпредметных связей дисциплин учебного плана, что и является второй локальной функцией задачи. Третья функция связана с распределением дисциплин графа межпредметных связей по семестрам учебного плана. Выделенные функции составляют первый уровень в функциональной иерархии задачи (рисунок 3.2). Эти три функции являются декомпозицией глобальной функции.
Иерархия диаграмм представляет собой ветвистое дерево функций. Рассмотрим ветвь функции «Формирование дисциплин циклов». ГОС ВПО технической направленности включает четыре цикла дисциплин: - гуманитарно-социолого-экономический цикл (ГСЭ); - естественно-научный цикл (ЕН); - общепрофессинальный цикл (ОПД); - цикл специальных дисциплин (СД). По каждому циклу необходимо сформировать национально-региональный компонент плана. К нему будем относить дисциплины, непосредственно входящие в НРК, элективные дисциплины и дисциплины специализаций. Декомпозиция функции «Формирование дисциплин циклов» приведена на диаграмме второго уровня (рисунок 3.3). Каждый цикл состоит из федерального и национально-регионального компонентов, поэтому диаграмма следующего уровня включает соответствующие функции (рисунок 3.4).
Для формирования НРК необходимо определить перечень дисциплин, подлежащих включению в НРК, и распределить между ними выделенный ГОС ВПО объем часов на НРК цикла. Таким образом, все функции «Формирование дисциплин цикла ГСЭ», «Формирование дисциплин цикла ЕН», «Формирование дисциплин цикла ОПД», «Формирование дисциплин цикла СД» декомпозируются на эти две подфункции, которые находятся на третьем уровне иерархии диаграмм (рисунок 3.5).
Четвертый уровень иерархии составляют диаграммы декомпозиции функций «Формирование списка дисциплин НРК цикла ГСЭ» и «Распределение выделенного объема часов на НРК цикла». Для формирования списка дисциплин НРК цикла необходимо провести анализ региональной и вузовской образовательной политики с целью выявления критериев отбора, влияющих на формирование НРК, затем сформировать список дисциплин-претендентов в НРК цикла, после этого определить степень соответствия дисциплин проранжированным критериям отбора и осуществить выбор дисциплин в НРК.
