Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Общие методические положения 10
1 Л. Постановка задачи обоснования требований к АСКУ И
1.2. Описательная модель контроля успеваемости 15
1.2Л. Стартовый и текущий контроль 16
1.2.2. Итоговый контроль 28
1.3. Задачи, объекты и способы контроля успеваемости 33
1.3.1. Задачи и объекты контроля успеваемости 33
1.3.2. Описание процесса управления контролем
успеваемости 37
1.3.3. Способы управления контролем успеваемости 40
1.4. Критерии эффективности АСКУ и общая схема исследований 43
1.4.1. Критерии эффективности 43
1.4.2. Схема исследований 49
Глава 2. Разработка математической модели АСКУ 52
2.1. Прогнозирование успеваемости курсантов 52
2.2. Формирование типовых моделей «трудности изучаемой темы» и «междисциплинарных связей» 58
2.3. Математическая модель психологических особенностей курсантов влияющих на обучаемость 62
2.4. Модель анализа и выбора управленческих решений корректировки учебно-воспитательного процесса 70
2.5. Структурно-логические модели программного и информационного обеспечения информационно-образовательной среды военного вуза
2.5.1. Концепция синтеза архитектуры информационно- образовательной среды военного вуза 78
2.5.2. Расчет характеристик информационно-образовательной среды
военного вуза 84
2.5.3. Модель выбора прикладного программного обеспечения информационно-образовательной среды военного вуза 89
Глава 3. Методологические основы разработки АСКУ 95
3.1. Методические рекомендации по организации- контроля успеваемости в военном вузе 96
3.1.1. Методики контроля текущей успеваемости 96
3.1.2. Методики контроля итоговой успеваемости 102
3.2. Имитационная модель функционирования АСКУ военного вуза 105
3.3. База данных АСКУ ПО
3.4. Методические рекомендации построения информационно- образовательной среды военного вуза 118
Глава 4. Практическая реализация АСКУ военного вуза 128
4.1. Состав и структура АСКУ на основе ИОСВВ 128
4.2. Программное обеспечение АСКУ 134
4.3. Оценка эффективности 144
4.4 Оценка экономической целесообразности 149
Заключение 156
Литература
- Стартовый и текущий контроль
- Формирование типовых моделей «трудности изучаемой темы» и «междисциплинарных связей»
- Концепция синтеза архитектуры информационно- образовательной среды военного вуза
- Имитационная модель функционирования АСКУ военного вуза
Введение к работе
Актуальность темы.
Реформирование системы военного образования и введение в деятельность военных вузов Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования обуславливает возрастание требований к качеству управления учебной, методической, научной и воспитательной работ. Одной из важных составляющих такого управления является система контроля успеваемости курсантов. Основной целью контроля успеваемости является получение информации, необходимой для управления процессом обучения, совершенствования методики преподавания и организации самостоятельной работы курсантов. Несвоевременность и несистематичность получения такой информации должностными лицами военного вуза без реализации прогнозирующих и диагностических функций, а также учета индивидуальных особенностей обучаемых может привести к принятию решений по корректировке учебно-воспитательного процесса, которые не позволят повысить успеваемость курсантов. Поэтому задача разработки системы поддержки принятия решений (СПГТР) при контроле успеваемости курсантов должностными лицами военного вуза, несомненно, является актуальной. Решение указанной задачи в рамках существующей системы контроля успеваемости осложнено наличием большого количества факторов существенно влияющих на успеваемость обучаемых, для всестороннего учета которых требуется существенное расширение управленческого состава военного вуза. Исходя из вышеизложенного, изыскание нового научного решения задачи повышения обоснованности и эффективности решений, принимаемых в процессе контроля успеваемости обучаемых в военном вузе и обеспечивающих ее рост при существующем управленческом персонале, является актуальным в научном и практическом плане.
Цель работы Цель диссертационной работы заключается в исследовании и экспериментальной проверке эффективности системы контроля успеваемости военного вуза, обеспечивающей снижение временных затрат должностных лиц выполняющих корректировку учебного процесса за счет интеллектуальной поддержки процесса принятия решений при заданном уровне успеваемости курсантов. В рамках этой цели необходимо решить следующие задачи:
разработать модель и алгоритм функционирования автоматизированной системы контроля успеваемости (АСКУ) военного вуза, обеспечивающую интеллектуальную поддержку принятия решений должностными лицами при контроле успеваемости курсантов;
разработать модель прогнозирования успеваемости курсантов с учетом их индивидуальных психологических особенностей, влияющих на обучаемость.
разработать модели для оценки параметров трудности изучаемой темы и междисциплинарных связей на основе анализа факторов, существенно влияющих на успеваемость курсантов военного вуза;
определить механизм анализа учебных ситуаций, их ранжирования и формирования комплекса корректирующих управляющих воздействий;
разработать комплекс моделей для синтеза структуры информационно-образовательной среды военного вуза (ИОСВВ), обеспечивающих вычислительную и информационную поддержки при корректировке учебно - воспитательного процесса;
разработать структуру базы данных (БД) АСКУ.
Методы исследования, использованные в диссертационной работе основаны на положениях теории вероятности, теории массового обслуживания, теории принятия решений, использованием диагностики невербальной креативности и расплывчатых категорий, а так же применением методов таксономии. Достоверность научных результатов. Научные положения правильность выводов и рекомендаций, степень их адекватности подтверждаются непротиворечивыми результатами расчета аппаратных затрат, необходимых для развертывания информационно-образовательной среды военного вуза, совпадением отдельных теоретических результатов работы с результатами, полученными другими авторами, их апробацией на Всероссийских и региональных научных конференциях.
Научная новизна состоит в следующем:
Разработана модель прогнозирования успеваемости курсантов военного вуза по каждой изучаемой в учебном семестре теме занятий, позволяющая в отличие от известных подходов рассчитывать оценки обучаемых с учетом их индивидуальных психологических особенностей, влияющих на успешность обучения.
Для учета особенностей учебного процесса и междисциплинарных связей в военном вузе разработаны ранее отсутствующие модели для оценок параметров трудности и важности изучаемой темы.
Предложена модель расчета топологической структуры ИОСВВ, позволяющая в отличие от известных подходов строить сети смешанных архитектур.
Практическая ценность результатов работы состоит в разработке на основе механизмов обеспечения принятия управленческих решений в условиях распределенной системы новой модели управления учебным процессом, в которой при заданном количестве должностных лиц обеспечивается повышение успеваемости курсантов за счет воздействий, формируемых АСКУ с учетом объема и содержания решаемых задач. Полученные в работе аналитические выражения для расчета аппаратурных затрат при развертывании АСКУ позволяют осуществлять выбор рациональных схематических решений, обеспечивающих уменьшение нагрузки при анализе результатов учебного процесса должностными лицами от 54% до 80% в зависимости от вида контроля успеваемости.
Внедрение. Результаты проведенного исследования были использованы при организации учебного процесса Военного института радиоэлектроники, а также при выполнении научно-исследовательских работ, направленных на совершенствование подготовки специалистов в военных вузах. Фактический целевой эффект от внедрения АСКУ в Военном институте радиоэлектроники за счет снижения времени затрачиваемого должностными лицами на анализ и корректировку учебно-воспитательного процесса при контроле текущей успеваемости составил 79%,а при контроле итоговой успеваемости-52%.
На защиту выносятся;
Модель и алгоритм функционирования АСКУ военного вуза при контроле текущей и итоговой успеваемостей курсантов;
Модель прогнозирования успеваемости курсантов военного вуза;
Модели определения оценок параметров трудности изучаемой темы и междисциплинарных связей;
Структурно - логические модели проектирования ИОСВВ и выбора прикладного программного обеспечения.
Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Пятой и Шестой межвузовских научно-технических конференциях «Сигналы и способы их обработки в условиях помех» (Воронеж, 1998, 2000 г.г.); Седьмой научно-практической конференции «Военная электроника: опыт применения, проблемы подготовки специалистов» (Воронеж, 2003 г.); Межвузовской научно-технической конференции «Системы управления и информационные технологии» (Воронеж, 1998г.); Межвузовской научно-практической конференции «Контроль, оценка и управление качеством обучения в условиях модернизации высшего образования» (Воронеж, 2003г.).
Публикации По теме диссертации опубликовано 10 научных работ, общим объемом 37 печатных листов.
Автором сформулирована и решена задача расчета топологической структуры сетей передачи данных [7,8,10], разработана модель прогнозирования успеваемости курсантов военного вуза [11,13] с программными модулями «Прогноз», «Электронный журнал» и «Психолог» [60,61,62] разработана модель контроля текущей успеваемости с СППР [9], предложен многоуровневый алгоритм выполнения процедур контроля успеваемости обучаемых [12].
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа содержит 192 стр. текста, включая 40 рисунков и 22 таблицы. Список используемой литературы включает 79_ наименований.
В главе 1 проводится анализ существующей в военном вузе системы контроля успеваемости курсантов, выявляются недостатки, определяются критерии эффективности предлагаемой АСКУ и формируется схема исследований. Глава 2 посвящена разработке математической модели АСКУ. Получены решения для разработки прикладного программного обеспечения АСКУ. Глава 3 посвящена разработкам методик проектирования АСКУ на основе полученных решений (глава 2) и расчету параметров информационно-образовательной среды военного вуза, а также описанию структуры базы данных. В главе 4 выбирается наилучший вариант АСКУ и оценивается экономическая целесообразность.
Стартовый и текущий контроль
Текущий контроль предназначен [41] для оценки качества изучения курсантами отдельных разделов, тем, учебных дисциплин и связанных с этим познавательных, методических, психологических и организационных качеств будущих военных специалистов. Он может проводиться в ходе всех видов занятий в письменной или устной форме, определяемой кафедрой. Результаты текущего контроля отражаются в журнале учета учебных занятий и используются учебным отделом, факультетами и кафедрами для оперативного управления образовательным процессом. Данный вид контроля осуществляется преподавателем в ходе повседневной учебной работы и проводится в пределах обычных организационных форм занятий.
Текущий контроль успеваемости должен определить: качество, глубину, объем усвоения знаний каждого раздела, темы учебной дисциплины; имеющиеся в учебном процессе недостатки и пути их устранения; степень ответственности обучающихся в работе, уровень развития их способностей, причины, мешающие усвоению материала; уровень овладения навыками самостоятельной работы, пути и сред ства их развития.
Кроме того, он должен стимулировать интерес обучающихся к выбранной специальности, их активность в познании, выработать привычку систематической самостоятельной работы над учебным материалом.
Важнейшей функцией текущего контроля является функция обратной связи, которая позволяет преподавателю получать сведения о ходе процесса усвоения учебного материала каждым обучающимся.
Обратная связь должна нести следующую информацию: а) выполняет ли обучающийся то действие, которое намечено; б) правильно ли он его выполняет; в) соответствует ли форма действия данному этапу усвоения; г) формирует ли действие с должной мерой обобщения, освоения (ав томатизированности, быстроты выполнения) и т.д.
В соответствии с теорией поэтапного формирования умственных действий Н.Ф. Талызина формулирует следующие требования и организации текущего контроля [126]:
1. На первых этапах процесса усвоения контроль должен быть по операционным (все ли операции выполняет обучающийся).
2. В начале материального (материализованного) и внешнеречевого этапов контроль должен быть систематическим - за каждым выполняемым заданием.
3. В конце этих этапов, а также на последующих этапах внешний контроль должен быть эпизодическим - по требованию обучающегося или при наличии у него систематических ошибок.
Основными формами текущего контроля являются: 1) повседневное наблюдение за учебной работой обучающихся; 2) выборочный, фронтальный и уплотненный опросы; 3) контрольные работы или летучки; 4) решение задач на картах; 5) коллоквиумы и отчеты по лабораторным или расчетно графическим работам; 6) тестирование; 7) интегрированная оценка по результатам работы; 8) выполнение нормативов или упражнений.
Повседневное наблюдение за учебной работой обучающихся позволяет преподавателю составить представление о том, как ведут себя курсанты на занятиях, как они воспринимают и осмысливают изучаемый материал, какая у них память, в какой мере они проявляют сообразительность и самостоятельность при выработке практических умений и навыков, каковы их учебные склонности, интересы и способности. Не меньшее значение имеет контроль за самостоятельной работой курсантов, определение степени их усидчивости и регулярности в овладении знаниями. Если по всем этим вопросам у преподавателя накапливается достаточное количество наблюдений, это позволяет ему более объективно подходить к проверке и оценке знаний курсантов, а также своевременно принимать меры для предупреждения неуспеваемости.
Выборочный опрос курсантов обычно проводится в ходе учебных занятий. Во вводной части любого занятия, как правило, преподаватель задает курсантам несколько вопросов с целью определения степени их подготовленности к занятию. Далее в ходе занятия он ставит перед курсантами вопросы по отрабатываемому материалу. В случае, когда у преподавателя создается объективное представление о подготовленности того или иного курсанта, он выставляет оценку по 4-баллъной системе в журнал учета учебных занятий.
Можно выделить следующие достоинства выборочного опроса: а) курсант имеет возможность тренировки доклада перед аудиторией курсантов; б) преподаватель имеет возможность не только проверить знания курсанта, но и оперативно внести необходимую коррекцию, если материал усвоен неправильно; в) в обсуждении учебного вопроса могут принимать участие все кур санты группы. К основному недостатку выборочного опроса следует отнести его низкую пропускную способность.
Фронтальный опрос может проводиться методом письменной летучки или же с помощью технических средств контроля (компьютерной техники или специальных систем контроля). Сущность фронтального опроса состоит в том, что преподаватель расчленяет изучаемый материал на сравнительно мелкие части с тем, чтобы таким путем проверить знания большего числа курсантов. При этом фронтальный опрос может проводиться как в устной, так и в письменной форме.
Формирование типовых моделей «трудности изучаемой темы» и «междисциплинарных связей»
Рассмотрим задачу формирования параметров оценок «трудности изучаемой темы» и «междисциплинарных связей».
В связи с тем, что достоверное определение качественных параметров этих оценок требует значительного объема обрабатываемых данных [78] и не обеспечивает однозначно положительного результата, предлагается модель, основанная на методах экспертной оценки с использованием расплывчатых категорий (нечетных множеств).
На первом этапе осуществляется набор экспертов с учетом, следующих требований: а) группа экспертов должна быть проблемно-ориентированной (для ктр ности преподаватели кафедры на которой происходит изучение j-ой дисциплины к\щс - преподаватели смежных кафедр, изучение дисциплин которой базируется на j-ой); б) включать представителей разных организационных групп по интересам (кроме преподавателей-сотрудников учебного и научно исследовательского отделов); в) состоять из специалистов с различной подготовкой (имеющих передовой опыт профессиональной деятельности, принадлежащих к различным научным школам); г) быть психологически совместимой.
В качестве исходных данных для работы экспертов могут выступать: - отобранные темы j-ой дисциплины трудность изучения которой нужно определить — для Kjp и отобранные темы 1-ой дисциплины смежных кафедр изучение которых базируется на успешности, изучения j-ой дисциплины для к\щс - квалификационные требования к изучаемым дисциплинам (уровень знаний, навыков, умений); - опыт преподавания дисциплин в военном вузе; - информация об организации изучения дисциплин в других вузах. Основная задача группы экспертов состоит в оценке: 1) Трудности изучаемой темы j-ой дисциплины для курсантов военного вуза; 2) Степени успешного изучения 1-ой дисциплины смежной кафедры на основе j-ой.
При оценке приведенных выше параметров экспертам затруднительно дать какие-либо количественные оценки, поэтому предлагается использовать понятия расплывчатых категорий, когда значение лингвистической переменной выражается не числом, а словом или группой слов на естественном языке. Тогда экспертам при ответе на постановление вопросы будет достаточно оперировать показателями: очень трудно; достаточно трудно; трудно; недостаточно трудно; почти легко; легко (для ктр ); очень важно; достаточно важно; важно; не очень важно; неважно (для мдс) Алгоритм моделирования экспертных задач для определения КТР и мдс представлен на рис, 2.2.
Оценки, полученные, по результатам экспертного опроса для каждого из рассматриваемых коэффициентов можно представить в виде двух нечетких множеств Ai — характеризует трудность изучаемой темы и В і — междисциплинарные связи.
Нечеткие множества представляют собой совокупности пар вида ,//( ) для А (таб.2.1.) и У,м(у)- для В (таб.2.2.), где є X у є У;х- [0,1]; - [0,1] — функции принадлежности нечеткого множества. Каждый элемент х и у представим функцией принадлежности //( ) и /i(y).
Среди комплекса мероприятий, направленных на улучшение качества комплектования высших военно-учебных заведений курсантами и повышение эффективности учебного процесса, важное место занимает профессиональный отбор кандидатов на обучение, в организации которого ведущую роль приобрело научно-обоснованное использование современных методов психологии и психофизиологии [28,41].
Социально-психологическое изучение предусматривает оценку военно-профессиональной направленности курсанта, условий его воспитания и развития, особенностей общения и поведения в коллективе. Психологическое и психофизиологическое обследование предполагает оценку особенностей познавательных качеств, уровня нервно-психической устойчивости и адаптивности.
Таким образом, математическую модель психологических особенностей курсанта можно представить в виде набора оценок характеризующих его важнейшие качества влияющие на обучаемость [28], при этом учебная успеваемость подчиняется неравенству [31]: WQnoP) Ni N{IQi)i (2.150 где N/- успеваемость; нижний уровень порога для конкретного курсанта, определяемый внешними требованиями деятельности; N(IQi)- предел успешности обучения для каждого курсанта, ограничиваемый системой оценок и требований профессорско-преподавательского состава к курсантам. Интеллект IQ курсанта является интегральной функцией, определяемой соотношением: слушателя = J \У а НПУ ВПы) у (2.16.) где Sta- показатель адаптивности курсанта; Stmty - показатель нервно-психологической устойчивости; впм " показатель военно-профессиональной мотивации.
Концепция синтеза архитектуры информационно- образовательной среды военного вуза
Технология функционирования ИОСВВ определяется ее архитектурой, отражающей входящие в систему компоненты, их назначение и взаимосвязи друг с другом. Полный и детальный анализ архитектуры ИОСВВ является еще более сложной задачей поэтому для снижения трудоемкости анализа ее следует рассматривать по разным уровням детализации.
При проектировании компьютерных сетей обеспечивают выполнение трех основных требований: масштабируемость, производительность, управляемость. Масштабируемость сети позволяет увеличивать производительность системы по мере роста нагрузки за счет простого добавления процессоров. Высокая производительность сети требуется для стабильной работы большинства современных приложений. Сеть должна перенастраиваться для меняющихся задач вуза, т.е. быть управляемой.
Под синтезом архитектуры сети понимается совокупность процедур обоснованного выбора системных решений (принятых производителями технических и программных средств компьютерных сетей в виде стандартов, технологий и топологий сетевых и межсетевых коммуникаций) с целью реализации требуемой организационно-функциональной структуры корпоративной среды и формирование ее логической структуры. — S
Задачу проектирования ИОСВВ сведем к отысканию минимума функционала приведенной стоимости С(С/,ДУ)- тіп при наличии ограничений на вероятностно-временные и структурные характеристики сети и требование принадлежности множества вариантов архитектуры среды QyU ilyY) и области технически реализуемых решений QffJAVeQ, где U- векторная величина, отражающая параметры сетевой нагрузки; Q - векторная величина, представляющая собой совокупность параметров технических средств, включая производительность узлов коммутации и каналообразующей аппаратуры; Y - векторная величина, отражающая параметры логической работы сети. В основу проектирования компьютерной сети положены принципы: интсрактивности; независимости; многоуправляемого моделирования и адаптивности в развитии.
Решение задачи выбора технологии ИОСВВ приведем на основе комбинаторного подхода, который представляет сеть передачи данных в виде конечного графа без петель и кратных ребер, вершина которого соответствуют узлам сети, а ребра - петлям связи. Такое представление удобно для изучения характеристик сети, т. к. эти характеристики эквивалентны различным инвариантам графа.
Представим на первом шаге компьютерную сеть в виде взвешенного графа G = M,R ,имеющего п — вершин (количество узлов в компьютерной сети). Зададим матрицу весов (расстояние, М) а. сервер компьютерной сети. Необходимо построить такой остовпый подграф G графа G, чтобы 1) каждый узел а: был связан с соседними не менее двумя альтернативными маршрутами c j ; 2) C(G )—min{C(G)}, т.е. необходимо построить остовный подграф Съх Kj , чтобы сумма весов, входящих в N(G ) была минимальной. При следующих ограничениях: а) Используемые технологии: Ethernet-100BaseTX (длина кабеля не более 100 м); -при длине ребра свыше 100 м - использовать высокоскоростные модемы (протокол X. 25, Frame Relay). б) Стоимостные ограничения Z Z проектная. Решение этой задачи проведем, используя алгоритм Форда — Беллмана, представленный на рис. 2.4 [42]. Зададим строку о » = «\ / \... Є), полагая St
В этой строке есть вес со0 дуги (Я/, Яу), если (Л/, Я;) существует и dj оо, если (й/ йу) eR. Теперь определим строку полагая / = min{ y t + й,#}, к-1,...,п. Нетрудно заметить, что min из весов (a cij) - маршрутов, состоящих не более чем из двух дуг. Вычисляем нижнюю оценку стоимости сети с М ребрами: Z =(Zi +Z2 )/2 (оценка делится пополам, т.к. полученное решение содержит 2М ребер, а в решении должно быть М ребер). Проверяем ограничения ZCT Хт\п. Если ограничения не выполняются, то генерируется очередной граф с М ребрами, проверяются ограничения и далее действия повторяются.
Вышеуказанные операции можно сформулировать поблочно: - вычисление нижней границы числа ребер в графе; - генерируются остовные двухсвязные подграфы графа G; - вычисляется нижняя оценка стоимости сети; - проверяются ограничения. dL- --} /Wkj d? " ak а. Определив кратчайшие маршруты (а„ aj) получаем оптимальную топологическую структуру ИОСВВ. Теперь рассмотрим информационную составляющую ИОСВВ.
Имитационная модель функционирования АСКУ военного вуза
Причем JV = 0- «слушателей X «дисциплин Д-Є- ТЄОрЄТИЧЄСКИ ЧИСЛО Событий варьируется от нуля до состояния, когда все курсанты получат низкие показатели по всем дисциплинам (однако вероятность такого события ничтожно мала). В рассматриваемой задаче совокупность накопителей и каналов обслуживания в каждой фазе можно условно представить в виде центра обслуживания.
Если в момент поступления заявки все обслуживающие приборы центра заняты, то сообщение занимает очередь в буфере, где ожидает начала обслуживания. Очереди являются неизбежными следствием стохастического характера поступления и обслуживания сообщений в центре.
Для имитации процесса функционирования Q - схемы организуем массив состояний, выделив в нем подмассив К — для запоминания текущих знаний Zkj соответствующих каналов KktJ- и времени окончания обслуживания очередной заявки tkJ, у = 1,Л , подмассив Я для записи текущего значения Z,, соответствующих накопителей Я,, /=/, 2; подмассив и, в который записывается время поступления очередной заявки tm из источника (и).
Просмотрим процедуру моделирования процесса обслуживания каждым элементарным каналом Kkj-. Путем обращения к генератору случайных чисел с законом распределения, соответствующим обслуживанию данным Kkj, получается длительность времени обслуживания tkj, а затем фиксируется состояние Zkj = \, при освобождении Zkj=0; в случае блокировки Кк записывается Zk -=2. При поступлении заявки в Hi к его содержимому добавляется единица, т.е. Z,- = Z, +1, а при уходе заявки из Я/ на обслуживание вычитается 1, т.е. Zt - Z} -1. На рис. 3.3 представлена схема асинхронного спорадического моделирующего алгоритма синтеза Q - схемы АСКУ,
Системное время tu =min(min/ft ,;t ) - минимальное время освобождения канала Кк/ или время для поступления новой заявки из и. В результате работы блока 3 „=0, если ближайшим событием является поступление из м, и tkj =0 и определены к и j, если в ближайшим событием является освобождение к-го каналау-й фазы Q - схемы.
Синтезированная имитационная модель АСКУ военного вуза позволяет оценить возможности успешного выполнения функциональных задач руководителей различного уровня по управлению учебным процессом для достижения заданного уровня успеваемости, при минимальных корректирующих воздействиях и временных затратах.
Как известно [36, 38, 51] под базой данных понимается совокупность специальным образом организованных (структурированных) данных и связей между ними. База данных является составным компонентом банка данных, представленного на рис. 3.4.
На современном этапе развития моделей представления данных наибольшее распространение для сетевых решений получили реляционные [36] (от английского relation - отношение).
Основной структурой данных в этой модели является отношение. N-арным отношением R называются подмножество декартова произведения DlxD2x„.xDn множеств DvD2,.„,Dn{n 1), необязательно различных. Исходные подмножества Di,D2,...iDn -доменами. R S D) xD2x..,xDni где DvD2,„.,Dn. полное декартово произведение. Такое отношение является динамическим. Поэтому для отражения состояния объекта в данный момент времени используем схему отношения -перечень имен атрибутов данного отношения с указанием домена, к которому они относятся: SR = ( р- ї»"» Д,)» / S Л (3.3.) (атрибут — вхождение домена в отношение; кортежи - строки отношений).
Основными этапами проектирования реляционной базы данных АСКУ на основе принципов нормализации являются:
1. Системный анализ и словесное описание информационных объектов предметной области.
2. Проектирование инфологической модели предметной области — частично формализованное описание объектов предметной области в терминах Е-модели,
3. Логическое проектирование БД, то есть описание БД в терминах принятой даталогической модели данных.
4. Физическое проектирование БД, то есть выбор эффективного размещения БД на внешних носителях для обеспечения наиболее эффективной работы приложения.
В контексте решаемой задачи необходимо разработать СУБД для СППР при контроле успеваемости курсантов военного вуза, которая должна реализовать режимы работы АСКУ, описанные в главе 2. Параметрами характеризующими различные процедуры АСКУ являются:
