Автоматизированные компьютерные системы индивидуального обучения и его оптимизация по результатам тестирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Ву Суан Дык

• Ву Суан Дык
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Ву Суан Дык

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЕ И ПОСТАНОВКИ ЗАДАЧИ.

1.1. Анализ функционирования компьютерных систем обучения.

1.2. Общая постановка задачи.

1.3. Выбор метода решения поставленной задачи оптимизации.

1.3.1. Анализ известных аналитических методов параметрической оптимизации. Метод Лагранжа.

1.3.2. Линейное программирование.

1.3.3. Динамическое Программирование.

1.4. Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. ВЫБОР КРИТЕРИЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБУЧЕНИЯ.

2.1. Подходы к оценке качества обучения.

2.2. Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ НА ОСВОЕНИЕ ПРОСТЫХ И СЛОЖНЫХ НАВЫКОВ С ПОМОЩЬЮ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ.

3.1. Анализ особенностей оптимизации обучения. Постановка задачи.

3.2. Идентификация параметров освоения по результатам тестирования и имеющимся учебным планам.

3.2.1. Оценка параметров степени qj и pj

3.2.2. Оценка показателей скорости обучения а. и р].

3.2.3. Оценка коэффициентов корреляции I и к. между этапами обучения

3.2.4. Оценка коэффициентов важности навыков С{ у

3.3. Оценка эффективности индивидуального обучения, рассчитанного при решении прямой задачи параметрической оптимизации.

3.4. Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. СИНТЕЗ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЧЕРЕДОВАНИЕМ ОСВАИВАЕМЫХ НАВЫКОВ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА ДИНАМИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ.

4.1. Описание динамики процессов освоения и забывания простых и сложных навыков.

4.2. Синтез оптимального управления чередованием при освоении двух простых навыков.

4.3. Оценка качества обучения в случае освоения группы более, чем двух простых навыков.

4.4. Синтез оптимального управления чередованием при освоении простого и сложного навыков.

4.5. Оценка качества обучения в случае освоения группы простых и сложных навыков.

4.6. Структура комплекса автоматизированного управления обучением в компьютерном классе.

4.7. Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированные компьютерные системы индивидуального обучения и его оптимизация по результатам тестирования»

Актуальность работы. Повышение эффективности компьютерных систем обучения, включая освоение не только теоретических знаний, но и практических навыков при использовании различного рода моделирующих комплексов и тренажеров, является актуальной задачей. Подготовка на компьютере операторов управления современной сложной техникой в оптимальные сроки позволит:

- повысить при заданном времени обучения качество освоения простых и сложных навыков за счет оптимального распределения времени между ними;

- снизить при заданном уровне освоения необходимых навыков общее время обучения за счет определения последовательности освоения при поэтапном либо параллельном обучении. Как показывают предварительные оценки, общее время обучения можно снизить на 10 - 20%, а значит, и стоимость обучения.

Перечисленные ожидаемые результаты касаются обучения группы специалистов в целом, а точнее - планирования работы компьютерного класса. Не менее важно перепланирование этой работы по результатам промежуточного тестирования, т. е. фактически автоматизированное управление в замкнутом контуре процессом обучения, которое позволит:

-учесть индивидуальные особенности каждого обучаемого лица для составления индивидуальных планов дальнейшей подготовки в автоматизированном режиме;

-провести объективное разделение на простые и сложные навыки для каждого обучаемого, и с учетом степени забываемости пройденного материала дать рекомендации по числу повторения и в целом по частоте чередования параллельно осваиваемых навыков.

Предложенные перечисленные задачи требуют применения как методов параметрической и многошаговой оптимизации, так и накопленного человеческого опыта. Полученные результаты позволят заменить преподавателя, как на этапе предварительного планирования, так и на этапе 4 получения компьютерных оценок качества освоения навыков для перестройки дальнейшего плана работы каждого обучаемого по результатам тестирования, чему, и посвящена настоящая диссертационная работа.

Целью работы является повышение эффективности освоения простых и сложных навыков при индивидуальном обучении на компьютере и синтез управления чередования навыков при их параллельном освоении.

Для достижения этой цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:

-разработка математических моделей освоения и забывания простых и сложных навыков;

- выбор критерия оценки качества обучения;

- решение задачи распределения времени на освоение простых и сложных навыков;

- разработка алгоритма оптимального управления чередованием осваиваемых навыков.

Объектом исследования является автоматизированная система управления чередованием освоения навыков при индивидуальном обучении в компьютерном классе.

Методы исследования. В работе использованы эмпирические и теоретические методы исследования. В ходе теоретического исследования применялись методы параметрической оптимизации и метод динамического программирования

Научная новизна состоит в следующем:

- предложены различные математические модели для описания процессов освоения простых и сложных навыков, что обеспечило более точную оценку необходимого времени на каждый из них для достижения необходимого уровня подготовки;

- найдены функции оптимального переключения с одного навыка на другой в результате решения задачи динамического программирования, что позволило принимать решения при управлении обучением в пространстве состояния обучаемых лиц;

- полученные предельные уровни обучения и частота чередования являются функцией индивидуальных способностей обучаемого лица. Значит, в компьютерном классе открывается новая возможность оптимального управления индивидуальным обучением.

Практическая значимость работы определяется тем, что полученные правила управления обучением найдены в аналитической форме. Поэтому, зная в результате тестирования персональные показатели обучаемого лица, можно управлять процессом параллельного освоения навыков в автоматическом режиме.

Реализация результатов работы проводилась при сравнительном обучении двух групп магистров по дисциплине «Современные методы теории управления» для учебного направления «Управление и информатика в технических системах». Показано, что уровень подготовки с переменной частотой чередования занятий различного вида оказался выше, чем с постоянной частотой с неизменным расписанием в семестре.

Достоверность полученных результатов подтверждается использованием известных, научно-обоснованных метолов параметрической оптимизации и динамического программирования, а также результатами моделирования на ЭВМ, указывающими на ожидаемое повышение эффективности компьютерного обучения при оптимальном управлении индивидуальной подготовкой обучаемого лица.

Апробация работы:

Основные положения диссертационной работы докладывались на XIX Международном научно-техническом семинаре "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации" (Алушта, 2010 г.); на VII научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (Санкт-Петербург, 2010); на XVIII междунар. науч.-техн. конференции «Информационные средства и технологии» (Москва, МЭИ 2010); 6 на ХЬУ научн. чтениях памяти К.Э. Циолковского, секция "К.Э. Циолковский и проблемы образования" (Калуга, 2010); на конференции «Научная сессия» ГУАГТ, ч. II - технические науки (Санкт-Петербург, 2010).

Публикации;

Основные результаты работы опубликованы в двух статьях в журналах, рекомендуемых ВАК для защиты диссертации, и докладывались на 5 российских научно-технических конференциях.

Структура и объем диссертации:

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка библиографических источников из 43 наименований. Общий объем работы составляет 88 страниц, включая 36 рисунков и 5 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Ву Суан Дык

4.7. Выводы по главе 4

На основании проведенных исследований можно сделать следующие выводы:

1. При освоении простых навыков найдена линейная функция переключения с одного навыка на другой, легко реализуемая в автоматическом режиме в компьютерном классе для каждого обучаемого лица. Для этого случая определен предельный уровень подготовки в зависимости от индивидуальных способностей обучаемых лиц, по достижению которого дальнейшее обучение нецелесообразно.

2. При освоении сложных навыков наряду с простыми правило переключения со сложного навыка на простой и наоборот не одинаково и определяется двумя различными границами. Для этого случая показано, что частота чередования навыков к концу обучения растет и достигает максимума у сильной группы обучаемых лиц.

3. Обращено особое внимание на процесс забывания навыков, от которого прежде всего зависит достигаемый в конце обучения уровень подготовки, и предложено отводить специальное время для повторения с целью снижения скорости забывания у обучаемого лица.

4. Составлена структура комплекса автоматического управления обучением в компьютерном классе, что позволяет реализовать оперативное планирование обучения в автоматическом режиме.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основании проведенных исследований можно сделать следующие выводы:

1. При параллельном освоении простых и сложных навыков в процессе компьютерного обучения предложено:

- проводить периодическое тестирование обучаемых лиц с целью идентификации скоростей освоения и забывания этих навыков и с их помощью оптимальным образом назначать и распределять время обучения с учетом индивидуальных способностей

- применить экспоненциальную модель освоения простых навыков и логистическую модель сложных навыков для оценки уровня подготовки обучаемой группы.

- использовать динамическое программирование для определения правила чередования осваиваемых навыков с учетом процессов забывания.

2. При освоении простых навыков найдена линейная функция переключения с одного навыка на другой, легко реализуемая в автоматическом режиме в компьютерном классе для каждого обучаемого лица. Для этого случая определен предельный уровень подготовки в зависимости от индивидуальных способностей обучаемых лиц, по достижению которого дальнейшее обучение нецелесообразно.

3. При освоении сложных навыков наряду с простыми, правило переключения со сложного навыка на простой и наоборот не одинаково и определяется двумя различными границами. Для этого случая показано, что частота чередования навыков к концу обучения растет и достигает максимума у сильной группы обучаемых лиц. Этот обнаруженный факт был проверен экспериментально при обучении на кафедре 301 магистров по специальности «Управление и информатика в технических системах» и подтвердил высокую эффективность.

4. Обращено особое внимание на процесс забывания навыков, от которого прежде всего зависит достигаемый в конце обучения уровень подготовки, и

82 предложено отводить специальное время для повторения с целью снижения скорости забывания у обучаемого лица.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Ву Суан Дык, 2011 год

1. Лебедев Г.Н. и др. Теория оптимальных систем. М., МАИ, 1999. - 320с.

2. Беллман Р. Динамическое программирование.- Издательство иностранной литературы, i960.- 161 с.

3. Лебедев Г.Н. Интеллектуальные системы управления и их обучение с помощью методов оптимизации. М.: МАИ, 2002.

4. Лебедев Г.Н. Методы принятия оперативных решений в задачах управления и контроля. М.: Изд. МАИ, 1992. - 120 с.

5. Гасс С. Линейное программирование. М, Физматгиз, 1961.-303 с.

6. Ефанов В.Н., Бодрунов С.Д. авиационные тренажеры пятого поколения: концепция виртуальной аэронавигационной среды // Мир авионики. 2001. № 2.-С. 17-24.

7. Глазов Б.И. Параметрический поиск и особенности практического применения шумоподобных сигналов. М., ВА им. П. Великого, 1974.

8. Горькова В.И. и др. Закономерности роста и старения научно-технической информации и их использование в работе информационных органов. М.: ВИНИТИ, 1978. Сер. Наука, информация, производство. - 325 с.

9. Лебедев Г.Н., Ву Суан Дык. Оптимизация автоматизированного обучения простым и сложным навыкам в компьютерном классе. В кн.: Сб. тр. Н34 Научной сессии ГУАП. Ч. II. - С.-Петербург: ГОУ ВПО «СПбГУАП», 2010.-С. 154-157.

10. Лебедев Г.Н., Ву Суан Дык. Применение динамического программирования при автоматизированном обучении операторов управления воздушным движением. Труды МАИ, № 44, 2011.

11. Воронов А. А. и др. Основы теории автоматического регулирования и управления. Учеб. пособие для вузов. М., «Высшая школа», 1977. - 519 с.

12. Атманов С.А. Линейное программирование. — М.: Наука, Физматгиз, 1981.

13. Кузин Л.Т. Основы кибернетики.— Т. 1 и 2. —М.; Энергия, 1973.

14. Ким Д. П. Теория автоматического управления. Т. 1. Линейные системы. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003 .-288 с.

15. Ким Д. П. Теория автоматического управления. Т. 2. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы: Учеб. пособие. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 464 с.

16. A.B. Аттетков, C.B. Галкин, B.C. Зарубин. Методы оптимизации: Учеб. для вузов. 2-е изд., стереотип. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. -440 с.

17. Венцель Е.С. Теория вероятностей. Издательство «Наука», 1969.

18. Фельдбаум A.A. Основы теории оптимальных автоматических систем. -М.: Наука, 1966.

19. Автоматизированные обучающие системы профессиональной подготовки операторов летательных аппаратов // Л.С.Дамин, Ю. Г. Жуковский, А.П.Семенив и др.; Под ред. Б.Е.Шукшунова. М.: Машиностроение, 1986.240 с.

20. Артемов А.Г., Анисимов Д.Н. Профессиональный психологический отбор специалистов по эксплуатации сложных технических систем // Материалы 29 Всероссийской НТК 2010, Серпухов, 2010.- С. 38-40.

21. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и компьютерных обучающих систем.- М., 2002г.

22. Белкин А.Р., Шумов С.И. Анализ и оценка традиционных и нетрадиционных механизмов получения и обобщения новых знаний. ИНФО, 6, 1994.-С. 8-10.

23. Воронина Т.П., Кашицин В.П., Молчанова О.П. Образование в эпоху новых информационных технологий. -М.: "Информатик", 1995. 220 с.

24. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для ЭС. М.: РиС, 1992, гл. 1-5.- С. 3-129.

25. Голубятников И.В. Основные принципы проектирования мультимедийных обучающих систем. М.: Машиностроение, 1999. - 318 с.

26. Дэвид X. Джонанссен. Компьютеры как инструменты познания: изучение с помощью технологии. ИНФО, 1996, № 4. С. 117-131.

27. Зайцев A.B., Канушкин C.B., Чернобрывка В.В., Коробков С.П. Особенности усвоения знаний с использованием интеллектуальных обучающих систем. Материалы межвузовской НПК, посвященной 75-летию военного обучения в МАИ, Москва, 2006, часть 1.- С. 78-82.

28. Зайцев A.B., Канушкин C.B., Чернобрывка В.В., Коробков С.П. Управление ходом учебного процесса в интеллектуальных обучающих системах. Материалы межвузовской НПК, посвященной 75-летию военного обучения в МАИ, Москва, 2006, часть 1.- С. 71-77.

29. Зайцев A.B., Канушкин C.B., Чернобрывка В.В., Коробков С.П.Модуль интеллектуального анализа объема и структуры знаний с учетом повторения. Материалы межвузовской НПК, посвященной 75-летию военного обучения в МАИ, Москва, 2006, часть 1.- С. 83-88.

30. Канушкин C.B. Управление учебным процессом в нейроподобных обучающих системах. Труды 17 Международного НТС, 2008г. Алушта.- С. 119120.

31. Канушкин C.B., Анисимов Д.Н. Индивидуальное обучение на нейросетевом принципе. Труды 28 Межрегиональн. НТК, Серпухов, 2009.- С. 56-59.

32. Канушкин C.B., Антошин C.B. Голубев С.А. Индивидуализация подготовки операторов в интеллектуальных обучающих системах. Труды Международного научно технического семинара, часть 2, Алушта, 2004.- С. 250-252.

33. Канушкин C.B., Канушкин Ю.С., Баранова О.В. Алгоритм кластеризации учащихся на основе их успеваемости. Труды XVI Международного научно-технического семинара г. Алушта 2006.- С. 149.

34. Канушкин C.B., Лебедев Г.Н., Чан Ван Туен, Швыдченко К.И. Подготовка операторов безотказного управления сложными подвижными объектами при регулируемом регламенте проведения проверок. САНКТ-ПЕТЕРБУРГ, Материалы МНТК,- С. 59-65.

35. Канушкин C.B., Повереннов Е.В. Управление учебным процессом в нейроподобных обучающих системах. Труды Международного семинара. Алушта, 2005.- С. 155.

36. Лебедев Г.Н., Романов О.В., Алексеев А.Ю. Проблемы построениякомпьютерных систем обучения специалистов ракетно-космических87комплексов. Авиакосмическое приборостроение, 2003, № 9. С. 25-31.

37. Чаки Ф. Современная теория управления. Нелинейные, оптимальные адаптивные системы.- М.: Мир. 1975.

38. Чураков Е.П. Оптимальные и адаптивные системы.- Энегоатомиздат, 1987.