анализ и комплексная оценка систем формирования и

На правах рукописи
ИВАНОВА Татьяна Максимовна
АНАЛИЗ И КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА СИСТЕМ
ФОРМИРОВАНИЯ И КВАЛИМЕТРИИ
ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗНАНИЙ
Специальность: 05.13.01 – «Системный анализ, управление и обработка
информации (промышленность)»
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Самара - 2007
1
Работа выполнена на кафедре «Информационные технологии» Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный технический университет».
Научный руководитель:
доктор технических наук, профессор БАТИЩЕВ Виталий Иванович
Официальные оппоненты:
доктор технических наук, профессор КУЗНЕЦОВ Павел Константинович,
ГОУВПО «Самарский государственный технический университет»
кандидат технических наук, доцент ПОГОРЕЛОВА Елена Вадимовна,
ГОУВПО «Самарский государственный экономический университет»
Ведущая организация:
ГОУВПО «Поволжская государственная академия телекоммуникаций и
информатики» (ПГАТИ, г. Самара)
Защита состоится « 12 » октября 2007г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д212.217.03 ГОУВПО «Самарский государственный технический университет» по адресу: г.Самара, ул.Галактионовская 141, корпус
№6, аудитория 28
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного технического университета по адресу: г.Самара, ул. Первомайская 18
Отзывы на автореферат просим направлять в двух экземплярах по адресу: 443100 г.Самара, ул. Молодогрвардейская 244, ГОУВПО «Самарский
государственный технический университет», главный корпус, на имя ученого
секретаря диссертационного совета Д212.217.03
Автореферат разослан «___»__________ 2007 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета Д212.217.03
Губанов Н.Г.
2
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность работы. В современных условиях на нефтяных, химических, машиностроительных и других промышленных предприятиях обостряется проблема обеспечения квалифицированными специалистами, при
этом серьезной проблемой является не только своевременная подготовка новых кадров по новым направлениям, но и повышение квалификации, переподготовка большого числа специалистов отраслей. Это связано с необходимостью повышения теоретического уровня и практических навыков не только рядовых инженеров, но и руководителей, чтобы быть на уровне требований современного производства. В таких масштабах с охватом столь широкого круга людей переподготовка в России ранее не проводилась. Для любой
отрасли в промышленности очень важно своевременно переподготовить кадры, поскольку просчет в этом может поставить экономику страны в очень
тяжелое положение.
В таких условиях главным становится не только численное обеспечение отраслей промышленности специалистами, но и их новое качество. При
этом требования к обучению особые, потому что человек, повышающий свою
квалификацию, уже имеет профессиональное образование и требует высокого уровня преподавания.
Кроме того, с учетом необходимости мобильной и оперативной подготовки специалистов, решение проблемы возможно только с применением
информационных технологий и использованием электронных систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний, имеющих определенную
структуру и необходимые для изучения или повторения материала, а также
контроля знаний обучающихся. Наряду с этим они должны быть ориентированы на определенную промышленную отрасль, например, должно присутствовать моделирование производственного процесса, аварийных ситуаций и
объяснение методов их устранения, представление схем технологического
процесса и ремонта оборудования. Методологическую основу исследований
в области создания электронных средств формирования и квалиметрии профессиональных знаний составляют работы В.С. Аванесова, Е.А. Михайлычева, В.А. Хлебникова, А.Г. Шмелева, М.Б. Челышкова, О.А. Козлова, А.А.
Кузнецова, Дж. Стэнли, Дж. Глассса и др. Однако, большие трудности возникают с оценкой подобных систем, особенно применяемых в различных сферах промышленности, где необходимо учитывать потребности отрасли.
В общем случае анализ и комплексная оценка требуют применения нескольких методов, поскольку осложненные условия исследования подобных
систем приводят к необходимости учета ряда особенностей. В первую очередь, число электронных обучающих программ, применяемых в промышленности, все более увеличивается, а их структура усложняется, в связи с этим
при их выборе приходится анализировать большое количество показателей,
характеризующих свойства программы наряду со специфическими профес3
сиональными показателями. Кроме того, требуется учитывать тот факт, что
переподготовка специалистов осуществляется за короткие сроки, в связи с
этим важным становится не только наполнение систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний, но и удобство работы с системой, пользовательский интерфейс.
В современных условиях одновременно предлагается множество систем одного и того же назначения, что приводит к трудности выбора и принятии решения в пользу той или иной системы. Причем выбор основан не на
количественных расчетах, а осуществляется подсознательно и носит эвристический характер. В тоже время неточная или ошибочная оценка приводит
к рискам, связанным с некачественной подготовкой специалистов, при этом
возрастает риск понести убытки предприятиям, на которых работают данные
сотрудники.
Также необходимо учитывать, что анализ и оценка систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний является нетривиальной задачей, требующей методов отличных, например, от оценки технических систем.
Применение только экспертного метода для анализа и оценки систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний приводит к нечеткости
(неоднозначности) естественного языка (лингвистическая неопределенность),
а процедура принятия решения базируется на неполной информации, т.е. нечетких посылках. Неопределенность проявляется и при формировании списка требований, которым должны удовлетворять системы из-за постоянно меняющихся условий в промышленности.
Перечисленные выше особенности приводят к тому, что при анализе и
оценке систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний игнорируется существование неопределенностей, либо осуществляется предварительная, ненасыщенная оценка, основанная только на опыте и суждениях
отдельной группы людей.
Таким образом, оценка применяемых в промышленности систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний является важной и актуальной задачей, требующей применения современных методов для ее решения с учетом существующих особенностей.
Целью настоящей диссертационной работы является системный
анализ проблем переподготовки кадров на промышленных предприятиях и
разработка методики комплексной оценки систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний.
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:
1.Проведение системного анализа факторов, влияющих на качество
систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний, разработка
классификации существующих и применяемых в промышленности электронных образовательных ресурсов.
4
2.Исследование основных видов и средств тестирования программного
обеспечения.
3.Выбор критериев качества систем формирования и квалиметрии
профессиональных знаний.
4.Разработка комплекса требований для оценки систем формирования
и квалиметрии профессиональных знаний.
5.Разработка дерева показателей на основе многоуровневого принципа
построения для формирования последовательности их влияния на качество
систем.
6.Разработка системы соотношений взаимосвязи показателей для
оценки интегрального показателя качества системы профессиональной подготовки.
7.Разработка базы знаний, определяющей систему логических высказываний.
Методы исследования базируются на комплексном применении
методов системного анализа, теории нечетких множеств, методов статистического анализа, операций математической логики.
Научная новизна и значимость работы заключается в следующем:
1. Предложено системное описание факторов, влияющих на качество
систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний, которое в
отличие от аналогов, позволяет осуществить процедуру декомпозиции оценивания данной системы на отдельные группы и формализовать их влияние
на интегральный показатель качества.
2. Разработана методика многокритериальной оценки качества, отличающаяся комплексным подходом к решению поставленной задачи, разработанная на основе анализа электронных образовательных ресурсов, применяемых для переподготовки специалистов на промышленных предприятиях, и
позволяющая проводить оценку систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний.
3. Разработано дерево логического вывода, отличающееся учетом
иерархичности классов входных показателей качества и позволяющее формировать систему вложенных друг в друга нечетких баз знаний меньшей
размерности.
4. Разработана методика формирования базы знаний с применением
нечетких термов, отличающаяся учетом влияния как общих требований к
оцениваемой системе, так и специфических профессиональных, что позволяет комплексно оценить систему формирования и квалиметрии профессиональных знаний.
Практическая ценность.
1. Предложенная методика многокритериальной оценки качества позволяет выполнять оценку в соответствии с поставленными требованиями к
системе при переподготовке кадров в промышленных отраслях.
5
2. Внедрение концепции оценки систем формирования и квалиметрии
профессиональных знаний позволяет оперативно прогнозировать ее качество.
3. Накапливаемый банк данных позволяет регламентировать процесс
планирования, подготовки и проведения модернизаций систем, применяемых
при обучении персонала в промышленности.
На защиту выносятся следующие положения:
1. Комплекс требований, предъявляемых к системам формирования и
квалиметрии профессиональных знаний.
2. Методика системного анализа оценки качества систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний.
3. Дерево логического вывода, построенное с применением нечетких
термов.
4. Методика оценки систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний с учетом принципов лингвистического моделирования.
5. Математическая модель, представленная в виде соотношений, описывающих зависимость между частными показателями качества и интегральным показателем.
Реализация результатов работы. Полученные в диссертационной
работе решения и разработанные методики были использованы и внедрены в
ОАО «Волгабурмаш» (г. Самара), ФОАО «Волгомост» (г. Волгоград),
ГОУВПО «Самарский государственный технический университет» и ООО
«Искусственный интеллект» (г. Самара).
Апробация работы. Основные положения работы и результаты исследований докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
Всероссийский симпозиум «Математическое моделирование и компьютерные технологии» (Кисловодск, 2002); Международная научно-техническая
конференция «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (Москва,
2003); Международная научно-техническая конференция «Информационные,
измерительные и управляющие системы» (Самара, 2005); Межрегиональная
научно-практическая конференция «Тенденции и перспективы развития информационных технологий в высшей школе» (Тольятти, 2005); Международная научно-техническая конференция «Наука и образование» (Мурманск,
2005); Международная научно-техническая конференция «Применение новых технологий в образовании» (Троицк, Московская обл., 2005); Международная научно-техническая конференция «Современные информационные
технологии». Весенняя сессия (Пенза, 2005); Всероссийская научнопрактическая конференция «Актуальные проблемы науки в России» (Кузнецк, 2005); Международная научно-техническая конференция «Современные информационные технологии». Осенняя сессия (Пенза, 2005); Международная научно-техническая конференция «Радиоэлектроника, электротехника
и энергетика» (Москва, 2006); Международная научно-техническая конференция «Наука и образование» (Белово, 2006); Международная научно6
техническая конференция «Применение новых технологий в образовании»
(Троицк, Московская обл., 2007).
Автор награжден Грамотой за инновационную научно-техническую
разработку (2003), Дипломом министерства образования РФ по итогам конкурса 2003 года на лучшую научно-исследовательскую работу в рамках МКП
НТО, Дипломом ОАО «Приволжскнефтепровод» конкурса молодежи ОАО
АК «Транснефть» на лучшую научно-техническую разработку 2003 года.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ,
в том числе 2 статьи в журнале из перечня, рекомендуемого ВАК РФ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Она изложена на
146 страницах, содержит 16 рисунков, 14 таблиц, 3 приложения. Список использованных источников состоит из 96 наименований.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении показана актуальность темы диссертации, дана
общая характеристика работы, определены цели и задачи исследования. Сформулированы научная новизна и практическая ценность, а
также основные научные положения, выносимые на защиту. Прив едены сведения о внедрении результатов, публикациях, структуре и
объеме работы.
В первой главе проведен анализ основных видов существующих
электронных образовательных ресурсов для специалистов промышленных
предприятий, на его основе представлена их классификация (рис. 1). Кроме
того, приводится подробная классификация образовательных ресурсов по
функциональному признаку (рис. 2).
Проведен анализ возможных способов переподготовки и повышения
квалификации кадров промышленных предприятий. Исследовались бумажные и электронные средства, применяемые при подготовке персонала на базе среднего и высшего образования, в течение краткосрочных курсов и дистанционно.
Системный анализ требований, предъявляемых к электронным обучающим средствам, позволил сформировать основные факторы, влияющие на
качество систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний.
Выполненный обзор по существующим проблемам оценки систем
формирования и квалиметрии профессиональных знаний показал, что различные способы оценки систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний определяются тем, что понимать под профессиональными
знаниями и как они соотносятся с профессиональной деятельностью. Профессиональная деятельность исходит из имеющихся у субъекта профессиональных знаний. Качество получаемых профессиональных знаний влияет на
профессиональные знания и формирование новых профессиональных знаний.
7
В связи с чем, возникает проблема формирования качественных профессиональных знаний.
Рисунок 1 – Классификация образовательных ресурсов
для специалистов промышленных предприятий
В тоже время при оценке систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний необходимо учитывать комплекс требований, поскольку качество профессиональных знаний должно рассматриваться как
сложное свойство. При этом целесообразно применять методы и средства с
учетом проведения системных исследований в данной области.
Проведенный анализ требований показал, что электронные обучающие
системы представляют собой многоуровневый объект, который можно рассматривать с различных точек зрения, при этом исследование включает в себя как бы два уровня. На первом уровне анализируется объект и его компоненты в общей связи. На втором - проводится анализ требований с учетом
особой специфики, с точки зрения требований, предъявляемых только к такому компоненту как, например, пользовательский интерфейс, связывающий
функциональное наполнение программного обеспечения с пользователем,
являющимся в данном случае внешней средой.
8
Рисунок 2 – Классификация образовательных электронных ресурсов по
функциональному признаку
Наряду с этим необходимо понимать принципиальные различия задач,
стоящих на определенных этапах анализа и комплексной оценки систем
формирования и квалиметрии профессиональных знаний. Таким образом,
следует применять математические методы, известные и показавшие эффективность их применения в других сферах, для оценки достоверности результатов исследований. Если оценка осуществляется экспертным методом, то
возникает задача расчета уровня компетентности эксперта, а также необходимо осуществлять проверку согласованности и объективности полученных
мнений, что также представляет собой проблему. В тоже время неопределенность, возникающая при формировании комплекса требований, которым
должна удовлетворять система, а также при вынесении экспертного решения
9
по тому или иному вопросу требует применения методов теории нечетких
множеств, позволяющих решить трудности подобного рода.
Во второй главе проведено исследование методов оценки систем,
при этом были рассмотрены следующие методы: экспертный метод, индексная квалиметрия, таксономическая квалиметрия, вероятностностатистическая квалиметрия и аппарат теории множеств, выделены основные методы для проведения исследований в работе. Поскольку задача анализа и оценки качества систем формирования и квалиметрии является сложной и малоизученной, поэтому только экспертное оценивание с применением
статистических методов обработки данных может привести к неточным данным, а применение детерминированных методов вносит определенность в те
ситуации, где ее в действительности не существует. Кроме того, в результате
исследований выявлено отсутствие методик системного анализа оценки качества систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний. На
основе проведенных исследований в области создания и применения методик системного анализа других областей научной деятельности была разработана методика системного анализа оценки качества систем формирования
и квалиметрии профессиональных знаний (рис. 3).
Рисунок 3 – Методика системного анализа оценки качества систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний
10
В работе проведено исследование зависимости результатов от экспертных групп на основе однофакторного дисперсионного анализа. Также
проведено исследование результатов оценки систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний на основе корреляционного анализа.
В целом анализ и комплексную оценку систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний как задачу многокритериальной оценки
можно рассматривать также как задачу идентификации, включающую такие
этапы: установление зависимости между входными и выходной переменной;
выходная переменная ассоциируется с объектом идентификации, т.е. с видом
принимаемого решения; входные переменные ассоциируются с параметрами
состояния объекта идентификации; выходная и входные переменные могут
иметь количественные и качественные оценки; структура взаимосвязи между
выходной и входными переменными описывается правилами ЕСЛИ <входы>, ТО <выход>, использующими качественные оценки переменных и
представляющими собой нечеткие базы знаний.
В работе предлагается построение дерева логического вывода. Все переменные, стоящие в вершинах дерева, являются лингвистическими переменными со следующими термами: {R1 , R2 ,...Rr } - множество термов для
оценки интегрального показателя качества R ;
{ X 1 , X 2 ,... X a } - множество
термов для оценки переменной X , влияющей на интегральный показатель
качества; {Y1 , Y2 ,...Yb } - множество термов для оценки переменной Y и т.д.
Пользуясь понятиями универсального множества и функции принадлежности, каждый из термов представляется в виде нечеткого множества:
Ri    Ri ( w) / w , i  1, r , w W ;
W

Xi 
Xi
( X ) / X , i  1, a ,  X U X ;
Yi
( Y ) / Y , i  1, b ,  Y U Y ,
UX
Yi 

UY

xij 
xij
( xi ) / xi , i  1, l , j  1, ai , xi  U xi ,
U xi
y jk 

y jkj
( y j ) / y j , j  1, m , k  1, b j , y j  U y j ,
Uyj
где
W - универсальное множество, на котором задана переменная R , т.е.
Ri  W , i  1, r ;
11
U X ,U Y - универсальные множества, на которых заданы переменные X , Y ,
т.е. X i  U X , Yi  U Y , U x ,U y - универсальные множества, на которых
i
j
заданы переменные x i , y j , i  1, l , j  1, m .
В целом проведение указанных этапов дает комплексную оценку на
основе сформированных нечетких баз знаний.
В третьей главе на основании выбранных критериев качества систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний разработан
комплекс требований для оценки систем подобного рода.
Здесь приводится только часть требований, полный список включает в
себя 73 требования, сформированные по группам:
1 Общие требования к системе
1.1 Наличие информации, соответствующей достижению учебных целей, то есть относящейся к содержанию учебного курса, и не отвлекающей
внимание пользователя
1.2 Интерфейс наглядный, понятный, однозначный
1.3 Интерфейс способствует пониманию логики функционирования
системы
1.4 Имитационные компьютерные модели снабжены удобными средствами для задания или изменения структуры и параметров изучаемых объектов, процессов и явлений, а также для имитации внешних воздействий
2 Требования к составу системы
2.1 Присутствуют в достаточном объеме выходные сведения о системе
и ее разработчиках
2.2 Показаны структура и названия всех семантических единиц обучения
2.3 Наличие всего объема учебного материала, относящегося к его целям и задачам системы
3 Специфические профессиональные требования к системе
3.1 Понятное изложение основных принципов обращения с техническими объектами данной профессиональной сферы
3.2 Предусмотрена возможность сопряжения с учебно-лабораторным и
экспериментальным оборудованием, а также стандартной измерительной и
вычислительной аппаратурой
3.3 Возможность использования системы для разного уровня образования с учетом профессионально-ориентированной направленности и междисциплинарных связей
3.4 Описание основных промышленных объектов представлено с использованием графиков, мнемосхем, виртуальных образов изучаемых объектов, анимации и т.д.
3.5 Наличие списка руководящих документов, международных и отечественных стандартов данной профессиональной сферы.
12
Интегральный показатель качества системы формирования и квалиметрии профессиональных знаний R зависит от группы критериев:
X - качество общих требований к системе;
Y - качество требований к составу системы;
Z - качество требований к основным функциям;
N - качество требований к структуре содержания системы;
Q - качество требований к элементам обучения;
P - качество требований к обратной связи в системе;
K - качество требований к оформлению (интерфейсу);
M - качество требований к документации системы;
L - качество требований к выходным сведениям;
H - качество специфических профессиональных требований.
Иерархия показателей качества показана на рисунке 4 в виде дерева
вывода.
Рисунок 4 – Дерево логического вывода
Дереву логического вывода соответствует совокупность соотношений:
R f R ( X ,Y , Z , N ,Q, P, K , M , L, H ) ,
13
X  f X ( x1, x2 , x3 , x4 , x5 , x6 , x7 ) , Y  fY ( y1, y2 , y3 , y4 , y5 , y6 , y7 ) ,
Z  f Z ( z1, z 2 , z3 , z 4 , z5 , z6 , z7 , z8 , z9 , z10 , z11 ) , N  f N (n1,n2 ,...,n10 ) ,
Q f Q (q1 , q 2 ,....,q7 ) , P f P ( p1, p2 , p3 ) ,
K  f K (k1, k 2 ,....,k15 ) , M  f M (m1, m2 , m3 ) , L f L (l1,l 2 ,....,l5 ) ,
H  f H (h1, h2 ,....,h5 ) .
Этим соотношениям поставлены в соответствие нечеткие логические
уравнения, которые позволяют определять уровень показателя R .
Таким образом, интегральным показателем является комплексная
оценка системы формирования и квалиметрии профессиональных знаний, ее
качество, складывается из частных показателей – групп критериев, по которым эксперты выносят свои суждения.
Оценку качества систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний в работе предлагается проводить на 7 уровнях:
низкий;
r2 -
низкий;
r3 -
ниже среднего;
r4 - средний; r5 - выше
r1 -
очень
среднего;
r6 - высокий; r7 -очень высокий, поскольку данный подход в теории нечетких множеств уже стал традиционным и показал свою эффективность.
z1  z11 ,
h1  h5 , l1  l5 и
Пусть лингвистические переменные x1  x7 , y1  y 7 ,
n1  n10 , q1  q7 , p1  p3 , k1  k15 , m1  m3 ,
X , Y , Z , N , Q , P , K , M , H , L оцениваются нечеткими термами: П
– плохо, У – удовлетворительно, Пр – приемлемо, Х – хорошо, Прв – превосходно, которые определены с помощью функций принадлежности (рис. 5).
Рисунок 5 – Функции принадлежности
Пользуясь нечеткими термами и зная иерархию соотношений, сформированы нечеткие базы знаний. В таблице 1 приводится фрагмент такой базы знаний.
14
Таблица 1 – Фрагмент базы знаний
X
Y
Z
N
Q
P
K
M
H
L
R
Прв
Прв
Прв
Прв
Прв
Прв
Прв
Прв
Прв
Прв
Прв
Х
Х
Прв
Прв
Прв
Прв
Прв
Прв
Прв
Прв
Прв
Пр
Пр
Пр
Х
Х
Х
Х
Х
Х
Х
Х
У
Х
Х
Х
Х
Прв
Прв
Х
Х
Х
Х
Пр
Пр
Пр
У
Х
Х
Х
Пр
Пр
Пр
Пр
У
У
Пр
Пр
Пр
Пр
Пр
Пр
Пр
Пр
Пр
У
У
У
Пр
Пр
Пр
Пр
Пр
Пр
Пр
Пр
Пр
Пр
У
У
У
Х
Х
У
У
У
У
На основании полученных баз знаний можно сформировать нечеткие логические уравнения:
 Прв ( R)   Х ( x1 )   Х ( x2 )   Прв ( x3 )   Прв ( x4 )   Прв ( x5 )   Прв ( x6 )   Прв ( x7 ) 
  Х ( y1 )   Пр ( y2 )   Прв ( y3 )   Прв ( y4 )   Прв ( y5 )   Прв ( y6 )   Прв ( y7 ) 
  Х ( z1 )   Х ( z2 )   Х ( z3 )   Х ( z4 )   Прв ( z5 )   Прв ( z6 )   Прв ( z7 ) 
  Прв ( z8 )   Прв ( z9 )   Прв ( z10 )   Прв ( z11 ) 
  Х (n1 )   Х (n2 )   Х (n3 )   Х (n4 )   Прв (n5 )   Прв (n6 )   Прв (n7 ) 
  Прв (n8 )   Прв (n9 )   Прв (n10 ) 
  Х (q1 )   Х (q2 )   Прв (q3 )   Прв (q4 )   Прв (q5 )   Прв (q6 )   Прв (q7 ) 
  Прв ( p1 )   Прв ( p2 )   Х ( p3 ) 
  Прв (k1 )   Прв (k2 )   Прв (k3 )   Х (k4 )   Прв (k5 )   Прв (k6 )   Прв (k7 ) 
  Прв (k8 )   Прв (k9 )   Прв (k10 )   Прв (k11 )   Прв (k12 )   Прв (k13 )   Прв (k14 )   Прв (k15 ) 
  Х (m1 )   Прв (m2 )   Х (m3 ) 
  Х (h1 )   Х (h2 )   Прв (h3 )   Прв (h4 )   Прв (h5 ) 
  Х (l1 )   Х (l2 )   Прв (l3 )   Прв (l4 )   Прв (l5 ).
Таким образом, предложенная методика на основе нечетких баз знаний оценки систем формирования и профессиональных знаний дает позитивные эффекты:
1. Позволяет оперативно прогнозировать качество системы, тем самым, управляя качеством деятельности во время их проектирования и разработки, а также при управлении процессом выбора лучшей системы среди
предложенных.
15
2. Накапливается банк данных о качестве систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний.
В четвертой главе рассмотрены вопросы реализации системы, области ее применения и предлагается схема методологии построения системы
оценки качества систем формирования и квалиметрии профессиональных
знаний (рис. 6).
Рисунок 6 - Схема методологии построения системы оценки качества систем
формирования и квалиметрии профессиональных знаний
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Диссертационная работа посвящена анализу и комплексной оценке систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний, а также созданию методики многокритериальной оценки качества электронных обучающих программ с учетом основных принципов лингвистического моделирования.
16
В работе получены следующие основные результаты:
1. Поставлены и решены задачи системного анализа факторов, влияющих на качество систем формирования и квалиметрии профессиональных
знаний, а также исследованы основные виды и средства тестирования программного обеспечения, что позволило выявить основные требования,
предъявляемые к системам подобного типа.
2. Разработан комплекс требований, отличающийся комплексным подходом к решению поставленной цели и позволяющий проводить оценку систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний на основании
выбранных критериев качества и с учетом специфических профессиональных
требований.
3. Разработана методика системного анализа оценки качества систем
формирования и квалиметрии профессиональных знаний.
4. Разработано дерево логического вывода, позволяющее формировать
систему вложенных друг в друга нечетких баз знаний и комплексно оценивать систему формирования и квалиметрии профессиональных знаний.
5. Разработана система соотношений взаимосвязи показателей для
оценки интегрального показателя качества системы профессиональной подготовки на базе многокритериальной оценки.
6. Предложены нечеткие логические высказывания, позволяющие описать отношения между введенными показателями и являющиеся основой при
анализе и оценке систем формирования и квалиметрии профессиональных
знаний.
7. Разработана концепция оценки качества систем, применяемых для
переподготовки кадров на промышленных предприятиях, позволяющая получать оценку по каждой группе критериев.
8. Предложено применение концепции оценки систем формирования и
квалиметрии на промышленных предприятиях для оперативного прогнозирования качества систем.
По теме диссертации опубликованы следующие печатные работы:
1. Иванова Т.М. (Егорова Т.М.) Анализ и оценка систем формирования
и квалиметрии профессиональных знаний с помощью теории нечетких множеств // Вестник Самарского государственного технического
университета. Сер.: Техн. Науки – 2007г. – Вып. №1 (19). – с. 176-179
2. Морозов В.К., Иванова Т.М. (Егорова Т.М.), Маматов Е.Г. Учебнометодические комплексы на базе технологий электронного обучения
// Открытое образование: Научно-практ. журнал – М.: МЭСИ,
МАОО, 2002. - №3. – с.28-30,73.
3. Иванова Т.М. (Егорова Т.М.) Оценка качества электронных обучающих программ // Наука и образование: Материалы международ.
17
научно-техн. конф. – Белово: Беловский полиграфист, 2006. – Ч. 1. –
с. 428-431.
4. Иванова Т.М. (Егорова Т.М.) Системный анализ эффективности обучающей системы // Материалы международной научно-технической
конференции «Наука и образование - 2005». Мурманск: МГТУ, 2005.
– Часть IV. – с. 42-45.
5. Иванова Т.М. (Егорова Т.М.) Анализ требований, предъявляемых к
электронным обучающим системам // Информационные, измерительные и управляющие системы (ИИУС - 2005): Материалы междунар. научно-технич. конфер. Самара: СамГТУ, 2005. – с. 87-89.
6. Иванова Т.М. (Егорова Т.М.) Тестирование обучающих программ //
Актуальные проблемы науки в России: Материалы Всероссийской
научно-практ. конф. Кузнецк: КИИУТ, 2005 – Т. 3. – с.134-136.
7. Иванова Т.М. (Егорова Т.М.) Анализ языков и технологий разработки электронных обучающих программ // Современные информационные технологии: Сбор. статей международной научно-технической
конференции. Пенза: ПГТА, 2005 – Выпуск 1. – с.183-184.
8. Иванова Т.М. (Егорова Т.М.), Жиров В.В. Комплекс программных
средств для создания электронных учебных пособий // Современные
информационные технологии: Сбор. статей международной научнотехнической конференции. Пенза: ПГТА, 2005 – Осенняя сессия.
С.138- 139.
9. Иванова Т.М. (Егорова Т.М.), Попов Д.К., Рязанова О.С. Проектирование и разработка электронного обучающего комплекса netdistantcomplex на базе технологии клиент-сервер // Тенденции и перспективы развития информационных технологий в высшей школе: Сборник
матер. межрегиональной универ. научно-практ. конфер. Тольятти:
РГГУ, 2005. – с.151-153.
10. Морозов В.К., Иванова Т.М. (Егорова Т.М.), Маматов Е.Г. Значение
интуитивно-понятийного интерфейса для дистанционного обучения
и его разработка с использованием современных информационных
технологий // Сборник научных трудов: Всеросс. симпозиум «Математическое моделирование и компьютерные технологии». Кисловодск, 2002. – С. 30-32.
11. Иванова Т.М. (Егорова Т.М.) Оценка систем формирования и квалиметрии профессиональных знаний с помощью теории нечетких
множеств // Сборник тезисов XVI международ. конфер. Троицк,
Моск. обл., 2007. – с.37.
12. Иванова Т.М. (Егорова Т.М.) Тестирование электронных обучающих
программ и оценка достоверности полученных результатов // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Тез. докл. международ.
научно-техн. конф. – М.: МЭИ, 2006. – В.1. – с.395.
18
13. Морозов В.К., Иванова Т.М. (Егорова Т.М.), Маматов Е.Г. Проектирование и разработка программного комплекса моделирования информационных сетей // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Тез. докл. Международ. научно-техн. конф. – М.: МЭИ, 2003. –
Т.1. – С.344.
14. Иванова Т.М. (Егорова Т.М.), Колесников А.В., Логунов Я.С. Проектирование и разработка электронных обучающих программ с применением технологии macromedia flash и языка xml // Применение новых технологий в образовании: Сборник тезисов XVI международ.
конфер. Троицк, Моск. обл., 2005. - с.54.
15. Морозов В.К., Иванова Т.М. (Егорова Т.М.), Маматов Е.Г. Разработка технологии дистанционного обучения и ее применение при создании электронных учебно-методических комплексов профессиональной подготовки специалистов трубопроводного транспорта нефти //
Каталог представленных на конкурс проектов и работ: Тез. докл.
Всерос. конкурс на лучшие научно-техн. и инновац. работы – М.,
2003. – С.66-67.
19
Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д212.217.03
ГОУВПО «Самарский государственный технический университет»
(протокол « №11 » от « 3 » сентября 2007 г.)
Заказ № 621. Тираж 100 экз. Отпечатано на ризографе.
Самарский государственный технический университет
Отдел типографии и оперативной печати
443100, г.Самара, ул. Молодогвардейская, 244
20