Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ и обзор формальных методов и средств основных компонентов информационно-аналитической среды 15
1.1 Формальные средства описания информационно-аналитической среды 15
1.1.1 Компетентностный подход в образовании и возможность его формализации 21
1.1.2 Современные подходы к построению учебного плана 26
1.1.3 Модели компетенций 35
1.1.4 Методы оценки компетенций 42
1.2 Постановка задачи. Математическая модель учебного плана 45
Выводы 51
Глава 2. Разработка моделей поддержки компетентностного подхода и методов формирования опенки компетенции 52
2.1 Решение задачи в общем виде 53
2.2 Оценка компетенций студентов
2.2.1 Математическая модель взаимосвязи компетенций и дисциплин 58
2.2.2 Количественная оценка общекультурных компетенций 63
2.2.3 Количественная оценка профессиональных компетенций 68
2.2.4 Влияние оценок профессиональных компетенций на степень участия всех дисциплин в формировании компетенций 76
2.2.5 Модель состояний компетенций студента и математическая модель оценки компетенций студента 79
2.3 Формирование профиля студента на основе компетентностного подхода 81
2.3.1 Модель специалиста согласно требованиям работодателя 82
2.3.2 Оценка соответствия уровня компетенций требованиям работодателя 83
2.4 Формирование учебного плана на основе генетического алгоритма и каркасной модели 2.4.1 Алгоритм повышения эффективности учебного плана 89
2.4.2 Распределение дисциплин в учебном плане на базе генетического алгоритма
2.4.2.1 Алгоритм распределения дисциплин учебного плана на основе ГА 99
2.4.2.2 Апробация генетического алгоритма для оптимизации учебного плана 105
2.4.3 Каркасная модель распределения дисциплин в учебном плане 108
2.4.3.1 Каркасная модель 109
2.4.3.2 Алгоритм распределения дисциплин учебного плана на основе каркасной модели 116
Выводы 120
Глава 3. Моделирование процессов проектирования системы оптимизации и опенки процесса получения и формирования компетенции 121
3.1 Проектирование ИС на основе диаграмм UML 122
3.1.1 Логическое моделирование ИС 123
3.1.1.1 Типы пользователей и функциональные требования к информационной системе «Компетентностный подход в системе высшего профессионального образования» 123
3.1.1.2 Диаграмма классов 126
3.1.1.3 Диаграммы деятельности 128
3.1.1.4 Диаграммы последовательности действий 135
3.1.2 Физическое моделирование ИС 139
3.1.2.1 Диаграмма компонентов и диаграмма развертывания 139
3.2 Программная реализация ИС «Компетентностный подход в системе высшего профессионального образования» 142
3.2.1 Функции пользователя 142
3.2.2 Алгоритм работы информационной системы «Компетентностный подход в системе высшего профессионального образования» 145
3.2.3 Архитектура информационной системы и описание модулей 149
3.2.4 База данных ИС
3.3 Методика использования ИС 157
3.4 Оценка эффективности учебного плана 171
Выводы 175
Заключение 176
Список использованной литературы
- Компетентностный подход в образовании и возможность его формализации
- Математическая модель взаимосвязи компетенций и дисциплин
- Алгоритм распределения дисциплин учебного плана на основе ГА
- Программная реализация ИС «Компетентностный подход в системе высшего профессионального образования»
Введение к работе
Актуальность исследования. Состав информационно-аналитической среды (ИАС) разнороден и не имеет каких-то количественных ограничений. Прежде всего, в перечень компонентов ИАС входят те информационные ресурсы, которые образуют некоторый функционал, способный решать целевые задачи, определенные для ИАС. Компонентами могут быть модели, алгоритмы, средства анализа и оценок данных, методики по использованию этих ресурсов при решении конкретных задач и др.
Разработка ИАС в общем виде, т.е. построение некоторой макромодели, сопряжено со многими трудностями, к которым, прежде всего относится некоторая специфика практической области, влияющая на состав компонентов, их количество, совместные связи и правила (алгоритмы) их функционирования. Поэтому целесообразно выполнять проектирование ИАС, учитывая конкретность тематики работы, позволяющей не придавать ИАС элементы повышенной общности, за которой не всегда удается увидеть точное решение разрабатываемой ИАС.
В диссертационной работе ИАС строится на базе информационной среды вуза – достаточно сложной в семантическом плане системы, которая насыщена информацией от разнородных источников, изменяющихся во времени, профилями (моделями) выпускников как со стороны вуза, так и работодателей, необходимостью формализаций подходов к решению множества задач, связанных с повышением эффективности создаваемых ресурсов и улучшением процесса подготовки кадров.
В работах Давыдова Д.А.1, Харитонова И.М.2, Нуриева Н.К.3, рассмотрены различные подходы к построению математических моделей формирования компонентов ИАС и критериев их оптимальности.
В работах Година П.И.4, Ямпольского В.З.5, Найхановой Л.В.6 раскры-
1 Давыдов Д.А. Учебно-методические комплексы в системе ресурсов информатиза
ции образования: опыт проектирования/ Д.А. Давыдов, А.М. Дворянкин, В.А. Кама-
ев // Педагогическая информатика. - 2005. - № 5 (спец. вып.). - С. 132–134.
2 Харитонов И.М. Моделирование процесса построения учебного плана на основе
формализованного представления учебной дисциплины/ И.М. Харитонов// Откры
тое образование. – 2011. - №2. – С.21-32.
3 Нуриев Н.К. Подготовка инженеров в дидактических системах нового поколения/
Н.К. Нуриев, С.Д. Старыгина, А.Н. Титов и др. // Образовательные технологии и
общество. - 2011. - Т. 14. - №4. - С. 386-403.
4 Годин П.И. Подсистема автоматизированного утверждения учебных планов в рас
пределенной системе ведения учебных планов/ П.И. Годин, В.К. Григорьев // - 2010. - - С. 107-108.
5 Ямпольский В.З. Системы управления знаниями в образовании / В.З. Ямпольский,
А.Ф. Тузовский // Современные средства и системы автоматизации – гарантия вы-
ваются вопросы по автоматизации и формированию учебного процесса в целом.
В ИАС вуза очевидными компонентами образовательного процесса являются стандарты, учебный план (УП), графики его выполнения, учебные дисциплины и сами обучаемые. Все они образуют связанную систему, обеспечивающую при соответствующей организации работы выполнение поставленной задачи – подготовку высококвалифицированных специалистов, соответствующих существующим стандартам работодателей. И здесь появляется задача соответствия построенного учебного плана компетенциям, получаемым в образовательном процессе.
Рассмотрение учебного плана, связывающего изучаемые дисциплины и приобретаемые компетенции, вызывает появление других компонентов, таких как формализация оценки компетенций, профилей выпускника и профилей работодателей, их соответствие и получение данных об эффективности используемых информационных ресурсов.
В диссертации исследуются основные компоненты информационно-аналитической среды, в состав которых входят: модели учебного плана, модели взаимосвязи компетенций и дисциплин, модели профилей выпускника и должности, модели и алгоритмы оценки компетенций, алгоритмы повышения эффективности учебного плана, алгоритмы распределения дисциплин на основе каркасной модели и генетического алгоритма, программная реализация моделей и алгоритмов в виде информационной системы (ИС) и методика применения ИС.
В настоящее время процесс разработки ИАС, основанный на опыте и интуиции специалистов, нуждается в серьезном совершенствовании и научном обосновании принимаемых решений. Их эффективность определяется такими факторами, как: соответствие изучаемых дисциплин, курсов, практик перечням компетенций, закрепленных в соответствующих образовательных стандартах; соответствие времени, выделенного на изучение отдельных тем и степени его использования в других дисциплинах; взаимосвязи между дисциплинами; оптимальности соотношения различных видов учебной и внеучебной деятельности обучающихся; учете психофизиологических особенностей восприятия информации обучающимися7.
сокой эффективности производства: материалы научно-практической конф. - Томск, 2002. - С. 295-298.
6 Найханова Л.В. Методы и алгоритмы принятия решений в управлении учебным
процессом в условиях неопределенности: монография/ Л.В. Найханова, С.В. Дамба-
ева. – Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. – 164 с.
7 Агаджанов Г.Г. Некоторые критерии оптимизации учебных планов [Электронный
ресурс]/ Г.Г. Агаджанов, В.С. Найденко, В.С. Тоискин. – Режим доступа: , свободный. - Загл. с экрана. – Рус., англ.
Рассмотрение ИАС как информационной системы выявило в ней такие семантические компоненты, как знания, компетенции и такой объект исследования, как обучаемый. Эти компоненты сложны сами по себе и трудно-формализуемы, поэтому при моделировании следует прибегнуть к эвристическим методам, среди которых наиболее близким является «разбросанный поиск» (Scatter Search, Гловер8), в основе которого лежит обработка множества состояний, «представляющих интерес для решения поставленной задачи».
Для построения информационно-аналитической среды, которая обрабатывает входную информацию в виде элементов компетенций, оценок студентов, параметров дисциплин, а на выходе формирует оценки компетентности студента, дает рекомендации по улучшению учебного процесса, осуществляет периодический контроль приобретенных знаний и, как следствие, дает возможность управлять ими, целесообразно использовать компетент-ностный подход.
При этом ИАС позволяет определять является ли выпускник вуза готовым специалистом, компетентным в своей профессиональной области, который способен самостоятельно решать профессиональные задачи в кратчайшие сроки и быть профессионально мобильным. Использование компе-тентностного подхода направлено на минимизацию противоречий между учебной и профессиональной деятельностью, а также на приведение в соответствие потребностей рынка труда и образования.
Объект исследования - информационно-аналитическая среда подготовки выпускников в вузе.
Предмет исследования - математические модели и методы оценки компетенций и повышения эффективности основных компонентов информационно-аналитической среды.
Целью диссертационного исследования является разработка и моделирование средств повышения эффективности основных компонентов информационно-аналитической среды вуза.
Поставленная цель достигается решением следующих задач:
разработка математической модели учебного плана вуза на основе каркасной модели;
разработка формальной модели компетенций выпускников;
разработка алгоритмов оценки уровней компетенций выпускников;
разработка алгоритмов повышения эффективности учебного плана;
проведение компьютерного моделирования по повышению эффективности учебных планов и получению оценок компетенций специали-
8 Glover F. A Template for Scatter Search and Path Relinking. Lecture Notes in Computer Science. 1997. 1363: 13–54.
стов. Методы исследования. В процессе работы использовались методы математического моделирования, оптимизационные методы, эвристические методы, методы программирования и проектирования, методы математической статистики.
Научная новизна. На основе каркасной модели разработан новый графический метод для моделирования и повышения эффективности УП. Разработаны алгоритмы и методы количественного измерения компетенций, модели профиля выпускника и должности, программная реализация моделей и алгоритмов, методика построения и использования информационных компонентов образовательных технологий.
Научные положения, выносимые на защиту: информационно-аналитическая среда, включающая такие семантические компоненты, как модели компетенций, знания, дисциплины, модель учебного плана, модели профилей обучаемых и профилей специалистов;
модели компонентов ИАС на основе нового эвристического графиче
ского метода - каркасной модели;
алгоритмы и методы оценки профессиональных и общекультурных компетенций, процедуры построения профиля компетенций выпускника в виде характеристических графиков и диаграмм;
комплекс программных средств, реализующий компьютерное моделирование эффективных учебных планов и получение оценок компетенций выпускников;
методика использования программного комплекса в образовательном процессе вуза.
Теоретическая и практическая значимость работы заключается в совершенствовании организации системы учебного процесса в вузе на основе нового подхода и программных средств, позволяющих анализировать и повышать эффективность учебного процесса подготовки выпускников в соответствии с требованиями образовательных стандартов и работодателей.
Разработанное программное обеспечение, включая процедуру оценки компетенций выпускника, процедуру соответствия выпускника определенной должности, информационную систему мониторинга успеваемости студентов, процедуру построения ориентированного графа дисциплин на основе входящих/исходящих компетенций и процедуру повышения эффективности УП, может быть использовано вузом для учебного процесса в условиях изменений требований образовательных стандартов и работодателей.
Достоверность результатов исследований. Обоснованность научных суждений и выводов, сформулированных в работе, обусловлена корректным применением указанных методов исследования. Достоверность подтвержда-
ется практическим применением программного комплекса.
Реализация результатов работы. Результаты исследований приняты к использованию в ФГБОУ ВПО «Ульяновский государственный университет» при организации учебного процесса на кафедре телекоммуникационных технологий и сетей, внедрены в учебный процесс в ГБОУ ВО «Нижегородский государственный инженерно-экономический университет».
Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на 3-ей научно-практической конференция «Актуальные проблемы современного образования: опыт и инновации» (Ульяновск, 2012), на международной конференции «Применение инновационных технологий в образовании: Москва – столица образования» (Москва, 2013), на всероссийской конференции «Информатика и вычислительная техника» ИВТ-2013 (Ульяновск, 2013), на международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы современного образования: опыт и инновации» (Тольятти, 2013), на 2 научно-практической Internet- конференции «Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики» (Ульяновск, 2013), на VI международной научно-практической конференции «Электронная Казань 2014» (ИКТ в образовании: технологические, методические и организационные аспекты их использования) (Казань, 2014), на XII Всероссийской научно-практической конференции «Преподавание информационных технологий в РФ» (Москва, 2014), на XIII Международной и научно-методической конференции образовательных организаций, реализующих направление подготовки «Инфокоммуникацион-ные технологии и системы связи» (Москва-Ярославль, 2014), на XVI Международной конференции «Опто-, наноэлектроника, нанотехнологии и микросистемы» (Ульяновск, 2014).
Публикации. Основное содержание диссертации нашло отражение в 17 научных работах, в том числе 3 статьи в журналах из списка ВАК, получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности.
Личный вклад автора. В диссертации изложены результаты, полученные автором самостоятельно. Постановка задач выполнена совместно с научным руководителем А.А. Смагиным.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 3 глав, выводов, заключения, списка использованной литературы из 152 наименований и 6 приложений. Общий объем диссертации составляет 237 страниц текста, содержит 48 формул, 19 таблиц и 96 рисунков.
Компетентностный подход в образовании и возможность его формализации
С точки зрения информационных технологий существуют информационная среда, электронная среда и цифровая среда [26].
Информационная среда - совокупность технических и программных средств хранения, обработки и передачи информации, а также социально-экономических и культурных условий реализации процессов информатизации.
Электронная среда - среда технических устройств (аппаратных средств), функционирующих на основе физических законов и используемых в информационной технологии при обработке, хранении и передаче данных. Цифровая среда - среда логических объектов, используемая для описания (моделирования) других сред (в частности, электронной и социальной) на основе математических законов.
Согласно [137], информационная среда - совокупность технических и программных средств хранения, обработки и передачи информации, а также социально-экономических и культурных условий реализации процессов информатизации.
Информационно-образовательная среда - это системно организованная совокупность средств передачи данных и информационных ресурсов, аппарат программного и организационно-методического обеспечения, ориентированный на удовлетворение образовательных потребностей [15].
Согласно [83], под образовательной информационной средой можно понимать территориально и уровнево-распределенную конструкцию освоения информационно-образовательного пространства, целью которой является создание условий, способствующих возникновению и развитию инновационных процессов образовательного сетевого взаимодействия между объектами и субъектами среды, а также формированию активности субъектов, побуждению образовательных и социальных инициатив для развития компетентности как общественно и личностно значимой ценности.
Понятие информационной среды связано с понятием информационной работы в ее полном цикле, а полный информационный цикл включает рождение информации, ее накопление, обработку, прием и использование для целей развития системы.
На основе рассмотренных определений, можно заключить, что информационная среда — это весь набор условий для технологической переработки и эффективного использования знаний в виде информационного ресурса. К информационной среде относятся аппаратные средства, программное обеспечение, телекоммуникации, уровень подготовки кадров — специалистов и пользователей, формы стимулирования, контроля, методы и формы управления, доку-ментопотоки, процедуры, регламенты, юридические нормы и т.д. Причем в ин 17 формационную среду входит не только управляющая подсистема, но и объект.
С позиций понятия информационной среды можно дать понятия информационного процесса и информационной технологии. Под информационным процессом понимается функционирование всех элементов информационной среды и всех факторов, обеспечивающих появление новых знаний, их передачу, переработку, использование и воздействие на объект рассматриваемой системы. Под информационной технологией следует понимать не только основанную на ЭВМ вычислительную систему, но и всю автоматизированную среду получения, передачи, переработки, использования знаний в виде информации и их воздействия на объект.
Информационно-аналитические системы - особый класс информационных систем, предназначенных для аналитической обработки данных - они объединяют, анализируют и хранят как единое целое информацию, извлекаемую из множества учетных баз данных организации.
Основными функциями ПАС являются [3]: извлечение данных из различных источников, их преобразование и загрузка в хранилище; хранение данных - функцию сбора и хранения информации с сопутствующей доработкой в информационно-аналитических системах, выполняют информационные хранилища (Data Warehouse); анализ данных: 1) оперативный - On-line Analytical Processing (OLAP) основной задачей OLAP-анализа является быстрое (в пределах секунд) извлечение необходимой аналитику для обоснования или принятия решения информации, эту функцию выполняют всевозможные OLAP - средства;
2) интеллектуальный - Data Mining, предназначен для фундаментального исследования проблем в той или иной предметной области. Требования по времени менее жёстки, но используются более сложные методики. Ставятся задачи и получают результаты стратегического значения, эту функцию выполняют всевозможные средства Data Mining; подготовка результатов оперативного и интеллектуального анализа для эффективного их восприятия потребителями - результатом применения средств ИАС являются с одной стороны — аналитические отчеты, ориентированные на нужды пользователей различных категорий, с другой — средства интерактивного анализа информации и быстрого построения отчетов пользователями-непрограммистами с использованием привычных понятий предметной области. С технической точки зрения ИАС - это набор процедур, методов и регламентов, приводящих к регулярному плановому сбору, хранению, анализу и предоставлению информации, используемой для принятия управленческих решений.
Информационно-аналитические системы имеют значительную стоимость, применительно к образовательному процессу в вузе на основе компетентност-ного подхода, а именно для оценки компетентности студентов и формирования эффективного учебного плана готовые ИАС, преимущественно западного производства (Oracle, Microsoft, Cognos, SAP, SAS) использовать неудобно. Поэтому в рамках диссертационного исследования будет рассмотрено моделирование и разработка собственной информационно-аналитической среды.
В качестве основы информационно-аналитической среды (на примере вуза) в диссертационном исследовании выступает формализация учебного плана на основе компетентностного подхода.
Основными компонентами информационно-аналитической среды являются учебный план и компетенции. Так как рассматривается информационная среда на примере вуза, необходимо ввести понятия, относящиеся к образовательному процессу.
Информационно-образовательная технология (ИОТ) - система, включающая представление об исходных данных и планируемых результатах обучения, средства диагностики текущего состояния обучаемых, набор моделей обучения и критерии выбора оптимальной модели обучения для данных конкретных условий (В.В. Гузеев [29]).
Математическая модель взаимосвязи компетенций и дисциплин
В условиях функционирования современного рынка трудовых ресурсов основным критерием при оценке выпускников высших профессиональных образовательных учреждений становится их реальная профессиональная квалификация и компетентность, обеспечивающие конкурентоспособность и профессиональную мобильность специалиста. В структуре основной образовательной программы должна присутствовать составляющая, которая отражает взаимосвязь между дисциплинарной структурой и компетентностной моделью. В качестве связующего звена может выступать матрица компетенций. Сейчас промежуточная оценка знаний студентов проводится по завершению изучения дисциплины, не учитывая степень овладения каждой компетенцией. Отметка за выпускную квалификационную работу дает общую оценку квалификации будущего специалиста без учета степени владения отдельными компетенциями.
Теоретические вопросы применения компетентностного подхода в образовании проработаны достаточно хорошо, анализ работ и подходов к решению этой проблемы приведен в первой главе, а вопросы оценки компетентности выпускника (студента) в численном виде, вопросы соответствия выпускника требованиям работодателя, вопросы формирования учебного плана на основе ком-петентностного подхода, посредством автоматизированных систем остаются открытыми.
Во второй главе предложена математическая модель взаимосвязи компетенций и дисциплин; предложен метод, показывающий взаимосвязь компетенций и дисциплин, в результате применения этого метода автоматически строится ориентированный граф дисциплин на основе входящих и исходящих компетенций; предложена методика численной оценки конкретных профессиональных компетенций выпускника (студента) на основе результатов изучения дисциплин в течении всего периода обучения; предложена методика оценки компетентности выпускника по всем дисциплинам; предложена методика построения профиля студента; предложен метод численной оценки общекультурных компетенций; предложена методика профилирования выпускника (студента), а именно работодателю предлагается требования по компетенциям для каждой должности выразить в виде профиля должности, а выпускник (студент) может проверить свое соответствие определенной должности путем наложения профиля выпускника (студента) и профиля должности, причем результат этой проверки выражается в процентном соотношении с определенными рекомендациями; разработана математическая модель учебного плана и предложена методика оптимизации учебного плана с учетом следования дисциплин друг за другом на основе входящих и исходящих элементов компетенций путем применения генетического алгоритма и эвристического метода - каркасной модели.
В табл. 6. приводится классификация математической модели, предложенной в диссертационном исследовании, по разным признакам.
Исходя из проведенного в первой главе анализа формальных методов и средств поддержки компетентностного подхода, можно заключить, что в настоящее время вопросы оценки компетенций и повышения эффективности учебно 54
го плана представляют особый интерес для специалистов слабо формализованных областей деятельности человека, контроль качества обучения посредством оценки компетенций особо необходим. Недостаточно развиты система информационной поддержки формирования учебного плана, что плохо отражается на подготовке специалистов в целом.
Задача повышения эффективности учебного плана и оценки профессиональных компетенций представлена на рис. 17 и заключается в выполнении следующей последовательности преобразований.
Алгоритм распределения дисциплин учебного плана на основе ГА
Задачи, в которых рассматриваются все возможные последовательности вершин графа (пути), могут быть реализованы с помощью рекурсивного алгоритма полного обхода графа. Инвариантом рекурсии здесь является текущая вершина и последовательность пройденных вершин (путь). Как минимум, нужно просто отмечать пройденные вершины. Это исключает их повторное посещение и «зацикливание» рекурсии. По возвращении из рекурсивного вызова отметка снимается, что позволяет выполнять обход всех путей независимо друг от друга.
Применим рекурсию для нахождения самого длинного пути в ориентированном графе. (V) Построение всех возможных путей от начальной до конечной дисци плины на основе матрицы смежности. Анализируются элементы матрицы смеж ности a[i; j] и выбираются те, где a[i; j]=l. Затем анализируется j-я строка и выби рается новый элемент в этой строке, где a/j; к]=1. Процесс последовательной вы борки единичных элементов образует путь. Далее по этой процедуре происходит полный перебор всех единичных элементов матрицы смежности и построение остальных путей с использованием рекурсии. Алгоритм нахождения всех путей между двумя вершинами с использованием рекурсивной функции представлен на рис. 38. (VI) Нахождение самого длинного пути между начальной и конечной вершинами. Из множества всех полученных путей выбирается путь с наибольшим количеством вершин. Согласно (36) в графе G1 дуга w\kсоответствует упорядочен ной паре вершин (vl.,vl;) є W\.
Пусть вес каждой дуги ctj-\. Длина любого пути в графе равна сумме весов дуг. В графе зафиксированы начальная vsn конечная vf вершины, согласно (37). Предполагается, что граф G1 является связным, т.е. вершина vf достижима из вершины vs.
Пусть переменная xtj-1, если дуга (v1.,v1;) принадлежит пути, в противном случае Ху = 0. Тогда математическая постановка задачи нахождения максимального пути в ориентированном графе будет сформулирована следующим образом: обнуление массива storage=zeros(1 ,length(matrix)) first - начальная вершина last- конечная вершина matrix - матрица смежности storage - временный массив, где хранятся пройденные вершины thepath - вектор пути pathsarr - массив векторов путей
Алгоритм нахождения всех путей в графе с использованием рекурсивной функции: а - между начальной и конечной вершинами; б - между двумя вершинами Первое ограничение в системе (39) требует выполнения условия, что путь должен начинаться в вершине vs; второе ограничение - путь должен заканчиваться в вершине vf; третье ограничение обеспечивает связность максимального пути, т.е. путь должен проходить через промежуточные вершины графа; четвертое ограничение требует выполнения условия, что переменная принимает значение только 1 или 0. Алгоритм нахождения самого длинного пути в графе представлен на рис. 39. Самый длинный путь необходим для обеспечения полноты рекомендуемых стандартом дисциплин в учебном плане.
Существуют различные алгоритмы для работы с графами. Например, алгоритмы Джонсона и Дейкстры применяются для работы с ориентированным, взвешенным графом, где связи между вершинами закреплены постоянно и имеют вес и эти алгоритмы находят кратчайшее расстояние в графе. В предлагаемых в диссертационном исследовании алгоритмах на основе матрицы смежности строится ориентированный, не взвешенный граф, а затем находится самый длинный путь. Элементы компетенций являются входящими и исходящими для дисциплин. Они могут изменяться, и именно на их основе строится матрица смежности, использующая в качестве исходных параметров наличие связей между дисциплинами. Поэтому предпочтение было отдано описанным выше алгоритмам. нахождения самого длинного пути в графе между двумя вершинами на основе матрицы смежности. VII Распределение вершин графа по секторам (дисциплин по семестрам).
Необходимо разбить граф G1 на г (количество семестров) подграфов: Gn=(Vn,Wn), GU=(VU,WU), .., Glr=(Vlr,Wlr), где V1 = Vn{jVl2U..\JVlr. Вершины подграфов являются дисциплинами учебного плана и обладают атрибутами множества D (10). К вершинам каждого подграфа применяется функция f(Vu), проверяющая удовлетворяют ли вершины в подграфе ограничениям: количество часов, экзаменов, зачетов не должно превышать допустимого значения, согласно (9).
Целевая функция применяемая, к графу G1 является суммой функций, применяемых к вершинам подграфов Gn, Gn,.., G\r : Допустимым решением задачи формирования учебного плана является множество вершин подграфов Gu, Gn,.., GJr (множество дисциплин, распределенных по семестрам), удовлетворяющих ограничениям (9).
Для получения новых значений целевой функции необходимо перераспределить вершины G1. В п.2.4.2 и п. 2.4.3 для перераспределения дисциплин применяются генетический алгоритм и каркасная модель. После перераспределения вершин в графе G1 в результате получается новый граф G2, который снова разбивается на подграфы G2i, G22,-., G2r . Аналогично находится новое значение f(G2). Процесс перераспределения дисциплин и нахождение значений целевой функции повторяется п раз.
Путь на графе рассекается на фрагменты вершин в виде секторов, причем количество секторов совпадает с количеством семестров, а количество вершин в секторе совпадает с количеством дисциплин в семестре. Вводится процедура перераспределения дисциплин по всему графу. С этой целью используется функция приспособленности конкретной особи (набора всех дисциплин или учебный план) в популяции особей (наборе учебных планов), которая выражается удовлетворением атрибутов дисциплин ограничениям (9). В качестве атрибутов дисциплин выступают количество часов, количество экзаменов, зачетов и принадлежность дисциплин определенному семестру. При использовании ГА в задачах оптимизации функция приспособленности максимизируется, поэтому называется целевой функцией.
(I) Определение секторов для каждой дисциплины i на основе максимально длинного пути. Этот пункт необходим для предварительного распределения дисциплин по семестрам. Окончательное распределение дисциплин по семестрам происходит после применения ГА (рис. 43) и формирования последовательности всех дисциплин. Полученный ориентированный граф надо разбить на секторы. Сектор - это интервал в пути графа, которому принадлежат дисциплины, причем каждый сектор имеет номер.
Программная реализация ИС «Компетентностный подход в системе высшего профессионального образования»
Использование системы для повышения эффективности учебного процесса. 1) Повышение эффективности учебного процесса, т.е. перераспределение изучаемых дисциплин, согласно алгоритмам, описанным в п.п. 2.4.2 и 2.4.3. 2) Шаг инициируется Инспектором учебного управления, а процесс повышения эффективности выполняется Подсистемой повышения эффективности учебного плана автоматически. 3) Перед началом учебного года. 4) Однократно. 5) Данные из таблиц БД. 6) В результате получается эффективный учебный план.
Шаг 5. Использование системы для мониторинга компетенций студента. 1) Студент может инициировать процесс оценки своей компетентности; Преподаватель, Инспектор учебного управления и Работодатель могут просматривать результаты оценки компетентности студента. Процесс оценки выполняется Подсистемой оценки профессиональных компетенций и построения профиля студента автоматически. 2) Студент, Преподаватель, Инспектор учебного управления, Работодатель, Подсистема оценки профессиональных компетенций и построения профиля студента. 3) В течении учебного года. 4) Многократно по мере необходимости. 5) Входными данными являются новые данные и данные из таблиц Студент, Оценка, Дисциплина, Оценочный коэффициент, Компетенции, Семестр. 6) В результате можно просмотреть профиль студента (рис. 91) в графическом виде, получить численную общую и относительную оценку компетентности студента. Результаты оценки компетентности студента можно просматривать в табличном виде (рис. 92). должностях, предлагаемых Работодателем. 1) Работодатель может добавлять новые должности, описание этих должностей и инициировать процесс построения профилей должностей. Студент может просматривать информацию о должностях и их профили. 2) Студент, Работодатель. 3) В течении учебного года. 4) Многократно по мере необходимости. 5) Входными данными являются данные из таблиц Работодатель, Должность, Диапазон оценок компетенций для должностей, Компетенции. 6) В результате можно просмотреть список должностей и их описание (рис. 93), краткую информацию об организации, и профили должностей (рис. 94). 1) Студент инициирует процесс оценки соответствия уровня компетентности требованиям работодателя, предварительно выбрав организацию и должность. Работодатель может просматривать информацию о соответствии студентов должностям. Процесс соответствия выполняется автоматически Подсистемой проверки соответствия определенной должности. 2) Студент, Работодатель, Подсистема проверки соответствия определенной должности. 3) В любое время. 4) Многократно по мере необходимости. 5) Входными данными являются данные из таблиц Оценка компетентно 170 сти студента, Диапазон оценок компетенций для должностей, Должность. 6) В результате можно просмотреть соответствие профилей компетенций выпускника и профилей должностей в графическом виде (рис. 95), в цифровом виде и в виде функции (рис. 96). - как на предварительном этапе происходит развертывание системы и заполнение базы данных; - как на этапе использования можно получать и поддерживать в актуальном состоянии информацию об учебном процессе; использовать систему для повышения эффективности учебного плана и для мониторинга компетентности студента; использовать систему для получения информации о должностях, предлагаемых работодателем и для оценки соответствия уровня компетентности выпускника требованиям работодателя.
Причем, в методике для каждого шага четко определены исполнители, время и периодичность выполнения, входные данные и результат.
Скриншоты интерфейсов ИС представлены в ПРИЛОЖЕНИИ Д. Оценим эффективность учебного плана. Учебный план, формируемый с помощью генетического алгоритма и каркасной модели, будет сравниваться с учебным планом, формируемым традиционным образом, структура содержания которого рекомендована УМО для направления подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии» (квалификация «Бакалавр»). Далее этот учебный план назовем, как реальный УЛ.
Для оценки качества метода оптимизации учебного плана через отклоне ния составных элементов параметра распределения дисциплин =К, 12, 13, 14} от значений этих параметров, предусмотренных реальным УП по семестрам, используется критерий эффективности УП (1). Значения параметра х1 берутся из реального УП: х1 = х1 1,х12,х13,х14, где х1 1,х 2, V 4- количество часов, экзаменов, зачетов, контрольных мероприятий, предусмотренных реальным УП в семестре. Раскроем более подробно формулу (1):
При составлении учебного плана важно учитывать последовательность изучения дисциплин на основе входящих и исходящих элементов компетен N s s ций. Второе слагаемое целевой функции (plt(x2) определяет сумму ми х2=1 1=1 t=\ нимальных нарушений компетентностных связей между парами дисциплин и выявляется на основе заключений экспертов.
При составлении учебного плана одной из характеристик является продолжительность времени t составления учебного плана с учетом зачетов, экзаменов, количества часов, поэтому введена переменная SH1, которая означать штраф в зависимости от продолжительности составления учебного плана. Соответствие времени составления учебного плана и начисляемых штрафов представлено в табл. 18. Чем дольше времени составляется учебный план, тем больше начисляется штраф.