Введение к работе
з
Актуальность работы. Трудность исследования сложного многофакторного процесса заключается в том, что объекты, принимающие в нем участие, имеют числовую и нечисловую природу. Процессы, происходящие в системе образования, не являются исключением. В этом случае оценка процессуальной стороны и результата образования на основе статистики качеств однородных объектов не представляет полной картины действительности, а допущение об однородности референтов исследуемой системы приводит к неверной интерпретации результатов.
Специфика объекта управления, которым является образовательная деятельность, а также слабое развитие методологической основы и технологической поддержки для данной отрасли делают актуальной задачу разработки научной основы для решения проблем в области реконструкции педагогической деятельности на основе методов распознавания образов, имеющих произвольную (числовую и нечисловую) природу. Для успешного решения этой задачи нужны, как исследования методологических основ оценки качества, так и разработка практических методик анализа данных. При этом основным звеном в сфере образования без сомнения является образовательно-педагогическая деятельность (ОПД), представленная субъектами предоставления образовательных услуг и итогами работы высших учебных заведений. Вопросы кластеризации и ранжирования объектов системы образования на основании качества их деятельности и являются актуальной задачей настоящей диссертационной работы.
Целью диссертационной работы является разработка и исследование моделей и алгоритмов распознавания образов числовой и нечисловой природы с точки зрения системного анализа на основе методов теории информации, статистики качеств и непараметрических подходов.
Задачи исследования. В соответствии с поставленной целью требуется решить следующие задачи:
провести анализ существующих алгоритмов распознавания образов;
разработать алгоритм оценки значимости гибридных факторов исследуемых объектов при оценке качества деятельности;
разработать алгоритм приведения исходных признаков к одному и тому же единству;
разработать алгоритм вычисления топометрик в пространстве интенсивных величин;
разработать модели и алгоритмы решения практических задач исследования объектов числовой и нечисловой природы в системе высшего образования - ранжирование, кластерный анализ, анализ динамики распределения;
разработать автоматизированную систему для решения комплекса задач в области распознавания объектов смешанной числовой и нечисловой природы в системе образования.
Объектом исследования является область теоретической информатики, связанная с разработкой моделей и алгоритмов распознавания образов, содержащих переменные числовой и нечисловой природы.
Методы исследования. Для достижения поставленной в работе цели и решения перечисленных задач использованы методы теории информации, статистики качеств, педагогической герменевтики и элементы теории квалиметрии. Разработка программного обеспечения для реализации алгоритмов проведена в среде Borland Delphi (ver.5.0).
Методологической основой исследования являются работы в области оценки качества образования, анализа многофакторных объектов произвольной природы, статистики объектов нечисловой природы, теории информации (труды В.А.Долятовского, К.Э.Шеннона, В.И.Васильева, Б.Г.Литвака, С.А.Айвазяна, В.В.Красильникова, А.И.Орлова и др.).
Достоверность полученных результатов подтверждается применением концепции энтропии, опознавания образов, статистики качеств, методов моделирования, герменевтической интерпретацией результатов, практической
5 реализацией и внедрением разработанных моделей и алгоритмов в систему высшего и среднего профессионального образования.
Научная новизна полученных в данной работе результатов состоит в следующем:
-
Разработан алгоритм оценки интенсивности факторов числовой и нечисловой природы на основе принципа энтропии и метода экспертной оценки.
-
Разработан алгоритм приведения значений факторов к общему единству.
-
Получены модели расчета коэффициентов множественной и парной конкордации в пространстве качеств и разработано алгоритмическое обеспечение обработки преобразованных факторов.
-
Разработаны технологии ранжирования, кластерного анализа, анализа динамики развития объектов в пространстве интенсивных величин.
Оценка теоретической значимости результатов работы. Полученные концептуальные и математические модели и алгоритмы являются теоретической основой для распознавания многомерных объектов числовой и нечисловой природы, формируют базу для создания автоматизированных систем оценки качества.
Практическая ценность работы состоит в разработке технологий использования методов теории информации, опознавания образов и непараметрической статистики для оценки качества процессуальной стороны и результата образования.
Разработан и внедрен программный комплекс оценки качества деятельности образовательного учреждения и его компонентов.
На защиту выносятся следующие положения: алгоритмы распознавания образов числовой и нечисловой природы; " алгоритмическое обеспечение расчета степени влияния фактора на
качество деятельности системы образования;
методология качественного анализа данных - алгоритм приведения значений признаков к общему единству;
алгоритмы расчета топометрик сходства объектов числовой и нечисловой природы;
модели и алгоритмы кластеризации, ранжирования, оценки качества и анализа динамики развития образовательных учреждений;
автоматизированная среда оценки качества деятельности образовательного учреждения на основе методов статистики качеств. Апробация результатов работы. Основные результаты
диссертационной работы доложены и обсуждены на Всероссийской конференции «Инновационные методы и средства оценки качества образования», Москва, 2006 и на международной конференции «Диалог общества и власти в образовательном пространстве СНГ», Москва, 2006.
Внедрение результатов. На основании предложенных моделей и алгоритмов создана автоматизированная система «ACT-ОКО - Экспертная оценка качества деятельности», успешно применяемая в ряде вузов РФ, в том числе, в Московском государственном университете печати, Московском авиационном институте (государственном техническом университете), Московском государственном техническом университете гражданской авиации. Программный продукт зарегистрирован в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ №2007610932). Получен сертификат соответствия РОСС RU СП.16.Н00023 от 11.05.2007.
Публикации. Основные положения диссертации изложены в 8 научных публикациях.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4-х глав, выводов по каждой главе, основных результатов, списка используемой литературы и приложения.
