Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Основы построения автоматизированных систем активного обучения 11
1.1 Обзор и анализ разработок 11
1.2 Основные понятия управленческих имитационных игр 15
1.3 Задачи, решаемые имитационными деловыми играми 17
1.4 Основные принципы разработки деловых игр 20
1.5 Требования к построению и организации деловых имитационных игр... 34
1.6 Проведение деловых имитационных игр 41
1.7 Многовариантная система активного обучения 46
1.8 Особенности моделирования в многовариантных обучающих системах. 51
Глава 2 Вопросы построения многовариантных имитационных обучающих систем (миос) 57
2.1 Структура многовариантной обучающей имитационной системы с игровыми элементами 59
2.2 Вариантная учебная имитационная модель 65
2.3 Система компьютерного тестирования знаний обучаемых 74
2.3.1 Создание и хранение тестовых заданий 75
2.3.2 Компоновка тестов 78
2.3.3 Регистрация тестируемых 81
2.3.4 Обработка ответов и подсчёт набранных баллов 86
2.3.5 Передача данных по каналам связи 89
2.3.6 Техническая структура 91
2.3.7 Организационная структура системы компьютерного тестирования... 94
2.3.8 Алгоритмы взаимодействия рабочих станций и тест-сервера в рамках
системы компьютерного тестирования 96
2.3.9 Автоматизированная компоновка компьютерных тестов 105
2.3.10 Проведение сеансов тестирования на компьютерах 113
2.3.11 Статистический анализ результатов тестирования 119
Глава 3 Построение, реализация и испытания многовариантных имитационных обучающих систем 126
3.2 Многовариантная имитационная обучающая система "Расчет шихты" 127
3.3 Многовариантная имитационная обучающая система "Сглаживание и прогнозирование" 134
3.4 Многовариантная имитационная обучающая система "Межсменное взаимодействие" 143
3.5 Учебная игра «Уложи рюкзак» 159
3.6 Имитационная игра «Экспертиза» 165
Заключение и выводы 177
Библиографический список
- Задачи, решаемые имитационными деловыми играми
- Многовариантная система активного обучения
- Система компьютерного тестирования знаний обучаемых
- Многовариантная имитационная обучающая система "Сглаживание и прогнозирование"
Введение к работе
Актуальность темы. Важной целью современной системы высшего образования России является повышение качества подготовки и конкурентоспособности специалистов.
Лекции, практические занятия, лабораторные работы и другие традиционные методы обучения, применяемые в системе профессионального образования сегодня становятся недостаточными, так как не обеспечивают должного закрепления новых умений и навыков, развитие инициативы и лидерства обучаемых, способности к генерации идей, работе в коллективе. Для повышения эффективности обучения необходимы системы и методы, опирающиеся на самостоятельность и активность обучаемых. К ним относится известный класс игровых обучающих систем, которые занимают важное место в профессиональной подготовке. Методы игрового моделирования, являющиеся основой любой имитационной игровой системы, успешно используются для освоения разнообразных дисциплин, включая саму теорию игр, позволяют проводить экспериментальные исследования в области экономики, менеджмента, организационных механизмов и использовать полученные результаты для совершенствования стратегического, антикризисного, календарного и оперативного управления реальными системами. Основу игровой системы составляет модель игры, представляющая собой определенную формализацию гипотез поведения людей в системе управления. В данной ра-
боте основное внимание уделяется совершенствованию теории и практики управленческих многовариантных систем активного обучения, начало которым положено в трудах ученых ИПУ и Сибирского государственного индустриального университета.
Недостаточно исследованными компонентами этих систем являются: правила выработки и принятия управленческих решений, организационные механизмы функционирования активных иерархических систем, модели поведения организационно-технических, социальных и других объектов деятельности, модели внешней среды.
Цель и задачи диссертационной работы. Целью работы является построение и использование в учебном процессе многовариантных управленческих имитационных (игровых) систем для активизации освоения правил эффективного управления сложными социально-экономическими комплексами.
В рамках поставленной цели рассмотрены задачи:
развить концепцию многовариантных имитационных (игровых) обучающих систем (МИОС);
развить и конкретизировать особенности многовариантного игрового имитационного моделирования;
сформировать методические основы построения МИОС;
разработать алгоритмическое обеспечение систем игрового имитационного моделирования;
обобщить накопленный опыт использования МИОС в вузовском учебном процессе и создать класс автоматизированных МИОС, включая соответствующее программное обеспечение;
разработать метод компьютерного тестирования знаний обучаемых;
создать систему комплексного анализа промежуточных и итоговых результатов МИОС.
Научная новизна. В работе получены результаты, характеризующиеся научной новизной:
особенности игрового моделирования, развитые и конкретизированные для МвСАО: комплексность, обусловленная взаимодействием вариантных систем, нормативность, разнотемповость предъявления информации, мно-гоструктурность и адаптивность учебного моделирования;
функциональная структура МИОС и методика их построения развита с учетом особенностей игрового моделирования;
методика построения учебных имитационных моделей (УчИМ) предмета изучения в его многовариантном представлении, отличающимся степенью сложности;
система комплексного анализа результатов использования конкретных МИОС с целью выявления ошибок, сделанных обучаемыми в процессе игры, слабо усвоенных фрагментов и накопления данных для дальнейшего совершенствования игровых систем;
метод компьютерного тестирования знаний обучаемых с адаптацией режимов работы и выбором уровня сложности осваиваемых задач управления;
вариантообъединяющий оргмеханизм функционирования МИОС, включающий показатели эффективности действий обучаемых и функции стимулирования, ориентированные на индивидуальное и совместное оценивание результатов МИОС;
систематическая закономерность повышения эффективности процесса обучения за счет введения вариантообъединяющего оргмеханизма, направляющего обучаемых к взаимосодействию.
Практическая значимость. Работа имеет практическую направленность. Предложенная методика построения МИОС была использована для создания игровых систем с целью обучения управленческой деятельности людей с различной профессиональной подготовкой. Разработанные МИОС рекомендуется использовать для обучения студентов и аспирантов, повышения квалификации преподавателей, переподготовки производственников и служащих. Предложенный метод компьютерного тестирования предназначен для оценивания текущих и итоговых знаний обучаемых. Система комплексного анализа промежуточных и конечных результатов МИОС используется для исследования эффективности МИОС с целью их дальнейшего совершенствования.
Предмет защиты и личный вклад автора. На защиту выносятся: ме-тодика построения многовариантных автоматизированных имитационных (игровых) обучающих систем; класс автоматизированных управленческих МИОС; система комплексного анализа промежуточных и конечных (итоговых) результатов использования МИОС в учебном процессе; метод компьютерного тестирования знаний обучаемых с адаптацией режимов работы и вы-бором уровня сложности изучаемых задач управления.
Личный вклад автора заключается в непосредственном творческом участии во всех разработках и получении основных результатов, связанных с развитием функциональной структуры МИОС; методикой построения класса автоматизированных МИОС; построением в рамках МИОС учебных имита-ционных моделей объекта изучения в многовариантном его представлении; системой комплексного анализа результатов использования конкретных МИОС в учебном процессе; созданием и внедрением метода компьютерного тестирования знаний обучаемых и абитуриентов.
Автор выражает искреннюю благодарность и признательность научно-
(^ му руководителю д.т.н., профессору Киселевой Т.В., научному консультанту
д.т.н., профессору Кулакову Станиславу Матвеевичу, д.т.н., профессору Мышляеву Л.П. и всему коллективу кафедры систем информатики и управления ГОУВПО «СибГИУ».
Задачи, решаемые имитационными деловыми играми
Учебные имитационные игры начали применяться в нашей стране в начале 30-х годов. Они предназначались для отработки в лабораторных условиях новых форм организации производства, систем диспетчерского управления, деятельности персонала электростанций в аварийных ситуациях. Опыт проведения этих игр показал высокую эффективность метода игрового моде ft лирования для решения организационных и управленческих проблем.
В 60—70-х годах учебные имитационные игры начинают применяться в ряде вузов и институтов повышения квалификации в качестве метода активного обучения. Изучение этого опыта показывает, что с помощью метода игрового имитационного моделирования успешно решаются не только проблемы обучения. Он может служить средством эффективного исследования в 0 лабораторных условиях проблем функционирования организаций, быть базой для игровых имитационных экспериментов с экономическими системами.
Современные имитационные игровые системы разрабатываются на базе специально построенных моделей. Такие игры предназначены, например, для выработки навыков работы со сложной документацией, для обучения лиц, принимающих решения, быстро анализировать ситуацию и принимать рациональные решения, для получения навыков ведения переговоров и т.д.
Основные задачи, которые ставятся перед имитационными игровыми системами, — познакомить участников игры с теми методами, принципами, алгоритмами и идеями, которые используются при управлении хозяйственными объектами или для поддержания деятельности этих объектов в заданном режиме, и научить их применять эти методы. К основным задачам, которые решаются с помощью имитационных игровых систем, можно отнести следующие: S разработка планов основных работ предприятий и объединений; S учет и анализ результатов хозяйствования; S оперативное управление основным и вспомогательным производством; / текущий контроль и управление качеством продукции; S управление подготовкой кадров; S проектирование; S анализ состояния рынка. Исследовательские имитационные игры находят применение при ре щ шении следующих задач: S формирование территориально - производственных комплексов; S испытания систем управления; S согласование хозяйственных интересов различных объектов органи ц. зационной структуры; S исследование механизмов функционирования организационных сис тем.
Для игр, предназначенных для исследования механизмов функциони рования организационных систем, можно выделить два основных направле jfl ния. Первое связано с исследованием с помощью имитационных игровых систем различных механизмов функционирования на упрощенных моделях организационных систем с целью проверки и подтверждения теоретических выводов, а также обоснования гипотез о поведении человека в системе управления. Второе направление связано с моделированием реальных механизмов, что технически более сложно и громоздко и, как правило, требует использования ЭВМ. Оба эти направления тесно связаны. Так, разработку и экспериментальную проверку рекомендаций по совершенствованию организационных механизмов целесообразно проводить сначала на упрощенных моделях, что позволяет качественно проверить правильность выдвигаемых рекомендаций, и лишь затем на достаточно адекватной (а значит, как правило, и достаточно сложной) модели, на которой можно уточнить и количест 20
венные характеристики предлагаемых изменений. Поэтому исследование механизма функционирования организационных систем целесообразно проводить по цепочке: теория - имитационная игровая система - реальный эксперимент. При этом на стадии теоретических исследований определяются принципиальные пути совершенствования организационного механизма, с помощью имитационной игры производится проверка качественных свойств разработанных рекомендаций и границы количественных характеристик, наконец, эксперимент в реальной системе позволяет уточнить эти характеристики и получить окончательную оценку эффективности предлагаемых рекомендаций.
Обучающие игровые системы, разрабатываемые в Сибирском государственном индустриальном университете на кафедре систем информатики и управления, относятся, главным образом, к первому направлению использования имитационных игр в исследовательских и учебных целях и отличаются достаточно простыми "модельными описаниями". Другая особенность этих игр — это тесная связь с математической теорией организационного управления (теория активных систем) [8, 9, 10]. Это достигается путем использования единого языка как при описании игры, так и при описании организационной системы, которая моделируется при помощи игры.
Многовариантная система активного обучения
Рассмотрим структуру многовариантной системы активного обучения (МвСАО), которая предназначена для учебных целей. Общий состав МвСАО показан на рисунке 1, который определен с опорой на многовариантные системы (МВС) в классе так называемых многоканальных активных систем [13], многоканальных игровых обучающих систем [14-16] и обобщенной многова-риантной системы с организуемым взаимодействием вариантных систем [17].обучаемая система, которая представляет собой множество параллельно функционирующих и взаимодействующих человеко-машинных вариантных систем; - объекты деятельности (в частности-объекты управления) в виде натурных, модельных, натурно-модельных или комплексных блоков.
Натурно-модельные объекты деятельности представляют собой сопряжение натурных объектов деятельности и приобъектно-пересчетных математических моделей.
В рамках МвСАО разработан вариантообъединяющий оргмеханизм (ВОМ), осуществляющий количественное оценивание и стимулирование активных взаимодействий по общевариантным критериям К эффективности трех типов определяемых для каждой N-ой вариантной системы. Значения весовых ко эффициентов а0, ah ci2, ап, (Зп, Ъ принимаются в диапазоне от нуля до V— N
Вариантный критерий К ,N = \,N, предполагается здесь нормированным, то есть изменяющимся от нуля до единицы, причем с устремлением к единице по мере роста эффективности.
При использовании общевариантного критерия эффективности второго типа обучаемые заинтересованы, чтобы фактическая эффективность их решений совпадала с самооценкой эффективности (К"), формируемой перед началом игрового цикла.
Максимальная оценка согласно (1) достигается в случае совместного . равенства единице нормированного критерия для всех учитываемых вариан тов, что и побуждает к взаимодействию для получения максимального совокупного эффекта.
Нормирование и ранжирование частных критериев создают хорошие предпосылки к определению общевариантного критерия эффективности К , jk характеризующего так или иначе интегральное качество конкретной вари антной системы на множестве частных критериев. Процедуры определения общевариантного критерия эффективности опираются на различные способы свёртки частных критериев, весовые коэффициенты которых могут изменяться обучающей системой. Перед началом игры формируется множество вариантных обучаемых систем р,-,/ = l,N j и множество нормированных и ранжированных критериев \Kj,j = l,Jj.
Основополагающая роль коллектива людей (обучающих и обучаемых) предопределяет необходимость адекватных ей режимов и организационных механизмов функционирования каждой обучающей системы и входящих в нее функционально-специализированных систем (подсистем), а далее и более детализированных функциональных блоков. В силу естественных способностей человека требуется, прежде всего, многовариантное воспроизведение объекта изучения по схеме "от простого к сложному" в структурном и временном измерениях.
Темп предъявления информации, выработки и принятия решения относится к важнейшим показателям сложности задач. Предполагается поэтому возможность гибкого установления разных временных масштабов моделирования - замедленных, ускоренных и одинаковых по сравнению со скоростями процессов в реальных ситуациях. Замедленный темп учебного моделирования нужен, очевидно, на начальных стадиях обучения и при спокойном детальном анализе имевших место событий. Моделирование же в ускоренном темпе является вполне целесообразным при воспроизведении процессов с большими запаздываниями и инерцией, прогнозировании долгосрочных последствий рассматриваемых решений. Не обойтись, разумеется, и без реального масштаба времени. Часто наиболее приемлемым оказывается двухтем-повый режим, когда анализ информации и выбор решений делаются в реальном масштабе, а имитация операций реализации и оценивания эффектов вариантных решений осуществляется в ускоренном на порядок масштабе времени.
Система компьютерного тестирования знаний обучаемых
Поскольку обычно имеется несколько реализаций, близких к ТРП, можно в ходе выбора удовлетворить ряд дополнительных ограничений, например, по качественным признакам реализаций или по тем переменным, которые не вошли в множество {1,2, ... ,J} [69].
Блок 1.3. Выбор управляющих воздействий Uj (i) осуществляется по правилу UfO) = ЩТРП). Прогнозирование значений переменных Yj(i); j = 1, Jy, характеризующих входные воздействия объекта для і-ой типо вой реализации процесса, основано на экстраполяции медианного значения, найденного по трем последним ТРП, то есть Г (І + т)=Y(Tpn)(i) = med{Yj(Tpn)(i), Yj(rpn)(i - Ц Yj(TPfl) (і - 2)}, (6) 4 где YjfTpnj - значение j-ой выходной переменной для і-ой типовой реализации процесса; Yjapn) сглаженное с помощью алгоритма скользящей медианы значение Yjfrpn),
Вариант 2 включает два первых блока предыдущего варианта УчИМ, а также блок 2.3 корректировочных расчетов, блок 2.4 анализа практической реализуемости расчетных управляющих воздействий, блок 2.5 выбора воз действий и прогноза соответствующих выходных результатов.
Блок 2.3. Управляющие воздействия Uj(i) для і-ой типовой реализации процесса определяются на базе соответствующих воздействий для ТРП с применением пересчетной формулы: где US - оценка j-ой компоненты управляющего воздействия (решения) j = 1,./,,; Ц(ТРП)(0 то же самое для і-ой типовой реализации процесса; Wt (і) - значение /- ой компоненты контролируемых внешних воздействий; УМ) - заданное значение / - ой выходной переменной; К(ГРП)\Ч заданное значение / - ой выходной переменной ТРП; a, b- известные коэффициенты. Блок 2.4. Найденное с помощью соотношения (7) решение Uj(i) анализируется с точки зрения возможности его практической реализации, т. е. принадлежности к области vJJ допустимых решений. Анализ сводится к проверке соответствия решения ограничениям реализующей подсистемы производственного объекта, как допустимое множество значений для каждой составляющей решения, функциональные ограничения, точностные ограничения. Реализуемость решения для і-ой типовой реализации процесса во многих случаях зависит также от решений, принимаемых на предшествующих циклах. Если решение не удовлетворяет условиям реализуемости, то осуществляется возврат к предыдущему блоку УчИМ, с помощью которого вырабатывается новое управляющее воздействие. Решение, удовлетворяющее условиям, передается в реализующую или использующую подсистему МИОС. Блок 2.5. Выбор управляющих воздействий делается по правилу: u ;(i)=ut(i).
Прогноз выходных переменных Yj(i) осуществляется с помощью соотношения (8) +/ ;(о-п,,,,( )] где d, е, f - известные коэффициенты; La - количество учитываемых внешних воздействий; Lb - количество учитываемых заданий на выходные переменные.
Вариант 3 включает два первых блока предыдущего варианта УчИМ, а также блок 2.3 корректировочных расчетов, блок 2.4 анализа практической реализуемости расчетных управляющих воздействий, блок 3.5 выбора воздействий и прогноза соответствующих выходных результатов.
Блок 3.5. Выбор управляющих воздействий делается по правилу u";{i)=ut(i). Трехвариантное прогнозирование значений переменных Y""(i + m), Y" 2(i + m), Y""(i + m), характеризующих выходные воздействия объекта осуществляется по алгоритмам экспоненциального сглаживания различных порядков. Подчеркнем, что все три варианта УчИМ интегрированы между собой (рисунок 3). Во-первых, - за счет единой базы данных, во-вторых, - за счет наличия общих блоков. Другие, более сложные варианты УчИМ для задачи управления циклическим процессом и прогнозирования результатов, отли чаются от рассмотренной трехвариантной модели более сложными правила г ми проверки достоверности данных и способами их отображения обучаемым, учетом близости прошлых реализаций процесса к текущему моменту времени при выборе ТРП, нелинейными пересчетными соотношениями с адаптацией коэффициентов.
Многовариантная имитационная обучающая система "Сглаживание и прогнозирование"
Вариант предъявления теста с дискеты привлекателен своей простотой, но имеет существенные ограничения на пространство, выделяемое для хранения ведущей программы, тестовых заданий и ответов тестируемого, что затрудняет использование мультимедийных элементов (особенно звуковых и видеофрагментов).
Большая ёмкость жёсткого диска автономного компьютера снимает ограничения дискетного варианта. Однако в этом случае пользователю потребуются дополнительные носители информации (набор дискет или компактный диск) и отдельная процедура, чтобы установить необходимые компоненты теста.
При работе в классе установка и обслуживание теста на каждом компьютере требуют значительных трудозатрат, для сокращения которых имеет смысл объединить компьютеры в локальную сеть и разместить программное обеспечение и тестовые задания на общедоступном диске файлового сервера. Работоспособность указанной схемы зависит от пропускной способности сети и производительности сервера.
Вариант предъявления теста через Интернет допускает множество реализаций с разными ответами на ключевые вопросы: - Нужно ли клиенту до начала тестирования получать с сервера и устанав-ливать на своём компьютере дополнительное программное обеспечение? - Необходимые тестовые задания загружаются предварительно или по ходу тестирования? - Обработка ответов и подсчет набранных баллов производится на локаль 0 ном компьютере или на удаленном сервере?
Получение дополнительного программного обеспечение и его установка значительно усложняют процедуру тестирования. При этом критическими являются следующие параметры: - объём программного модуля, получаемого с сервера; ц. - пропускная способность каналов связи; - количество клиентов.
Предварительная загрузка тестовых заданий позволяет пользователю: - выбрать удобное время, когда всё работает быстрее и стоит дешевле, получить необходимые материалы, отключиться от глобальной сети и спокойно работать над тестом, не беспокоясь об оплате каждой минуты под-ключения; - избавиться от томительного ожидания появления на экране следующего тестового задания; - совместно и многократно использовать (например, в локальной сети) загруженные ранее файлы.
. В свою очередь загрузка тестовых заданий по ходу тестирования: - даёт возможность быстрее начать работу и оценить необходимость ее продолжения (например, в случае самоконтроля); - является единственно возможной, когда заранее неизвестно, какое задание будет следующим (например, при адаптивном тестировании); - уменьшает объём передаваемой информации и оплату трафика, загружая и. лишь реально используемые задания и программные компоненты.
Место обработки ответов и подсчёта набранных баллов определяется: - целями тестирования (самоконтроль или аттестация); - необходимостью централизации данных (например, для анализа резуль татов апробации новых тестовых материалов).
При любом способе предъявления теста необходимо реализовать функции начала, приостановки, продолжения и завершения сеанса тестирования. Чтобы начать работу с тестом, пользователь должен указать свой идентификационный номер, полученный в момент регистрации, а система должна его проверить. Выполнение теста в любой момент может быть приостановлено: - по желанию тестируемого с разрешения преподавателя; - по причине сбоя аппаратуры или программного обеспечения.
Для нормального продолжения работы с тестом необходимо знать состояние сеанса в момент приостановки: перечень выполненных заданий, данные на них ответы, истраченное время и т.д. Непредсказуемость аварийных приостановок заставляет систему периодически сохранять состояния всех ак тивных сеансов на надёжном носителе информации. При этом отдельным вопросом является правильный выбор периода — частое сохранение приводит к снижению производительности системы, редкое может стать причиной потери важных промежуточных данных.
Завершение сеанса тестирования может быть добровольным (по желанию тестируемого с разрешения преподавателя) или принудительным (например, если закончилось отведённое время). В любом случае возврат к работе над тестом, как правило, невозможен. Получив сигнал о завершении сеанса, система либо на месте подсчитывает и сообщает набранные баллы, либо формирует протокол тестирования для отправки на обработку удаленному серверу.
В системе компьютерного тестирования реализованы показ, учёт и контроль отведенного, истраченного и оставшегося времени, временные ограничения могут быть назначены не только всему тесту, но и отдельным разделам или заданиям.
