Нейросетевые рейтинговые системы в задачах контроля качества подготовки кадров

• Автор: Шурупов, Андрей Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 191 с.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. Проблемы и направления развития рейтинговых систем управления учебным процессом
1.1. Проблемы информатизации и управления учебным процессом в высших государственных образовательных учреждениях
1.2. Сравнительный анализ рейтинговых систем непрерывного контроля, применяемых в отечественных и зарубежных высших учебных заведениях
1.3. Информационно-технологическая модель управления учебным процессом
1.4. Постановка задачи разработки математического обеспечения подсистемы поддержки принятия решений на основе интегральных рейтинговых показателей
Выводы
Глава 2. Методы анализа и синтеза иерархических схем принятия решений на основе взвешенного голосования
2.1. Функциональное строение иерархических схем принятия решений на основе взвешенного голосования
2 1.1. Основные понятия
2.1.2. Общие теоремы о функциональной разделимости
2.1.3. Описание декомпозиций для булевых пороговых функций
2.1.4. Описание декомпозиций для к-значных пороговых функций
2.1.5. Сложность определения декомпозиционной структуры пороговых функций
2.2. Методы синтеза иерархических схем принятия решений на основе взвешенного голосования
2.3. Применение методов системного анализа и искусственного интеллекта для синтеза решающей функции и настройки ее весовых коэффициентов

2.3.1. Экспертные методы определения весов решающей функции и формирования обучающей выборки
2.3.2. Аналитические методы восстановления частично определенных пороговых функций
2.3.3. Адаптивные методы настройки весов многослойной нейронной сети
2.4. Математические методы анализа тенденций и выработки прогнозов качества обучения на основе рейтинговых показателей
2.4.1. Методы проверки адекватности интерполяции
и прогнозирования рейтинговых рядов
2.4.2. Методы восстановления пропущенных измерений рейтинга
2.4.3. Методы прогнозирования рейтинговых рядов
Выводы
Глава 3. Практическая разработка рейтинговой системы контроля
3.1. Формирование математических моделей рейтингов и построение иерархической процедуры вычисления
ин тегрального рейтинга студентов
3.2. Методики анализа рейтингов и выработки рекомендаций
по корректировке учебного процесса
3.3. Оценка положительного эффекта внедрения рейтинговой системы
Выводы
Заключение
Литература
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. Система высшего образования России переживает период реформ. Мпогопрофильность, изменение структуры системы целевой подготовки кадров в сочетании с сокращением государственных субсидий и другие объективные причины приводят к необходимости вводить гибкие схемы подготовки специалистов, характеризующиеся интенсификацией и информатизацией обучения, возможностью динамической коррекции учебных планов, дистанционными формами обучения. В условиях внедрения интенсивных и дистанционных технологий обучения повышается роль систем непрерывного контроля за качеством обучения.
Первые работы в этой области появились достаточно давно (см. 11 ], [2]). В них отмечались недостатки применяемых шкал измерения степени обученности студентов, предлагались приемы повышения интенсивности обучения и использование рейтингов для диагностики учебного процесса.
Последние пять лет отмечены большим количеством публикаций по теме использования рейтингов в учебном процессе (см. [3], [4|, [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12] и др.). В качестве типичных представителей рейтинговых систем можно отметить АРСУОС «Тимирязевец» ([12]), “РИТМ” ([3]), модульно-рейтинговые системы (]В]). Для всех работ характерны такие черты, как: системное осмысление процесса подготовки специалистов, компьютерное моделирование деятельности вуза, использование новых квапиметрических технологий, математическое моделирование процессов обучения, применение интегральных показателей обученности - рейтингов.
В то же время работа по исследованию и практической реализации методов непрерывного контроля не носит комплексного

Усложнение структуры информационных потоков, а,
Рис. 1.2. Модель подготовки специалиста в вузе, учитывающая тенденции обучения.
следовательно, и управления учебным процессом приводит к необходимости разработки и использования системы поддержки принятия решений по управлению учебным процессом. В этом случае выработка оценок и рекомендаций по управлению основана на анализе информационных потоков, следовательно, на использовании формальных математических методах обработки данных. Таким образом, естественно возникает задача формального описания информационных потоков в системе управления учебным процессом.
С другой стороны, выработка рекомендаций как функция системы