Модели и информационная система для оценки профессиональных знаний специалистов промышленного производства

• Автор: Никаев, Станислав Александрович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 183 с. : ил.

I. Тестовый контроль знаний и проблема понимания естественного языка. Тестовые задания открытого типа.
1.1. Общие положения тестового контроля знаний. Современная классификация тестов. Тестовые задания открытого типа.
1.2. Системная организация естественного языка. Вопросы формального понимания естественного языка.
Заключение.
II. Модель знаний таксономического характера и методология их оценки на основе тестовых заданий открытого типа.

2.1. Модель эталонных знаний таксономического характера.

2.2. Гипотетическая модель субъективных знаний таксономического характера.

2.3. Модели иерархического списка для представления знаний таксономического характера при проведения тестирования на основе заданий открытого типа.
2.4. Алгоритм перехода от естественно-языкового представления знаний таксономического характера в виде иерархического списка к гипотетической модели.

2.4.1. Алгоритм перехода от фразовой к лексической модели иерархического списка

2.4.2. Алгоритм перехода от лексической к семантической модели иерархического списка
2.4.3. Алгоритм перехода от семантической модели иерархического списка к гипотетической модели знаний таксономического характера
2.5. Методика оценки субъективных знаний таксономического характера.
Заключение.
III. Анализ и структура информационной системы оценки знаний таксономического характера на основе применения тестовых заданий открытого типа
3.1. Концептуальная схема системы оценки знаний
3.2. Проект информационной системы
3.2.1. Модель данных информационной системы
3.2.2. Модель логической структуры информационной системы
Заключение
IV. Программная реализация и применение информационной системы оценки знаний таксономического характера на основе применения тестовых заданий открытого типа
4.1. Программная реализация информационной системы
4.2. Применение информационной системы
Заключение
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Приложение 1
Приложение 2
Приложение 3

В различных отраслях промышленности, науки и техники существует стремление к обобщению, упорядочиванию, систематизации и классификации знаний, так как знания именно в систематизированном виде наиболее доступны для понимания и передачи от человека к человеку. С этой точки зрения систематизацию знаний, как научное явление, можно рассматривать как один из фундаментальных процессов в науке. При этом для наиболее наглядного представления знаний в систематизированном виде часто используются таксономические структуры, то есть структуры однотипных элементов предметной области, в которых предусмотрена иерархия групповых соотношений, установленных по разным параметрам, так что эта группировка однозначно указывает размещение групп относительно друг друга и положение каждого элемента в системе. Таксономические структуры позволяют представить комплексно, в сжатом и достаточно наглядном виде многие упорядоченные структуры взаимосвязанных элементов: различные классификации, составные части конструкций машин и механизмов и т.п. Часто они образуют как бы основу теоретических знаний по дисциплине или специальности, знание которой для специалистов соответствующего профиля является обязательным. В этом случае, при осуществлении контроля знаний по некоторому теоретическому курсу, контроль качества усвоения указанных выше знаний становится первостепенным по своей важности.
В настоящее время основой контроля качества профессиональных знаний специалистов является тестовый контроль знаний. Анализ современного состояния в этой области показывает, что наиболее распространенным типом тестовых заданий, применяемых для тестового контроля профессиональных знаний, являются задания закрытого типа, которые предполагают выбор испытуемым одного или нескольких ответов из предварительно разработанного списка их возможных вариантов. Их широкое применение в первую очередь обуслов-
• переход от Ас к множеству всех вариантов интерпретации ответа {ПіСГ, АмСГ} (2.7), где М — произведение количества вариантов интерпретации всех пунктов списка, при этом каждый вариант Цсг представляется в виде множества таксономий по каждому из выделенных классов эквивалентности понятий ПО {АцСГ, ..., АіуСГ} (2-3) - выполняет блок выделения таксономических структур (БВТС).
Для описания сложных составных объектов, используемых в алгоритмах, будем использовать структуру фрейма [52, 55, 63], который можно представить в виде: Б = {<пі, т<пк, тк>}, где Б — имя фрейма, Пі — имя слота, Ш| — заполнитель (значение) слота. Имена слотов могут являться одновременно именами фреймов более низкой иерархии: Пі = {<4ь Уі> <^, У|>}, а имена фреймов соответственно могут быть именами слотов другого фрейма более высокой иерархии: Н = (<Рь СЬ> <РП, ()„>}. Значениями слотов могут быть знания как декларативного, так и процедурного характера. В нашей работе будем использовать слоты со знаниями декларативного характера. Для удобства обращения к значению слота гщ с именем п; фрейма Р в алгоритмах будем использовать синтаксис: «Р.щ».
Рассмотрим последовательно каждое из указанных преобразований.
2.4.1. Алгоритм перехода от фразовой к лексической модели иерархического списка.
Сформулируем задачу построения алгоритма перехода от фразовой модели иерархического списка ПФ (2.9) к лексической модели Пл (2.10), которую выполняет блок БРЛ (рис.2.3).
На основе модели Пф и информации о лексике ПО из тезауруса, заданного отношением Бі, модели эталонной таксономии Пэ (2.6) необходимо создать алгоритм формирования модели ПлКаждую і-ю запись тезауруса Бь представим в виде фрейма с именем