Автоматизация подготовки персонала промышленных предприятий с использованием объектно-ориентированной интегрированной обучающей среды

• Автор: Пашков, Даниил Александрович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 159 с.

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. КОНЦЕПЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ СЕТЕВОЙ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ОБЪЕКТНООРИЕНТИРОВАННОЙ СРЕДЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

1.1. Роль и место интегрированной среды в современном процессе образования

1.2. Анализ подходов, принципов и методов проектирования АОС

1. 3. Анализ состояния и архитектура авторских систем.

1.4. Архитектура ИООС для подготовки персонала промышленных предприятий.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА СЕМАНТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ИООС

2.1 Формализованное описание концептуальной модели данных.

2.2 Разработка концептуальной схемы по предметной области Учебный материал.
2.3. Анализ целевых показателей обучения
2.3.1. Количественные показатели
2.3.2. Качественные показатели
2.4 Разработка реляционной схемы БД учебного материала
Выводы по главе 2.
ГЛАВА 3. МЕТОДЫ АНАЛИЗА УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ
3.1. Методы анализа учебных фрагментов
Выводы по главе 3.
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АДАПТИВНОЙ ИООС
4.1. Анализ программных и коммуникационных средств для разработки ИООС.
4.1.1. Анализ систем и методов хранения данных.
4.1.2. Анализ серверов.
4.1.3. Анализ языков программирования
4.1.4. Обзор каналов связи.
4.2. Схема функционирования ПО ИООС
4.3. Программная реализация ИООС на vi.
4.4. Разработка основных модулей ИООС
4.4.1. Функции модулей ИООС
4.4.2. Реализация подсистемы тестирования
4.5. Применение комплекса программ.
4.5.1. Определение требований к программному комплексу ИООС
4.5.2. Установка программного Обеспечения
4.5.3. Использование инструментального комплекса.
4.6. Результаты внедрения программного комплекса.
Выводы по главе 4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ


Предлагается использовать классификацию, предложенную В. П. Беспалько. Анализ и оценка знаний в целом по УК. Были сформулированы их цели и решаемые на каждом из них задачи. На основе анализа, принимая во внимание требования к ИС, был разработан алгоритм адаптивного тестирования. Ключевые слова. Используются четыре, основных типа тестов: входной, для самоконтроля, контрольный и финальный. Адаптивность обучения определяется тем, что при выдаче заданий должны учитываться знания, которыми располагает обучаемый, качество их усвоения и степень знания. Для определения необходимой сложности задачи вводится интегрированный показатель знаний ученика. Таким показателем является рейтинг, который учитывает общий- уровень знаний ученика по курсу и позволяет при тестировании выдавать задачи, уровень сложности которых соответствует уровню знаний ученика. Рейтинг формируется в процессе решения задач: увеличивается в случае успешного решения и уменьшается в случае неуспешного. При формировании рейтинга учитывается также сложность задачи (вопроса). Тестирование завершается при достижении ряда условий, в т. Финальный контроль знаний выполняется по алгоритму, аналогичному контрольному. В ходе тестирования проводится проверка корректности оценки, полученной в ходе контрольного тестирования, и возникает вероятность ее изменения при условии демонстрации лучших или худших знаний. В четвертой главе решается задача разработки методов и алгоритмов анализа учебных фрагментов (учебной информации) и разработка инструментального комплекса ИООС. Следует отметить, что цели анализа УФ соответствует не точное число кластеров с определенными элементами в каждом из них, а некоторое приближенное разбиение, дающее администратору системы (автору курса) представление об устойчивых группах, близких по свойствам* учебных фрагментов. Так как процесс анализа УФ может повторяться многократно, то важно, чтобы имелась возможность провести классификацию обоснованным, надежным и экономным способом. Этим требованиям полностью удовлетворяют динамические методы кластерного анализа, нашедшие широкое применение во многих областях научных исследований. В диссертации разработан метод динамической классификаций учебных фрагментов, которые в сочетании с методом вектора спада дают удовлетворительные результаты процесса анализа. Предлагается обобщенная архитектура взаимодействия, формулируются требования к комплексу. Для реализации инструментального комплекса ИООС на основе сформулированных выше требований выбрана платформа для разработки; язык программирования; среда хранения данных, а также ПО web-сервера. Анализ ПО позволил определить в качестве web-сервера - Apache, СУБД -MySQL, Access; языка программирования - Java-script. Комплекс программных средств функционирует на основе технологии «клиент-сервер», где в качестве клиента выступает Интернет-броузер, а в роли сервера - связка СУБД и web-сервера. Управление и интерфейс с пользователями обеспечивает комплекс программных модулей, исполняемых на сервере. ПО, написанное на языке Java-script, формирует HTML-страницы для клиента (броузера), обрабатывает клиентские запросы; для взаимодействия с сервером БД используются SQL-запросы. На основе формализованных функций и сформулированных требований к каждому из компонентов, был разработан прототип системы, реализующий только тестирующую и административную компоненту. Апробация результатов. Основные научные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры «Автоматизированные системы управления» МАДИ (ГТУ) в - годах, на научно-методических конференциях МАДИ (ГТУ) (Москва, - годы), а также на международной конференции «Информационные и телекоммуникационные технологии в интеллектуальных системах». Публикации. Отдельные положения диссертации отражены в 7 печатных работах. Объем работы и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав основного текста, общих выводов по каждой главе, заключения, списка использованных источников (6 наименований) и приложения.