Математические модели управления знаниями в информационных обучающих системах

• Автор: Жуков, Дмитрий Олегович
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 344 с. : ил.

Содержание
Введение.

Глава 1. Основные задачи управления в системах автоматизированного обучения.

1.1. Цель управления знаниями обеспечение качества образования

1.1.1. Роль знаний в современном обществе.

1.1.2. Дерево целей управления, качество и мера качества знаний

1.1.3. Детализация постановка задач управления знаниями в АИОС

1.2. Объектноориентированное описание знаний.

1.2.1. Шкалы измерений знаний.

1.2.2. Знание как нечеткое множество

1.2.3. Выводы.

1.3. Модели представления и управления знаниями в АИОС
1.4. Управление диагностикой знаний.
1.4.1. Методы контроля знаний.
1.4.2. Модели оценки знаний.
1.4.3. Выводы.
1.5. Управление человекомашинным общением в АИОС
1.5.1. Роль человекомашинного интерфейса в АИОС
1.5.2. Графический интерфейс пользователя И в АИОС
1.6. Взаимодействие различных групп пользователей с АИОС.
1.7. Выводы
Глава 2. Математические модели управления знаниями
2.1. Эффективность и управление обучением
2.2. Модель бинарного информационного потока при управлении представлением знаний.
2.2.1. Формализация модели представления знаний.
2.2.2. Краевые задачи и дифференциальные уравнения Нго порядка.
2.2.3. Постановка и решение краевых задач при управлении обучением .
2.2.4. Количество информации в процессе представления знаний
2.2.5. Определение числа шагов обучения.
2.2.6. Математическая модель коллективного обучения.
2.3. Модель многопоточного процесса представления знаний.
2.4. Выводы
Глава 3. Алгоритмы эффективного управления диагностикой знаний
3.1. Алгоритмы диагностики знаний близкие к адаптивному тестированию
3.1.1. Контроль знаний по методике уточняющих вопросов
3.1.2. Алгоритм анализа результатов при оценке зачетнезачет
3.1.3. Алгоритм анализа результатов при оценке неудовлетворительно удовлетворительнохорошоотлично
3.2. Классическая модель адаптивного тестирования
3.2.1. Расчет трудности заданий.
3.3. Оптимизированная модель адаптивного тестирования
3.4. Экспериментальная проверка оптимизированной модели адаптивного тестирования
3.5. Выводы
Глава 4. Роль человекомашинного интерфейса при управлении
обучением.
4.1. Создание графического интерфейса пользователем
4.2. Создание графического интерфейса с учетом характеристик пользователя
4.3 Адаптация графического интерфейса
4.4. Выводы
Глава 5. Управление информационными процессами в АИОС.
5.1. Модель данных и структура баз данных обучающих систем.
5.2. Выбор СУБД для автоматизированной обучающей системы.
5.3. Передача и обработка информации в обучающих системах
5.4. Экспериментальная проверка эффективности обработки информации в АИОС.
Глава 6 . Программная реализация АИОС и проверка разработанных
моделей управления.
6.1. Архитектура автоматизированных обучающих систем.
6.2. Подготовка материалов курса для использования в АИОС
6.3. Реализация процесса обучения
6.4. Программная реализация разработанных АИОС.
6.5. Экспериментальная проверка эффективности разработанных обучающих систем
6.6. Выводы
Основные результаты диссертационной работы
Приложение
Акты о внедрении результатов диссертации.
Свидетельства, выданные РОСПАТЕНТ на программы, разработанные по результатам диссертации.
Свидетельства, выданные РОСПАТЕНТ на базы данных, разработанные по результатам диссертации
Свидетельства, выданные ОФАП на компьютерные программы, разработанные по результатам диссертации
Дипломы и медали, полученные за разработки, выполненные по результатам диссертации.
Литература


Это обстоятельство актуализирует изменение улучшение подходов к технологиям мониторинга качества образования и к его квалиметрическому обеспечению. Для того, чтобы управлять знаниями и обеспечить необходимое качество образования нужно описать процесс управления и определить понятия качества знаний, как совокупности критериев, описывающих их свойства и ввести понятие мер качества. Описание управления лучше всего проводить с помощью дерева целей. На рис. Рис. Как видно из рисунка 2 полный учет и описание всех процессов даже в декларативной форме не представляется возможным. Кроме того, полная формализация критериев качества знаний и образования вряд ли также возможна, т. В связи с этим, значительную роль здесь играет экспертное оценивание показателей качества и использование автоматизированных систем поддержки принятия решений, в частности можно сослаться на работы , профессора Литвак Б. Г., который внес существенный вклад в теорию и практику использования экспертных технологий при принятии решений в сложных системах управления, включая деятельность аккредитационных служб, что является особо важным в сфере обеспечения качества образования. В то же время, построение математических моделей там где это возможно позволяет нащупать связи между критериями качества знаний и управляющими воздействиями. Для создания полезной на практике модели необходим выбор и детализация более узкого направления управления знаниями, что позволит сформулировать задачу управления на математическом уровне. Следует учесть, что качество математической модели определяется не столько описанием многообразия явлений и процессов в изучаемом объекте, сколько полезностью получаемых с помощью этой модели результатов. При оценке полезности системы управления качеством знаний следует учитывать не то, насколько многообразны применяемые методы измерения качества и законы управления качеством, а то, насколько эта система ориентирует на решение поставленных задач. Квалиметрия образования и проблема оценок играет самую важную роль в управлении образованием. Кроме того, для управления необходимо ввести понятие меры качества. Существует большое многообразие , классификационных подходов к вопросу о группировке свойств элементов качества и их мер показателей качества это связанно с множеством признаков, по которым можно производить классификацию. Выбор модели оценки качества завершает собой совокупность процессов выбора показателей качества, отображений шкалирования, методов измерений, эталонов, весовых коэффициентов и т. Модели оценки на основе операций свертывания. Наиболее употребимыми из них являются аддитивные модели , и их обобщения сепарабельные модели ,. Суть данных моделей скалярное произведение двух векторов вектора частных мер оценки качества в некоторой шкале и вектора весов или весовых функций. Модели оценок удельного типа. Модели оценок интегрального типа объединяют широкий спектр показателей качества, формируемый в двумерном пространстве мер качества М эффект V техническое качество V потребительная стоимость V затраты. Э мера экономических свойств. Структура и интерпретация мер качества в числителе и знаменателе могут иметь различное содержание в зависимости от целей оценки ,, . Модели оценок на основе операций нормировки и разности. Большинство моделей оценки в том числе и приведенные выше на заключительных этапах связано с применением операций нормировки и разности . Относительные показатели качества качество результата, качество основного результата. Эти показатели оценивают степень достижения цели и представляют собой отношение результата полезного эффекта к цели. Разностные показатели качества рассогласование результата основного результата. Эти показатели представляют собой разности результата и цели. При проведении сравнения качества, можно проводить попарное сравнение, при котором один из объектов можно выбрать в качестве эталона. Метод попарного сравнения также является очень хорошим при работе с показателями качества, принадлежащими множеству ЭджвортаПарето качества объектов не находятся в отношении доминирования или имеют несравнимый характер. У2, Щ, .