CC BY
14
ТРАНСПОРТ
Я.А. Борщенко
Курганский государственный университет, г. Курган
ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ЗНАНИЙ СПЕЦИАЛИСТОВ АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА
Необходимость подготовки грамотных высокообразованных специалистов во всех отраслях не вызывает сомнения. При этом, бесспорно, актуальными являются проблемы, связанные с качеством предоставления образовательных услуг.
Важнейшим направлением подготовки является повышение квалификации на курсах по обеспечению безопасности движения на автомобильном транспорте.
Один из важнейших аспектов всех форм обучения -качественная аттестация обучаемого на предмет усвоения учебного материала, проводимая в форме разных способов контроля знаний, в том числе зачетов, экзаменов и тестирования. Одним из перспективных направлений в указанной проблематике является создание и применение методов оценки и контроля качества образовательного процесса. В рамках данного направления ведутся интенсивные разработки практически в каждом вузе как нашей страны, так и за рубежом. Анализ работ в данном направлении показывает, что применяемые методы и алгоритмы контроля и оценки качества образовательной деятельности направлены на решение узкоспециализированных задач [1,2,3].
Несмотря на результаты, достигнутые в этой области, весьма важными являются работы как по созданию новых, так и по развитию существующих систем оценки и контроля качества образовательной деятельности, позволяющих решать более сложные задачи на базе современной вычислительной техники [3,5,6,7].
Применение экспертного оценивания позволяет получить наиболее полную информацию о состоянии образовательного процесса и особенно тех его составляющих, для оценки которых невозможно использовать количественные показатели.
В настоящее время в различных областях человеческой деятельности в целях повышения качества планирования и управления разрабатываются и всемерно внедряются методы экспертизы. Экспертиза представляет собой мощное средство переработки слабо формализованных данных, которое позволяет выделить наиболее обоснованные утверждения специалистов-экспертов и использовать их, в конечном счете, для подготовки различных решений. Использование аппарата экспертного оценивания для определения качества образовательного процесса помогает значительно упростить решение этой трудно формализуемой задачи.
Экспертная деятельность в области образования -система действий, выполняемых с привлечением специалистов, для анализа и оценки качества образовательного процесса с целью повышения обоснованности принимаемых решений в условиях частичной неопределенности, противоречий или конфликтов.
Наиболее важными направлениями совершенствования экспертных систем оценки образовательных услуг являются следующие:
■ обоснованный отбор и формирование экспертной группы;
■ разработка оптимальных систем оценивания;
■ создания автоматизированных адаптивных экспертных систем.
Одним из существенных условий повышения надежности экспертных оценок социальных объектов является научно обоснованный отбор и формирование экспертной группы. Так, было выявлено, что точность групповой оценки экспертов зависит от численности экспертной группы: уменьшение числа экспертов ведет к снижению точности оценок, т. к. оценка каждого эксперта приобретает больший вес, увеличивается роль субъективного фактора. Однако при большом количестве участников экспертизы усложняется обработка их суждений, становится сложным выявить согласованность их мнений.
В настоящее время количественный и качественный состав группы экспертов является сравнительно постоянным фактором и определяется уровнем компетентности экспертов.
Наиболее серьезным пробелом существующих методов оценки уровня знаний студентов, а в конечном итоге образовательных услуг, является использование традиционной оценочной шкалы, усреднение при выводе результирующей групповой оценки экспертов. Следует отметить, что проблема стройной, точной и простой системы оценивания стоит как для традиционной экспертизы, т.е. проведение промежуточных или заключительных экспертиз, так и в случае автоматизированных систем оценки знаний с применением ЭВМ.
Таким образом, существует актуальная проблема повышения достоверности оценки знаний специалистов.
Автор предлагает решение данной проблемы на основе разработки нечеткой экспертной системы с параметрами золотого сечения.
Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи:
■ синтез оптимальной оценочной шкалы, определение ее формального и лингвистического представления;
■ разработка алгоритма и программы нечеткой экспертной системы для вывода результирующей групповой оценки экспертов;
■ разработка правил использования экспертной системы оценки знаний для традиционных методов аттестации и автоматизированных тестовых систем.
Решение проблемы предполагается осуществлять с помощью новой шкалы оценивания экспертами путем ее расширения на основе добавления к оценке по пятибалльной шкале плюсов «+» или минусов «-». Общепринятая оценочная шкала хотя и имеет пять дискретных значений, но реально применяется только четыре, исключив низшую оценку - единицу. Очевидно, что детализация отрицательного результата не так важна, что и является следствием малой применимости оценки «1». В то же время остальные оценки знаний имеют простые и понятные лингвистические описания: «неудовлетворительно», «удовлетворительно», «хорошо» и «отлично». Применение «+» и «-» для расширения шкалы, а следовательно, и повышения точности оценки более привычно, чем применение новых шкал, например 100-балльной, или представление оценки в десятых или сотых долях баллов пятибалльной шкалы. Уже применение двух знаков, т.е. «++» или «—» дает увеличение точности в 4 раза - 16-балльная шкала (расширенная 4-балльная).
Однако окончательная оценка должна быть дискретной обычной пятибалльной (четырех-балльной) шкале. Также следует отметить, математические системы не могут оперировать с такими выражениями, то есть применять данную шкалу напрямую, для вывода результирующей групповой оценки экспертов не представляется возможным.
Для решения данной задачи - формализации данной шкалы - предлагается использовать фундаментальное правило деления целого на дискретные элементы -правило золотого сечения, по которому единичный отрезок делится в соотношении 0,618 и 0,382, а их отношение является основной «золотой» константой — Ф=1,618. Причем данные числа носят иррациональный характер, при этом исследования ученых [2,8,9] показывают важность и постоянство данных соотношений в развитии и устойчивости живой и не живой природы.
Формально доля балла д, являющиеся выражением «+» или «-», будет:
А = +^0,382, (1)
где /-количество плюсов или минусов данной оценки.
Таким образом, 4+ =4,382 балла, 4++ =4,618 балла и т.д. Нтмж Дг =1
Используя выражение (1), можно использовать практически неограниченные возможности детализации с применением «+» и «-».
Для вывода результирующей групповой оценки экспертов предлагается использовать нечеткую логику, а именно нечеткую экспертную систему, в которой входными факторами будут являться оценки экспертов, а выходом ее будет четкая результирующая оценка, окончательная дискретизация которой до одного балла производится опять же с применением «золотой» пропорции.
Нечеткая экспертная система - экспертная система, которая для вывода решения использует место Булевой логики совокупность нечетких функций принадлежности и правил. Правила в нечеткой экспертной системе имеют обычно вид, подобный следующему:
ПРАВИЛО <#>: Если «х низок» И «у высок», То 7. -средний,
где х и у - входные переменные (для которых известны значения);
7. - выходная переменная (значение, которое будет вычислено);
низко - функция принадлежности (нечеткое подмножество), определенная на переменной х;
высоко - функция принадлежности, определенная на переменной у;
среднее - функция принадлежности, определенная на переменной 7..
Антецедент правила (предпосылка правила) описывает, когда правило применяется, в то время как заключение (следствие правила) назначает функцию принадлежности к каждому из выведенных значений переменных. Большинство инструментальных средств, работающих с нечеткими экспертными системами, позволяет применять в правиле несколько заключений. Совокупность правил в нечеткой экспертной системе известна как база знаний [1,4].
Основные достоинства нечетких систем - гибкость, простота построения и применения. Входными и выходными переменными в таких системах являются нечеткие числа (лингвистические переменные), ключевой характеристикой которых являются функции принадлежности. Такой подход позволяет оперировать с выражениями, имеющими лингвистическое описание, то есть для
нашего случая: «неудовлетворительно», «удовлетворительно», «хорошо» и «отлично». Предлагается использовать функцию нормального распределения с параметрами «золотой пропорции» в качестве функции принадлежности, что позволит наиболее адекватно характеризовать процесс оценивания как стохастический и нелинейный.
Система работает на основе логических правил, в виде предложений условия: Если... ТО.... Количество правил будет определяться количеством входных переменных и типом задачи. Нечеткие экспертные системы реализуют различную важность входных факторов и нелинейность влияния их на выход. Применение нечетких экспертных систем оценивания показывает свою эффективность при количестве входных оценок (факторов) от трех до пяти. Увеличение факторов более семи значительно увеличивает число правил и затрудняет управление логической структурой системы.
Так при итоговой аттестации всех членов экспертной комиссии можно разделить на группы по уровню значимости и равнозначности оценок экспертов: председатель, рядовые члены и т.д. Таким образом, внутри выделенной группы предлагается выводить среднюю оценку по расширенной шкале. В результате нечеткая экспертная система будет иметь пять входных оценок разной степени значимости, что достаточно для корректного вывода результирующей оценки. Подытожив вышесказанное, структуру программного модуля оценки знаний на основе нечеткой экспертной системы с параметрами золотого сечения графически можно представить в виде блок-схемы (рис. 1).
Рис. 1. Структура программного модуля оценки знаний на основе нечеткой экспертной системы с параметрами золотого сечения
Важным моментом является отсутствие необходимости программирования самой нечеткой системы. Так как современные аналитические программные пакеты, такие как MATLAB, имеют в своем составе модель с графическим интерфейсом для создания конкретных нечетких систем [4].
Список литературы
1. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П.Принятие решений на
основе нечетких моделей: Примеры использования. - Рига: Знание, 1990. - 184 с.
2. Васютинский Н. А. Золотая пропорция. - М.: Молодая гвардия, 1990. -
238 с.
3. Качество образования. Достижения. Проблемы. Материалы IV
Международной научно-методической конференции / Под общ.
СЕРИЯ «ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ», ВЫПУСК 3
23
ред. А.С.Вострикова. - Новосибирск. Изд-во НГТУ, 2001. - 443 с.
4. Леоненков А.В. Нечеткое моделировниае в среде MATLAB и
fuzzyTECH. - СПб.: БХВ-Питербург, 2003. - 736 с.
5. Марухина О.В., Берестнева О.Г. Системный подход к оценке качества
образования //Стандарты и качество. -2002.-№ 4.-С. 35-36.
6. Марухина О.В., Берестнева О.Г. Системный подход к оценке
качества высшего образования //Открытое образование. -2002. -№ 3.-С. 38-42.
7. Смирнова Н.В. Структурно-функциональные характеристики
образовательного процесса// Теоретический журнал CREDO.-2001.-№25.
8. Стахов А. П. Коды золотой пропорции. - М.: Радио и связь, 1984. -152 с.
9. Шевелев И. Ш., Марутаев И. А., Шмелев И. П. Золотое сечение: Три
взгляда на природу гармонии. - М.: Стройиздат, 1990. - 343 с.
Я.А. Борщенко
Курганский государственный университет, г. Курган
БОРТОВЫЕ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДИЗЕЛЕЙ
С 1996 года окончательно вступил в силу и стал обязательным для всех легковых и легких коммерческих автомобилей, продаваемых на американском рынке, стандарт OBD II. Немного позже европейские законодатели приняли его за основу при разработке требований EURO 3, в числе которых есть и требования к системе бортовой диагностики - EOBD. В ЕЕС принятые нормы в полном объеме действуют с 2001 года.
Аббревиатура OBD-II расшифровывается достаточно просто - On Board Diagnostic II, что в переводе означает бортовая самодиагностика, II поколение. OBD-II - это целая система или комплекс мероприятий, направленных на уменьшение загрязнения окружающей среды современными автомобилями (в первую очередь, конечно, имеется в виду уменьшение выбросов токсичных компонентов, содержащихся в выхлопных газах автомобилей). Требования стандарта OBD-II предусматривают:
- стандартный диагностический разъем;
- стандартное размещение диагностического разъема;
- стандартный протокол обмена данными между сканером и автомобильной бортовой системой диагностики;
- стандартный список кодов неисправностей;
- сохранение в памяти ЭБУ кадра значений параметров при появлении кода ошибки («замороженный» кадр);
- мониторинг бортовыми диагностическими средствами компонентов, отказ которых может привести к увеличению токсичных выбросов в окружающую среду;
- доступ как специализированных, так и универсальных сканеров к кодам ошибок, параметрам, «замороженным» кадрам, тестирующим процедурам и т. д.;
- единый перечень терминов, сокращений, определений, используемых для элементов электронных систем автомобиля и кодов ошибок.
Программное обеспечение ЭБУ двигателя современного автомобиля многоуровневое. Первый уровень -программное обеспечение функций управления, например реализация впрыска топлива. Второй уровень — программное обеспечение функций электронного резервирования основных сигналов управления при отказе управляющих систем. Третий уровень - бортовая самодиагностика и регистрация неисправностей в основных электрических и электронных узлах и блоках автомобиля. Четвертый уровень — диагностика и самотестирование в тех системах управления двигателем, неисправность в
работе которых может привести к увеличению выбросов автомобильных токси-генов в окружающую среду
Диагностика и самотестирование в системах OBD-II осуществляется подпрограммой четвертого уровня, которая называется Diagnostic Executive (Diagnostic Executive - исполнитель диагностики, далее по тексту -подпрограмма DE). Подпрограмма DE с помощью специальных мониторов (emission monitor EMM) контролирует до семи различных систем автомобиля, неисправность в работе которых может привести к увеличению токсичности выбросов. Остальные датчики и исполнительные механизмы, не вошедшие в эти семь систем, контролируются восьмым монитором (comprehensive component monitor - ССМ). Подпрограмма DE выполняется в фоновом режиме, то есть в то время, когда бортовой компьютер не занят выполнением основных функций - функций управления. Все восемь упомянутых мини-программ - мониторов осуществляют постоянный контроль оборудования без вмешательства человека.
Каждый монитор может осуществлять тестирование во время поездки только один раз, то есть во время цикла «ключ зажигания включен — двигатель работает — ключ выключен» при выполнении определенных условий. Критерием на начало тестирования могут быть: время после запуска двигателя, обороты двигателя, скорость автомобиля, положение дроссельной заслонки и т.д.
Мониторы EMM контролируют: каталитический нейтрализатор; датчики кислорода; пропуски воспламенения; топливную систему; систему улавливания паров топлива; систему рециркуляции выхлопных газов; систему подачи воздуха в выпускной коллектор.
В зависимости от типа ЭБУ монитор ССМ может контролировать следующие устройства: датчик массового расхода воздуха; датчик температуры охлаждающей жидкости; датчик температуры воздуха; датчик положения дроссельной заслонки; датчик положения коленчатого вала; датчик положения распределительного вала; бензонасос.
Из вышесказанного видно, что структура программного обеспечения бортовой системы диагностирования проработана в основном для двигателей с искровым зажиганием.
Тем не менее, применение дизеля, который на 30% экономичней бензинового, является актуальным. Достаточно сказать, что среди грузовых автомобилей средней и большой грузоподъемности большую часть составляют автомобили, оборудованные дизелем. В последние 10 лет дизелями стали оснащать значительную долю легковых автомобилей.
Современные дизели оснащаются электронными системами управления (EDC) трех типов:
- системы с ТНВД распределительного типа с электромагнитным управлением;
- системы на основе насос-форсунок с электромагнитным управлением (UPS, UIS);
- системы питания аккумуляторного типа (Common Rail, CRS).
В силу специфики алгоритма работы дизеля количество мониторов системы самодиагностики значительно сокращено и основными являются: каталитический нейтрализатор; датчики кислорода; система рециркуляции выхлопных газов.
Рассмотрим более подробно монитор пропусков зажигания и возможное его применение на дизеле.
Пропуски приводят к увеличению количества углеводорода (СН) в выхлопных газах на входе каталитического нейтрализатора, что ускоряет его деградацию и увеличивает содержание токсичных веществ в выхлопе.
При пропуске воспламенения давление в цилиндре
