CC BY
17
УДК 004.896
А. Н. АФАНАСЬЕВ, Н. Н. ВОЙТ
РАЗРАБОТКА КОМПОНЕНТНО-СЕРВИСНОЙ ПЛАТФОРМЫ ОБУЧЕНИЯ: ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ
Разработаны модели авторского метода диагностики нечётких индивидуальных характеристик обучающихся инженеров и конкурирующего метода на основе скрытой Марковской модели на m-языке с целью их сравнительного анализа, представлена эффективность применения авторских моделей, методов и средств компонентно-сервисной платформы обучения.
Ключевые слова: интеллектуальные среды, компьютерные тренажёры, диагностика обучающихся.
Введение
В продолжение к предыдущим статьям [1-9] выполнена оценка эффективности применения авторской компонентно-сервисной платформы обучения проектной деятельности в САПР.
Оценка эффективности метода диагностики
Метод диагностики представляет собой классификатор профилей обучаемых по их индивидуальных характеристикам (знания, умения, навыки и интегральная компетенция), выполненный на основе нечётких карт Кохонена (Fuzzy SOM), которые хорошо себя зарекомендовали в роли классификаторов данных.
FuzzySOM построена на базе карты Кохонена (SOM), поэтому для упрощения оценочной модели выполним оценку погрешности SOM. Однако перед применением карт Кохонена её надо настроить или обучить.
Скрытые Марковские модели (СММ) широко используются в адаптивном обучении как альтернативный метод диагностики индивидуальных характеристик обучающихся, требуют также обучение.
В листинге 1 и 2 представлены m-модели для имитационного моделирования обучения SOM (листинг 1) и СММ (листинг 2) в пакете Matlab2006a с целью определения их погрешностей после обучения.
Листинг. 1 p = rand(7,1); a = rand(4,1); w = rand(4,7);
dW = learnk(w,p, [],[],a, [],[],[],[],[],lp,[]) mse(dW)
© Афанасьев А. Н., Войт Н. Н., 2015
Метод диагностики на основе SOM после обучения имеет 15% погрешности (среднеквадратичная ошибка).
Листинг. 2
TRANSGUESS = [.9 .1; .1 .9;]; EMISGUESS = [1/4, 1/4, 1/4, 1/4;...
1/4, 1/4, 1/4, 1/4]; [seq, states] =
hmmgenerate(100, TRANSGUESS,
EMISGUESS); [TRANSEST2, EMISEST2] = hmmtrain(seq, TRANSGUESS, EMISGUESS) likelystates =
hmmviterbi(seq, TRANS EST2, EMISEST2); sum(states==likelystates)/100
Метод диагностики на основе СММ после обучения имеет 21% погрешности.
Таким образом, разность точности классифи-каторовна основе SOM и СММ равна 6%, что говорит о более точной классификации на основе SOM.
Сравнительный анализ разработанной компонентно-сервисной платформы обучения САПР КОМПАС с электронным курсом обучения САПР КОМПАС «Быстрый старт»
Электронный курс обучения САПР КОМПАС «Быстрый старт» компании АСКОН основан на модульном принципе, в котором каждый модуль содержит определённое число электронных книг.
Траектория обучающегося, построенная на базе авторской компонентно-сервисной платформы, содержит только необходимые учебные элементы сценария (которые не знает обучающийся) по САПР КОМПАС.
Формула сравнительной оценки эффективности траектории обучения имеет вид
Ls _ е1втеп1тааи1Хв1етвп1шьт0С1и1 ^
Lp ele-m&'ntspffftQY'iy
Рис. 1. Зависимость времени обучения от числа проектных понятий и действий: 8 - траектория электронного курса обучения САПР КОМПАС «Быстрый старт», Р - траектория авторского метода адаптации
где е1етеПтоаи1 - число модулей,
е1етеп1;8иьтоаи1- число электронных книг в модуле,
еЬтеп^саипу - число учебных элементов сценария.
На рис. 1 приведён график эффективности применения авторского метода адаптивного планирования и управления траектории обучения инженера, рассчитанный по формуле (1). Выигрыш авторского метода (траектории) составляет 40% по времени по сравнению с траекторией «Быстрый старт».
Заключение
Разработанная компонентно-сервисная платформа обучения проектной деятельности в САПР успешно апробирована на кафедре «Вычислительная техника» УлГТУ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Афанасьев А. Н., Войт Н. Н. Разработка компонентно-сервисной платформы обучения: диаграмматика модели деятельности компонента метода адаптивного планирования и управления траекторией обучаемого инженера // Вестник УлГТУ. - 2014. - №2 (66). - С. 56-59.
2. Афанасьев А. Н., Войт Н. Н., Канев Д. С. Математическое моделирование процесса инженерного обучения в сложных инфокоммуника-ционных образовательных системах // Радиотехника. - 2014. - №4 (2). - С. 133-136.
3. Афанасьев А. Н., Войт Н. Н. Модели и методы интеллектуализации образовательной среды на базе MOODLE // Учёные записки ИСГЗ, 2013. - №1-1 (11). - С. 43-48.
4. Афанасьев А. Н., Войт Н. Н. Разработка компонентно-сервисной платформы обучения: диаграммы использования и деятельности про-
граммного компонента сценария на UML-языке // Вестник УлГТУ. - 2012. - №1 (57). - С. 66-68.
5. Афанасьев А. Н., Войт Н. Н. Разработка компонентно-сервисной платформы обучения: анализ и разработка компонента метода диагностики проектных характеристик обучаемого инженера с помощью диаграмм UML // Вестник УлГТУ. - 2012. - №4 (60). - С. 43-46.
6. Афанасьев А. Н., Войт Н. Н. Разработка компонентно-сервисной платформы обучения: диаграммы классов программного компонента сценария на UML-языке// Вестник УлГТУ. -2012. - №2 (58). - С. 32-36.
7. Афанасьев А. Н., Войт Н. Н. Реализация конструктора сценария обучающих курсов// Вестник УлГТУ. - 2011. - №1 (53). - С. 54-59.
8. Афанасьев А. Н., Войт Н. Н. Анализ парадигм, разработка архитектуры и компонентно-сервисной платформы обучения: модель предметной области в диаграмматике UML-языка// Вестник УлГТУ. -2011. -№4 (56). -С. 29-39.
9. Афанасьев А. Н., Войт Н. Н. Организация когнитивной автоматизированной обучающей системы (КАОС) промышленных пакетов САПР // Обозрение прикладной и промышленной математики. - 2009.- Т. 16.- С. 804.
Афанасьев Александр Николаевич, доктор технических наук, проректор по дистанционному и дополнительному образованию УлГТУ, профессор кафедры «Вычислительная техника» УлГТУ. Войт Николай Николаевич, кандидат технических наук, доцент кафедры «Вычислительная техника» УлГТУ, заместитель директора по научно-исследовательской работе ИДДО УлГТУ.
Поступила 27.05.2015 г.
