CC BY
16
• вставка различных не буквенных символов для разделения слов (например, написание «с.п.а.й.с» вместо слова «спайс» и т.п).
Для преодоления обфускации текстов сообщений предполагается использовать методы кластеризации и распознавания образов при сравнении графов следования символов запутанных сообщений с шаблонами, хранящимися в базе данных информационной системы идентификации лиц, причастных к сфере незаконного оборота наркотических средств и психотропных веществ в виртуальных социальных сетях, с использованием базы данных жаргонизмов.
Литература
1. Девиантное поведение в современной России: алкоголь, наркотики, молодежный экстремизм (концепции и исследования) / Т.А. Хагуров, М.Е. Позднякова, В.Н.Ракачев и др. - М.: Институт социологии РАН. 2014. - 200 с.
2. Савва, Ю.Б. Программа кластеризации и шкалирования нечетких данных: свидетельство об офиц. регистрации программы для ЭВМ № 2015612445 Рос. Федерация/ Ю.Б. Савва; заявитель и правообладатель ФГБОУ ВПО «Госуниверситет - УНПК» (RU). - № 2014663471; заявл. 23.12.2014; зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 18.02.2015. - [1] с.
3. Савва, Ю.Б. Программа выявления активности участников виртуальных социальных сетей: свидетельство об офиц. регистрации программы для ЭВМ № 2015660186 Рос. Федерация/ Ю.Б. Савва, В.А. Савченко; заявитель и правообладатель ФГБОУ ВПО «Госуниверситет -УНПК» (RU). - № 2015616913; заявл. 28.07.2015; зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 24.09.2015. - [1] с.
4. Савва, Ю.Б. О проблеме лингвистического анализа сленга в задаче автоматизированного поиска угроз распространения наркомании в виртуальных социальных сетях [Текст] / Ю.Б. Савва, В.Т. Еременко, Ю.В. Давыдова // Информационные системы и технологии. - № 6 (92). -2015. -С. 68-75.
5. Савва, Ю.Б. Об объектно-ориентированном подходе к моделированию информационных воздействий при ведении противоборства в компьютерных сетях [Текст] / Ю.Б. Савва// Перспективы развития информационных технологий: сборник материалов ХХ Международной научно-практической конференции / Под общ. ред. С.С. Чернова. -Новосибирск: ЦРНС, 2014. - С. 14-19.
6. Савва, Ю.Б. Моделирование поведения акторов в виртуальных социальных сетях в задаче выявления источников пропаганды наркотиков [Текст] / Ю.Б. Савва // Вопросы безопасности России и постсоветского пространства: история и современность: Сборник статей Международной научно-практической конференции /МНИЦ ПГСХА. - Пенза: РИО ПГСХА, 2015. -С. 83-88.
7. Ингерсолл, Г.С. Обработка неструктурированных текстов. Поиск, организация и манипулирование [Текст] / Г.С. Ингерсолл, Т.С. Мортон, Э.Л. Фэррис. / Пер. с англ. Слинкин А.А. - М.: ДМК Пресс, 2015. - 414 с.
8. Barnes, J. A hierarchical O(N log N) force-calculation algorithm [Техт] / J. Barnes, P. Hut. - Nature - № 4 (324). - 1986. - P. 446-449.
УДК 004.4'6
РАЗРАБОТКА ПРОТОТИПА БАЗЫ ЗНАНИЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ УСПЕВАЕМОСТИ ОБУЧАЮЩЕГОСЯ НА ОСНОВЕ ОБЪЕКТНО-
ОРИЕНТИРОВАННОГО ПОДХОДА
Трусов Роман Евгеньевич, студент, Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет, Россия, Комсомольск-на-Амуре, idpo@knastu.ru Горькавый Михаил Александрович, канд. тех. наук, доцент, Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет Россия, Комсомольск-на-Амуре, idpo@knastu.ru
Разрабатываемая интеллектуальная система оценки успеваемости обучающегося (ИСОУО) предназначена для расчета рекомендуемой итоговой оценки студента, формирующейся из его комплексной оценки и деятельности на протяжении семестра. Система создается с целью решения таких вопросов, как объективность оценки, упрощение процесса работы деканата и, в перспективе, работа с новыми формами дистанционного обучения. В любой ситуации, когда одна из сторон (студент - преподаватель-администрация) считает, что оценка выставлена необъективно, представится возможность сравнить выставленную оценку с рассчитанной в системе и убедиться в правоте или, наоборот, в неверности предположений одной из сторон. Доступ к системе будет предоставлен как студентам, так и работникам университета - функционал разграничивается разными правами доступа.
В перспективе система сможет предлагать не только рекомендуемую оценку, основанную на полной успеваемости студента, но и прогнозировать его успеваемость, исходя из частично заполненной базы знаний (БЗ), например, в середине семестра. Вопросы оценки компетентности студента представлены в [1]. Дополнительно система будет оказывать помощь в принятии решений по отчислению студентов с низкой успеваемостью, основываясь на способности прогнозирования.
Следует также отметить, что разрабатываемая система может интегрироваться в процесс промежуточной аттестации студентов и позволяет полностью исключить отсутствие результатов аттестации по таким причинам, как потеря аттестационного листа, неорганизованность и несвоевременность сдачи листа и т.д.
В этой работе рассматривается концепция применения объектно-ориентированного подхода (ООП) в целях создания базы знаний для системы оценивания. Во-первых, это аргументировано тем, что университет включает в себя большое количество факультетов, каждый с множеством кафедр. Составление алгоритма расчета оценки для каждой кафедры по отдельности займет нерационально большое количество времени. Применение ООП решает эту проблему и значительно упрощает процесс создания и формирования системы. Во-вторых, ООП обеспечивает модульность, и адаптивность системы. Кроме того, применение ООП совместно с алгоритмами, предложенными в [2] и [3], позволят обеспечить высокий уровень интеллектуальности системы.
Основаня цель проекта - повысить объективность оценивания успеваемости студентов. На Рисунке 1 представлен один из вариантов взаимодействия с системой - когда возникает вопрос объективности выставленной оценки. Предположим, студент уверен, что оценка, выставленная преподавателем, не отражает его настоящей успеваемости за семестр. В таком случае студент запрашивает деканат использовать систему для просчета итоговой оценки. Декан или другое ответственное лицо выбирает нужного студента в системе, выбирает необходимую элементарную структуру оценки (ЭСО), и система рассчитывает рекомендуемую итоговую оценку и выдает результат студенту. Далее студент волен выбирать между двумя вариантами: согласиться с оценкой, выставленной преподавателем или, в том случае, если оценка программы выше оценки преподавателя, апеллировать на рассмотрение ситуации деканатом или службой поддержки. На этом диалог деканата с программой ограничивается. В том случае, если в программе замечена недопустимая ошибка, погрешность или конфликт, то деканат отправляет запрос в службу поддержки и далее с программой взаимодействует она до решения проблемы.
Первым шагом к созданию системы оценивания является разработка Базы Знаний, которая будет содержать в себе все оцениваемые критерии успеваемости студента и, с помощью которой будет составляться перечень и наполнение ЭСО, которые имеются у студента. На Рисунке 2 продемонстрировано визуальное отображение использования объектно-ориентированного подхода для создания прототипа Базы Знаний.
Студент
О
1. :Узнать оценку, рассчитанную
системой -►
1.5:
Предоставление оценки
:База студентов
1.1 :Выбор студента
: Деканат
1.3: Расчет
1.4:
Предоставление оценки
¡Алгоритм расчета
Рис. 1 - Схема взаимодействия с системой
а
Дисциплина
Опенка
■ТехничДисц 0/1 * ГумлнитДисцО/1
'МатемЦнкл 0/1
*ГуманитЦикл0/1
*Про4есЦиклО/1
<Н
Цик/1
Цикл .Мйтеглатичи км й и естественнонаучный
и и к.п. Г1,1-'л л нитарн ы й. социологический и экономический
Цикл.
П рофессис нэл ьный
Оценка. Работы.
Аудиторные.
Л а бо э этс рн ые работы
"С компьютером " С оборудоеа нием "Письменные
Дисциплина. Гуманитарная Дисциплина. Техническая
I -
Оценка, Мотивация. Посещаемость
* Полная
'Опоздание
Оценка.Мотивация. Активность. Практическая
Оцеь ка.М отие а ция. Активность. Лекционная
Оценка. Мотивация
Оценка-Мотива Щ1Я_ Актив м опьЛаборато рная
£
Оценка-Работы
•Своевременность
сдачи
Д
Оценка, Работы. Аудиторные
Оценка, Ра боты. Аудит орные.
Проверочные работы
Оценка.Ра боты. Аудиторные-Проверочные работы,Тест_
Оценка. Работы. Аудиторные. Проверочные работы, Контрольнач работа_
Оценка.Работы. Аудиторные. Проверочные работы. Коллоквиум
Оценка. Мотивация. Активность
Оценка-Работы. Домашние
"Выполнены ло РД
Оценка-Работ ы
До м г шн не. Реферат
Оценка-Работы, Дамашние.РИ
Ндследоеани|д. Ассоциация
Оценка.Работы, Домашпие.Курсоеая работа_
Оценка.Работы. Домашние, Подгстов ка семинара_
Оценка.Работы. Домаш п ие .Докл ад
Оценка.Работы, ДомашниеДаклад
Оценка,Работы. Домаш м ие, Ра бота с методичкой_
Защита
"Отчет -Устно
'Презентация "Контрольные вогтросы
Рис. 2 - Применение объектно-ориентированного подхода к созданию ЭСО, согласно [5]
В первую очередь необходимо определить, к какому учебному циклу относится оцениваемая дисциплина у студента: Математический и естественнонаучный; Гуманитарный, социологический и экономический; Профессиональный. При выборе одного из трех циклов система унаследует только те атрибуты оценки, которые свойственны этому циклу. Затем таким же образом определяется, какая оценивается дисциплина - гуманитарная или техническая, для наследования второй группы атрибутов оценки. Цикл и тип дисциплины влияет на весовой коэффициент того или иного оцениваемого критерия. Например, в гуманитарной дисциплине гуманитарного цикла влияние на итоговую оценку лабораторной работы с компьютерами может быть существенно ниже или равно нулю (их полное отсутствие), тогда как в технической дисциплине профессионального цикла влияние на итоговую оценку таких работ сильно возрастает.
Класс Оценка делится на два класса: Оценка мотивации (Оценка.Мотивация) и Оценка за Работы (Оценка.Работы). Оценка мотивации строится из таких показателей, как посещаемость и активность на занятиях. Посещаемость может быть полная, когда студент присутствовал на занятии с его начала и до завершения, и посещаемость может быть частичная (опоздание), когда студент присутствовал на паре, но прибыл с опозданием. Все остальное множество пар, которые не входят в эти две группы, являются пропущенными и пагубно сказываются на успеваемости студента при дальнейшем расчете итоговой оценки.
Мотивация также определяется активностью студента на занятии. Занятие может быть лекционным, практическим и лабораторным, следовательно, и успеваемость наследует эти три вида. Активность на занятии определяется тем, как студент отвечает на вопросы по ходу лекции, как хорошо он продвигается в выполнении лабораторной работы и справляется ли он с практическим заданием в течение занятия и т.д.
Более важным, чем мотивация студента к работе, является его общая успеваемость в выполнении работ. За этим следит класс Оценка.Работы. Логично было бы поделить все выполняемые студентом работы на аудиторные и те, которые он выполняет дома. Таким образом создаются два подкласса Оценка.Работы.Аудиторные и Оценка.Работы.Домашние. Этому классу присущ такой атрибут, как «Выполнение работы, согласно РД». В разработанном прототипе Базы Знаний пока не учтены все выполняемые студентом работы, но выбраны одни из самых значимых. Таким образом, к работам, выполняемым дома, можно отнести подготовку к семинару, курсовое проектирование, написание рефератов и докладов, работу с методическими указаниями и расчетно-графические задания. Каждую из этих работ необходимо защищать при сдаче. Класс Защита содержит в себе все необходимые атрибуты защиты, включая защиту в виде отчета, устную защиту, защиту в виде презентации или по контрольным вопросам.
Класс Оценка.Работы.Аудиторные содержит в себе аудиторную деятельность студента. К ней относятся класс проверочных работ и лабораторные работы. Также присутствует ряд других работ, но на данном этапе разработки они не учтены. Класс Оценка.Работы.Аудиторные.Лабораторные работы может содержать в себе три вида лабораторных работ: лабораторные работы с компьютером, с оборудованием (станки и пр.) и письменные лабораторные работы (расчеты по методичке). На Рисунке 2 видно, что между классом Защита и Оценка.Работы.Аудиторные.Лабораторные работы есть связь - она означает то, что, лабораторные работы, как и домашние, требуют защиты в одном из перечисленных видов.
Класс Оценка.Работы.Аудиторные.Проверочные работы включает в себя все работы, которые студент выполняет в течение занятий в университете. Они не требуют защиты и проверяются преподавателем сразу после написания или в течение некоторого времени. В этот класс входят такие работы, как: контрольные работы, тестирование, коллоквиумы и др.
Из представленного на Рисунке 2 прототипа базы знаний уже можно выстроить ряд ЭСО, которые будут содержать в себе оцениваемые критерии. Например, формируя ЭСО «Физика», мы отметим, что это техническая дисциплина естественнонаучного цикла. Затем, отберем из Базы Знаний: Лабораторные работы, как с оборудованием, так и письменные; Проверочное тестирование; Выполнение реферата; Работа с методичкой; Добавим полностью класс мотивации и защиты работ. Таким образом, мы сформировали примерное содержание ЭСО «Физика», по которому можно оценивать каждого студента и получить итоговую оценку, рассчитанную системой.
Таким образом, применение ООП в задаче разработки интеллектуальной системы оценки успеваемости обучающегося позволит минимизировать временные и интеллектуальные ресурсы при проектировании баз знаний и алгоритмов вывода. Представленный прототип ЭСО наглядно демонстрирует свойства модульности и адаптивности к изменениям структуры баз знаний.
Использование данного подхода в задачах оценивания степени освоения учебного плана студентами позволит обеспечить высокий уровень объективности и беспристрастности итогового решения.
Литература
1. М. Горькавый. Повышение эффективности мониторинга и управления процессом формирования профессиональной компетентности студентов технических вузов // Информатика и системы управления, 2012, №2, с. 127-138, http://elibrary.ru/item.asp?id=17705902 - 08.12.15
2. М. Горькавый. Синтез нечеткой модели компетенции технического персона промышленного предприятия // Информатика и системы управления, 2010, №1, с.128-140, http://elibrary.ru/item.asp?id=13598489 - 08.12.15
3. М. Горькавый. Нечеткий подход к оценке компетентности технического персонала промышленного предприятия // Вестник Тихоокеанского государственного университета, 2010, №3, с. 63-72, http://elibrary.ru/item.asp?id=15245030 - 08.12.15
4. Г. Буч. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++ / Г. Буч; пер. с англ. И. Романовского; под ред. Ф. Андреева - М.: Невский Диалект, 2000. - 359 с., http://vmk.ugatu.ac.ru/book/buch/index.htm - 08.12.15
5. Моделирование на ИМЬ [Электронный источник] / Диаграмма классов http://book.uml3.ru/sec 1 5-08.12.15
УДК 004.451.8
ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЕ ОПЕРАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И
ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ
Штанюк Антон Александрович, кандидат технических наук, доцент Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского, shtan@land.ru
Введение
Данная работа является продолжением исследований особенностей объектно-ориентированных операционных систем (ОООС) [1] и посвящена анализу их производительности в свете объектного подхода.
1. Производительность и быстродействие
